11月26日，在城市大脑与未来城市挑战2018峰会，杭州市公安局交警局副局长孔万锋发表了主题为“杭州的创新与探索—从交通治堵到城市运营”的演讲。
北京时间11月26日，由中国城市规划学会、杭州云栖工程院和浙江省城乡规划设计研究院联合主办的学术对话——“城市大脑与未来城市挑战2018”在城市大脑的发源地——云栖小镇国际会展中心隆重召开。作为2018中国城市规划年会的重要组成部分，吸引了来自全国各地的两千多名嘉宾参加。
本次大会是城市大脑与城市规划的首次思想碰撞，也是现在时与未来时的时代先锋畅想，更是引领这个时代的创新与探索，来自政府、学术界、工业界的嘉宾相聚云栖，一起探讨城市的挑战与应对、城市大脑的探索与启示。
大会现场，杭州市公安局交警局副局长，城市大脑交通治堵领导小组副组长孔万锋以“杭州的创新与探索——从交通治堵到城市运营”为主题做了演讲。
以下为演讲速记，经亿欧编辑整理，供行业人士参考。
孔万锋：大家上午好，非常荣幸今天参加这个会议，尤其是面对这么多尊敬的规划工程师和计算机工程师，此次我将把我们交通管理在实施城市大脑如何来提升交通管理效率上做一些汇报。
去年4月份的时候，我跟王坚博士说，你就是那个“灯塔”，你灯塔前面一点亮，不告诉我路径，让我怎么过去，绝大部分都是在“游泳”游过去的过程当中，不是被暗礁就是被寒流、洋流给淹没掉了。所以刚才在讲的也一样，半小时，未来的城市应该是什么样的。我和徐局长就把他前面的这个“灯塔”，好不容易搭建一条小舢板再带上了一些AI的工程师一起向前，已经可以看到灯塔微弱的灯光了，但现在他又出了新的题。这一年半以来，我们对博士所说的大脑，把我们的实践和理解给各位做一个汇报。当然我们知道这个过程当中离博士的想法还有很大的距离，离现实管理治理的效能上还有很多的距离。
第一，我们想把博士讲的两三年前的大脑结合我们交通管理以及城市治理的理解，做了一个重新定义。我们认为博士讲的城市大脑未来是城市的数字基础设施，是城市资源，这一方面能够在解决拥堵到底是一个什么样的手段时，我们对它做了一个初步的理解。这个理解是在去年4、5月份整个团队研究得出的，即我们要做的城市大脑是我们把城市当做是一个生命体，尤其是规划领域的人要特别重视一点：城市发展有其规律和特点，城市发展到一定程度，它有它的城市病。
所以，按照这一逻辑，我们用现在的人工智能、大数据、云计算这些计算机能力来结合现有管理上的经验值，并结合我们对行业和既有二三十年发展的信息化程度下产生的大量数据，通过这几个结合点结合起来就是大脑或给我们交通管理乃至整个城市的治理提供一个很重要的帮助我们的智能体。
基于此理解，我们有几个观点：
观点之一，博士刚才说到的数字基础设施。“基础设施”，到底是什么？我们认为，对杭州的城市大脑来说，它首先是城市数字化的一个具体的应用。城市数字化有多方面的，它是一个应用。所以我们认为这在数字政府，包括“最多跑一次”等更多数字应用当中的一个具体的方面。另外，就像我们的水电，很多规划都会注意这个基础设施。大脑的基础设施该是怎样的？是虚拟的基础设施还是什么？我们的实践总结了这两方面：
第一方面，这个城市应该是一个有足够算力的基础设施，它必须有非常强大的算力，而不是我们现在信息化手段当中只用来支撑我们现有信息化所需要的算力。
第二方面，这个城市应该有一整套完整或支撑城市化发展构建城市品质生活和高质量生活的质量算法，这个算法是一座城市的智慧。我们现在一直在讲，每一件事物深层次都是一个维度，从多维度去考虑问题，这个多维度接下来是希望我们形成算法。
所以，在此基础上，我们希望在基础设施当中，城市管理更多从定性走向定量，就像今天早晨发生拥堵了，这个城市当前是一个什么样的状态？我们这个城市发展很健康，那这个健康的指标到底是多少？所以我们把当前的用度以指数数出来，其中包括用电情况，污水排放情况，以及城市的幸福指数......这样更多的是走向一种定量管理，这种定量管理是基于前面第二点的要素而产生的。
观点之二，城市大脑是一个智能体，它自带记忆存储功能，在这个系统中，它将通过算法形成迭代。所以区别于三件事：
