智慧城市开启规模化落地 商汤科技加速布局

本报记者 曲忠芳 李正豪 北京报道

自2008年“智慧城市”概念提出以来，中国智慧城市在十多年的时间里经历了 探索 实践、规范调整、基建部署等阶段，直到近两年在数字化浪潮的推动下，正加速全面数字化发展，开启规模化落地的阶段。

智慧城市究竟是什么样子？它能给人们的工作与生活带来哪些改变？针对这一问题，中国头部AI（人工智能）软件公司商汤 科技 抢先做出了自己的回答。今年，商汤 科技 上线了“新洲之窗”，它让位于上海徐汇区的商汤 科技 大厦化身为一个“微缩版”的智慧城市生态。

《中国经营报》记者从商汤 科技 方面了解到，基于计算机视觉和AIOT技术，整座大厦被“扫描、绘制”到数字空间，现实空间中的人、物、事件，在“新洲之窗”这个虚拟空间能够一一对应，覆盖范围不仅包括迎宾、办公、会议、防疫、消防、安全、就餐等主要场景，甚至包括背包、订书机、车钥匙、耳机等小物品的在线搜索，实现真正的数字孪生。

商汤 科技 CEO徐立指出，数字化的实质在于构造一个数字化世界，对这个世界的访问、搜索、 *** 作能够直接影响到真实物理世界。而判断一个数字化世界的建立，通常有三个标准，也是三个步骤，即场景的数据化、要素的结构化、流程的可交互化。以往很多大数据的应用只完成了第一步，数据与真实业务流程并没有真正结合。

记者注意到，智慧城市近年来在全国范围内频频落地，渗透率明显提速，给包括商汤 科技 在内的AI公司带来了广阔的市场空间。据商汤 科技 IPO招股书，2021年1~6月，智慧城市业务板块成为该公司最大的营收来源，贡献占比达476%，与智慧商业两个板块的营收占比合计超过8成。AI公司在技术能力升级、服务标准化方面磨炼“内功”的同时，对于智慧城市发展“红利”的争夺也日趋激烈。

“微缩版”智慧城市 聚焦三大方向

商汤 科技 智慧城市综合业务首席产品官张广程告诉记者，“新洲之窗”是商汤 科技 在智慧城市领域的实验场。以一个与员工息息相关的场景——就餐为例，大厦的食堂每天为2000人左右的员工提供餐饮服务，就餐排队的问题就成了影响就餐体验的最大问题。新洲之窗利用商汤 科技 的智能视觉技术，对排长队和餐桌空余数量进行实时的检测，并通过实时检测的数据，预测接下来的排队长度和取餐所需要耗费的时间，同时为员工推荐合适的就餐时间。通过这样的预测和推荐的手段，就实现了错峰就餐，一方面缓解了就餐排队的问题，提升了员工的就餐体验，另一方面也降低了疫情期间扎堆就餐的安全风险。值得一提的是，为了照顾一些因工作忙来不及去食堂就餐的同事，新洲之窗还提供了在线订餐的服务，员工只需要在小程序上完成订餐，机器人就会将餐食配送至指定地点，使用 科技 感满满的服务，提升员工在大厦内工作和生活的体验。目前“新洲之窗”已经落地的智能化服务包括食堂、卫生间、报事报修、智慧零售、智慧通行、掌上停车、综合安全、万物检测、综合导航等场景。

谈及智慧城市背后的技术支持，张广程介绍称，SenseCore商汤AI大装置，是支撑商汤所有业务落地产品和方案的AI基础设施，即AI能力“底座”。针对智慧城市管理的多样化场景，商汤提供基于“方舟”和“星云”的云与边端产品平台的体系化产品与方案。其中，“星云”家族包括前端软件、智慧相机、智能边缘盒、智能服务器和数智物联平台，可广泛用于城市智联、智慧园区、智慧电梯等场景，以AI技术为核心打通上下游生态，融合物联感知、智能视觉、数据融合、数据分析能力，为行业应用场景提供闭环支撑，打造行业数智化体系，助力行业客户实现从数字化到数智化的全面升级。

“方舟与星云的关系，可以简单地理解为，方舟相当于云端的大脑，而星云是智能化的前端触角。无论是方舟还是星云，对产业上下游的合作伙伴都是开放式的设计，实现对产品生态的东西南北全向融合。”张广程如是表示。

