阿里云ET城市大脑发布五大数据引擎，来自全球的实战经验

2018杭州·云栖大会期间，杭州市政府联合阿里云等企业建设的杭州城市大脑2.0发布，覆盖杭州420平方公里，并实时指挥200多名交警，再次交出亮眼答卷。

随后，阿里云ET城市大脑发布五大数据引擎产品，包括控制优化、实时预警、实时仿真、深度分析及数据融合引擎，这五大引擎来自ET城市大脑遍布全球的实战经验总结。

截止今年9月，ET城市大脑已经落地在杭州、衢州、澳门、吉隆坡等十多个城市。在杭州一年内覆盖面积扩大28倍、建立了城市交通的七大生命体征；在吉隆坡，复刻杭州救护车优先调度的经验，到达现场的时间缩短了48.9%。

数据融合引擎具有强大的打通城市数据的能力。以杭州为例，杭州城市大脑已经汇聚了城市交通管理、公共服务、运营商等数以百亿计的数据，建立了互联网、传感器、视频识别等数十个维度下的城市交通动态网。

基于这些能力，阿里云正在参与国家《城市数据治理成熟度标准》和《城市道路运行状况多系统数据融合技术标准》的制定。

控制优化引擎来自对城市交通海量数据的全局优化和协同。以杭州为例，借助飞天平台海量实时的计算能力，完成了累计30PB城市原始数据的计算，并针对每日新增150TB数据进行深度分析处理。

在此基础上，挖掘并找出最能代表城市交通生命体征的七大关键指标。基于这七大核心生命体征，衍生出关键交通变量，掌握城市全局交通供需规律与实时动态，并确保在数分钟内完成上千个核心路口、万级交通配时控制参数的优化，通过反馈式学习，实现控制效果“螺旋式”上升。

实时预警引擎也已经在多个城市跑了起来。杭州城市大脑借助视频分析、路口数据分析等，对拥堵、违停、事故、乱点等主动报警，大脑警情已占全部警情的95%以上。

用现实的交通数据来预测未来的交通数据，是实时仿真和深度分析引擎希望达成的目标：可用当下1秒钟内人、车、物的运行状况模拟出未来100秒的交通状况，最多可一次模拟100万个交通对象，并分析出1000万个交通对象的潜在交通风险。

这五大数据引擎的发布，意味着ET城市大脑积攒的数据经验和能力将更快地对外输出，更多城市的交通难题可以获得数据智能的解法。

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（编辑：核心网）

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