人工智能在城市公共服务创新中应用

人工智能在城市公共服务创新中应用新一代人工智能技术以快速发展的深度学习算法为契机，以强大的云计算算力为支撑，以海量存储的大数据为动力，以经济社会市场需求为导向，推动人类社会大步迈向智能时代。利用人工智能技术创新城市公共服务，满足城市居民日益增长的对城市公共服务的个性化、差异化和多样化的需求是城市发展的客观要求。1人工智能时代的城市公共服务创新1.1人工智能技术人工智能概念于20世纪50年代在达特茅斯会议被提出，2016年谷歌公司的围棋智能机器人AlphaGo以4:1的成绩战胜围棋高手——职业九段的李世石，这标志着经过60多年的风雨历程，人工智能技术的发展进入了一个全新的里程碑。特别是在新一代信息技术的共同驱动下，人工智能技术在科研、应用、产业化等方面都迈入了全新的阶段；以深度学习为代表的智能算法的快速发展和新时代经济发展的迫切需求促使了人工智能技术在各行各业进入了大规模应用阶段。1.2人工智能时代的城市公共服务创新改革开放四十多年以来，伴随着国民经济的快速发展，居民的对物质生活和精神生活的美好需要也在逐步增长，对城市公共服务也提出了更高的要求，传统公共服务供给模式显得力不从心，无法满足现代居民对城府公共服务方便、快捷、高效、实时等新要求。城市公共服务创新是当前社会城市公共服务的发展必然趋势，是解决人们对城市公共服务个性化、多样化、差异化需求与当前城市公共服务单一化、行政化、分散化等现实矛盾的有效途经。人工智能时代的城市公共服务创新是指将人工智能技术运用到城市公共服务的创新和改革中，对城市公共服务相关数据进行实时全面的收集、整理、存储，在此基础上利用人工智能技术进行分析、挖掘、探索，以实现优化资源配置、实现供需平衡，促进公共服务供给的协同化、智慧化、精准化，实现供给与需求的精准对接，有效解决传统城市公共服务中的问题。人工只能技术为城市公共服务创新和改革提供了强有力的技术手段。2人工智能在城市公共服务创新中的应用2.1人工智能在智能交通中的应用随着我国经济的飞速发展，城市居民私家车的拥有量在急速上升，虽然每年政府会投入大量的人力、物力用于改善城市交通基础设施，提升城市交通服务质量，但是修桥筑路的速度仍然无法与私家车的增长速度相媲美。早晚高峰的交通拥堵问题、自主驾车的安全问题等给居民出行带来极其糟糕的公共服务体验。利用人工智能技术的智能交通可有效缓解居民出行过程中的各种问题。自动驾驶运用人工智能技术、物联网技术、移动互联网技术等的协同合作，人类不干预驾驶，通过车载电脑自动安全地操作机动车辆，成熟的自动驾驶技术在理论上能够完全避免交通事故。目前，自动驾驶运用机器学习、深度学习等技术，通过无线传感器、高精度地图等方法，多种途径获取机动车驾驶样本数据，同时收集机动车驾驶行为、场景、经验、技巧等海量的数据信息，利用云计算强大的计算能力，通过人工智能算法进行大数据的自主学习和驾驶模型的训练，使汽车自动驾驶系统能够完成车辆的路径规划和决策驾驶，以期达到车辆的自动驾驶的目的。目前自动驾驶技术还处于初级阶段，我们称之为辅助驾驶技术，它可以完成一些简单的驾驶任务，比如在人员和车辆较少的停车场进行车位寻找和自动泊车。城市交通拥堵严重阻碍了城市的快速发展，利用人工智能技术改善交通信号灯控制技术，可以提高城市道路利用率，有效解决交通拥堵问题。传统的交通信号的控制大多采用定时切换的方式，无法根据路况的变化做出改变，而基于人工智能技术的交通信号灯控制方式可以根据路况“随机应变”。当前我国交通管控的信息化技术水平已经取得了巨大进步，如交通基础设施数字化管理、交通状态直观捕捉等功能的研发获得了长足的进步，其应用明显改善了交通管控手段并提高了管控效果。依靠人工智能的深度学习算法，利用交通管控的信息化数据进行智能信号灯系统的模型训练和学习，同时根据每个交叉路口视频监控的交通状态，利用大数据实时计算技术，对每个路口计算出相对优化的信号配时方案，提高单位时间内通过交叉路口的汽车流量，降低等待交通信号灯的时间，减少等待红灯的次数，能够有效的缓解早晚高峰的道路拥堵问题，提高城市居民出行满意度。除了以上介绍的两种智能交通技术外，智能导航、路线规划，ETC等技术也在一定程度上改善了人们出行的方式。