大数据与智慧城市
陈宝权１，程章林２
1. 山东大学计算机科学与技术学院 济南 250101；
2. 中国科学院深圳先进技术研究院 深圳 518055
摘要
城市大数据的关联分析与智能提取是智慧城市建设的关键，通过构建真实城市沉浸式交互分析环境，将复杂的城市大数据以及数据挖掘结果以形象直观的方式展现给用户，让用户以视觉理解的方式获取数据中蕴含的信息并进行交互，实现人类智能和机器智能的有机融合是解决复杂城市问题的有效途径。分析了城市大数据面临的挑战、发展现状、处理流程以及技术要点，最后探讨了智慧城市的发展趋势。
关键词
大数据；智慧城市；交互式可视分析；机器智能
Big Data and Intelligent City
Chen Baoquan1, Cheng Zhanglin2
1. College of Computer Science and Technology, Shandong University, Jinan 250101, China;
2. Shenzhen Institutes of Advanced Technology, CAS, Shenzhen 518055, China
Abstract
Fusion and analysis of urban big data is the key to achieving city intelligence. Specifically, to solve for the complex urban problems, it is imperative to build an immersive and interactive visual analytics environment where humans can make sense of out of the otherwise disconnected and abstract data. The state of the art and challenges in urban big data were summarized, and then a work flow for urban data analysis and the trend in the future intelligent city were presented.
Key words
big data, intelligent city, interactive visual analytics, machine intelligence
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1 智慧城市与城市大数据
随着我国城市化进程的不断推进，人口和资源迅速向城市集中，中国城市化比例已经超过了50%，是世界上城市人口最多的国家。城市化虽然提高了人们的生活水平，但同时也带来一系列的社会和环境问题。目前，各大城市普遍出现了以人口膨胀、交通拥堵、资源紧缺、环境恶化、生态破坏、事故频发等为特征的“城市病”。此外，中国城市的空间结构和社会环境尤为复杂，繁华的城市中心人口密度大、人员结构复杂、流动性大、犯罪率高，成为城市发展的不稳定因素，给城市管理和公共安全防护带来极大的困难。这些问题已成为制约城市健康、可持续发展的难题，如何妥善解决这些问题并提供更好的城市生活已经迫在眉睫。目前渐趋成熟的“智慧城市”理念为解决上述问题提供了思路，成为促进未来城市发展的新理论和实践。目前，智慧城市建设已经上升为国家战略，科学技术部、工业和信息化部、住房和城乡建设部、发展和改革委员会等多个部委纷纷制定了相关政策和方案推动智慧城市建设，至今已有近百个城市（区）在进行智慧城市建设试点。
智慧城市建立在数字城市基础之上，可以看作数字城市的高级形态，旨在将云计算、物联网以及数据挖掘等先进技术充分地运用到城市的各行各业，人类可以用一种更加精细和动态的方式管理生产和生活，达到“智慧”的状态。随着十多年来数字城市项目的开展，目前国内各大城市都构建了较好的城市信息化基础设施，给智慧城市建设提供了海量的城市大数据：在市民家庭方面，移动电话、有线电视、宽带网络基本普及；在政府层面，电子政务网络平台基本形成，对外提供信息公开和网上办事等功能，人口、交通、土地、房屋、
企业、市政、地理等基础信息数据库不断
完善；在医疗卫生领域，电子病历、健康档
案开始试点；几十万甚至几千万个监控摄
像头覆盖整个城市；电子商务不断发展壮
大。通过各种传感设备可以实现人类对城
市环境各种数据的获取，总的来说，城市
大数据包含两方面的内容：一类是城市数
字化（数字城市、数字交通、数字医疗、数
字政务等）产生的物理实体感知数据，另
一类是人类社会交往产生的社会感知数据
（E-mail、微信、微博等）。这些数据从多
个维度描述了城市现实物理环境和社会生
活的方方面面，构成了一个与之平行的虚
拟镜像。这使得城市大数据呈现出明显的
“4V”特性：海量的数据规模（volume）、
多样的数据类型（variety）、实时动态数
据（velocity）、巨大的数据价值（value）。智
慧城市的一个重要内涵就是通过数据关联、
分析，提取知识和智能，挖掘其中蕴含的巨大
价值，实现城市运行与管理的智能化。
2 城市大数据面临的挑战
智慧城市建设是一个复杂巨系统，在
城市复杂事件分析决策过程中需要对复
杂事件的对象（who）所涉及的行为和状况（what）、时间（when）、地点（where）和
起因（why）等关键要素有及时、全面、精
准的了解，并且随着事件的演化，能够对这
些要素的动态性进行及时捕获与感知。因
而，相比其他领域的大数据，面向城市智能
分析与决策的城市大数据面临以下挑战。
（1）数据关联耦合关系复杂
现代城市作为人类社会的政治、经
济、文化、商业、教育和科技中心，具有基
础设施高度聚集、空间结构高度复杂和社
会管理高度动态的三“高”特征。纵横交
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错的城市运行系统使得人流、资金流、物资流、能量流、信息流高度交汇，在城市物理环境、信息空间和人类社会之间形成了多要素、多维度、多结构、多层次的关联耦合关系。单个系统的异动都会对其他系统产生直接影响，甚至引起连锁反应。一些原本在物理世界突发的局部范围的自然灾害或社会事件，可通过网络媒体迅速广泛传播，进而影响到大众行为，并对原始事件产生影响。网络与社交媒体的普及使得公众群体不仅是信息的生产、加工和传播者，而且是事件演化的推动者。如社交网络助推的突尼斯等中东非国家骚乱事件、互联网络上进行的人肉搜索等，都体现了网络活动对现实社会的重要影响，这就导致城市大数据间存在复杂的关联耦合关系。
（2）数据整合与共享不足
在我国现阶段，城市基础信息资源依然不够完整，信息的横向整合和共享严重不足，城市数据碎片化地分散在不同的系统中，从而难以建立有效的智能分析与决策支持系统。如2013年在青岛发生的中石化输油管道泄漏爆炸特别重大事故，共造成62人死亡，136人受伤，其发生的主要原因在于爆炸区域各种地下管道的分布信息没有共享与整合，导致现场处理事故的工作人员不能清晰完整地了解输油管道与附近市政管道之间的复杂关系；同时，工作人员对市政管道内出现的高浓度油气累积状况缺乏有效的现场检测与感知手段，形成了信息盲区，因而导致了惨剧的发生。类似地，在一些城市大型交通枢纽、公共场馆、商业中心等地点，涉及的对象的种类、关联性、状态的演变等特性远比上述情形复杂，其信息也牵涉更多管理部门，在分析决策时亟需将分散在不同系统的碎片化数据有机整合在一起。
（3）需要临场获取时效性数据
对于一个快速演化的事件，迫切需要将各种相关信息快速汇聚，完整地呈现在各级决策者面前，以及时建立对事件的准确评测、便捷决策和快速响应，从而掌控整个事态的发展进程。但是，已有的信息化数据不可能恰好可以满足对某事件评估决策的具体要求，往往需要按需主动抓取，甚至现场采集补充新的数据，与已有信息进行有效融合，才能实现对事件更完整、更精细的刻画，从而为及时精准的决策和服务提供足够的信息。
这些挑战给城市大数据分析、理解和应用带来了非常大的困难。在很多情况下，其复杂性已超出目前机器智能所能解决的范畴。考虑到人类智能与机器智能的互补性，机器的高速信息处理能力远远超过人脑，而在处理某些复杂问题尤其是高层次理解问题上，人脑的直觉和判断要远胜机器智能，机器智能无法完成的对复杂事件的理解和分析，需要借助人脑智能与机器智能共同完成。另一方面，城市复杂事件的处理与分析事关社会公共安全和生命财产，潜在风险大，临场应变程度高，人是进行决策的最后也是最重要的一环。因此，有必要融合人脑智能和机器智能，在城市大数据分析理解过程中既有机器的智能参与，也需要人脑智能的判断与决策。
