模拟人生4闪退_模拟人生4闪退补丁

2021年12月13日，36氪「WISE2021新经济之王——企业服务创新峰会」成功在上海举办。

本次企业服务峰会聚合了深耕多年的企服行业专家，以及关注企服赛道的知名投资人、行业代表企业，探讨话题从企服行业兴起、转型分析到企业可持续发展战略，从行业发展洞察到企业管理创新升级，作为中国商业市场上炙手可热的新赛道，我们在帮助更多企业找到可靠的企服厂商们，也致力于让企服市场回归一条可持续的发展路线，同时也能寻找到第二增长曲线，在这里，我们共同见证企服市场的创新与升级。

在WISE 2021企业服务创新峰会，闪马智能创始人兼CEO彭垚以《“软迭代”—智慧城市的工程化升级》为主题，分享了闪马智能在智慧城市建设的探索与应用，他提到，闪马智能通过AI的算法和能力已经把城市里面几乎所有的相机都利用了起来，进行交通事件的感知、流量的感知和交通违法行为的感知。

闪马智能创始人兼CEO彭垚

彭垚：

大家好，我今天讲的是《“软迭代”——智慧城市的工程化升级》。

先讲讲公司，我本身是一个摇滚迷，取“闪马”这个名字是因为一个叫Sparklehorse的乐队，而且“闪马”这个名字本身跟我们做的事情也高度相关。我们做智慧交通，希望交通变得越来越便利、通行速度越来越快、车路协同越来越好。我们的闪马精神是“Move Fast, Live Consciously”，在高速发展的状态下“Live Consciously”，非常清晰地做事。

我们这群喜欢摇滚的人创办了一个人工智能公司，在我看来，摇滚总结下来有两点，一个是勇气，是自我认知与迭代，另外是一个爱与和平，也就是地球主义。综合这两件事情，我们去做了闪马智能。

WISE 2021企业服务创新峰会

“智慧城市”这件事情已经干了很多年了，之前有很多公司都在干这个事情。当年伦敦爆炸后，中国从2006年开始全角度、无死角地推进装摄像头这件事情，也开始建设平安城市。

我们上一个五年计划中做了“雪亮工程”，开始在小区铺设支持人脸识别功能的相机，几乎所有的小区都装了摄像头，所有人进出小区和各种场所都能知道，逃犯几乎无处遁形。

现在相机随处可见，但我们的城市是不是真的智慧？我一直认为这是安防城市，并不是智慧城市。我们一直致力于做真正的智慧城市，把城市里面已有的雷达、摄像头的感知能力用到极限，把城市变得更智慧。

从传统的交通工程到全路程智能感知，我们正在做智慧交通的应用。我们能知道现在所有的车在哪里、下一个时点它会出现在哪里以及会怎么运营，这里面可以做很多事情，因为这是一个最简单的交通工程。

有一个问题不知道大家有没有注意到，为什么有些路程有左转灯而有的没有？传统交通过程中设计左转灯是非常辛苦的，要连续做两三个月清点才能定下来到底是有左转灯更优化还是没有左转灯更优化。

还有，我们的道路是如何规划设计的？这条路左转几条道？右转几条道？设计方式是非常传统的，设计方跟运营商买数据，看周边小区有多少人、有多少学校，调研一下居民都住在哪里，通过一部分调研以后再决定这条路应该怎么设计。但是设计方从来不知道真实的运行状况是怎样的，我们通过人工智能赋能现在城市里所有的相机，实时感知每一个路口的货车、大型车以及家用车等所有的车辆以及道路的状况。在上海的徐汇、浦东等地，每一条路我们都能感知到现在路口左转有几辆车、前行有几辆车、右转有几辆车、排队时间有多长，再去优化决定到底左转还是右转，而优化的过程可以大大提升我们的出行效率。

我们可以感知整个路上的非常多的异常情况，包括非机动车违法、机动车违法、异常停车、事故等等，这些情况需要第一时间被发现，发现以后，我们可以更快、更好去施救。

我们闪马智能有救援APP，很多的救援车都在使用我们的APP，我们能够比报警更早一步地发现这些事件、更早地挽救生命，而且可以防止二次事故，因为恶劣天气中有很多车辆刹不住，特别是高速公路上，发生了很多二次事故。

我们持续通过智慧感知降低事故的发生率，及早拯救隐性事故。我们也会通过全程智能发现减少违法行为，实时发现更多危险情况，比如大车右转不让直行等。在这些安全事故发生的过程中，通过全路感知我们可以更好地维持整个交通秩序。

