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用大數據構筑智慧城市

“智慧城市”從哪兒來?

中國經過改革開放以來30多年的發展,城市化步伐不斷加快,每年有1500萬人口進入城市。

5de000628ac73d934f32000-2015 年全國城鎮人口數情況

到2025年,中國將會有近三分之二的人口居住在城市,已經進入了一個城市社會。與此同時,城市人口的增加帶來的交通擁堵、環境污染、資源過度消耗、各類突發事件增加等社會矛盾日益突出,各種“城市通病”與日俱增,城市管理難度加大,這對城市管理者的管理能力和服務水平提出了考驗。城市要保持可持續發展越來越受到各種因素的制約,需要轉變方式、調整結構、適應日益增長的人民生活方式、不斷解決突發性事件等問題。人們在探索中意識到,智慧城市是醫治“城市病”的最佳良藥。

為了規范和推動智慧城市的健康發展,住房和城鄉建設部于2012年12月5日正式發布了“關于開展國家智慧城市試點工作的通知”,并印發了《國家智慧城市試點暫行管理辦法》和《國家智慧城市(區、鎮)試點指標體系(試行)》兩個文件,正式啟動了全國智慧城市建設高潮。到2015年公布的第三批試點名單,共計289個大小城市加入了試點城市范圍。

5dd000626729af29b51住房和城鄉建設部智慧城市試點城市分布情況

在一輪接一輪的智慧城市建設過程中,大數據技術在城市建設的應用逐漸成為智慧城市建設的熱點之一。2015年中興通訊股份有限公司(以下簡稱中興通訊)把“以大數據應用為中心”的智慧城市建設稱為“智慧城市2.0”,從而與之前“以建設業務系統為中心”的智慧城市建設區分開。
城市大數據生態模型

1 城市大數據

在長期的城市建設與運營過程中,政府積累了大量的數據,如經濟、民生、交通、旅游、醫療、安全等各行各業的數據。同時也積累了大量的業務系統。以重慶市為例,包括51個部門,平均每個部門有5~6個系統,整個政府有近300個系統在運行。

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重慶市應用系統按建設級別分類

這些系統包含的數據涉及了城市的方方面面,其中蘊藏的價值亟需有效的手段進行挖掘與發現。與互聯網公司所擁有的大數據不同,城市大數據具有自身的特點。

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城市大數據與互聯網大數據的對比

城市大數據與互聯網大數據雖然各有不同,但可以互相補充,從而共同發揮更大的經濟效益和社會效益。

2 大數據生態

大數據的潛在經濟價值催生了大數據的交易。自2015年4月15日全國首家大數據交易所——貴陽大數據交易所正式掛牌交易起,先后有北京大數據交易所、上海大數據交易所、陜西大數據交易所和武漢東湖大數據交易中心等機構啟動,圍繞大數據交易開始形成一個生態系統。

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大數據交易生態系統模型

圍繞這個生態系統最外圍的是工具廠商,這些廠商提供大數據采集、轉換、存儲、分析、可視化等技術手段。Google、Cloudera、Amazon等公司為大數據的技術推動做出了巨大貢獻,同時大量的開源社區和產品逐漸成為大數據技術潮流的中堅力量。處于生態中心位置的是大數據交易商。數據生產者為大數據交易商提供初級數據,后者通過數據標準化把初級數據轉換成高級數據存儲在基礎設施運營商處。基礎設施運營商通過提供存儲服務和計算服務獲得市場地位,并從中衍生出PaaS運營商來減輕大數據交易商對技術的需求。

數據挖掘者通過基礎設施運營商提供的計算服務,結合領域知識對高級大數據進行挖掘。獲得的有價值成果通過大數據交易商的交易平臺提供給數據消費者。這樣吸引更多的數據消費者源源不斷地加入交易平臺,提出更多的問題并支付獲得的滿意答案,由此衍生出大數據咨詢商來引導大數據消費者更好地消費。數據消費者的支付通過大數據交易商的分成平臺,使得數據生產者也獲得相應的回報,這樣整個生態就能夠自生自長,實現良性循環。

