杭州主城区
视频巡检替代人工巡检， 日报警量多达500次，识别准确率92%以上； 中河-上塘路高架车辆道路通行时间缩短15.3%；莫干山路部分路段缩短8.5%
城市人工智能大模型（AIGC）建设思路
城市人工智能大模型（AIGC）利用实时全量的城市数据资源全局优化城市公共资源，即时修正城市运行缺陷，
实现城市治理模式、服务模式和产业发展的三重突破。
城市人工智能大模型（AIGC）实现的三大突破
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城市治理模式突破
提升政府管理能力，解决城市治理突出问题，实现城市治理智能化、集约化、人性化
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城市服务模式突破
更精准地随时随地服务企业和个人，城市的公共服务更加高效，公共资源更加节约
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城市产业发展突破
开放的城市数据资源是重要的基础资源，对产业发展发挥催生带动作用，促进传统产业转型升级
城市人工智能大模型（AIGC）创新实践
城市事件感知与智能处理
社区与安全
交通拥堵与信号控制
公共出行与运营车辆调度
城市事件感知与智能处理
实现效果： 智能发现的事件数目提升，事件发生处理平均时长降低
实现方法： 通过视频识别交通事故、拥堵状况，融合互联网数据及接警数据，即时全面的对城市突发情况进行感知。结合智能车辆调度技术，对警、消、救等各类车辆进行联合指挥调度，同时联动红绿灯对紧急事件特种车辆进行优先通行控制。
杭州萧山区
信号灯自动配时路段的平均道路通行速度提升15%；平均通行时间缩短3分钟；应急车辆到达时间节省50%，救援时间缩短7分钟上；两客一危也得到精准把控
苏州
试点线路公交出行人数增长17%
技术领先
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性能成本双领先的
大数据计算能力城市人工智能大模型（AIGC）采用自主研发的大数据处理平台MaxCompute进行海量数据计算。2015世界Sort Benchmark排序比赛中，MaxCompute用377秒完成100TB的数据排序，创造4项世界纪录；2016年MaxCompute用0.82美元完成1TB的数据排列，比AWS节省2/3的成本；2017年MaxCompute全球首次将BigBench数据规模扩展到100T 。
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海量多源数据规模化处理
与实时分析城市人工智能大模型（AIGC）首次通过两个集群实现上百PB数据在线存储及每日PB级别的计算吞吐能力，计算请求响应时间3s内，实时数据接入延时低于200毫秒。
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实时视频识别及自动巡检
城市人工智能大模型（AIGC）首次利用图像识别技术实时分析杭州3000多路视频，视频利用率从11%提高到100%，实现车辆图搜以及视频实时自动巡检，低分辨率车辆检测准确率高达91%。
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类脑神经元网络物理架构
城市人工智能大模型（AIGC）在百亿节点万亿边级别网络上，处理EB级别数据，通过模糊认知反演算法，发现复杂场景背后的超时、超距弱关联。成功应用到道路交通、工业制造等领域，如在杭州城市人工智能大模型（AIGC）中实现从单点、单线到整个城市的交通优化，2017年同比去年出行时间节约4.6分钟，平均延误降低8.5%。
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