2.2人工智能在智能医疗服务中的应用医疗服务作为城市公共服务的重要组成部分，创新医疗服务，提高医疗服务质量、改善医疗服务体验，提高了居民的就诊效率和就诊满意度，是城市公共服务创新必不可少的环节。近年来，在政府的鼓励和支持下，不少医院积极采用人工智能技术改善医疗相关软硬件，提升医疗服务满意度。人工智能在医疗诊断领域的巨大发展，首先得益于医疗数据的不断积累和医疗数据库的日益壮大，同时也得益于人工智能算法对医疗数据分析能力的不断提升。智能诊断技术的引入，提高了病情诊断的准确性。人工智能技术在医疗行业的应用，表现最为显著的领域便是智能诊断技术。从主体上看，智能诊断的关键依然是医生本人或者医生团队，但是医疗诊断所运用的技术手段和判断依据则发生了重要变化。从技术上看，智能诊断首先需要医疗机构利用新一代信息技术收集并分析大量数据，运用人工智能技术的深度学习和计算方法，迅速找准病情的判定依据，从而给出具有高度准确性的诊断建议。智能手术机器人的引入，提高了手术操作的精确性。目前医疗机构在智能诊断的基础上，利用人工智能技术扩展治疗领域，其中最成功的案例就是智能手术机器人的发明。实际上，手术机器人的研发和应用，距今有大约已经有30年的历史，但其生产和使用的成本一直都居高不下。而随着新一代人工智能技术的蓬勃兴起，手术机器人也在面临着新的机遇。在不远的将来，智能手术机器人的成本也会随着科学技术的进步和普及而逐步降低，从而可以普惠更多的患者。目前，全自动智能手术机器人还在研发和小规模的测试中，而辅助型智能手术机器人已经能够很好地协助医生实施外科手术，尤其是在微创外科领域可以发挥极其重要的作用。个性化医疗方案的制定，提高了医疗服务的效率。依靠医院积累的历史诊疗数据，通过大数据采集、分析与挖掘，人工智能可以合理的安排患者的就诊和治疗时间。通过错峰预约，不仅可以减少患者就诊前的等待时间，而且还能提高医疗服务的效率，同时减少医务人员的工作压力，使其有充裕的时间去诊治患者，优先接诊需求紧急、病情严重且亟需治疗的病人。充分利用医院有限的医生和医疗设备资源，让患者感受到更加优质的医疗服务体验，提高患者满意度，从根本上消解医患矛盾发生的可能性。人工智能技术在医院中也广泛应用于其他方面，使得诸如患者挂号、缴费、报告查询、问路等程序变得更加方便快捷。因此，人工智能技术的引入颠覆了传统的医患就诊流程，改善了医疗服务体验，提高了医疗服务的效率和质量和患者的满意度。2.3人工智能在疫情防控中的应用当前新冠病毒在全球爆发，其具有潜伏周期长，传染性强等特点，疫情防控异常困难，对人类可持续发展造成了严重威胁。而科学的利用人工智能技术，可以在疫情防控中发挥极其重要的作用。在人员密集的公共场所进行体温检测是疫情防控最有效、最直接的方法。传统的体温检测需要人工进行，即便使用红外测温枪，依然无法在短时间内完成众多人员的检测工作，大量人员排队测体温，不仅效率低，又造成了人员的聚集，有疫情交叉传染的风险，因此研发一种能够具备准确、高效、远距离、全自动的体温检测设备是疫情防控的基本需求。而利用人工智能技术的体温检测设备应用而生，它能够远距离自动对人群进行批量体温检测，并通过人脸识别技术把体温异常者记录下来，具有检测速度快、效率高，能够有效的避免了疫情防控人员的交叉感染风险。虽然人脸识别设备的准确率会受到口罩、帽子、发饰等外物的影响，但如今的人脸识别技术已经充分考虑到了以上实际情况，依靠当前强大的云计算算力，有针对性对人脸识别模型进行“戴口罩”、“戴帽子”等训练，使得戴口罩不会影响人脸识别的成功率。目前，在人口密集的公共场所，经常可以看到具有全自动人脸识别和体温检测的智能设备，用于辅助体温检查和登记工作，助力疫情防控。人工智能技术对新型冠状病毒病患者临床诊断发挥重要作用。新冠患者治疗过程中病情变化非常快，在短时间内需进行多次拍片复查，从而产生大量CT影像资料，增加临床医生病情诊断的工作量，通过深度学习计算对智能诊疗系统基于专业医生对CT影像给出的历史诊疗数据进行训练和学习，结合计算机视觉、图像识别、特征提取等技术为临床专家提供智能化病情分析，可高效、准确地为医生提供诊疗意见，提高了医生的诊断速度，减少了患者的等待时间，降低了院内交叉感染的风险。本文从智能交通、智能医疗、疫情防