在過去幾年里有了很多進展，最開始的最快行車路線設(shè)計，到人的移動發(fā)現(xiàn)城市的不合理的地方，到這個地方什么是商業(yè)區(qū)等等。最近兩天有新的進展，包括空氣質(zhì)量、噪音和能耗等等，今天集中三個主題分別關(guān)于空氣質(zhì)量、噪音和能耗方面展開演講。

　　6月11日，北京國家會議中心，以“融合開放智能”為主題的2014地理信息開發(fā)者大會(WGDC2014)在此拉開帷幕。地理信息開發(fā)者大會自2012年起開始舉辦，三年時間里，伴隨著中國地理信息產(chǎn)業(yè)的快速發(fā)展，已經(jīng)成為地理信息領(lǐng)域最具影響力的技術(shù)創(chuàng)新盛會，與跨界融合、國際交流的重要平臺。

　　在下午的主會場，微軟亞洲研究院主管研究員，上海交通大學(xué)講座教授鄭宇為大會帶來精彩演講。

　　以下為演講全文：(根據(jù)現(xiàn)場速記整理，未經(jīng)演講本人審核，如有疏漏，請諒解并及時與3sNews聯(lián)系)

　　大家下午好!眾所周知城市污染問題解決非常復(fù)雜，現(xiàn)在從社交媒體到道路結(jié)構(gòu)，到氣象條件，產(chǎn)生了各種各樣的大數(shù)據(jù)，如果使用得當?shù)脑捒梢岳眠@些數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)這個城市的問題，并且自動解決這些問題?；谶@樣的愿景我們提出了城市計算的框檻，包括城市感知、城市服務(wù)提供和數(shù)據(jù)挖掘，形成一個環(huán)路不斷的自動的改進這各城市。簡單來說就是大數(shù)據(jù)解決大城市大挑戰(zhàn)。最后做到人、城市運轉(zhuǎn)效率和自然環(huán)境三贏的系統(tǒng)。

　　第一個是空氣質(zhì)量，眾所周知現(xiàn)在空氣質(zhì)量有多么重要，政府已經(jīng)把它拔到相當?shù)母叨龋椰F(xiàn)在已經(jīng)變成全球的關(guān)注熱點。在中國的很多城市里，我們見了很多空氣質(zhì)量監(jiān)測站，告訴老百姓，每個小時，你周邊空氣質(zhì)量什么樣?但是有一個問題，站點的數(shù)目非常有限。北京市六環(huán)以內(nèi)22個站點，已經(jīng)是很多了。但是，遠遠不夠，因為北京這么大。為什么不建那么多站點呢?因為很貴、既占地費用很高，也有后期的維護，不是一個小的傳感器就可以做到的。

　　空氣質(zhì)量在一個城市里面是不均勻的，這個圖的每一個圖標是建的站立，數(shù)字就是空氣質(zhì)量的指標，綠的表現(xiàn)非常好，紫色是非常差。同一個時間節(jié)點里22個站點的毒素差別非常大。有的是幾十，有的是幾百。其實并不奇怪，因為一個地方空氣質(zhì)量有很多復(fù)雜因素，比如房屋結(jié)構(gòu)擴散條件，土地使用廠礦還是公園。

　　下面這個圖可以看到，它不光在同一時間各個地方不一樣，不同的地方隨著時間變化也是不一樣的。我們只有這么小的站點，沒有站點的地方空氣質(zhì)量是多少?比如我們開會的地方，空氣質(zhì)量是多少?我們也不清楚。我們不能通過一個簡單的限性差值的算法代表空氣質(zhì)量。整個城市給一個平均毒素沒有道理，我們用大數(shù)據(jù)的方法做實時的細粒度的空氣質(zhì)量。

