全球范圍里，有超過半數(shù)的人類居住在城市之中，城市化的進程也從未停止過。面對越來越龐大的城市，許多事情已經(jīng)超出了控制：擁堵的交通，嚴重的空氣污染，讓人煩躁的噪音等等。

　　沒有人真正了解城市中到底發(fā)生了什么，也沒有人真正了解城市里的居民、住戶每天在發(fā)生什么樣的故事。對于城市管理者來說，他們需要更多的信息化方式來了解動態(tài)的城市，知曉正在發(fā)生的情況，并即時做出反應(yīng)。

　　城市計算這門研究正在逐步解決上述的問題。在微軟亞洲研究院主管研究員鄭宇的帶領(lǐng)下，他和他的團隊正在利用城市計算解決各類問題，比如霧霾、噪音、交通擁堵和能耗等問題。尤其是在空氣質(zhì)量分析、監(jiān)測這一領(lǐng)域里，已經(jīng)和國內(nèi)部分政府機構(gòu)簽約，目前預(yù)測范圍覆蓋了全國300多個城市。

　　所謂城市計算指的是計算機科學(xué)以城市為背景，跟城市規(guī)劃、交通、能源、環(huán)境、社會學(xué)和經(jīng)濟等學(xué)科融合的新興領(lǐng)域。更具體的說，城市計算是一個通過不斷獲取、整合和分析城市中多種異構(gòu)大數(shù)據(jù)來解決城市所面臨的挑戰(zhàn)（如環(huán)境惡化、交通擁堵、能耗增加、規(guī)劃落后等）的過程。

　　用大數(shù)據(jù)預(yù)測霧霾

　　2016年11月30日，美國計算機學(xué)會（ACM）網(wǎng)站公布了2016年該學(xué)會在全球范圍內(nèi)評選出的32名杰出科學(xué)家，鄭宇是入選的兩名中國大陸科學(xué)家之一。不僅如此，鄭宇還是2013年美國《麻省理工科技評論》（MIT Technology Review）評選出的35個35歲以下的全球杰出青年創(chuàng)新者之一。他還是人工智能領(lǐng)域國際頂尖學(xué)術(shù)期刊ACM Transactions on Intelligent Systems and Technology的主編 ，也是到目前為止ACM/IEEE 頂尖學(xué)術(shù)期刊里唯一在大陸獲得博士學(xué)位的主編。

　　微軟亞洲研究院主管研究員鄭宇

　　據(jù)鄭宇介紹，城市計算包括城市感知及數(shù)據(jù)捕獲、數(shù)據(jù)管理、城市數(shù)據(jù)分析、服務(wù)提供四個環(huán)節(jié)。與自然語言分析和圖像處理等“單數(shù)據(jù)單任務(wù)”系統(tǒng)相比，城市計算是一個“多數(shù)據(jù)多任務(wù)”的系統(tǒng)。城市計算中的任務(wù)涵蓋改進城市規(guī)劃、緩解交通擁堵、保護自然環(huán)境、減少能源消耗等等。

　　“城市計算最后主要能幫助我們解決3個問題，即理解問題的現(xiàn)狀、預(yù)測未來和考究歷史。以空氣質(zhì)量為例，我們可以根據(jù)有限的空氣監(jiān)測站點給出的數(shù)據(jù)，算出城市每個角落的空氣質(zhì)量分布，了解清楚現(xiàn)狀；也可以通過數(shù)據(jù)預(yù)測未來。當(dāng)然也可以通過這些數(shù)據(jù)，分析歷史：霧霾產(chǎn)生的原因是什么？”鄭宇在接受澎湃新聞專訪時說。

