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大数据环境下的智慧城市建设

放大字体  缩小字体 发布日期:2015-12-20  来源:《电气&智能建筑》  作者:本刊编辑部摘编
1 背景概述
 
  当前,随着平安城市向纵深发展,从探点数量上看,在中等规模的城市中,包括公安自建、社会建设在内,摄像机总数量在二十万左右的城市比比皆是。并且从联网角度分析,虽然过程比较曲折,但基本上可以实现社会点的接入;市、区县等分级联网的问题,也得到了完美解决。
 
  相对于机器缺失的年代,在IT信息时代繁荣发展的过去十年,各行各业的工作、生活、学习的习惯,与之前相比,事实上已经发生了翻天覆地的变化。可以说,在当下已经很少有哪个单位或者团队没有PC或者移动终端。在日常生活中,人们已经习惯了采用手机通讯进行交流和购买;在办公环境中,更是已经离不开IT信息化系统的支持。
 
  那么,在人们已经习惯了依赖IT信息化、并且在工作生活中已经深度依赖IT信息化时,新的困惑出现了,那就是信息量实在是浩如烟海,怎样从海量的信息中区别哪些信息是最需要的?哪些信息是我们首先需要吸取采纳的?哪些信息是“真”的?一个个体的时间和精力毕竟是有限的,如何运用有限的时间和精力利用好无限的信息化资源,几乎是每一个社会个体都会遇到的困惑。需求催生新的技术,虽然信息、技术瞬息万变,但这个永恒不变的定理,催化了新技术DT时代的来临,具体表现在大数据时代的来临。
 
  关于DT,有不同的描述和定义。一种比较普遍的定义是,DT(DataTechnology)是数据处理技术,与IT(InformationTechnology)相对应。IT时代是以自我控制、自我管理为主,而DT时代,则是以服务大众、激发生产力为主。DT充分挖掘数据资源,以“人”为中心,不仅强调舒适的客户体验,同时也需要公开透明的游戏规则与行业环境。也就是说,DT相对于IT,主要有两个方面的区别:一是在IT时代,是人来利用机器进行信息处理,而进入DT时代后,机器将能做更加智能的处理,减少人为调度;二是IT时代,信息化系统的用户除了操作交互之外几乎不会作为信息资源的累加贡献者,而到了DT时代,每个用户就是使用者,也是贡献者。当然,也不能简单地将ID与DT完全割裂,事实上,DT是以IT为基础、围绕用户需求进行进一步满足的技术演进。
 
  安防产业经过多年的发展,已经积累了大量的信息化资源,也为用户的安保需求带来了大量的便利。以视频监控为例,从模拟到数字再到联网,已经完全解决了看不到、看不清、查不到、不能跨区域随时随地看到查到的问题,问题已经变为海量数据如何看、如何查和如何高效利用。当前,随着平安城市向纵深发展,从探点数量上看,在中等规模的城市中,包括公安自建、社会建设在内,摄像机总数量在二十万左右的城市比比皆是。并且从联网角度分析,虽然过程比较曲折,但基本上可以实现社会点的接入;市、区县等分级联网的问题,也得到了完美解决。
 
  然而这些问题的解决也带来了新的问题,那就是如何在海量数据中获取到所需要的资源。这就涉及到数据潜在用户的需求分析、大数据处理、智能分析、云存储等方面的技术。事实上,交通领域的DT化,相对来说是走在前列的,比如一个城市的交通视频数据,已经为城市决策者、管理者、企业和市民带来了便利。对于城市的决策者来讲,通过智能交通技术可以掌握成熟的交通实时和历史数据,从而为城市的科学规划提供详实的数据支撑。同样,对于城市管理者来讲,通过对交通数据的分析,可以制定出更加合理的交通管理政策。而对于企业、市民来讲,通过一个交通软件,可以随时掌握交通拥堵情况,对出行作出合理的安排、减少浪费。
 
  大数据时代的到来打破了数据的垄断,信息源的扩大化和丰富化是大数据时代的重要特点。在可以预见的未来,大数据将遍布城市各个角落,不管是人们的衣食住行,还是城市的运营管理,都将在大数据支撑下走向“智慧化”,而大数据将为智慧城市提供“智慧引擎”。
 
  当前国内许多城市出现房价持续攀升、中小企业融资难等严重问题,其中一个原因就是数据信息的不对称,导致投资对象过于单一,迫使大量流动资金只能流入房地产领域。同时,随着中国城镇化建设的不断推进,城市综合管理能力严重滞后。在可以预见的未来,大数据将遍布城市各个角落,将广泛应用于医疗、金融、电子商务、物流和互联网等五大产业领域。为了满足人们在城市生活的平安、健康、宜居、通畅等方面的需求,需要构建一个完整的信息系统,这个信息系统实际上是包括视频传感、物联网系统、网络和整个决策系统的一个庞大的系统,这样的系统称之为“智慧城市”,据估计,智慧城市与大数据技术结合将带动数千亿元的经济收益。
 
