在智慧城市建设的浪潮中，云服务器和人工智能（AI）扮演着愈发重要的角色。这两项先进技术协同作用，为优化城市基础设施和提升居民生活质量提供了强有力的支撑。
云服务器赋能智慧城市的基础
云服务器是一种基于云计算技术的远程服务器，它具有以下优势：
- 弹性可扩展：云服务器可以根据需求轻松扩容或缩容，满足城市管理的瞬时需求变化。
- 可靠稳定：云服务商提供高可用性和容错能力，确保云服务器稳定运行，避免数据丢失或服务中断。
- 成本优化：云服务器按需付费，用户无需购买和维护昂贵的物理服务器，有效降低成本。
云服务器为智慧城市提供了一个灵活、可靠且经济高效的基础设施，使其能够构建各种应用，如：
- 城市管理系统：用于管理城市资产、公共服务和应急响应。
- 交通管理系统：用于优化交通流、检测交通拥堵并提供实时交通信息。
- 公共安全系统：用于监控城市安全、预防犯罪并协助执法。
AI 赋予智慧城市智能
人工智能是一系列计算机技术，使其能够模仿人类智能，包括学习、推理和问题解决。
AI 在智慧城市中的应用潜力巨大：
- 数据分析：AI 可以分析城市中的海量数据，提取有价值的洞察，帮助决策者制定明智的决策。
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预测建模：智能能力，这两项技术能够优化基础设施、提升居民生活质量、创造一个更可持续的未来。
随着云服务器和 AI 技术的不断发展，智慧城市将继续蓬勃发展，为市民提供更舒适、便利和安全的生活环境。
超级人工智能2025年人工智能要达到的目标
到 2025 年，人工智能 (AI) 将通过高效处理当今的一些复杂任务来显着改善我们的日常生活。
领先的人工智能研究人员 Geoff Hinton 表示，很难预测人工智能将在五年后带来什么进步，并指出指数级的进步使得不确定性太大。
因此，本文将考虑我们在不同经济部门的发展过程中将面临的机遇和挑战。
因此，它并非详尽无遗。
-
到 2025 年将是为 5G 和所有经济部门的组织推出必要的基础设施，转变为数据驱动的组织的时期；到 2020 年代后期，5G 将在主要经济体中大量推广，覆盖范围将扩展到大城市之外，并通过人工智能和机器人技术进入农村地区，从而影响农业；随着 5G 的普及和全息技术的频繁使用，增强现实和虚拟现实 (AR/VR) 技术将获得关注；随着深度学习，特别是深度强化学习在整个经济领域取得重大进展，人工智能将成为所有组织和经济各个部门的核心；正如 Moven 的首席执行官兼 Augmented 的作者 Brett King 指出的那样：“……社会将受到技术的影响，这些技术将在未来 20 年比过去 250 年更能改变世界。
”这是本文的中心主题。
MIT CSAIL 的一个部分阐述了我们未来旅程的路径；这是一个系列的一部分，将简要介绍通用人工智能 (AGI)，因为在本系列的第 3 部分中将概述获得 AGI 的挑战，以及量子计算和有关医疗保健的更多细节；一小部分将讨论人类通过与脑机接口 (BCI) 相关的 AI 增强自己的能力；需要对世界各地的教育系统进行重大培训和改革，以便在我们过渡到新的数据驱动型经济时最大化收益。
人工智能的简短回顾
人工智能
人工智能涉及开发计算系统的领域，这些系统能够执行人类非常擅长的任务，例如识别物体、识别和理解语音以及在受限环境中进行决策。
人工智能的一些经典方法包括（非详尽列表）搜索算法，如宽度优先、深度优先、迭代深化搜索、A* 算法，以及逻辑领域，包括谓词演算和命题演算。
还开发了局部搜索方法，例如模拟退火、爬山、波束搜索和遗传算法。
机器学习
机器学习被定义为应用统计方法使计算机系统能够从数据中学习以实现最终目标的人工智能领域。
该术语由 Arthur Samuel 于 1959 年引入。
技术示例的非详尽列表包括线性回归、逻辑回归、K-均值、k-最近邻 (kNN)、朴素贝叶斯、支持向量机 (SVM)、决策树, 随机森林, XG Boost, Light Gradient Boosting Machine (LightGBM), CatBoost。
