智慧城市迫切需要城市大數據平臺支撐
近年來，全國乃至全世界都掀起了智慧城市建設熱潮。有數據顯示，全球智慧城市相關產業(yè)市場規(guī)模預計從2017年的4246 8億美元增至2022年的12016 9億美元，年復合增長率達23 1%。近日在江蘇烏鎮(zhèn)舉行的2017世界互聯(lián)網
智慧城市要解決的是日益凸顯的交通擁堵、環(huán)境惡化、能耗增加等城市問題。“在人工智能時代，城市計算是解決城市問題的必然選擇，也很可能是最好的路徑。”微軟亞洲研究院首席研究員鄭宇在12月2日于北京舉辦的2017人工智能前沿應用與人才發(fā)展論壇上說。
據介紹，城市計算包括城市數據的感知和獲取、數據的管理、數據的分析和挖掘以及數據的服務和提供。“這四個層面連成一個環(huán)路，不斷自動地在不干擾人生活的情況下，用大數據應對城市的大挑戰(zhàn)。”鄭宇說。
城市計算 預測未來
城市計算是一個交叉學科，是計算機科學以城市為背景，跟城市規(guī)劃、交通、能源、環(huán)境、社會學和經濟學等學科融合的新興領域。具體地說，城市計算是一個通過不斷獲取、整合和分析城市中多種異構大數據來應對城市所面臨的挑戰(zhàn)的過程。按鄭宇所述：“城市計算能幫助我們理解各種城市現(xiàn)象的本質，甚至預測城市的未來。”
“城市發(fā)展是從數字化到信息化再到智慧化遞進的過程，數據是智慧的基礎。”山東大學計算機與軟件學院院長陳寶權指出，從眾多候選集中選出所需要的數據很重要，可以解決很多實際問題，比如在城市區(qū)域內確定設立充電樁的位置，規(guī)劃空氣質量檢測站點的設置等。
為了進一步說明數據感知與獲取對城市公共設施配置的重要性，鄭宇展示了天津市的救護車站布局圖。“以前選救護車站點基本是根據人口數量或者道路房屋密度決定。但是人的急救需求的影響因素很復雜，我們可以根據真實的120求救信號數據和救護車搶救病人的GPS軌跡等數據對站點進行重新布局，以優(yōu)化平均搶救時間。”鄭宇說。
另外，救護車輛如何在各個站點之間動態(tài)調度，使得系統(tǒng)運力最大化是第二步需要解決的問題。“就是要找到一個使很多人到此的匯聚時間最優(yōu)化的點。”鄭宇建議，所有以速度優(yōu)先級最高的應用都可以考慮這個選址模型。
城市大數據平臺發(fā)揮效力
未來的智慧城市該是什么樣?陳寶權認為，智慧城市有兩個層面的含義：一是宏觀層面，城市總體資源的分配是智慧的，特別是基礎設施能合理滿足市民需求，比如交通設計能完全按照人流的需求來考慮;二是微觀層面，智慧城市下人人都能享受到更加便利、高效、安全和環(huán)保的服務，生活舒適度不斷提高。
要達到以上目標，數據的管理不可或缺。城市中所有數據根據結構可分為兩種：點數據與網絡結構數據。一旦建成后任何屬性都不會變動的是空間和時間都靜態(tài)的點數據;位置不變，但是每個小時的讀數不斷變化的是空間不變但是時間屬性在不停變化的結構數據。
“在摩拜單車使用中，不同時間有不同的人在不同地方發(fā)出請求，這就是一個時空多變的數據;網絡結構中，路網就是一個靜態(tài)的網絡結構，把路網疊加了交通流量信息以后就變成空間不變、時間變化的數據。”鄭宇說，最復雜的是軌跡數據，時間和空間都在變，并且點和點之間有連續(xù)的關系。
“定義好這些數據結構模型以后，我們就可以針對特定的模型設計特定的算法，提高系統(tǒng)的利用率。”鄭宇說，“我們是給整個城市提供服務，對整個城域作推斷、預測，運算量非常大，而且要求實時。因此，數據和應用之間就需要一個平臺來連接。”
鄭宇主導的在貴陽落地的第一個城市大數據平臺，把分布式計算環(huán)境跟索引方法結合在一起，可以使算法完成時間從幾個小時變成幾秒鐘。“這就是平臺強大的力量。”鄭宇說。
原標題:智慧城市迫切需要城市大數據平臺支撐
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