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城市作为人类社会的政治、经济中心，其职能之一就是促进经济发展。近些年来，各国经济确实实现了前所未有的突破，但城市扩张、人口流动给很多地区带来了难题，这一过程让城市不堪重负，堵车等问题在城市间快速传染，让城市管理者无所适从。
而在此之前，很多科技公司就预先一步料想到事态的发展，IBM就是其中之一。
IBM智慧城市的开始
IBM认为，人口正在快速地迁移到城市，城市必须更多地利用最先进的技术来提供更好地服务。
为此，IBM在过去几十年完成了众多智慧城市项目，提供了包括政府、交通、政府、电力、能源、医疗、安防、教育等一系列的解决方案，帮助城市实现新产业、新模式、新环境、新服务与新生活。世界各地的城市也正透过数字化、网络化、智慧化变得更加智慧和高效。
IBM最早布局智慧城市可追溯到1953年，用电子订票系统（Sabre）替换了美国航空的纸质系统，它与当时世界最大、最先进的军事计算机项目 SAGE 一样，Sabre 是世界最大的民用计算机项目，它采用新技术建立了整个行业。
目前，Sabre 仍是全球旅行技术产品和服务的领先提供商。Sabre 系统每天 24 小时、每周 7 天不间断运行。每天，全球 57,000 多个旅行代理机构登录 Sabre 桌面，而且 Sabre 系统每秒钟处理 42,000 多笔交易。
这几十年，IBM的智慧业务发展得风生水起。
IBM“智慧星球”计划的兴衰
时间到了2008年，IBM主席在一次讲话中抛出了“智慧星球”计划，野心要做智慧城市的设计师。
他并没有食言。2010年以后，IBM大力布局智慧城市，覆盖业务之广让人诧异，而这一投入也带来了“成效”。之后不久，IBM官方表示已经有两千多个智慧城市的项目经验，并在此基础上推出智慧城市智能控制中心。
但，不久后，城市系统建模就被踢出了各个城市的市政厅。IBM对此并不以为然，一位IBM相关负责人表示：“市长们往往更关心城市是否看起来智慧，看起来现代，以体现城市的竞争力，而不是实际上的智慧，市长关心的是我们的项目能带来的投资回报率和效率，但其实，他们真正关心的是城市的经济发展和竞争力。”
不管是城市管理者的目光短浅，还是IBM的步子太快，早期的模型的确是失败了。由于建模比较粗糙，造成了一系列不理想的后果。
不甘心。IBM决定重建城市控制系统。大公司的高效率的确让人生畏，很快完工。比起70年代常常给出完全反常识的结论的系统比起来，新系统确实好了很多，但直到2012年底，也没有城市愿意为这个系统花费财政预算。
原因出在更新前后系统的实际影响其实差不多。一方面新系统给出的结果值的可信价值不大；另一方面对于这样的系统，最大的问题还是在于其对于城市运营创造的价值太少和维护其的费用太高完全不匹配。
IBM的方向真的错了？智慧城市真的是鸡肋？答案是否定的，技术的发展一定是以人的需求为原动力，糟糕的交通情况和医疗服务已经让人不知所措，依靠技术手段去改变这一切是最好的解决方案。
基于AI的Watson帮助IBM重塑智慧城市
也许，只是方法错了。而去年三月的发布会就印证了这一点，2016年3月1日，IBM在北京举行了“迎接认知时代，IBM与您智胜未来”的论坛，宣布在国内推行“认知商业战略”。“认知商业”基于IBM的认知计算技术。对此，雷锋网也有过相关报道，“智慧地球”再见，IBM转型“认知计算”
而上文所提的“认知计算”实际上就是我们常提到的大数据和人工智能，它能够学习并与人类自然地交流，以扩展人类或机器可亲自执行的操作。通过洞察大数据的复杂性，它们可以帮助人类专家制定更有效的决策。
IBM与认知计算相关的最有名的产品是Watson。
2014年开始，IBM就推出相关战略。IBM为其大数据与分析平台赋予了一个新的名字—Watson Foundations，“沃森”所代表的“认知计算”将成为IBM的大数据战略方向。在过去一年IBM继续利用收购提升沃森的“技能”。2015年3月，IBM收购了AlchemyAPI。AlchemyAPI能够利用深度学习人工智能，搜集企业、网站、广告主发行的图片、文字等信息，并作出相应的文本、数据分析。
目前，沃森已经助力解决了包括大气污染防治、智能交通、智慧金融等各项智慧城市领域难题。
一、大气污染防治，利用 IBM 的大数据分析和认知计算技术对城市进行雾霾预报和应对建议。目前这个项目已经将雾霾的预报时间从之前的 24小时提升到 72小时，精度从之前的 100平方公里提升到 1平方公里，这对智慧城市建设有广阔的应用前景。
二、智能交通，通过Watson IoT平台，利用车联网技术可以自动设定事故高发区域，车辆进入可接收速度限制提示及报警提醒；另外还可以通过智能交通技术，特别是大数据与分析优化来管理套牌车辆监察、疏通拥堵，提升车辆通行效率。
