此外，城市大脑还有预测的功能，可以提前预测交通事故会否发生，提醒“驾驶员”做出反应，降低交通事故发生的概率。

在模拟试验中，记者看到，在高速公路上，当前面一辆车非法减速并处于危险区间时，路上安装的智能摄像头可以捕捉这一瞬间，城市大脑就会对此发出警示。对于已经发生的交通事故，系统能够自动发现，及时安排医疗资源，挽救生命。

城市大脑的预测功能还可以运用到城市导航上。今天手机地图导航运用的都是GPS定位系统，无法预测一段时间后的车流状况，无法一次性做出最优交通路径规划，而城市大脑则可以通过预测一段时间后道路的交通状况，避开即将拥堵的区域，规划最优交通线路。这种预测功能也可以用于大型活动的人员、车流疏导。

“十年后，无人驾驶可能会普及。智慧出行会在城市大脑的深度介入下，结合每个人的出行进行调度，从个人最优到城市最优。”阿里巴巴高德地图副总裁董振宁说。

打通数据壁垒

董振宁谈到，目前在杭州、上海以及很多的城市，开始进入工程化的实施阶段，“特别是在上海我们完成了城市大脑、智慧交通的整个理论框架的建设。”

城市大脑背后的技术是基于深度学习的技术。深度学习的基础是大数据。城市大脑的发展也面临数据获得和数据打通的问题。

“数据之间有没有打通、有没有很好的汇聚起来，有没有很好的挖掘起来，其实是非常大的问题。城市大脑最开始就是要解决这样的问题。” 华先胜说，“虽然有很多的摄像头在看这个城市，收集数据，如何把数据运用起来是运转城市大脑的关键。”

目前，来自三个方面的数据构成了上海智慧交通城市大脑：第一种是来自物联网的数据，比如高德地图提供的每个人、每辆车的城市出行数据；第二种是视觉智能数据，这需要把全上海的摄像头连接起来，进行结构化的分析；第三种数据是原来整个交通系统的传感数据。

董振宁谈到，智慧交通系统需要分析几十万个摄像头的庞大数据，这需要庞大的算力。但目前，80%~90%的数据信息是没有被分析的。如何提高算力也是城市大脑发展的挑战。

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