可视分析技术为实现机器智能和人脑智能的有机融合提供了一条可行的途径。可视分析是一个涉及数据挖掘、人机交互和可视化等的交叉学科，其引导的分析推理模式是探索复杂数据中蕴涵的新规律和新现象的催化剂[1]。美国的国家可视化与分析中心（NVAC）于2005年出版的《可视分析的研究和发展规划》[2]指出，可视分析着重于对一个问题的全面解决，其核心是采用可视化和用户交互方法，辅助用户从大尺度、复杂、矛盾甚至不完整的数据中，快速挖掘有用的信息，以便做出有效决策。人类在理解、分析和决策时主要通过
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视觉方式获取信息，可以通过可视界面和交互，将人的智能特别是“只可意会，不可言传”的知识、个性化经验和直觉融入复杂数据的关联分析和推理决策过程[3]。
因此，对于复杂城市大数据的分析理解，需要构建沉浸式的交互分析环境，将复杂的城市大数据以及机器智能处理结果真实、直观地呈现出来，让用户以视觉理解的方式获取数据中蕴含的信息，将机器的自动分析与用户的视觉理解结合，通过实时交互的方式，迭代递进完成城市数据感知任务。
3 城市大数据国内外发展现状
经过若干年发展，与智慧城市各方面相关的研究已经有较多有形成果，包括数据采集、数据分析、模拟仿真、数字城市信息平台以及典型的数字城市应用案例等。
目前，城市大数据分析已有一些比较成功的典型案例，比如基于大规模出租车轨迹数据分析现有城市道路网的不足、提取城市中不同的功能分区、设计最佳行驶路径等；利用有限的地面监测空气质量数据，结合交通流、道路结构、兴趣点分布、气象条件和人们流动规律等大数据，推断整个城市细粒度的空气质量；基于社交网络数据的推荐系统、提炼群体智慧、发现异常事件等。以上这些研究主要基于城市数据采用机器学习等算法，仅仅利用机器智能自动挖掘出有价值的信息，很少有通过机器智能与人脑智能有机融合的方式实现城市大数据感知理解与决策。
在实现机器智能与人脑智能有机融合的过程中，要构建沉浸式的交互分析环境，高精度城市三维信息平台是基础，需要以三维城市平台为载体关联、索引各种城市非结构化信息，并直观展示各种城市大数据及交互过程。
近年来，各种数字城市信息平台发展迅速，Google Earth 3D[4]、微软Bing Map 3D、Skyline和Worldwind是典型的数字城市平台，如图1所示。Google Earth可以提供二维和三维漫游显示及用户交互的接口，世界上任何一个用户都可以通过Google Earth 3D浏览、增添三维模型、图片文字等各种丰富的内容信息。三维数字城市平台在大众服务方面的应用实例也很多，如电子地图、导航和虚拟旅游等。美国费城虚拟城市是典型例子，它为用户提供俯视、沉浸的方式浏览虚拟城市，游客能
图1 Google Earth 3D和Microsoft Bing Map 3D示例
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够身临其境一般地在城市内行走、观光，得到沿途所见景点、商店、广告等信息，甚至可以进入到建筑内部，了解室内布局或
在固定视点环视室内场景1，如图2所示。
除了浏览漫游之外，三维数字城市建模在城市规划、决策、应急指挥等具有重要指导作用和意义。联合国2006年就建立了“联合国灾害管理和应急空基信息平台（UN-SPIDER）”，旨在普及各类与灾害管理有关的空间信息和服务；在文化遗产保护领域提供了很大帮助，如希腊亚里士多德大学古希腊Polyphemus巨人的岩洞的三维建模项目、国内龙门石窟研究院与北京大学等合作的龙门石窟三维数字图书馆[5]、武汉大学敦煌莫高窟等数字化项目；在对社会行为分析决策方面也能提供帮助，如美国华盛顿大学在NSF支持下研发
的UrbanSim 2，通过人口、交通网络、土地状况融合经济趋势，对住房、商用地、城市扩张等提供决策，并在休斯顿、盐城等城市进行了应用。
目前城市三维空间数据基础建设中，传统的遥感、测绘方法仍是主要的数据获取方式，构建的主要信息交流平台仍然是相对独立的地理信息应用，例如在平台上显示遥感影像、数字地图和简单的社会信息，提供简单的交互查询方式。大部分应用是针对某个单独领域的，而没有整合为
涉及城市方方面面应用的巨系统，交互方式也以机器为主体。未来数字城市的发展方向应该是以生活在城市中的人为中心，是融合建筑、交通、电气、通信等实体和基础网络设施以及植物、气象、环境等自然要素的空间数据虚拟现实世界，也是社会经济等非空间信息的载体；数字城市基于空间、非空间信息而建立，同时在此框架下能够跨越时间、空间，进行复杂的自然和社会现象的模拟。
4 城市大数据处理流程与框架
从数据的角度讲，智慧城市的核心在于全方位采集城市生产、生活等各方面的数据，并对这些数据进行关联、集成、统计、分析，提高城市生产、管理、运营的智能化水平，其流程框架如图3所示，该框架由数字化（digitization）、计算（computation）、应用（application）3部分组成。
数字化的任务是对城市实体（包括空中、地面、地下以及静态和动态对象）进行几何、空间数据信息的测量和收集，建立城市静态三维模型和动态时空演变模型。比如以车载结合机载的激光扫描获取空中与地面的大规模城市三维场景，研究基于
图2 Philadelphia虚拟城市及其室内浏览
2
https://www.doczj.com/doc/9d11617527.html,/
1
http://www.philadelphiausa.travel/virtual-
philadelphia
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激光扫描点云的自顶向下的交互式三维建模技术；通过新型声波探地技术进行地下管网的三维成像；利用各种无线传感器网络采集城市的动态信息；对城市公共场所的火警、污染气体扩散等进行监测，对家庭用水、用电情况进行采集分析等。
计算是指以第一部分数字化得到的高精度城市三维模型、城市动态采样信息为基础，通过建立物理演变模型和人物行为模拟等，针对城市中不同应用需求进行预测和决策。
应用与数字化和计算紧密相关。数字城市的应用主要分为城市的资源管理和应急反应两大方面，资源管理是指支撑相关部门对水、气、土地、通信基础设施等进行规划，对能源、交通、人口等进行管理调度；应急反应则是对突发疾病、反恐、污染、洪水、反常天气等小概率但危害严重的事件进行预测和决策，从而最大程度地减少损失，保护人们的生命财产安全。
通过上述智慧城市技术流程框架可以看出，智慧城市具备“三维、动态、实时”三大特点，这三大特点将引领数字生活到数字城市（digital life to digital city）、数字城市到数字生活（digital city to digital life）的革命性进步，是智慧城市应用的新需求。虽然目前建立城市的高精度三维模型仍需要耗费大量物力、财力，但很多应用需求却促使必须向“二维到三维（2D map to 3D world）”的特点迈进。例如，对高层建筑火灾情况的应急救援和人群疏散、气体污染物泄漏扩散、由城市三维模型生成“三维数字噪声地图”的城市噪音仿真模拟等应用都不是传统的二维数字城市系统所能解决的，而这些应用正是提高城市中人们安全保障和生活质量的有效途径。城市绝对不仅是拥有不变结构和设施的静态城市，还包括生活在其中的人群所进行的各种各样的动态活动、各种设施的动态运转进程以及随时可能发生的各种险情和灾害。那么哪些应用使得仅仅拥有高精度的三维数字城市模型还远远不够，而需要数字城市“从静态到动态（static to dynamic）”发展呢？获取大楼内火灾各个阶段的发展状态、人群的流动分布等动态信息，将促进更加高效地对火灾进行应急救援和疏散；市民出行查询最优交通路线，将不再是仅仅查找“最短”路径，而是综合城市交通的静态道路和动态路况信息进行最优选择；通过手机信号等采集城
图3 智慧城市数据流程与框架
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市人口流动情况，将能有效地识别各个不同时段人流在工业区、住宅区等的分布状况，为政府部分和相关产业提供更好的区域规划设计辅助。总之从本质上来说，我们所处的真实城市本身就是一个充满动态的城市，如果说前面列举的应急救援、动态交通路径等应用让人觉得仅是美妙的海市蜃楼，那么“从批处理到实时（batch to real-time）”则是让海市蜃楼落地生根变为现实的力量源泉。要实现大规模污染扩散、应急救援、动态交通等应用模拟和决策，所需的信息采集量和模拟运算量将非常惊人。由于受到计算能力的制约，通常只能在灾害事发过后对记录的数据进行分析和过程重建，但这样仅能起到“事后诸葛”的作用，不能真正发挥对应急救援等应用的支撑辅助决策。目前，高性能计算机发展迅速，国家对超算中心建设的重视与投入为各种实时应用提供了有利的基础，使得很多智慧城市的大规模实时应用都将不再虚幻。