事实上，在“新洲之窗”上线之前，商汤方舟城市开放平台与星云智能端边家族已在全国多个城市落地应用。以西安昆明池为例，商汤 科技 与合作伙伴共同打造AI+3D可视化智慧景区综合解决方案，基于SenseNebula-AIS商汤星云AI服务器，实现了危险水域安全管理、进出游客数量统计、走失儿童/老人找回、客流热力图、人群密集提醒等功能，有效提升景区管理安全和效率。商汤利用数字孪生和三维建模技术，对景区进行了1 1的建模还原，并通过物联网技术整合景区内所有视觉感知终端的视频信息，让管理者透过景区的3D鸟瞰图，以可视化的 *** 作方式浏览景区各个角落。针对景区重点水域，实现了有效的入侵保护，既能保护景区环境，又能防止游客误入危险区域。据商汤 科技 招股书披露，截止到今年上半年，商汤方舟城市开放平台已在国内外119个城市落地部署。

贡献近5成营收 共享智慧城市红利

第三方咨询机构艾瑞最新发布的《中国智慧城市服务平台发展报告》指出，智慧城市建设进入全面数字化阶段，中国数字基础设施建设全球领先，数字经济产业迸发活力，再加上国家和各地方层面积极推进，与此同时，相关的大数据、AI和区块链等数字技术不断迭代成熟，这些都为城市服务平台的发展提供了良好空间。从智慧城市的生态图来看，地方政府是城市公共服务类平台的主要推手，对平台 健康 发展起着火车头的角色；以大型 科技 公司为代表的建设方决定了城市服务平台的基础服务能力；运营方则是城市平台不断迭代提供优质服务的保证。此外，还有其他第三方企业给服务平台提供了更加灵活的技术和服务选择。

商汤 科技 方面表示，商汤方舟城市开放平台包含14000多个AI模型，与城市的IT基础设施无缝结合，将原始的城市数据实时转化成运营洞察、事件警报及管理行动。城市方舟不仅用于公共设施的管理，如消防栓、井盖、电线杆及道路标志，亦可用于公共事件的及时发现和解决，如交通事故、火灾及烟雾、紧急出口障碍、垃圾满溢、道路损坏及乱停乱放等，以及洪水及台风等自然灾害的影响分析及后续救灾措施实施进展的跟踪。商汤城市方舟促进城市管理由人力密集型向人机交互型、由经验导向型向数据驱动型、由被动处置型向主动发现型转变。城市方舟已成为数字城市运营的 *** 作系统，并提高了城市的安全性、效率、便利性及环境质量。

张广程指出，智慧城市建设整体仍处于较早期的状态，在虚拟与现实结合中很多空间还没有被挖掘出来，当然这对于包括商汤 科技 在内的AI技术公司来说，未来面临庞大的市场需求以及巨大的商业空间。

无论是正在开启全面数字化、规模化落地的智慧城市，还是当下热炒的“元宇宙”，商汤 科技 方面认为，新一代人工智能技术起着举足轻重的作用。作为一家AI软件企业，必须要打造核心AI能力，赋能产业链上下游，将AI技术立足于产业的发展，真正解决客户的痛点与满足市场的需求，才能将AI技术的价值最大化地发挥出来。

有目共睹的是，在数字化浪潮推动下，智慧城市正在不断地渗透到各个地方、各个领域中，包括商汤 科技 为代表的人工智能企业，以及运营商、云服务商、软件厂商、数据公司等各方力量都在共享智慧城市发展“红利”，未来围绕这一领域的竞争也会不断升级。另一方面，智慧城市一个大的范畴，数字化涉及众多环节，在行业内激烈竞争的同时，智慧城市的建设更需要产业链上下游的合作与协同。

智东西（公众号：zhidxcom）

作者 | 杨畅

编辑 | 李水青

智东西2月25日消息，近日，“东数西算”国家项目正式启动，为数据中心产业带来了重要利好信号。（《 历史 时刻！“东数西算”国家工程全面启动》）

作为数据中心中领域的一颗“明珠”，智算中心也引起行业关注。

一般认为，智算中心全称是人工智能计算中心，主要是为人工智能（AI）应用提供所需算力服务、数据服务和算法服务，由AI芯片和算力机组等设备组成，与云计算中心、超算中心有一定区别。企业和研究机构可以依托智算中心提供的强大算力，驱动AI模型进行数据深度加工，实现AI应用创新。

“东数西算”国家项目强调在京津冀、长三角、成渝等八大枢纽间建设算力网络，支持全国各地日益增长的算力需求。而沿着这张算力网络“地图”，我们发现智算中心已经“遍地开花”。

