位于南京东路、河南中路路口的今年86岁的南京大楼，让不少大妈羡慕嫉妒恨。这座建筑宛若“钢铁侠”，被布局了17大类80余套智能感知应用，大楼内，震动倾斜、烟感、电梯、温湿度、噪音等各项“生命体征”，都能被实时反映和提示。但凡有高空坠物隐患、共享单车乱停放、楼内水电管道运行异常等情况，保安所佩戴的智能手环都会报警，实现第一时间问题处置。

86岁的南京大楼宛若“钢铁侠”。

在了解南京大楼的神奇之后，大妈反而提出疑问：“南京大楼离我太遥远了。我家小区里，电瓶车进楼、积水问题能不能被及时感知呢？”

另一位街道公务员则担心“荷包”问题，“一座大楼可以重金投入，那么100座呢？政府部门没那么多预算怎么办？”

无论是大妈还是公务员，都道出了当下城市数字治理中的两大痛点：解决庞杂细碎场景不易，规模化落地更难。这不仅考验算法、算力，也关乎成本门槛。为此，记者作了一番调查。

算法的广度与精度

依图科技副总裁许焰，从来没有像今年这般，强烈感受到市区两级城市运行管理中心及各委办局对于数字治理的急切诉求，以至于包括腾讯、阿里、商汤、依图科技等在内的AI企业都已纷纷入局。其中，仅依图科技就已在上海落地16个业务领域、50余个具体业务场景，覆盖了上海一半以上的区。

“AI数字治理对上海各政府部门而言，早已不是仅供参观展示的面子工程，而是城市治理场景中的日常。”许焰说。

但这场蓬勃的城市数字化转型大潮之下，是对算法、算力的极大挑战。

算法首先需要广度。许焰在与上海市区两级大量政府部门对接过程中，感受到庞杂需求扑面而来——公安部门想做“一盔一带”、交通拥堵治理；住建部门想做小区电瓶车进电梯、非定时倒垃圾、消防通道占用等各类监管；城管部门关注绿化隔离带占用、街边未注册开业门店等问题；国土资源局则想从卫星拍摄的视频中揪出暗自变为鱼塘或营业场所的耕地……

这么多全新、细化甚至“刁钻”的需求，考验技术方是否积累下足够多基于视觉识别的基础数据和学习能力。而AI尤其是视觉识别，在全球范围内历史都不算“悠久”。上海“元老”级的技术公司中，商汤于2014年成立，依图科技更早些，迄今也不过9年。

“好在9年来，我们对摄像头所能感知发现的目标做了大量基础性研究，并形成一套自动化学习平台，不断训练AI变得愈发火眼金睛。”许焰告诉记者，上海市城运中心里经常演示的“一盔一带”判别就是依图做的，准确率达90%以上。

如果说，经多年积累，如今不少AI公司具备了数百乃至千余种算法，但算法精度这件事就没那么容易了，只能靠在不同场景下慢慢打磨。

“比如，同样一条河，市容绿化部门要监管河道污染、绿藻是否疯长，城管关心是否有人向河道抛扔大件杂物，公安关注跳河等突发。但对于AI建模而言，其实都与异物入河有关。机器视觉如何精准区分和提示，这就是算法的精度。”腾讯云华东区解决方案平台部技术总监吴亮举例。

算法精度之难，要求技术方必须对业务场景有着极为深刻的理解，并不断回滚给AI大量“负例”，告诉它“一大堆的不是”。比如，在对公众场所吸烟的判定中，有人拿着一支笔叼在嘴边就是“负例”；判定扔垃圾场景中，有人溜着狗在垃圾桶周边停留，同样是“负例”。“只有绣花针般精细的算法，才能支持如绣花针般精细的上海城市治理。”许焰说。

规模应用难避成本问题

汹涌的城市数字治理之需，更大挑战在算力。

以一个区两万路摄像头计算，若全部进行智能化改造，用以识别路面垃圾，这本身就需要巨大算力。但事实上，如今一个摄像头，可能被加载了经营占道、交通拥堵、树木倒伏等十余种算法，由此，对算力要求便乘数级别数万倍地扩增。

这带来的算力瓶颈，不仅在于庞大的服务器采购费、机房占地面积，更在于后期运营上的惊人支出。成本，是产业落地必须解决、难以回避的问题。

本周，上海市经信委公号发布了依图科技所打磨的“一网统管城市智眼”解决方案。该方案突破了过去只能针对固定摄像头做智能解析的局限，通过智能车的方式，对城市进行实时动态建模。目前，智能车已在浦东新区建交委道设条线上岗，每天为路网做一次“3D检测”，大到陆家嘴广场客流检测，小到道路面上2毫米宽度裂缝，都能被准确感知。

不过，该方案更大亮点，在于通过依图自研AI芯片，使城市“一网统管”从盆景到森林的规模化落地成为可能。

据悉，依图科技自研芯片questcore诞生于2019年，芯片从设计到制造，首次实现了全部国产化。

当时，发布会现场令人震撼的演示是——依图科技首席创新官吕昊博士手持一台体积与15英寸苹果MacBook Pro笔记本相当的依图原子服务器，竟能成功带动200路摄像头同时完成实时智能视频分析任务。

据介绍，依图原子服务器基于questcore打造，一台服务器提供的算力，与8张英伟达P4卡服务器相当，但体积仅为后者一半，功耗不足后者20%。这意味着，在上海，单条主干道或一个小型园区，只需小小一台单手可持的服务器便能驱动。这也意味着，原本运营一幢楼所需要的一间房16台机柜的方案，可以被压缩到仅1台，且运维成本也降至原先的20%。这真正让智慧城市得以“建得起、用得省”。

更令人振奋的是，据可靠消息，依图科技questcore二代芯片已在研发中，最快年内有望问世。

所以，那位站在南京大楼“钢铁侠”前感叹“距离感”的大妈，其实她距离数字治理已经很近——一年前，浦东“物业微平台”还只是单一的“盆景”，而今，在算法算力和国产芯片加持下，“物业微平台”得以规模化拓展，覆盖整个浦东所有约1200个老旧小区的智能化改造。

但这种普及程度，远不是AI的终点 。“AI的真正产业化，可能是有朝一日，每个人身边都有一个可以自如对话的智能体，算力较现在又有数百万倍的增长，城市在处置海量数据中高效运作。正如人类大脑的开发还不足1%，未来上海城市数字治理的算法效率和想象空间同样巨大。”许焰说。