大数据与智慧城市

大数据与智慧城市（共8篇）

篇1：大数据与智慧城市

苏论道：大数据与智慧城市

2015-06-26尚尔刚

6月17日，由苏州大学计算机科学与技术学院、中国计算机学会苏州分会联合主办的“大数据与智慧城市”主题报告会在苏大本部报告厅隆重举行。报告会由苏大科学技术与产业部常务副部长、计算机科学与技术学院博导朱巧明博士主持，苏州市各区县的经信委、发改委部分领导列席，计算机学会成员和苏大师生约200人出席。

中兴通讯大数据产品资深工程师尚尔刚在报告会上发表了同题演讲，介绍了大数据和智慧城市的相关技术，以及中兴通讯大数据平台在智慧城市建设中的实践经验。下文是演讲的精编版。

各位来宾、领导、老师、同学们下午好，我非常荣幸有机会在这里能与大家一起分享一下大数据与智慧城市的一些知识观点。

今天我要与大家分享的内容主要分为三部分，第一部分是对大数据的解读；第二部分主要对智慧城市做个简介，第三部分主要分享一下大数据在智慧城市建设中的一些具体应用。

最早提出大数据时代到来的是麦肯锡：“数据，已经渗透到当今每一个行业和业务职能领域，成为重要的生产因素。人们对于海量数据的挖掘和运用，预示着新一波生产率增长和消费者盈余浪潮的到来。”

业界将大数据的特征归纳为4个“V”（量Volume，多样Variety，价值Value，速Velocity），或者说特点有四个层面：第一，数据体量巨大。大数据的起始计量单位至少是P（1000个T）、E（100万个T）或Z（10亿个T）；第二，数据类型繁多。比如，网络日志、视频、音频、图片、地理位置信息等等；第三，价值密度低，商业价值高，关于价值下面我们会进一步详细讨论；第四，处理速度快，谷歌的搜索，每月40亿小时的视频，4.25亿Gmail用户，150PB Web索引，却能实现0.25秒搜索出结果，足以看出大数据的处理速度是惊人的快。在大数据时代，三分技术，七分数据，得数据者得天下。无论国内国外目前看都是这样的，国内的有bat三家公司，国外的有谷歌，facebook，亚马逊，苹果等等公司都是因为掌握了大量数据，才成就了今天的巨无霸公司。

第一，情景辅助，操作基础

数据本身被记录下来，并非全部是为了长远的利益所用。很多记录其实发挥的作用是一种操作的基础，脱离了记录，后续的操作将难以进行。举个例子说明一下，假如我在炒股，突然有个消息，某某地方刮台风了，并且导致了当地损失惨重，那现在我不能快速判断对那些股票是利好那些是利空了，现在大数据可以帮忙。在美国有一家创业公司，研发了一款大数据软件，名字叫沃伦软件，该软件就是基于大量的金融数据，政治事件，交易数据，加以复杂的模型运算，能够快速的给出结果。

第二，情景复原，责任追究

数据记录也是对以前操作过程的一个虚拟备份，记录了各自多方不同的操作过程及次序，乃至不同环节的具体操作内容。这样一种作用可以看作是记录本身最被认可的初始价值。历史上的各种备忘录，金融记录（例如会计），甚至包括历史都是出于这样一种动机来加以记录的。记录让操作的当时情景有了复原的可能性，哪怕只是一种并非完整的复原。这种复原除了纪念意义等的考虑外，还有一个重要的价值就是事后的责任追究，是一种奖惩的基础。这样一种作用看似很微小，但却是人类社 会运作的基础。尤其是在连接时代的今天，不同主体之间的交互不断加剧，情景复原会让每个主体对自己的操作更为负责，让各种有效的连接成为一种可能。随着互 联网与线下实际经济行为的日益融合，一次鼠标点击有可能代表着很大的利益转移，结合网络协议的操作记录成为了大家网上操作时承担对应责任的依据。淘宝网鼓励买家与卖家在旺旺上聊天的时候将聊天记录保存下来。在具体的投诉环节，相互之间的聊天记录可以作为一种证据去为自己辩护。而包括中间买方下单，支付款项，卖家发货，快递公司名称以及单号，甚至包括该单在快递过程中的状态，时间，甚至有些快递公司将具体快递员的姓名和电话也记录在内，最后签收的方式 等都被详细的记录下来。所有这些记录发挥了一种情景复原以及事后追究责任的作用，从而确保了交易的正常进行。

第三，情景指引，方向微调

一个系统在运行的过程中，有些时候也会出现一些跟平常不一样的差异所在。当这种差异所代表的数据通过极值等各种方式体现出来的时候，系统本身的原有平衡可能会被打破，内部各方面的环节或资源就有可能跟不上。这个时候适当的外力参与很有必要，以免出现系统崩溃的情况。中国的计划生育政策已经执行了很多年，而且也取得了一定的效果。但最近几年随着中国人口老龄化的加快，未来一些年社会对劳动力的需求会逐渐加强，劳动力短缺有可能成为中国的关键问题。在这样一种情况下，基于各种人口数据的不断变化，适当地进行人口政策的调整已经变成一种必须。但具体怎样调整，则需要根据数据来说话

第四，情景研究，系统优化

对未来的预测功能是目前业界对大数据最看重的价值之一。基于之前记录下来的各种数据的深入研究，发现其中的规律特征，从而进行系统优化，甚至升级。如果前面的纠偏只是一些相对较小的指引的话，那么基于预测的情景研究和系统优化，则是相对较大的变动。这种基于预测的价值实现对系统（包括个人、企业机构，也包括各种电子性工具）的长远运行来说价值重大，其决定了一个系统是否具有长期的成长性和演变能力。

一个主体（系统）不但要考虑即时的运行，以及下一步的正确操作，更需要考虑长远的运行可能。尤其是在竞争激烈的今天，各种企业机构之间的竞争非常残酷。如何基于以往的运行数据，对未来的运行模式进行预测，从而提前进行准备或者加以利用、调整，对很多企业机构其实是一种生死存亡的问题。这样一种情况同样适用于国家级别。正因为这一点，目前无论是在企业级别还是国家级别都开始研究、部署大数据。

中国的粮食统计是一个老大难的问题。中国的统计，虽然有组织、有流程、有法律，但中央的统计人员依靠省统计人员，省靠市，市靠县，县靠镇，镇靠村，最后真正干活或上报的是基层兼职的调查人员，由于众所周知的KPI考核导向的原因，层层加码，几乎没有人相信这个调查数据，而其中国家统计局的人是最不信的。在前两年北京的一个会议上，原国家统计局总经济师姚景源讲述了他们是如何做的。他们采用遥感卫星，通过图像识别，把中国所有的耕地标识、计算出来，然后把中国的耕地网格化，对每个网格的耕地抽样进行跟踪、调查和统计，然后按照统计学的原理，计算(或者说估算)出中国整体的整体粮食数据。这种做法是典型采用大数据建模的方法，打破传统流程和组织，直接获得最终的结果。

