用大数据预测雾霾，已获得环保部订单的微软是如何做到的？
全球范围里，有超过半数的人类居住在城市之中，城市化的进程也从未停止过。面对越来越庞大的城市，许多事情已经超出了控制：拥堵的交通，严重的空气污染，让人烦躁的噪音等等。没有人真正了解城市中到底发生了什么，也没有人真正了解城市里的居民、住户每天在发生什么样的故事。对于城市管理者来说，他们需要更多的信息化方式来了解动态的城市，知晓正在发生的情况，并即时做出反应。城市计算这门研究正在逐步解决上述的问题。在亚洲研究院主管研究员郑宇的带领下，他和他的团队正在利用城市计算解决各类问题，比如雾霾、噪音、交通拥堵和能耗等问题。尤其是在空气质量分析、监测这一领域里，已经和国内部分政府机构签约，目前预测范围覆盖了全国300多个城市。所谓城市计算指的是计算机以城市为背景，跟城市规划、交通、能源、环境、社会学和经济等学科融合的新兴领域。更具体的说，城市计算是一个通过不断获取、整合和分析城市中多种异构大数据来解决城市所面临的挑战（如环境恶化、交通拥堵、能耗增加、规划落后等）的过程。用大数据预测雾霾日，美国计算机学会（ACM）网站公布了2016年该学会在全球范围内评选出的32名杰出科学家，郑宇是入选的两名中国大陆科学家之一。不仅如此，郑宇还是2013年美国《麻省理工科技评论》（MIT Technology Review）评选出的35个35岁以下的全球杰出青年创新者之一。他还是人工智能领域国际顶尖学术期刊ACM Transactions on Intelligent Systems and Technology的主编 ，也是到目前为止ACM/IEEE 顶尖学术期刊里唯一在大陆获得博士学位的主编。微软亚洲研究院主管研究员郑宇据郑宇介绍，城市计算包括城市感知及数据捕获、数据管理、城市数据分析、服务提供四个环节。与自然语言分析和图像处理等“单数据单任务”系统相比，城市计算是一个“多数据多任务”的系统。城市计算中的任务涵盖改进城市规划、缓解交通拥堵、保护自然环境、减少能源消耗等等。“城市计算最后主要能帮助我们解决3个问题，即理解问题的现状、预测未来和考究历史。以空气质量为例，我们可以根据有限的空气监测站点给出的数据，算出城市每个角落的空气质量分布，了解清楚现状；也可以通过数据预测未来。当然也可以通过这些数据，分析历史：雾霾产生的原因是什么？”郑宇在接受澎湃新闻（www.thepaper.cn）专访时说。目前，微软在利用城市计算预测空气质量上，已推出Urban Air系统，通过大数据来监测和预报细粒度空气质量，该服务覆盖了中国的300多个城市，并被中国环境保护部采用。同时，微软也已经和部分其他中国政府机构签约，为不同的城市和地区提供所需的服务。该技术可以对京津冀、长三角、珠三角、成渝城市群以及单独的城市进行未来48小时的空气质量预测。那具体是如何做到的？首先雾霾的大数据主要包括当前空气质量数据、气象条件、未来天气预报3类数据。在北京共有35个空气质量监测点，外加上美国大使馆的一个监测点，共36个。郑宇介绍，要预测一个地方的空气质量，并不是指单纯地只看这个地方本地的数据，而且要考虑到周边地区的空气及其他因素，比如空气质量站点数据、交通流数据、气象数据、厂矿数据、人口流动数据、路网结构等。与传统模拟空气质量不同，大数据预测空气质量依靠的是基于多源数据融合的机器学习方法，也就是说，空气质量的预测不仅仅看空气质量数据，还要看与之相关的气象数据、交通流量数据、厂矿数据、城市路网结构等不同领域的数据，不同领域的数据互相叠加，相互补强，从而预测空气质量状况。“预测的准确率，我们现在已经做到北京未来6个小时的准确率达到了75%，在深圳和广州做到了80%。未来48个小时的预测准确率达到50%。