第一，它不是一个信息系统。它不像登记系统、管理系统，包括规划用的CAD系统，CAD操作系统，与人不一样，它没有智力也同样没有记忆力。因而，我们现在在做城市大脑，城市大脑依赖于信息系统生成，对于信息系统打造要相当严格，信息化过程当中这二三十年积累了大量的数据，所以我们在做“手”、“脚”时跟“大脑”有区别。
第二，它不是集成系统。不是通过孤岛把数据打通就是大脑，数据打通是一个手段，但并没有把我们每一个系统集成起来。原来很多把系统集成以后便可成为“大脑”，换个词叫做指挥平台。但是，原有的智慧平台跟我们现有的所理解的大脑是有区别的。
第三，我昨天跟博士聊的时候提到了城市大脑和云的管理，云是什么？云计算提供的是一个算力，是有一个足够的算力算得过来。所以，城市大脑和云计算的关系是云计算的能力支撑了城市大脑，但不是上云了就是城市大脑。城市大脑并不是一定要上云才是城市大脑，但云计算，云，上云很好地解决了城市大脑的算力问题。
观点之三，城市大脑赋能交通管理。今天规划在末端管理，我们昨天聊时，规划在最前端，去年争议最大的时候，我们认为人工智能的到来和云计算以及大脑的到来可以把我们原有传统行业都可以颠覆掉，刚才博士隐晦地说，未来解决城市交通拥堵是否是采取这样的方式来治堵，他背后想说的是这个道路和车是都可以不要的。而昨天，规划界罗院长也表达了这个观点，这是生活方式的改变。
所以在这个问题上，在我和博士第一次交流中，我跟他说要好好看交通工程学时，他到现在还非常含蓄地包容了我们在这方面的理解。所以我觉得我们在做城市大脑一定是基于各行业的基础理论。如果没有这个基础理论的指导和内在逻辑关系，这个大脑那不是人的大脑。
比如我们前一段时间在讨论我们的交通信号灯的交通流问题，其实我们要说的重点是去找出其控制力到底是什么，是不是可协调关系。交通事故地安全预防中的预防控制理论到底是什么？是海恩法则？是墨菲定理？是彼得原理吗？如果没有一个好的，那就按照基础去做，这是第一。
第二，大脑反过来又赋能城市管理。它极大帮助了我们原先在这些定理化以及产生的各类经验上的固化和赋能。但技术的最前沿一定是本行业，我们目前所从事的或者刚刚进入的行业会发现很多机器智能所产生的人达不到的能力，那么机器智能帮我们产生，这确实是一个非常了不起的技术支持。
所以在这一方面我们认为城市大脑更多的是赋能，这也需要我们这一年多当中把整个交通管理的“靶心”找准，而大脑已经赋能给我们很多力量。
按照这一次2.0下放以后，所有的大队长都在说一句话，现在是“裸奔”，我们所有干的事情都清清楚楚，落实到每一个行动，对我们的一个优化目标。交通管理的优化目标就一点：安全畅通。大家所做的每一个行为都是在围绕这一目标展开的。
所以在这样把三个观点想明白以后，我们就去找路径，我们要实现什么样的路径，博士一直不给我答案，我也找博士，博士也不理我，最后我们自己想。
我们想了以后觉得应该是这么去理解，后来得到了博士的表扬，我们也很激动。总结下来，我们觉得要实现的路径是四句话：
第一，如果有大脑，首先要去全面地感知一个城市的状态。我们当时就想神舟飞船在天上飞，如果要给它进行自动变轨时，一定要掌握其当前飞行状态。城市也一样，交通管理在发生拥堵，现在堵还是不堵，都是人云亦云时，我无法实现控制。所以我们首先第一步对所有一个城市，所有的事情都应该感知当前这个时候是什么状态。就像今天台上在说，我们不知道现在大家的感知是什么状态。我们在管理一个城市，作为一个管理者感知很重要。而这个感知是既有的，通过逻辑思维对信息进行梳理以后得到的。
第二，感知要有战略主导。交通管理的战略主导，决策者的思维是什么？有人工智能专家在，他们经常讲的优化目标指的是什么？这个目标优化值是通行效率还是安全？这个指标是战略主导， 那对应到政府是什么？昨天我跟省人大丁主任汇报时，说我们交通管理作为一个政府的二级局，也是一个组成部门，编办给我们的三定职责，交警负责道路的交通安全、道路畅通，以此为大脑的目标值进行优化。所以这是一个战略主导。
第三，我们希望它进行智能模仿。这个智能模仿中不仅是经验的固化，还有多年来方案的总和。比如每到一件事情都要局长来主持会议，来布置和分解，大脑将会对这些方面，通过一件事的相同或几件事的结合，它会自动生成。这一方面在提高效率，尤其是在固化经验，使得我们的工作经验是“螺旋式”上升。