1948年辽沈战役期间，司令员林彪要求每天要进行例常的“每日军情汇报”，由值班参谋读出下属各个纵队、师、团用电台报告的当日战况和缴获情况。那几乎是重复着千篇一律枯燥无味的数据：每支部队歼敌多少、俘虏多少；缴获的火炮、车辆多少，枪支、物资多少……有一天，参谋照例汇报当日的战况，林彪突然打断他：“刚才念的在胡家窝棚那个战斗的缴获，你们听到了吗？”大家都很茫然，因为如此战斗每天都有几十起，不都是差不多一模一样的枯燥数字吗？林彪扫视一周，见无人回答，便接连问了三句：“为什么那里缴获的短枪与长枪的比例比其它战斗略高？”“为什么那里缴获和击毁的小车与大车的比例比其它战斗略高？”“为什么在那里俘虏和击毙的军官与士兵的比例比其它战斗略高？”林彪司令员大步走向挂满军用地图的墙壁，指着地图上的那个点说：“我猜想，不，我断定！敌人的指挥所就在这里！”果然，部队很快就抓住了敌方的指挥官廖耀湘，并取得这场重要战役的胜利。

篇2：大数据与智慧城市

课程的考试

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一、单选(共 4 小题，总分: 40 分)1.本讲认为，智慧城市顶层设计的关键不在于技术而是老百姓的（）是什么，只有满足百姓（）的城市才有了“眼睛”。

A.物质 B.需求 C.医疗 D.供给

2.智慧城市从电子政务的角度讲，服务方式转变最核心的一点是从以往工业时代的服务转向以（）为工具的服务。

A.数据 B.云计算 C.软件 D.互联网

3.本讲推荐了一本关于大数据取舍之道的书籍，这本书名字叫（）。

A.《大数据》 B.《智慧数据》 C.《删除》 D.《取舍之道》

4.本讲认为，“大数据”并不意味着数据越多越好，数据要以是否（）为标准。

A.多维 B.高效 C.全面 D.智慧

二、多选(共 2 小题，总分: 20 分)1.智慧城市建设要以()的应用为中心，围绕城市发展的重点需求和群众的迫切要求，找准突破口。

A.投资者 B.市民 C.企业 D.管理者

2.本讲认为，数据的流动性增强以后，整个城市就从（）和（），向着意义型的城市发展。

A.便捷型城市 B.劳动型城市 C.功能型城市 D.创新型城市

三、判断(共 4 小题，总分: 40 分)1.本讲认为，大数据时代已经到来，数据即将成为重要的产业，未来的服务以数据为底座，因此，要把智慧建立在有意义的数据基础上。

正确 错误

2.本讲提到，数据业务正逐渐成为各行各业的辅助型业务。

正确 错误

3.数据与信息不同，信息时代追求的是价值，数据是经过编码解码等反复加工之后，使差异化的成本提高。

正确 错误

篇3：大数据与智慧城市

信息技术及通信技术发展过程中,城市也逐渐开始智慧化建设,大数据已经逐渐在城市交通等各领域建设中承担着重要的责任,但是目前对于城市功能方面建设还存在一定缺陷,研究较为薄弱,智慧城市建设与居民实际需求之间存在较大的差距。因此,增加对于大数据在智慧城市研究与规划中的应用研究具有重要的现实意义,能够为智慧城市建设寻找一种合理的技术方法体系,构建完整的大数据框架,推动城市智慧化建设。

1 第四范式与大数据应用于城市研究中的探索

伴随着信息技术与通信技术的发展,互联网技术发展越加成熟,人们每分钟都会产生大量的数据信息。在2011 年,国家数据公司对于全球数据统计中指出,全球每天产生的信息数量比前两年相比较增长了将近1 倍。我国到2014 年为止,网民总人数已经超过8 亿,并且互联网使用人数还在快速增加,手机网民已经成为互联网用户增加的主要源头。由此可以发现,网络已经成为社会发展中的重要平台,对于人们的生活有着严重影响,企业与政府在管理中都需要获得大量的数据资源作为支撑,大数据时代逐渐到来[1]。

第四范式概念是在2007 年由吉姆·格雷所提出的,主要是将大数据从传统的第三范式科研工作中脱离出来,增加对于大数据的科研工作重视。各国在经营建设中已经逐渐认识到大数据的重要性,例如美国就在2012 年颁布了《大数据研究和发展计划》,美国政府将积极推进大数据科研工作,在大量的数据资源中整合出有价值的信息及观念,推动美国经济建设。这就表示大数据已经参与到国际国民经济建设中,作为城市研究的强有力数据支撑[2]。

2大数据时代为智慧城市建设和可持续发展提供了革命性机遇

目前,我国城镇发展已经步入到了一个新的阶段,新型城镇化建设已经成为我国国民经济建设中的重要组成。中共中央在2014 年颁布的《国家新型城镇化规划》中明确要求,城镇应该以人为本、整合布局、创建生态文明、积极弘扬传统文化,形成新型城镇化发展趋势。根据我国城镇化建设存在的问题,文件中就明确说明智慧城市将成为新型城镇化建设中主要途径。但是各界人士对于智慧城市概念及内涵了解较为模糊,这就需要智慧城市在今后的发展中能够明确方向,让社会各界对于智慧城市建设更加了解,进而提出更高水平的要求。我国信息技术是在20 世纪80 年代开始建设的,目前已经在各个行业建设中广泛应用,形成了由物联网、互联网、云计算结合的城市技术体系。但是智慧城市在建设中不仅仅需要增加信息化在各领域内的应用,还需要依托信息技术建设,促进城市经济、环境、空间等整体性建设。智慧城市不仅仅能够将现代化城市建设中存在的信息技术问题有效解决,还能够增加城市对于资源的整合,促进新型城镇化建设[3]。

3 基于大数据应用的智慧城市规划

智慧城市建设依托大数据开展,能够为智慧城市建设提供科学支撑,是我国智慧城市建设中的重要措施。这需要智慧城市规划汇总,转变传统城市规划中的观念,将服务型城市作为智慧城市建设的基础,解决城市建设中存在的问题,整体性规划城市空间结构,创新城市管理,促进智慧城市建设[4]。

3. 1 以大数据整合为突破的智慧化多规协同体系

现阶段,我国城市化建设主要是由政府部门领导完成,在发展中受到管理体制上的约束,已经制定的规划还存在较多的问题,例如城市空间结构规划缺乏、规划政策落实较为落后,这些问题严重影响我国城市化建设。国民经济城市空间规划方面的问题最为突出,为了解决这个问题,政府部门虽然制定了一系列有关政策,但是效果并不是十分明显。中共中央对于城镇化建设的基本要求就是可持续发展,让城市拥有长久性动力。智慧城市建设中,发展观念应该集中在“集约”“智能”“低碳”等方面,整合城镇所拥有的全部资源,保证新城镇建设。

智慧城市对于空间结构利用要求较为严苛,基于大数据能够满足智慧城市对于空间结构的需求。首先,智慧城市可以通过先进的技术措施整合城市全部的空间结构,为政府部门新城镇规划奠定良好的基础。其次,大数据能够将政府部门已经制定的发展战略进行整合规划,落实城镇化规划项目[5]。

