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智慧城市新解 发表评论(0) 编辑词条

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潘云鹤: 曾任浙江大学校长。2006年至今担任中国工程院常务副院长;第十二届全国政协常委、外事委员会主任;兼任国务院学位委员会委员、中国科学技术协会顾问、中国图像图形学学会名誉理事长等职;1997年当选为中国工程院院士。

一、从"智慧城市"到"智能城市"


是“智慧城市”还是“智能城市”? 当前智能城市建设有哪些隐忧?智能城市如何衡量?


“智能城市”更适合中国


记者:“智慧城市”是一个热词,目前我国提出建设“智慧城市”的城市总数已接近300个。中国工程院在2010年就对智慧城市进行研究,2012年启动了“中国智能城市建设与推进战略研究”这一重大咨询项目。请问,从“智慧城市”到“智能城市”是一个什么样的认识过程?

潘云鹤:“智慧城市”的建设更准确地表述应该是“城市的智能化发展”。智慧城市的概念是由美国IBM公司在2008年提出的,英文为“Smart city”。“smart”一词,本意是机灵的、聪明的,而对应“智慧”一词的英文应该是“wisdom”。通过调研分析,中国很多城市近年来智能化发展的规划与实践,远远比欧美的“Smart city”内涵广阔得多,且是一种深谋远虑的计划。因此,“Smart”一词不妥。我们建议重新定义,提出了“智能城市”的概念,即“Intelligent city”。经过与中央部委、地方政府以及参与课题研究的专家学者大量的交流和座谈,大部分官员和学者对于“智慧城市”的理解已经都向更宽泛的视野聚集。大家认为,“智能城市”的中国定义,已经完全不同于最初的“Smart city”。IBM想做的是smart的IT系统,而我们要建的是智能化的城市。对于带有农村的中国广大城市而言,建设“智能城市”就是将工业化、信息化、城镇化、农业现代化“四化”有机融合发展。因此,“智能城市”更适合表述具有中国特色的城市智能化发展。

记者:这就是说,我们提出的“智能城市”,与最初的概念有着质与量的不同。


潘云鹤:是的。IBM最初提出“智慧城市”的概念,实际上是想把计算机系统运用到城市的管理过程中,比如智能医疗系统等。对“智慧城市”的理解,欧美跟中国是不同的。

如美国国家情报委员会最近发布了一份报告认为,从现在到2030年影响全世界变化的有13项技术,涵盖4个领域,即信息技术领域、制造业领域、资源与环境领域、医学与健康领域。其中,信息技术领域包含三项技术,第三项就是“智慧城市”技术。在欧美等不少国家看来,“智慧城市”被理解为一种IT技术。该概念在2008年出现后,欧美国家竞相解读和实践,认识和理解在不断聚集,原有的数字城市和城市网络化逐渐向智慧城市这个概念靠拢。两年前,我们和德国工程院交流时,他们提出在“智慧城市”方面进行合作,主要指的是发展智能电网。

为了推进中国城市的智能化建设,近年来一些国内外知名的IT企业为中国地方政府提供了大量的智慧城市解决方案。然而,在实践过程中,这些“智慧”的方案也暴露出一些普遍存在的问题,有些问题还是根本性的。比如,IT公司研发的智能系统,缺乏“市长视野”。虽然项目落地了,产品应用了,但结果成为了“孤岛”,或出现了偏差,城市、政府与企业没有实现共赢。如果智慧城市建设缺失“市长视野”,建设目标没有解决城市的主要问题,也没有实现经济发展,那么城市的智能发展等于丢失了灵魂。试想一下,一个深谋远虑的城市,仅仅是一味地使用工具,头痛医头,脚痛医脚,缺乏长远规划,经济怎样增长?城市如何建设?居民谈何幸福?