大家不要小看50%的准确率，它其实已经非常高了。相比之下，天气预报24小时的准确率只有40%。”郑宇说。预测未来空气质量情况，给在城市生活的居民出行带来重要的提示信息，除了与环保部的合作外，微软的空气质量监测系统Urban Air还为在2015年于福州举办的第一届全国青运会的空气质量保障工作中提供了技术支持。另外一个科技巨头也推出了类似的服务。IBM与北京市环保局共同创办了“联合环境创新中心”，使得政府官员可以在最恶劣的情况下更好地制定减排计划。IBM还与张家口市签订了协议，在冬奥会之前作出一些前期规划和应对方案。除了政府部门，城市计算还能帮助城市居民规划出行安排。如果你约3-5个好友一起周末踢球，你就可以根据预测给出的空气质量情况进行选择。在采访的过程中，郑宇还向澎湃新闻（www.thepaper.cn）解释了为什么中国政府部门给出的空气质量数据与美国大使馆的数据不同。“美国用的是自己站点的读数。其实两者的测量原理都是一样的。美国大使馆公布的是实时的PM2.5浓度，以及根据这个浓度换算的AQI（air quality index）值。中国政府的测点也公布了实时浓度，但发布的AQI是根据过去24小时的平均浓度。所以两者之间换算方法不一样，导致AQI看上去不一致。但实时浓度值其实是一致的，有时候中国政府公布的污染物浓度还会比美国大使馆公布的高。”郑宇说。用大数据解决美国纽约的噪音问题 城市化发展进程中，除了有空气污染问题，噪音问题同样值得关注。被誉为“世界中心”的纽约，噪音问题尤为严重。已经有研究证明，人如果长时间处在噪音环境下，会对人的血压、记忆和睡眠等都造成影响。“用传统的方面解决噪音问题是非常困难的，因为传统技术通过撞击传感器来监测噪音。但噪音是声音上的变化，在时间和空间上的反应非常剧烈，并且可能是一瞬就消逝了。而另一个原因是，传感器并不能让你知道噪音污染的原因。”郑宇告诉澎湃新闻。如果想要对噪音进行监测，郑宇认为需要在100平方米的范围内，甚至更小的区域内装一个传感器。那整个纽约市可能需要装约100万个传感器。这既不可行，而且要花费的人工管理成本也很大。其次，对于噪音的定义和人的感受有着非常紧密的联系。白天时间里，人对噪音的容忍程度和夜里会有明显地区别。这样一来，在城市计算中，就需要考虑人的感受。郑宇给出的解决方法是根据美国人工投诉热线311，通过电话记录人们投诉的原因和地点，把人变成噪音监测的传感器。这样就能为噪音给出准确的定义和分析，政府也能及时给出限制措施。除此之外，郑宇还在用城市计算预测城市人流，为城市大型活动的人流管控提供政策服务。目前，微软已经和贵阳市共同做了研究项目。利用出租车的数据，可以知道每一平方公里内，有多少出租车进入和有多少出租车驶出。可以让政府部门提前2-3小时进行备案，疏导人流，防患于未然。“人流量控制其实在很多地方都非常需要，比如机场、地铁站等。它能真正降低事故发生的概率。但预测人类的行为其实是非常困难的，因为当你有重大事件或活动发生的时候，很远地方的人也会赶来参加。这就要求建立许多相关性，融合许多的数据。”郑宇说。他还举了一个简单的例子，比如城市上班族出行的早高峰时间，会随着天气的变化有所改变，那在预测人流量时就不能只考虑一个因素。未来，在人工智能、深度学习等算法的支持下，城市计算给大众带来的惊喜会更多，但郑宇也向澎湃新闻（www.thepaper.cn）介绍了这门学科遇到的挑战。首先，数据的获取。虽然并不是数据越多，对于城市计算就越有帮助。但如何更准确有效地获取相关数据，还是值得思考的问题。其次，数据融合。即打破各类数据的壁垒，让来自不同行业、领域的数据进行融合。最后，还要向各个行业的专家进行学习，进行对比借鉴。“有时候我们需要先用自己的能力证实一下，即你能做出东西来，并展示给其他人看。在与行业对接时，还需要用他们的语言把问题讲清楚，别人才会接受你。别人接受你之后，才有可能真的落地并真正推动行业进步。”郑宇对澎湃新闻说。推荐：上线至今销量破60000份！余承东邀你一起分享企鹅智酷年度白皮书。微信搜索关注zhikulive，成为最早看清2017趋势的人。