具体而言,首先就是在我国现有的法律文件基础上,整合各个部门的信息资源,规划每一个部门所需要承担的社会责任及工作内容,例如国民经济与社会发展规划就是为城市发展制定的目标。其次就是从多个途径制定机制,例如从思想的角度,利用社会现有的资源整合,创建可调协的城市发展趋势系统。

3. 2 以大数据分析为核心的智慧城市空间规划体系

智慧城市的核心内容就是对于城市空间结构的规划,智慧城市在每一个阶段发展中,最终目标都是对空间结构的规划,科学分配空间资源。在大数据不断发展下,人才、技术等资源已经能够突破空间及时间上的限制,城市活动空间已经成为居民生活的载体,传统城市空间结构已经不能够满足人们对于城市空间结构的需求。智慧城市能够促进城市化建设,对于城市空间结构整体性规划,基于大数据中的全部信息资源,科学调整公共服务及社区等基础性空间结构。例如,在对于城市空间战略制定中,主要对象就是城市区域要素之间的关联,通过微博等软件中的城市空间信息探索出城市发展中所需要解决的问题,最终将研究成果转变成智慧城市空间发展,为新型城镇建设奠定良好的基础。智慧城市空间规划体系中,城市是在大量的数据基础上综合性分析得出的结果,增加了智慧城市创建中的科学性。

3. 3 以挖掘特色为目标的智慧城市规划与建设重点

智慧城市在全国范围内建设中,不能根据一套建设标准开展,更多的将不同地区内的资源及优势深度挖掘,大数据能够挖掘是智慧城市发展的主要方向,进而对于城市全部资源进行科学性规划,正常情况下主要是从四个角度开展特色化建设,分别是产业、交通、社区、基础设施。例如在产业角度,智慧城市就能够将城市周边的产业发展及企业经营信息系统性分析,探索城市资源优势,明确城市发展趋势,推动新型产业建设,进而推动产业群体建设[6]。

4 结语

大数据时代中,社会每天都会产生大量的数据资源,推动了数据密集型产业的建设。各国研究人员已经充分认识到大数据在智慧城市研究与规划中应用的重要性,但是智慧城市体系应用大数据还没有形成较为完整的体系结构,还需要科研人员的共同努力。

参考文献

[1]柴彦威,龙瀛,申悦.大数据在中国智慧城市规划中的应用探索[J].国际城市规划,2014(6):9-11.

[2]茅明睿.大数据在城市规划中的应用:来自北京市城市规划设计研究院的思考与实践[J].国际城市规划,2014(6):51-57.

[3]党安荣,袁牧,沈振江,等.基于智慧城市和大数据的理性规划与城乡治理思考[J].建设科技,2015(5):64-66.

[4]王鹏,袁晓辉,李苗裔.面向城市规划编制的大数据类型及应用方式研究[J].规划师,2014(8):25-31.

[5]秦萧,甄峰.大数据时代智慧城市空间规划方法探讨[J].现代城市研究,2014(10):18-24.

篇4：大数据与智慧城市

数字技术在过去十年间覆盖了我们的城市，并已经成为大型智能基础设施的支柱。随着宽带光纤和无线通信网络的推广，移动电话和平板电脑的使用变得越来越便宜。与此同时，开放式的数据库不断提供各种数据和各类信息，其数量之大令人震惊，比如每天我们能产生2.5×〖10〗^18个字节的数据，当今世界上90%的数据都是在过去的两年产生的，每分钟谷歌会收到超过2百万条搜索请求，等等。这些数据有的是来自于社交媒体网站发的贴子、移动信号和网上采购交易，但越来越多的是来自于对象上的传感器。这些传感器可以被安装在灯柱上，也可以被放置在摩天大厦中。以此为基础，越来越多的传感器和数字控制技术都与价格便宜、功能强大的计算机相结合。早在1997年，建筑师和城市规划师、Mike Batty教授就曾预言说，到2050年，我们周围的一切都将会是某种形式的计算机。而现在，这已经开始成为现实，因为我们的城市已经迅速地变成了一个大的“露天计算机”。

今天，我们生活在一个高度仪器化和数字互联的世界，在某种程度上说，这使得网络世界和物理世界之间的边界越来越模糊。同时，这种仪器化和互联使得有关城市、物理基础设施、服务和人与人之间的交互信息变得实时可用。而智慧城市作为系统的系统，正在利用大数据，致力于改善物理基础设施，改进规划和管理，努力提供人性化的服务，最终使城市更有吸引力、更宜居、更可持续发展和更绿色。

据世界银行估计，到2030年，全球将有2/3的人口生活在城市。为此，世界各地的城市都面临着不断增长的人口和日益严峻的气候变化的双重挑战。为确保未来城市的安全，并能让人们在其中健康地生活和工作，全球范围内都正在建立智慧城市的概念，并实施相应的举措。大数据的爆发影响到很多行业，城市也不例外——城市坐拥数据宝库，因为这些数据可以转化为新的、更深刻的见解，从而提高公民的经验水平，并更好地指导政府决策。比如美国印第安纳州的South Bend政府就利用大数据分析，准确预测哪个区域可能会遇到污水溢出，进而采取必要的行动，将实际污水溢出数量从以前的每年27起减少到1起，在基础设施维修方面节省近1.2亿美元，并同时改善了城市的整体生活质量。

本文将探讨智慧城市中大数据的分类，ICT的作用及面临的挑战，并阐述世界上一些智慧城市如何有效地利用大数据，以及智慧城市中的大数据的隐私与安全问题，以期促进我国更好的利用大数据建设智慧城市。

智慧城市中大数据的分类

通常城市是为了适应峰值基础设施需求而建设的，但实际需求数量或需求模式却鲜为人知。以电为例，电力部门只是负责用电缆传输电力，并希望电网维持正常运转，但却并不知道、也并未关注这些电实际上用在何处。如果存在一个系统，能够明确指出这些电具体用在哪里，至少就能在节约能源方面优于现有的系统。就供电而言，提供最后5%的峰值需求远比提供最初95%的电力成本更高、污染更严重，因为通常只有到最后关头，那些老旧的、效率较低的电厂才会被启用。如果能够预见需求，那么，就可以适当的关闭系统中的一部分，而致力于提高系统的其他部分的运行效率。这样，不仅可以节约大量的能源，而且能够降低由其带来的环境污染。同样的，如果能够追踪到从某一地点到另一地点的实际流动人数，并分析得出每天的模式有何不同，就能重新配置相应的交通运输系统，提高运输效率。

数据和信息遍布我们的城市，它们来自于不同的数据源，呈现出各种不同的形式、间隔度、动态性和质量。对于当今智慧城市的利益攸关者而言，这些数据是最具扩展性的资源，因此关于信息空间的知识，对于创建智慧城市至关重要。有些学者将智慧城市中产生的这些数据分为三类：硬数据（hard data）、软数据（soft data）和复合数据（compound data），如下图所示。