三、智慧金融，它可使用机器学习技术来标记信托、交易启动、数据保留相关的工作，并可以根据相关人员的需要进行修改；另外还可以专业人士确定法规的适用性。例如，一个国家可能正在进行大量的贸易活动，因此需要关注与该类别有关的条例。总而言之，沃森可以非常快速和有效地帮助专业人员安全地了解并解决大量的财务条例，替代部分重复性的脑力劳动，最终实现金融服务效率的提升。无论如何，从“沃森”的应用中已经可以窥见人工智能变革金融业的巨大可能。
人工智能的历史上有很多革命性的时刻，各种各种理论和技术突破正将类似于人类的智能全部装入机器之中，因此，IBM在之后又相继推出了基于认知计算、大数据、人工智能、异构计算、神经元芯片Synapse、物联网相关的六个行业的技术创新。这些技术正逐步走进新能源利用、生态改善以及医疗、食品安全追溯、社区服务等领域。
IBM曾以快速转型而著称，但在这一次的技术升级中，相对谷歌、亚马逊等，它明显是慢了几拍，为此它也付出了很大代价，IBM发布的财报显示，该公司连续第14个季度营收下滑，IBM的业务正在不断萎缩，这一战略能否扭转IBM这艘巨轮的业绩，仍存疑问。
显然，IBM在智慧城市的进展并没有预想的那么顺利，而另一家巨头微软近几年在该领域却走的异常顺利。
微软成功布局智慧城市的关键点
早在数年前，微软就开启了“未来城市”（CityNext）计划，它以Windows 10、Azure等核心技术为支点，通过与政府合作，发展智慧城市。
在此背景下，微软全球公共事业部政府业务总经理乔尔·切克斯(Joel Cherkis)表示，智慧城市已经成为微软整体战略中最重要的战略之一了。
虽然所覆盖领域都大同小异，但微软全球副总裁、公共事业部总经理Laura Ipsen却强调微软的智慧城市实施路径、方法战略与IBM决然不同。
Laura坦言：“微软会和城市合作，会和客户基于他们现有的基础设施，再结合移动互联、云计算、社交、大数据来进行推进未来城市落地。另外采用的方法是不一样的，微软用以人为本的方法，采取一个从外到内的着眼点来开展未来城市的项目建设。”
据雷锋网了解，截至目前，微软在中国已与海南、云南、武汉等多个省市进行合作，业务涵盖交通、能源、环境、医疗等8大领域。通过云计算、大数据及物联网技术，针对相应的问题提供多达30种解决方案，如今已经发布了超过100个全球智慧城市案例、超200家合作伙伴将会提供基于微软平台的智慧城市解决方案。微软的智慧城市之路走的顺风顺水。
在微软众多解决方案中，有几项可以拿出来细说。
城市计算（Urban Computing）
城市计算是计算机科学以城市为背景，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），此前雷锋网曾专访过微软城市计算负责人微软亚洲研究院郑宇。
城市计算将无处不在的感知技术、高效的数据管理和分析算法，以及新颖的可视化技术相结合，致力于提高人们的生活品质、保护环境和促进城市运转效率。城市计算帮助我们理解各种城市现象的本质，甚至预测城市的未来。
Urban Air系统
据公开资料显示，针对愈演愈烈的雾霾问题，微软还推出了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300多个城市，并被中国环境保护部采用。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。通过预测未来空气质量情况，城市居民将凭借提示信息适时做好防霾准备。
智慧医疗
为了更好地应对近年来患者数量和门诊压力的持续增长，上海市某医院建起了一套以患者为中心、以电子病历为核心的临床业务与运营管理信息系统，而这套系统正是以微软的SQL Server为基础构架。据统计，新系统启用后实现了病历联网和个性化服务，患者的平均就诊时间由原来的 4 小时以上减少到了 2 小时以下，降幅超过50%。
另外，微软亚洲研究院“城市计算”领域负责人郑宇博士还透过雷锋网表示，做好真正智能城市有四个关键。一、理解行业知识；二、对数据的理解；三、深究深度学习；四、培养数据科学家。从这四个方向努力，智慧城市建设将事半功倍。
值得一提的是，微软自己并没有做智能交通和无人驾车服务。
阿里巴巴在智慧城市的布局
除了国外厂商，以BAT为代表的中国企业以AI为翼在智慧城市的路上也是一帆风顺。
在AI技术的落地应用上，阿里巴巴可谓积极。正如马云所言：“一场技术革命周期大概都是五十年的，前二十年是技术公司的革命、创新，但是后面的三十年是技术在社会方方面面巨大的应用，谁能够应用好技术、谁能够把技术进行普惠化”。
现如今，作为人工智能技术的探索者，AI已植根于阿里系业务之中，如人脸识别、智能语音交互，支付宝的智能语音客服、淘宝导购等等。
除了将AI应用在自家业务上，阿里巴巴还通过阿里云将其应用到智慧城市之中。据雷锋网此前专访阿里iDST视觉计算组负责人华先胜先生可得知，目前城市大脑中的“城市之眼”是商业化落地的重要项目之一。
据其介绍，一级城市每天都会产生数以亿计的视频数据，但是这些数据并没有发挥其真正价值。因此，阿里通过城市之眼观察车、人、非机动车，利用视觉计算统计出车量、车型、车牌、车长、速度、行驶路径、行人等信息。做好城市数据收集后会建立一个索引，具体落实到实际应用上，可寻找走丢的儿童、肇事车等。