5 技术要点
5.1 城市场景几何建模与可视化
目前在计算机视觉和计算机图形学领域，针对城市场景的三维建模出现了很多种不同的解决方法，其中典型的一种方法是程序式建模（procedural modeling），该方法基于各种语法（grammar）或规则（rule），能够快速构建大规模城市场景中各种复杂的建筑物、墙面及街道的三维模型，但是该类方法主要用于生成虚拟的城市场景，很难重建真实城市场景中各种建筑物的复杂形状变化和结构模式。要针对现实城市场景重建其逼真的三维模型，首先必须获取场景的三维空间数据，这构成了城市场景建模的另一类方法——基于测量数据的城市场景三维建模。
在早期除了人工测量之外主要利用遥感技术和航空摄影测量的方式获取大规模城市场景的影像数据。这种大范围摄影的方法获取的主要是城市场景中建筑物顶面的信息和建筑物的整体结构信息，很难获得建筑物立面的大量几何细节结构和纹理信息，基于此重建出来的三维模型由一些比较简单的线框结构组成，模型的逼真度和真实感较差。在计算机视觉领域，研究人员多从地面街道上拍摄场景的高分辨率图像，采用基于图像的方法恢复城市场景的三维外形数据。这种基于图像的方法还不够顽健，很难全自动地获取三维信息，只适用于小范围场景数据获取与建模工作，而且重建的模型精度有限。
近年来，随着三维激光扫描设备的发展，各种激光扫描设备也被用于获取城市场景三维数据，通过激光扫描能够直接获取物体表面高精度的三维外形信息。普通的地面定点式激光扫描需要将扫描仪固定在一个视点扫描，测量完成后再换个视点开始新的扫描，不能连续扫描，只适合于小规模场景的数据获取。移动激光扫描是近年来迅速发展起来的一种新型空间立体数据获取手段和工具，这是一种非接触式的激光测量方式。将激光扫描仪装载在汽车上，能够跟随车辆前进快速捕捉道路两旁目标物体表面的三维点云数据，包括位置、颜色、反射强度等信息，随带的高清摄像机同时获得点云数据对应场景的纹理图像。该系统的数据采集速度可以达到50 km/h以上，一天内就能够完成核心城区街区场景的三维数据采集与建模工作，非常适用于大规模城市场景的三维外形和表面纹理数据获取，而且场景中各种目标物体的测量与重建精度能达到测绘标准。目前比较成熟的移动三维激光扫描系统有加拿大Optech公司的三维激光测量车
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Lynx 3和英国 3D Laser Mapping公司的StreetMapper 4。
为了重建大规模城市场景完整的高精度三维几何模型，本文综合利用多种数据来源，采用不同的方法重建城市场景几何模型。如图4所示，该系统主要通过车载激光扫描和机载激光扫描分别获取城市场景中各种物体（主要是建筑物、树木、道路等）的侧面和顶面三维信息，随带的高清摄像机同时获得对应的纹理信息，融合这些数据通过点云处理和重建算法获得高精度的城市三维模型。二维照片、卫星影像、定点激光扫描数据在城市重建中起辅助作用，满足不同的需求，比如对于重点或地标性建筑物，可以通过定点激光扫描/拍照获取更加全面、完整的信息。
5.2 动态信息采集与数据处理
城市土地、人口、交通、气象、水质等方面的动态信息，对城市环境监测与
改善、土地利用与开发、公共实施管理等都具有重要的参考价值。利用无线传感网络低耗自组、异构互连、泛在协同的基本特征以及RFI D（radio frequency identification）、数据获取技术和高性能数据处理技术，可以实现数字城市领域动态信息采集的独特应用，达到对动态数据的及时发现、实时采集和快速处理的目的。根据数字城市提供的数据资料和信息模型，最大限度地利用信息资源，从而促进生态系统与经济利益的平衡与协调，达到耗损最少、效益最优，充分发挥整体优势，确保城市的可持续发展。图5是动态数据实时采集系统。
5.3 城市模拟与分析
城市模拟主要包括物理模拟、城市人口流动采样与建模、人群行为模拟等。物理模拟是基于城市场景模型对城市暴雨积水、危险物泄漏、毒气扩散、火灾扑救、气
图4 车载和机载激光扫描系统
4
http://www.s t r e e t m a p p e https://www.doczj.com/doc/9d11617527.html,/
3
http://www.optech.ca/press_LYNX_Release.htm
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象预报等进行模拟。例如，应用计算流体力学的方法以高性能计算机为依托，使用数字城市提供的城市地理几何数据和气象部门提供的实时天气条件，可以快速模拟由突发性污染源产生的污染物在城市楼群街区（包括封闭或半封闭的公共场所）内的传输和扩散。在很短的时间内模拟出污染物的分布及其随时间的演化，并实时地演示动态分布图，可以为应对措施的抉择提供依据和参考，并对公众提供相关的信息。城市人口流动采样与建模可被广泛应用于城市规划、交通规划与管理、环境评估与监测、灾害研究与应急、流行病的监测与预报、城市经济发展研究理等。利用水、电、气消耗、手机通信数据，可以对城市人口流动进行采样和建模，构建中国城市人口时空动态分布的基础数据库。人群行为模拟则是城市公共安全事故、灾害事故等突发事件的预防、预测、监控、预警、应急救援等方面的基础研究技术，是建立城市公共安全应急救援指挥系统和城市群综合防灾体系的关键支撑技术之一。
6 结束语
美国林登（Linden）实验室开发的“第二人生（second life）”游戏5就可以由玩家构建一个全三维的虚拟世界，在这个世界中，玩家可以制造物品、买卖交易、旅行休闲等，可以选择不同的交通工具去任何想去的地方，如商场、夜总会、体育馆、教堂、图书馆、赌场等，玩家在这里可以换一种身份、性别和角色展开另外一种逼真的生活，经历不同的人生，体验不同的感受。所有这一切都来源于真实世界，其与真实世界的区别在于游戏中的三维场景是虚构的。如果将这里的虚拟场景换成基于真实城市大数据构建的数字城市，建立起现实世界的一种数字化再现，人们就可以在这个数字化的世界中体验真实的人生，称之为“第一人生”。
“第一人生”表现的是一个高度模仿
图5 动态数据实时采集与处理
5
http://secondlife.
com/
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人类现实世界的虚拟世界，它复制了现实世界的场景及其具有的各种信息属性，可以看作是现实世界的信息化虚拟镜像，很多原来需要在现实世界中完成的工作都可以转化到这个虚拟世界中实现，成为社会、经济、政治、军事等活动的试验场。比如传统的旅游、教育、电子商务、游戏娱乐、军事演习等活动都可以在这个虚拟世界中完成。随着虚拟世界的进一步发展，它与现实世界的分界越来越模糊，两个世界就融合在一起，成为人类生存的一个新空间，实现人类生活的飞跃。
参考文献
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收稿日期：2015-05-11；
论文引用格式：陈宝权，
Chen B Q, Cheng Z L. Big data and intelligent city. Big Data Research, 2015006
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2017年度专业技术人员大数据与智慧城市建设试题单选题：共 15题，每题 2分，合计 30分 1 标记 我们国家现在处于应用和技术双引领的地位主要是依靠人口红利优势和应用规模优势。（） 正确 错误 2 标记 （）通过了全面深化改革的决定。 十六届三中全会 十七届三中全会 十八届三中全会 3 标记 网络经济的核心理念是创新、协调、绿色、共享、开放。（）正确 错误 4 标记 IT和DT时代的最大区别，（）为我们建了好多信息系统。DT时代 IT时代 5 标记
阿里巴巴这么一家优秀的企业不能在国内上市，非得要去美国上市的原因是（） 国内的上市政策不适应 美国市场更适合阿里巴巴企业 不想在国内上市 6 标记 智慧城市思想加速了信息惠民的公共服务。 正确 错误 7 标记 大数据的四个维度是数量，多样性，速度，准确性。 对 错 8 标记 下列选项中，不属于智慧城市中广泛的业务协同建立基础是？（） 数据交换 简化流程 数据共享 互连互通网络 9 标记