图下方的金字塔代表城市中的“硬数据”，包含三个层面：第一个层面主要是从物理世界的传感器收集得来的测量数据；第二个层面是“原子数据（atomic data）”，它们由物理事件组成，与特定条件下的人类互动有意义地结合在一起（比如交通数据）；第三个层面是通过对“原子数据”的数学操作产生的数据，通常被用于获取更有意义的信息。这类数据包括城市指标、元数据或关键绩效指标（KPI）等。

图上方倒金字塔顶端的数据代表着智慧城市的思想领域，它们来自于社会中的人类互动，被称为“软数据”。这些数据结构性较差，需要更专门的统计和分析处理。这类数据的第一层面由“多重数据”主导，即信息由人类的社交互动产生，例如位置数据、来自移动设备的传感器数据、公民报告和公民标记等；第二个层面是文本数据，例如Twitter上的消息等；最后，这两个金字塔的交叉部分是城市中的“复合数据”，是硬数据和软数据的组合，包括链接的数据、社交媒体数据和结构化的数据。

其中，复合数据是当前大数据中最令人感兴趣的数据类别，它含有很多社交媒体信息、网络日志数据和文本数据的组合，以及来自Twitter、Facebook等社交媒体的数据等。

要充分利用所有这些关于城市的数据，并产生对公民有价值的服务，就必须让大数据变小，也就是说能让公民易于访问这些数据。在智慧城市的框架中，它所提供的服务的基本成分就是数据。随着对大数据的需求与日俱增，到2013年，大数据驱动的在硬件、软件及相关服务上的支出达到2320亿美元。要让智慧城市基于数据提供增值服务，就有必要将产生自社交媒体的数据整合到开放数据战略中，用以部署最合适的大数据技术，使数据能在便于访问的结构中被提取、标准化、存储、分析和可视化。否则，劣质数据将会对政府造成巨大的损失。以美国为例，跨政府和企业的劣质数据让其经济每年损失约3.1万亿美元。

智慧城市中的ICT

现代社会需要公共行政部门更多地直接与公民进行沟通，从公民的角度来看存在的问题，并对公民的需求及时做出反应。为此，现代技术就成为了非常有价值的工具，因为它们除了是丰富的信息来源，更是我们日常活动的有机组成部分。

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面对种类繁多、形式多样的大量数据，市政当局和城市规划者可能很难确定切入点和起始点。但有一点是明确的：要改善生活质量，每一步都要从分析数据、并使其有意义开始。智慧城市的成功在很大程度上归功于良好的治理，这种治理不是集中于在道路或灯柱上放大量的传感器，而是集中于使用技术，将公众参与融入到决策过程当中。今天，信息和通信技术（ICT）正在推动城市向智慧城市的发展和转型，最终目标是提高公民、企业和当局的意识，改善生活质量，同时也使得城市发展可持续。下图正说明了ICT如何驱动城市向智慧城市转型，从中又面临哪些挑战。

首先，有了ICT的支持，数据变得可扩展，并能在线访问。在智慧城市中，每天有数以百万计的消息通过成百上千的设备（如移动电话、电器仪表、气象站等）进行交换。通过匹配这些设备上所产生的信息，可以增强智慧城市的管理。例如，故障设备会造成能源或水的损失，通过实时将从用户水/电表上测量的消费值与从其他公共事业系统上测量的数值相匹配，就可以减少这种损失。正因为如此，实时处理数据就变得更加重要，而传统的先存储再处理的方法——即各公司检索数据，并为预防将来某天需要访问这些数据而将其存储起来——可能将不再适用。

其次，ICT促使形成分布、平行式的思考方式。智慧城市由若干个独立的网络组成，因此不存在一个集中的应用程序来囊括所有的设备交换信息。同时，ICT设备共享了大量的信息，使得信息并行处理成为一种必要行为。为此，要分析设备上所交换的信息，并充分利用这些信息，就需要将分析向更接近信息来源的方向推进。

再次，ICT需要并能够验证、评估和保护数据。通常，价格便宜、有资源约束的设备主要用于建立形成智慧城市物联网的网络。但不幸的是，这类设备测量和报告的数据（例如，能源消耗读数）通常比较杂乱，并且有信息损耗。造成这一问题的原因并不仅限于设备本身，也有可能是由公民（可能是恶意的）自身造成的。例如，由于有些用户想少交电费，就可能会恶意操作，而使电表的消耗读数不正确。因此，ICT必须采用验证方案、评估方案和安全对策，以确保信息的使用者不会被不正确、局部或恶意的数据误导。

如今，世界各地的城市都在使用ICT方面取得了巨大进步，为公民提供新的服务，对更多的公民需求做出快速及时的反应，并增加了政府机构的透明度。可以说，ICT帮助城市变得更有效率。

大数据在智慧城市中的应用

城市信息学是一门新兴学科，它研究大数据和城市的交叉部分，用大数据来学习和提高大城市的动态，因此它是一个涉及多学科的领域。城市信息学的潜在好处包括实时系统监控、管理和优化等，例如管理交通、煤气、水和电的流量；监测桥梁和管道的状况；规划新的公共交通线路和公用配电系统；监测公众健康，和管理应急响应等。

迄今为止，城市信息学的最大的尝试之一是纽约大学（New York University，NYU）的一个新的研究中心——城市科学进展中心（Center for Urban Science and Progress，CUSP）。该中心旨在通过广泛的传感器和由此产生并筛选的海量信息来把握纽约的脉搏，从而改善纽约市的生活质量。与其他中心不同的是，纽约大学的城市科学进展中心专注于物理、生物和信息传感的融合。目前，该中心有众多的合作伙伴，包括十个业界合作伙伴（其中包括微软、施乐公司和IBM等），有四个国家实验室参与，并与五个学术机构建立了伙伴关系。

在美国和全球的其他城市也有城市信息学中心。比如作为欧洲数据最密集的城市，西班牙北部海岸港口城市桑坦德（Santander）就有城市信息学中心。三年前，该市获得了欧盟委员会800万欧元的资助，于是欧洲的大学和电信运营商联合在市区安装了各种类型的固定和移动传感器，共计大约1.8万个。除了用于监测空气污染、噪音和其他环境条件，传感器还会在垃圾箱需要清空或路灯烧坏时有所指示，甚至可以指示当附近没有人时，哪里的路灯需要并可以被关掉。而那些埋在路面下的传感器也有其独特的用途，它们可以检测露天停车位，并将信息转发至安装有数字显示器的主要路口，用以帮助引导司机寻找最近的停车位。.

