构建可持续智慧城市
当我们谈论物联网和所涉及的高科技、精密机械时，我们很容易将视野局限于内部发生的事情 – 比如工厂、医院和其他建筑物内部。但许多物联网应用也面向外面的世界，而智慧城市是备受瞩目的一部分。智慧城市提供了对交通、公用设施和许多其他复杂系统的全新思考方式。
但是进入到城市环境后，另一个因素也在发挥作用，也就是我们近年来越来越多关注到的可持续性。城市是污染和碳排放的主要来源，所以转型为智慧城市的同时必须提供可持续解决方案，甚至要能够减轻人类提升城市宜居性的负担。
专家 电脑领域专家 Axiomtek 的 产品解决方案经理 Jody Cheng 和应用工程监督员 Manny Hicaro，就可持续智慧城市的挑战与收获发表演讲（视频 1）。他们讨论了城市可持续解决方案中 AI 和边缘计算的关键作用、实施这些解决方案的基础设施，以及可以应用这一技术来让每一位在城市中居住和工作的人都受益的合作伙伴。
为什么可持续性成为了现在很多智慧城市的目标？
Jody Cheng：首先，越来越多的人意识到了气候变化及其影响。城市地区产生了大量的温室气体排放，随着全球人口日益城市化，城市便承担了解决这些环境问题的压力。根据世界银行最近一项调查显示，世界人口中有 56% 居住在城市，也就是约 44 亿人。预计到 2050 年，约有 70% 的人会居住在城市。
这也让城市必须更积极地减少碳足迹，采取对抗气候变化的措施，提升空气质量，以提升城市居民的总体生活质量。在 Axiomtek，我们很高兴能够看到这一迈向可持续性的趋势正不断增长。这一切都是为了确保环境健康，并能够长久繁荣。
有哪些技术解决方案能够助力可持续智慧城市？
Jody Cheng：可持续智慧城市不仅是更加努力、也是更加智能地运作的城市，让人类和地球都能变得更好。通过使用智能电网和物联网数据收集，以及建筑、交通和资源管理方面的创新，来实现这一目标。
智能电网是可持续智慧城市的基础；它是一个先进的电力网络，使用检测工具来高效管理电力使用。这也将有助于集成太阳能等可再生资源，并减少对化石燃料的依赖。例如，可基于实时交通情况而调整的交通信号灯可以减轻拥堵并降低排放。
但是可能性是无限的。边缘计算和 AI 可以通过实时处理收集的数据，使让一切变得更好 – 比如一个环绕城市的物联网传感器网络，可以跟踪空气质量、用水量和交通。这意味着更快的决策速度和更高效的运营，帮助城市管理者优化资源并减少浪费，让智慧城市更加智能。
可持续性的另一个重要推动因素是智能建筑和智能家居；遵循更加严格的可持续性标准的 LEED 认证的建筑正变得越来越普遍。这些建筑具有高能效系统 – 例如根据入住率进行自动照明调整，或者优化供暖和制冷的 HVAC 系统等。
交通是希望减少排放的城市的另一个重点。许多城市都在开发电动汽车充电基础设施，并推广带有乘客追踪和交通优化的公共交通系统。这些创新有助于减少排放、减轻拥堵，并为居民提供环保的旅行选择。
管理废弃物和水等资源也是可持续性的关键。自动废弃物收集和废弃能源化转换可帮助减少垃圾填埋场的使用，并推动回收再利用。水资源方面，智能灌溉和先进的水处理流程可以优化使用并减少浪费。
您如何看待边缘 AI 在智慧城市中的实施？
Manny Hicaro：Jody 提到的一个例子我可以展开讲讲，就是交通。虽然电动汽车充电和推广公共交通支持可持续，单边缘 AI 可以提供更多其他应用。自动公共交通可以优化路线并管理客流。另一个例子是，实时传感器可以优化公共停车。此外，未来先进的自动驾驶汽车甚至可以相互协调并与交通基础设施协调，提升效率和安全性。边缘 AI 也可以提升交通管理；更多的摄像头可以提供更即时的事故检测和交通疏导。
还有，AI 助力的监控也可以通过检测异常活动并预测洪水或火灾这样的事故来提升公共安全。基础设施监控可以检测需要及时维护的异常事件，包括道路情况以及公共设施线路等。这一类监控还可以扩展至水和空气质量等资源。
详细介绍一下 AI 和边缘计算对这些解决方案的贡献。
Jody Cheng：AI 和边缘计算的提升让这些可持续解决方案达到了史无前例的高度。AI 有能力在所有城市环境中实现高能效的提升，包括建筑物、工厂、交通系统等。
边缘计算可以处理本地数据，如物联网传感器、路由器或网关等设备的数据。因为靠近数据源，所以可以更快进行决策，减少了将数据传输至中央服务器的需求。它提升了系统内的响应速度，同时减少与传输大量数据有关的能源和资源消耗。