深度学习
深度学习是指具有多个隐藏层的神经网络领域。
这种神经网络通常被称为深度神经网络。
神经网络是受生物学启发的网络，它以分层方式从数据中提取抽象特征。
将在未来十年发挥作用的关键技术包括生成对抗网络 (GAN)、循环神经网络，包括长短期记忆网络 (LSTM)、自注意力(self-attention)（NLP 和可能的时间序列）和胶囊网络（一个正在进行的研究领域）。
本系列的后续部分将更详细地讨论深度强化学习。
进化遗传算法和神经进化领域也将在本系列的未来部分进行更详细的考虑。
联邦学习和差异化隐私的作用也将在以后的文章中考虑。
出于本文的目的，我将考虑人工智能涵盖机器学习和深度学习。
狭义人工智能：机器被设计为执行单个任务并且机器非常擅长执行该特定任务的人工智能领域。
然而，一旦机器经过训练，它就不会泛化到看不见的领域。
这就是我们今天拥有的人工智能形式，例如谷歌翻译。
通用人工智能 (AGI)：一种人工智能形式，可以完成人类可以完成的任何智力任务。
它更有意识，做出的决定类似于人类做出决定的方式。
AGI 在这一刻仍然是一个愿望，对它的到来有各种预测。
它可能会在未来 20 年左右出现，但它面临着与硬件、当今强大机器所需的能源消耗以及解决灾难性记忆损失相关的挑战，即使是当今最先进的深度学习算法也可能会受到影响。
超级智能：是一种在所有领域都超过人类表现的智能形式（由 Nick Bostrom 定义）。
这指的是一般智慧、解决问题和创造力等方面。
人工智能将成为所有组织的核心
麦肯锡出版了一份名为“人工智能前沿的笔记：深度学习的应用和价值（Notes from the AI frontier: Applications and value of Deep Learning，）”的详细而有用的出版物，观察到“我们整理和分析了 19 个行业和 9 个业务职能的 400 多个用例。
他们提供了对特定领域的洞察力深度神经网络可能创造最大价值的领域，这些神经网络与传统分析相比可以产生的增量提升（图 2），以及必须满足的大量数据需求——在数量、种类和速度方面——以实现这一潜力。
”麦肯锡还明确表示，他们的用例库虽然广泛，但并非详尽无遗，并且可能会导致对特定行业潜力的高估或低估，而麦肯锡将继续对其进行完善和补充。
虽然麦肯锡的研究提供了全面而有用的概述，但我相信深度学习的影响将比麦肯锡预测的要大，因为卷积神经网络 (CNN) 等技术将对医疗保健等领域产生重大影响。
仅举几个例子，如保险行业具有零售行业的自动化视觉搜索，以及无需在收银员处付款直到店内使用 Amazon Go 和在银行业务中使用 KYC 进行身份验。
此外，一些用于成功训练具有较小数据集的深度神经网络的技术预计将在未来十年内投入生产，从而使深度学习能够在整个经济中进一步扩展。
这在下面提供的一些新技术的简短回顾部分中进行了处理。
我相信在 2019 年至 2029 年期间，值得重新审视 Andrew Ng 的评论，他说：
“我们需要一个适用于 AI 的金凤花姑娘规则（恰到好处）：”
“太乐观了：深度学习为我们提供了一条通往 AGI 的清晰道路！”
“太悲观了：深度学习有局限性，所以人工智能冬天来了！”
“恰到好处：深度学习不能做所有事情，但会改善无数人的生活并创造巨大的经济增长。”
正如Jason Brownlee在《Deep Learning & Artificial Neural Networks（）》中引用Andrew Ng的工作所述，“随着我们构建更大的神经网络并使用越来越多的数据来训练它们，它们的性能将继续提高。
”这与其他性能趋于稳定的机器学习技术通常是不同的。
”
Source for image above Andrew Ng
如前所述，正在进行大量研究以允许深度学习也成功地训练和扩展较小的数据集。
允许深度神经网络准确训练较小数据的新技术将投入生产
较早的文章“更智能的 AI 和深度学习（Smarter AI & Deep Learning，）”中提供了一个示例，该文章考虑了简化和改进深度神经网络训练的潜力。