事实上,有专家做过研究,信息化可以解决城市发展过程中的部分问题,而余下的大部分问题则需要通过综合其他技术和顶层设计来解决。

为什么中外理解上有这么大的不同?因为中外处于不同的发展阶段上。欧美国家已经走过了大规模城市化和工业化时代,已不需要大规模的基础设施建设,而中国则同时处于信息化、工业化和城镇化相融合阶段,需要通过发展产业来引领城镇化的发展。仅从信息化角度解读智慧城市,通过技术和设备层面推进智慧城市建设,难以解决中国城市发展的问题。这个客观的发展阶段决定了“智能城市”在我国的发展将会被赋予更加丰富的内涵与实践。因此,中国城市的智能化发展路径必然是独特的。

所以说,我们现在提出的建设“智能城市”,不仅是云计算、大数据、物联网等技术的集成运用,还是工业化、信息化、城镇化以及农业现代化的四化融合。城市的智能化发展,实质是让一个城市又好又快地巧妙发展的过程。走向智能化的道路,将意味着城镇化是一种新型的城市化,工业化是一种新型的工业化,而信息化也是一种更加深入的信息化。用通俗的话来讲,所谓的智能城市建设就是要将城镇化的2.0、信息化的2.0和工业化的2.0深度融合,使城市能够集约、绿色、宜人、可持续地发展。

“智能城市”的评价体系


记者:全国这么多城市提出要建设“智能城市”,“智能城市”到底什么样?是不是需要一个评价体系来衡量?


潘云鹤:今年9月,中国工程院将完成中、英、德三语“智能城市评价体系(草案)”的国际交流稿,届时进行国际交流。

如何把我们对中国城市发展规律的认识提高到新的水平,走出一条中国特色城市智能化发展道路,是一项紧要任务。中国工程院在2012年启动了“中国智能城市建设与推进战略研究”这一重大咨询项目,专门研究中国特色智能城市建设的路径。自此以来,很多城市领导者都表现出浓厚的兴趣,希望投身到智能城市建设的研究和实践中来。在各界人士的大力支持以及中国工程院的努力下,中国工程院融合了三方面的研究力量:课题组成员由国家发改委、工信部、住房和城乡建设部等部委,北京、武汉、西安、上海、宁波等城市,以及中国工程院信息化学部、土木水利建筑学部和能源、环境、管理等学部的30多位院士、100多位专家组成。项目分成了12个课题组,有的研究智能交通,有的研究智能家居,有的研究智能产业,还有的研究智能空间布局等。另外还有一个综合组,把12个组的内容综合起来形成我们对智能城市的总体看法及评价指标。由于参与研究的人员涉及各个阶层、各个领域,考虑的方向和研究的内容更加全面、系统、科学,符合中国国情,这样也可以有效地避免信息化手段的局限性问题。

“中国智能城市建设与推进战略研究”这一重大咨询项目也研究了城市智能化发展的评估问题,从200多个待选指标中遴选出30多个具有普遍意义的、最能反映智能城市本质的指标。经过与国外现有的12套智能城市指标体系比对后,最终认为智能城市建设和发展必须要注重五个方面的内容。

一、城市基本建设的智能化发展。

如城市怎么能够巧妙地发展,街道应该怎么布局,房子应该怎么造,城市应该怎么规划,城市应该发展到多少人口等。现在有些城市道路修到了60米宽,有些地方还计划修到100米宽。这么宽的道路有没有想到人流怎么通过,街区的生活如何便利?第二是城市产业的智能化发展。如什么样的产业最适合于这个城市,最近五年宜发展什么产业,五年以后这些产业可能转向什么样的方向。在一个平均每平方米房价达到2万元、3万元的城市,什么样的产业才能与之匹配。第三是城市信息环境的智能化发展。如5年或者10年内城市应该有多大的宽带,宽带里会传输与承载什么样的内容,应该布哪些传感器,应该有哪些数据能够收集起来,在这个数据基础上怎么能够集成为新的应用系统,让每位居民通过这个系统知道如何在自己生活的城市获得所需要的资源,如找到最合适的医生、小孩能够很好地上学等。第四是城市管理和服务的智能化发展。如城市如何为居民提供教育学习、交通、政务等方面的高效服务。第五是城市人力资源的智能化发展,即城市居民的知识、能力、素质的提高。一个城市只有把设备的智能和人的智能结合起来才能运行好。在工业化初级阶段我们靠的是人口红利,到了工业化升级换代时期,我们要更多地转向靠知识红利,靠人才红利。

值得注意的是,一个城市本身的智能化发展可以评估,但如对城市排名则需谨慎。不能说一个人均月收入只有3000元的城市,智能化水平一定不如一个人均月收入3500元的城市。智能城市应按区域、基础、体量、阶段的不同而各有特色。

避免城镇化的三大陷阱


记者:新型城镇化是中国经济增长的新引擎。“智能城市”建设是推进新型城镇化发展的有效手段。请问,在建设过程中需要注意哪些问题?