边缘计算和 AI 两者结合在一起，可以带来网络边缘的实时数据分析和决策，最大限度地减少了延迟和带宽限制。这一去中心化的方法可以提升系统响应速度，减少网络拥堵并降低成本。对于城市运营，它可以优化交通流量、能源消耗模式，从而减少能源浪费、提升整体效率等，最终提升生活质量并应对环境挑战。
要实现这一目标，需要哪些类型的基础设施投资？
Manny Hicaro：创造智慧城市并不便宜。物联网传感器和摄像头需要融入整个城市，以便收集交通、公共安全和环境情况等方面的信息。但是它不仅仅涉及到设备。拥有坚实的网络基础设施也至关重要，需要对先进的硬件进行大量投资 – 包括强大的基于 GPU 的边缘计算器，可以支撑各类处理器。这些机器对于实时数据处理和人工智能任务至关重要。
在城市周边战略部署的边缘数据中心网络可以提升边缘计算的效率和可靠性，同时助力实现可持续发展目标。这些中心不仅减少了延迟并加速实时信息的处理 – 如 Jody 所说 – 他们还提供了冗余，支持新应用的快速部署，并提升灾难恢复功能。
所以在现有的城市基础设施中实施这些技术并不简单。它需要很高的初始成本，而且面临着必须与旧版系统兼容的挑战。因此，公共部门和私有部门的合作便显得十分重要。这些合作伙伴关系有助于让技术部署和公共政策步调一致，确保解决方案的长期可持续性、有效性。
您与英特尔及其技术的合作如何实现 Axiomtek 的解决方案？
Manny Hicaro：我们与英特尔的合作是我们智慧城市解决方案取得成功的关键；它致力于推进技术的决心与 Axiomtek 的目标完美契合。这一合作伙伴关系让我们可以使用尖端技术来开发强大、可靠的解决方案，并帮助我们在 AI 和边缘计算发展的道路上保持领先地位。
英特尔处理器提供处理复杂 AI 和数据处理任务所需的高性能计算能力。随着时间推移，他们进行了微调，提升效率和性能并确保能够满足城市应用的严苛需求。
我们作为合作伙伴的另一个优势是可扩展性。英特尔提供了多种产品让我们根据解决方案进行定制，确保我们的系统可以高效扩展，以满足城市地区不断增长的需求。无论是扩展物联网传感器网络还是添加更先进的 AI 功能，英特尔技术都支持我们解决方案的无缝扩展。
总体而言，英特尔的技术和支持赋能我们开发更先进的智慧城市解决方案，也提高了我们高效实施这些解决方案的能力。这一合作伙伴关系使我们的系统能够保持使用尖端的技术，有助于为全球城市提供可靠、可扩展的解决方案。
您是否有突出这项技术效果的用例？
Manny Hicaro：必须有。我们一个特别优秀的项目是 AI 支持的回收箱，可以说是变革了几个城市地区的废弃物管理。这些回收箱使用先进的 AI 算法，高效地分类所有可回收材料，让回收计划更加高效，并显著减少废弃物收集的频率。
具体情况如下。人们可以轻松地将罐头、塑料瓶等可回收废弃物存放在这些箱子中。系统会自动将这些材料分类，确保它们正确分类，以便将资源回收最优化。这极大提升了分类的准确率和整体回收率。
传感器会持续监控箱中的填充水平，并在箱子将满时发出通知。此外，系统通过自动压缩废旧材料，能够最大限度地提高物理存储空间。这些 AI 驱动的回收箱也采取主动式维护方法：它们可以在需要帮助的时候通知清洁工。这简化了运营，且不需要持续的人工监控。结果是更高的准确度、回收率和运营效率。
还有什么能够激励人们创造可持续智慧城市的想法？
Jody Cheng：许多人的传统认知是经济和环境保护是相互冲突的。在过去，保持可持续运营往往需要大量的人力资源进行管理和密切监督。但是我们预计，边缘 AI 的介入将极大程度上改变城市环境的这一情况。
我们在回收和资源管理中看到了这样的例子，许多运营在结合了边缘 AI 后能更高效、自动化地进行，降低了人为干预的需求。因此，随着边缘 AI 的发展，这些行动将变得更具成本效益、更可实现，或更高效。
在 Axiomtek，我们非常高兴能够为可持续发展贡献力量，提供更好的方法对抗温室效应、长期减少温室气体排放，并为下一代留下更清洁的环境和更美好的未来。
Manny Hicaro：机会只受到想象力的限制。
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