本次大年夜会上，京东集团副总裁、首席数据科学家、IEEE Fellow、ACM出色科学家郑宇传授亲临现场，为参会者带来了一场鞭辟入里的申报分享。
郑宇传授指出，人工智能过往取得的明显成功重要集中在虚拟世界，如大年夜说话模型、数字孪生等，但真正的家当价值须要进入物理世界，即问题与数据的取用和反馈都要表如今物理世界层面。
基于此，郑宇传授回想了时空AI的成长过程，并以雄安新区的智能城市扶植为标杆案例，进一步分析了城市计算与具身智能之间的关系。他提出，城市计算可作为具身智能的办法论，而具身智能将成为城市计算的核心组件。将来城市有望成为“巨大年夜的具身聪明体”，而治理城市就像玩游戏。
他认为，当下时空AI要在物理世界发挥价值需克服三大年夜挑衅：
1、数据稀缺体量小：传感器弗成能遍布物理世界的任何处所，数据也不克不及无时无刻获得，同时数据采集成本高周期长。
3、智能筹划闭环难：起首须要对物理世界进行不雅测获得数字旌旗灯号，根据数据将建模形成的成果反馈给人，进而对成果进行修订和反馈，最终将处理后的成果履行到物理世界，才能形成智能筹划的完全闭环，要完成如许的闭环并不轻易。
以下是郑宇传授演讲的出色内容，雷峰网作了不改变原意的整顿与编辑：
01
何为时空AI？
经由过程城市感知，第一是及时反馈的感知——立时决定计划，比如立时刹车就刹车，立时开闸就开闸。第二是感知要往上走，要跟更大年夜的范围融合。面向三类数据，分别有各自的主动化元件和数据治理体系，形成面向构造化、非构造化和时空数据的标准数据资本体系。这些器械必定要主动化去做，不克不及人工去做。
我们这个工作，其实已经做了二十年，但比来才用时空AI作为话题来做申报，原因有两个：第一，人工智能要进入物理世界，必须要懂得时空，现有的算法存在很大年夜的瓶颈。
本次大年夜会为期两天，由GAIR研究院与雷峰网("大众,"号：雷峰网)结合主办，高文院士任指导委员会主席，杨强院士与朱晓蕊传授任大年夜会主席。
第二，我的好同伙李飞飞从视觉的角度出发，她发明视频中的内容不相符空间束缚和物理规律，进而提出了“空间智能”，在全部业界异常火。
所以今天我以《时空AI：人工智能进入物理世界的基本理论和关键技巧》为申报标题，来给跟大年夜家讲讲时空AI的前因后果。
一方面，人工智能过往取得的成功重要集中在虚拟世界，包含大年夜说话模型、图生文、文生图等，数据和问题也都集中于此。很重要，但远不敷。
另一方面，我们一部分的工作，在感知完物理世界的状况之后，将其融入到虚拟世界，但解决的问题照样落在了虚拟世界。例如VR游戏中的体感传感器，可以感知人的姿势，赞助我们把游戏玩得更好，但本质照样解决虚拟世界的问题。数字人也是如斯，它可以经由过程感知面部神情，赞助数字人更好地舆解人的行动，但仍属于虚拟世界。
是以，人工智能要想发挥巨大年夜的家当价值，必定要进入物理世界。也就是说，问题和数据都要来自于物理世界，随后经由过程感知，将数据在物理世界完成建模、分析之后，再反馈回物理世界。如具身智能、无人驾驶、城市应急治理等，都属于人工智能在物理世界的应用。
02
时空AI的三大年夜挑衅是什么？
1、数据在物理世界异常稀缺，采集数据的成本异常高，周期也特别长。
2、物理世界要解决的问题，平日须要懂得行业常识，而行业常识的积聚须要时光。有时刻要解决一个范畴的问题，往往会发明这个范畴的数据不足，还须要做跨范畴数据融合，对多个范畴的数据常识进行懂得，要做到这一点异常难。
3、现有模型的应用，如天然说话处理、图像声音处理等，都不是出于时空角度的考量，要若何对时光空间属性进行很好地捕获和表现？这也是一个难点。
今天我重要给大年夜家讲讲第三个问题。
关于时空AI这个标题，李飞飞院士提的是Special AI，李德仁院士讲的是时空AI，他们加了一个Geo，变成Geo Special AI。那么这两个器械是否一样呢？我认为，本质上是一样的。
以前没有时空AI的相干定义，如今我们给它一个定义，大年夜家一路商量：
