基于大数据技术的智慧城市建设

2021-04-12

智能城市 2021年3期

（华信咨询设计研究院有限公司，浙江杭州 310052）

随着新一代信息通信技术的发展，社会发展从互联网时代迈入物联网时代，此时期无线通信技术的发展催生了各种智能化多形态终端，设备之间的互联加速了数据的产生，各种智能应用使数据呈井喷式增长，基于大数据的智慧城市建设将成为社会发展的趋势。目前智慧城市概念在逐步推广中，部分城市已开始建设智慧城市。智慧城市在建设过程中会面临发展理念更新、信息技术迭代、城市管理创新的问题，在这一过程中，需要把握城市建设的核心，提前做好规划，应对可能出现的问题。

1 智慧城市及大数据概念

“智慧城市”这一说法最早出现于1990年5月在美国旧金山举办的以“智慧城市、快速系统、全球网络”为主题的一次国际会议，会议总结了城市通过信息化手段聚合智慧，提升城市可持续发展竞争力的成功经验。2008年，IBM提出“智慧地球”理念，并由此引发全球智慧城市建设热潮[1]。历经数字城市、智能城市等概念的演变以及信息技术的更新换代，智慧城市的概念从边界模糊到逐渐清晰。城市作为一个有机体，具备基本的治理能力，智慧城市可通过模拟人的智能，及时对城市问题进行处理，结合以往的处理经验，形成一种事前预测、事中事后快速应对的智能化机制，有效保障城市稳定、有序、可持续发展。

大数据近年来越来越频繁地出现在人们视野，大数据是指海量、异构、高速的数据集合，无法用传统的数据处理工具进行处理，需要利用新的技术对数据进行处理，同时需要转变数据处理思维并从多角度去认识数据。

2 智慧城市应用

目前，杭州智慧城市建设走在全国前列。依托于城市数据大脑，智慧城市建设专注改善民生、提升相关部门治理效率，在交通、城管、医疗、旅游、政务等方面推出超级应用。城市数据大脑是指充分利用云计算、大数据、人工智能等技术，打造以数据为驱动的平台型人工智能中枢。城市数据大脑需要将城市中的交通、能源等基础设施全部数据化，将散落在城市各个单元的数据连接，根据数据对整个城市的运行状况进行全局的实时分析，帮助城市管理者做出更好的决策。智慧城市建设主要通过多种智慧型应用的建设提升城市整体的治理水平，同时这些应用顺应了技术的发展，改善了以往应用中存在的问题，促使应用更加智能且贴合人的使用需求。

2.1 智慧交通

杭州交通拥堵状况始终是城市治理的难题之一，给人们的日常出行带来了严重影响，杭州相关部门近几年在积极出台举措，缓解了交通拥堵问题。交通作为城市运行的主体，其治理应该放在第一位。城市数据大脑的先行者是“交通小脑”，2016年5月，“城市数据大脑”在萧山区心路先行先试，“数据大脑”的交通模块——“交通小脑”由此诞生。与传统的交通监控系统相比，“交通小脑”在信号算法、视频流分析上有重大技术突破。“交通小脑”创新运用“互联网+信号优化配时”，通过分析路口的车流量、车速、天气等情况，实时呈现并显示当前的优化配时方案，有效缓解交通压力，高架出行时间节省4.6 min。

2.2 智慧医疗

医疗行业在过去几十年来以传统的纸质记录的方式储存病人数据，经年累月，因数据的保存条件简陋，大部分数据已经丢失，可供研究的价值不大。随着技术的发展，大数据技术有效地解决了这一问题。大数据技术提供了大量病人数据的存储方式，支持数据统一存储、管理，并可对这些数据进行分析。通过对已有医疗数据的分析，医生可预测流行疾病的爆发趋势、分析病理原因等。目前，每个病人都拥有自己的电子病历，电子病历记录了个人病史、家族病史、过敏症以及所有医疗检测结果等数据。大数据应用在医学影像，如核磁共振成像中，利用大量图像数据构建图像识别模型和算法，可帮助医生快速诊断，提升看诊效率。

城市数据大脑为产业升级和创新提供了平台，随着城市数据大脑的不断迭代完善，未来智慧城市将会有更多成熟新型的智慧应用。

3 基于大数据技术的智慧城市建设的意义

在智慧城市的建设过程中，数据是贯穿整体的，智慧城市的建设涉及大量基础数据，可分为城市主体数据和城市客体数据。城市主体数据主要由居住在该城市区域内的人所产生的数据，如日常消费数据、出行数据等，这类数据结构多样，呈现出动态增长的趋势。城市客体数据主要指城市区域本身的数据，如城市区域基础地理信息数据、产业园区数据、植物覆盖率等，这类数据通常为静态数据，一段时间内会基本保持稳定，但随着城市规划的出现微小调整。有效利用城市数据，并为城市的健康发展提供决策是目前智慧城市发展需要解决的问题。相较于以往传统的数据处理模式，大数据技术在智慧城市的建设过程中带来了以下转变。