细数过来，从2021年到2022年开年，全国有不下20座城市建成或正在建智算中心，智算中心数量达到27个，而其中位于八大枢纽的就有12个，接近50%。

“东数西算”工程国家算力枢纽节点范围内的智算中心

那么具体有哪些城市在建设或者规划建设智算中心？“东数西算”工程会对智算中心带来什么样的影响？各地智算中心项目建设进度如何？可能会对当地AI产业有何影响？

智东西通过调查2021年以来各地规划、建设和建成的智算中心，并与业内人士交流，来与大家一起探讨这些问题。

据智东西统计，从2021年1月1日到2022年2月15日，全国共有至少26个城市在推动或刚刚完成当地智算中心的建设，这些城市中既有省会城市，例如南京、西安，也有非省会城市，像许昌、青岛。

其中，不少城市已经在本地建设了像大数据中心、云计算中心、国家超算中心等信息基础设施。不过这些中心并不能替代智算中心，它们之间的功能存在差异——像云计算中心，主要是提供云服务，超算中心主要为科学研究提供超算服务，智算中心则主要是为企业和科研院所提供普惠AI算力服务。

此外，中信所《人工智能计算中心发展白皮书（2021）》中指出，智算中心借鉴了超级计算（高性能计算）中心和云计算数据中心大规模并行计算和数据处理的技术架构，但它是以AI专用芯片为计算算力底座的。上述三类中心的软件和业务架构不一样，不过云数据中心和超算中心也可以通过延展建设，来对外提供智能算力。

据我们统计，2021年，全国建成并投入运营或试运营的智算中心有8个，分别是武汉人工智能计算中心、合肥先进计算中心、南京智能计算中心、中国电信京津冀大数据智能算力中心、浙江（长三角）新一代全功能智能超算中心、西安未来人工智能计算中心、中原人工智能计算中心、哈尔滨人工智能先进计算中心，投运时间分别是5月、6月、7月、8月、9月、9月、10月和12月。这些智算中心中大部分都有二期建设规划。

截至目前，2021年和2022年各地投入运营的智算中心情况

一些智算中心并没有直接用“智算中心”或“人工智能计算中心”命名，而是采用“先进计算中心”或“智能超算中心”的命名方式，但它们也提供智能算力，所以也可以算作智算中心，例如合肥先进计算中心和浙江（长三角）新一代全功能智能超算中心。

不同智算中心的测算算力时采用的算力测试基准有所差别，使用算力单位略有不同，但是无论是“1 P OpS”、“1 PFLOPS FP16”、“1 Petaflops”还是“1 P”，都相当于每秒可进行一千万亿次运算。

2022年开年以来，国内已经有一个新投运的智算中心，是位于上海的商汤 科技 人工智能计算中心。

很多城市是正在建设智算中心，从2021年1月1日到2022年2月15日，全国共有至少18个城市签约、开工、招标、计划建设智算中心项目，其中已经宣布开工建设的至少有6个城市，分别是合肥、庆阳、大连、沈阳、深圳、长沙。

截至目前，2021年和2022年各地规划或已经开始建设的智算中心情况

对比2021年之前的各地智算中心建设情况来看，2020年之前的智算中心项目更少一些。不过，部分2021年开工建成的智算中心其实在2020年就已经立项招标和预研规划，比如武汉人工智能计算中心项目。

智算中心并不是2021年才有的新类型数据中心，我国较早建成的智算中心还有深圳鹏城云脑、旷视芜湖AI超算中心等。2018年，鹏城云脑I初步建成并上线运行，算力达到100 PFLOPS（1 PFLOPS相当于每秒运算能力为一千万亿次）。

从全国智算中心的地理位置分布来看，目前，东部、中部和西部都有省市在部署智算中心。作为数据中心的一种，各地的智算中心建设规划难免会受到“东数西算”政策的影响。

特别是国家发改委等部门在《全国一体化大数据中心协同创新体系算力枢纽实施方案》等文件中指出：“原则上，对于在国家枢纽节点之外新建的数据中心，地方政府不得给予土地、财税等方面的优惠政策。”智算中心作为各地政府主导的项目，极有可能受到影响，但是并不一定会大批向西部地区迁移。因为智算中心主要面向AI相关产业，这些业务对于网络通信的要求也比较高，在这方面，东部地区略有优势。