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Copyright & 1998 - 2018 Tencent. All Rights Reserved关于雾霾的这些大数据，你知道多少？关于雾霾的这些大数据，你知道多少？活出精彩App百家号这张图片是去年年底拍的，那天北京发布最高等级雾霾红色警报，PM2.5污染指数超过500爆表，路两旁原本是整齐划一的8层小楼建筑，早上8点左右的光景，看不清百米之外的车辆。今年的雾霾季再度来临。11月4日，北京发布霾和大雾橙色预警，今天，再次发布橙色预警，中小学幼儿园停止户外活动，建筑垃圾车、渣土车等停驶。这是仅次于最高级别红色预警的级别。从网上搜了搜全国的空气质量，几大城市都不容乐观。雾霾肆虐早已不是新鲜事，第一次听闻时人们如临大敌，在雾霾被国家减灾办列为自然灾害后，我们似乎更加默许了它的存在。最近，世界卫生组织（WHO）发布了最新的全球空气污染报告（附带交互式地图）。图是根据空气中细颗粒物--PM2.5的浓度来绘制的。绿色表示PM2.5 含量在10μg/m以下，污染最轻。深红色则表示含量在70μg/m以上，污染最严重。我们生活的这片土地一片绯红、触目惊心。这样的环境逼着人们不得不对自己的生活做出改变。那些一开始可能并不适应的微小改变正在沉淀、固化、并慢慢习以为常。Live with haze成为中国人的日常，并引起了一些蝴蝶效应。郭小静|35岁坐标：北京职业：时尚杂志生活编辑因为七点半要送孩子上学，郭小静六点准时出门晨跑。关掉闹钟第一步，是打开app查看当日空气污染指数，“只要AQI在80以下，就跟中彩票一样开心，飞速换衣穿鞋下楼，经常是刚跑完，AQI就上来了，猛吸一口都呛嗓子。”供暖开始后，这样的机会越来越少，她只能在开着逸新净化器的房间跳“pump it up”。不要觉得郭小静太惜命，事实证明，她的顾虑和选择是非常正确的。PM2.5指数到500时，毫无防备地走在室外就相当于吸烟，而跑步时吸入的空气量是走路的3-5倍。今年2月，2016高雄国际马拉松上，一名53岁的郭姓男子休克昏倒。所幸现场救护及时，通过电击的方式让他恢复了心跳和意识。那一天，高雄环保署公布的PM2.5指标已经达到紫爆阶段，医生说“这种情况下还去跑步，就是在慢性自杀。”靠天吃饭的时代过去了，但是看天出行的日子到来了。无论是天真无知的幼儿、壮实勇猛的青年还是渐入夕阳的老人，只要你生活在这穹顶之下，你就不得不适应新的生存环境。最显而易见、直截了当的方式，是躲避。李学津|28岁坐标：上海职业：幼儿园老师空气污染指数达到200以上，李学津的手机会收到教委发来的通知：“今天不宜进行幼儿户外活动”。李老师说，“由于雾霾天气的增多，从去年开始，有家长会到幼儿园来监督，看看我们是否雾霾天还放孩子出来。”在这之后，所有幼师的教案中大大增加了室内活动的内容，“在连着几天都是雾霾的时候，得想想做什么游戏才能让孩子们开心，又能达到锻炼的目的。”可待在室内，也不是万全之策。因为室内的PM2.5指数，也并不比室外低多少。中国建筑科学研究院的工程师通过多次实地测量研究发现，如果你不开窗，不抽烟，不做饭，此时室内的PM2.5的浓度一般比室外低30%左右。但是一旦开炉做饭，或有人进出房间，或开空调取暖，或有搬入新的家具，这个数值就会急速飞升。