城市人工智能大模型（AIGC）建設思路

城市人工智能大模型（AIGC）利用實時全量的城市數據資源全局優化城市公共資源，即時修正城市運行缺陷，
實現城市治理模式、服務模式和產業發展的三重突破。

城市人工智能大模型（AIGC）實現的三大突破

城市治理模式突破

提升政府管理能力，解決城市治理突出問題，實現城市治理智能化、集約化、人性化
城市服務模式突破

更精準地隨時隨地服務企業和個人，城市的公共服務更加高效，公共資源更加節約
城市產業發展突破

開放的城市數據資源是重要的基礎資源，對產業發展發揮催生帶動作用，促進傳統產業轉型升級

城市人工智能大模型（AIGC）創新實踐

城市事件感知與智能處理社區與安全交通擁堵與信號控制公共出行與運營車輛調度

城市事件感知與智能處理

實現效果： 智能發現的事件數目提升，事件發生處理平均時長降低

實現方法： 通過視頻識別交通事故、擁堵狀況，融合互聯網數據及接警數據，即時全面的對城市突發情況進行感知。結合智能車輛調度技術，對警、消、救等各類車輛進行聯合指揮調度，同時聯動紅綠燈對緊急事件特種車輛進行優先通行控制。

杭州主城區

視頻巡檢替代人工巡檢，日報警量多達500次，識別準確率92%以上；中河-上塘路高架車輛道路通行時間縮短15.3%；莫干山路部分路段縮短8.5%

杭州蕭山區

信號燈自動配時路段的平均道路通行速度提升15%；平均通行時間縮短3分鐘；應急車輛到達時間節省50%，救援時間縮短7分鐘上；兩客一危也得到精準把控

蘇州

試點線路公交出行人數增長17%

技術領先

性能成本雙領先的
大數據計算能力

城市人工智能大模型（AIGC）采用自主研發的大數據處理平臺MaxCompute進行海量數據計算。2015世界Sort Benchmark排序比賽中，MaxCompute用377秒完成100TB的數據排序，創造4項世界紀錄；2016年MaxCompute用0.82美元完成1TB的數據排列，比AWS節省2/3的成本；2017年MaxCompute全球首次將BigBench數據規模擴展到100T 。
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海量多源數據規模化處理
與實時分析

城市人工智能大模型（AIGC）首次通過兩個集群實現上百PB數據在線存儲及每日PB級別的計算吞吐能力，計算請求響應時間3s內，實時數據接入延時低于200毫秒。
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實時視頻識別及自動巡檢

城市人工智能大模型（AIGC）首次利用圖像識別技術實時分析杭州3000多路視頻，視頻利用率從11%提高到100%，實現車輛圖搜以及視頻實時自動巡檢，低分辨率車輛檢測準確率高達91%。
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類腦神經元網絡物理架構

城市人工智能大模型（AIGC）在百億節點萬億邊級別網絡上，處理EB級別數據，通過模糊認知反演算法，發現復雜場景背后的超時、超距弱關聯。成功應用到道路交通、工業制造等領域，如在杭州城市人工智能大模型（AIGC）中實現從單點、單線到整個城市的交通優化，2017年同比去年出行時間節約4.6分鐘，平均延誤降低8.5%。
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