大数据支持下智慧城市建设研究

肖蓉

[摘 要]本文在研究智慧城市的关键技术、总体架构以及大数据中心总体架构的基础上，对两个优秀的智慧城市建设项目案例进行了研究，并就大数据支持下推动吉安智慧城市建设提出了几点思考。

[关键词]大数据;智慧城市架构;大数据架构

doi：10.3969/j.issn.1673 - 0194.2018.20.088

[中图分类号]F299.2;TP311.13[文献标识码]A[文章编号]1673-0194（2018）20-0-02

0     引 言

2008年，为了解决因人口增长过快以及后工业时期而导致的城市资源紧张、环境污染、交通堵塞等一系列城市病问题，IBM最早提出了智慧城市的概念。我国高度重视并于2013年1月29日公布了国家第一批智慧城市试点名单共90个，后增补9个，同年8月又公布了第二批智慧城市试点名单103个，第三批和第四批试点名单又于2015年和2017年陆续公布，迄今为止全国共有近600个智慧城市试点。如何抓住机遇成功进行智慧城市实践项目建设，以促进当地经济的发展意义重大。基于此，本文研究了两个优秀智慧城市建设的实践项目案例。

1     智慧城市的定义

2014年，国家发展和改革委员会在《关于印发促进智慧城市健康发展的指导意见的通知》中定义智慧城市为运用物联网、云计算、大数据、空间地理信息集成等新一代信息技术，促进城市规划、建设、管理和服务智慧化的新理念和新模式。智慧城市建设对加快工业化、信息化、城镇化、农业现代化融合以及提升城市可持续发展能力具有重要的意义。

2     智慧城市的关键技术和总体架构

智慧城市技术从顶层设计到具体的技术细节是以海量的城市数据作为核心支撑的，故大数据技术是智慧城市关键技术的核心，大数据技术又包括数据感知技术（传感器技术）、数据管理技术、数据挖掘技术、数据活化技术、数据可视化技术和数据安全技术，除此之外物联网技术也是智慧城市建设的核心技术之一。

智慧城市的总体架构可以清晰地展现智慧城市的建设路径，它包含感知层、通信层、数据层、安全层和应用层。如图1所示，感知层采用RFID标签、芯片、摄像头、传感器和GPS等不同技术采集基础数据。通信层通过移动通信技术与IP网络技术，使电信网、电视网、计算机网、卫星通信网走向融合，形成天地一体化的基础网络、服务化的信息系统。数据层是在城市基础数据库的基础上运用大数据技术实现数据的共享、整合和统计分析，为管理和决策提供支撑。安全层从信息系统的安全保护角度出发提出安全体系的设计思路和安全防护策略。应用层包括智慧的产业发展体系、智慧的城市管理体系、智慧的民生保障体系等。

3     大数据的概念和架构

大数据又称为海量资料，指所涉及的数据量规模庞大到无法在可承受的时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合。大数据具有以下4个特点：一是大量化，表现为数据存储量大和数据增量大;二是多样化，表现为数据来源多和数据格式多;三是海量的数据流呈现高速化的特点;四是价值密度低。

大数据中心对于新型智慧城市建设具有重要的意义，王宏和徐世中在《智慧城市大数据中心功能与架构探讨》中指出，大数据中心应能对政务活动和服务、公共服务与生产经营活动提供支撑，应具有数据服务功能，网站和APP等形式的智慧城市应用功能和自身的管理运营支撑保障功能，并基于此提出了一种智慧城市大数据中心的分层架构。该大数据中心的总体架构由大数据基础设施层、大数据服务层、大数据应用层、应用服务网关与支撑保障分系统组成，如图2所示

4     智慧城市建设产业分类

国务院在“国家新型城镇化规划”中明确指出，智慧城市的建设方向包括信息网络宽带化、规划管理信息化、基础设施智能化、公共管理便捷化、产业发展现代化和社会治理精细化。为此需要不同类型产业的积极参与，目前产业界的格局从以IT企业为主逐步发展到IT、互联网、房地产、通信、安保、医疗和教育等多行业企业共同发展。按照产业参与细分领域的不同，可将智慧城市的相关产业分成以下几类。①综合解决方案提供商。由传统IT厂商转型而来，能够提供从战略规划、顶层设计、解决方案、平台建设及运营等全方位的服务。②房地产企业。通常以科技地产、智慧园区等概念为切入点，将物联网、智慧基础设施等纳入地产项目的规划，为智慧城市提供基础设施。