它考虑了 MIT CSAIL 的 Jonathan Frankle Michael Carbin 发表的 The Lottery Ticket Hypothesis:Finding Sparse, Trainable Neural Networks 以及 Adam Conner-Simons 在更智能的神经网络训练中提供的有见地的总结。
文章指出，麻省理工学院 CSAIL 项目表明，神经网络包含小 10 倍的“子网络”，它们可以同样好地学习——而且通常更快。
如今，我们生活中几乎所有基于人工智能的产品都依赖于自动学习处理标记数据的“深度神经网络”。
“不过，对于大多数组织和个人来说，深度学习很难进入。
要学习好，神经网络通常必须非常大，并且需要大量数据集。
这个训练过程通常需要多天的训练和昂贵的图形处理单元 (GPU) ) – 有时甚至是定制设计的硬件。
”
但是，如果它们实际上根本不必那么大怎么办？
在一篇新论文中，麻省理工学院计算机科学与人工智能实验室 (CSAIL) 的研究人员表明，神经网络包含的子网络最多可缩小 10 倍，但能够通过训练做出同样准确的预测——有时可以学会这样做甚至比原版还快。
Will Knight 在 MIT Technology Review 上的一篇文章报道说，“两种相互竞争的 AI 方法结合起来，让机器像孩子一样了解世界”。
该文章与题为 The Neuro-Symbolic Learner: Interpreting Scenes, Words, and Sentences form Natural Supervision 的论文相关，是 MIT CSAIL、MIT Brain Computer Science、MIT-IBM Watson AI Lab 和 Google DeepMind 的联合论文。
《技术评论》中的 Will Knight 观察到：
“更实际的是，它还可以开启人工智能的新应用，因为新技术需要的训练数据要少得多。
例如，机器人系统最终可以即时学习，而不是花费大量时间为它们所处的每个独特环境进行训练。
”
“这真的令人兴奋，因为它将让我们摆脱对大量标记数据的依赖，”领导 MIT-IBM Watson AI 实验室的科学家 David Cox 说。
也许 Capsule Networks 也将投入生产。
此外，这将是深度强化学习将对机器人和其他自主系统等领域产生重大影响的时期。
例如，Seth Adler 撰写了“强化学习快速指南”并提供了对制造业影响的示例，其中日本制造商Fanuc “机器人使用深度强化学习从一个盒子中挑选一个设备并将其放入一个容器中。
是否无论成功或失败，它都会记住对象并获得知识并训练自己以极快的速度和精确度完成这项工作。
”未来十年，此类技术将在制造业中变得普遍，并且 GAN 和深度强化学习将更频繁地应用于运输（自动驾驶汽车）和制药行业（药物发现）。
数据科学和机器学习职能将直接向 CEO 汇报
在伦敦 CogX 期间，我参加了麦肯锡公司 Quantum Black (@quantumblack) 的一次演讲，其中指出机器学习/数据科学负责人在企业中的角色正在从统计和编码之外演变为一个数据科学负责人将负责做出与业务相关的判断，在 2020 年代期间，人工智能和数据科学职能将直接归组织首席执行官。
到 2025 年，智能自动化将经历巨大的增长
毕马威的一份报告预测，涵盖人工智能和机器人过程自动化 (RPA) 技术的智能增强业务支出将从 2018 年的 124 亿美元增加到 2025 年的 2320 亿美元。
到 2030 年，人工智能将推动全球经济增长。
普华永道预测，到 2030 年，人工智能对全球经济的潜在贡献将达到 15.7万亿美元，到 2030 年，人工智能对当地经济的 GDP 贡献高达 26%。
AI 无处不在
在边缘处理 AI 工作负载的一个主要优势是，相对于等待来自远程基于云的服务器的查询响应，延迟大大减少。
因此，未来的摄像机、机器人和计算机将能够做出改进和更明智的判断，而不是不断地查询远程云服务器并在做出决定之前等待。