潘云鹤:我国城镇化率刚刚超过50%,但是按户籍人口计算仅为35%左右,不仅明显低于发达国家近80%的水平,也低于许多处于同等发展阶段国家的水平。城镇化需要工业化来带动,也会给工业化提供支撑。在未来一段时期,城镇化在我国仍将快速发展。“智能城市”作为推进新型城镇化发展的有效手段,在建设过程中我们应特别注重研究用之于避免城镇化的三个陷阱。

第一是贫民区的问题。巴西、墨西哥等国不少城市都落入了这个陷阱。人进城了,而新居民的收入水平与城市房价不相适应,结果出现了棚户区。因此,我们要遵循城市发展客观规律,要研究好城市建设与人口容量的关系,避免出现贫民区。

第二是安全的问题。这个问题是由第一个问题衍生出来的,贫民区不是光靠“造房”能解决的,城市居民数量增加,虽有住房,但收入不足以支撑其在该市生活,或一部分人又失去了原有的工作岗位,且不具备其他生存技能,于是走上了违法犯罪的道路,这种现象在南非约翰内斯堡等城市已经出现,并且引起了当地人民的恐慌。

第三是城市病的问题,在建设智能城市的过程中,我们要考虑更多的问题,比如交通拥堵问题、空气清洁问题、环境污染问题、水质保护问题等。高新技术和传统技术的集成融合,为寻找问题的源头,为以新的思路通盘考虑城市的规划提供了可能。

“智能城市”的地方探索

记者:在今年初,住房和城乡建设部划定了首批90个国家智慧城市试点,现在第二批试点工作也已启动。浙江省今年在全省范围内启动了20个智慧城市建设示范试点项目,遍及智慧健康、智慧旅游、智慧安居、智慧交通等领域,投资将达28.68亿元。地方推进城市智能化建设的积极性很高。

潘云鹤:“智能城市”的建设在我国是自下而上启动的。各地申报试点的积极性很高,据说全国仅在其地方政府工作报告中提出要建设“智慧城市”的地方就有230多个。为什么从政府到企业、从学界到城市居民对这个话题都非常有兴趣呢?我分析首先是因为“智能城市”是城市建设对接“四化融合”的有效抓手。城市的智能化发展正处于城镇化、工业化、信息化融合发展的交集上,直接影响到城市建设、经济与生活的质量与效率。建设“智能城市”的过程就是让城市更加巧妙发展的过程,也就是让中国的主要产业巧妙升级,大多数人民的生活水平巧妙提高的过程。未来,中国智能城市发展的速度与规模有可能超过欧美等发达国家。从这个意义上说,“智能城市”建设也是中国发展的重要抓手,具有战略意义。

一些地方政府积极行动,希望通过建设智能城市来探索城市发展的新模式。比如宁波市、武汉市等。2011年,宁波市对智慧城市的定义是:智慧城市,是充分利用现代信息通信技术,汇聚人的智慧,赋予物以智能,使汇集智慧的人和具备智能的物互存互动、互补互促,以实现经济社会活动最优化的城市发展新模式和新形态。

一些中小城镇的智能化建设也很有特点。比如湖南浏阳的柏加镇,把其经营的树木建成一个物联网,同时变成一个花木交易大平台,买卖全国的花木,还建了GRS系统、人口数据系统、地理信息系统。“智能城镇”从主要产业技术的升级着手,带动了柏加镇的发展,使当地尝到智能化甜头。我们认为,这样的模式不仅对花木产业好用,类似的产业同样好用。再比如,在湖南株洲的云龙开发区,我们看到了在使用的智能大楼。该大楼采用了压差式自然通风系统,再加上地热的应用,夏天能够绿色降温,冬天能绿色取暖。能够省掉能源40%,对长江流域的建设极具借鉴意义。

这些地方按照自己的需求,针对城镇发展的主要问题,进行智能化发展,我认为是非常好的一个事情。我们不能停留在外国人提出的“智慧城市”的概念上,也不能停留在浅层次的理念上,我们要的是“升级版”。

