सार्वजनिक फर्नीचर पहले से ही लाइव बस समय प्रदर्शित कर सकता है, डिजिटल संदेश अपडेट कर सकता है और बुनियादी सेंसर नियमों का जवाब दे सकता है। कठिन प्रश्न यह है कि AI वास्तव में इन प्रणालियों को अधिक उपयोगी बनाता है या नहीं। एआई स्मार्ट सिटी फर्नीचर यह अधिक मूल्यवान हो जाता है जब कोई व्यक्ति, कैमरा, या सेंसर इनपुट प्रदान करता है जिसे सिस्टम को प्रतिक्रिया देने से पहले व्याख्या की आवश्यकता होती है - एक दिशा अनुरोध, यात्री प्रवाह में परिवर्तन, या एक असामान्य ऑपरेटिंग सिग्नल। यह अंतर मायने रखता है क्योंकि शहर गतिशीलता और सार्वजनिक सेवाओं के लिए एआई का पता लगा रहे हैं। पाठक कहां है इसका निर्णय करने के लिए इनपुट → व्याख्या → प्रतिक्रिया → मूल्य परीक्षण का उपयोग कर सकते हैं एआई-संचालित स्ट्रीट फर्नीचर व्यावहारिक मूल्य जोड़ता है।
'स्मार्ट' शब्द का प्रयोग अक्सर डिजिटल कार्यों वाले लगभग किसी भी सड़क फिक्स्चर के लिए किया जाता है। इससे कनेक्टिविटी, ऑटोमेशन और एआई को भ्रमित करना आसान हो जाता है। एक आश्रय जो लाइव बस समय प्राप्त करता है, जुड़ा हुआ है। एक प्रकाश जो सेंसर द्वारा अंधेरे का पता लगाने के बाद चालू होता है वह स्वचालित होता है। एक स्क्रीन जो केंद्रीय प्रणाली से नई सार्वजनिक सूचनाएं डाउनलोड करती है वह कनेक्टेड और स्वचालित दोनों हो सकती है, फिर भी इनमें से किसी भी कार्रवाई के लिए एआई की आवश्यकता नहीं होती है।
एआई तब और अधिक प्रासंगिक हो जाता है जब सिस्टम को प्रतिक्रिया चुनने से पहले किसी चीज़ की व्याख्या करनी होती है। केवल एक निश्चित निर्देश का पालन करने के बजाय, यह एक इनपुट के साथ काम कर सकता है और यह निर्धारित कर सकता है कि कौन सा आउटपुट कार्य के लिए अधिक उपयोगी है। यह अंतर शहर की परियोजनाओं के लिए मायने रखता है क्योंकि यह इस बात पर ध्यान देता है कि तकनीक वास्तव में क्या करती है।
परिस्थिति |
एक कनेक्टेड या नियम-आधारित सिस्टम ऐसा कर सकता है |
एआई कब मूल्य जोड़ सकता है |
बस आगमन प्रदर्शन |
ट्रांज़िट फ़ीड से प्राप्त डेटा दिखाएं |
एक उपयोगकर्ता कम संरचित यात्रा प्रश्न पूछता है |
सार्वजनिक प्रकाश व्यवस्था |
निर्धारित समय या सेंसर स्तर पर स्विच ऑन करें |
कई बदलती स्थितियों की व्याख्या की आवश्यकता है |
डिजिटल नोटिस बोर्ड |
अनुसूचित या दूरस्थ सामग्री प्रकाशित करें |
जानकारी का चयन करने से पहले सिस्टम को अनुरोध को समझना चाहिए |
डिवाइस की निगरानी |
गलती कोड या ऑफ़लाइन अलर्ट भेजें |
असामान्य पैटर्न के लिए कई संकेतों की समीक्षा करने की आवश्यकता है |
मुद्दा यह नहीं है कि एआई हमेशा बेहतर होता है। एक सरल प्रणाली को संचालित करना अक्सर आसान होता है जब कार्य स्वयं सरल हो।
तकनीक चुनने से पहले इनपुट देखें. सार्वजनिक फ़र्निचर भाषण या टचस्क्रीन क्रियाओं के माध्यम से लोगों से सीधे जानकारी प्राप्त कर सकता है। सेंसर और कैमरे फिक्स्चर के आसपास की गतिविधि या गतिविधि के बारे में जानकारी प्रदान कर सकते हैं। शहर प्रणालियाँ मार्ग डेटा, स्थान की जानकारी, सेवा अद्यतन या उपकरण स्थिति भी प्रदान कर सकती हैं।