中科曙光高级副总裁任京暘告诉智东西，“东数西算”工程会促进智算中心的发展，预计在全国一体化算力网络国家枢纽节点建设中，规划的数据中心项目会配置一定规模的智能算力，有些项目还可能是直接以智算中心的形态出现。

另外，从这些智算中心公布的算力规模情况来看， 100P算力是很多智算中心的起步目标 。

一般认为，100P大约相当于5万台高性能电脑的算力。拿科研场景为例，天文学家在20万颗天体的星空图中要定位某种特征星体，如果算力不够，耗时可能要超100天，如果拥有100P算力，定位星体所需时间仅为100秒。

任京暘说，一般智算中心提到的100P是指FP16或INT16，即半精度算力，就现阶段而言，以100P起步，能实现比较大的规模效益。

从需求角度看，智算中心作为城市级公共算力平台，要满足区域内政府、企业、高校等各类用户的算力需求，起步规模不宜过小，否则无法支撑类似大模型训练等大算力需求，也不足以发挥集约共享的规模效益。

任京暘补充道，从投资角度看，智算中心发展尚处于初期阶段，建设、运营、应用与生态建设等投入较大，需要结合地方财政承受能力做出合理评估，根据实际需求进行适度的超前部署。

大部分智算中心都是分期建设的，建成一期，就可以投入运营一期，后期再根据运行情况和产业发展需求进行二期、三期建设。

例如武汉人工智能计算中心，该智算中心在2021年5月完成了一期项目建设工作，并开始为企业提供AI算力，但很快饱和了。于是，武汉人工智能计算中心又进行了二期项目扩容工作，将算力规模从100P扩容到200P。武汉人工智能计算中心相关负责人在接受媒体采访时说，现在二期算力也接近饱和，随着准备进行进一步的算力扩容工作。

武汉人工智能计算中心

根据各智算中心的数据，至少数百家企业已经签约智算中心，例如武汉人工智能计算中心已经为多家高校和科研院所、100多家企业提供算力，南京智能计算中心已经吸引超40家产学研机构入驻。

一个智算中心可以同时支撑的产业场景很多，例如自动驾驶、智慧医疗、智慧城市、智慧交通、智慧矿山、智能制造等等，主要看当地的需求，一般都是为了支撑当地的优势产业更好发展。比如，青岛靠近海域，其人工智能计算中心招标文件就有提到青岛人工智能计算中心要支撑青岛优势产业集群，比如智能家居、智能制造等产业智能化持续领先，并着重强调支撑当地智慧海洋经济的发展。

上述智算中心都并不局限于支撑单一产业。不过，也有一些城市选择建设针对性更强的智算中心，像山西晋城建设了专门面向煤炭行业的智算中心（智能矿山创新实验室创新成果&计算中心）。该智算中心由华为、晋能控股等企业参与建设，主要是为推动山西煤矿智能化建设。

智能矿山创新实验室创新成果&计算中心

在智算中心建设过程中，市政和建筑设计企业背后的AI和ICT企业是重要角色，例如曙光、华为、浪潮、腾讯、商汤 科技 等企业。

在 探索 智算中心过程中，作为计算领域的头部玩家曙光提出了“5A级”智算中心建设方案，从开放、融合、绿色、普惠、服务五个方面，进行智算中心相关的实践和 探索 。目前，曙光5A级智算中心已在广东珠海、安徽合肥、浙江桐乡等地陆续落成，其江苏昆山等地的智算中心也进入建设阶段。

合肥先进计算中心

曙光智算中心会采用兼容多种芯片、算法、模型等的多元协作方式以实现多元算力提供。例如曙光参建的合肥先进计算中心不仅能提供智能算力，还能提供高性能计算所需算力。在降低智算中心、数据中心能耗方面，曙光研发有浸没式相变液冷技术，可使智算中心的PUE值降至104到105。

华为应该是比较早尝试智算中心的企业，而且也是参与各地智算中心建设最多的企业之一。华为升腾计算业务总裁许映童曾在2021世界人工智能大会期间透露，华为希望在2021年内启动超20个智算中心建设。

包括“鹏城云脑II”、“武汉人工智能计算中心”在内的几个华为承建的智算中心项目几乎都是使用华为的Atlas 900 AI集群架构，来实现AI算力供给的。Atlas 900 AI集群架构是由数千颗升腾910 AI处理器构成，其总算力达到256P 1024 PFLOPS FP16。