我想特别强调的是,由于中国各地经济发展水平与特点不同,建设智能城市的基础与特色不同,针对智能城市评价体系,建议地方政府因地制宜,科学地进行自身纵向比较,不必过于进行横向比较,更不要盲目跟风,迷失城市的发展目标和特色。

“智慧城市”的建设更准确地表述应该是“城市的智能化发展”如果智慧城市建设缺失“市长视野”,那么城市的智能发展等于丢失了灵魂智能城市建设就是要将城镇化的2.0、信息化的2.0和工业化的2.0深度融合,使城市能够集约、绿色、宜人、可持续地发展。

客观的发展阶段决定了“智能城市”在我国的发展将会被赋予更加丰富的内涵与实践。因此,中国城市的智能化发展路径必然是独特的。

一个城市本身的智能化发展可以评估,但如对城市排名则需谨慎。智能城市应按区域、基础、体量、阶段的不同而各有特色。

建议地方政府因地制宜,科学地进行自身纵向比较,不必过于进行横向比较,更不要盲目跟风,迷失城市的发展目标和特色。

二、智慧城市包括涵盖五大方面

各地在建的智慧城市未来是否会有统一标准?智慧城市建设应该包含哪些内容?中国工程院副院长潘云鹤院士表示,智慧城市应该涵盖智能交通、智能工厂等五大方面。

他说,目前,多个领域专家就何为中国式智慧城市形成了初步共识。简单地说,是要实现城市的“妙发展”。它至少包括5个方面:一是智能交通,要规划建设智能交通综合管控平台、智能停车等;二是带动相关产业升级,通过信息技术的运用催生一批智能工厂,反过来促进信息产业发展;三是建设配套的信息基础设施,包括宽带入户、云计算中心等;四是智能化的城市管理与服务,比如智慧医疗、教育;五是智能城市的运用使城市人的素质得到提高,比如数字图书馆、智慧旅游等。

三、大数据成智慧城市建设重要机遇

中国工程院常务副院长潘云鹤院士表示,世界已经从软件为王转到了数据为王,大数据呈现出巨大商机。大数据也是中国发展中变道超车的重要机遇。

潘云鹤建议,首先我国要抓紧机遇,要有计划的布局传感器网,产生重要的大数据。传感器网产生的数据十分重要,因为它都是真实的重要的数据。

第二,要尽快形成聚集大数据的机制,要打通各方的数据中心和数据库,使之成为数据海,互相之间发生更多的关系。

第三,要既保障各领域各机构对数据的共享,数据的共享很重要,现在的问题就是各单位进行分割数据,但是又要保障数据的安全。所以这件事情,政府要下手。

潘云鹤表示在物联网,在智慧城市的运行下,数据量还将扩大,传感器技术、标识技术,正在迅猛增长。

据IDC发布的关于中国大数据技术和服务市场的首份报告《中国大数据技术与服务市场2012-2016年预测与分析》显示,该市场规模将会从2011年的7760万美元增长到2016年的6.17亿美元,未来5年的复合增长率达51.4%,市场规模增长近7倍。

四、大数据的内涵及特点

中国工程院常务副院长、中国工程院院士潘云鹤做了关于“大数据的特点和趋势”的主题演讲。

大数据的第一个内涵是数据很大,数据增长很快,可以看到,2010年英特网产生的数据量是0.9个ZB,一个Z等于10的21次方。这个数字已经大过人类过去五千年的积累。到了2011年翻了一番,到了1.8个ZB。

我们如果查一下这个数据增长得很快的时间,大概是在2005年开始。这一张图很有意思,可以看一下数据增长很快的,不是头也不是尾,是中间那一部分。那一部分是什么?是facebook中间的注册用户,是在互联网上发表的博客,是互联网中间发表的数字应用。就这几部分,是从无到有,2005年以后迅猛增长。这里面还没有收录到目前为止增长得更快的,就是里面发表了大量的照片。这一部分将会变成英特网中主要的数据量。