例如，自动驾驶汽车需要实时决定是左转还是右转，而不是等待服务器做出响应。
此外，使用计算机视觉的无人机将通过在设备上使用人工智能来调整自己的飞行路径来提高可靠性。
Jason Compton 在一篇题为“边缘人工智能及其范式改变效应（Edge AI And Its Paradigm-Changing Effects）”的文章中指出，随着传感器在智慧城市中的广泛应用，边缘计算的增长在其中他观察到“设备上的人工智能可以通过使用嵌入式传感器来改善第一响应者的通知时间“在路灯等城市基础设施中，评估背景噪音并确定是否存在紧急情况。
人工智能还可以让交通摄像头通过车牌的光学识别以及图案和颜色匹配来立即识别车辆。
”
这将为急救人员在到达现场之前了解情况节省宝贵的时间。
此外，在边缘采用 AI 将能够立即识别制造设施中业务流程的中断，从而向工厂中的人员提出有关导致问题的原因（例如组件故障）以及如何产生的建议以最好的方式对事件做出反应，以将损失降到最低，并在最快的时间内恢复正常运营。
在此期间，深度强化学习将频繁部署到我们周围的日常活动中。
例如Zhu等人 “无人机辅助车辆网络的深度强化学习（Deep Reinforcement Learning for Unmanned Aerial Vehicle-Assisted Vehicular Networks”，）提出部署无人机（UAV）以补充未来智慧城市的 5G 通信基础设施。
热点容易出现在道路交叉口，车辆之间的有效通信具有挑战性。
无人机可以作为中继器，具有价格低廉、部署方便、视距链接、机动灵活等优点。
Source for Figure above: Zhu et al. Deep Reinforcement Learning for Unmanned Aerial Vehicle-Assisted Vehicular Networks
未完待续
智慧城市，在多远的未来？
文|东篱
移动互联网正在逐渐退化为一块盐碱地，未来将属于人工智能。
小到公司，大到城市，人工智能与万物互联必然改变生活的方方面面。
人以群分的基础已经出现了，未来会按照人的生活轨迹、活动习惯、生活方式去划分，生活环境也将围绕人的生活习惯和个性特征来发生改变。
这是数字化的变革信号。
科尔尼管理咨询公司指出，若将智能网联汽车与庞大的商业生态体系对接，则汽车将进一步成为社联网节点，其关键的区隔点在于把车里的人也纳入到生态中，从而出现C2X（CabintoEverything），商业价值将不再等量齐观。
其中，智慧城市正在曲折中前行着。
2020年5月7日，Alphabet（谷歌）子公司SidewalkLabs宣布放弃多伦多Sidewalk智慧社区项目。
不过，Sidewalk的表示，虽然放弃多伦多项目令人失望和伤心，但是疫情之下，“当前严峻的公共卫生紧急状况，使我们更加强烈感受到重新构想城市对于未来的重要性。”
不远的未来，5G将纵向融合各个领域，VR、机器人、车联网、工业互联、市政物联、智能穿戴、智能家居、智能超标、智慧楼宇……科幻电影中的种种情节即将变为现实。
咨询公司罗兰贝格此前调研发现，越来越多的城市都在通盘设计的基础上逐渐开始建立智能化战略方案(包括综合行动方案及精心设计的实施步骤)。
特别是自2012年起，每年发布的智慧城市战略数目均有大幅度提升。
罗兰贝格大致将智慧城市涵盖的领域分为六大部分，包括政府管理、出行、能源与环境、医疗健康、教育、建筑等。
智慧城市主要领域??图/罗兰贝格
在诸多的智慧城市项目中，谷歌和多伦多的合作令人瞩目。
在2017年10月，加拿大多伦多政府正式宣布将该城市东南部的800英亩土地划给谷歌，交由SidewalkLabs打造一个未来城市。
据透露，在项目启动后的两年半时间里，他们启动了很多创新公司以解决城市交通、新一代基础设施、社区医疗等问题，投资了从智能家居到数字电力等各领域的初创企业，探索打造全电动社区的新思路。