而另一组检测数据显示，密闭空间内长时间的积累，会导致部分家庭室内PM2.5浓度值比室外还高。实验的一户人家连续几天紧缩门窗，测量的结果出乎意料，室外的PM2.5浓度为 230μg/m3，而室内却达到了474μg/m3。“我们是上海市一级一类幼儿园，每个教室都安装了净化器，并且每三个月更换一次滤网。”李学津老师告诉小安，“秋冬季本来就是幼儿高发病期，室内空气尤其需要洁净，否则交叉传染的话，就得倒下一大片。”面对“十面霾伏”的环境我们无力改变，唯一能做的是防护。室内购置空气净化器，出门必备口罩成了雾霾城市居民的钢需与日常。据统计，自2013年雾霾初露头角以来，全民开始有意识地为雾霾埋单。全国淘友们每年为雾霾花掉8.7亿元，共下单450万次。网购数据显示，2013年淘宝、天猫平台上的口罩销量同比增长180%，最早打出防PM2.5旗号的品牌绿盾连续两年成为民用口罩销量冠军。华北地区指数明显高于其他区域数据来源：中国环境监测总站李欣沐 |35岁坐标：成都职业：自营业店主欣沐一直以来都是个活得精致且讲究的姑娘，屯进口的姨妈巾，买最先进的美容仪，但是这一年来，她把更多的精力花在了如何挑选优质防霾口罩上。 “我惜命还爱脸。雾霾天过去，脸上马上长包起疹子，戴口罩稍微好点儿。目前市面上最先进、最火爆的口罩，我全买了。每个包里放一个，一变天就戴上。”在这一点上，她从来不吝啬花钱。家里的新风系统花了近十万，每个房间各一台空气净化器又是一笔不小的开支。她还想去空气质量优良的海滨城市买一套房，并且得到了周遭朋友的一致认可，一群人甚至到了组团去当地考察的地步。有人也会质疑，“这么兴师动众，至于吗？”她一脸的波澜不惊，却异常坚定地说：“这不是消费，这是救命。连成都这种来了就不想走的城市都已经沦陷，你喊我杂个办？”网易家居上海报道：“2014年中国空气净化器市场规模已近100亿人民币，居全球首位，未来5年，空气净化器的市场容量将以每年30%的速度增长”。如果只是对健康有一定影响，那么防霾可能只是一部分人“精致生活”的行为；但是，雾霾如今上升到如此举足轻重的地位，成了全民行为，那足以说明雾霾的危害有多大——雾霾致命。■去年国际癌症研究机构（IARC）已把大气颗粒物（PM2.5）认定为一种确认的人类致癌物。■据北京市肿瘤防治办公室专家透露，10年间，北京市肺癌的发病率约增长了43%，肺癌的发病年龄趋于年轻化；■中国首个评估PM2.5长期暴露对公众健康所产生影响的研究报告指出，大气PM2.5污染导致全国31座省会城市、直辖市中25.7万人超额死亡，■据WHO官方文件表示，随着空气质量下降，中风、心脏病、肺癌、气管炎、各种呼吸道疾病（比如哮喘）发病几率会大大增加。空气污染变成人类早死的第四个重要因素。每十个死亡的人中，就有一个死于空气污染。在这样的环境下，人人自危。从雾霾初露头角时，就有正襟危坐的专业学者，在权威平台谈调论作分析；后来情况一步步恶化，连红极一时的社会公知，都自掏腰包整理雾霾公益片给群众讲道理做科普。而社交平台上群情激昂的网友吐槽从未停过，自媒体的时代，人人都有机会吐露见闻和心声。鲁迅先生总结说大部分人都愿意调和、折中、妥协。你说屋子太暗想开窗，大家一定不允许的。但如果你主张拆掉屋顶，他们就会来调和，愿意开窗了。可是生命只有一次，最基本的生存底线，不容商榷；生活是自己的，绝不能因为雾霾成为常态就真的见怪不怪。人人都在讨论雾霾有什么用？如果你知道现在的雾霾有多严重，你绝不只是刷刷屏幕前的科普节目，上社交网络吐个槽那么简单。原本享受蓝天白云是该有的福利，现在却成了奢望。我们自嘲人肉吸尘器，一笑而过之后，心中是怎样的无奈与厌恶。空气之于所有人都是赖以生存的基础，躲不开避不了。尽管现在各项空气治理法案纷纷出台，但是从落地执行到真正奇效，这条抗霾之路，道阻且长。与其坐等环境改善，不如默默按下空气净化器的开关，先保证自己周围的几平方米空气不足以致癌致死。只要雾霾一天不消除，我们这根弦就一天不能放松。本文仅代表作者观点，不代表百度立场。系作者授权百家号发表，未经许可不得转载。活出精彩App百家号最近更新：简介:活出精彩人生是我的追求！作者最新文章相关文章没有开玩笑，大数据发现，最大雾霾天，很多人去医院了