鹏城云脑

浪潮在智算中心方面也有多年的研究，无论是智算中心运行过程中算力生产、算力聚合、算力调度还是算力释放环节，浪潮都分别有相应的技术和软硬件支撑。南京智能计算中心就是采用了浪潮AI服务器算力机组和寒武纪思元270和思元290智能芯片及加速卡。

南京智能计算中心

作为数据中心行业的重要玩家，腾讯将其在数据中心方面的 探索 应用在了智算中心建设中，像腾讯智慧产业长三角（合肥）智算中心建设中就用到了腾讯第四代T-Block等高端模块化技术，支持项目快速交付。腾讯第四代T-Block等高端模块化技术就是将IT、空调等数据中心的各个功能模块化，以实现按需灵活配置。

商汤 科技 是从2018年开始进行人工智能计算中心预研工作的，2020年7月开始商汤 科技 人工智能计算中心建设工作。2022年1月24日，商汤 科技 人工智能计算中心启动运营。商汤 科技 人工智能计算中心的峰值算力高达3740 Petaflops，这背后包含了商汤 科技 的多种技术突破，包括高性能计算、分布式调度、硬件/软件协同设计等。

商汤 科技 人工智能计算中心

我们通过调查2021年以来建设和建成的智算中心，发现越来越多的城市已经开始了智算中心建设。这体现了各地对于AI产业的重视。从一些现有的智算中心建设工期来看，一般一期建设大概时间在半年到一年不等，今年可能会有更多在建的智算中心建成并投运。另外，“东数西算”工程也会对新的智算中心的规划、建设产生多重影响。

目前参与智算中心建设的企业相对有限，随着各地对智算中心建设需求的增加以及一些新玩家加入，智算中心领域玩家可能会面临更激烈的竞争。

云服务器的配置规格影响价格，也直接决定了它的计算能力和特点，是在采购时要重点考虑的问题。

选云服务器配置，看这三个维度

云服务器的配置规格主要取决于类型、代别、实例大小三个最重要的维度。

维度一：类型

云服务器的“类型”或“系列”，是指具有同一类设计目的或性能特点的云服务器类别。
通常来说，云厂商会提供通用均衡型、计算密集型、内存优化型、图形计算型等常见的云服务器类型。这些类型对应着硬件资源的某种合理配比或针对性强化，方便你在面向不同场景时，选择最合适的那个型号。

vCPU 数和内存大小（按GB计算）的比例，是决定和区分云服务器类型的重要依据之一。

通用均衡型的比例通常是1:4，如 2核8G，这是一个经典搭配，可用于建站、应用服务等各种常见负载，比如作为官网和企业应用程序的后端服务器等。

如果 vCPU 和内存比是1:2，甚至1:1，那就是计算密集型的范畴，它可以用于进行科学计算、视频编码、代码编译等计算密集型负载。

比例为1:8及以上，就被归入内存优化型，比如8核64G的搭配，它在数据库、缓存服务、大数据分析等应用场景较为常见。

图形计算型是带有GPU能力的虚拟机，一般用于机器学习和深度学习模型的训练和推理。随着 AI的火热，这类机器也越来越多地出现在各种研发和生产环境中。

在主流云计算平台上，常常使用字母缩写来表达云服务器的系列。比如，AWS 的通用型是M系列，阿里云的内存优化型为R系列，Azure的计算优化型为F系列。

维度二：代别

云服务器的“代”(Generation)，用来标识这是该系列下第几代的机型。
数据中心硬件和虚拟化技术是在不断发展的，云厂商需要不断地将最新的技术和能力推向市场，所以即便是同一系列的机型，不同的代别之间也会有不小的区别。

同类型云服务器的更新换代，往往会先带来相应硬件CPU的换代提升。由于CPU在不断更新，所以云服务器的单核性能未必相同。有时，虽然两个云服务器的核数一致，但由于底层芯片的架构和频率原因，性能上可能有较大的差别。

新一代的型号，往往对应着全新的特制底层物理服务器和虚拟化设施，能够提供更高的性能价格比。

维度三：实例大小

云服务器的实例大小（Size），指的是硬件计算资源的规模。
在选定的机器类型和代别下，我们能够自由选择不同的实例大小，以应对不同的计算负载。在描述实例大小时，业界常常使用medium、large、xlarge 等字眼来进行命名区分，这样的描述基本已经成为事实标准，包括AWS、阿里云、腾讯云在内的多家主流厂商都在使用。