最后，我们希望反哺。我们现在建了这么多系统，最后由大脑去指挥它。到目前为止，针对于原来的信号灯和监控，我对博士有一个回应，是他之前说过的“最远距离说”，现在看来是有道理的。信号灯在控制时跟大脑整个效率没有关联，只是自己的流量、速度和占有率，三者之间做一个函数关系，它不会围绕着别处转。所以，在这方面最终是希望去反哺各控制系统，让各类控制系统在大脑的指挥下去控制系统，这是我们实现的四个路径。
针对这些路径，我们今天要分享的是在这个过程当中如何有效解决问题，所以我们抽了其中几个跟大家做分享。我们存在什么问题，我们是怎么解决的。
第一，无法定量。我们不知道有多少车在道路上跑，也不知道信号配对是否合理。所以在这些问题上，长期以来是凭借经验和直觉在处理事情。这也恰恰反映了我们管理当中的经验值不够高，能力不够强，所以需要经常要开展培训。我们不仅要在党校培训，还要业务培训，因而我们的培训量很大。
所以围绕着这一点我们就要定量，定量以后我们认为大脑是生命体。这个系统在这个行业里面能够第一层面的管理指标是什么？以下是我们拟定的七个指标：
第一在途量。原来是注册量，每座城市的注册量都不同，但实际上这个指标并不准确。假设统一时间杭州主城区现在的注册量是135万，实际在道路上一天跑的车子号牌有近190万，统一时间在跑的高峰时期有32万，7点35分时是21万—22万，这时候拥堵指数是1.4左右，但15分钟以后多了8万辆车子，拥堵指数爆表。我们这个城市非常脆弱，8万辆车子一进来，在一个城市的1928公里的道路上下去以后就变成超级拥堵了。交通的拥堵跟供应量有没有绝对的关系？这是我们值得思考的问题。
90年代，原上海市交警总队长说，城市交通管理的堵点往往是交通规划前面的痛点留下我们后面的堵点，其中包括后期两个速度主干道和快速路。我们对快速路解析以后突然发现昨天快速路很堵，但主干道跑得很好，这一系列的指标能让我们每两分钟对城市的某一段交通路线做出管理，尤其是对立交，快速路，立交与立交的速度全部解析出来。
另外，我们发现了一个奇怪的现象，整座城市52%的机动车都要通过快速路进行转换，这为我们10%的道路快速路提供了空间。市委市政府的决策很英明，它要大面积地去修建464的快速路网，可以提供更强大的支撑，让地面道路释放出来。
同时我们也做了很多的交通量，这一个时刻有多少的机动车、大小车的占比，非浙A的占比、外地车的占比以及我们进出城的比例，以及进出城目前的实时量，以及未来10分钟与未来30分钟，这个预测为勤务部署是往拥堵恶化走还是往轻缓走，为警力部署提供了很多的参考价值。
此外，我们都采取了一系列的黄色的同期的15个同比值来比，这样可以准确的观察到道路的情况，而其中最堵的两条路都会被放到这个指标里。
第二，是被动接警。我们在做管理时需要群众打电话给我们，我们再出警；原来传统的模式要靠大量的力量去巡逻，但我们的警力是有限的，所以我们一直希望大脑能够按照刚才的目标值去发现各类需要管理的事情，让管理人员更多地从巡逻转移到处置。比如现在很多的社区是网格化巡逻，如城管一样的所有基层执法力量都在大量巡逻。但这个巡逻的问题出现在哪里？
第一，标准不统一。每个人的巡逻标准没有都不一样。
第二，警力的力量投入不够。
第三，巡逻和人的主观能动性有密切联系，因而会存在很多误差。
我们希望这三件事可以通过机器来做。博士说原来去做大脑之前没有人去计算过，不知道警察在路上到底有多少事做，丁主任说法无授权不为，法律授予我们维护交通安全有序畅通，但这只是一个有限责任，我们梳理了110种，并从中总结了97种处置方式，这就是我们大脑里把这两个事情给搞清楚了。
接下来，我们对整个城市的每个交叉路口、断面、道路路段以及所有匝道，每两分钟对道路的状态进行实时的监测并给予报警。这就是刚才讲的它是迭代的，不是原来传统的方式。
其次，我们采取视频结构化。利用现有3000多个监控，大量运用了算力在后台做了结构化分析。将110种警情植入到监控中去，实现了人不外出巡逻便可以自动报警，同时可以将12大类报警“24×7”全自动如实且地报出来。
就像我们刚才看到的，绕城高速公路上拥堵，这是道路上违法停车，只要一停下来，停了几秒都会报出来，主干道的拥堵都会报出来。这是路口打结，景区双休日的时候行人非机动车道上路口打结了，这就需要民警去腾空路口，保证对向的流量不受影响。
