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在阿里云，ET城市大腦可能是阿里技術領域最豐富的一個部門，除了眾多的計算機領域專家，他們還在招環境、空間科學、氣象學背景的人才。
余亮就在這個團隊，而剛好，這些專業背景他都具備。他是何許人也？官方介紹里，余亮是阿里云ET城市大腦技術專家，是海歸博士，2016年加入阿里云，就完整參與了ET城市大腦的整體規劃，為杭州城市大腦設計開發了算法。一直到今天，杭州的應用依然是城市大腦非常牛的項目。
阿里云ET城市大腦技術專家 余亮
2017年1月，阿里云與餓了么合作全球最大實時調度系統“方舟”，這套系統利用人工智能調度 300 萬騎手，現已拓展至全國2000市縣。“方舟”歷經5次技術迭代，余亮團隊對其算法模型進行了大量前期優化，為全面鋪設奠定了堅實基礎。
作為城市大腦算法領域專家，余亮有著非常深厚的學術與產業積累，他出國7年，見證了國際智慧城市的崛起；回國后，他的核心工作就圍繞城市建設展開，尤其是公共交通領域，他有著許多豐富經驗。雷鋒網借此采訪到了他，和他探討了城市算法及其背后的故事。
國內執教+海外學術背景 參與過國外智慧城市建設
據雷鋒網了解，余亮是武漢大學遙感專業博士（2008），在浙江大學有過短暫的任教，先后在新加坡國立大學（2009-2011）、美國國家超級計算中心（伊利諾伊大學香檳分校）（2011-2012）、新加坡麻省理工聯合研究所Senseable City Lab（2012-2013）、新加坡資訊與通信研究所（I2R，ASTAR）（2013-2016）任職研究職位。加入阿里云是在2016年9月。
多年來，余亮一直從事空間大數據的研究，專業領域包括數據分析、空間數據庫、流計算、語義與本體、機器學習等等。在智慧城市方面，他的專業性其實橫跨空間信息和人工智能等多個學科。
在新加坡，他參與過著名的新加坡“智慧國(Smart Nation)” 的建設。最開始在MIT（新加坡）聯合研究所的環境遙感部門，后來去了未來城市交通部門，在此期間，余亮接觸了大量的城市建設方案，逐漸從學術研究走到了應用部分。
“就智慧城市來講，有條件做的城市并不多，新加坡有很好的基礎設施，加上MIT的科研力量，是當時吸引我過去的主要原因。到后來就沿著這個方向做，接觸了更多的人和不同的環境，一去就是7年多。”談及當時從浙大辭職出國工作，余亮如此回答。
在美國，他專注在超級計算在空間信息領域的應用，其中參與了微軟資助的Urban Informatics項目，在當年Azure還處于初級的階段，他就開始探索云計算如何應用于智慧城市領域。此外還參與美國NSF資助項目CyberGIS，這與他后來在城市大腦中分析地理情況都有幫助。他說，最有收獲的是看到高性能計算、云計算這些概念從實驗室走向工業界。
“的確，我逐步向工業界靠的越來越緊”。也正是這兩段不同的經歷，讓他在回國后能立即投入相關的工作領域。他坦言，選擇加入阿里云的團隊，也正是看中了阿里在智慧城市方面一開始就考慮的是一個大的布局。
做一件很酷的事情——讓城市變得“越來越聰明”了
智慧城市最早的概念實際上是數字城市，包括數字地圖、道路、建筑、水域、地下空間等等，用各種傳感器和ICT技術實時感知城市運行狀況，這意味著城市的一切物理形態都要實現數字化。在哥本哈根，人們自行車上裝上空氣質量傳感器；在美國，大城市的垃圾箱上會裝上追蹤傳感器，城市垃圾流入何處一清二楚。在國內，其實很多人對智能城市的認知，基本是從認識阿里云ET城市大腦開始。
不同于以往國內智慧城市的建設方式多看重硬件設施的投入，ET城市大腦更在乎是不是能發揮城市數據資源的價值。
如何看待城市交通的發展？余亮從2個瓶頸談起
現在余亮所在的團隊其實在做一件很酷的事情，就是如何讓城市變得越來越聰明。而智慧城市從產業研究到工業執行，余亮是整體經歷過來的。他怎么看城市交通發展、怎么看城市大腦在其間的作用呢？