智慧桑坦德（SmartSantander）项目的主要研究人员、Cantabria大学的Luis Mu？oz教授指出，最开始，项目的目标只是让研究人员可以使用传感基础设施，同时向居民提供一些有用的服务。但后来，智慧桑坦德项目开发了智能手机应用程序，让居民能够报告如坑洼一类的问题，并跟踪政府的响应，以使道路更平坦，交通更顺畅。使用智能手机，居民可以利用由位于全市旅游景点、商店、公交车站等处的2600个光学和无线标签组成的“增强现实”系统，方便地在线获得关于这些地点的各类相关信息。

世界各地大大小小的城市都在利用大数据——如交通统计、能源消耗率和GPS地图——启动项目，以提高各自社区的生活质量。在伯明翰，灯柱装有传感器，可以传输有关云覆盖的信息，以提供超本地的气象预报；在挪威，有超过4万个公交车站有twitter，让乘客能够留下他们的经验信息；在伦敦，市长办公室开始给每棵树设置标签，让人们可以了解它们的历史；在麻省理工学院的Senseable城市实验室，西雅图的5000个垃圾被进行地理标记并在全国各地跟踪了三个月，以验证回收是否真的有效。可以说，对象上的传感器让人们以全新的方式讲述城市的生活故事。

当然，最成功的案例之一可能是在2012年伦敦奥运会期间，负责运行伦敦公共交通网络的公共当局机构“伦敦运输（Transport for London）”。在使用者增加25%的情况下，该机构使用收集自闭路电视摄像机、地铁卡、移动电话和社交网络的实时信息，确保火车和公交路线只能有有限的中断，从而保证顺畅的交通。

在电力消费方面，美国西雅图市与微软和埃森哲（Accenture）合作了一个试验项目，以减少该地区的能源使用。该项目收集并分析从市区建筑物管理系统中得来的众多数据集，通过预测分析，找出哪里可以减少能源使用，或者根本不需要能源使用。项目的目标是将该地区的电力消耗减少25%。

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在交通拥堵方面，2012年，法国里昂市与IBM的研究人员联手建立了一个可以帮助减少道路上的交通拥堵的系统，使用实时交通路况报告来检测和预测交通挤塞。如果运营商看到可能会发生交通堵塞，就可以相应地调整交通信号，以保持平稳的车流。该系统在紧急情况下尤其有用，比如在救护车前往医院的途中。随着时间的推移，系统中的算法将从最成功的建议中“学习”，并将这些知识应用到将来的预测当中。

另外，在城市中寻找停车位，尤其是在大城市中，毫无疑问是令人头痛的问题。目前有一种为iOS和Android设备开发的应用程序，可以追踪多个城市的停车位。用户只需要输入地址或所在的邻里，就可以得到附近的可用车库和停车位的价格和可用时间的信息。并且，该应用程序还会实时跟踪可用性，实时更新。目前美国已经有七个城市应用此程序，包括华盛顿、纽约、芝加哥、巴尔的摩、波士顿、密尔沃基（Milwaukee）和新泽西州的纽瓦克市（Newark）。

在城市规划方面，利用3D可视化的数据，政府可以看到城市在任何时刻的运行情况，这种以新的方式来呈现数据的方法无疑带来了令人震惊的效果。比如在德国，3D可视模型可以向人们展示一条新铁路线将会给周围带来怎样的影响。这就如何在一个游戏环境中，人们可以把它放在iPad上，随时缩放3D模型。以前，任何人如果想要涉足城市规划，就必须要去一趟市政厅，去看那些他们可能并不理解的地图。而现在，只需要一个应用程序就可以搞定一切。更多的视觉冲击力能彻底改变如何构建城市，它能使决策过程更透明、更民主，设计过程更具包容性。

智慧城市中大数据的安全问题

不管喜欢与否，我们已经开始与我们所生活的城市进行互动，不论是通过短信知道刚刚经过的商店可以提供20%的折扣，还是使用智能手机上的位置传感应用程序得知最近的咖啡吧在哪儿。智能城市的核心功能正是需要收集大量的数据，这些数据关系到我们生活的方方面面，发生在每一天的每分每秒。比如人们在上网的时候，可能很自然的就单击了“是”这个选项，但是却并没有意识自己分享的所有东西都可以被别人收集。再比如一个人从自己的车上走下来要去一家大型连锁超市，那么甚至在他下车前，就已经进入了摄像头的视角；当他的手触摸店门时，他的图像可能已经通过公司的服务器传送给了全世界；当他进入到超市里边时，大数据将会提供一份关于他个人的完备的客户信息，包括购买历史、社交媒体账号、公共记录，甚至是他的鞋码等。可以说，我们就如同盲目地走进了全时被监控着的社会。

本质上说，我们正在建立物理世界的数字拷贝，而这将产生深远的影响：它改变了世界的运作方式，很神奇；但同时，它也很可怕，因为在公共场所、移动设备上和主要零售商店中获取的大量个人数据并没有被共享回个人，使得我们每个人的信息变得越来越透明。也就是说，虽然智慧城市中大数据的收集有巨大的价值，但也会引起巨大的伦理问题。例如，近年来，在关于智能电表和智能电网的影响的争论中，一个重要的组成部分就是对隐私和安全的担忧，而这些担忧也同样适用于智慧城市中的大数据。当智慧城市成为现实时，个人或许将无法控制他们被监控的方式，也不能控制从他们身上收集的信息将被如何处理和使用。如果是这样，那将与智慧城市的预想完全背道而驰。

因此，在智慧城市中，大数据所带来的隐私和安全问题将会越来越受到重视。或许城市会创建自己的隐私保护章程，以纾缓公民的忧虑。但是，其实更大的挑战来自于数据安全，而目前智慧城市的倡导者仍未充分解决这一问题。城市系统日益复杂，在其基础设施建设的新领域中，仪器仪表的使用越来越多，同时系统之间的相互依存性日益增加，所有这些都令城市在面对恶意攻击、系统故障或极端气候事件时变得更加脆弱。为此，城市的领导者必须要确保新系统能够抵御这些威胁，并使其成为城市战略的一部分。并且，未来所有由智慧城市启动的可能，象改善生活质量或提高能源效率等，都应当建立在信息处理的有效性和用户的隐私保障方案之上。

公民是智慧城市重要的利益攸关者、消费者和大数据的生产者。最终，我们希望城市能够通过这些数据来适应市民，而不是限制他们。同时，城市是大数据真正影响的区域。城市规划者和行政机构需要合适的工具来消费城市产生的所有数据，并将其转化为行动，以提高人们的生活质量。在这种情况下，大数据不只是昙花一现或营销炒作，对于选择住在城市中的人来说，它是一种现象，将对生活质量有着直接的影响。明天的城市是在今天建立起来的，而它们的建设离不开大数据。

篇5：大数据时代下贵阳建设智慧城市

2013年11月15日，第四届中国意大利创新论坛在北京召开，作为本届论坛六个平行圆桌会议之一的“贵阳智慧城市建设专题研讨会”吸引了国内和意大利政产学研界近百人参加，大家纷纷对贵阳智慧城市建设表示出浓厚的兴趣。在会上，贵阳市提出在2015年前将建成的包括“一个公共平台，一个管理中心，政务、产业、民生三大应用方向，信息基础建设、智慧应用等六大支撑体系，建筑节能、指挥交通等九个示范应用”在内的“智慧贵阳”体系框架。那么，建设智慧城市的前提条件是什么？

如果将智慧城市比喻为人，将组成智慧城市感知功能的传感器比作人的五官，将连接传感器的网络比作神经，将控制和存储信息的云技术比作中枢，那么大数据就是智慧城市的所有体征数据的总和。人要正常运作,各个零部件数据指标必须达标，一座智慧城市亦如此。

