在5月10日举办的新加坡·南京国际人工智能高峰论坛上，新加坡·南京生态科技岛发布人工智能八大应用场景及四大项目，以此探索市场化建设智慧城市新模式。通过与新加坡合作，南京的人工智能发展有望再上台阶。
在全国人工智能版图上已经占有一席之地的南京，如今正在加速布局，而其中的爆发点或许就在长江中的新加坡·南京生态科技岛（简称：南京生态科技岛）。
5月10日，新加坡·南京国际人工智能高峰论坛在南京生态科技岛举办。算力智库在论坛现场注意到，本届论坛的亮点之一是南京生态科技岛人工智能八大应用场景（简称：八大场景）及四大项目的发布。
根据规划，生态科技岛将利用人工智能技术实现岛屿的智能化升级，重点打造智慧生态、智慧交通、智慧社区、智慧园区、智慧教育、智慧旅游、智慧安防、智慧政务等八大场景，并向全球征集解决方案。
同时，随着新加坡启源科技创新中心、新加坡南洋理工大学智慧教育平台、明略科技（南京）智慧城市暨人工智能研究院、音乐云课堂华东区总部等重点项目的签约，将为生态科技岛智慧产业生态的发展筑牢基础。
1 市场化模式探索人工智能场景落地
南京生态科技岛经济开发区管委会副主任、经济发展局局长杨建中在发布仪式后接受算力智库采访时表示：“这次发布八大场景，是希望全球掌握最新技术、能够满足场景需求的企业来提供最优的解决方案。当然，人工智能场景很多，八大场景只是首批发布的场景。”
他希望，八大场景在年底前初见成效，实现部分部署，让公众能实际感受。在八大场景中，他相信智慧交通和智慧生态将会走在前列。
杨建中强调，对于这些场景，不同厂商会有不同解决方案，对科技岛而言需要找到最合适的方案，不仅在于技术，也在于商业模式需，而且要可推广可复制。
其中，可复制的标准就是要模式创新，技术先进以及具有扩展性。当然，推广与复制也不局限于南京生态科技岛本身。
杨建中务实地告诉算力智库，科技岛产业空间小，无法承载和构建大规模全产业链。但规模小恰恰更适合做示范，因为大面积推广的试错成本太高。在小空间内探索形成可复制可推广的经验，先行先试、再筛选、再大规模复制。
“我们希望把科技岛打造成为人工智能技术和应用场景深度融合解决方案的策源地，最终希望科技岛可以提供各类人工智能解决方案，这也是科技岛的重要示范核心。”
以明略科技为例，该公司是人工智能技术层和应用层的龙头企业和独角兽，其在南京生态科技岛的设计研发机构并不只是服务于科技岛本身的应用场景，最终都是为了形成可复制可推广的先进经验。
南京生态科技岛经济开发区管委会副主任、经济发展局局长杨建中
据算力智库了解，南京生态科技岛定位为建设成为全球有影响力的人工智能研发设计和应用示范区。本次发布的八大场景正是面向其应用示范定位，而四大项目则面向研发设计。
据杨建中介绍，相关项目不仅将得到科技岛的服务与支持，同时也可享有建邺区层面的支持。建邺区作为江苏省的省级创新集聚区和长三角北翼金融中心，还可为“上岛”的人工智能企业提供更多金融服务。
“传统智慧城市建设模式都是政府主导来做项目建设，而我们希望探索市场化模式，更有利于长期长远发展，是开放式、成长式的持续过程”，杨建中说道。
据悉，南京生态科技岛是新加坡—江苏合作理事会框架下的旗舰项目，也是南京对外经济技术合作中规模最大的一个整体合作项目。
南京生态科技岛已先后吸引了科大讯飞华东区域中心、腾讯云启（南京）创新基地、中国人工智能学会会员服务中心（江苏站）、新加坡创业行动社群（ACE）南京国际中心等一批海内外人工智能领军企业及研发机构落户。
2 智慧城市并非数据与技术的堆砌
本届论坛以“赋能城市智慧，打造中新智慧城市示范区”为主题。新加坡智慧城市领域和中国信息产业及人工智能领域的政府代表、专家教授、领军企业家代表等深入交流探索了智慧城市领域的研究和发展。
工业和信息化部原副部长、北京大学教授杨学山指出，目前中国有超过1000个行政实体在推进智慧城市建设，每年投入的金额数以千亿。尽管智慧城市建设取得了不少进步，但也必须看到有一些规划还不够科学，一些项目仍不接地气，一些模式尚不可持续。
这其中的原因可以归集为两个认识问题：一是智慧城市的智慧究竟是什么，二是数字如何与城市发展结合。
杨学山直言，智慧并不是贴标签，即不是利用了最新的网络技术或数据资源，就能称为智慧。智慧城市是聪明的人做聪明的决策，聪明地使用工具，而不是工具本身是否最先进。
比如，当前有许多城市都在规划建设大数据中心和云计算中心，但这完全不代表资源已经被有效利用，价值已经被充分发挥。智慧城市包涵了城市发展的各个方面，并非技术标签，更不是特定的计算。
对于数字与城市发展的结合，杨学山表示，这并非智慧城市独有的特性，早在智慧城市概念之前，人们的生活已经数字化了。但智慧城市的出现意味着使用数字的工具，数字的处理方式和管理模式将发生变化。
他认为，智慧城市基于城市大数据，城市大数据则基于各项事务的小数据，没有高质量的小数据，也就没有高质量的大数据，也就没有城市大脑。因此，围绕城市发展的具体目标建设高质量的小数据是当务之急。
杨学山的这一观点与新加坡科技研究局资讯通信研究院数据分析研究所所长李晓黎的看法不谋而合。李晓黎认为，作为建设智慧城市的重要技术之一，人工智能已经在大数据的支撑下产生出了很多精确的算法模型。但在许多现实场景中，人工智能要分析的却是小数据。
以欺诈分析或地铁故障分析为例，当这些情况发生时，往往数据量很小。如何在小数据情况下建立算法模型，通过对小数据的分析产生大数据，再用大数据来产生精确模型，是非常关键的，因此小数据往往更重要也更具挑战性。
此外，众多专家还一致强调了在智慧城市中“人”作为主体的重要性。
国家智慧城市标准化总体组秘书长刘棠丽在圆桌讨论环节表示，智慧城市的终极目标除了让城市运转效率提升以外，还要能够让百姓能够真正体验到，满意度不断提高。因此她认为，需要有一整套评价体系，像给人做体检一样给智慧城市建立健康档案，确保其高效运转，不断迭代。
英伟达全球副总裁潘迪（Ashok Pandey）也表示，近20年来人们对于城市的发展提出了许多概念，从数字城市到网络城市，再到智慧城市乃至人工智能城市，尽管名称不同，但目的都是为了建立以人为本的和谐社会。
“新科技不断涌现，但最终都是为人服务。现在人们可能更多强调自然与人的和谐，但未来可能就是自然、人与机器的和谐。”