基于时光和空间维度的不雅测，以带有时空属性的数据为重要描述，经由过程与物理世界的动态交互和轮回反馈，来感知、懂得、影响和掌控物理世界中的物体行动和天然现象的人工智能理论、机械进修办法和数据发掘技巧，就是时空AI。
这个中包含很多定语，比如物理世界，感知状况。
那么物理世界与虚拟世界到底有什么不合？总结下来重要有四个方面：
第一是空间束缚，包含江河、湖泊、海洋、山川、门路，这都是无法穿越的。
第二是物理规律，包含力学规律、能量守恒定律、星际运行轨则等。
第三是物种行动，包含动物迁徙、人类活动、生物繁衍等。
第四是运行轨则，包含城市运行治理、交通治理规矩、航空运输轨则。
在物理世界中，我们习惯以时光+空间相结合来表述我们的不雅测成果，比如几点几分在哪里，要去什么处所，这些都是以时光节点+空间坐标的方法来表述的。不雅测办法上，既可以用传感器来感知，也可以用人来感知。
相对于虚拟世界，物理世界的AI交互方法比较复杂。起首须要对物理世界进行不雅测，获得数字旌旗灯号，数字旌旗灯号建模之后形成的成果反馈给人，进而对成果进行修订和反馈，最终将处理后的成果履行到物理世界，形成完全闭环。
这个中有很大年夜部分人的身分，人不仅须要参于不雅测、模型设计、反馈赐与，最终也是反馈的履行者之一。例如在无人驾驶过程中，人不必定会完全履行AI的指令，这一切人力身分都使得物理世界的AI交互会变得异常复杂。
在这个基本上，如前文所讲，当下AI进入物理世界的一大年夜难点在于数据的不完全。传感器弗成能遍布任何处所，数据也不克不及无时无刻获得。
对此我们的解决办法是，对不雅测数据中的时光属性和空间属性进行提炼和懂得。
个中，时光属性包含邻近性、周期性、趋势性等特点，例如今天早上8点的交通流量，跟昨天早上8点的交通流量类似，即便它们隔了24小时，这就是邻近性。但跟着气象转冷，大年夜家起床越来越晚，早岑岭随之得越来越晚，这就是趋势性。
空间属性方面，空间属性又包含空间距离、空间层次、及地舆学第必定律等特点。例如一个城市包含市、区、街、小区、楼栋、单位门、房间、座位，这是空间的层次感。
人工智能要进入物理世界，面对三方面的挑衅：
只有将这些空间属性应用到在AI模型傍边，才能做到提效和降低复杂度。
到这里，时空特点我们已经清楚地控制了，大年夜部分的空间束缚也都是已知的，可以经由过程建模、卫星遥感、高精度地图等获得，那么我们还面对什么问题呢？
起首，仍有很多物理规律是我们所未知的，须要等待物理学家去发掘。其次，因为不雅测办法的有限性，物理世界不雅测数据存在不足或缺掉等问题，最后，就是上面提过的人的身分。这三个方面叠加到一块，使得我们的时空AI建模异常复杂、异常艰苦。
是以，对于AI在物理世界的实践与应用，大年夜家要有一个精确的认知，并非如许多消息所讲的日新月异，人形机械人即将敏捷普及等等。假如不花上数十年时光，底层理论不攻破，那些是做不出来的。前程很光亮，但门路异常曲折，须要大年夜家耐烦攻坚关键技巧和根本理论。
那么难道因为还没有完全完全，我们就不做了吗？当然不是，如今可以用思惟先解决一些问题。
因为我们拿到的是一些带有时空属性的不雅测数据，这是很多已知以及未知的综合关键成果。所以在解决问题的时刻，须要的是关键决定计划动作，比如开关、红绿灯、阁下转、开闸放水、调剂人力和车辆，这些都是时空动作。
本质上，我们须要在不雅测的时空数据与履行的时空数据之间建立映射。即便很多规律今朝并不清楚，但也可以做一部分应用。要做好这个应用，就要充分应用好已知的物理学规律和时空数据的特点，把我们的模型变得加倍精准、加倍简洁，使模型更好地舆解物理世界。
从数据到数据的映射，加上时空属性和物理学规律的束缚，在这种转换之下仍然有挑衅，包含数据量小、时空若何建模、智能筹划怎么闭环等问题。
是以，在以前二十年，我们团队一向在这个范畴，按照这个办法论和框架深耕。