उन इनपुटों की अलग-अलग ज़रूरतें हैं। लाइव आगमन का समय पहले से ही संरचित है और प्रदर्शित करने के लिए तैयार है। बोला जाने वाला प्रश्न जैसे कि 'मैं सीढ़ियों का उपयोग किए बिना पुस्तकालय तक कैसे पहुँच सकता हूँ?' कम संरचित है। दूसरे इनपुट के लिए सिस्टम को गंतव्य की पहचान करने, पहुंच की आवश्यकता को समझने और उत्तर प्रस्तुत करने से पहले जानकारी के दोनों टुकड़ों को उपलब्ध रूट डेटा से जोड़ने की आवश्यकता हो सकती है।
यहीं पर एआई-संचालित स्ट्रीट फर्नीचर सामान्य कनेक्टेड डिस्प्ले से भिन्न होना शुरू होता है। अतिरिक्त मूल्य व्याख्या चरण से आता है, कनेक्टिविटी से नहीं।
खरीद टीमों को उपयोगी पहला निर्णय लेने के लिए मॉडल वास्तुकला को समझने की आवश्यकता नहीं है। वे पूछ सकते हैं कि क्या फ़र्निचर को ऐसी जानकारी मिलती है जो उसे पहले से ही बताती है कि उसे क्या करना है।
'अगली बस छह मिनट में दिखाएं' को डेटा फ़ीड द्वारा नियंत्रित किया जा सकता है। 'अंधेरा होने पर प्रकाश चालू करें' को सेंसर नियम द्वारा नियंत्रित किया जा सकता है। 'जो व्यक्ति सीढ़ियों का उपयोग नहीं कर सकता उसके लिए सिटी हॉल के लिए एक उपयुक्त मार्ग ढूंढें' के लिए अधिक काम करने की आवश्यकता है क्योंकि अनुरोध में कई अर्थ शामिल हैं।
यदि कोई निश्चित नियम कार्य को स्पष्ट रूप से संभालता है, तो AI जोड़ने से केवल लागत और जटिलता बढ़ सकती है। जब इनपुट को पहले समझा जाना चाहिए, तुलना की जानी चाहिए या वर्गीकृत किया जाना चाहिए, तो एआई के पास होने का अधिक व्यावहारिक कारण है।
एक यात्री के सामने खड़े होने पर विचार करें एआई स्मार्ट बस शेल्टर । व्यक्ति पूछता है, ''कौन सा मार्ग मुझे संग्रहालय के सबसे करीब ले जाता है?'' वाणी इनपुट है, लेकिन ध्वनि स्वयं यात्री के लिए उपयोगी नहीं है। सिस्टम को पहले यह पता लगाना होगा कि व्यक्ति क्या पूछ रहा है, गंतव्य की पहचान करें, उस अनुरोध को उसके पास उपलब्ध जानकारी से जोड़ें, और फिर एक उत्तर लौटाएं।
प्रतिक्रिया पाठ, रूट ग्राफ़िक या भाषण के रूप में प्रकट हो सकती है। टेक्स्ट-टू-स्पीच, जिसे अक्सर टीटीएस में संक्षिप्त किया जाता है, बस लिखित जानकारी को बोले गए आउटपुट में बदल देता है। यह सार्वजनिक इंटरफ़ेस का उपयोग करना आसान बना सकता है जब कोई व्यक्ति ध्वनि मार्गदर्शन पसंद करता है या कई मेनू स्क्रीन के माध्यम से खोजना नहीं चाहता है।
एक वास्तविक उत्पाद उदाहरण यह दिखाने में मदद करता है कि एक ही फिक्स्चर में कई इनपुट और प्रतिक्रिया विधियाँ कैसे रह सकती हैं। शंघाई ज़ेम्सो अर्बन फ़र्निचर टेक्नोलॉजी कंपनी लिमिटेड, ज़ेम्सो-एचसीटी-0001 स्मार्ट बस शेल्टर में छवि विश्लेषण, टीटीएस, यात्री-प्रवाह आँकड़े, डिजिटल क्यू एंड ए, टचस्क्रीन इंटरैक्शन और वॉयस इंटरैक्शन को एकीकृत करता है। उपयोगी सबक सुविधाओं की संख्या नहीं है. यह है कि भाषण, स्पर्श, चित्र और आंदोलन डेटा एक ही सार्वजनिक स्थिरता में प्रवेश कर सकते हैं लेकिन उपयोगी परिणाम उत्पन्न करने से पहले उन्हें विभिन्न प्रकार के प्रसंस्करण की आवश्यकता होती है।