但遗憾的是，今年5月7日，Daniel发表了一篇题为《为什么我们不再跟进多伦多项目–以及SidewalkLabs的下一步计划》（Whywe’renolongerpursuingtheQuaysideproject-andwhat’snextforSidewalkLabs）的文章，宣布正式放弃多伦多的未来城市项目。
“经过反复评估，我们得出结论，继续Quayside项目已经没有意义。
”Daniel在文中表示。
谷歌退缩了，车企则在加速进入，其中有人将未来城市的蓝图画出，并即将落地。
2019年5月，大众汽车（中国）投资有限公司、大众汽车集团（中国）旗下全资子公司逸驾智能科技有限公司，与合肥市人民政府、安徽江淮汽车集团股份有限公司就落地安徽省合肥市的智慧城市项目在西班牙巴塞罗那签订了战略合作框架协议。
今年8月6日，大众汽车集团自动驾驶出行服务试点项目在安徽正式启动。
“数字化、电气化和自动驾驶是大众汽车集团未来发展的核心方向。
”大众汽车集团（中国）董事、大众汽车集团（中国）执行副总裁苏伟铭直言。
在他的计划中，大众汽车将为用户打造整合化的出行服务解决方案，即以电动车提供的自动驾驶服务生态圈（AVMaaS），内涵包括细分的五个层级——自动驾驶系统、电动车平台、确保车队高效运营的精准算法、连接乘客的车联网功能、以及更多的生态圈内容服务。
据悉，在合肥市海恒社区中，大众旗下的奕秒（ezia）车队将行驶在总面积16平方公里的真实交通环境内，包含总里程80公里的全开放道路，连接学校、商超、公园、医院、居民区、工业园等功能辖区，为本地居民开发覆盖多维度的一体化出行选择。
大众自动驾驶车队等在合肥5G示范线开放路段
丰田也没有落后。
2021年，一座未来城市将在富士山下拔地而起。
这座被命名为“WovenCity”的城市，是丰田以互联汽车和自动驾驶纯电动汽车（EV）为中心、所有产品和服务通过互联网链接的“智慧城市”。
它由丰田工厂改造而成，可以让人们居住、工作和研究社会流动性。
另一方面，智慧社区将是智慧城市最重要的落地环节。
据悉，博泰车联网参与的智慧社区项目今年6月率先亮相在上海新天地、淮海路等核心商业区。
“汽车未来绝不是人们想象的场景，会是移动的空间，移动的商业，移动的旅游，移动的社区就业，移动的电力，移动的集市，移动的金融保险等等的形态。
”上海博泰车联网创始人、董事长应宜伦对于车联网在未来社区中的落地应用描述如是，“思考技术问题的同时，更要思考商业模式与社会痛点的解决。
”
具体来说，打造城市移动商业空间就是智能汽车+零售业的新商业模式。
它是以智能汽车为载体的车轮上的移动空间，是社区服务的最后一公里服务，也是搭建在智能汽车上的新零售商业平台。
现在，城市移动商业也正在落地前夜，对于移动商店的落地推进，应宜伦提出“我们希望先和一个社区街道进行一个示范，从最下一级街道社区开始，慢慢落实，逐步推进。”
“城市的智能策略往往都比较局限，缺乏全面性，而且只关注出行、能源、政府管理，而忽视教育、医疗健康和建筑等方面。
”这是许多智慧城市的研究者深入研究之后所发现的问题。
但从另一方面来看，以出行为切入口进行智慧城市的升级改造，或许是更稳妥的方案。
毕竟交通出行是智慧城市不可或缺的一块，甚至是连接各个环节的神经与血管。
原本车是车、路是路，如今要把两者结合起来，车路协同越来越成为业界关注的焦点之一。
车路协同是指采用先进的无线通讯技术，全方位实施车、路、云、人等各方动态实时信息交互，并在全时空动态交通信息采集与融合的基础上，充分实现人、车、路的有效协同。
“现在，人-车-路三个要素结合起来，就是中国的自动驾驶和智能网联的特色。
”中国工程院院士李德毅认为，智能网联可以做出成绩来的地方首先应该是在中国，国内可以尝试在车和路上的各种创新，比如智慧灯杆、智慧路灯和单车智能结合起来，“走出有中国特色的道路”。
目前国内车路协同发展的其中一项就是基于C-V2X技术（基于蜂窝技术的车辆联网通讯）研发出来的车辆与道路基础设施互联（V2I）、车辆与行人互联（V2P）应用。