起首，我们要洞悉时空规律的特点。其次，要设计时空AI建模办法，包含两大年夜类，一类是经典时空特点工程+经典机械进修办法，另一类是时空表征进修+时空深度进修的办法。这两类办法各有所长，在不合的场景有不合价值。最后，要供给一套时空AI的机械进修框架，赞助大年夜家快速构建端到端的进修办法。
有了这套体系之后，可以把模型的复杂度降低90%，算法精度可以晋升20%，研发效力晋升100%，如许就能解决我们方才说的三个挑衅，实现价值。
2、模型时空才能弱：今朝另有很多物理规律处于未知状况，物理世界不雅测办法的有限性，以及工资身分的不肯定性，三者叠加导致时空AI的建模异常艰苦。
03
时空AI已走过五大年夜阶段
下面，我们一路回想一下时空AI的成长过程。
1、1960-1995，时空经典模型
人去采样，产生了少量的读数，根据少量的读数和经典假设，得出简单的基于距离的反比差值。比如人去打井，没有打井的处所读数是若干，并不知道，所以用距离的反比作为权重来看读数，相邻两个时光点的读数，跟着时光差的扩大年夜，指数衰减。直到今天，这个统计办法仍然有效，只不过在一些局部方面，它不那么精准。
2、1995-2008，时空模式发掘
1995年，韩家炜师长教师做了关于时空接洽关系规矩的研究。他发明，假如一条铁路经由一个大年夜城市，那么这个城市大年夜概率临河或临湖。后面Hans-Peter提出基于密度的聚类，其实是对于空间的模式发明。包含Shashi Shekhar发明，麦当劳和肯德基经常一路出现。这些都是时空模式发掘，用的是空间数据库的技巧，采取了空间信息，并没有推敲时光。
在这一阶段，相干研究开端在物体轨迹中找到它们的移动模式，然后我们开端将它应用到更多场景中。
打个比方，很多物体并非一向在一块，可能刚开端在一块，然后分开了，最后又合到一块。例如疫情防控时代的密接，刚开端大年夜家都待在同一个小区里，距离很近，随后A去买菜了，B去看片子了，C去吃饭了。但只要ABC待在一路的时光足够长、距离足够近，就是密接，而我们的算法可以在秒级以内反馈回来成果。
这两个例子融入了时光的特点，是时空的模式发掘，但用的照样Data Base的办法。我们团队在2017年，提出了第一个面向时空数据专有的机械进修算法。并不是说以前没有人把机械进修算法用到时空数据，而是做出面向时空数据专有的时空特点工程和时空经典机械进修模型，我们团队是第一个。
接下来这个例子，就是经由过程经典机械进修模型加上时空特点工程来完成的工作。2016年雾霾囊括全部中国，北京只有38个空气质量检测站点，而安排一个空气质量监测站点，那个时刻须要100多万，同时还须要人力去保护。并且城市的空气质量高度不平均，长短线性的，受很多复杂身分的影响，包含地面的扩散前提、污染源的分布等等。
3、2009-2016，时空经典机械进修
作为不雅测AI技巧演进与生态变迁的重要窗口，GAIR大年夜会自2016年创办以来以来，始终与全球AI成长的脉搏同频共振，见证了技巧海潮从实验室涌向家当深海。2025年，是大年夜模型从“技巧破壁”迈向“价值深耕”的关键节点，值此之际GAIR联袂智者触摸AI最前沿脉动，合营洞见家当深层逻辑。
用以前经典的物理学模型，去推算那些没有站点的处所空气质量是若干，只能做到60%的精度。而我们经由过程大年夜数据和人工智能的办法，将精度做到了80%，进步了20%以上。因为污染物既有本地排放，也有外面的扩散，以及由本地排放和外面污染物所产生的二次化学反响，我们在这些事实的基本大将模型做了迭代。
高精度的猜测成果异常重要，假如当局可以或许知道明天的空气质量从500变成50，就不会再封闭工厂和限流了，而这一个决定计划价值就是10亿以上的GDP。
这个工作我们做了五年才把它真正做好，最后中国300多个城市都用这个技巧，节约了国度100多亿的污染治理费用。2004年这个工作得了SIGKDD的Test-of-Time Award，同时也是这个范畴中最高的技巧单项奖。