雾霾就像小孩子闹脾气一样说来就来，让人无端生出一种无力感与挫败感，抱怨没有用，调侃没有用，讨论也没有用，就像一个无解的困局。这一次，雾霾更是来势汹汹，超七分之一国土“沦陷”。
12月16日-21日，这一波雾霾有多严重呢，先来看看雾霾污染分布图：
12月20日雾霾污染分布图，来源：中国天气网
都知道雾霾会影响生活，但雾霾到底如何影响了我们的生活，似乎没几个人说得清。通过滴滴大数据，我们来看看人们的出行有何变化。
本次红色预警期间有三天为工作日，早晚高峰选择打车的人高于平常，并且更为集中，经历过一次次雾霾的“洗礼”，人们应对起来更有经验了，尽可能减少在雾霾中的暴露时间。
雾霾天人们的出行与往常比有哪些变化呢？通过滴滴大数据可以发现，去医院的人显著增多，增长13.5%，打车上班的人也变多了；而去往购物、休闲娱乐场所和学校的人大幅下降。
我们选取了本次污染最重的华北地区，来看看去往医院的情况。雾霾发生后，本周一去往医院最多的城市为天津、石家庄、郑州和保定，增幅在18%以上，其中石家庄一度污染爆表，突破1000。
再具体看，看病人数增幅最大的医院为天津第三中心医院，其次为石家庄儿童医院，挂号大厅人满为患，多数都为家长带着孩子来看病。
12月份以来，雾霾陆陆续续发生，受污染严重的华北地区每周一去往医院比例最高，周末最少，但第三个周末比第一个周末高16.3%。
此次雾霾重污染期间，不仅去医院的人更多了，到达医院的时间也更早了 ，本周一（19日）高峰时间出现在9点，而污染不那么严重的上周去往医院高峰在11点，由此可见，污染越严重，人们去医院越早。
与去年第一次雾霾红色预警期间相比，今年受影响人群更大，去往医院的人数增加了4.4%，与上一波雾霾天受污染最重的成都、重庆、长沙等南方城市相比，北方打车去往医院人数增加了6.4%。
在重雾霾期间，多个城市采取小汽车单双限行措施，少了一半的车在路上跑，北京的车速提升了12.6%，其次为邯郸、天津。
因为雾霾，城市平常的高速运转放缓了一些，人们的快递延误了，菜鸟网络初步计算，可能延迟的包裹将达到万；机场发布延误红色预警提示，大量进出港航班取消；停课的中小学今年采取了直播的方法，让孩子们在家里学习……工厂停工，高速封路，连接人们生活的方方面面也放缓了。
这几天，有人到北京雾霾源头地迁安看了看，有人航拍下了高空中的滚滚霾团，有人为大家普及雾霾天上中下三种对策，但人们面对天气变化的无力感依然在，因为看不到短时间内问题得到解决的可能性。
据说，迎接今天的冬至，再熬过半个黑夜，冷空气终于千盼万盼而来，雾霾将逐渐减弱消散。明天（22日）一早醒来，就能迎来久违的蓝天，想想真是让人喜极而泣！
今天，来说说雾霾这几天你是怎么度过的，对你的生活有哪些影响？
2017年要到了，再来说说你有哪些愿望，没准无所不能的小编会帮你实现呢。
截止时间，12月23号12：00。
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全球范围里，有超过半数的人类居住在城市之中，城市化的进程也从未停止过。面对越来越庞大的城市，许多事情已经超出了控制：拥堵的交通，严重的空气污染，让人烦躁的噪音等等。
没有人真正了解城市中到底发生了什么，也没有人真正了解城市里的居民、住户每天在发生什么样的故事。对于城市管理者来说，他们需要更多的信息化方式来了解动态的城市，知晓正在发生的情况，并即时做出反应。