以福特汽车在无锡的试点为例，C-V2X让车辆、信号灯、交通标识、骑行者和行人的通讯设备实现互联，；配备C-V2X的车辆就像安装了“顺风耳”、“千里眼”，能够使车主准确及时获取前方道路信息状况，提升车辆在视线盲区的感知力，从而降低碰撞风险和改善道路拥堵。
比如，在很多没有时间显示的红绿灯路口，具备C-V2X功能的车辆仪表盘会提示红绿灯所剩时间，甚至提供顺利通行所需的车速。
不仅如此，在很多路口，行人过马路时，司机存在视野盲区，通过车路协同技术，车辆和路端设备共享感知信息，可以让车辆和司机及时发现视野盲区的行人，从而降低事故发生的风险。
福特汽车（中国）副总裁、信息技术及车联网技术负责人侯新海告诉HD汽车商业周刊，今年年底前，基于C-V2X的车路协同功能将预商用，2021年量产首款搭载V2I功能的车型。
车路协同自动驾驶已经迎来了朝霞满天，太阳将很快升起。
早在2019年，中国公路学会自动驾驶工作委员会主任、东南大学-威斯康星大学智能网联交通联合研究院院长冉斌就预计，2020年会是爆发成长的一年。
或许由于疫情等诸多影响，车路协同的热潮尚未全面爆发，但政策正在做着铺垫。
11月2日，国务院办公厅日前印发《新能源汽车产业发展规划（2021－2035年）》（简称“规划”），这不只是纯粹的新能源领域的战略布局，同样涉及到智能网联和车路协同领域。
早在2月24日,国家发改委、中央网信办、工信部等11个部委联合发布《智能汽车创新发展战略》（下称“《战略》”），提出到2025年，中国标准智能汽车的技术创新、产业生态、基础设施、法规标准、产品监管和网络安全体系基本形成，“智能交通系统和智慧城市相关设施建设取得积极进展”备受关注。
在《战略》发布前的两三年，交通运输部就已经开始频繁制定政策，加快中国智慧公路和智能交通的发展。
2018年2月，交通运输部发布《交通运输部办公厅关于加快推进新一代国家交通控制网和智慧公路试点的通知》，基础设施的数字化和路运一体化车路协同是前两个重点方向。
到了2019年7月，交通部印发《数字交通发展规划纲要》，指出要以“数据链”为主线，构建数字化的采集体系、网络化的传输体系和智能化的应用体系，加快交通运输信息化向数字化、网络化、智能化发展。
车路协同这个词汇将是未来很长一段时间内智慧道路建设的高频热词，太阳正在升起。
智慧城市的突破口在智慧交通、车路协同，而城区道路的智慧化改造牵涉的利益方同样不少，因此很多企业将目光瞄准了智慧高速。
虽然放弃了多伦多的智慧城市项目，但在今年8月，Sidewalk专门成立了公司Cavnue，计划在密歇根州的底特律和安娜堡之间建立起一条专供自动驾驶汽车行驶的车道。
据悉，福特汽车等车企也是该项目的创始成员。
智慧走廊假想图
在这方面，中国政府和企业早已入局。
政府是绕不开的，未来大概率还将扮演主导性角色。
毕竟道路有天然垄断性，道路上面的存在物，包括信息基础设施、底层的支撑，芯片再到部件模块，到整机、操作系统、应用，路上存在物的东西只要跟应用沾边，越靠应用的端口越被公路部门掌握。
所以，政府及其下属的交通集团仍旧是智慧高速公路的建设投入的主体和规范标准的制定者。
深圳市金溢科技股份有限公司董事长罗瑞发曾对HD汽车商业周刊表示，“可能底层的东西他不管，但是跟应用结合紧密的东西，交通基础设施的管理部门、交通行业主管部门会发挥更大的作用，甚至主导作用。”
不得不说，目前高速公路的“智慧”是服务于管理者的，也就是各交通部门和管理公司。
因为整个全国的高速公路是一张网，有成千上万的管理者在运营着高速公路，需要利用智能感知、智能控制、智能预警等等先进的技术获得更多、更准确、更及时的数据信息，使管理更高效、更智慧。
短期来看，智慧高速公路的功能主要还是信息的采集和播发，方便交警部门进行交通疏导，但对象不能够仅仅局限于智能网联车辆吗，毕竟产业和愿景是逐步往前走的。
据HD汽车商业周刊了解，在很多的智慧高速解决方案中，手机端也可以接收信息，让非智能网联车一样能够了解路况、充电桩使用、服务区状况等信息。
当然，随着智能网联车辆的普及，更遥远的以后自动驾驶车辆的增加，智慧高速将是一个更具经济价值的场景。
而各类企业则是其中最具创新活力的参与者，也是寻找未来商业模式的探险者。
