京东郑宇：AI优化火力发电算法难度超越Alphago

4月9日，2019北欧中国智慧城市峰会举行，来自挪威、丹麦、瑞典、芬兰、冰岛、中国的十余位城市市长、代表和联合国人居署、欧洲城市组织等十余家国际组织的代表出席峰会。会上，京东集团副总裁郑宇表示AI优化火力发电算法难度超越Alphago,并阐述了京东数字科技七步建智能小镇的场景化解决方案。

在中国的新型智慧城市建设中，为城市搭建底层数据和技术能力成为行业的趋势和共识。郑宇在分享京东智能城市建设经验时特别提出了智能城市的概念，在他看来，智能城市是智慧城市的高级阶段，智慧城市主要关注基础设施建设和信息化，智能城市则是要在此基础上，强调大数据、人工智能等新技术在城市建设和运营中的应用，为城市的工业化、信息化、城镇化、农业现代化和绿色化搭建起统一的技术底座，即城市操作系统，实现城市万物互联和数据融合，并在此基础上将AI与城市场景进行深度融合，驱动城市管理和服务智能化升级。

以京东数字科技在为国内城市打造的“智能小镇”为例，郑宇表示，它是我们为城市提供的场景化解决方案之一，也是城市智能化的“样板间”，建设智能小镇分为七个步骤：第一步是整体布局，第二步是路网格局规划，第三步是基础设施等传感器之间形成智能连接，第四步为小镇搭建城市操作系统，构建小镇的智能中枢，打造能源、交通等行业应用，第五步为小镇带来产业规划、运营管理等服务，第六步，融合京东集团的电商、物流、金融等资源，构建智能场景、优化商业设施，形成一个宜居生活+产业赋能相结合的智能小镇，第七步提供资金帮扶、企业贷款帮扶、物流帮扶、电商帮扶等系列服务，形成一个真正以城市操作系统为基础的智能城市开放生态。

目前，我国火电行业最大痛点是如何用更少的煤发更多的电，并产生更少的污染排放。基于这个痛点，郑宇表示，京东城市目前正利用深度强化学习和深度神经网络的方法，开发了一套AI优化火力发电系统，来动态控制锅炉各种阀门的开度、送风、送水等环节。由于一组火力发电机组就有多达15000个传感器监测点，100多个主要控制参数，因此这一算法是针对高维连续变量做优化，在京东城市内部，这个项目被命名为“Alpha电”，是因为它比AlphaGo解决的围棋问题还要复杂，是世界性的难题。

日前，AI优化火力发电项目已经通过国家能源集团专家组的验收，专家组的鉴定意见指出——“锅炉系统运行参数达到了现有工况下最优”，“锅炉热效率提高0.5%”。“AI优化火力发电方法如果推广至全国，每年可帮助国家节省约70亿元的燃煤成本和污染治理成本，该项目的顺利实施开创了AI深度强化学习技术在电站锅炉领域应用的先例，将AI技术创新性地应用于能源行业。”郑宇说。