而这是机动车开到非机动车上去了，这就需要报警，可以去及时查处。当然在查处当中的手段是多样的，不仅是民警到现场，还可以依赖于现有的信息系统去做，这就给指挥信息系统处置各种事情。这是在各类非机动车上走在快车道上，这是行人走在快车道上。
这一类从被动管理走向了现有的大脑地问题目前有3万多，如果所有的视频覆盖掉以后一天可以达到10万多起报警量，这个报警可以很好地来履行公安交警应承担的职责。
第二，经验难以固化。这些经验怎么让它固化下来？这是我们一直在思考的。前一段时间我跟宾夕法尼亚的黎珍辉教授一直在跟她描述我想要的东西，结果天才少女把我说的话只用了这三个公式讲清楚了，我突然之间豁然开朗。第一信号灯的问题，这些信号灯每天在配时，但固化不下来。第二是信号强度为什么要往前走。后来，我们想明白这三个公式就代表着信号控制过的三个阶段。第一是Y（信号配时的时间）=1，这个1小学生都学过，这是自然数，绝对的。原来七八十年代使用的都是定时方案，南北向35秒，东西向25秒，无论下雨天，365天都这么转，这是原来的。
之后我们采用了联网的控制系统，信号灯以SGS、Sgut（音）以及国内的包括中控、海信等传统的，你们在做第二个是Y=F（X），F（X）是函数，X就是我们交通工程里所说的流量、流速占有比，通过现前的监测将它监测过来，但函数关系不变。流量到大的时候，占有比高的时候，周期便会拉上去，信号灯时间要给的多。但他不知道放过去下游路口堵住了，放不出去，不知道今天下雪天本身就跑不快等各种各样的关系，这就引入到我们需要去往G（X），函数的F也要让它动，要让它在多维度都考虑进去，不仅是流量、流速，也要把天气，甚至把人文等各类关怀都考虑进去，这是人工智能在强化学习里给出了各类的神经系统的结合。
按照我们行政管理的角度来说，就是多维度去考虑工作得出的平衡是最好的，这其实就是我们的现状。所以基于这个目的，我们在高架上59个灯做了一个尝试，最后的黄线是人工智能信号灯跑出来的，后面蓝线是原来的F（X）跑的东西。当然，这件事的挑战非常大，但我认为在大脑里能为管理提供这方面的支持，我相信未来的大脑是未来作为每个城市管理者是依赖的。
第二，从原来的单一事件向规律性报警的转变。这是讲给今天所有的规划师听的。今天警察每件事情都要亲力亲为，我们发现规律性拥堵与结构性拥堵依然会产生，包括现在发现道路设计是符合标准的，但它就会发生事故，这些问题我们希望后端能够解决：一、及时收集；二、通过自身的努力，首先去解决管理的问题，进而在解决这两个问题的基础上我们希望反馈给规划阶段，让规划去调整，形成一个良好的闭环，而这个闭环是在大脑内完成的，这就是大脑的交互系统，以后会形成大的各个部门间的交互协同系统。
最后是公共服务。这是在大脑里边，我们通过这些数据的收集掌握情况后，交警部门或政府部门能够更自信并深度地向公众开放各类信息。目前交警已经可以在1分钟内大脑就自动向社会推送。第二，该系统将会每15分钟向社会公布当前的道路交通运行态势、最拥堵的几条道路、管控的哪几条道路，这依赖于大脑到管理的自信。同时我们还积极对城市的重要110、120、119、水电煤气等各类救援条线给予了最强大的道路通行保障，让我们这个城市生活得更加幸福，每个老百姓能有更大的保障。
我来解释一下刚才提到的扫警察叔叔APP。扫警察叔叔APP是浙江省杭州市公安局推出的智慧警务服务应用，已经实现了“一路护航”。目前全国每天都有很多起120、119需要协同。这个协同已经用互联网思维的方式解决了很多突击单。目前，现在是政府作为一个平行主体参与到其中的管理。
未来我们希望：第一，在在安全防控上要跟加强；第二，在人工智能方向要更加钻研；第三，我们与部门之间的协同还有大量的事情要做。我们希望城市大脑利用数据的思维来提升智商和情商。我们希望能把一切不可能的事情成为现实。让数据助推城市管理，创建和谐社会更加美好，更加给力。谢谢！
在产业不断创新发展、智能融合、技术推动的新形势下，创业者需要一场可以指导各产业发展方向、厘清各产业发展脉络、引导并链接资本风向、有重大影响力和启发性的行业聚会。
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