煤炭是不可再生资源，且会产生污染排放。传统火电厂的需求是用更少的煤发更多的电，且减少污染。基于这样的行业痛点，郑宇和他的团队用类似谷歌的“阿尔法狗（AlphaGo）”的深度强化学习和深度神经网络方法，来动态控制锅炉。

具体来说，就是模拟优化策略，根据输入数据动态决策，工人根据数据决策进行操作，控制过滤开关，根据锅炉的状态输送合适的煤、合适的风、合适的水。送热送水的动作基于锅炉状态进行实时调整，使锅炉的污染排放率降至最低。

“这套系统的难度有多大呢？1.5万个连续变量，100多个控制动作，比围棋的算法更复杂。最近我们在南宁火力发电厂进行了成功验收，把锅炉的发电效率提高了0.5%，大致能节约燃煤消耗和污染治理费用数百万元。”郑宇说，不要小看这0.5%，仅仅这0.5%如果普及到中国的2000多家发电厂，每年能为国家节约将近70亿元燃煤消耗和污染治理费用。产能升级的价值非常大。

营业网点“开在哪里，开多少家”的问题，是企业扩张路上的“黑洞”，不少知名企业就是因为盲目扩张而倒下。而城市计算平台则能为超市、餐饮、商业综合体选址提供建议。

联通大数据有限公司总经理赵越告诉第一财经记者，联通有一个营业厅智能选址平台，通过城市计算平台的模型计算能力和线上线下的数据资源，在保证数据安全且不出户的前提下，可以较好地解决这个问题。

更合商家胃口的是，这一数据平台可根据营业厅周边的用户画像制定产品的销售策略——如果是设在大学周边，营业员应该多向客户推荐流量较大的套餐和新型智能手机产品。

四大挑战亟待解决

在智能城市行业有一个共识：中国智能城市的发展历程分为四个阶段，分别是电子化阶段、网络化阶段、信息化阶段和智能化阶段。郑宇认为，前三个阶段属于智慧城市，智慧城市主要关注基础设施建设和信息化，技术驱动力源于计算机软件和网络通信。而下一步迈进智能城市的过程中，大数据和人工智能将发挥核心价值。

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