阿里雲ET城市大腦發布五大數據引擎 來自遍布全球的實戰經驗

2018杭州·雲棲大會期間，杭州市政府聯合阿里雲等企業建設的杭州城市大腦2.0發布，覆蓋杭州420平方公里，並實時指揮200多名交警，再次交出亮眼答卷。

隨後，阿里雲ET城市大腦發布五大數據引擎產品，包括控制優化、實時預警、實時模擬、深度分析及數據融合引擎，這五大引擎來自ET城市大腦遍布全球的實戰經驗總結。

截止今年9月，ET城市大腦已經落地在杭州、衢州、澳門、吉隆坡等十多個城市。在杭州一年內覆蓋面積擴大28倍、建立了城市交通的七大生命體征；在吉隆坡，復刻杭州救護車優先調度的經驗，到達現場的時間縮短了48.9%。

數據融合引擎具有強大的打通城市數據的能力。以杭州為例，杭州城市大腦已經匯聚了城市交通管理、公共服務、運營商等數以百億計的數據，建立了互聯網、感測器、視頻識別等數十個維度下的城市交通動態網。

基於這些能力，阿里雲正在參與國家《城市數據治理成熟度標準》和《城市道路運行狀況多系統數據融合技術標準》的制定。

控制優化引擎來自對城市交通海量數據的全局優化和協同。以杭州為例，藉助飛天平台海量實時的計算能力，完成了累計30PB城市原始數據的計算，並針對每日新增150TB數據進行深度分析處理。

在此基礎上，挖掘並找出最能代表城市交通生命體征的七大關鍵指標。基於這七大核心生命體征，衍生出關鍵交通變數，掌握城市全局交通供需規律與實時動態，並確保在數分鐘內完成上千個核心路口、萬級交通配時控制參數的優化，通過反饋式學習，實現控制效果「螺旋式」上升。

實時預警引擎也已經在多個城市跑了起來。杭州城市大腦藉助視頻分析、路口數據分析等，對擁堵、違停、事故、亂點等主動報警，大腦警情已佔全部警情的95%以上。

用現實的交通數據來預測未來的交通數據，是實時模擬和深度分析引擎希望達成的目標：可用當下1秒鐘內人、車、物的運行狀況模擬出未來100秒的交通狀況，最多可一次模擬100萬個交通對象，並分析出1000萬個交通對象的潛在交通風險。

這五大數據引擎的發布，意味著ET城市大腦積攢的數據經驗和能力將更快地對外輸出，更多城市的交通難題可以獲得數據智能的解法。

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