所以一座真正的“智慧城市“，要体现出人类社会对现代城市和运营管理新的科技发展的水平，智慧，它必然来自于对各种数据充分分析和利用。因此如何对数据进行分析和利用，促进人类智慧运用管理城市，建设迫切使用先进的技术包括数据挖掘和功能的强大的运算系统，从而来整合分析跨地域，跨行业，跨部门的海量数据的处理，将特定的知识应用于特定的行业和特定的解决方案中，来正好的支持整个经济社会发展的决策和相关行动。这也正是建设智慧城市面临的重要挑战。

21世纪随着大数据技术领域的开发与不断创新，现今技术已经能够短时间内处理、分析庞大复杂的数据，这为“智慧城市”的建设提供了强有力的支撑。如今，越来越多的城市提出建设“智慧城市”的命题，并不断摸索与落实，成绩显著。

作为贵州省会的贵阳同样迎来建设智慧城市的契机，早在2010年10月，在贵阳市政府与IBM共同举办的“智慧城市·感知贵阳”论坛上，就已经勾勒出“感知贵阳、智慧城市”的远景，而建设智慧城市也纳入到贵阳市“十二五” 工业和信息化发展规划中。2013年年初，贵阳乌当区入围我国首批90个智慧城市，同年8月，乌当区智慧城市综合管理平台正式开工建设。在2013年智慧城市任务书项目开展情况评分中，乌当区在全省10个国家智慧城市试点中总排名第二，在4个县级试点中排名第一，获得“以奖代补”专项资金70万元。

打造智慧城市，对贵阳市的好处无疑是十分巨大的。智慧城市所涉及的智慧交通、无线城市、智慧医疗、云电视等都对提高贵阳市民的生活品质有着极大的促进作用。智慧交通将打破贵阳传统城市交通管理与发展模式，极大地缓解交通需求与交通设施供给的尖锐矛盾，为市民出行提供便利的交通；无线城市能够为公众提供利用无线终端或无线技术获取信息的便利服务,实现城市信息化和现代化；智慧医疗能够实现医疗信息实时共享，简化就医流程、降低医疗费用，增加群众就医便利性；云电视将电视连上网络，观众就可以随时从外界调取自己需要的资源或信息。

同时引入大数据处理技术，在互联网、物联网、云计算平台、电信网、广电网、无线宽带网等技术实现系统化整合的基础上，充分利用高度集成的智慧技术，以配套设施与相关政策促进、带动智慧产业发展，为居民提供更加优质、高效、方便、快捷，更加亲民、协调、节能、集约，具有高度智慧化的公共服务。

篇6：大数据与智慧城市

资金申请报告

编制单位：北京智博睿投资咨询有限公司

《国家发展改革委办公厅关于请组织申报大数据领域创新能力建设专项的通知》下发。《通知》明确了相关专项建设的目标、内容和重点，将围绕大数据基础技术和应用技术两个维度，组建13个国家级大数据实验室。

《通知》明确专项目标，未来2－3年，将建成一批大数据领域创新平台，为大数据领域相关技术创新提供支撑和服务。以推进经济发展方式转变为着力点，通过建立和完善大数据领域的技术创新平台，集聚整合创新资源，加强产学研用结合，突破一批关键共性技术并实现产业化，促进大数据产业的快速发展，为培育和发展战略性新兴产业提供动力支撑。

《通知》指出，围绕转型内容和重点将组建13个国家级大数据实验室，分别是：大数据系统计算技术国家工程实验室、大数据系统软件国家工程实验室、大数据分析技术国家工程实验室、大数据协同安全技术国家工程实验室、智慧城市设计仿真与可视化技术国家工程实验室、城市精细化管理技术国家工程实验室、医疗大数据应用技术国家工程实验室、教育大数据应用技术国家工程实验室、综合交通大数据应用技术国家工程实验室、社会安全风险感知与防控大数据应用国家工程实验室、工业大数据应用技术国家工程实验室和空天地海一体化大数据应用技术国家工程实验室。

具体要求

（一）请相关主管部门按照《国家工程实验室管理办法（试行）》（国家发展改革委令第54号）、《国家高技术产业发展项目管理暂行办法》（国家发展改革委令第43号）和《国家发展改革委关于实施新兴产业重大工程包的通知》的要求，组织开展项目资金申请报告编制和申报工作。

（二）主管部门应结合本部门、本地区实际情况，认真组织好项目资金申请报告编写和备案工作（暂不需提供落实环评、节能、土地等建设条件的相关文件），并对其真实性予以确认。同一法人单位可选择其中1个实验室方向进行申报；同一主管部门对同一实验室方向，择优选择1个项目单位申报。项目主管部门和项目申请单位应承诺予以配套资金或政策支持，保障实验室建设和运行所需费用，促进相关产业的创新和发展。

（三）为构建创新网络，申报单位需承诺，若通过评审成为以上大数据领域创新平台的承担单位，将参与构建创新网络，以加强创新平台之间的协同。

（四）项目申报方案需充分体现产学研用等单位的紧密结合，并进行多个单位实质性联合共建（联合共建单位原则上不超过5个），建设内容和地点应相对集中；鼓励工程实验室建立技术成果应用示范基地，优先支持跨部门、跨区域、跨行业的具有全国性示范效应平台建设。

（五）该批国家工程实验室原则上将通过竞争择优确定（原则上支持本领域排名第一的单位），鼓励由企业牵头承担实验室的建设任务；并优先支持该批国家工程实验室承担国家大数据综合试验区促进大数据发展行动的相关任务和项目。