城市计算这门研究正在逐步解决上述的问题。在微软亚洲研究院主管研究员郑宇的带领下，他和他的团队正在利用城市计算解决各类问题，比如雾霾、噪音、交通拥堵和能耗等问题。尤其是在空气质量分析、监测这一领域里，已经和国内部分政府机构签约，目前预测范围覆盖了全国300多个城市。
所谓城市计算指的是计算机科学以城市为背景，跟城市规划、交通、能源、环境、社会学和经济等学科融合的新兴领域。更具体的说，城市计算是一个通过不断获取、整合和分析城市中多种异构大数据来解决城市所面临的挑战（如环境恶化、交通拥堵、能耗增加、规划落后等）的过程。
用大数据预测雾霾
日，计算机学会（ACM）网站公布了2016年该学会在全球范围内评选出的32名杰出科学家，郑宇是入选的两名大陆科学家之一。不仅如此，郑宇还是2013年美国《麻省理工科技评论》（MIT Technology Review）评选出的35个35岁以下的全球杰出青年创新者之一。他还是人工智能领域国际顶尖学术期刊ACM Transactions on Intelligent Systems and Technology的主编 ，也是到目前为止ACM/IEEE 顶尖学术期刊里唯一在大陆获得博士学位的主编。
微软亚洲研究院主管研究员郑宇
据郑宇介绍，城市计算包括城市感知及数据捕获、数据管理、城市数据分析、服务提供四个环节。与自然语言分析和图像处理等“单数据单任务”系统相比，城市计算是一个“多数据多任务”的系统。城市计算中的任务涵盖改进城市规划、缓解交通拥堵、保护自然环境、减少能源消耗等等。
“城市计算最后主要能帮助我们解决3个问题，即理解问题的现状、预测未来和考究历史。以空气质量为例，我们可以根据有限的空气监测站点给出的数据，算出城市每个角落的空气质量分布，了解清楚现状；也可以通过数据预测未来。当然也可以通过这些数据，分析历史：雾霾产生的原因是什么？”郑宇在接受澎湃新闻（www.thepaper.cn）专访时说。
目前，微软在利用城市计算预测空气质量上，已推出Urban Air系统，通过大数据来监测和预报细粒度空气质量，该服务覆盖了中国的300多个城市，并被中国环境保护部采用。同时，微软也已经和部分其他中国政府机构签约，为不同的城市和地区提供所需的服务。该技术可以对京津冀、长三角、珠三角、成渝城市群以及单独的城市进行未来48小时的空气质量预测。那具体是如何做到的？
首先雾霾的大数据主要包括当前空气质量数据、气象条件、未来天气预报3类数据。在北京共有35个空气质量监测点，外加上美国大使馆的一个监测点，共36个。
郑宇介绍，要预测一个地方的空气质量，并不是指单纯地只看这个地方本地的数据，而且要考虑到周边地区的空气及其他因素，比如空气质量站点数据、交通流数据、气象数据、厂矿数据、人口流动数据、路网结构等。
与传统模拟空气质量不同，大数据预测空气质量依靠的是基于多源数据融合的机器学习方法，也就是说，空气质量的预测不仅仅看空气质量数据，还要看与之相关的气象数据、交通流量数据、厂矿数据、城市路网结构等不同领域的数据，不同领域的数据互相叠加，相互补强，从而预测空气质量状况。
“预测的准确率，我们现在已经做到北京未来6个小时的准确率达到了75%，在深圳和广州做到了80%。未来48个小时的预测准确率达到50%。大家不要小看50%的准确率，它其实已经非常高了。相比之下，天气预报24小时的准确率只有40%。”郑宇说。