所以国外的,美国的IDC进行预测,到了2020年,这个增长的趋势还会继续下去。大概会达到35.2的ZB,这是一个非常大的量。原因何在?原因就是我们现在正进入一个新的时代,这个时代可以建成为万物数字化,各种各样的东西都可以数字化。这个时代什么时候开始的?就是上世纪40年代,1950年以前,数字计算机出现的时候,开始的时候数字计算机出现了,我们用数字计算进行各种各样的信息处理。然后它就把外面的外部设备连进去了,然后把,虽然不是计算机的外部设备,但是所有的信息设备,处理信息的,比如手机、照相机,也连进去了。

到5年以前,出现了第三步,这一步就不是信息设备也连到了计算机里面,它靠什么?靠标识器,比如说代码,比如说RFID,把没有信息的东西贴上一个东西加上一个设备,就变成有信息的代码,就可以进入计算机处理了。当时我们设想,全世界的物联网是不是能够解决中国的食品安全问题,国外已经用这个RFID解决了很大的问题,把猪、牛、羊和鱼、肉,它的生产过程可以连在一起可以跟踪。但是发现一个问题,中国的蔬菜太便宜,RFID装不起,装一个要几块钱。最近这个问题也解决了,用二维码,二维码很便宜,贴上去用手机拍照就可以把信息读出来。在武汉开的会议中,他们对食品的跟踪已经使用了二维码,而且做得非常之好。因此我们这个时代,在物联网,在智慧城市的运行下,数据量还将扩大,这个扩大就是刚刚杨部长刚才讲的,传感器技术、标识技术,正在迅猛增长。

大数据第二个内涵,是指数据可以大汇聚。如果数据很大,分布在各个地方,不能聚在一起,大数据也不会像现在那么吸引人。但是现在数据很大,再加上互联网,所以数据汇聚起来很快。所以现在的电子政务、物联网、云计算、数字图书馆、智能城市,这些系统正在大数据和互联网的促进下相继涌现。

我们现在中国几乎每一级政府,每一个部门,每一个单位,每一个企业,都建立了自己的数据库,或者建立了自己的信息中心。而且可以用网络来对这样的数据库和信息中心进行联网,进行打通。这些数据中心,有一些大家已经熟悉了,有一些是大家还不很熟悉的,但是其实非常巨大。比如商业部有一个外贸的数据处理中心,那是非常之大。那从改革开放的中期到现在,每一笔外贸的进出数据都存在那里。这个部门的同志告诉我,马云就到里面学了半年,出来把阿里巴巴搞成了。

遥感数据非常巨大。我们的遥感数据,关于气象、海洋、国土、通信、GPS,都有大量的数据。现在能处理的,能真正进行使用的,不过其中的百分之几。

新华社,我们知道它是一个新闻机构,但是新华社的领导,要我去参观他们的数据中心。它里面有全世界的期货数据,我当时很惊讶,怎么会有这些数据?一样的,全世界所有的新闻通讯社都管期货,这些期货和新闻连接起来,就可以有大量信息挖掘出来。另外银行的铁路的政府的,都有很巨大的数据中心。

大数据的第三个特点,数据形式多样化。这里首先包含各种各样的媒体信息,有文字的信息,有视觉的信息,有听觉的、时间的空间的信息等等,然后这个数据,是多视角的,不光有正规的数据,媒体新闻数据,时效性的数据,还有个人带着个人情感的数据都出现了,它有多种来源。这些数据在处理的时候有一个很大的特点,就是非结构化。什么是非结构化?传统数据库二维逻辑很难表达,需要用另外的方法把里面的内容抽取出来。这些数据,比如说各种文件中的各种文档,尤其是各种表格,再比如各种图象、视频、音频,都属于这样的数据。根据国外的研究机构判断,当前非结构化的数据占全球大数据的80%以上,而且今后的增长,这一方面的数据会增长得更加快一点。因此就出现了一个很大的研究领域,就是非结构化数据的处理。

这里面研究的内容很深,它因为涉及到多媒体,涉及到多媒体如何进行打通、推理,如何挖掘出各种媒体表露的知识。

大数据第四个特点,数据呈现出大的商机。如果没有最后一个特点,大数据不会像现在那么引人注意。但是这个特点现在已经越来越明显。这个特点在12年以前,大家还不清楚。大家可以想一想,在本世纪初的时候,经济学家曾经发明了两个词,一个叫注意力经济,一个叫点击率经济,大家应该还记得。他们就感到很奇怪,这个风险投资,你如果开办一个公司,不要赚钱,你只要点击率高,他就愿意投资,就愿意对你这个公司入股。当时有一位宁波人,在美国,就找这些人,你们开办一个公司,我进行投资。开办一个计算机网络的公司。我说什么公司?他说无所谓,只要开上去,有人点击你,我就来投资。所以当时经济学家无法解释,发明了这两个词,现在看这两个词是落后的。