यही तर्क तब लागू होता है जब इनपुट किसी व्यक्ति के बजाय परिवेश से आता है। एक कैमरा या सेंसर आश्रय के पास की गतिविधि को कैद कर सकता है, लेकिन एक छवि एकत्र करना यह समझने के समान नहीं है कि उसमें क्या हो रहा है। एक अपरिष्कृत यात्री संख्या का भी तब तक सीमित मूल्य होता है जब तक इसे संदर्भ में न रखा जाए।
उदाहरण के लिए, एक ऑपरेटर को यह जानने की आवश्यकता हो सकती है कि क्या किसी स्थान पर दिन के उस समय के लिए गतिविधि सामान्य है या क्या कोई स्पष्ट परिवर्तन हो रहा है। एआई-आधारित छवि विश्लेषण या पैटर्न पहचान बड़ी मात्रा में कच्चे गतिविधि डेटा को एक सरल सिग्नल में बदलने में मदद कर सकती है जिसकी कर्मचारी समीक्षा कर सकते हैं। HCT-0001 प्रणाली में, छवि विश्लेषण और यात्री-प्रवाह विश्लेषण इस प्रकार की इनपुट प्रोसेसिंग का समर्थन करने के लिए अन्य इंटरैक्टिव कार्यों के साथ काम करते हैं।
इसका मतलब यह नहीं है कि एआई स्वचालित रूप से जानता है कि स्टॉप व्यस्त क्यों है। यात्रियों की संख्या में वृद्धि किसी घटना, सेवा व्यवधान, मौसम या फ़र्निचर के बाहर किसी अन्य कारण से हो सकती है। सिस्टम एक पैटर्न की पहचान करने में मदद कर सकता है; लोगों को अभी भी व्यापक स्थिति की व्याख्या करने और यह निर्णय लेने की आवश्यकता है कि कौन सा कार्य सार्थक है।
यात्रियों के लिए, सबसे मूल्यवान आउटपुट अक्सर सरल होता है: यह जानना कि आगे क्या करना है। कल्पना कीजिए कि एक आगंतुक पूछ रहा है, 'कौन सी बस मुझे संग्रहालय तक ले जाती है?' इनपुट एक प्राकृतिक भाषा का प्रश्न है। सिस्टम गंतव्य की व्याख्या करता है और उसे उपलब्ध यात्रा जानकारी की जाँच करता है। प्रतिक्रिया एक मार्ग दिखा सकती है, एक स्टॉप की पहचान कर सकती है, या अगला निर्देश बोल सकती है।
यह पूछने की तुलना में मूल्य का अधिक सार्थक माप है कि आश्रय में एआई है या नहीं। यदि उपयोगकर्ता कम चरणों में आवश्यक जानकारी तक पहुंचते हैं, तो इंटरैक्शन में सुधार हुआ है। आवश्यक डेटा उपलब्ध होने पर वही दृष्टिकोण स्थानान्तरण, नजदीकी स्टॉप, सेवा नोटिस या सुलभ मार्गों के बारे में प्रश्नों का समर्थन कर सकता है।
एआई को उन लाभों का श्रेय नहीं दिया जाना चाहिए जो वह सीधे तौर पर पैदा नहीं करता। संवादी आश्रय से बस जल्दी नहीं पहुंचती। यह यातायात की भीड़ को दूर नहीं करता है. इसका काम संकीर्ण है: यात्रा संबंधी प्रश्न पूछना और अगले निर्णय में मदद करने वाली जानकारी प्राप्त करने के बीच प्रयास को कम करना।