这是我们全路感知系统运行的过程。如果汽车抛锚了，我们可以通过感知找到最近的施救力量，进行最快的营救，整个指挥中心还可以进行全仿真模拟，我们可以通过调用摄像头查看实际情况，尽快采取营救等措施。

这是连续变道，我们可以第一时间感知压实线变道行为，也可以看到路上实际车型发生的情况，并且进行全路的感知。现在有很多货运集团也在用我们的数据，帮助他们400多万辆车更好地导航、找到更好的行驶路径，当有车异常抛锚时可以及时变道，避免一些事故。

这是夜间的场景，我们对整个场景进行了整体还原。

我们公司非常年轻，成立只有两年多，刚开始，到底是走老路、延续原来所谓的“智慧城市”还是推陈出新是我们公司非常重要的命题。从平安城市到“雪亮工程”，我们更多地利用人工智能的感知能力，通过更新软件最大限度地利用业务资源做提升。

我们通过AI的算法和能力已经把城市里面几乎所有的相机都利用了起来，进行交通事件的感知、流量的感知和交通违法行为的感知。

两年多的时间里，我们落地了全国两百多个城市。通过软迭代，我们可以非常高效地在两百多个城市快速落地。另外，城市里面的摄像头有非常深刻的技术问题，不管是平安城市还是“雪亮工程”都不是做交通管理，只是这个角度有一个相机，而不是为了发现这些车辆和行为，所以我们需要更多的AI模型，我们推出了300多个模型来解决这些问题。

我们必须非常高效，如果没有完整的深度学习平台支撑端到端的全自动化训练，不断提高性能，就完全没有办法实现这些功能。所以，我们通过ATOM深度学习平台自主研发了完整了AI工业化体系，更快、更好地学习，让我们可以适配整个城市里所有的相机。

近三年的时间里，我们做了300多个模型去做管理交通。通过软迭代的模式，我们不需要改变原有的城市，而是帮助城市做到智慧城市的下一个阶段。另外，我们通过AI中台赋能城市五大空间，人和信息的流动性构成了城市的核心，影响着一个城市发展的快与慢。根据人和信息的流动性的不同基础规则和原理，我们把整个城市分成五个大的空间。

第一是道路交通空间，这里面有一整套交通法规，而且流动非常迅速，各种操控者也是一个个封闭系统，我们会做熵减的工作，让交通做得更好；第二是工作学习空间，这个空间是相对稳定的，无论是公司还是学校，人群的流动都相对稳定；第三是生活娱乐空间，这个空间里面有非常多的瞬时流量。比如外滩、龙华寺、迪士尼、布达拉宫等等，节假日的瞬时流量非常多，这里面就有很多未被发现的区域；第四是城市环境空间，这个空间包括大气、土壤等等，非常静态化，但是对城市会产生长时的影响；第五是互联网信息空间，每天有非常多的视频、图像和文本的流动，我们需要关注它们的内容是什么、方向是什么、会指向发现什么。这些是我们对于五大空间的划分。

我们公司发展这么迅速还有一个原因，就是以工程师文化为导向，工程师文化最重要的就是三点：

第一是问题驱动。我们不像原来的AI公司等科研成果出来之后再去找落地场景，我们会先看社会的问题，我们先看到的是交通。交通中存在很多管理问题，车辆行驶中存在很多安全问题，所以我们先找到问题，再看现在已有的硬件设施，然后提出解决问题的方法，不断地提高解决这些问题的能力。

第二是成长性思维。在公司，我们其实不在乎你原来在哪个行业、你的水平在哪里，而更多的是看你的状态，看你在成长的过程中是否是好的成长状态，这是我们对公司每一个人、每一个团队的本质要求。

第三是认知进化。这是非常重要的，要从问题出发、从成长性思维出发，最重要的是，我们要不断地进化认知。我们看到越来越多的城市问题，未来能逐渐改进原有的交通工程、环境污染治理等，这就是我们在不断进化对原来这件事情的认知。AI公司本身就是大数据公司，大数据公司最本质、最核心的就是通过数据实现认知进化。这些是我们工程师文化的三个内涵。

最后我想说，工程师的工作非常枯燥，我们每天要解决非常多的问题，把非常庞大的交通问题拆解成一块块，在此过程中又会碰到很多新问题。现在，我们正慢慢朝着星辰大海走向未来。

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