时空大数据与AI在城市中的应用｜周六直播·复杂系统视角的城市科学读书会

　　随着大数据和人工智能的快速的提升，时空AI慢慢的变成了城市科学领域学界和业界共同关注的焦点。通过收集和分析大量的时空数据，我们也可以进一步探索城市中的交通流量、人流动态、资源分配等关键信息。借助先进的人工智能技术，我们大家可以实现对城市运作时的状态的实时监测和预测，从而做出更科学的决策和规划。那么，时空数据的来源有哪些？时空AI的分析框架是什么？又有哪些重点领域的前沿应用？

　　的第七次分享，我们邀请到了寄家豪博士以《时空大数据与AI在城市中的应用》为题，探讨城市时空大数据的定义及其泛在性，以及时空AI的体系架构、发展历史与挑战。

　　集智俱乐部的“城市科学”读书会由北京大学助理教授董磊联合明尼苏达大学助理教授朱递、中南大学地球科学与信息物理学院教授李海峰、北京航空航天大学计算机学院博士寄家豪共同发起，通过对“城市作为复杂系统”的理论、研究方法及应用的分享、讨论和梳理，促进相关领域学者的交流，推动交叉学科间的合作，促进城市科学的发展和研究。本系列读书会线，维持的时间预计10周。欢迎对城市科学这一前沿领域有兴趣的朋友报名参与！

　　本期读书会，寄家豪博士将在介绍城市时空大数据的基础上，系统介绍城市计算的体系架构、时空AI的发展历史和挑战与未来。

　　•第一部分介绍城市时空大数据。这部分将重点介绍将时空数据的定义及其泛在性，包括地理研究、城市科学、社交网络与神经科学等领域的时空数据，在此基础上引入近年来爆发式增长的城市时空数据。

　　•第二部分介绍城市计算的体系架构。这部分将结合文献Urban Computing: Concepts, Methodologies, and Applications，介绍时空AI的数据管理，包括时空数据的采集、清洗、存储等环节；时空AI的建模方法，包括统计学、机器学习、深度学习等；时空AI的常见任务，包括时空预测、补全、分类，时空异常检测等；时空AI的应用场景，包括社会经济、城市环境、人类移动与交通三大方面；最后，这部分将总结城市计算的体系架构。

　　•第三部分介绍时空AI的发展历史。首先是百家争鸣阶段：初期研究者尝试探索时空数据中潜藏的规律和特征，一方认为时间是主导一切的因素，而另一方认为空间才是决定事物发展的核心，这场争论促使人们开始思考怎么样将时间和空间融合，以更好地推动AI技术的发展。之后是统一范式阶段：统一范式意味着将时空协同建模作为实现AI的关键方法，这种方法通过对时间和空间之间的动态依赖关系进行建模，实现了对时空关联数据的综合分析和处理。对于时空AI的前沿视角，时空AI的发展并不仅仅局限于时间和空间的建模，还需要注重动态依赖与异质性，动态依赖指动态变化的时间和空间依赖，时空AI需要对这种变化的依赖规律进行建模与更新，异质性指时空数据在时间上或空间上反映出来的异质性，时空AI需要灵活地处理不同时空样本的不同特点和表达方式。

　　•第四部分介绍时空AI的挑战与未来。这部分聚焦于时空AI在极端场景下的泛化性，以及对于可解释性的探索。

　　• 时空大数据 Spatio-Temporal Big Data：基于统一时空基准（时间参照系和空间参照系）、活动（运动变化）在时间和空间中与位置直接（定位）或间接（空间分布）相关联的大规模海量数据集。时空大数据除具有一般大数据的5V特征外，还具有位置特征、时间特征、属性特征、尺度（分辨率）特征、多源异构特征、多维动态可视化特征。

　　• 城市计算 Urban Computing：城市计算是一个交叉学科，是计算机科学以城市为背景，跟城市规划、交通、能源、环境、社会学和经济等学科融合的新兴领域。更具体的说，城市计算是一个通过不断获取、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）的过程。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质量、保护自然环境和促进城市运转效率。城市计算让我们理解各种城市现象的本质，甚至预测城市的未来。

　　• 时空AI Spatio-Temporal AI：AI领域的新型创新应用技术，旨在以时空为“索引”对多源异构数据来进行时空化治理和融合，并借力知识工程和AI算法进行智能化分析，从而挖掘知识和辅助决策。时空AI是地理空间智能、城市空间智能和时空大数据智能等的统一表示，包括从时空感知、认知到决策的多项核心技术。其应用生态领域十分普遍，包括智慧城市、智能交通、智能园区、智能零售、智能地产、智能商业等多个领域。

　　寄家豪：寄家豪是北京航空航天大学计算机学院在读博士，主要研究内容是时空数据挖掘，城市计算与可解释性。

　　扫码参与复杂系统视角的城市科学读书会，加入群聊，获取系列读书会回看权限，成为城市科学社区的种子用户，与社区的一线科研工作者与企业实践者沟通交流，一同推动城市科学社区的发展。

　　随着工业化和现代化的发展，全球范围内的城市化率逐步的提升，慢慢的变多的人口聚集在城市，使得交通拥堵、环境污染、资源短缺等城市问题日渐严峻。为了建设一个让人们幸福生活、可持续发展的城市，我们对于城市的基本运行规律迫切地需要科学的认知。

　　近十几年来，数据获取手段的进步及计算技术的发展，为研究城市问题提供了新的机会。智能手机、物联网、卫星遥感使我们大家可以获取高精度的城市数据，提供了数据基础；机器学习、人工智能的发展，为处理大规模多源异构数据提供了技术手段。

　　除了数据与方法外，复杂性科学（Complexity）也极大地推动了城市科学的跨学科发展。复杂性科学从演生的视角，在不同的时空尺度上研究城市现象的基础规律，丰富了城市科学的理论框架；同时，基于复杂系统的模拟方法也在实践中有广阔的应用前景。

　　在这个大背景下，集智俱乐部的“城市科学”读书会由北京大学助理教授董磊联合明尼苏达大学助理教授朱递、中南大学地球科学与信息物理学院教授李海峰、北京航空航天大学计算机学院博士寄家豪共同发起，通过对“城市作为复杂系统”的理论、研究方法及应用的分享、讨论和梳理，促进相关领域学者的交流，推动交叉学科间的合作，促进城市科学的发展和研究。