预测未来空气质量情况，给在城市生活的居民出行带来重要的提示信息，除了与环保部的合作外，微软的空气质量监测系统Urban Air还为在2015年于福州举办的第一届全国青运会的空气质量保障工作中提供了技术支持。另外一个科技巨头IBM也推出了类似的服务。IBM与北京市环保局共同创办了“联合环境创新中心”，使得政府官员可以在最恶劣的情况下更好地制定减排计划。IBM还与张家口市签订了协议，在冬奥会之前作出一些前期规划和应对方案。
除了政府部门，城市计算还能帮助城市居民规划出行安排。如果你约3-5个好友一起周末踢球，你就可以根据预测给出的空气质量情况进行选择。
在采访的过程中，郑宇还向澎湃新闻（www.thepaper.cn）解释了为什么中国政府部门给出的空气质量数据与美国大使馆的数据不同。
“美国用的是自己站点的读数。其实两者的测量原理都是一样的。美国大使馆公布的是实时的PM2.5浓度，以及根据这个浓度换算的AQI（air quality index）值。中国政府的测点也公布了实时浓度，但发布的AQI是根据过去24小时的平均浓度。所以两者之间换算方法不一样，导致AQI看上去不一致。但实时浓度值其实是一致的，有时候中国政府公布的污染物浓度还会比美国大使馆公布的高。”郑宇说。
用大数据解决美国纽约的噪音问题
城市化发展进程中，除了有空气污染问题，噪音问题同样值得关注。被誉为“世界中心”的纽约，噪音问题尤为严重。已经有研究证明，人如果长时间处在噪音环境下，会对人的血压、记忆和睡眠等都造成影响。
“用传统的方面解决噪音问题是非常困难的，因为传统技术通过撞击传感器来监测噪音。但噪音是声音上的变化，在时间和空间上的反应非常剧烈，并且可能是一瞬就消逝了。而另一个原因是，传感器并不能让你知道噪音污染的原因。”郑宇告诉澎湃新闻。
如果想要对噪音进行监测，郑宇认为需要在100平方米的范围内，甚至更小的区域内装一个传感器。那整个纽约市可能需要装约100万个传感器。这既不可行，而且要花费的人工管理成本也很大。其次，对于噪音的定义和人的感受有着非常紧密的联系。白天时间里，人对噪音的容忍程度和夜里会有明显地区别。
这样一来，在城市计算中，就需要考虑人的感受。郑宇给出的解决方法是根据美国人工投诉热线311，通过电话记录人们投诉的原因和地点，把人变成噪音监测的传感器。这样就能为噪音给出准确的定义和分析，政府也能及时给出限制措施。
除此之外，郑宇还在用城市计算预测城市人流，为城市大型活动的人流管控提供政策服务。目前，微软已经和贵阳市共同做了研究项目。利用出租车的数据，可以知道每一平方公里内，有多少出租车进入和有多少出租车驶出。可以让政府部门提前2-3小时进行备案，疏导人流，防患于未然。
“人流量控制其实在很多地方都非常需要，比如机场、地铁站等。它能真正降低事故发生的概率。但预测人类的行为其实是非常困难的，因为当你有重大事件或活动发生的时候，很远地方的人也会赶来参加。这就要求建立许多相关性，融合许多的数据。”郑宇说。他还举了一个简单的例子，比如城市上班族出行的早高峰时间，会随着天气的变化有所改变，那在预测人流量时就不能只考虑一个因素。
未来，在人工智能、深度学习等算法的支持下，城市计算给大众带来的惊喜会更多，但郑宇也向澎湃新闻（www.thepaper.cn）介绍了这门学科遇到的挑战。首先，数据的获取。虽然并不是数据越多，对于城市计算就越有帮助。但如何更准确有效地获取相关数据，还是值得思考的问题。其次，数据融合。即打破各类数据的壁垒，让来自不同行业、领域的数据进行融合。最后，还要向各个行业的专家进行学习，进行对比借鉴。
“有时候我们需要先用自己的能力证实一下，即你能做出东西来，并展示给其他人看。在与行业对接时，还需要用他们的语言把问题讲清楚，别人才会接受你。别人接受你之后，才有可能真的落地并真正推动行业进步。”郑宇对澎湃新闻说。
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