　　我們用兩部分的大數(shù)據(jù)做一公里乘一公里范圍的空氣質(zhì)量。第一部分數(shù)據(jù)就是已有站點的實時毒素和歷史毒素。另一方面是來自與天氣情況。交通流量數(shù)據(jù)、平均數(shù)據(jù)多少、地域擁堵情況怎么樣?人的移動性數(shù)據(jù)，和興趣點數(shù)據(jù)，有多少餐館?廠礦?公園還是綠地?把這些數(shù)據(jù)融合之后建一個模型，把各種數(shù)據(jù)融合跟這個地方空氣質(zhì)量進行融合做一個模型。你只要在這個地圖上點任何一個位置我們就可以告訴你這個地方的空氣質(zhì)量什么樣?，F(xiàn)在這個系統(tǒng)已經(jīng)上線了，有九個城市，包括北京在里面都可以提供服務(wù)。這就是云加端的系統(tǒng)，并且是實時計算大數(shù)據(jù)提供服務(wù)的案例。

　　我們在云端采集空氣質(zhì)量數(shù)據(jù)，經(jīng)過分析處理，給用戶提供的是細粒度的空氣質(zhì)量。

　　我們把我們的方法和很多傳統(tǒng)的方法，特別是和傳統(tǒng)動力學(xué)的經(jīng)典模型進行了比較，最近跟環(huán)保部有一個合作，傳統(tǒng)的環(huán)境學(xué)，基于污染物擴散物最多做到0.6，現(xiàn)在通過大數(shù)據(jù)的方法，把弱相關(guān)的數(shù)據(jù)聯(lián)系在一起可以提升到0.8，是20%的提升。我們用北京、上海等十個城市做驗證，利用本身站點的毒素做比較。我們對每一個站點做比較，很容易知道過去一年里的準確性到底有多高。

　　下一個問題是能耗問題。尤其是在城市里面，車輛、汽油的油耗。誰告訴我，過去一個小時里面北京市路面所有汽油量消耗總和是多少?很多人回答不上來，其實這是能算出來的。算出第一步的話，問第二個問題，過去一小時里產(chǎn)生PM2.5排放量是多少?能算這兩個，就跟前面的空氣環(huán)境關(guān)聯(lián)到了一起。這是可以算出來車在PM2.5到底占多少?之前有人得出的結(jié)論是40%，有爭議。其實理論上算的話，每個車把傳感器的排放、油耗都裝過來，這不現(xiàn)實。比如導(dǎo)航軟件用少部分的車作為傳感器感知每個路段的流量和速度，那么就可以利用環(huán)境學(xué)經(jīng)典公式算出排放，主要有三個步驟。

　　第一部分：利用已有GPS數(shù)據(jù)算出有限道路上的速度。在任何時間，大部分的路上是沒有數(shù)據(jù)的，那么速度怎么算出來?怎么把全程里的每一個路段，每一個10分鐘里的速度算出來，這要考慮時間、空間和地域分配和POI的配置，是很難的問題。我們有一個技術(shù)可以解決，誤差可以算到10%。

　　第二點，單位時間通過車的流量的速度，這不僅僅是速度的問題，這也有模型可以測出來。如果這些東西都能算出來之后，很多應(yīng)用都可以做了。剛剛討論的最低油耗路線完全可以做。最環(huán)保的路線、以及你可以告訴政府哪些道路設(shè)計不合理，油耗就是高于其他地方，有它的原因。

　　看一個例子：三個圖工作日、周末和國慶節(jié)，鳥巢這個地方。

　　中關(guān)村地區(qū)，工作的時候3點到4點，這個車的地方并不多，周末的時候大家到這兒購物，一氧化碳的排放量顯著上升，這方面來講我們也可以做實時的污染預(yù)警。

　　北京市全程油耗綜合圖：紅色表示高油耗、綠色是低油耗。不同的工作日還是節(jié)假日，還是法定節(jié)假日里面，總體油耗隨著時間的變化而變化。可以看到有趣的是，法定節(jié)假日的時候，比如國慶節(jié)總油耗郎反而更高，其實走了一部分車之后，我們的車流速變得更快了，單位時間可以通過車的總數(shù)并沒有變少。