找出城市交通（公共交通）運行的瓶頸，是他從新加坡到美國，從美國再回國進入阿里云等等事業變遷道路上的一個重要目標。他覺得，現實中很多人都是從“供”的角度去調控交通，這是一種認知的局限。如何理解？
余亮解釋說：“一般意義上，某個系統有瓶頸，不外乎有兩個條件，第一是系統的供需不平衡，第二是系統具有網絡特點。”一旦具有網絡特點，也就意味著在一個節點上的不平衡會發散影響到其他階段甚至整個網絡。余亮重點解釋了下供需不平衡關系。
他覺得，就地面交通而言，供就是道路網的容量，需就是出行需求。地面交通的瓶頸發生在關鍵路口，路口的能力不夠或者發生了意外，又沒有其他的替代路徑，就發生瓶頸。解決交通問題，之前大部分研究都是從供的角度來著手，比如現實中的調控手段，如信號燈優化、潮汐車道等等，只有少數的研究從需的角度去考慮。交通的需求是怎么產生的？其實就是市民對活動的需求。
“我們在新加坡做智慧交通，一個基本的問題就是回答”where people live, work and play”。有了這個就理解了人們的出行模式。以前城市都是一個市中心，現在城市都在提倡多中心，就是為了減少出行需求，大部分生活需要都能在局部完成，減少交通網絡的瓶頸。”
ET城市大腦視頻數據
交通治理只是起點 城市規劃盡量避免“補丁療法”
“新加坡的城市發展是精打細算類型的，數字化的基礎非常好，它的土地規劃部門把數據做得非常細。每一塊土地的利用，包括整個后來交易拍賣規劃的過程，都是非常講究科學依據。城市規劃如果做不好，后來就要不停的打補丁，做的好了，能優化供需，產生瓶頸的風險就會大大減少。”
余亮覺得，從一開始就規劃好，比后期打破重建更有利于城市的長遠發展。
雷鋒網了解到，對于一般意義上的城市建設而言，市域交通、通訊、能源、供水、排水、防洪、垃圾處理、危險品生產儲存等重大基礎設施在規劃時必須嚴格考慮布局，眼下，“千年大計”雄安城市規劃中，余亮的團隊就深度參與其中。事實上，在阿里巴巴技術委員會主席王堅勾勒的藍圖中，城市大腦就是城市重要的基礎設施，以互聯網、計算和數據為基礎，實現可持續發展。治理交通擁堵只是城市大腦邁向城市治理、成為超級人工智能的第一步。
ET城市大腦已經首先消滅從攝像頭到紅綠燈“最遠的距離”，目前已經具備信號燈優化、交通事件實時識別、應急車輛優先調度、重點車輛管控、社會治理和公共安全保障。余亮說，治理交通擁堵只是城市大腦的起點，后面他們還會有更多工作切入進來。
余亮也談到，在國內，做規劃和交通是兩個部門，相互之間的結合并不是太緊密，對于智慧城市建設這個高度依賴科學決策的事務上，國內借鑒的地方還有很多。他補充到，雄安的規劃基本做到了科學決策與規劃。
讓城市部件和活動“實時在線”：雄安是個好例子
2017年11月8日，阿里巴巴與雄安新區簽署戰略合作協議，雙方攜手打造以云計算為基礎設施、物聯網為城市神經網絡，ET城市大腦為人工智能中樞的未來智能城市。那次協議簽署之后，阿里巴巴成為了第一家與雄安新區開展深度合作的大型互聯網企業。馬云當時在現場表示：阿里巴巴的出發點不是到雄安來做生意，而是拿出最先進的技術實力和創新資源，將雄安新區打造成未來城市的標桿和中國樣本。
2017年11月8日，阿里巴巴與雄安新區簽署戰略合作協議
在雷鋒網看來，雄安生來就有優勢，從規劃開是就有一套自運行的“聰明”邏輯。彼時阿里云的技術進入雄安，旨在讓城市的部件和活動實時在線，打通交通、能源、供水等民生基礎設施的“神經網絡”，連通到ET城市大腦，讓居住密度、娛樂設施、路政資源、商業醫療教育等城市資源將得到最合理的分配，城市功能得以最大限度發揮。
余亮不無感慨：
“我們在做的事情，就是要證明數字化之后，我們能夠用數學模型去描述和定量的評價，不僅僅是數據，而且有優化算法，還有仿真，多個規劃之間不再是獨立的，不協調的地方能夠被檢查出來，城市內部的機理能夠通過大數據來理解，這些機理又能在將來被再次利用。當然這個是長期的目標。”
ET城市大腦如何去布局？余亮說做算法優化像是“博弈”