下列有关我国智慧城市建设所处现状，表述错误的是？（）城市建设目标缺乏科学、全面的认识 城市在规划和建设中缺乏依据 存在盲目投资建设的情况 智慧城市建设整体尚处于成熟阶段 10 标记 智慧城市是城市信息化建设的新阶段，其目的是为了以泛在的信息服务为基础，为人们的衣食住行提供便利，提升人们的生活水平。 正确 错误 11 标记 旧州镇主要依托丰富的屯堡文化资源和良好生态环境，发挥生态和文化优势，建设绿色旅游小镇。 对 错 12 标记 云栖小镇的政策支持：创新政企合作模式，在全国首创政府企业“1+1”的政策扶持机制。 正确 错误
智慧城市与大数据课程的考试 各题型提交答案说明： 1.单选题及判断题点击圆形按钮进行单项选择，多选题点击勾选框进行多项选择。 2.选择题和判断题:直接点击选项，系统将自动提交答案。 3.未完成考试误操作推出系统后，在考试时间段内可重新进入系统考试。 4.完成考试后点击提交答案按钮，考试结束，不可再次进入系统考试。 5.答题完成后，点击考试页面左侧“未答题”按钮，确认无未答题后再提交答案。 6.未提交答案的试卷在考试时间结束后将强制提交答案。 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
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 4. 城镇化是中国未来发展的主干，数据的高配置利用是大数据时代的主要特征。
大数据在智慧城市建设中的作用与深度应用 发表时间：2019-10-24T14:39:46.820Z 来源：《基层建设》2019年第22期作者：洪宇卫 [导读] 摘要：随着全球城市化发展的不断衍进，当前城市发展面临着巨大的挑战，对城市运行与管理也提出了新的要求。 浙大网新系统工程有限公司浙江杭州 310012 摘要：随着全球城市化发展的不断衍进，当前城市发展面临着巨大的挑战，对城市运行与管理也提出了新的要求。大数据在智慧城市建设中的作用与深度应用也是智慧城市建设的最重要内容之一，本文对此进行探讨。 关键词：大数据；智慧城市；作用；深度应用 一、大数据在智慧城市建设中的作用与地位 在智慧城市建设中，大数据的作用与地位正在发生深刻的变化，大数据从以前的单纯技术支撑手段，逐步向智慧城市的核心建设内容与应用抓手转变——随着城市规模越来越大、城市人口越来越多、构成越来越复杂，传统的按条块分工模式早已无法满足城市的管理与运营，城市的精细化治理只有依靠全面的分析与科学的决策才可持续，只有大数据对城市运行产生的数据进行充分理解与分析，才可支撑新型智慧城市的有序运行，大数据已经逐步成为智慧城市的信息化基础设施之一，是数据驱动下的新型智慧城市的重要组成部分。 二、大数据在智慧城市建设应用中的瓶颈与问题 大数据在智慧城市领域的主要应用瓶颈与问题如下： 1、大数据拉通存在壁垒 以大数据为核心的新型智慧城市建设，在落地实践的过程中也面临着许多新的困难。最关键问题之一就是数据拉通共享存在严重壁垒。大数据作为新型智慧城市的基础设施，天然就要求站在城市的高度拉通政府、企业等城市实体在生产运营中产生的各类数据。但在实际工作中，跨部门之间的协调十分困难，目前各政府部门的管理体系呈现条线化，各部门对自己的上级部门负责，对横向拉通缺乏动力，导致很难形成全面的数据拉通与共享，最终导致智慧城市建设的基础难以夯实。 2、大数据质量欠佳，影响可用性 由于历史建设时，缺乏数据层面的顶层设计与统筹规划，导致城市各行业各条块数据的可用性也存在一定问题，表现为数据质量欠佳，在数据融合与关联后，直接影响的就是数据的可用性。于此同时，新型智慧城市建设背景下，对数据的要求较通常而言更高，许多场景都需要对数据进行实时更新，甚至实现从数据产生到采集入库全流程的数据台账。但是许多政府部门的数据采集频率偏低，数据治理缺乏。以水电煤汽油数据为例，大部分管理部门均在1个月才更新1次数据，这会导致数据的有效性存在偏差。 3、大数据管理与应用缺乏体系规范 智慧城市在每天的运行中，不断在处理与分析数据，也不断地产生分门别类的数据。对于数据的管理与应用均需要成体系的去看待，需要从顶层设计的高度，全面盘活资源，建立大数据管理与应用的体系与规范，才能避免当前普遍存在的数据无人采集、无人更新维护、无人使用的现象，不让数据“躺在档案库中睡觉”。 三、大数据在智慧城市建设应用案例解析 安全有序是城市运行的基本要求，也是新型智慧城市建设与治理的核心目标之一，大数据在智慧城市中的公共安全领域无疑也具有极广阔的应用空间，通常体现为智慧警务的建设，以下以某市智慧警务建设的案例进行解析。 1、总体规划设计 该市的智慧警务是以云计算、IoT、人工智能、视频联网、数据分析挖掘等为技术支撑，以公安信息化为核心，通过泛在连接、深刻洞察、智能赋能的方式，促进公安机关信息化建设与应用的集约化、协同化运作，以实现警务信息“强度整合、高度共享、深度应用”为目标的警务发展新理念和新模式。基于上述规划，该市的智慧警务建设以“三张网、一中心、四应用”的内容进行。“三张网”即智慧警务各系统的运行网络主要承载在公安信息专网、公安视频专网和互联网上。公安信息专网是各类警务信息的汇聚处理域，公安视频专网是公安视音频信息的采集处理域，互联网是城市安全信息的采集和服务域，三张网共同承载该市智慧警务的构建。“一中心”即建设城市智慧警务数据中心。该数据中心是全市公共安全信息的存储、分析、处理和服务的核心，对内打通各警种的业务数据，实现信息共享，消除信息孤岛，并向各业务警种提供数据服务，对外向政府各委办局及市民在信息安全的基础上提供公安信息的数据服务。“四应用”的建设内容包括以下几大方面：一是建设智慧分析。利用大数据挖掘、分析、预测算法和模型，创新情报分析思路、拓展情报分析手段、搭建大数据分析预测工具，对信息进行充分挖掘与分析，提供多个维度进行信息关联的功能，实现数据的智慧碰撞、比对，实现情报智慧预测、结果自动推送。二是建设智慧防控。运用物联网技术，构建多样化的智能感知网络，针对重点区域、重要出入口，通过人脸识别、车脸识别、视频监控、移动卡口等前端设备的建设，实现立体智能的信息采集，采用大数据的流计算、实时计算等技术，对感知和采集的海量信息进行安全态势感知、评估与预测，并结合PGIS，提供直观的安全态势监控能力，及时发现安全热点区域，从宏观上掌控总体安全态势。三是建设智慧视频。建设基于以视频为核心的多源感知数据采集、汇聚的视频大数据平台，并联动公安网上其他系统的数据，支撑各警种对高危人员、车辆进行深度数据挖据，进一步放大和倍增数据价值，让视频大数据为全警服务。四是建设智慧服务。利用微信、微博、微视、短信等平台向群众公开警务信息、政策法规、办事程序，开展公安便民服务平台建设。 2、总体架构 为满足新形势下该市智慧警务信息化建设的需要，建设一个可扩展、可伸缩、可协同、可维护的完整信息化体系架构，从公共安全全局战略出发，以“三张网一中心四应用”为基础，构建由信息采集层、数据层、服务层和应用层四个层级组成的总体架构。信息采集层依托“三张网”，汇聚社会各个层面的感知数据并传输至数据中心。数据层为数据中心的数据处理、存储层，对感知层数据进行集中整合分析并存储在相对应的数据资源库中。服务层对资源层的数据进行筛选归类碰撞，用于顶层服务的数据源。智慧应用层基于数据源对外提供警务四大应用。 3、设计思路与预期成效 该市的智慧警务建设，立足全市进行顶层设计，围绕“警务大数据”构思，依托各类新技术，以实战为导向，以服务为抓手，以应用为核心，以安全为前提，以标准采集、规范整合、安全共享、合成应用为关键，以改革创新为动力，通过“应用主导建设、建设反推应用”，大力促进信息化与基础工作的有机融合，全力推进“智慧警务”战略实施，切实提高公安机关核心战斗力与民生服务能力。
智慧城市中的大数据挖掘与应用 数字城市技术把基础地理数据、正射影像、街景景象数据、全景影像数据、三维模型数据结合在一起，在政务网上，通过注册可以进行服务共享，在公共平台、互联网、公网上，通过二次开发可以提供各种交通、导航、旅游、文物、购物等服务系统。物联网能够实现人与人、人与机器、机器与机器的互联互通，实现智慧城市的各种应用。 智慧城市中的大数据挖掘与应用 智慧城市蕴含大数据 城市是生存繁衍最好的地方，城市是社会交往的地方，是文化享受的地方，按照城市的职能，我们让它智能化，比如智慧安防、智慧环保、智慧能源、智慧城管、智慧养老、智慧国土规划、智慧社区、智慧家居都是让人有更好的环境来生存繁衍。在经济发展方面，可以推动智慧制造、工业互联网、物联网。在文化