大致可以这样记忆：标准large对应的是2vCPU的配备，xlarge则代表4个vCPU，而更高配置一般用nxlarge来表达，其中n与xlarge代表的4vCPU 是乘法关系。比如，8xlarge 就说明这是一台84=32vCPU的机器。

如若要更严谨的表述配置，则使用vCPU而非核数（Core）来描述云服务器处理器的数量。因为超线程（HyperThreading）技术的普遍存在，常常一个核心能够虚拟出两个vCPU的算力，但也有些处理器不支持超线程，所以 vCPU是更合适的表达方式，不容易引起混淆和误解。

在某些场景下，你可能还会看到“metal”或者“bare metal”这样的描述规格的字眼，中文称为“裸金属”。它们就是云服务商尽最大可能将物理裸机以云产品方式暴露出来的实例，主要用于一些追求极致性能，或是需要在非虚拟化环境下运行软件的场景。

云服务器的命名规则

云服务器的型号名称一般由类型、代别、实例大小这几项的缩写组合而成，有时还会带有补充后缀。AWS的命名规则最具代表性（阿里云采用的也是非常类似的格式）：

当你理解了云服务器的命名规则后，今后看到某个具体型号，便能够很快明白背后的含义，晦涩的字符串立刻变得清晰。

比如，分解r54xlarge这个型号，这首先是一个R类型第5代的内存型机器，它应该有4×4=16个vCPU，内存大小则是16×8=128G（内存型机器的CPU内存比一般为1:8）。

当然，并非所有的云都一定是采用类似 AWS 的命名规则，微软Azure就用了一个略有不同的命名体系，大致可以总结为：

比如“E4v3”，就代表了微软Azure上4核32G的第三代内存型机器。掌握了Azure的格式特征后，你同样能够很快地解读标识的具体含义。

在命名公式中，还有一个称之为“后缀”的可选部分，在许多的型号命名中都能看到它。它一般是作为型号硬件信息的一个重要补充，这种型号与不带此后缀的标准版本相比，有一些显著的区别或特点。比如阿里云，表达“网络增强”含义的后缀是“ne”。

如何验证机型配置与期望相匹配？
在Linux环境下，可以使用lscpu命令来了解云服务器的CPU信息，并与机器的具体型号名称进行对照。下图是在一台AWS的m5axlarge机型上运行的结果，可以看到芯片提供商AMD及双核四线程等关键信息，与机型命名的含义相符：

>1检查机器人是否已经正确安装，并且已经正确配置了微信号和密码；
2检查机器人的网络连接是否正常，确保机器人可以正常访问微信服务器；
3检查机器人的微信号是否已经被其他设备绑定，如果是，请先解除绑定；
4如果以上步骤都没有解决问题，可以尝试重新安装机器人，或者联系机器人的技术支持人员。

易车讯  9月5日，上海——在2022 WAIC世界人工智能大会上，全球领先的人工智能软件公司商汤科技发布SenseAuto V2X商汤绝影车路协同平台，致力于打造“聪明的车+智慧的路+协同的云”一体化分析决策方案，对车端、路端信息融合处理、分析，实现“车-路-云”一体化决策控制，构建更安全、更高效的交通环境。

在车端，除了丰富的SenseAuto RoboX系列自动驾驶车辆矩阵，SenseAuto V2X-I车城网平台亦通过轻量化的算力设备，搭建车城网移动感知源IoT平台，打造移动的城市之眼；在路侧，V2X-E智能路侧产品可实现上帝视角的全局感知，为单车补盲；在云端，V2X-M 智算平台可对数据进行汇聚和计算，并通过V2X-C云控平台进行车辆云端控制，使单车获得全局下的最优决策。从车侧的价值创造，到路侧的智能感知，再到云端的智能认知决策，SenseAuto V2X商汤绝影车路协同平台进一步完善了商汤绝影智能汽车平台的布局，也为车路协同的落地和推广搭建了有效的支撑平台。

当前，国家正在大力推动车路协同从示范区“进城”，逐步实现规模化推广和商业化部署，从而推进智慧城市基础设施与智能网联汽车“双智协同”发展。秉承“智慧城市与智能汽车将互为基础设施”的发展理念，SenseAuto V2X商汤绝影车路协同平台的发布，不仅可赋能单车智慧决策，还可有效挖掘车载感知数据的价值并赋能智慧城市管理，为双智城市的建设与发展提供平台级解决方案，最终构建安全、成本可控、低碳的便捷出行服务和城市运营能力。

