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    智慧城市只是简单的技术实践吗?

    2019-09-02 13:40 次阅读 稿源:股票配资

    摘要:随着我国进入转型升级的发展阶段,城市发展建设面临更高的质量要求,应用大数据、人工智能、虚拟现实等信息化技术,辅助城市的管理决策,成为广泛共识,但所谓的"智慧城市"是否就是相关技术的简单堆砌,技术背后是否存在更加深层次的运行逻辑?  


      随着我国进入转型升级的发展阶段,城市发展建设面临更高的质量要求,应用大数据、人工智能、虚拟现实等信息化技术,辅助城市的管理决策,成为广泛共识,但所谓的"智慧城市"是否就是相关技术的简单堆砌,技术背后是否存在更加深层次的运行逻辑?

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      城市是一个复杂巨系统,很大程度上无法完全精细解读,技术必须在深刻理解城市运行规律的基础上寻求合理解决路径

      城市内部按照人的活动参与多少分为两类系统:一类是大量的自封闭技术系统,如给水、排水、供热、供电、供气等所有能联网、联线的工程性支撑系统,一类是有大量人为因素影响的复杂巨系统,如交通、环境、产业等难以完全量化的城市运行系统。基于两类系统的不同基础特征,需要采取不同的"智慧化"路径。

      1.1自封闭工程性支撑系统,基于信息技术,实现完全自动化

      工程性支撑系统由于本身能够精准量化、统一规制,并且自封闭循环,因此不管它的枝枝节节深入到什么层面,相对来说仍然是个简单系统,可以通过信息化手段,实现数据精细采集、精准监控和实时分析、反馈、调节,即"智慧"全自动化。

      1.2复杂城市运行系统,基于大数据为支撑的集总效应判断,实现人机交互下的决策支撑

      城市是一个复杂巨系统,在很大程度上无法精细解读。它注重的是大数据为支撑的集总效应判断。对于城市中的众多复杂系统来说,以异构融合的多维时空数据为纽带,构筑跨学科的大数据运算平台,来支撑尽可能多的点状的应用,实现对系统间集总效应的耦合分析,进而进行情景模拟,为治理决策提供支撑,这是其实现"智慧"的正确路径。

      对于复杂系统,简单的数据罗列和逻辑判断难以精确描述其运行规律,需要在对既有城市发展模型的深入理解的基础上,实现数据的智能化、全链条深度应用,这也恰恰是现在所有的以IT为核心的数据公司,最缺乏的一环,因为他们不了解城市运行的规律,又缺乏与相关领域专家、资源的合作途径。

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      必须以空间数据为核心来搭建统一平台,基于全三维化的地理信息系统,构建"智慧城市"运行的基准平台

      时空关系是所有判断要素中最核心的,是治理平台的基准。基于空间坐标,其他信息才有真实意义,才能真正在决策过程中发挥效力,这一理念已经在全球范围内形成广泛共识。所有城市治理的底层平台必须以土地和建筑信息为核心,相关属性信息、感知信息都是基于空间信息叠加的。由此,基于空间基准平台建立统一的数据采集体系,可以有效抑制重复性投资和碎片化投入。各类数据的采集、分类、整理、筛选、清洗等,都应该在这个体系上完成。

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      明确以社会治理而非数据链为核心,建立智慧城市顶层设计

      必须明确数据只是后台技术问题。尽管目前还存在不同部门数据格式不一样、体例不一样、属性数据跟图形数据之间关联性不强等一系列技术问题,但这些并不是智慧城市面临的核心难点。很多城市已经实现了将跨部门数据,整合到一个仓库里,建立"数据仓库"。但这些不同部门数据之间的关联关系,数据背后逻辑链条的确定才是政府真正关心的复杂问题。因此,整个系统的搭建必须由城市的管理者主导,基于社会治理的内涵,梳理从宏观治理一直到微观社区治理的完整逻辑链条,而不是在数据层级、数据流的交互这些基础技术层面反复推敲。

      1.1以治理为逻辑,建立统一的数据采集分配机制

      将社会治理中涉及的各类复杂问题,集中到一条的逻辑线上,通过统一智慧基础设施实现智能化的感知、事件应对等。以城市街道公共空间的综合治理问题为例,首先将现有的复杂管控体系进行系统梳理集成,通过有限的信息采集点,实现对整个区域的有效监控和空间的有效利用。

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