3.1 带来了新型的高速的数据处理模式

在传统的城市治理过程中，经验主义是主要的治理方式，此种方式据历年的一些处置经验对本年出现的城市问题进行治理，存在较大的主观性和不确定性，缺乏对全局的考虑。传统的数据处理方式主要采用人工的方式进行，严重影响数据收集及整理分析的效率，且无法在短时间内处理大量数据。

基于大数据技术，可以对城市数据进行整体全面分析，分析结果相比传统方式具有更大的可信度，且考虑了全局因素。通过对已有数据建立相应的数据模型，对城市发展过程中出现的不同专业、不同类别的问题进行对应分析，得出反馈结果。

3.2 以全局观统筹智慧城市顶层规划

相关部门作为智慧城市建设的主导者，需要有全局意识，并能充分考虑运用大数据带来的价值。目前城市运行的各子系统间的“数据壁垒”仍然存在，各部门间的数据由于没有统一、安全的数据接口而无法实现信息共享。为解决这些问题，相关部门等智慧城市建设的主导者们需要统筹考虑目前已有数据，建立大数据分析平台，从顶层规划数据处理流程，建立安全的数据共享机制，实现信息的互联互通，打破信息孤岛现象。

3.3 带来了高效、便捷的城市新生活方式

智慧城市建设使城市治理更加智能化、自动化，城市管理者根据大数据分析平台做出更加可信的决策，及时应对城市出现的问题，在短时间内做好善后工作，降低事故发生对城市居民生活造成的影响，恢复城市正常运转。各种基于大数据的智慧型应用方便了居民的日常工作和生活。智慧医疗省去了烦琐的看病步骤，病人可在终端操作，实现一键预约、费用结算等，节省了病人看病时间。智慧政务实现“最多跑一次”的目标，省去复杂的办证过程，实现政务服务事项的网上综合受理和全程协同办理的“一号”申请、“一窗”受理、“一网”通办。

4 智慧城市建设思路

智慧城市建设可抓住数据处理流程，从数据的源头收集、整理、分析与决策等过程对应到城市建设的每个步骤，可抽象成点-线-面的建设过程，“点”的建设主要指数据的收集，“线”的建设主要指通信网络的建设，“面”的建设主要指数据处理平台的建设。

数据可以反映城市运行的整体现状，如交通出行数据可以反映一段时间内的交通状况。在智慧城市的建设过程中，需要重视数据的收集与整理。在庞大的城市地理区域内，数据在不断产生，可考虑分区域的方式收集数据，可将特定区域和个人视为数据点。

数据点根据城市不同区域的特性，形成特色的数据点域。如工业园区因涉及大量生产产房，需要对产房进行编号管理，形成专门的产房数据。个人作为移动的数据点，因在城市不同区域之间穿梭，产生的数据可通过各类终端等进行存储。目前各企业都有自己的生产信息管理系统，可实现内部数据的存储、分析、共享等，形成该范围内的数据点。城市区域数据由多个不同小型区域内的数据点构成，整合所有数据点，对数据进行分类存储，适时打通各区域之间的数据，实现数据点的融合。

数据点主要注重数据的存储，数据需要通过管道、线路等进行传输。“线”的建设关键在于推进宽带网络建设，广泛普及光纤接入式宽带连接；建设高速无线通信网络，推动5G业务应用，统一规划、建设及管理集约型信息化管网[2]。将各区域内的数据点通过通信网络以线的方式连接，使所有数据点在一张通信网上，“线”的连接方式打破了地域的限制，通过设置安全、高效的接口可实现数据信息的互联互通，做到数据共享。运用有线及无线传输技术，建设多层多类传输感知网。

智慧城市建设的核心在于利用大数据平台对数据进行整合与分析。数据点将数据进行收集与整理，线网可传输数据，最终需要一个统一平台对数据进行处理。平台聚合了多条线网传输过来的数据，数据需要在统一的处理面上进行处理。平台建设需要融合运用多种新型信息技术，如云计算、5G、大数据、边缘计算、物联网等。这些技术使用的侧重点不同且并非独立，需综合考虑技术的结合。数据平台需统筹考虑数据的处理过程，将数据处理结果以可视化的方式进行呈现，辅助决策分析。