　　第三：噪音的問題。中國人民非常關(guān)心環(huán)境污染，美國人民關(guān)心噪音問題。在曼哈頓這個地方，每次去的時候都睡不過4點，因為很吵，噪音來源于很多因素。比如說你可能是卡車、垃圾車清運，或者酒吧、或者是建筑工地。真正解決噪音污染要考慮三方面的因素。

　　第一要知道什么地方比較吵?第二到底有多吵?第三，它的成分是什么，為什么吵?如果解決這些問題就可以有策略解決噪音污染。噪音比空氣要更細粒度。一分鐘前的噪音帳戶和現(xiàn)在又不一樣。如果用傳感器解決需要成百萬的，不可能做到。

　　另外即便布了傳感器你也不知道噪音的成分是什么?恰好在紐約有一個允許大家打電話抱怨你感覺到不滿的地方，你每次抱怨的時候有地址和時間、以及類別。根據(jù)這個類別統(tǒng)計，噪音污染是第三大類。有了這樣的數(shù)據(jù)，可以間接反應(yīng)這個城市的噪音污染情況。如果這個地方噪音污染越嚴重，抱怨次數(shù)就越多，大家打電話投訴的概率越高。人作為一個傳感器，幫助我們感知它周邊的噪音情況，并且告訴我們它的原因。這個數(shù)據(jù)和稀疏，不是每一個地方都有人打電話來抱怨。很多時候我們沒有抱怨的數(shù)據(jù)，但是并不代表這就沒有噪音，因此需要考慮到大數(shù)據(jù)的融合。因為我們真正做大數(shù)據(jù)，不是用單一數(shù)據(jù)，一定是多個數(shù)據(jù)融合到一起，并且數(shù)據(jù)和數(shù)據(jù)之間要發(fā)生化學(xué)反應(yīng)的。我們把噪音數(shù)據(jù)加上興趣點的POI和地址POI進行分析。還有一般是社交媒體的數(shù)據(jù)，check-ins越多經(jīng)過分析發(fā)現(xiàn)，在某種類別上，這地方帶來的噪音污染越大。

　　把這些數(shù)據(jù)融合之后，可以算出這個城市里每一個區(qū)域，每一個時間、每一種污染物的成分和比例。比如時代廣場這個地方，隨著時間的變化，各個地方噪音概率程度是多少?比例是多少?可能周末的時候是音樂，下午的時候可能就是施工。

　　具體某一個地方隨著時間變化的噪音變化也可以看到，比如華爾街，隨時間變化第一大污染物是建筑施工導(dǎo)致的噪音。也可以看這個城市的總和是什么樣的。比如紐約第一大噪音污染還是音樂和酒吧。可以看某一種特定的類別，比如開酒吧的噪音污染，可以分析這個城市哪個地方噪音污染最嚴重。哥倫比亞大學(xué)這地方噪音污染最嚴重，因為也可以看到POI分布，這里面有很多餐館和娛樂設(shè)施，這是它的原因之一。

　　我們也可以把不同的地區(qū)進行對比，看看它噪音構(gòu)成有什么區(qū)別，顯然華爾街和哥倫比亞大學(xué)有很大的變化。那么這樣的信息可以幫助很多人做決策，比如幫助你買房的決策。對于華爾街建筑施工是主要的原因，對于哥倫比亞大學(xué)還是因為音樂和酒吧的噪音污染最嚴重。

　　今天講了很多，大家要問什么是城市計算?城市計算是通向智慧城市的方法。通過大數(shù)據(jù)融合的方法來導(dǎo)致最終智慧的城市。遠景就是用大數(shù)據(jù)解決智慧城市。用智慧挖掘的方法通過大數(shù)據(jù)的方法將城市變得更智慧化，實現(xiàn)人、自然、環(huán)境和城市運轉(zhuǎn)系統(tǒng)里三贏。