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从这上面，我们跟以前的方法进行比较，提升了多少呢？传统方法按照空气动力学和天气预报的方法，精度大概60%左右。我们通过大数据和人工智能的方法，结合了很多看似不相关或者弱相关数据，把精度足足提高了20%。60%的精度在行业里面20多年没有被突破，而我们现在把精度提高到80%，这个技术已经覆盖了中国300多个城市，不光是一个精准度提高，也是对政府决策、节约资金、指导人们生活的重要支持。

综合“今日美国”、《世界日报》等当地媒体报道，芝加哥河滨警察局表示，他们最近收到了多起目击“僵尸浣熊”的报告。虽然称作是“僵尸”，但这些浣熊实际上感染了一种病毒性疾病，他们的症状包括依靠后腿行走、走路时摇晃或是摔倒、会接近人或宠物、露出牙齿，并有一双因疾病而看上去“发光的绿眼睛”。

在平台之上，我们有很多垂直领域的产品，从我们的交通到能耗、到环境、到公安、到文旅，每一块都有很多的子产品，这是按垂直条件来分的。同时，我们有一个跨多个垂直领域的综合性产品叫城市画像。大家都听过个人画像，就是用不同的数据维度来描述各种属性，其实一个城市也需要画像，我们从交通、环境、能耗、公安来看待这个城市的现状并且去预知他的未来，所以城市画像是跨各个领域的一个综合的产品。

第一，数据标准化。城市的数据种类纷繁复杂，那么看起来可能有几万种甚至几百万种，但实际上城市的数据都关联了时间和空间的属性，按照时空数据以及数据的结构，我们可以把城市的大数据归成六个类型，用这六个模型就能够装下城市里面所有的复杂数据，这使得不同部门的数据可以标准化，互联互通，同时也可以针对某一个数据模型设计相应的管理算法、挖掘算法，做到复用，可规模化复制，来一种数据建一个表格，最后10几万张表，数据我们没有办法治理，这是第一大特点，数据标准化。

“姜还是老的辣。”副机电长翟彬斌也在该舱室中，他回忆说，是肖海生首先发现管路泄漏。当指挥舱还在询问情况时，肖海生已经完成应急处理，整个过程不过十几秒。“这不是一天两天就能积累下来的能力，我对他一直非常佩服。”肖海生说，当时他的头脑中没有应急方案，也不用进行分析，只凭声音就判断出泄漏位置，像条件反射一样“很自然地伸手去关阀门”。如此临危而游刃有余的表现，背后是他对AIP系统不一般的熟悉。“就像你在家里，晚上不开灯去卫生间，也不会磕碰到桌椅。”

这是我们搭建的真实系统，我们可以通过简单“拖、拉、拽”形式用图形化界面，很傻瓜可以构造一个非常复杂的应用，这种人流量预测的工作，以前可能需要专业团队，花1-2年时间，现在只需要1个人、2天可以做到，这样可以极大的赋能我们的行业伙伴。利用你们的行业know-how，利用你们的专业知识，结合我们的大数据和人工智能能力，快速去构建这样一个生态，共同去打造智能城市。