③互联网企业.以O2O为主要模式，用线上线下相结合的办法实现城市服务推送给终端用户，打通“最后一公里”。④专业解决方案提供商。包括基础的通信运营商以及交通、医疗、安防、教育和城市管理等各细分行业的专业企业，能从自身传统业务出发，提供智慧城市单个领域的解决方案。

5     智慧城市建設优秀实践

5.1   智慧水务应用

2010年10月，美国迪比克市与IBM公司合作开启了智慧水务项目，先征集了151户志愿者家庭，通过智慧水表体系实时监控这些家庭的用水情况，并每隔15分钟将包括当天的天气、用户人口和家庭特点等的数据上传至IBM研究云。然后运用云计算技术对数据进行分析，了解这些用户的日常用水模式，用户则可以通过网站访问自己的个人用水信息，比如自己每月、每周、每天、每小时的用水量;接受泄露的警报和其他信息还可以比较自己和匿名邻居的用水量等。9周后，数据显示，这151户家庭比安装智慧水表前共节约用水89 090加仑。

5.2   智慧养老应用

我国张家港市的智慧养老项目——虚拟养老院，又是另一个成功的案例。张家港市为符合条件的老年人配置智能腕表、无线呼叫器等智能设备，采集老人的购物、报警、定位、健康数据及老人监护人的基本数据，运用大数据技术处理呼叫中心数据、老人档案数据、终端设备数据、GPS数据、报警数据、援助对象数据和卫生局健康档案数据等，并通过市虚拟养老平台实现GPS定位、紧急呼叫、跌倒报警等功能，对老年人的建康状况进行监测，实现对老人的智能照护，还与老年活动室、养老院、老年大学合作，通过线上的健康生活馆、健康生活嘉年华等应用实现智慧养老全方位覆盖。自该智慧养老平台启用以来，已经实现了若干起成功救助的案例。

6     应用大数据推动吉安智慧城市建设的建议

吉安市是江西省建制最早的古郡之一，是赣文化发源地之一，是一座旅游资源十分丰富的城市，不但自然风景十分秀丽迷人，而且文化古迹众多、革命旧居聚集。经济上，吉安市自古是著名的“鱼米之乡”，以农业为主，工业落后，科技不发达，随着建设了高铁专线和入选国家第三批智慧城市试点城市之一，带动了城市快速发展。下面是笔者结合吉安市实际情况，针对如何发展智慧城市建设提出了一些建议。

吉安市应聚合政府各部门、社会各垂直行业、互联网公司和运营商等各大领域的数据，大力推进大数据在政务服务、民生服务、应急指挥和社会治理等领域的应用，努力打造智慧政务、智慧交通、智慧教育、智慧应急指挥、智慧园区和智慧社区等一批面向市民感知的智慧化城市建设项目。要实现以上目标，吉安市应首先大力推动政府信息系统和公共数据互联、开放、共享，加快政府信息平台整合，消除信息孤岛，推进数据资源向社会开放，推动数据资源的流通应用。政府可在确保数据安全的前提下，尽快出台数据开放标准，为公众提供不涉及保密信息和隐私信息的数据资源。

此外，政府应调整产业结构，为创新、创业、创造提供各种优惠的政策，推动各行各业积极开展各项创新工作，孵化和培育一批大数据、物联网、人工智能等智慧城市相关产业领域的高新技术企业，吸取优秀智慧城市建设项目的宝贵经验，同时结合传统优势项目与智慧城市建设，着力打造智慧旅游、智慧农业项目。

主要参考文献

[1]顾磊，王艺.智慧城市关键技术研究[J].中兴通讯技术，2014（4）.

[2]聂燕敏.大数据支持下智慧城市架构的研究[J].无线互联科技，2016（5）.

[3]严波，孙斌.大数据背景下智慧城市建设探析[J].前沿，2015（12）.

[4]王宏，徐世中.智慧城市大数据中心功能与架构探讨[J].通信技术，2017（7）.

[5]高新民，郭为.中国智慧城市建设指南及优秀实践[M].北京：电子工业出版社，2016.