智慧城市认知-构解模式和自组织规律

我们一谈到智慧城市，大多是从总体设计开始，也就是顶层设计。按分层逻辑设计分为数据采集层、网络链路层，数据持久层，业务逻辑层和交互层等；技术架构可按照逻辑架构进行水平分解设计和垂直分解设计，从底层物联网数据传输硬件到协议标准，再到网络链路技术选择和底层元数据设计及运用CAP理论进行高并发、高可用性、一致性要求进行技术选型和设计。即便如此，这样的设计其最终落地更多的是数据展示、分析、采集及各类相对独立系统松耦合互动，比如移动支付与公交、地铁刷卡支付融合。这样的系统远远达不到智慧城市最基本的要求，不具备城市智慧大脑能力。究其本质原因，是因为这种设计模式属于解构设计，这样的设计是根本无法在现阶段实现城市智慧大脑的，智慧城市本身是个超复杂系统，不只是计算机、网络、数学的维度，其实囊括了社会、医疗、城市建设、人群心里、政治、经济等，是人类文明程度的最直接体现。

我们更喜欢将复杂系统做降维处理，以便简单化系统复杂度。我们先说一下解构。前面说到的解构模式其实是人类大多数发明创造的模式，就像婴儿学步，学鸟飞翔,以及人工智能技术仿生模型开始也是仿照人类生物神经网络构建最基础的MP模型。这样的方式是一种正向思维，也是本能设计。我们要说的另一种设计模式是构解模式，在这种模式下我们更关心独立系统，暂时不用关心大系统。按照热力学第二定律及自组织理论我们需要构建的是一个开放系统，才能够有条件让系统更加有序，熵值最小。智慧城市是由N+1种各类异构系统组成，横跨不同领域。我们只需要专注建设单个系统，然后用横向系统(人工智能+大数据)对各类纵向应用系统进行整合串联便可逐渐形成大规模自组织城市大脑。云技术在阿里的带领下目前正在走向成熟，而数据边缘采集以华为为首，云端学习则是百度。在云端生成模型后，部署在边缘执行，形成城市大脑的最原始神经触手。可以说，整个智慧城市的城市大脑是很多单个系统纵向独立运行，以分布式AI计算单元横向串联所有纵向系统，其网络拓扑解构与神经网络模型一致，只是更加宏观，更加复杂。后面章节我们将引用某个具体系统能力逐渐上升到城市大脑来进行分析。