享受方面，可以考虑智慧户外流媒体、智慧教育、智慧旅游等等。在社会交往方面，有智慧交通、购物、社会综合管理。 在智慧城市的建设和应用中，将产生从TB到PB级越来越多的数据，从而进入大数据时代。2011年，Science专刊指出大数据时代已经到来，美国工程院院士也指出大数据可以让我们实现海量数据在预测、建模、可视化和发现新规律等方面应用的时代就要到来，奥巴马总统宣布美国政府正式启动大数据研究发展计划，奥巴马认为大数据就是未来世界的“石油”，这个计划要超过以前提出的“信息高速公路计划”，智慧城市建设的潮流已经到来。 空间数据方面，空间的传感器资源，美国有185颗卫星，中国有91颗卫星，到2020年中国将有200多颗卫星，卫星每天往回传输的数据可以达到PB级，空间数据资源、处理资源、空间信息资源、地学知识库资源，这些资源都可以传到网上，通过可视化的服务，利用云计算环境，包括计算资源、网络资源和存储资源，来保证服务质量。 “天地图”挖掘海量数据 为了充分研究这些海量空间大数据，我们研发了一个软件，叫做“天地图”，“天地图”的数据已经超过了TB级，目前已经超过100TB。利用“4+1”倾斜相机城市三维模型，贵阳做了很多三维建模工作。通过大数据，我们可以监测上海的地表下沉问题，把雷达数据放在一起，进行数据分析和挖掘，自动地、随时地检测地表下沉，不同地区的下沉速度不同，上海大概每年下沉20毫米，远郊区和市中心都在下沉。我们的检测结果同上海市国土局对比，精度可以达到3.9毫米和2.5毫米。我们已经对上海、苏州、天津、广州等很多大城市进行了自动检测。我们还监测了三峡，将来还要监测高铁。
基于大数据的智慧城市建设研究 发表时间：2019-08-26T14:23:32.100Z 来源：《新材料.新装饰》2018年11月下作者：李光华 [导读] 随着科学技术的发展，我国的大数据技术有了很大进展，并在城市中得到了广泛的应用。大数据技术的不断发展，使得智慧城市的理念得到了更大程度的普及，同时大数据技术对我国目前的城乡规划工作也有很大的帮助。本文首先概述了大数据时代的含义，分析了我国城乡规划中现存的问题，详细提出了智慧城市的优势并提出了利用大数据推进城乡规划和智慧城市建设的好处。 （身份证号：1330311973****393X） 摘要：随着科学技术的发展，我国的大数据技术有了很大进展，并在城市中得到了广泛的应用。大数据技术的不断发展，使得智慧城市的理念得到了更大程度的普及，同时大数据技术对我国目前的城乡规划工作也有很大的帮助。本文首先概述了大数据时代的含义，分析了我国城乡规划中现存的问题，详细提出了智慧城市的优势并提出了利用大数据推进城乡规划和智慧城市建设的好处。 关键词：大数据时代；城乡规划问题；智慧城市特征；智慧城市建设 引言 大数据时代的来临为中国智慧化城市的建设提供了数据存储和处理技术方面的支持。另外在云计算技术的支持之下，物联网和计算机网络技术也取得了一定的成就，这些都为未来智慧城市的发展提供了最基本的保障，于是，合理将大数据技术应用在智慧城市的建设与规划中必定意义深远。 1智慧城市的内涵 随着信息技术的发展，大数据时代的到来，不同学者对智慧城市的解释提出不同的理解，随着社会的进步，时代的发展，智慧城市的内涵也在不断的变化当中，不同的学者对智慧城市给予了不同的理解。IBM认为通过使用通信技术和传感设备，对城市生活各方面需求进行数据信息分析与感知，进而做出智慧的响应，以改进从交通、住房、政府公共服务、教育医疗等民生问题，使城市生活体验更加智能和美好。本文将智慧城市定义为狭义的概念，智慧城市是借助大数据、云计算、物联网等新兴信息技术，深入推进公共服务、社区管理、产业发展、人居环境改善等的便捷化、精细化和智能化，进而建立一个智能化、集约化、网络化、可持续发展的城市。 2智慧城市研究与规划 智慧城市总体规划是通过顶层设计、专项规范、工程设计，研究出智慧城市建设与发展的宗旨、方针、目标、任务、方法、实施的方向性、战略性、纲领性的实施文件。智慧城市的总体规划是指导、规范、约束智慧城市建设与发展的要素，并且需要资源的网络融合、信息交互、数据共享、业务协同，以“大数据+智慧城市”的思维全面提升智慧城市创新管理与民生服务的能力。实时、全面、系统的数据采集和实施是智慧城市的基础，无论是从食品安全溯源系统到智能社区的管理和安防，从汽车导航、公交车的实时定位系统、交通调度和售票系统，各行各业的智慧化都要依赖于数据的采集、统一分析，数据的挖掘，将其分类、重组分析后向决策者提供参考。基于信息领域高度集中化趋势的加速与深化，城市规划业务与大数据的融合也越来越紧密，智慧城市规划的最终目的也是非常明确，即借助大数据的分析手段降低资源环境的无序消耗，避免空间的机械扩张，智慧城市的管理也从传统的“经验治理”向“科学治理”转变。 3大数据应用于智慧城市的研究与规划 3.1基于大数据的数据中心建设规划 以大数据架构建设智慧城市数据中心是符合技术发展、有一定前瞻性的技术框架。把云计算、大数据平台整合在一起做建设方案，可以为建设大数据基础平台提供支持。①逐步把现有部门数据转到基于大数据架构的政府数据服务平台上，建成具有标准接口和权限控制的数据服务，实现有控制的共享与公开；②在政府部门直接实现数据的对接、融合，为新开发的应用提供数据支持；③面向社会有选择、有控制地开发数据，促进各产业发展、提升经济增长质量。 3.2提升智慧城市数据处理效率和质量 对大量的数据信息进行整理是智慧城市建成的必经之路，大数据的利用能够有效地帮助处理城市中的数据信息，为智慧城市的建成带来坚实的技术支持。过去那个年代，信息传送的速度过慢，信息技术也不过关，所以没有信息技术支持的城市建设不够完善，城市智能化得不到实现。现阶段，大数据具有共享性，信息技术也不断提高，在此基础上城市的信息数据可以得到高速的处理，城市的信息数据处理的质量也不断提高，这些都有利于加速建成智慧城市的步伐。 3.3创办智慧社区 第一，更改旧时物业的服务方式，从手机软件以及微信小程序入手，创建资源外包式整体服务平台，供应便民、高效高品质的物业服务工作，积极借助互联网+物业的模式，减少成本，联合资源，把服务工作做到与生活息息相关的各个领域。第二，亲戚朋友来访，不用物业登记，反复联系确认，业主自己可以邀请，只需输入访客手机号码和车牌号，就会生成一个临时密码发到访客手机，二十四小时内到访可通过密码直接开门，避免繁琐程序，让业主不在感受到被“管”的烦恼。第三，业主可以通过手机APP进行缴水电费、物业费、卫生费等，也可通过手机直接联系换锁修锁、疏通下水道、家政服务、电脑维修、社康服务、维修进度实时查看等一系列的便民服务。智慧社区建设的另外一个重大成果是智能家居系统，消费者如果在手机上安装该系统，就可以通过“智慧家庭”模块有效的接受无线信号的电源模块，实现门、窗、窗帘和家电的自由控制，实时观看家里的监控影像等。 3.4企业角度的智慧城市建设运营模式选择 首先，智慧城市建设项目所属领域是否为政府部门重点扶持对象。近年来，政府重点发展智慧城市，有些领域的项目是比较迫切需要建设的，对于这类项目政府往往扶持、资金支持的力度很大，比如智慧医疗、智能交通及食品安全等方面，对于这类项目，企业在建设运营模式的选取时可以选择跟政府合资建设运营模式，比如BT，BLT，PPP模式，从而吸引政府投资，跟政府合作双赢，一方面降低企业自身的资金压力，另一方面可以得到政府各个方面的支持，对于企业的发展而言，是十分有利的。其次，考虑智慧城市建设项目是否需要特许经营权。智慧城市建设中的有些项目是受政府严格监督和管理的，有的项目在运营管理过程中是需要政府给予特许经营权的，一旦给予了特性经营权，企业才可以经营，如果没有获得企业的特许经营权就没有办法经营，所以企业在选取智慧城市建设项目经营管理模式时，一定要考虑这个因素，如果需要特许经营权才的话就不能采用企业自主建设的模式了，一旦采取这种模式，企业没有经营权，投入了却没办法经营，对企业来说是不利的。如果智慧城市建设项目需要特许经营权就提取跟政府沟通，跟政府合作建设，获取特许经营权，这种情况最好的合资建设运营管理模式就是PPP模式。目前，PPP模式也逐步成为政府智慧城市建设的主导模式。最后，考虑企业是否要创新商业模式，企业自主投资建设模式最大的优势就是企业的自主性很强，在大数据时代智慧城市建设项目呈现出很多新的特征，互联网、大数据、信息技术等颠覆了传统的商业模式，在大数据时代下涌现了很多新的商业模式，但是，目前智慧城市建设项目中往往是政府起主导作用，而政府往往会倾向更加成熟和可行性度高的运营模式，这样的话可能会制约企业对于商业模式的创新。 结束语 综上所述，智慧城市的规划不仅仅牵涉到城市的居民生活，还牵涉到整座城市的发展速度，但是智慧城市的建设不是一蹴而就的事情，因此，我国城市规划应积极引进大数据分析模式，利用大数据科学、合理的规划城市布局，科学发展产业联动，使城市走向智能化、智慧化，也使城市的各个布局规划能够为人民带来更优质的生活环境，全面提高城市居民生活质量。 参考文献 1]徐海宏.大数据在智慧城市研究与规划中的应用[J].智能城市，2018，4（11）：89-90. 2]邱立臻.大数据在智慧城市研究与规划中的应用[J].科技视界，2019（01）：237-238. 3]庄士奎.智慧城市研究与规划中大数据的应用[J].通讯世界，2018（06）：272-273.