　　目前，微軟在利用城市計算預(yù)測空氣質(zhì)量上，已推出Urban Air系統(tǒng)，通過大數(shù)據(jù)來監(jiān)測和預(yù)報細粒度空氣質(zhì)量，該服務(wù)覆蓋了中國的300多個城市，并被中國環(huán)境保護部采用。同時，微軟也已經(jīng)和部分其他中國政府機構(gòu)簽約，為不同的城市和地區(qū)提供所需的服務(wù)。該技術(shù)可以對京津冀、長三角、珠三角、成渝城市群以及單獨的城市進行未來48小時的空氣質(zhì)量預(yù)測。那具體是如何做到的？

　　首先霧霾的大數(shù)據(jù)主要包括當(dāng)前空氣質(zhì)量數(shù)據(jù)、氣象條件、未來天氣預(yù)報3類數(shù)據(jù)。在北京共有35個空氣質(zhì)量監(jiān)測點，外加上美國大使館的一個監(jiān)測點，共36個。

　　鄭宇介紹，要預(yù)測一個地方的空氣質(zhì)量，并不是指單純地只看這個地方本地的數(shù)據(jù)，而且要考慮到周邊地區(qū)的空氣及其他因素，比如空氣質(zhì)量站點數(shù)據(jù)、交通流數(shù)據(jù)、氣象數(shù)據(jù)、廠礦數(shù)據(jù)、人口流動數(shù)據(jù)、路網(wǎng)結(jié)構(gòu)等。

　　與傳統(tǒng)模擬空氣質(zhì)量不同，大數(shù)據(jù)預(yù)測空氣質(zhì)量依靠的是基于多源數(shù)據(jù)融合的機器學(xué)習(xí)方法，也就是說，空氣質(zhì)量的預(yù)測不僅僅看空氣質(zhì)量數(shù)據(jù)，還要看與之相關(guān)的氣象數(shù)據(jù)、交通流量數(shù)據(jù)、廠礦數(shù)據(jù)、城市路網(wǎng)結(jié)構(gòu)等不同領(lǐng)域的數(shù)據(jù)，不同領(lǐng)域的數(shù)據(jù)互相疊加，相互補強，從而預(yù)測空氣質(zhì)量狀況。

　　“預(yù)測的準確率，我們現(xiàn)在已經(jīng)做到北京未來6個小時的準確率達到了75%，在深圳和廣州做到了80%。未來48個小時的預(yù)測準確率達到50%。大家不要小看50%的準確率，它其實已經(jīng)非常高了。相比之下，天氣預(yù)報24小時的準確率只有40%。”鄭宇說。

　　預(yù)測未來空氣質(zhì)量情況，給在城市生活的居民出行帶來重要的提示信息，除了與環(huán)保部的合作外，微軟的空氣質(zhì)量監(jiān)測系統(tǒng)Urban Air還為在2015年于福州舉辦的第一屆全國青運會的空氣質(zhì)量保障工作中提供了技術(shù)支持。另外一個科技巨頭IBM也推出了類似的服務(wù)。IBM與北京市環(huán)保局共同創(chuàng)辦了“聯(lián)合環(huán)境創(chuàng)新中心”，使得政府官員可以在最惡劣的情況下更好地制定減排計劃。IBM還與張家口市簽訂了協(xié)議，在冬奧會之前作出一些前期規(guī)劃和應(yīng)對方案。

　　除了政府部門，城市計算還能幫助城市居民規(guī)劃出行安排。如果你約3-5個好友一起周末踢球，你就可以根據(jù)預(yù)測給出的空氣質(zhì)量情況進行選擇。

　　在采訪的過程中，鄭宇還向澎湃新聞解釋了為什么中國政府部門給出的空氣質(zhì)量數(shù)據(jù)與美國大使館的數(shù)據(jù)不同。

　　“美國用的是自己站點的讀數(shù)。其實兩者的測量原理都是一樣的。美國大使館公布的是實時的PM2.5濃度，以及根據(jù)這個濃度換算的AQI（air quality index）值。中國政府的測點也公布了實時濃度，但發(fā)布的AQI是根據(jù)過去24小時的平均濃度。所以兩者之間換算方法不一樣，導(dǎo)致AQI看上去不一致。但實時濃度值其實是一致的，有時候中國政府公布的污染物濃度還會比美國大使館公布的高。”鄭宇說。