पारंपरिक आउटडोर स्क्रीन मुख्य रूप से एकतरफा संचार उपकरण हैं। वे मानचित्र, सार्वजनिक सूचनाएँ, चेतावनियाँ, शेड्यूल, विज्ञापन या लाइव फ़ीड दिखा सकते हैं। दूरस्थ सामग्री प्रबंधन उन स्क्रीनों को संचालित करना आसान बनाता है, लेकिन दूरस्थ प्रकाशन अभी भी एआई के समान नहीं है।
स्मार्ट शहरों के लिए एआई डिजिटल साइनेज तब मूल्य जोड़ता है जब डिस्प्ले को केवल प्रीसेट सामग्री प्रसारित करने के बजाय अनुरोध का जवाब देना होता है। कोई आगंतुक मार्ग पूछ सकता है, गंतव्य खोज सकता है, या ऐसी जानकारी का अनुरोध कर सकता है जो अन्यथा कई मेनू स्तरों के अंदर दबी होगी।
शंघाई ZEMSO का BS-0005 रूट प्लानिंग, इमेज विश्लेषण, TTS, पैसेंजर-फ्लो एनालिटिक्स, टचस्क्रीन इंटरैक्शन और वॉयस-आधारित Q&A को जोड़ता है। क्लाउड सामग्री प्रबंधन, दूरस्थ प्रकाशन, निगरानी और ओटीए सॉफ़्टवेयर अपडेट एक अलग प्रबंधन परत बनाते हैं। पहले समूह में ऐसे कार्य शामिल हैं जहां व्याख्या मायने रख सकती है। दूसरा समूह मुख्य रूप से कनेक्टिविटी और सिस्टम संचालन से संबंधित है।
उन परतों को अलग रखने से विशिष्टताएँ स्पष्ट हो जाती हैं। इसके बाद एक शहर यह तय कर सकता है कि किन कार्यों के लिए एआई की आवश्यकता है और कौन सी सरल, पूर्वानुमानित डिजिटल सेवाएं रह सकती हैं।
एक इंटरैक्टिव स्मार्ट सिटी कियोस्क एक अलग रूप में उसी सिद्धांत का पालन करता है। ट्रांसपोर्ट हब, पार्क, सिविक प्लाजा या सार्वजनिक सेवा क्षेत्र में एक कियोस्क लोगों को दिशा-निर्देश या बुनियादी स्थानीय जानकारी ढूंढने में मदद कर सकता है। कुछ अनुरोध बड़े बटन, स्पष्ट मानचित्र या संक्षिप्त मेनू के लिए काफी सरल होते हैं।
जब अनुरोध उन निश्चित विकल्पों में फिट नहीं बैठता है तो वॉयस इंटरैक्शन अधिक उपयोगी हो जाता है। कोई आगंतुक पूछ सकता है कि कोई विशिष्ट सेवा कहां मिलेगी या उसकी आधिकारिक मेनू श्रेणी जानने के बजाय रोजमर्रा की भाषा में किसी गंतव्य का वर्णन कर सकता है।
ZEMSO-FWT-0002 एक AI वॉयस असिस्टेंट को ऐप-आधारित रिमोट मॉनिटरिंग और अन्य स्मार्ट कंट्रोल फ़ंक्शंस के साथ जोड़ता है। वह संयोजन दिखाता है कि एआई और सामान्य कनेक्टेड नियंत्रण एक साथ कैसे मौजूद हो सकते हैं। एआई इंटरफ़ेस जोड़ने का मतलब यह नहीं है कि कियोस्क के अंदर हर फ़ंक्शन संवादात्मक हो जाना चाहिए। सबसे सरल इंटरफ़ेस को अभी भी सबसे सरल कार्य संभालना चाहिए।
सार्वजनिक संपर्क एआई स्मार्ट सिटी फर्निचर का केवल एक पक्ष है। वही इनपुट-और-प्रतिक्रिया मॉडल सार्वजनिक स्थानों के प्रबंधन के लिए जिम्मेदार लोगों की मदद कर सकता है।
मान लीजिए कि किसी स्थान पर यात्री गतिविधि में तेजी से बदलाव होता है। सेंसर या इमेज सिस्टम इनपुट प्रदान करते हैं। एनालिटिक्स समय-समय पर एक पैटर्न की पहचान कर सकता है या सामान्य उपयोग के साथ वर्तमान गतिविधि की तुलना कर सकता है। तब कर्मचारियों को कच्ची गिनती की एक धारा की तुलना में अधिक उपयोगी संकेत प्राप्त होता है।