不但经济学家没有想清楚这个问题,很多计算机公司和信息公司也没有想清楚这个问题。比如说,一家搞信息的公司,当时亚马逊找他,说你搞电子商务,你后台的信息处理,我来帮你处理。钱很便宜,我做你的后台服务。它就把这部分业务给了亚马逊。现在看亚马逊比较精明,他的醉翁之意不在酒,在什么?就在这个数据。所以实际上,亚马逊得到了一块很大的利润。这个事情一直到了google、facebook,它的兴旺程度超过了微软,全世界才领悟了,这个世界已经从软件为王转到了数据为王。

所以我认为这就是大数据的内涵,很大,它有四个大,第一,数据量很大,而且增长得很快。第二个,数据的形式非常之丰富。第三,数据能够进行大汇聚,能够通过手段,现在可以把它汇聚起来,可以进行各种各样目标的汇聚。第四,数据已经呈现出了大的价值。这就是大数据的内涵。

五、大数据成智慧城市建设重要机遇

中国工程院常务副院长潘云鹤院士表示,世界已经从软件为王转到了数据为王,大数据呈现出巨大商机。大数据也是中国发展中变道超车的重要机遇。

潘云鹤建议,首先我国要抓紧机遇,要有计划的布局传感器网,产生重要的大数据。传感器网产生的数据十分重要,因为它都是真实的重要的数据。

第二,要尽快形成聚集大数据的机制,要打通各方的数据中心和数据库,使之成为数据海,互相之间发生更多的关系。

第三,要既保障各领域各机构对数据的共享,数据的共享很重要,现在的问题就是各单位进行分割数据,但是又要保障数据的安全。所以这件事情,政府要下手。

潘云鹤表示在物联网,在智慧城市的运行下,数据量还将扩大,传感器技术、标识技术,正在迅猛增长。

据IDC发布的关于中国大数据技术和服务市场的首份报告《中国大数据技术与服务市场2012-2016年预测与分析》显示,该市场规模将会从2011年的7760万美元增长到2016年的6.17亿美元,未来5年的复合增长率达51.4%,市场规模增长近7倍。智慧城市是城镇化进程的下一阶段,是城市信息化的新高度。智慧城市不仅强调信息通信技术对经济社会和民生服务的重要作用,而且还重视人力资源教育、社会资源及环境对城市发展的影响,无线城市是数字城市的第一步,数字设施是智慧城市设施的关键组成。智慧城市是互联网城市,物联网是互联网应用的拓展,因此物联网是智慧城市的重要支撑。物联网将催生新的产业,但其现代服务业的属性更多于制造业的属性。

智慧城市的建设需要经济、政策、管理多管齐下,智慧城市的管理比建设还要困难,需要探索可持续发展的模式,智慧城市考验政府的管理水平,智慧城市需要城市管理者、领导者的大智慧。谢谢大家!

六、大数据挖掘是智慧城市建设与管理的无形生产资料

十八大提出坚持走中国特色新型工业化、城镇化、农业现代化的道路,推动信息化与工业化的深度融合,工业化与城镇化的良性互动,城镇化与农业现代化的相互协调,促进工业化、城镇化、信息化、农业现代化的同步发展,这标志着我国城镇化发展进入了新时期,智慧城市是城镇化发展的一个新时期,推动城镇化的发展。什么是智慧城市?我认为智慧城市是对人力与社会资源和传统及现代设施的投资,促进可持续经济发展和高质量生活,同时通过提供参与治理的机会实现对自然资源聪明的管理,这时一个城市就被称为智慧城市。"Smart city"如果准确的翻译应该是聪明的城市,智慧城市应该具有以下四个要素:一、可测量的, 可监控的以及可分析的,也就是说通过分析服务于个人,企业及政府的系统所产生的数据流, 提供新的洞察力和机会, 提高效率,测量的数据要整合和创新,提供市机关,企业,教育机构和个人共同创造城市的构想蓝图及实施方案,提高生活质量。