第３９卷第６期２０１４年６月武汉大学学报·信息科学版 Ｇｅｏｍａｔｉｃｓ ａｎｄ Ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ Ｓｃｉｅｎｃｅ ｏｆ Ｗｕｈａｎ Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙ Ｖｏｌ．３９Ｎｏ．６ Ｊｕｎｅ ２０１４收稿日期：２０１４－０１－ ２５项目来源：国家重点基础研究发展规划（９７３计划）资助项目（２０１０ＣＢ７３１８０１）；国家自然科学基金资助项目（６１１７２１７４） ；数字海洋科学技术重点实验室开放基金资助项目（ＫＬＤＯ２０１３０７）；国家重大科学仪器设备开发专项资助项目（２０１２ＹＱ１６０１８５０５）；国家科技支撑计划资助项目（２０１３ＢＡＨ４２Ｆ０３）；教育部新世纪优秀人才计划资助项目（ＮＣＥＴ－１２－ ０４２６）。第一作者：李德仁，教授，博士生导师，中国科学院院士，中国工程院院士，国际欧亚科学院院士。现从事以遥感、全球卫星定位系统和地 理信息系统为代表的空间信息科学与技术的科研与教学工作，推进数字城市与数字中国、智慧城市与智慧中国的研究及相关建设。Ｅ－ｍａｉｌ：ｄｒｌｉ＠ｗ ｈｕ．ｅｄｕ．ｃｎ通讯作者：姚远，博士生。Ｅ－ｍａｉｌ：ｗｈｙａｏｙ ｕａｎ＠１６３．ｃｏｍＤＯＩ：１０．１３２０３／ｊ．ｗｈｕｇｉｓ２０１４０１３５文章编号：１６７１－８８６０（２０１４）０６－０６３１－ １０智慧城市中的大数据 李德仁１，２ 姚 远１ 邵振峰２ １ 武汉大学遥感信息工程学院，湖北武汉，４３００７９ ２ 武汉大学测绘遥感信息工程国家重点实验室，湖北武汉，４３００７９ 摘 要：探讨了智慧城市的概念，总结了其发展历程，剖析了中国建设智慧城市的动力和目标，阐述了智慧城市的支撑技术，并提出了智慧城市的基础架构，即在数字城市的基础上有机地融合物联网和云计算技术，以实现对现实城市中人和物的自动控制和智能服务。针对无所不在的传感器网对智慧城市的大数据进行了分析，面对智慧城市中大数据将带来的诸多问题和挑战，提出了应对大数据的策略和思路，重点论述了云计算与数据挖掘，并给出了云平台的基础框架，提出了建立智慧城市运营中心的建议，最后展望了智慧城市未来美好的前景。 关键词：智慧城市；大数据；数字城市；物联网；云计算；数据挖掘；智能服务中图法分类号：Ｐ２０８ 文献标志码：Ａ １ 智慧城市的概念 １．１ 智慧城市的概念与内涵 数字城市存在于网络空间（ｃｙｂｅｒ ｓｐａｃｅ）中，虚拟的数字城市与现实的物理城市相互映射，是现实生活的物理城市在网络世界中的一个数字再 现［ １］ 。智慧城市则是建立在数字城市的基础框架上， 通过无所不在的传感网将它与现实城市关联起来， 将海量数据存储、计算、分析和决策交由云计算平台处理，并按照分析决策结果对各种设施 进行自动化的控制［２］ 。在智慧城市阶段，数字城 市与物理城市可以通过物联网进行有机的融合，形成虚实一体化的空间（ｃｙｂｅｒ ｐｈｙｓｉｃａｌ ｓｐａｃｅ）。在这个空间内，将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，为人类生存繁衍、经济发展、 社会交往等提供各种智能化的服务，从而建立一个低碳、绿色和可持续发展的城市。 用易于理解的简单公式表达，可以这样认为： 智慧城市＝数字城市＋物联网＋云计算。 １．２ 智慧城市的发展历程 智慧城市的发展历程按照信息化、数字化、智能化的程度主要分为三个阶段：信息化城市阶段、数字城市阶段和智慧城市阶段。其中可以代表每个阶段的标志性事件如下： １）１９９３年９月， 美国启动“信息高速公路”计划；１９９５年，中国推动全国信息化的“八金”工程，标志着城市信息化建设开始起步。 ２）１９９８年， 美国副总统戈尔提出“数字地球” 概念［３］ ，“数字化舒适社区建设”标志着城市信息化开始步入数字城市建设新阶段。我国已有３００多个城市初步建成数字城市基础框架， 国家测绘地理信息局发布在互联网上的“天地图”成了数字中国和数字城市的载体， 已有数亿网民使用。３）２００６年，物联网、云计算等新一代信息技术正式推出形成对城市信息系统的综合集成与整合应用；２００８年，国际商业机器公司（ｉｎｔｅｒｎａｔｉｏｎ－ａｌ ｂｕｓｉｎｅｓｓ ｍａｃｈｉｎｅｓ ｃｏｒｐｏｒａｔｉｏｎ，ＩＢＭ）提出智慧城市的新理念；２００９年，ＩＢＭ首席执行官彭明盛
大数据技术在智慧城市中的应用 邹国伟中国电信股份有限公司上海研究院 成建波中国电信股份有限公司上海研究院物联网专业室主任 摘要现阶段，各地正积极推动智慧城市建设。智慧城市的特征包括信息共享、系统协同以 及智能响应。为实现上述特征，城市各类信息需要汇聚集中，综合处理，实现有效利用。然而城市中 的数据具有多源、异构和海量的特征，传统的信息处理技术在面对这类数据时显得力不从心。大数 据及相关技术却能有效地解决这些问题。本文介绍了大数据相关技术及其在智慧城市中的应用。 关键词智慧城市大数据应用 1 引言 智慧城市充分利用物联网、云计算、宽带网络等 先进的信息通信技术，实现对城市运行的全面感知、 数据融合、智能决策，并通过城市各个信息系统间的 互联互通、信息共享和协同运作，整合与优化各种城 市资源，提高城市运行管理和服务水平，改善市民生 活和生态环境，提高经济发展的质量和产业竞争力， 实现城市科学、可持续发展。 我国正处在大力发展工业化和信息化的关键时 期，产业经济实力和信息化程度已经具备发展和建设 “智慧城市”的基础条件。事实上，新型工业化、新型城 镇化进程也客观地要求进行“智慧城市”建设。目前， 我国的北京、上海、广州、南京、杭州、宁波等诸多城市 先后提出建设“智慧城市”和智慧行业应用工程。 按维基百科定义，大数据泛指在一定时间内无法 用常规软件工具对内容进行抓取、管理和处理的数据 集合，普遍认为大数据具有 4V 特征，即 Volume、 Velocity、Variety、Value。Volume 指容量大，从 TB 级到 PB 级；Velocity 指数据增长速度快和处理速度要求 快；Variety 指数据类型丰富，包括结构化数据和非结 构化数据；Value 指价值密度低，即海量数据中有价值 的数据占比小。大数据的简单算法比小数据的复杂算 法更有效。不是随机样本，而是全体数据；不是精确 性，而是混杂性；不是因果关系，而是相关关系。 用于整合、处理、管理和分析大数据的关键技术 主要包括 BigTable、商业智能、云计算、Cassandra、数据仓库、数据集市、分布式系统、Dynamo、GFS、 Hadoop、HBase、MapReduce、Mashup、元数据、非关系 型数据库、关系型数据库、R 语言、结构化数据、非结 构化数据、半结构化数据、SQL、流处理、可视化技术
大数据支撑下的智慧城市公共服务，有三个观点： 第一，智慧城市是城市发展的刚性需求，而大数据是智慧城市的基础。 第二、为了管理好城市的数据资源，形成大数据作为智慧城市公共服务的支撑，我们需要强有力的智慧城市数据中心和平台作为核心。 第三，智慧城市建设是以人为中心的，市民才是城市的真正主体，做好公共服务是智慧城市发展的落脚点。 目前中国多数城市都面临着这样的问题：资源减少、城市人口增加，城市发展受到资源限制。智慧城市的建设已经成为一种刚性需求，需要用智慧城市的手段去解决由供需矛盾引起的城市运营问题，包括环境污染、食品安全、公共安全等。我们目前有各种监测手段和技术去发现问题，并且获取相关信息，有卫星数据，有气象环保数据，有无处不在的摄像头等，但问题是缺乏解决问题的能力。这主要原因是改善城市的物理系统，需要通过资源整合管理，形成大数据。城市目前的发展状况就像一个人读了很多书，有很多知识，但是没有有效的整合利用知识解决他工作、生活的中遇到的问题。 大数据是解决的城市病的关键技术，是智慧城市的基础。如同我们评价一个人的能力一样，不是以他的知识储备量为标杆，而是看他利用知识的能力。大数据是城市实现智慧化所需要的所有知识的总集，涵盖城市的规划、建设、管理、政府决策与公共服务的方方面面，但它不是简单的数据的累积。 再具体一点，大数据到底是什么，已经有很多组织或个人给出了定义或者描述，甚至把它当成继计算机时代、互联网时代之后的一个新纪元来定义。美国著名的计算机学家高纳德他是这样认为的，大数据是需要新处理模式才能够具有更强的决策力、洞察力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。