3 政府與數據交易商

在大數據交易這個生態系統里形成初始的生態平衡是非常關鍵的。在全國此起彼伏的智慧城市建設以及交易所設立的浪潮中,政府有天然的優勢來孵化數據交易商角色,具體原因如下——

政府是最大的數據生成者

如前所述,城市大數據基本都在政府手中,另一小部分在黨政機關或事業單位手中。另外,隨著智慧城市系統的建設,政府手中的大數據會越來越完善,越來越動態。

政府是最大的數據消費者

我國的社會治理模式是“大政府、小社會”的模式,要求政府對國計民生方方面面做好保障與服務工作。這些工作的順利開展都離開不科學決策,離不開數據的支撐。隨著大數據價值的不斷發現,政府治理的效率也將不斷完善。

政府是城市公共設施的提供者

政府也將持續為每個城市的健康運行提供必要的基礎設施,如交通、水利、學校、醫院、水電煤氣等。而信息基礎設施正在成為城市越來越重要的基礎設施之一。到2013年上半年,全國共規劃建設數據中心255個,已投入使用173個,總用地約713.2萬平方米,總機房面積約400萬平方米。可見,在大數據生態的5個核心角色中,政府已經身兼3個角色。另一方面,社會資本在目前的產業環境下承擔大數據交易商角色仍有很多挑戰。大數據交易的法律法規、信息安全標準等宏觀政策還不完善,導致各種市場主體對參與大數據交易持觀望態度。大數據交易還沒有看得見的成熟的商用模式,能否在預期的投資周期里獲得投資合理回報是一個很大的問題。由于大數據交易對象的高度技術化,如何吸引大規模的用戶,認同交易物有所值,需要強大的信用支撐來鼓勵各種用戶先行嘗試。

在大數據產業初期,通過政府投資,其他社會資本參與成立數據交易商是一個比較現實的選擇。政府可以在實踐過程中打通產業各個環節,迅速完成法律法規建設,通過PPP(public-private-partnership,公私合作)模式、政府采購服務以及財政補貼的方式來為新興產業提供資本和信用保證。
13個智慧城市大數據應用案例

發展大數據生成者和消費者并建立完整生態依然是發展大數據產業的重中之重,當前全球范圍內城市化進程不斷推進,隨著互聯網和信息化的發展,在云平臺、大數據和物聯網等技術的支持下,自21世紀初期,美國、英國、德國、荷蘭、日本、新加坡等先一步開展了智慧城市的實踐,誕生了許多經典案例,他們借由大數據服務人民的方式,所涉及領域皆值得參考。

迪比克

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美國第一個智慧城市,也是世界第一個智慧城市,它的特點是重視智能化建設。為了保持迪比克市宜居的優勢,并且在商業上有更大發展,市政府與IBM合作,計劃利用物聯網技術將城市的所有資源數字化并連接起來,含水、電、油、氣、交通、公共服務等,進而通過監測、分析和整合各種數據智能化地響應市民的需求,并降低城市的能耗和成本。

該市率先完成了水電資源的數據建設,給全市住戶和商鋪安裝數控水電計量器,不僅記錄資源使用量,還利用低流量傳感器技術預防資源泄漏。儀器記錄的數據會及時反映在綜合監測平臺上,以便進行分析、整合和公開展示。

新加坡

新加坡于2006年推出《智慧國2015計劃》,政府門戶網站公開了50多個政府部門的5000多個數據集。新加坡建立起一個“以市民為中心”,市民、企業、政府合作的電子政府體系,讓市民和企業能隨時隨地參與到各項政府機構事務中。在交通領域,新加坡推出了電子道路收費系統(Electric Road Pricing)等多個智能交通系統。

在醫療領域,開發了綜合醫療信息平臺。在教育領域,通過利用資訊通信技術,大大提升了學生對學習的關注度。在文化領域,國家圖書館部署了一套靈活而性能超強的大數據架構,通過云端計算的模式,處理從戰略、戰術到實際業務的不同分析需求,提供高性價比的解決方案。

