看到文章《院士报告：城市大脑的痛点、突破（PPT）》 https://mp.weixin.qq.com/s/TnJn1epx8f8JijIoBoBskg ，觉得很有新意，认真做了解读，希望能在纷繁的文章中提取出其系统结构，有一个总体的认识和快速理解。
其实，完成一项任务追求目标是效果好、成本低。但是二者很难同时满足，一个折中方法就是适当放宽对效果/精度追求，在可接受范围内获得成本优势。**有限目标，平衡原则**
对于城市大脑，有感知功能、分析和智能反馈三个连续功能。感知功能就是各种传感器来收集音频、视频等非结构化信息。前端设备要么对信息不做任何处理，只是压缩然后传输，但是对于传输和存储要求高，而且对于分析能力投入也高。另外一种是智能设备，在前端就把需要的信息全部提取出来再给后端设备分析决策，但这种方式前端设备贵，提取的信息单一，会影响后端分析的多样性。**当前面临问题**
一个好的解决办法是前端感知设备可以通过对数据进行特征学习找出重要特征，进行压缩后，相当于进行了一个预处理，然后再传输给后端进行分析，这样既可以节省带宽和存储，还可以节省电力，更不会大量损失重要潜在信息。这个就是第二代城市大脑的的创新点。 **解决方法**
要让前端感知设备在低功耗情况下有效提取特征，通过研究视网膜结构利用仿生原理创建视觉计算架构。 **实现路径**
动物视觉模式及生物视网膜结构
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仿生视觉架构
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