车路协同赋能单车智慧感知，实现城市交通全局最优决策

全球范围内，每年因机动车盲区所引发的交通事故多达50万起。近几年，尽管自动驾驶技术快速发展，但有限的传感器配置并不足以为单车带来全局无死角的感知能力，因盲区而造成的安全隐患依然存在。而增添更多传感器势必会造成单车成本的大幅上升，阻碍自动驾驶技术的普及。通过路侧感知为单车“开天眼”，成为更安全、更具经济效益的有效路径。

基于激光雷达、摄像头、毫米波雷达等多传感器融合感知技术，商汤绝影车路协同智能路侧产品可赋予路侧基础设施全局感知能力。凭借行业领先的300米、8车道感知范围和95%的雷视融合感知精度，厘米级和150ms级的时空精度，V2X-E路侧平台可如同“交通指挥员”，为车辆开启“上帝视角”，补充规避99%以上的单车盲区问题，并向车辆实时下发超过70个以上的车路协同应用，使单车在复杂环境下的安全性极大提升。路侧能力的补充更可摊低智能网联单车成本，使规模化建设与商用成为可能。

路侧感知可以帮助单车实现最优决策，但达成整个城市交通的全局最优，还需要云端的融合分析和协同控制。通过商汤绝影车路协同智算平台和云控平台的组合，可在云端进行全局交通数据汇聚和决策调度，针对道路拥堵、路口通行效率低下、交通组织不合理、交通秩序混乱、交通违法频发等各类问题给予全局最优决策。

其中，智算平台可以将路侧交通数据在云端汇聚分析，进行认知决策等大数据处理。其拥有100种以上的算法仓，覆盖了车路协同全对象全场景算法需求，万路级视频解析确保全城交通无盲区。云控平台则打造了超过10个智能网联车应用，例如路径引导、车速建议、碳排放优化等，保障自动驾驶车辆安全行驶百万公里，显著降低路口车均延误及绿灯空放，带来超过20%的效能提升。

目前，SenseAuto V2X商汤绝影车路协同平台正逐步在国家级车联网先导示范区、封闭园区、高速公路和城市交通的管理场景中落地，助力交通管理服务，做出高效决策，提高效率及安全性。

车路协同赋能城市智慧管理，RoboX打造移动智能感知源

长期以来，城市的智慧化管理主要依靠固定感知单元，不仅成本高，且无法将路面病害等情况充分覆盖。而车作为移动的感知源，其产生的感知数据无论在体量还是质量方面都远高于其他设备。商汤绝影此次推出的V2X-I车城网平台，通过在车端加装轻量化智能感知设备，协同云控平台和商汤领先的脱敏算法，即可在保证数据安全性的基础上，高效挖掘车载感知数据的价值，让车成为“城市之眼”，有效降低城市管理的投入成本。

为了通过车路协同拓展城市能力空间，绝影还推出了SenseAuto RoboX系列自动驾驶车辆，为城市交通管理、物流运输、出行服务等创造更为广阔的价值。在本届WAIC上，SenseAuto RoboSweeper商汤绝影自动驾驶清扫车首次亮相，搭载专业清扫底盘，可利用AI技术结合多传感器360°无死角感知融合。在云控平台的支撑下，自动驾驶清扫车可实现全程无人工干预、安全、高效、经济的无人清扫作业，未来将首先在机场、园区物业、市政道路等多个场景示范应用。

定位于城市微循环公交的SenseAuto Robobus商汤绝影自动驾驶接驳小巴，则具有完备的L4级自动驾驶功能和安全驾驶能力，能够在开放道路上较为复杂的交通环境及天气条件下，实现安全、可靠、舒适的自动驾驶功能。目前，商汤绝影自动驾驶接驳小巴已在上海、无锡、西安、成都、福州等5个地市落地，覆盖机场、园区、市政道路等多个场景。在车路协同的加持下，小巴后续还在感知全局化、交通协同全域化等方面持续迭代升级。

车路协同建设需要大量的基础设施投入，成为规模化落地的重要挑战。作为人工智能软件公司，商汤绝影凭借SenseCore商汤AI大装置强大的算力支撑，能够以高效的数据闭环实现算法的快速迭代，并通过OTA推动“车-路-云”端能力的持续升级，从而实现“硬件一次投入，软件持续升级”。通过软件定义的方式降低硬件基础设施的边际成本，商汤绝影将让车路协同更低成本、更高效地实现规模化落地。