布局ET大腦考慮3個因素：基礎設施+應用場景+生態”
當前，阿里云ET大腦項目已經覆蓋工業制造、城市交通、醫療健康、環保、金融、航空等多個垂直領域，主要有城市大腦、工業大腦、農業大腦等。而ET城市大腦的計劃在國內已經遍地開花，杭州、上海、蘇州、廣州、武漢、海南、澳門等都已經部署了完整的或者部分的ET城市大腦方案，更多的城市還在路上；在海外，城市大腦已推廣到了馬來西亞吉隆坡，更多國際城市還在布局。
與此同時，最新數據顯示，我國95%的副省級以上城市、83%的地級城市，總計超過500個城市，均在《政府工作報告》或“十三五”規劃中明確提出或正在建設智慧城市。選擇做智慧城市，對于阿里云這樣的企業而言，需要什么樣的先天條件呢？
余亮顯然對此有清醒的認識。他告訴雷鋒網，不同的公司有不同的根基，因此條件可能不太一樣，但阿里做城市大腦基本考慮“基礎設施+應用場景+生態”3個因素：
1、基礎設施：有些企業具備通信底層，社交網絡、物流、打車，地圖服務、自動駕駛等等基礎設施，而在阿里云，云計算平臺和大數據產品就是最好的基礎設施；
2、應用場景：先做什么再做什么要理清楚。阿里云最開始布局交通，因為交通行業的特點就是數據很多，但是數據的潛力還沒有被發掘，場景還要擴展。
3、生態：從第一個城市大腦的項目開始，阿里云就積極的尋找合作伙伴，一起參與進來，把產業蛋糕做得更大。
余亮著重強調，眼下，ET城市大腦絕不只是阿里做的一個應用或者單個項目，而是一個讓大家都可以參與進來的平臺。這種“參與”，不是把手頭工作分擔一部分出去給他們，也不是增加更多設備提供商，而是在找一批深耕行業的專業公司，在特定領域有自身創新和業務模式，能和阿里云一起最大化發揮城市大腦的作用。
餓了么調度算法案例分析：人機互相博弈的過程
采訪的最后，余亮向雷鋒網分享了一個他眼中最有成就感的案例——餓了么調度算法的成功上線。
他介紹，餓了么實時調度項目就是為騎手合理分配送餐路線，一開始他覺得很簡單，類似于排列組合和路徑規劃，但是后來改變了這種觀念：這不是一個靜態的調度，而是充滿了隨機事件，送餐平峰和高峰此起彼伏。對于繁忙的站點，單量太大，為了保證質量和對客戶的承諾，對于配送系統來講都是爭分奪秒，任何一個點沒處理好送單就超時，一個點超時，后面的全部受到影響，損失慘重。
機器學習是否可以解決？理論上來說，只要數據夠多，AI是可以被訓練出來的，但是實際上，余亮發現這個系統非常復雜，每個站點的人數都不一樣，范圍也有區別，當站點情況發生變化，模型基本上就沒用了。
阿里云ET大腦團隊建設，攀登杭州北高峰，右一為余亮
為了了解整個流程，余亮經常和餓了么騎手互加微信聊天，甚至一個電話就是長時間的溝通，目的就是為了知道騎手在分配路線的時候在考慮什么。后來在建模過程中，余亮和團隊采取了一種叫做機會成本的方式來建模——這里面增加了很多預測能力，其功能就是做每個分配時不僅考慮到現在的需求，還要考慮到將來對整個系統的影響。
“這里面最難的就是這點，如果當時用戶下單量是固定的，那我們可能就可以應用最優的優化方法分完。可是它每時每刻都有新的單進來，不確定因素非常繁多，所以我沒有辦法用傳統的一次性的優化方法來做。這就像AlphaGo下圍棋，屬于互相博弈的一個過程。”
最后在餓了么200多個站點上進行測試，余亮團隊的實時調度算法與人工調度員的水平相當。隨著他們繼續優化，從人工調度員身上提取更多的知識和特征加入新的模型，向“最優解”不斷靠近。作為餓了么一個戰略性的改變，實時調度項目在節省人力成本、提高送餐效率方面非常可觀。
而這，正好符合余亮一直說的“智慧城市最終還是落實到以人為本的價值觀上來”。
余亮說，他非常欣賞愛因斯坦對物理世界的理解哲學：數學規律一定是優美的、簡單的，他隔一段時間就會重溫《愛因斯坦傳》。他覺得，人在地球上，思維可以從周圍的一切事物中得到啟發，跨越宇宙光年之外——這是最令他心馳神往的境界。
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