大数据在智慧城市建设中的应用案例
大数据在智慧城市建设中的应用案例 来源：数据观时间：2015-09-25 16:20:22 作者： 当前，全球范围内城市化进程不断推进。随着互联网和信息化的发展，在云平台、大数据和物联网等技术的支持下，率先在美国“智慧星球”概念下诞生的“智慧城市”，逐渐成为当今世界各国城市建设的发展趋势和选择。 一、国外案例 自21世纪初期，美国、英国、德国、荷兰、日本、新加坡、韩国等先一步开展了智慧城市的实践，诞生了许多经典案例。 1. 迪比克 美国第一个智慧城市，也是世界第一个智慧城市，它的特点是重视智能化建设。为了保持迪比克市宜居的优势，并且在商业上有更大发展，市政府与IBM 合作，计划利用物联网技术将城市的所有资源数字化并连接起来，含水、电、油、气、交通、公共服务等，进而通过监测、分析和整合各种数据智能化地响应市民的需求，并降低城市的能耗和成本。该市率先完成了水电资源的数据建设，给全市住户和商铺安装数控水电计量器，不仅记录资源使用量，还利用低流量传感器技术预防资源泄漏。仪器记录的数据会及时反映在综合监测平台上，以便进行分析、整合和公开展示。 2. 纽约 通过数据挖掘，有效预防了火灾。据统计，纽约大约有100万栋建筑物，平均每年约有3000栋会发生严重的火灾。纽约消防部门将可能导致房屋起火的因素细分为60个，诸如是否是贫穷、低收入家庭的住房，房屋建筑年代是否久远，建筑物是否有电梯等。除去危害性较小的小型独栋别墅或联排别墅，分析
人员通过特定算法，对城市中33万栋需要检验的建筑物单独进行打分，计算火灾危险指数，划分出重点监测和检查对象。目前数据监测项目扩大到2400余项， 诸如学校、图书馆等人口密集度高的场所也涵盖了。尽管公众对数据分析和防范措施的有效性之间的关系心存疑虑，但是火灾数量确实下降了。 3. 芝加哥 通过“路灯杆装上传感器”，进行城市数据挖掘。在人们的生活里，无处不在的传感器被应用在了芝加哥市的街边灯柱上。通过“灯柱传感器”，可以收集城市路面信息，检测环境数据，如空气质量、光照强度、噪音水平、温度、风速。芝加哥城市信息技术委员会提供的资料表明，“灯柱传感器”不会侵犯个人隐私，它只侦测信号，不记录移动设备的MAC和蓝牙地址。在今后几年“灯柱传感器”将分批安装，全面占领芝加哥市的大小街区，每台传感器设备初次采购和安装调试成本在215～425美元之间，运行后的年平均用电成本约为15美元。该项目得到了思科、英特尔、高通、斑马技术（Zebra Technologies）、摩托罗拉以及施耐德等公司的技术和资金支持。 4. 西雅图 利用数据节省电力能源。该市与微软和埃森哲（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，或者根本不需要使用能源。项目的目标是将该地区的电力消耗减少25%。 5. 伦敦 利用数据管理交通。在2012年奥运会期间，负责运行伦敦公共交通网络的 公共机构“伦敦运输（Transport for London）”，在使用者增加25%的情况下，
智慧城市中的大数据分析 摘要：以物联网、云计算等新一代大数据技术为核心的智慧城市建设理念，是未来城市发展的全新模式。智慧城市一个重要职能就是采集、存储、分析、挖掘城市运行中所承载的大数据，具备全面感知和全面分析的能力，同时能够展示和扩展。智慧城市的建设，有利于解决城市发展问题，有利于提升城市信息管理水平。在智慧城市发展过程中必然产生大数据，因此需要通过处理大数据来体现智慧，其核心是智慧城市信息系统的大数据处理平台，其关键技术对于智慧城市的建设和运转起决定性作用，对提升城市服务、提高管理水平和城市的可持续发展具有重大的应用价值。 关键词：智慧城市；云计算；物联网；大数据；Hadoop 1.智慧城市简介 智慧城市就是运用互联网+、物联网、计算机网络、云计算等新一代信息技术手段，对城市运行系统海量数据的关键信息进行的采集、存?Α⒅悄艽?理和分析，对社会管理、政府管理及社会公共服务的各种需求做出智能化响应和智 能化决策支持，从而实现城市的智慧式管理和运行。智慧城市将改变人们传统的生产、生活方式和思想观念，将原有的粗放式模式改变为科学可持续发展的创新驱动和市场发展
模式，以满足城市的可持续发展，从而构建城市发展的全新城市形态。智慧城的关键特征有以下几点。 1.1全面感知 智慧城市中分布大量的感知终端，通过传感器网络，捕捉到人们的生活、生产及城市环境的多种数据。信息感知网络应覆盖城市的个个角落，能够大量采集不同形态、不同属性的各种数据。随着物联网技术的发展和应用，将为智慧城市提供更多的信息资源。 1.2深度互联 智慧城市的信息感知是以多种信息网络为基础的，城市中拥有快捷的互联通道，数据通过互联网、移动互联网和有线电视网等网络实现陕速互联，各个部门专用网络的加入，实现信息资源的一体化。智慧城市将大大增加信息的交互程度，将多个分散独立的小网连接成互联互通的大网络，使网络的价值大大提升，形成更强的驱动力。 1.3智能处理 智慧城市拥有海量级PB单位的信息数据，这些大数据是智慧城市得以正常运转、决策、控制、展示的基础，智慧城市要具有对所拥有的海量信息进行智能处理的能力，这要求通过大数据处理平台将收集到的数据进行效的集中存储和处理，并对数据进行分析，产生具有价值的信息，为自主进行判断和预测提供支持，从而实现智能决策。这一过程中
大数据在智慧城市建设中的运用 【摘要】随着城市化进程和城市体系与空间分布的快速变化，智慧城市建设成为目前研究的热点问题，大数据是支撑智慧城市建设的基石，也是影响城市建设、管理决策的关键。介绍大数据在智慧城市中发挥的作用，为进一步研究大数据技术在智慧城市中的应用奠定基础，也为搭建智慧城市数字化平台提供参考。 【关键词】智慧城市；大数据；数据挖掘；数据分析 The application of big data in wisdom city construction 【Abstract】With the development of urbanization and spatial distribution，wisdom city construction has become the hot issues in current study，large data is the cornerstone of wisdom city construction，is a key of city construction，management decision. We introduce the large data play in the role of wisdom City，lay the foundation for further study on Application of big data technology，provides the reference for the building wisdom city digital platform. 