　　用大數(shù)據(jù)解決美國紐約的噪音問題

　　城市化發(fā)展進程中，除了有空氣污染問題，噪音問題同樣值得關(guān)注。被譽為“世界中心”的紐約，噪音問題尤為嚴重。已經(jīng)有研究證明，人如果長時間處在噪音環(huán)境下，會對人的血壓、記憶和睡眠等都造成影響。

　　“用傳統(tǒng)的方面解決噪音問題是非常困難的，因為傳統(tǒng)技術(shù)通過撞擊傳感器來監(jiān)測噪音。但噪音是聲音上的變化，在時間和空間上的反應(yīng)非常劇烈，并且可能是一瞬就消逝了。而另一個原因是，傳感器并不能讓你知道噪音污染的原因。”鄭宇告訴記者。

　　如果想要對噪音進行監(jiān)測，鄭宇認為需要在100平方米的范圍內(nèi)，甚至更小的區(qū)域內(nèi)裝一個傳感器。那整個紐約市可能需要裝約100萬個傳感器。這既不可行，而且要花費的人工管理成本也很大。其次，對于噪音的定義和人的感受有著非常緊密的聯(lián)系。白天時間里，人對噪音的容忍程度和夜里會有明顯地區(qū)別。

　　這樣一來，在城市計算中，就需要考慮人的感受。鄭宇給出的解決方法是根據(jù)美國人工投訴熱線311，通過電話記錄人們投訴的原因和地點，把人變成噪音監(jiān)測的傳感器。這樣就能為噪音給出準確的定義和分析，政府也能及時給出限制措施。

　　除此之外，鄭宇還在用城市計算預(yù)測城市人流，為城市大型活動的人流管控提供政策服務(wù)。目前，微軟已經(jīng)和貴陽市共同做了研究項目。利用出租車的數(shù)據(jù)，可以知道每一平方公里內(nèi)，有多少出租車進入和有多少出租車駛出。可以讓政府部門提前2-3小時進行備案，疏導(dǎo)人流，防患于未然。

　　“人流量控制其實在很多地方都非常需要，比如機場、地鐵站等。它能真正降低事故發(fā)生的概率。但預(yù)測人類的行為其實是非常困難的，因為當(dāng)你有重大事件或活動發(fā)生的時候，很遠地方的人也會趕來參加。這就要求建立許多相關(guān)性，融合許多的數(shù)據(jù)。”鄭宇說。他還舉了一個簡單的例子，比如城市上班族出行的早高峰時間，會隨著天氣的變化有所改變，那在預(yù)測人流量時就不能只考慮一個因素。

　　未來，在人工智能、深度學(xué)習(xí)等算法的支持下，城市計算給大眾帶來的驚喜會更多，但鄭宇也向記者介紹了這門學(xué)科遇到的挑戰(zhàn)。

　　首先，數(shù)據(jù)的獲取。雖然并不是數(shù)據(jù)越多，對于城市計算就越有幫助。但如何更準確有效地獲取相關(guān)數(shù)據(jù)，還是值得思考的問題。其次，數(shù)據(jù)融合。即打破各類數(shù)據(jù)的壁壘，讓來自不同行業(yè)、領(lǐng)域的數(shù)據(jù)進行融合。最后，還要向各個行業(yè)的專家進行學(xué)習(xí)，進行對比借鑒。

　　“有時候我們需要先用自己的能力證實一下，即你能做出東西來，并展示給其他人看。在與行業(yè)對接時，還需要用他們的語言把問題講清楚，別人才會接受你。別人接受你之后，才有可能真的落地并真正推動行業(yè)進步。”鄭宇對記者說。