尊敬的吴教授
尊敬的各位院士
各位专家
各位来自英国的同行朋友
特别高兴的是有机会把我们在做的一些工作跟大家汇报
我今天汇报就是Urban Planningwith AI 即城市规划如何和AI结合起来
最新的内容
那么今天我就讲五块内容
一个是我们的人工智能城市的数字基础
就是City Big Data Bank as the Basis(人工智能城市化数据基础）
第二块就是人工智能学习和识别全球的城市的我们这块的工作
第三块是人工智能城市的学习的机器学习
我们怎么来训练我们的 City GO
第四块的工作是我们的人工智能的城市推演
发展到什么阶段了
那么第五块介绍一下我们的人工智能的城市的叫AI City的实践
实际上是这个数据库
我们一直在更新在阅读
到了最近的时间段
我们是161条的城市的数据
每1周以20万片文献的阅读速度
在大规模的阅读分析全球每周20万篇文献的英文中文阅读完以后
然后再来筛选
这里面哪些是对哪个城市的好恶
喜欢讨厌不喜欢所有的情绪分析后全部回归到所有的城市里边
所以说每一天是大规模地进行更新
应该说是昨天到今天又是那么多的文献又被更新了
那么第二部分我就想讲一下
我们整个工作怎么来落实的
我们把所有的世界上的城市每一个阅读到像大家阅读片子一样
阅读到30米乘30米的精度
这是可以读到现在应该说实际上读到精度最高的图片
我们把位片从1975年的第1张卫片
每个城市的到现在一直读上来以后
我们可以得到一个城市的City Tree
不同的四个方向不在不断增长的一个过程
那么按照这个过程的话
我们在不断的把世界上一个一个城市建起来
每个城市都有自己的城市树
这个就是40年来每一个城市增长上面
我们可以看到北京它的增长的情况是这样的
下面是纽约增长成这样
那么一个一个种了以后
我们可以看到每个城市都有这样的发展和变化
实际上很多城市都超出我们原来的预想了
比方说我们过去认为发达国家的城市早就成熟了
相反我们可以看到巴黎的40年的变化是非常巨大的
包括我们可以看到的伦敦的40年的变化也是非常明显的
按照这样的每一个城市的不断地演进以后
我们不断地挖掘
我们在2016年的时候
我们完成了全世界只要这个城市大于100平方公里的城市
所有的卫片的识别
一共取得了937个城市
在世界937个城市
在世界上是大于100平方公里的
所有城市识别完毕
然后我们就做了50 30 20
10 9 8 7 6 5 4 3 1
到了2018年的春天的时候
中国春节以前
我们完成了全世界13810个
所有的城市的只要大于1平方公里的所有的识别
这样就构成了我们一个非常完整的大家第一次看到的一张全球地图
城市地图
这样城市地图是人类第一次知道世界上大于1平方公里的城市
原来有13810个
过去是从来没有那么完整的一个数字的
包括联合国统计的都是各个国家按照各个国家的体制机制报上来的数字
这次把13810个城市
从2018年1月8号全部完成掉
这样就可以
看得非常清楚
实际上我们可以看到亚洲东亚部分
第一大部分就是我们中国的京津冀
长三角下面一直拖到后面的珠三角
大家可以看到印度那么大一群城镇群都是在恒河流域
那么除此以外
我们可以看到欧洲第一个是在 Brighton UK的这么大一群的城镇群
从伦敦一直向上延伸
然后跨过欧洲的主要的街
我们可以看到一个大的一个蘑菇群
只是一条弯线
过去我们叫 Golden banana
但是我们今天把它称为一个大的一个蘑菇
一个弯形包括北部更多的城镇群
那么从美洲来可以看到东海岸
五大湖
也看到日本的整个的群落非常大
还有印度尼西亚还有一条非常大的群落
应该说全由的群落非常清楚
每一个点我们都可以点下去
一层层可以点下去
那么在这么多的城市
我们干什么呢
我们小组就开始把它这些城市进行按照它的一个城市tree的曲率
按照不同的章法
有的长得很开
有的长得很慢
曲率把它进行自动的归类用人工智能机器
按照它的增长的曲线归类完以后
我们发现全世界的城市只有七大类
一类是萌芽型的
刚刚出生40年以前都没有
刚刚的一个Baby City
第二种是佝偻型的
它永远不会超过20平方公里的
永远在这个程度
第三是我们可持续的慢慢增长的
第四发育型的
第五成熟型的 （mature) 长了以后
它就不长了到50公里平方公里以上
它就不长了
它就慢慢收住了
第六种是区域性的
不断地和区域去联盟
第七种就是衰退型的城市
我们也发现很多
按照这么一个类型学
我们每一个类型学的样本那么多
40年的时候
我们让每一个人工智能去学习一类
那么比方说佝偻型的城市
让我们的人工智能的机器学习只学习一类
这样我们直接训练7个不同的CITY GO
七个不同的CITY GO
训练的时候怎么训练呢