从欧盟智慧城市评价体系看大数据应用现状

欧盟对智慧城市的评价分为六个方面:智慧经济、智慧治理、智慧生活、智慧人民、智慧环境、智慧移动性。也就是说智慧城市要促进经济的发展,要改进和帮助更多大众的参与,让老百姓享受智慧的生活,人民得到更好的服务,居住环境更加优化。智慧城市的应用很广泛,我们都知道有物流、交通、电网、工业、农业、建筑、环境、医疗等方面。现在我要讲的是,智慧城市本身会催生大数据,我们可以看到一个企业会涉及到很多环境,管理环境,开放环境,知识环境、服务环境,过去这些环境的关联度不够,那么现在通过数据库使得这些环境能够联合起来,使得企业的效率提高40%-60%,根据赛门铁克的一份最新调研报告,今天全世界所有企业的信息存储总量已达2.2ZB,企业平均10PB,大企业更大点,小企业小点。一般企业都会建立数据库,必须进行数据的集资和数据的挖掘,企业的数据在企业内部已经占有很重要的位置。

刚刚提到欧盟有几个标准,在智慧经济方面,首先大数据在商业上怎么能很好运用,它会分析用户的购物行为,什么商品搭配在一起会卖得更好,还有很多公司通过分析找到最佳客户,淘宝数据魔方则是淘宝平台上的大数据应用方案。那么商家可以了解淘宝平台上的行业宏观情况、自己品牌的市场状况、消费者行为情况等,并可以据此作出经营决策。美国有个投资公司分析了全球3.4亿微博账户留言,判断民众情绪,人们高兴的时候会买股票,而焦虑的时候会抛售股票,依此决定公司股票的买入或卖出,该公司今年第一季度获得7%的收益率。阿里公司根据在淘宝网上中小企业的交易状况筛选出财务健康和诚信的企业,从而无需担保来放贷,目前已放贷300多亿元,坏帐率仅0.3%,大大低于商业银行。企业通过信息收集很好的掌握企业的运营状况,分析居民与财务有关的记录包括贷款申请、租赁、房地产、购买零售商品、纳税申报、水电费缴付、有线电视缴费、电话缴费、报纸与杂志订阅、机动车档案等,能够得出消费者的个人信用评分,从而推断客户支付意向与支付能力,发现潜在的欺诈。

IBM日本公司建立了一个经济指标预测系统,从互联网新闻中搜索影响制造业的480项经济数据,计算出采购经理人指数PMI预测值。印第安纳大学学者利用Google提供的心情分析工具,对270万用户在2008年3~12月所张贴的970万条留言,挖掘出用户happiness、kindness、 alertness、sureness、 vitality 和calmness等六种心情,进而对道琼斯工业指数的变化进行预测,准确率达到87%。利用大数据分析可实现对合理库存量的管理,华尔街对冲基金依据购物网站顾客评论分析企业产品销售状况,华尔街银行根据求职网站岗位数量推断就业率。

智慧治理方面,美国纽约的警察分析交通拥堵与犯罪发生地点的关系,有效改进治安。美国纽约的交通部门从交通违规和事故的统计数据中发现规律,改进了道路设计。利用短信、微博、微信和搜索引擎可以收集热点事件与舆情挖掘。电信运营商拥有大量的手机数据,通过对手机数据的挖掘,不针对个人而是着眼于群体行为,可从中分析:实时动态的流动人口的来源及分布情况;出行和实时交通客流信息及拥塞情况。利用手机用户身份和位置的检测可了解突发性事件的聚集情况。MIT的RealityMining项目,通过对10万多人手机的通话、短信和空间位置等信息进行处理,提取人们行为的时空规则性和重复性,进行流行病预警和犯罪预测。

伦敦200个交通摄像头一天就产生8TB,中国的交通哪只200个,可以想象我们产生的数据量比它多得多,另外环境监测对城市的河流进行采样,通过卫星发布,收集产量的数据,这个数据非常大,通过这个数据分析能够判别城市中有没有污染。智慧医疗方面,无论是药品的研发还是商业模式的开发运用数据分析都能够得到很好的分析,我们医院里有大量的病例,这里有大量的数据,传统的普通病例很难挖掘数据,现在变成电子化有利于更高数据挖掘,数据的挖掘有利于发现医疗知识,由于医疗资源的分配不均,因此远程医疗十分必要,另外,居家监护很重要,谷歌公司与美国疾病控制和预防中心等机构合作,依据网民搜索内容分析全球范围内流感等病疫传播状况,谷歌的判断与疾控中心的判断是一致的。

