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据阿里云智能数字产业产研总经理曾震宇介绍，此次发布聚焦在技术能力上，因为城市大脑支撑大型城市的发展，将更重视底层的数据及其智能化的能力。
智慧城市是近年阿里、腾讯等科技公司争相布局的热点。所谓的智慧城市就是感测、分析、整合城市运行的各项有用数据，借助无限算力和人工智能，对城市需求做出响应。
城市大脑是整个城市的智能中枢，通过城市中人与人，人与物，物与物的信息交互，利用城市的数据资源优化调配公共资源，应对突发状况。
此次阿里云大脑核心技术体系包括感知智能、认知智能、决策智能以及协同智能等四方面。
感知智能，构建城市全息数字化。感知只能技术可以通过数字化对城市静动态信息进行还原，静态信息包括城市的自然资源、建筑等数据；动态信息则包括道路、车辆等数据。两者结合构成了城市的数字孪生。
阿里云城市大脑有机结合机器学习算法和城市系统模型，充分利用数据资源还原城市全量全时全地点的信息。城市空间，建筑、管网、道路、自然地貌、事件等等都在一个全息的数字平行世界里和物理世界相映射。
认知智能，对无法预见的未来进行全分辨率实时推演。随着城市大脑的感知体系逐渐加强、采集的数据增多，其可以充分了解城市的历史状况。城市大脑在应对突发状况时可以通过历史信息进行仿真，确保仿真推演的准确性。
曾震宇举例说道，“通过阿里云分布式计算架构的部署，可以在几秒内完成整个城市交通系统全天的宏观仿真推演和预测，在需要管理优化的路口和路段则可以推测出精细到车的轨迹和拥堵排队细节。”
在今年的防洪抗灾中，城市大脑可以通过采集的数据，预测未来的积水量、模拟轻度内涝的生成和消退过程。比如在台州，根据过去48小时采集的采样点水池数据以及相应的内涝数据，以小时为单位模拟城市内涝的积水情况。
城市大脑具备实时仿真的认知智能后，可以在重大活动保障、公共资源调度、突发事件处置、城市空间规划等各类场景提供智能化情景推演和决策辅助。
决策智能，针对每一类决策需求，全局资源调度优化。每一秒钟，城市里都有成千上万的复杂决定要做，阿里云城市大脑通过人工智能的优化算法并和仿真推演系统，有效增强了机器智能调度优化算法的结果。
以阿里云智能高速公路云控系统为例，这一套系统在交付落地前，会被放到仿真模型里去反复验证；并通过大量的迭代强化学习利用仿真评估的结果来持续优化提升云控平台减堵、处理事件和服务需求的能力。
协同智能，通过多端交互协同，让**各个职能体系能够在平台上实现协同、协作，打破了以前不同部门存在数据孤岛的现象，全方位助力城市现代化治理和服务能力提升。
通过多维度可视化分析技术和人机交互技术，城市大脑通过各类政务端、企业端、商业端、市民端把数据智能的能力释放给每一个城市主体，降低沟通和协作成本，协调城市内资源分配调度。
2016年，阿里云城市大脑在萧山落地，城市交通成为城市大脑最先探索的领域。2017年，城市大脑1.0诞生，这个阶段实现了AI信号灯和交通事件自动识别及处置，从通行疏导和事件处置两个方向实现了路面交通通行效率的优化。
曾震宇表示，通过把摄像头的数据和卡口等数据融合，打通数据和信号控制。在萧山落地的键护航功能，就是把消防车、救护车等重点车辆的GPS与城市大脑相连，考虑当时的实际路面情况，为重点车辆规划出最优路线。
城市大脑还可以根据摄像头所看到的数据和重点车辆行驶路线，自动对前方路口信号灯进行配置，确保重点车辆经过每一个路口时都畅通。
2018年到2020年，阿里云推出城市大脑2.0，城市大脑逐渐从交通延伸到各种领域，从杭州走向更多的城市，澳门城市大脑、海口城市大脑、郑州城市大脑相继建设。
这也对城市大脑提出了更多需求。如：政务服务一网通办、城市运营中心以数据化形式处置和追踪城市事件、城市应急处置、公共卫生服务等。在这个阶段，城市大脑进入更多的领域，并在不同场景沉淀了能力和亮点应用。
曾震宇提到，阿里云在两年前参与雄安项目，把整个城市规划变为一个数字化过程，在数字规划的阶段解决城市运行可能会遇到的各种问题。
2020年，城市大脑3.0发布，在核心技术体系升级后，阿里云城市大脑能够处理更加多样的数据种类，通过仿真推演和城市数字基因能力，在数字世界中完成对城市规划、运营、管理的探索分析，找到最优方案，再在物理世界中实现，助推城市发展和运营管理的决策更科学、更高效。
根据前瞻产业研究院预测，到2022年我国智慧城市市场规模将达到25万亿元，与此同时，我国网络安全市场仍在千亿元规模。随着智慧城市建设跟随数字经济转型的脚步逐渐加速，新的网络生态、新的攻击威胁随之出现，意味着网络安全防御需要进一步融入智慧城市建设中。
