第四届中国人工智能安防峰会|灼识咨询赵晓马：「人本城市」中的智慧城市的数智基础平台

昨天有一位嘉宾说到他和车厂的合作不断被车厂、主机厂按在地上摩擦，后装慢慢会被替代掉，走得更前，和主流主机厂合作是未来的趋势。
智能单车对于自动驾驶远远不够，要做到人、车、路协同，就是需要一张网，最终实现自主驾驶，人成为相对自由的人，不能时时刻刻关注车和路上的状态。
不只是通信网络，自动驾驶现在还需要一张计算网络，计算网络能实现对智能汽车毫秒级的智能驾驶的支撑。
聪明的单车远远不够，需要有智慧的路，未来在路端、在边缘端会布置大量的激光雷达或者节点，用来存储行驶过的车或者路况的信息。
要确保L4级别的自动驾驶毫秒级的运算操作，对芯片的算力要求非常高。
商用车行业的自动驾驶更加追求经济回报。典型的物流场景，我们寻找优秀公司的方法论在于，是不是解决了行业中的痛点，或者能够大的趋势下坚持做好一件事情。
商用车的自动驾驶司机的成本在不断提升，司机在驾驶过程中会产生失误、疲劳等，物流行业竞争严重，司机超载或超时驾驶是常态，存在很多安全隐患。其次物流行业的内卷严重，运营成本一直居高不下，在长途的干线运输场景，电动化、自动驾驶的卡车存在很大的潜力，市区内的快递、物流配送，也会产生大量低速场景下的需求。
再谈谈机器人，今年很多机器人成长、融资步伐都非常快，很重要的原因是人工智能技术成熟之后，算法、感知到决策都有了诸多结果。
对于服务型城市，最终要实现执行和服务的闭环，机器人作为能够让AI能力具体化的物联网设备，是被AI、人工智能、云端的人工智能的技术赋能的。
机器人赛道，有些企业分三个阶段走，第一阶段是自己做机器人，把设备做好，交付给甲方或者工程商，这是必经阶段，企业需要考虑机器人类型和赛道，比如是服务型机器人、工业型机器人、协作机器人、医疗机器人等。
第二阶段机器人在场景中收集到大量数据（用户数据、地图或者场景的数据、运算操作的数据），这些数据沉淀后，成为AI更加智能化的重要数据来源和依据。第二阶段是有一段很长的路，企业优秀与否也可以在第二阶段见分晓。
第三阶段与特斯拉发展的逻辑相似，在大众认知里，特斯拉不仅仅是新能源车企业，更多是大数据企业，机器人企业也有这个现象，机器人最终将成长为具备自学习、自优化的物联网的终端。
其实机器人企业可以帮助新生的物联网设备公司变得更加聪明，以特斯拉提供的自动驾驶服务为例，某种意义上它可以开源赋能其他的企业。
打通城市底座，实现“人本城市”城市的需求中，有大量设备、企业、物联网终端，对于一个城市管理者来说，一个极大的挑战是，面对海量应用、海量企业、海量服务、海量数据，到底要建多少网、多少中台、多少平台才能做好？这是目前很多智慧城市会面临的问题。
将来在某些城市会逐步出现数据底座或者操作系统。
长期看，上一个时代是移动互联网时代，现在正处于移动互联网时代红利顶峰的时期，手机的所有应用都生长在iOS平台或者安卓平台上。
下一个时代如果是物联网时代，会不会出行类似iOS或者安卓的操作系统，能够赋能基于开发IoT设备的企业，或者基于开发环境、应用环境、迭代升级环境以及沉淀的数据，提高企业的效率。
过去的智慧城市建设大多以信息为中心，或者以场景为中心，我们认为下一阶段是以人为中心，以人为中心要考虑到作为服务型城市，需要有强大的中枢和底座。
未来的城市将遵循以下规律：
从信息城市（以信息化为中心，互联网驱动，强调各业务、各部门内部的数字化、信息化）到智慧城市（以应用场景为中心，AI、物联网等技术驱动，强调各系统、各场景内部的智能化）到人本城市（以人为中心，城市新型需求驱动，强调全系统、全场景的融合协同）。

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