紐約

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通過數據挖掘,有效預防了火災。據統計,紐約大約有100萬棟建筑物,平均每年約有3000棟會發生嚴重的火災。紐約消防部門將可能導致房屋起火的因素細分為60個,諸如是否是貧窮、低收入家庭的住房,房屋建筑年代是否久遠,建筑物是否有電梯等。除去危害性較小的小型獨棟別墅或聯排別墅,分析人員通過特定算法,對城市中33萬棟需要檢驗的建筑物單獨進行打分,計算火災危險指數,劃分出重點監測和檢查對象。目前數據監測項目擴大到2400余項,諸如學校、圖書館等人口密集度高的場所也涵蓋了。盡管公眾對數據分析和防范措施的有效性之間的關系心存疑慮,但是火災數量確實下降了。

芝加哥

通過“路燈桿裝上傳感器”,進行城市數據挖掘。在人們的生活里,無處不在的傳感器被應用在了芝加哥市的街邊燈柱上。通過“燈柱傳感器”,可以收集城市路面信息,檢測環境數據,如空氣質量、光照強度、噪音水平、溫度、風速。芝加哥城市信息技術委員會提供的資料表明,“燈柱傳感器”不會侵犯個人隱私,它只偵測信號,不記錄移動設備的MAC和藍牙地址。在今后幾年“燈柱傳感器”將分批安裝,全面占領芝加哥市的大小街區,每臺傳感器設備初次采購和安裝調試成本在215~425美元之間,運行后的年平均用電成本約為15美元。該項目得到了思科、英特爾、高通、斑馬技術(Zebra Technologies)、摩托羅拉以及施耐德等公司的技術和資金支持。

西雅圖

利用數據節省電力能源。該市與微軟和埃森哲(Accenture)合作了一個試驗項目,以減少該地區的能源使用。該項目收集并分析從市區建筑物管理系統中得來的眾多數據集,通過預測分析,找出哪里可以減少能源使用,或者根本不需要使用能源。項目的目標是將該地區的電力消耗減少25%。 倫敦 利用數據管理交通。在2012年奧運會期間,負責運行倫敦公共交通網絡的公共機構“倫敦運輸(Transport for London)”,在使用者增加25%的情況下,使用收集自閉路電視攝像機、地鐵卡、移動電話和社交網絡的實時信息,確保火車和公交路線只有限地中斷,從而保證交通順暢。

格洛斯特

也是充分利用了傳感器,建立了“智能屋”試點。傳感器安裝在房子周圍,傳回的信息使中央電腦能夠控制各種家庭設備。智能屋裝有以電腦終端為核心的監測、通訊網絡,使用紅外線和感應式坐墊可以自動監測老年人在屋內的走動。屋中配有醫療設備,可以為老年人測心率和血壓等,并將測量結果自動傳輸給相關醫生。

阿姆斯特丹

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是世界上最早開始智能城市建設的城市之一,同時是歐洲智慧城市建設的典范。作為荷蘭最大的城市,阿姆斯特丹共有40多萬戶家庭,二氧化碳排放量占全國的三分之一。

為了改善環境問題,該市啟動了WestOrange和Geuzenveld兩個項目,通過節能智慧化技術,降低二氧化碳排放量和能量消耗。還實施了Energy Dock項目,在阿姆斯特丹港口的73個靠岸電站中配備了154個電源接入口,便于游船與貨船充電,利用清潔能源發電取代原先污染較大的燃油發動機。為了節省能源,啟動了智能大廈項目,在未給大廈的辦公和住宿功能帶來負面影響的前提下,將能源消耗減小到最低程度,同時在大樓能源使用的具體數據分析的基礎上,使電力系統更有效地運行。為建設可持續公共空間,啟動了氣候街道(The Climate Street)項目,緩解烏特勒支大街的擁堵。

斯德哥爾摩

在治理交通擁堵方面取得了卓越的成績。瑞典國家公路管理局和斯德哥爾摩市政廳通過智慧交通的建設,既緩解了城市交通堵塞,又減少了空氣污染問題,現在智能交通系統已經成為斯德哥爾摩的標簽。該市在通往市中心的道路上設置了18個路邊監視器,利用射頻識別、激光掃描和自動拍照等技術,實現了對一切車輛的自動識別。借助這些設備,該市在周一至周五6時30分至18時30分之間對進出市中心的車輛收取擁堵稅,從而使交通擁堵水平降低了25%,同時溫室氣體排放量減少了40%。