不仅如此，凭借商汤自研的全栈技术体系，商汤绝影车路协同平台在提供标准化产品方案的同时，还能够实现积木式的模块化装配和组合。商汤绝影正积极携手不同领域合作伙伴，合作共赢，满足不同客户的应用需求，为双智城市高质量发展提供灵活多变的解决方案，共建更安全、高效、便捷的未来城市交通。

由于全球 科技 发展水平的不断进步，越来越多的企业开始向智能化方向发展，为了提供更多的智能产品和技术，国内涌现出了以商汤 科技 为首的大批AI企业，但商汤 科技 已经连续三年陷入了亏损，这是为什么呢？

社会 的进步促使各国正在摆脱对互联网经济的全面依赖，人工智能成了新的时代宠儿， 2020年国内的AI产品创造了4000亿的市场规模，这其中也涌现出了商汤 科技 等几家实力不俗的企业。

创办于2014年的商汤 科技 ，是一家主营人工智能全产业链的公司，它凭借自身的实力，跟 云从 科技 、依图 科技 以及旷视 科技 合称“AI四小龙”。

其中商汤 科技 凭借公司3593人的庞大科研队伍，以及对AI体系的完整解读和初步建设，一度被尊为“四小龙”之首。

然而发展已经有8年之久的商汤 科技 ，似乎越来越跟龙头的称号相去甚远，从2018年开始，公司就持续陷入亏损的情况中。

截止到今年的6月份，商汤 科技 累计3年半亏损了243亿元，而这期间营收却只有9975亿， 如此强烈的反差让不少人开始对商汤 科技 产生了疑问，这个提早入局的企业为何在发展多年后反而不及当初了呢？

其实近年来不仅是商汤 科技 出现了问题，四小龙里的其他公司都或多或少出现了亏损，其中依图 科技 在2年半的时间内亏损了60亿，甚至旷视 科技 在三年之内亏损了127亿元。

由此可见整个AI行业内，正处于一个发展的低谷期，那么造成他们陷入如此境地的原因是什么呢？

原因只有一个，那就是 行业的发展还没有跟上时代的进步， 如今不管是 汽车 领域的特斯拉和比亚迪，还是手机行业的苹果和华为，上至航天下到工业生产，几乎处处都有人工智能技术的参与。

面对全产业的体系建设， 不管是商汤 科技 还是旷视和云图等企业，都不能以一己之力实现智能化体系的建设，至少目前还不能。

所以面对强劲的市场需求，企业自身的技术和设备支持难以为继，出现亏损也就理所当然。

而且从今年7月份开始，关于人脸识别等技术的严格管控，也成了压在商汤 科技 等企业身上的一个重担，如何在维护私人信息和安全的同时，妥善将人工智能的潜力开发到最大化，这成了各大AI企业需要考虑的问题之一。

因此正是因为外部环境的多重影响，才会让“AI四小龙”亏损连连，那么面对这样的困局，他们该如何应对呢？

对于技术型企业来说，盲目开拓市场只会让企业的资金链出现断裂， 最主要的还是要从企业自身的技术水平上进行提升。

为此商汤 科技 已经开始了大规模的研发投资，从2018年到今年上半年，商汤 科技 累计投入了 70亿元 的研发资金，而这三年多的全部营收才不过90亿，如此看重技术投入，说明商汤 科技 正在努力满足全行业的技术需求。

而且值得一提的是， 商汤 科技 对人才的关照程度也是非常强的，公司上下员工有5000多人，教授级别的人才比比皆是，而整个2020年，商汤 科技 为这些技术人才提供的薪酬总额高达1569亿元。

因此正是靠着对人才的大力培养和扶持，商汤 科技 才会在亏损的情况内依旧维持自身的地位，截止到今年年中，商汤 科技 累计拥有了 8123项 技术专利，为将来适应 社会 行业需求提供了技术支持。

不过虽然商汤 科技 正在“烧钱”换市场，但是其究竟还能够烧多久是一个问题，毕竟该行业的发展需要大量的技术做依据，如果商汤 科技 烧光最后一分钱仍没能实现全体系的建设，未来该何去何从呢？

从2018年开始，商汤 科技 就不断申请领取研发补贴，截止到今年已经累计拿走了10亿元，如果不能尽早取得成就，商汤 科技 的市场地位恐怕就会发生动摇。

未来商汤 科技 能否一飞冲天，实现行业突破领先呢？大家有什么好的看法吗？

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