去做申报的时刻，美国人就问我们这个设法主意是怎么想到的？有两个原因，一个原因是我学了很多行业常识，知道污染物是由本地排放、外面扩散以及二次化学反响，所以模型可以或许很好地耦合这个问题。另一个原因，是我晚上做梦的时刻想到的。那段时光工作进展很不顺利，别人说你不要搞了，直到有天夜晚我终于在梦中找到了谜底，高兴到笑醒了，然后赶紧爬起来把这个谜底写了下来。
雄安新区正在成为智能城市“新样本”
日有所思，夜有所梦，时刻不忘，必有回响，保持做一件事，做到极致，必定会成功。技巧本身没那么重要，但同窗们应当学会这一点。
4、2016-2030，时空大年夜模型
无论是应用摄像头、遥感照样地面传感器，差别只在于感知的手段不合，而感知的对象都是这个物理世界。因为物理世界本身具有时光特点和空间特点，所以感知的成果才会自带时空属性。它们只是在不合的角度，经由过程不合的感知方法，在不合的标准和力度上做感知。
这个阶段，起重要做的就是跨域多源多模数据融合。
这个案例，是当时外滩踩踏事宜让我们产生的思虑，而在深度进修出来之前，这个问题是解决不了的。假如我们把每个格子算作一个点，不雅察有若干小我进和出，要推敲很多复杂身分：比如这个格子前几个小时有若干人进和出？这个格子周边的格子有若干人进和出？然则你想不到的是，跟这个格子距离很远的那些格子的人流量变更，也会影响到这个格子将来的人流量变更。
当一个处所搞活动产生大年夜事宜的时刻，会有很多人从很远的处所坐地铁过来，不经由你周边就来到了这里，外滩事宜就是如许产生的。一个格子的流量，跟全城的每一个格子都互相干注互相影响，是没有办法猜测的。
那个时刻最好的model是图模型，将城市划成平均的网格，例如2000个节点，2000×2000的边等等，数量巨大年夜到根本算不出来，所以我们提出了第一个面向时空数据的深度进修模型，从此进入了时空大年夜模型阶段。
后面会发明，城市中的区域并不是均一的网格，而是由非规矩的门路和河道合营构造的非规矩区域。是以我们用了新的办法，一个区域只要有流量经由，就连成一个边，由每一个帧构造成时空图来做时空图卷积，提出了面向时空数据的时空图卷积模型，可以或许知道不合区域之间的转入和转出，比如人从哪里来、去到哪里。要从泉源上治理踩踏，这一点很关键。
于是我们攻坚进和出的猜测，做出来了面向时空数据的模型，复杂度极高，数据更稀少，这项工作我们一做又是六年。
5、2023-2035，城市大年夜模型
要想真正要做成家当级应用，只有大年夜模型是不敷的，还要加上深度进修，并且我们面向的城市大年夜模型，不但只是简单的时空大年夜模型，须要多元数据融合，还得加上文本、语音以及视频。
关于多模态的文章，近两年可能有10万篇以上了，但很多讲的都是单域的多源多模数据融合。例如机械人有很多传感器，包含视觉、听觉、压力，但本质来说，这些传感器从一开端就是赞助机械人懂得它周边的情况和情况。也就是说，不须要工资选择，数据产生之后，天然是对齐的。不消管它为什么对齐，你只须要做how，不须要去问what或why。
就像我们方才做的猜测，光用交通数据肯定不可，比如气候局做气象预告，并不是为了交通流量猜测而做的预告，还须要思虑须要的数据在什么处所，以及这些数据为什么可以跟我的这些数据进行融合，并解决这些问题。这两个问题异常复杂，而真实世界都是如许的问题。
城市常识体系，是另一个我们须要预备的，它是将城市数据向常识转化的路径和办法论。城市常识体系包含四大年夜环节：城市常识体系内容、城市常识体系的表达、城市常识体系的产生以及城市常识体系的应用。个中，城市常识体系内容，包含人力事务组织以及它们的属性和它们关系的属性，但这些都是看不见、摸不着的，须要变成数据。
再往后就是真正的城市智能体。城市智能体跟具身智能很像，具身智能的多模态感知、感知要和行动符合等特点，跟城市计算一开端提出的理念一模一样。城市计算，可以作为实现具身智能的办法论和计算框架。具身智能，可以成为城市计算全部整体中的一个部件。