2 智慧城市推动大数据概念
 
  据统计,目前我国常住人口城市化率已达到50%,逐渐形成了以北上广深等特大城市为中心的,多层次、功能互补的城市群。国际上主流学者认为一个较为理想和稳定的城市人口占总人口的比例应在约75%,所以在未来较长时间内,中国城市化仍处在大规模加速过程中,据估计未来中国城市化进程还将延续30年。这一趋势伴随着城市化进程和城市体系与空间分布的快速变化,除此之外,社会管理问题也越来越突出,例如候鸟式劳工迁移问题,交通效率快速下降,空气、淡水、食品安全等问题。如何将日益丰富的各类信息资料,通过处理来积极地影响城市正常运行是一个主要问题。智慧城市结合大数据将是应对上述问题的现阶段最佳解决方案。
 
  从智慧城市的体系结构来看,由于智慧城市的基础在于物联网技术,因此智慧城市体系结构和物联网的体系结构相类似,也可分为感知层、传输层、平台层、应用层。智慧城市相对于数字城市来说,最大的区别在于对感知层获取的信息进行了智慧的处理,因此也可以认为智慧城市是数字城市的升级版。由城市数字化到城市智慧化,关键是要实现对数字信息的智慧处理,其核心是引入大数据处理技术。
 
  何谓大数据?在一个城市中,海量的数据无时无刻不在产生,网站搜索购物过程中搜索引擎公司会记录下你的搜索记录;驾车过程中,电子导航系统会自动定位并向你发出指示;去医院就诊过程中各种仪器所记录的病例档案;手机通讯过程中留下的联系人、通话记录等信息,这些就是“大数据”。
 
  结合上述描述,认为可以得出一个结论,即智慧城市=数字城市+平安城市+物联网+云计算。
 
3 智慧城市与大数据实践经验
 
  智慧城市是在数字城市、平安城市等基础框架之上建立的全新实体,通过物联网将现实世界与数字世界进行有效融合,自动和实时地感知现实世界中人和物的各种状态和变化,由云计算中心处理其中海量和复杂的计算与控制,为城市管理和公众提供各种智能化的服务。
 
  从国家政策来看,中国“863计划”智慧城市项目总体技术体系架构在科技部863计划“智慧城市(一期)”项目的支持下,863计划智慧城市项目(一期)总体组提出了“六横两纵”的智慧城市技术框架。“六横”层层递进,最下层的是城市的感知层,再是传输层,再上面依次分别是处理层、支撑服务层、应用服务层,最上面是智慧应用层,贯穿全局的是安全保障体系以及标准与评测。
 
  而要真正实现智慧城市,就必须引入大数据技术,主要包含三大方面的需求,通过以下三个方面才能实现海量数据的搜集、处理、加工、分析,并真正作用于具体细分行业。
 
  3.1 大数据融合技术
 
  我国智慧城市建设面临的重大挑战之一,是城市系统之间由于标准问题无法有效集成,形成信息孤岛。因此,在大数据融合技术领域,一方面要加强大数据标准建设,另一方面要加强海量异构数据建模与融合、海量异构数据列存储与索引等关键技术研发,为给予底层数据集成的信息共享提供标准和技术保障。
 
  3.2 大数据处理技术
 
  大规模数据在智慧城市系统流动过程中,出于传输效率、数据质量与安全等因素的考虑,需要对大规模数据进行预处理。大数据处理技术往往需要与基于云计算的并行分布式技术相结合,这也是目前国际产业界普遍采用的技术方案。
 
  3.3 大数据分析和挖掘技术
 
  大数据分析与挖掘技术为智慧城市治理提供了强大的决策支持能力。相比于大数据融合和处理技术,大数据分析与挖掘技术更为复杂,是国际学术界和产业界面临的极具挑战性的技术难题。
 
4 现阶段智慧城市的现状
 
  随着大数据技术的不断发展,以及行业用户对大数据技术的需求日渐明显,大数据行业应用将会遍地开花。
 
  4.1 国内的智慧城市
 
  2013年3月,北京市的“智慧朝阳服务网”正式上线。通过大数据技术的处理、分析手段,从支撑库提炼出数据后发送到服务管理系统,然后通过服务门户,包括微信、微博、移动应用、服务网站、机顶盒等多元化的方式与不同的用户群体进行沟通。
 
  4.2 国外的智慧城市
 
  瑞典首都斯德哥尔摩市政府在通往市中心的道路上设置了18个路边控制站,通过使用RFID技术以及利用激光、照相机和先进的自由车流路边系统,自动识别进入市中心的车辆,自动向在周一至周五(节假日除外)6:30到18:30之间进出市中心的注册车辆收税。通过收取“道路堵塞税”减少了车流,交通拥堵降低了25%,交通排队所需的时间下降50%,道路交通废气排放量减少了8%~14%,二氧化碳等温室气体排放量下降了40%.
 
关键词: 智慧城市
 
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