基于此背景，城市大脑应用而生。城市大脑通过视频识别交通事故、拥堵状况，融合互联网数据及海量多元数据，并进行规模化处理与实时分析，构建即时全面的城市交通数据底盘。在此基础上，可以真实反映真实世界城市交通运行状态，为城市大脑及其他智慧交通业务应用提供融合的、统一表达的、高质量的交通参数服务，进而帮助政府快速作出最优交通决策。
阿里巴巴机器智能实验室副主任华先胜表示：“通过普通的摄像头，城市大脑能够读懂各种车辆及行人的运行状态和轨迹，这一视频数据处理的规模全球罕见。城市大脑的应用场景是许多技术研究的起点，研究成果也将帮助到城市大脑落地，是人工智能领域的‘登月计划’。”
在过去，城市运营状况有很多信息系统视频，各行各业数据都在建，但是信息之间并没有沟通，而且最核心的一点就是这些数据的价值并没有真正发挥出来。阿里巴巴城市大脑人工智能技术负责人华先胜举例说明：“第一个，盲人摸象。现在有很多局部的感知手段，例如线圈，卡口相机、GPS轨迹等，但是这些感知手段都是局部的、残缺的。而视频数据，作为对整个城市的非常全面的感知数据，没有被充分利用起来。第二个，城市里部署的摄像头里面，有非常大的一部分没有智能功能，即使是有智能的，受其计算能力和算法能力的局限，对城市的感知理解也非常有限。第三个，对城市的感知无法发现事件背后形成的原因，所以称为雾里看花。实时的、全局的视频信息没有被运用起来，这是主要的原因。”
而城市大脑的价值就在于能很好地解决上述提到的问题，能进行多维度数据的融合和落地，比如交通、消防、安监、环保等等。目前，城市大脑已经在大出行领域取得阶段性成果，在北京，通过信号灯配时优化，机动车通过路口的平均延误下降了6％、停车比例降低了3％；在上海，针对南北高架各路段交通状态所建立的神经网络模型的预测精度提高了10％。
城市大脑，是人工智能在城市级别中的最大规模实践，也是未来城市的样子。之前人们无法达到的管理能力通过人工智能得以实现，而实现后又带来了新的管理认知的提升，带来了更多的技术化需求和改进空间，形成了一种良性循环。整个城市的数字化管理水平也就会呈现出螺旋化的上升，最终一个未来城市也就呈现在我们眼前了。这是一个良性循环。
城市大脑不仅是科技创新，也是机制创新，加速了从数据封闭到数据开放的观念转变，通过打通城市的神经网络，对整个城市进行即时分析和研判，让数据帮助城市思考、决策和运营。上世纪60年代的登月计划催生了通信技术、生物工程技术等一系列重要创新。今天，互联网在中国已经成为基础设施，我们拥有了空前的计算能力和数据资源，城市大脑不但能够造福百姓，也会像登月计划一样，成为机器智能未来10年最重要的研究平台。
结语：交通治理只是起点，希望未来通过城市大脑，城市能成为一个与人有机互动、自我调节的智能生命体。解决今天仅靠人脑无法解决的城市发展问题。