当全部城市都实现了具身智能之后，全部城市就是一个巨大年夜的具身智能体。具身智能并不是机械人，也不是人形机械人。所有AI与物理世界实体的结合，只要知足方才说的特点自我迭代以及赓续演进的，都是具身智能，它是差别于离身智能的定义。大年夜家切切不要认为只有宇树搞了机械人具身智能，这些都是具身智能。
将来，这个超等智能体要怎么运转？
再往上，有各类查找的对象对应分析层，包含面向三类不合数据的三种大年夜模型。不是把大年夜说话模型用到时空了构造化数据，而是面向构造化，有专门的构造化模型。再往上，有一小我机交互界面，并且有很多Agent可以调用下面的才能来办事于大年夜家。履行完之后，这个成果又反馈到物理世界，形成闭环、轮回，赓续演进，这就是一个真正的城市智能体。
不是有了深度进修技巧，就得什么都用深度进修，而是应当用深度进修做的，才用深度进修。当空间和时光跨度特别大年夜的，身分特别复杂的，数据量特别大年夜的时刻，可以推敲用深度进修来做。
04
那么上述这些要在哪里实现呢？雄安。
这些不合叠加在一路，使得物理世界与虚拟世界产生明显差别，而这些不合也是我们的机械进修模型须要重点捕获的部分。
雄安就是城市计算指导下的实践，今朝我们已经做到第三期了。雄安的智能城市是以城市计算理论为支撑，以城市计算理论的载体城市操作体系为平台来开展。总书记提出了一个需求：世界眼光、国际标准、中国特点，高点定位。
这个中间2022年正式投产运行，从我做这个工作到如今，16年了才有了一点水花。所以真正想做成一件大年夜事，3～5年根本不敷，10年可能才刚有成效，15年才有点起色，须要经久支撑。
我们看一下雄安的真实情况，这是基于雄安城市操作体系实现的数字孪生，并且是经由脱敏之后的成果。如今雄安的所稀有据，无论是花费的、地铁的、公交的、政务的，照样平易近生的水电气热，全部会及时进到我们的体系傍边，经由及时分析、处理、发掘供给办事。比如A点产生了一路交通变乱，我们去断定它的影响范围，并且给周边的出行人员推荐合理的绕行线路。
再看雄安的水电气热的生命线数据，经由过程对各区域的用电量负荷分析，我们能知道用电量的波峰和波谷的差别化变更，从而更合理地制订电价策略，引导大年夜家更合理地用电，以及根据每个区域的用电负荷变更做主动化的扩容，避免电压器烧坏引起火警。
对于燃气管网，经由过程人工智能算法检测到异常之后，在它爆炸之前就提前预警，我们会调取真实世界的物理摄像头核实情况并进行验证，然后查找周边比来的工作人员，一键点击这个工作人员，随落后行派单，完成义务。完成之后，这个成果会及时反馈到虚拟世界，形成闭环，就像玩游戏一样去治理全部城市。
对于雄安所有的人流量情况，人口构造变更、年纪变更，我们都能及时知道。以及雄安的水质，空气质量将来48小时的变更等等，都是用跨域多元多模式融合的办法来实现的。
12月12日，第八届GAIR全球人工智能与机械人大年夜会在深圳正式启幕。
雄安的公共安然治理，以雄安新区的白洋淀为例，不仅能知道所有旅客的来源，分析旅客当前在什么处所集合，还能知道景区里每一个设备的安然状况。比如每一艘游船上面有若干旅客，油耗若干，航速若干，以及游船每个零部件的安然状况若何。
一旦游船的安然状况出现了问题，我们可以第一时光查找它周边比来的救生船，点击救生船动员救济。人的快思虑、慢思虑结合及时反馈，形成一个巨大年夜的城市智能体，这就是真正的具身智能。
时空AI，为人工智能进入物理世界供给关键的基本理论和关键技巧。前程很光亮，但门路很漫长，工作很艰苦。尤其是在中美博弈的时代，热战有可能会打，也有可能不打，但这场科技战斗已经开端。
将来，我们国度是否能真正实现中华平易近族巨大年夜中兴？科技战斗的成果至关重要。而打赢这场仗，就是这十年，在座各位就是实现这场战斗成功的中坚力量。
我是湖南人，特别爱好毛主席的诗词，也爱好书法，最后借助主席的诗词和我本身写的书法跟大年夜家共勉：“若干事，从来急；寰宇转，时光迫。一万年太久，只争夙夜迟早！”
感谢大年夜家。
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