（六）请主管部门在2016年10月10日前，将审查合格的项目资金申请报告一式2份报送我委（双面打印）；同时请提供电子文本和有关附件等材料。

特此通知

国家发展改革委办公厅

2016年8月26日

报告目录

一、智慧城市设计仿真与可视化技术国家工程实验室项目摘要

二、智慧城市设计仿真与可视化技术国家工程实验室项目建设的依据、背景与意义

1、智慧城市设计仿真与可视化技术国家工程实验室项目建设的依据

2、智慧城市设计仿真与可视化技术国家工程实验室项目建设背景、意义

（1）智慧城市设计仿真与可视化技术国家工程实验室项目建设背景

（2）智慧城市设计仿真与可视化技术国家工程实验室项目建设意义

三、智慧城市设计仿真与可视化技术国家工程实验室技术发展与应用前景分析

1、国内外技术状况与发展趋势预测分析

2、技术发展比较

（1）本单位技术水平优势和劣势（2）关键技术突破点

四、主要方向、任务与目标

1、智慧城市设计仿真与可视化技术国家工程实验室主要发展方向

2、智慧城市设计仿真与可视化技术国家工程实验室的主要功能与任务

3、智慧城市设计仿真与可视化技术国家工程实验室拟进行技术突破的方向

4、智慧城市设计仿真与可视化技术国家工程实验室的近期和中期目标

（1）近期目标（2）中期目标

五、组织机构、管理与运行机制

1、建设智慧城市设计仿真与可视化技术国家工程实验室项目法人单位概况

（1）法人单位概况（2）合作单位概况

2、智慧城市设计仿真与可视化技术国家工程实验室的机构设置与职责

（1）机构设置（2）工程实验室职责（3）实验室主任职责（4）实验室主任工程师职责（5）实验员岗位职责

3、主要技术带头人、管理人员概况及技术团队情况

4、运行和管理机制

六、智慧城市设计仿真与可视化技术国家工程实验室建设方案

1、智慧城市设计仿真与可视化技术国家工程实验室建设规模

2、智慧城市设计仿真与可视化技术国家工程实验室建设内容（1）主要内容（2）设备方案

3、智慧城市设计仿真与可视化技术国家工程实验室建设地点

七、节能及环境影响

1、节能分析

（1）智慧城市设计仿真与可视化技术国家工程实验室项目能耗指标

（2）智慧城市设计仿真与可视化技术国家工程实验室项目节能措施

2、环境影响（1）环境依据（2）环境和生态现状（3）生态环境影响防护措施

八、智慧城市设计仿真与可视化技术国家工程实验室项目实施进度与管理

1、建设周期

2、智慧城市设计仿真与可视化技术国家工程实验室项目实施进度安排

3、建设期的项目管理

九、投资估算及资金筹措方案

1、智慧城市设计仿真与可视化技术国家工程实验室项目总投资估算

2、建设投资估算

3、分年投资计划表

4、智慧城市设计仿真与可视化技术国家工程实验室项目资金筹措方案及其落实情况

5、国家安排资金的具体使用方案

十、智慧城市设计仿真与可视化技术国家工程实验室项目经济和社会效益分析

1、初步经济效益分析（1）基础数据及参数选取（2）财务效益与费用估算（3）财务分析（4）不确定性分析

2、社会效益分析

十一、智慧城市设计仿真与可视化技术国家工程实验室项目风险分析

1、技术风险

2、技术应用及市场风险

3、其它风险

十二、相关文件所要求的附件、附图、附表

1、财务分析附表； 1.1财务评价指标汇总表 1.2建设投资估算表（概算法）1.3流动资金估算表

1.4项目总投资使用计划与资金筹措表 1.5营业收入、营业税金及附加和增值税估算表 1.6总成本费用估算表（生产要素法）

1.7智慧城市设计仿真与可视化技术国家工程实验室项目投资现金流量表

1.8智慧城市设计仿真与可视化技术国家工程实验室项目资本金现金流量表

1.9利润与利润分配表 11.10财务计划现金流量表

2、相关企业营业执照；

3、发明专利

4、产品图片

篇7：干货丨智慧城市与城市数据运营

来源：DT财经 时间：2016-06-14 15:44:49 作者：王鹏

PPT干货：五环和六环之间，藏着另一个北京

王鹏：非常有幸跟大家分享一下同衡在智慧城市和城市数据运营方面的感受。

城市规划师是比较另类的角色，我们属于大数据几大门派里的“忽悠派”。我们认为，智慧城市的本质，应该是运用信息技术去解决城市问题。城市规划师的工作本来就需要集成各种学科知识去解决问题，智慧城市在我们解决问题的手段上增加了一个ICT技术。

在实践中，我们总结出以数据为核心的“智慧城市”体系结构。针对我国城市发展现状，提出各行业协同实现“感知-应用-共享信息”的模式。

我们的城市数据运营实践，主要包括智慧城市顶层设计、城市数据的获取与感知、数据分析以及城市数据实验室与数据平台四个部分。智慧城市在顶层设计方面，应该是帮助政府建立一套数据生态系统。如果缺少这个环节，我们就无法获得所需要的数据。智慧城市顶层设计方法论的基本原则，就是“以问题为导向，以数据为核心”，包括了“发现问题“和”解决问题“两个环节。

我们认为，不同城市和地区，在不同发展阶段下，面临着不同问题。所以，智慧城市建设就是要提供因地制宜的解决方案。

我们在数据获取与感知方面开展了多项工作。首先是众包与公众参与，我们搭建了一套包括APP、微信和web等的完整的规划和遗产保护公众参与平台，我们研发了高密度城市数据监测物联网设备等。此外，还包括与互联网企业的合作。

综合以上这些环节，我们以城市数据实验室与数据平台的方式系统运营城市数据，一方面，通过数据分析为政府提供大数据智库方式的决策咨询；另一方面，通过市场化研发孵化新的产品甚至企业。

案例1：上海城市体征数据云平台

新的数据环境带来了新的契机和新的应用方式。我想要介绍的第一个案例，是上海市体征数据云平台。基于城市数据实验室（Urban Data Lab）的构想，我们和上海市房屋土地资源信息中心、上海数慧、北京大学等进行战略合作，尝试开发城市数据平台。

上海市房屋土地资源信息中心拥有上海市政府的各种空间和规划数据，以及交通等实时数据。我们又一起整合了移动运营商的信令数据和互联网公司提供的位置服务（LBS）等行为数据。这些数据一起，形成全新的城市体征数据云平台。

在这个系统中，可以用各种数据分析手段，对上海不同地块的运行状态进行评价与分析，包括地块的基本情况、活动时段和居住特征等生态指标。

我们可以就此形成一套新的城市生命体征评价体系。该体系基于新数据，可以感知人在空间中的状态，为城市运行提供实时的诊断。

案例2：北京六环的城乡结合部

另一个案例则是“六环，你比五环多一环”。《五环之歌》想必许多人都知道。而去年，一个名为“六环，你比五环多一环”的艺术展览在北京举行，是艺术家们通过在北京五环与六环之间实地调研访谈所完成的艺术作品。这个地区有什么特点呢？住在北京的人可能都知道，这里是北京城乡结合部，聚集了大量多样的人口，并且城市规划非常混乱。

大家看下面左图，北京五环与六环之间的区域，藏着很多平时看不到的东西。可以说，这些数据里隐藏着“另一个北京”，最穷和最富的人都住在这个区域。而且很少有方法可以知道这里到底住了多少人，以及真正发生了什么事情。

我有一次去一个街道调研，问街道主任：“这个地方有多少人？“回答：“我们的统计是10万人”。但是，下一句话他说：“我估计这个地方得有30万人。”可见，政府对城市现状情况的掌握有多么欠缺，更别说制定出合理的城市政策。

我们现在掌握着北京大量的数据，因此可以对城市的动态变化进行非常深入的描述。我们想了解在北京五环到六环之间的这片城乡结合部地区，到底发生了什么。

这是我们基于手机、出租和公交等几组数据分析，通过机器学习分类得到的几种不同的村庄类型。

我们希望用大数据对不同状态类型进行描述，再用传统数据对结果进行验证。

工作日中，出行分成两个方向：一个方向是非正规的就业，传统上认为的流动人口，或者来自于农村非正规就业的人口。另一个方向是前往上地、中关村西区就业的高学历人口。

通过数据观察居住在这里的人群，他们工作时间较长，晚上21点到24点是回到居住地的主要时间段。

同时根据我的观察，他们周末出行距离较短或较少出行，休闲活动呈现比较单调的状态。

清华大学博士生盛明洁也对这个地方进行了非常深入的问卷调查，发现：居住在这里的人，他们的日常通勤距离，比北京市居民的通勤距离短，而且学历越低的话，通勤距离则越近。这与我们通过大数据的分析结果，较为一致。