वह जानकारी इस बारे में निर्णयों का समर्थन कर सकती है कि सेवा जानकारी कहाँ रखी जानी चाहिए, कर्मचारियों की समीक्षा की आवश्यकता कब हो सकती है, सार्वजनिक क्षेत्र का उपयोग कैसे किया जा रहा है, या कौन सा स्थान अधिक ध्यान देने योग्य है। महत्वपूर्ण शब्द है 'समर्थन'। एआई सबूतों को व्यवस्थित करने में मदद कर सकता है, लेकिन यह स्वचालित रूप से बदलाव का कारण नहीं जानता है या यह तय नहीं करता है कि कौन सी सार्वजनिक नीति प्रतिक्रिया सही है।
इसलिए अधिक डेटा हमेशा बेहतर नहीं होता है. लक्ष्य वह जानकारी होनी चाहिए जो उस निर्णय से जुड़ती हो जिसे लेने के लिए वास्तव में कोई जिम्मेदार है। मूल्यांकन को इस बात पर ध्यान केंद्रित करना चाहिए कि क्या सिस्टम अपने इच्छित उपयोगकर्ताओं, उद्देश्य और वास्तविक ऑपरेटिंग वातावरण के लिए अच्छा प्रदर्शन करता है।
रखरखाव एक और उपयोगी परीक्षण प्रदान करता है। एक कनेक्टेड साइन रिपोर्ट कर सकता है कि एक स्क्रीन ऑफ़लाइन है। यदि केंद्रीय कनेक्शन विफल हो जाता है तो नियंत्रक ऑपरेटिंग मोड को स्विच कर सकता है। सॉफ़्टवेयर को दूरस्थ रूप से अद्यतन किया जा सकता है. ये मूल्यवान कार्य हैं, लेकिन इन सभी को एआई कहने से यह समझना कठिन हो जाता है कि सिस्टम को वास्तव में क्या चाहिए।
शंघाई ZEMSO का GG-0009 आउटडोर डिजिटल साइनेज केंद्रीकृत प्रबंधन, OTA रिमोट अपग्रेड, पथ योजना, ओपन इंटरफेस, टचस्क्रीन और वॉयस इंटरैक्शन के साथ-साथ छवि विश्लेषण, टीटीएस और यात्री-प्रवाह विश्लेषण जैसे AI कार्यों को जोड़ता है। इस प्रकार की प्रणाली की समीक्षा करने वाला शहर प्रबंधन सुविधाओं को उन कार्यों से अलग कर सकता है जो कम संरचित जानकारी की व्याख्या करते हैं।
एआई तब उपयोगी हो सकता है जब कई ऑपरेटिंग सिग्नलों की तुलना की जानी चाहिए और कर्मचारियों के लिए असामान्य पैटर्न को चिह्नित करने की आवश्यकता है। यह इस दावे से अलग है कि कोई भी रिमोट अलर्ट पूर्वानुमानित रखरखाव है। विश्वसनीय भविष्यवाणी उपयुक्त ऐतिहासिक डेटा, परीक्षण और साक्ष्य पर निर्भर करती है कि सिस्टम वास्तविक परिचालन स्थितियों के तहत अच्छा प्रदर्शन करता है।
एआई स्मार्ट सिटी फर्नीचर तब सबसे उपयोगी होता है जब यह प्रश्नों, यात्री गतिविधि, छवियों या सिस्टम डेटा को उन प्रतिक्रियाओं में बदल देता है जिन पर लोग कार्रवाई कर सकते हैं। इसलिए एआई-संचालित स्ट्रीट फ़र्निचर का मूल्य स्पष्ट सार्वजनिक आवश्यकता से जुड़ा रहना चाहिए, जैसे आसान मार्ग मार्गदर्शन, जानकारी तक तेज़ पहुंच, या बेहतर संचालन जागरूकता।
शंघाई ज़ेम्सो अर्बन फ़र्निचर टेक्नोलॉजी कंपनी लिमिटेड इस दृष्टिकोण को स्मार्ट बस शेल्टरों, डिजिटल साइनेज और इंटरैक्टिव कियोस्क पर लागू करती है, जिसमें कनेक्टेड प्रबंधन कार्यों के साथ एआई इंटरैक्शन का संयोजन होता है। ये उपकरण प्रौद्योगिकी को व्यावहारिक कार्यों पर केंद्रित रखते हुए शहरों को सार्वजनिक सूचना सेवाओं को बेहतर बनाने में मदद कर सकते हैं।
