我相信，哪怕“下半场”概念的持续走俏，当整个社会的技术基础设施向人工智能的底座切换，它被写入政府工作报告也只是时间问题。要知道，在过去数十年，当科技学术界在向公众描述未来时，对于“确定趋势”凝成共识的次数其实屈指可数——且远未达到今天学界对深度学习这条技术脉络高度认可的坚定态度。
这种共识当然会向政府等决策层传递。就像互联网时代，不少科技企业完成了对资源配置的重新释放，在即将大规模落地的人工智能时代，在对待更复杂的社会问题时，他们也有能力，通过AI为政府和其他社会组织赋能，通过数据的交融，合力将城市向更具智慧的方向演进。
其实谁都知道，世界的复杂度正如“沙堆实验”一般集聚，传统人力基于过往经验，早已显得疲惫不堪——譬如交通问题，早有人预言，隐匿于城市毛细血管的交通网络，有可能是第一个被搁置在人工智能底座的社会系统。
在迅猛的城市化发展中，交通是所有人的切肤之痛：在中国，有大约超过50个城市面临不同程度的拥堵，城市越大拥堵越严重，不只中国，交通问题是世界大型城市的共同顽疾，我看到的数据显示，欧盟境内每年因交通拥堵造成的经济损失达到了1000亿欧元——而也正因如此，在全世界的资本市场，出行领域的点滴创新，从来都会招致他们的敏锐嗅觉。
巨大的公共福祉背后，是颇为坚信的路径实现。众所周知，城市交通网络由人，交通工具和管理三个维度构成，且随时都在变化。
而这也意味着，当数据成为新经济的底层驱动力，解决交通这样的复杂社会问题，政府也势必对人工智能敞开怀抱。在我看来，通过“人工智能+社会治理”，用数据为城市“画像”，才是每天诞生的海量城市数据的最佳归宿。
具体到交通领域，无论约租车，移动地图，还是共享单车，实时公交，都将成为查看原文
