城市人工智能大模型（AIGC）建设思路

城市人工智能大模型（AIGC）利用实时全量的城市数据资源全局优化城市公共资源，即时修正城市运行缺陷，
实现城市治理模式、服务模式和产业发展的三重突破。

城市人工智能大模型（AIGC）实现的三大突破

城市治理模式突破

提升政府管理能力，解决城市治理突出问题，实现城市治理智能化、集约化、人性化
城市服务模式突破

更精准地随时随地服务企业和个人，城市的公共服务更加高效，公共资源更加节约
城市产业发展突破

开放的城市数据资源是重要的基础资源，对产业发展发挥催生带动作用，促进传统产业转型升级

城市人工智能大模型（AIGC）创新实践

城市事件感知与智能处理社区与安全交通拥堵与信号控制公共出行与运营车辆调度

城市事件感知与智能处理

实现效果： 智能发现的事件数目提升，事件发生处理平均时长降低

实现方法： 通过视频识别交通事故、拥堵状况，融合互联网数据及接警数据，即时全面的对城市突发情况进行感知。结合智能车辆调度技术，对警、消、救等各类车辆进行联合指挥调度，同时联动红绿灯对紧急事件特种车辆进行优先通行控制。

杭州主城区

视频巡检替代人工巡检，日报警量多达500次，识别准确率92%以上；中河-上塘路高架车辆道路通行时间缩短15.3%；莫干山路部分路段缩短8.5%

杭州萧山区

信号灯自动配时路段的平均道路通行速度提升15%；平均通行时间缩短3分钟；应急车辆到达时间节省50%，救援时间缩短7分钟上；两客一危也得到精准把控

苏州

试点线路公交出行人数增长17%

技术领先

性能成本双领先的
大数据计算能力

城市人工智能大模型（AIGC）采用自主研发的大数据处理平台MaxCompute进行海量数据计算。2015世界Sort Benchmark排序比赛中，MaxCompute用377秒完成100TB的数据排序，创造4项世界纪录；2016年MaxCompute用0.82美元完成1TB的数据排列，比AWS节省2/3的成本；2017年MaxCompute全球首次将BigBench数据规模扩展到100T 。
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海量多源数据规模化处理
与实时分析

城市人工智能大模型（AIGC）首次通过两个集群实现上百PB数据在线存储及每日PB级别的计算吞吐能力，计算请求响应时间3s内，实时数据接入延时低于200毫秒。
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实时视频识别及自动巡检

城市人工智能大模型（AIGC）首次利用图像识别技术实时分析杭州3000多路视频，视频利用率从11%提高到100%，实现车辆图搜以及视频实时自动巡检，低分辨率车辆检测准确率高达91%。
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类脑神经元网络物理架构

城市人工智能大模型（AIGC）在百亿节点万亿边级别网络上，处理EB级别数据，通过模糊认知反演算法，发现复杂场景背后的超时、超距弱关联。成功应用到道路交通、工业制造等领域，如在杭州城市人工智能大模型（AIGC）中实现从单点、单线到整个城市的交通优化，2017年同比去年出行时间节约4.6分钟，平均延误降低8.5%。
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