数据发现了怎样的另一个北京？首先，数据可以推断五环与六环之间城市边缘区常住人口的规模与构成。其次，数据描述了这些常住人口的职业身份与日常生活状态。

我尤其感觉到，我们还需要关注传统规划中被忽视的城市边缘区的群体，对缺乏统计数据且高度动态化的区域进行精细化描述，通过多维多源数据融合，为城市决策提供支撑。

点击“ 《智慧城市与城市数据运营》 ”查看PPT原文。

篇8：大数据与智慧城市

运用信息和通信技术手段对城市运行核心系统的各项关键信息进行感测、分析与整合,进而对民生、环保、公共安全等各类城市活动的不同需求实施智能化, 该相应的理念为智慧城市。智慧城市的建设,能够为城市中的人创设更加美好的生活,对城市的和谐、可持续发展也有着重要作用。智慧城市在我国的发展仍处于初始阶段,政务、产业、交通、社区、 民生、市政等信息基础设施建设与应用, 是当前我国现有试点城市建设智慧城市的重点方向。与发展智慧城市本质需求相符合的大数据技术,势必将进一步推进智慧城市的规划、建设与管理全过程。

(1)大数据与新型城镇化的实现。 我国城镇化发展已进入了一个新的阶段, 新型城镇化成为国家的战略选择。我国于2014年印发的《国家新型城镇化规划(2014-2020年)》中明确指出了智慧城市在提高城市可持续发展能力中的重要地位,这为我国未来的智慧城市建设提出了较为明确的发展方向,同时也为我们如何更加智慧地发展和建设城市提出来更高的要求。我国大规模信息基础设施建设工作已经完成,新的城市技术支撑系统也随着物联网、互联网、云计算等技术的集成和应用得以形成,但这对于智慧城市的建设与发展是远远不够的。我国在城市社会、经济、环境、空间及管治等领域的互联、互通与互动工作仍十分欠缺。大数据技术的应用不仅可有效解决以上问题,还可促进城市资源的高效利用以及城市公共服务能力的提高,进而可促进我国新型城镇化的实现以及智慧城市的建设与发展。

(2)大数据与智慧城市,研究、分析和解决问题能力增强。随着信息、通信与技术的快速发展,城市内部大量安装的传感器、摄像头以及普及范围愈来愈广泛的微博、微信等新媒体,将会产生大量有助于观察、分析、研究城市的数据源,这为我们解决城市公共服务、 经济运行、生态环境等问题能力的提升有着至关重要的作用。正因为此,我国政府、企业以及智慧城市研究机构,对大数据所蕴含的巨大价值越来越重视。 经济社会运行成本得以降低,政府决策效率也得到了提高,这为智慧城市的建设提供了良好的条件。以大数据在交通领域的应用为例,分析大数据源可为我们在公交服务、货物运输、物流配送等方面的决策提供更加有效的依据,进而可为我国城市交通提供更为科学的方案。

(3)大数据与智慧城市规划中新思维、新理念的发展。大数据技术的发展及其对社会发展的重大意义推动我国学术界、政府及企业对数据的价值进行了重新认识,这一过程也为智慧城市规划与决策提供了新的思维与方法。“自上而下”是我国传统城市规划所遵循的原则,居民、企业等城市主体的行为和活动及其对城市发展的影响被忽视。规划方案不合理、规划实施效率不高严重影响了城市规划工作的顺利展开。对此, 我们应将政府、居民和企业三者之间的需求整合统一起来,进而从要素整合的高度思考城市发展问题,并寻求出解决问题的思路和对策。这正是大数据带给我们的思维转变。此外,大数据分析技术支撑下的城市研究与规划,将促使我们对城市的近期建设以及以往未关注的 “细微领域”加以更多地关注。城市规划工作也将更多地从传统的空间规划向动态的时空间规划转变,长期的实时评估以及快速优化也将得到实现。

2智慧城市研究规划中大数据应用难点

在将大数据实际应用于我国智慧城市研究与规划工作中时,仍有一些苦难与挑战存在,主要体现在数据收集、数据存储、数据处理、结果的可视化呈现这四个方面。

(1)数据收集。行业系统和城市基础库,是智慧城市公共支撑平台进行数据采集的主要渠道,而数据库访问、数据库导入、中间件技术、接口调用、网络爬虫、内容采编则是其采集数据的主要方式。为了保证所收集数据的全面性与可信性,平台需尽可能收集异源乃至异构的数据,如有必要还需与历史数据进行对照,庞大的数据分析为研究工作带来了极大的困难。

(2)数据存储。在对采集到的数据进行预处理后,智慧城市公共支撑平台需依据数据的类型选择不同的存储方案。 数据存储需达到低成本、低能耗、高可靠性的目标,而这对冗余配置、分布化和云计算技术均提出了较高的要求。

(3)数据处理。数据处理的主要目的在于挖掘价值、寻找关系以为城市建设提供决策支持。数据处理的复杂性,不仅是数据样本本身的原因,同时还与多源异构、多实体和多空间之间的交互动态性相关。传统的描述与度量方法较为复杂。

(4)结果的可视化呈现。将数据处理的结果以更直观、更形象的形式呈现在企业、居民、管理者面前,可为城市建设提供有效的决策支持。目前,我国在数据处理结果可视化技术方面还存在较大的不足,城市Web门户、信息发布屏等还有待建设与发展。

3发展建议

在简要分析我国大数据在智慧城市研究与规划中存在困难与挑战的基础上, 提出了以下发展建议:

(1)加大国家政策支持力度。大数据的应用及智慧城市的研究与规划工作, 离不开国家政策的支持。我国应通过数据方法促进公众参与进服务型政府建设工作中,同时还需通过数据创新应用,将政府公共数据的附加价值充分发掘出来。

(2)解决“信息孤岛”问题。信息无法共享和集成的问题,使得我国企业难以在激烈的国际竞争中占据有利的地位。我国应尽快制定出相关标准规定接口与协议,推动“信息孤岛”问题的解决。

(3)确保城市信息安全。大数据的安全性问题,是大数据在智慧城市研究与规划应用过程中的重要问题。我国应加快制定相关规章制度,保证政府数据 “有限开放”,即影响国家安全和稳定的数据不对外开放,而政策、政务信息则及时发布。

4结束语

大数据已成为促进一个国家生产力、 创新能力以及竞争力提高的关键要素, 其在智慧城市研究与规划中的应用领域也越来越广泛。现阶段,我国在智慧城市建设与发展、大数据的开发与利用等方面以取得了一定的成绩,但仍存在一些困难与不足。对此,我国政府及相关部门需加大国家政策支持力度,促进信息共享,以“有限开放”的形式确保城市信息安全。

参考文献

[1]王静远,李超,熊璋,单志广.以数据为中心的智慧城市研究综述[J].计算机研究与发展,2014,(2):239-259.

[2]李德仁,姚远,邵振峰.智慧城市中的大数据[J].武汉大学学报(信息科学版),2014,(6):631-640.