哥本哈根

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素有“自行車之城”稱號,在綠色交通方面成績斐然。為促使市民使用二氧化碳排放量最少的軌道交通,該市通過統籌規劃,力保市民在家門口1公里之內就能使用到軌道交通。

對1公里路內的交通,推廣使用一種智慧型自行車。這種自行車的車輪裝有可以存儲能量的電池,并在車把手上安裝了射頻識別技術(RFIT)或是全球定位系統(GPS),可匯聚成“自行車流”,通過信號系統保障出行暢通。與此同時,市政府大力完善沿途配套設施建設,如建立服務站點、提供簡便修理工具等,為自行車出行提供便利。預計到2015年,哥本哈根市民往返城郊選擇自行車出行的人數比例將達到50%。

里昂

該市與IBM的研究人員聯手建立了一個可以幫助減少道路交通擁堵的系統,使用實時交通路況報告來檢測和預測交通擠塞。如果運營商看到可能會發生交通堵塞,就可以相應地調整交通信號,以保持平穩的車流。該系統在緊急情況下尤其有用,比如在救護車前往醫院的途中。隨著時間的推移,系統中的算法將從最成功的建議中“學習”,并將這些知識應用到將來的預測當中。

巴塞羅那

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大力采用傳感器使城市管理更便捷。在該市高新技術中心的試驗區內,一個紅綠燈上的小黑盒子,可以給附近盲人手中的接收器發送信號,并引發接收器震動,提醒他已經到達了路口;地上小突起形狀的東西就是停車傳感器,司機只需下載一種專門應用程序,就能夠根據傳感器發來的信息獲知空車位信息。

巴塞羅那宏偉的圣家族大教堂也建立了完善的停車傳感器系統,以引導大客車停放;試驗區草地上鋪滿了傳感器——濕度傳感器,它能感知地面的溫度,以確定何時應該給草地澆水;鋪設在垃圾箱上的傳感器能夠檢測到垃圾箱是否已裝滿,垃圾箱上還裝有氣味傳感器,如果垃圾箱的氣味超出正常標準,傳感器就會自動發出警報,進行提醒。

桑坦德

作為歐洲數據最密集的城市,在歐盟委員會800萬歐元的資助下,歐洲的大學和電信運營商聯合在市區安裝了各種類型共計大約1.8萬個固定和移動傳感器。傳感器除了用于監測空氣污染、噪音和其他環境條件,還會在垃圾箱需要清空或路燈燒壞、關掉時有所指示。埋在路面下的傳感器可檢測露天停車位,將信息轉發至安裝有數字顯示器的主要路口,幫助引導司機尋找最近的停車位。另外,居民可以使用智能手機,利用由位于全市旅游景點、商店、公交車站等處的2600個光學和無線標簽組成的“增強現實”系統,方便地在線獲得關于這些地點的各類相關信息。
數據保護不該成政府“緊箍咒”

我們知道在城市大數據開發過程中,真正的困難是從獲取數據開始的。從前,政府部門開發自己的數據意愿很低。這其中的原因非常多,包括政策上的顧慮、部門立場的考慮以及公開數據可能帶來的種種問題和對變化的擔憂。在這些因素里,數據安全是一個繞不開的話題。

2015年刑法修正案在信息安全領域明確擴大了犯罪主體的適用范圍,使得部門主要領導和相關負責人都不愿意承擔因數據泄漏風險引發的連帶責任。為了讓政府部門的數據能夠更有效地共享,除了技術上不斷提高,加大數據保護的力度之外,在法律、制度上進一步細化和松綁已成為不可缺失的一環。商業上的創新也比較關鍵,比如考慮一種保險制度來解除大數據共享過程中所引發的安全責任風險。

2015年9月,國務院發布了《國務院關于印發促進大數據發展行動綱要的通知》,中國的大數據產業已經勢不可擋,必將開始一個新的智慧城市時代。

(素材來源:36大數據+搜狐)

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編輯 /東湖大數據交易中心|吳吞
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