| 因为中国的农村分布比较分散，你很难用卫星的夜光数量和亮度去评估，所以左边和右边两张图白色的区域，就是我们通过深度学习算法，识别出两个不同的农村区域的路网的结果，据此我们就可以去评估不同农村区域的发展，评估扶贫的进度等等。 讲完通过卫星观看地球，接下来我再介绍另外一种数据。 大家看，这是一张什么图？ 大家可以看到这样一个关于中国的亮度图，相对比卫星拍摄的夜光亮度，这个数据我觉得更加壮观，也更加细腻。 我们除了能够看到整个中国人口的黑河——腾冲的分布线，我们还可以清晰地看到北京、上海、广州三个非常亮的区域，以及整个我们祖国的山川河流轮廓，都可以从里面看到。 它不是卫星拍摄的夜光数据，而是2015年除夕一天手机位置数据经过脱敏聚合后的可视化结果。 这是中国的华北平原区，我们甚至可以看到黄河的形状，右下角是太湖，崇明岛，在整个华北平原上像星星一样的这些小点可能是某个四五线城市，或者是某个县城，我们对比除夕这一天的数据和平时数据，发现这些点的灯光明显比平时亮了很多。 因为这几个省，山东、河南、河北是外出务工大省，在除夕这天，很多人返回家里与家人团聚，所以使得这块区域的亮度比平时亮了非常多。 手机位置数据如何去评估一个区域的经济发展，感知一个区域经济的变化呢？ 这里是一个MIT的研究人员在英国做的一个项目，他们拿出了三万个小区的电话通讯数据，认为任何两个小区之间的通话意味着它们之间存在社会关联，据此搭建起了人脉网络，统计出通话网络多样性指数。 举个简单的例子，比如说我们打开自己的微信朋友圈，我们可以通过几个维度来定义我们的人际网络多样性指数。 比如说我们有多少个好友；我们的好友都分布在中国的哪些省份；我们这些好友的职业是不是分散得很广，如果说你的好友又多，分布区域又广，他的职业分布又广，恭喜你，其实你的好友多样性指数非常高。 而且他们研究发现，把右边这张图X轴的多样性指数，和不同小区的收入水平做关联，他们发现这两者之间呈现73%的关联性，也就是说，如果你的好友很多的话，分布区域越广，分布越散的话，你就是传说中的土豪。 同样，我们还可以通过移动的数据来做人口普查的分析，大家知道中国每10年做一次人口普查，费时费力，而且可能等我们做完人口普查，人口结构又发生了变化。 这个是欧洲的研究人员通过分析葡萄牙手机基站数据，做的人口密度动态评估。A是官方统计的人口动态密度，B是用手机位置数据来估算的人口动态密度，C是用卫星遥感图像来分析出来的人口密度分布。 大家可以看到，B和C和A的结果都非常接近，数据分析这两者之间的关联性将近90%。 此外，我们还可以通过手机的数据去预测不同国家区域的贫困程度，这是伯克利大学的科学家分析非洲卢旺达这些国家的贫困收入。 他们通过分析用户的手机数据，比如打电话的时长，各种社交网络关系和出行信息来作为特征，通过机器学习算法去预测一个人的收入水平，然后他们把不同区域的数据再聚合起来，就能得出聚合后不同区域的收入水平和贫困状况。 通过这种方法，他们得出了整个卢旺达国家的人均收入和财富分布的变化，这个数据其实和官方公布的结果非常接近，但是它可以几乎是实时地更新，可以动态地更新，可以为世界银行这种机构提供非常有价值的参考。 最后，我想分享一个用手机数据回答的一个长期以来困扰很多中国人的经济谜团，那就是中国的房地产空置率到底是多少？中国传说中的空城或者叫鬼城到底在哪里？ 传统的手段，可以入户调查，或者看晚上有多少个空调，亮了多少盏灯来分析一个区域的空置率的变化，我们是通过用机器学习的算法，去分析预测用户的居住地和工作地的分布。 这张图是上海某区域的工业园区和居民区的分布密度图，结合用户的手机数据和卫星图像深度学习检测不同的住宅区，不同的工业园区，我们就可以评估一个住宅区的空置程度。 通过这种方法，我们是第一次通过数据的手段去感知到了中国空置率比较高的一些楼盘，这个项目叫做“空城计”，计算的计。 这张图给出了监测到空置区楼盘比较多的九个中国城市，在这里就不点名了，大家可以根据自己地理学知识，结合卫星图像去感知这是哪个城市的哪个区域。 我们在做这个项目的同时，也发现了一个非常有趣的现象。大家知道国外的媒体经常拿郑州的郑东新区作为鬼城的典型例子，但其实我们在两三年前的研究中就发现，其实郑东新区的劳动力活跃指数已经非常高，我们很难再把它当成一个鬼城。 大家知道，比如在上海，我们可能有2000万人，如果这个城市多了十万人，或者少了十万人，我们是很难感受到的，但是数据就可以看出来，一个城市的劳动力趋势的变化，它就像一个城市的心电图一样。 这是通过数据分析得出的东莞和南宁的月度劳动力趋势图。 由于中国有两个法定长假，春节和国庆，因此对月度的劳动力趋势带来了季节性波动，但是我们依然可以通过长期的数据，看到不同城市整体的劳动力的趋势是上升还是下降。 因为一个城市的发展，无论如何都离不开劳动力，它包括了像你我这样可能需要996的工作者，也包括那些可能一年只能回家一次的农民工，所以如果我们能够通过数据去感知一个城市劳动力的变化，我们就可以去预测这个城市将来的走势。 我们这个研究当时得到了美国彭博新闻社的报道，彭博当时采访了北大光华管理学院的Jeffery Towson教授，他这样评价我们这个研究，我觉得非常形象，他说： “之前我们分析一个区域的经济就好像是拿着一个手电筒去看，现在我们几乎是点了一盏灯，一下子我们所有东西都可以看得非常清楚。” 这都归功于我们今天传感器和物联网的发展。 我们今天主要讲了两个案例，一个是天上的卫星，一个是地下的手机的数据， 未来，随着5G的到来，传感器可能会遍布在我们身边每个地方。 可能我们今天看到这个灯，它上面就是有一个传感器，能够帮助我们感受到区域的灯光的亮度，和这块区域用电的亮度，那么通过这些数据就可以更加准确地，去实时地感知我们整个经济的发展。 我们放远了往前看五年或者十年，可能上海的大街上跑的是几十万辆无人车，它们就好比几十万双眼睛，帮助我们去观察着这个城市的一点一滴的变化。 它能够帮我们感知到海底捞，麦当劳前面有多少个用户，也能帮助我们观察到张江高科技园区，不同的公司面前有多少员工出现。 |
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随着5G的到来，传感器可能会遍布在我们身边每个地方（下）
关键词： 5G 传感器
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