社交网络为许多慢性病患者提供了临床症状交流和诊治经验分享平台,医院借此可获得足够多的临床效果统计。个性化的医疗同样很重要,我们发现,同样的治疗对一些病人无效,75%癌症病人,70%的老年痴呆者、50%的关节炎病人、43%的糖尿病患者、40%的哮喘病患者,38%的抑郁症病人。因为人体对药品代谢方式的差异取决于个体特定的基因、酶和蛋白质组合,因此基因信息对选择最优治疗非常关键。对人体个性体质的挖掘会做到真正意义上的对症下药,一个人的基因信息大概1GB。

除此之外,我们还通过网络进行学习,早期的网络学习是通过网站专业人员编制的内容,如今我们希望能够实现更加智能的搜索。随着移动互联网的出现,搜索引擎会变成基于语音的智能搜索;基于位置的搜索;基于个性化搜索。大众传播发展的很快,这里包含着大量的数据,例如微博传播具有裂变性、主动性、即时性、便捷性、交互性、草根性,跟进性和临场感,每一个微博用户既是"服务器",也是"受众"。中国的微博比社交网络更热,因为140个字符的微博在英文和中为分别约等于25个和85个英语单词,即中文微博的信息量是Twitter的3~4倍。最近两个月在YouTube上上载的视频超过了ABC、 NBC和 CBS 电视台自1948年以来24/7/365 连续播出的内容,而"云平台+多屏融合"模式已成为智能家居和智能车载等的发展方向。

大数据挖掘是智慧城市建设与管理的无形生产资料

支撑智慧城市的大数据技术是什么?物联网不能基于单个事件(单个观察或传感器的读数)来触发活动。需要利用专家系统和数学模型,综合异构来源的多种信息,对观察到的数据进行过滤、汇聚和数据挖掘,参考历史数据,考虑事件间的相关性和上下文感知,进行分析推理,给出决策。大数据的挑战,数据管理,数据来自不同地方和不同标准,数据量大小、结构形式、实时性等要求不同,增加采集、编索与整合的困难,需要对传统的数据传输工具ETL(提取、转换和加载)流程进行重新设计。

数据存储,传统的集中式数据库、数据仓库系统已经不能有效的处理大数据的存储和分析,需要分布式处理;数据计算,大量的仿真和计算任务必须协调数百个参数,为了处理具有高维特征的图像等多媒体数据,将高维数据看成位于一个相对低维子流形(局部具有欧氏空间性质的空间)上,利用流形的性质将数据降维后度量与处理。压缩感知利用"数据是稀疏可压缩"的先验知识,使大数据转换为更有效的"稀疏表达"。数据的呈现需要可视化最终甚至是中间的计算结果,可能需要脑机工程技术,以便组合自动计算(机器)和高级智能获得更直觉的洞察力。数据分享与访问控制,安全与隐私保护。

智慧城市有大量的数据,电力、交通、通信、消防、工业等等,这些行业产生了大量的数据,关键是能不能共享,我们现在建立了很多垂直系统和应用,我们最大的问题是不能实现共享,这就影响到我们对智慧城市的管理,未来城市本身基础设施建设比较容易,关键是怎么能把这些数据应用起来,所以智慧城市更需要管理者的大智慧。

现在很多的智慧城市都和云城市联系在一起,北京有祥云工程、上海由云海计划,都是,最后无线城市、数字城市、宽带城市、感知城市是智慧城市的必要条件;智慧城市是城镇化进程的下一阶段,是城市信息化的新高度,是现代城市发展的愿景;智慧城市每天产生大量的数据,大数据的收集、存储和分析处理及使用对智慧城市是很大的挑战,这不仅是技术也是法律和政策需要关注的问题;大数据的挖掘对智慧城市的经济发展和社会管理是无形的生产资料,大数据价值的合理共享和利用将创造巨大的财富;创新智慧城市的数据管理,从数据管理中打造智慧城市新兴产业和服务业!


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