【Key words】Wisdom City；Big data；Data mining；Data analysis 0 引言 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”。全世界都在为大数据这个概念沸腾，各行各业都在探讨大数据时代的机遇与挑战。大数据作为云计算、物联网之后IT行业又一大颠覆性的技术革命，与信息化、智能化、数字化以及智慧城市建设息息相关，把握大数据的背景、特点、趋势，对于更好地推进智慧城市建设具有重要的意义。 1 大数据的含义特征及价值应用 大数据又被称为巨量数据，指的是所涉及的数据规模巨大，以至于无法在合理时间内通过人工截取、管理、处理并成为人类所能解读的信息[1]。这些数据来自方方面面，比如传感器采集的气候信息、网站上的帖子、数字照片和视频、购物交易记录、手机GPS信号等。尽管尚无统一定义，但这些无比庞大的数据被称为“大数据”。 大数据具有四个特征： （1）数据量大，大数据的起始计量单位至少是P、E或Z。 （2）数据类型繁多，包括网络日志、音频、视频、图片、地理位置信息等，因而对数据的处理能力提出了更高的要求。 （3）价值密度相对较低，信息海量但是要完成数据的价值“提纯”难度较大。 （4）巨大的数据价值，包括商业价值、社会价值、科研价值等。 大数据带来的巨大应用价值正渐渐被认可与接受，它通过技术的创新与发展，以及数据的全面感知、收集、分析、共享，对科学研究、经济建设、社会发展和文化生活等各个领域正在产生革命性的影响。美国已经明确将大数据提升为国家战略，我国的很多部门、机构已经在研究大数据、运用大数据。 目前大数据在互联网、电子商务以及咨询管理等方面已经有了一定的探索应用。在互联网领域，百度已经致力于开发自己的大数据处理和存储系统，腾讯依靠大数据技术实现了广告精准投放、大数据精准移动推送、助力手游精细化运营等功能；在电子商务领域，阿里巴巴和淘宝网等电子商务企业都把大数据作为自己核心的竞争力，利用大数据来分析人们购
智慧城市与大数据在城市规划中的应用史虎峰 发表时间：2019-08-28T12:34:02.000Z 来源：《建筑学研究前沿》2019年11期作者：史虎峰 [导读] 在当前我国社会经济体系快速发展背景下，城市建设正在向着智慧化方向发展。 41052119861110xxxx 摘要：在当前我国社会经济体系快速发展背景下，城市建设正在向着智慧化方向发展。本文首先分析了大数据时代背景下进行智慧城市构建的重要意义，接下来详细阐述了大数据在智慧城市中的特点，最后对智慧城市与大数据在城市规划中的应用作具体分析论述，希望通过本文的分析研究，给行业内人士以借鉴和启发，同时希望为我国智慧城市与大数据在城市规划中的应用的研究献言献策。 关键词：智慧城市；规划；大数据；应用及技术 引言 建设智慧城市需要依托现代化技术，包括互联网技术、云计算技术及其他先进的通信技术等。大数据技术在智慧城市规划建设中发挥着关键性作用，尤其是城市建设中的各项测绘工作。在智慧城市规划与管理过程中，利用大数据作出智能决策，优化城市资源，有效提高城市管理水平与服务质量，推动城市科学发展。因此，应深入研究智慧城市规划工作中大数据的应用，充分利用现代科技开展城市建设工作，依靠科学、准确和可靠的测绘数据建设智慧城市，对城市资源进行最大化利用，实现城市经济效益、环境效益与社会效益的同步提升。 1大数据时代背景下进行智慧城市构建的重要意义分析 在大数据时代背景之下，大数据技术已经广泛的应用在了各行各业当中，因此在进行智慧城市的构建中，也应该借助于大数据这些先进的技术，才能够使得智慧城市建设更加智能、高效。智能化城市建设已经成为当下城市发展的一项必然选择，为了有效的解决能源短缺以及环境污染等相关的问题，确保城市建设更加绿色环保，需要借助于大数据技术来进行科学合理的规划，才能够保证城市布局更加科学合理。不可否认的是大数据技术给智慧城市带来了发展的机遇，也带来了一定的挑战，在进行城市规划设计是为了真正的实现智慧城市建设的目标，需要充分借助于大数据技术的优势，并且能够结合城市建筑设计、地理学规划学等相关的专业知识来进行全面深入的探讨，才能够充分发挥大数据技术的重要作用，推动城市规划，实现社会经济的进一步快速稳定发展。 2大数据在智慧城市中的特点 2.1多样化数据来源 要实现不同城市系统之间的数据共享，需要在智慧城市公共平台进行各种数据的采集。智慧城市数据库囊括了各个基础行业的数据库，包括市政系统、交通系统以及环保系统等，这些数据信息是建设智慧城市的基础。测绘工作与大数据有着密不可分的联系，因此，大数据是智慧城市规划建设的基础。 2.2海量化数据规模 近年来，城市建设规模有了显著提升，基础数据数量也呈现爆炸性增长。随着物联网技术不断发展，城市功能性基础设施会产生越来越多的感知数据，海量化数据规模是智慧城市中大数据的另一突出特点。因此，大数据在智慧城市规划建设领域具备自身特点，只有对这种特点进行充分把握，才能实现大数据利用效率的有效提升。在智慧城市建设中开展测绘工作时，需要对大数据进行科学应用，以此实现测绘效率与测量质量的提升。 3智慧城市与大数据在城市规划中的应用 3.1智慧化多规模协同体系中大数据的运用 目前我国城市规划建设的问题之一是体系的杂乱，产生这种现象的主要原因是城市规划是由多个部门进行规划，在长期的行政管理下就会出现体系杂乱的问题。体系的杂乱主要表现在各个部门规划的内容容易出现交叉重叠，建设的成果比较空泛等方面，这种现象的产生会直接影响城市的发展，需要引起重视。因此，在利用智慧城市以及大数据进行城市规划的时候就需要对各个部门的数据进行整合管理，与此同时还要利用信息技术构建城市规划平台，以此来实现各个部门可以在此平台上进行统一规划管理，这样就可以更好的避免重叠办事的概率。实现多规模协同体系的建立需要大数据技术进行支持，通过运用大数据整合的技术可以使城市规划更加的科学合理，有利于推动城市建设。 3.2智慧城市特色挖掘中大数据的应用 在进行城市规划时并不是一蹴而就，需要在实践的过程中发现问题并且进行整改。与此同时，智慧城市规划的模式也不是一层不变的，每个城市要根据其城市特点进行规划，要做到因地制宜。要做到根据地方特色进行城市规划，首先就要求掌握城市发展动态，这都要依赖大数据对具有城市特色的资源进行挖掘，让人可以直观的了解该城市的特点，这就便于有关部门做出利于该城市发展的规划。智慧城市在进行规划设计时要结合周边城市的特点，结合当地企业的发展形式进行规划，利于城市的长期发展，同时还要注意当地新型企业的发展，对当地特色产业进行规划。其次要注意城市交通规划，在交通上要以利于市民出行为主，在城市规划中适当增加智慧交通服务，为城市人民生活提供便利。 3.3要利用大数据技术对智慧城市的特色进行深入的挖掘 随着城市化进程的不断加快，乡愁也越来越严重，因此在进行城市规划的建设当中，也应该充分的挖掘特色才能够能留得住人才留得住根。在进行智慧城市规划时需要结合人文产业特征等相关的信息进行适当的规划和构建，因此借助于大数据技术能够对城市发展的信息进行进一步的收集，进而为城市资源规划提供强有力的保证，并且能够挖掘城市发展的潜力，做到重点区域的全面规划，保障城市规划，投入资金更加科学合理，保证智慧城市建设在社区交通产业以及相关的方面更加具有特色，从而减少了千篇一律的现象。比如在进行智慧城市交通设计时，需要借助于大数据技术，收集交通部门的一些相关数据以及网络数据，然后才能够分析出城市发展对交通规划的相关要求，结合大数据掌握的各种信息来进行交通体系的构建，保证人们和车辆的正常通行。通过利用大数据技术也可以对不同社会的居民进行系统的分析，然后掌握住居民的特点，进而制定出社区建设的方案，这样才能够保证智慧城市的产业交通社区以及基础设施建设，也更加深入人心，获得受众的认可保证城市规划设计更加科学、更加合理。所以城市管理者都认为只有借助于大数据技术对数据进行挖掘，才能