讓青山綠水的生態"更智能、更智慧"
北京2023年6月16日 /美通社/ -- 隨著城市智慧化轉型的加速推進，城市基礎設施的體系化、品質化、綠色化、低碳化發展成為新的時代課題。通過超前的布局進而建立起宜居、綠色、有韌性且智慧化的人文城市，多樣化的智慧城市及園林建設對算力提出了更高的要求和挑戰：協同整合的全周期監管、精準高效的視頻監控分析、城市環境的監測與養護，不同尺度的作業需要靈活且精細化的算力管理，如何將云計算、邊緣計算等模塊通過平臺形成周期性的調度和協同管理，是智慧城市園林建設面臨的關鍵問題之一。
日前，北京傳奇攜手浪潮信息，基于AIStation人工智能平臺實現AI資源的高效協同管理與調度應用，為某智慧城市科技公司提供"城市園林 · 智慧大腦解決方案"。面向智慧園林"數據處理要求高、算法并行處理復雜度高、實時響應速度要求高、數據安全性高"等核心困境，針對環境構建、模型開發、訓練及上線部署進行全鏈條的高效提速，將資源使用率與開發效率提升至90%以上，模型的部署時間更是從三天降低至幾分鐘。基于管理協同、決策智能、服務一體的全流程服務體系，助力平臺服務更高效，智慧園林更"智慧"。
全生命周期管理的AIStation平臺，讓智慧園林更"智慧"
智慧園林，即是集"養護管理、資產管理、巡更巡檢、環境監測、能耗監測"等數據資源，通過園林要素和事件的智能化識別、跟蹤、分析和管理，利用物聯感知、GIS地理信息等技術，實現"全域性、全天候、全覆蓋"的園林監管體系。
隨著業務的高速發展，智慧園林的精細化管理亟需大量的算力來收集并監測園林內的溫度、濕度、空氣質量、綠化率、病蟲害，樹木信息，人流量等要素的變化。這一過程需投入大量的時間進行跟蹤研究，不僅需對海量的數據進行及時處理，還需使用深度學習技術對數據進行加工反饋。且由于園林人流訪客呈現明顯的峰谷值差異，節假日期間園林內人流量過大，由于前端感知設備及大數據分析所造成算力資源分配不足，無法依據各維度數據進行園林人流分析及人員車輛快速預警通知，給園林管理及指揮調度帶來極大的難度：
? 首先，全平臺全流程管理支持需求高。全周期生命流程的管理需求，要求平臺必須實現園林內AI模型的開發訓練與推理部署，打通從底層資源到上層業務間的全流程管理支持，進而實現對計算資源、數據資源、深度學習軟件資源的統一管理。
? 其次，數據精度及安全性需求細。為了保證智慧園林系統的公園風景區、城市綠地管理、野生動植物保護、林木病蟲害防治、生態工程等十二類核心業務數據的準確性和統一管理，這些項目必須有大量的開發投入與不斷迭代升級，模型亟需定制化開發，進而真正滿足場景需求的精度與安全性。
? 最后，數據處理及算力資源分配要求高。園林內日常產生的海量數據對算力及深度學習技術有著極高的需求。面對人流量大的時段，前端感知設備及大數據分析對算力資源分配需求度高，AI資源整合平臺需滿足園林管理所需的數據分析需求，進而實現園林人流分析及人員車輛預警。
浪潮信息AIStation："城市園林·智慧大腦"構建全流程的管理支撐
針對某智慧城市科技公司智慧園林的建設需求，浪潮信息攜手元腦生態右手伙伴北京傳奇，基于AIStation平臺，構建"城市園林·智慧大腦"。方案實現環境構建、模型開發、模型訓練、模型推理、上線部署的全鏈條全面提速。
? 在模型開發方面，浪潮信息AIStation平臺實現了數據管理、性能調優、遷移學習等多工具的快速集成協同，加速園林數據模型開發迭代及一鍵部署。
? 在模型服務方面，通過AIStation可將園林（游客）人臉圖像識別、OCR識別、語音識別、智能客服、智能風控等AI應用快讀嵌入至園林管理場景中，實現場景識別業務的秒級部署及響應。通過對模型與算力的統一管理，智能算法在車輛視頻分析中得到有效應用，實現道板停車、非機動車違停和無證攤販設攤等行為的實時自動識別，并自動上報智慧園林平臺，在提高工作效率的同時，減少了園林管理的人力成本投入。
? 在智慧算力方面，為達至算力資源最小損耗的調度成效，智慧園林對算力資源池化和虛擬化的技術要求極高。在元腦生態的能力矩陣之下，"城市園林·智慧大腦"方案實現算力資源的池化管理，創新的算力資源細粒度切分策略可充分利用閑暇時間訓練任務，最大化地發揮計算資源性能，有效緩解開發過程中作業排隊、資源擠占的情況。且在任務完成后，計算資源也會被自動釋放至資源池，進而避免長期占用。
以數字化賦能生態，讓青山綠水的生態"更智能、更智慧"。看荒山蝶變，觀水清暗綠，望層林疊翠，用技術賦能場景，在山水格局中布局更多的智慧體驗場景；塑造體系化、品質化、綠色化、低碳化的多元城市活力空間與智慧園林。浪潮信息AIStation為綠色城市智慧轉型及大規模人工智能模型開發訓練和場景應用打下了堅實的技術基礎。未來，浪潮信息也將繼續通過全棧智算能力賦能智慧園林業務創新，助力智慧城市生態轉型和數字經濟的高質量發展。