冉斌就直言，路和车是一体的，而在整体里面最大的两块玩家，一个就是各大汽车制造商，另外一块就是道路和交通系统，此外结合通讯系统等各类的支撑系统，就构成一个完整的智能交通系统。
福特、吉利等车企以及华人运通、图森未来等交通出行公司，阿里巴巴、网络等互联网公司、华为等通信企业，各类玩家都希望参与其中。
2018年，中国的巨头们开始跑步进场。
网络宣布当年年底开源Apollo车路协同方案，阿里巴巴在同年的云栖大会宣布将利用车路协同技术打造全新的“智能高速公路”。
作为通信公司的华为公开表示，六家国内外车企搭载其LTE-V2X车载终端。
而车企也不甘落后，福特同年也宣布首次在无锡的开放道路进行基于蜂窝技术的车辆联网通信（C-V2X）测试。
可以想见，智慧交通系统供应商将掌握行业的话语权，制定其他企业的活动框架，巨头们肯定希望做那个切蛋糕的人，在道路建设由政府等业主方掌控的情况下，公司瞄准的是支撑高速公路这个系统背后的生态。
仅支持车路协同的V2X领域，在中国就有2000亿的市场，背后的生态将是被放大数倍甚至是数十倍的市场，规则制定者分配到最大的蛋糕。
但除了还很遥远的主导权争夺，或许先打造一个生态、建立联盟才是更紧迫的事情。
毕竟单一企业无法制定全面的战略方法，而是需要根据其现有产品组合和能力为具体的活动领域提出个性化解决方案，与合作伙伴一起提供解决方案。
汽车产业未来的生态系统肯定是互联互通的。
包括收费、交通控制、公共事业设备、停车场等各类系统，各种有形和虚拟基础设施的运营商将成为交通服务供应商的业务伙伴。
相较于其他家，阿里的优势在全生态领域，阿里巴巴生态当中的阿里云、AliOS、达摩院、高德、千寻位置等都能给解决方案带来强大的助力，支付宝、淘宝等有助于生活场景的打通。
阿里也拉起了“2038”联盟，合作伙伴涵盖交通部公路院、国家电网、中国联通、一汽集团、上汽荣威、英特尔、福特汽车、神龙汽车、大唐电信集团等各方力量。
在密歇根智慧走廊项目中，Cavnue将与多家汽车厂商、自动驾驶技术公司合作，包括福特、宝马、丰田、Waymo、ArgoAI，共同设立未来通用的自动驾驶汽车道路标准。
原本冷冰冰的道路，因为有了车路协同、云计算等计算的力量以及大数据分析，让它变成了极富想象空间的地方，整个交通的数字化的升级，在为时不久的将来，会产生出更大的经济价值。
基于智慧高速的突破口，相关企业还要重新审视自身战略，既充分利用这一市场潜力，同时打破思维碎片化的陷阱，尤其不能忘记最初的目标：打造一个充满智慧的未来城市。
十大标杆应用场景
探索未来城市生活的十大智慧应用场景1. 智慧家园：打造绿色、健康和智慧的生活环境，智能建筑与家居系统相结合，致力于实现绿色节能和提供安全舒适的生活体验。
2. 智慧社区与园区：利用物联网和云计算技术实现社区智能化，提供高空抛物监测、智慧电梯等服务，提升居民生活质量，简化社区管理和服务。
3. 基础设施升级：通过5G和物联网技术提升城市基础设施，如供水、通信和公共交通，构建高效、互联互通的城市网络。
4. 智慧地下管廊：实现地下管线的信息化和可视化管理，增强城市安全性，优化土地利用，提升城市规划的智慧水平。
5. 数字化道路：利用智慧灯杆和车路协同技术构建全面感知的交通网络，通过实时数据分析和智能管控，创造流畅的出行体验。
6. 智能交通互联：通过车城网实现智慧城市与车辆的无缝连接，智慧路口和车路协同系统优化城市交通，提高治理和服务水平。
7. 智能建造新时代：BIM与智能技术的融合应用于规划设计、施工管理等多个阶段，实现建筑的全面智能化，提高质量与效率，降低风险和成本。
8. 智慧消防守护：利用IoT和AI加强火灾防控，BIM辅助设计，数据共享和预警系统，以及社区消防监控和智能充电桩管理，微型消防站提供持续的指挥调度。
9. 智慧工地革新：三维设计与施工模拟相结合，利用物联网数据挖掘和人工智能与虚拟现实技术的融合，推动智能工地管理进入新阶段。
10. 智慧停车便捷生活：物联网技术驱动的停车管理，提供自动化泊车和导航服务，升级智慧停车服务，实现智能化和人性化的停车体验。
