智慧城市的大數據研究與實踐

眾所周知，城市是由人組織和城市服務系統聯合構成并協作集成運行的復雜生態巨系統，城市服務系統包括城市管理、產業經濟、社會民生、資源環境和基礎支撐。在城市的快速發展中，城市服務系統本身有很多問題，同時合作運行也有不少問題，因此就應該建立新的城市理念、模式、手段和生態系統，而智慧城市就是一種現代城市發展的理念、模式、手段和業態。

何為智慧城市

智慧城市其實有很多定義，根據近幾年的實踐，我們可以這樣理解，首先就是以我國提出創新、協調、綠色、開放、共享作為發展的前提，包括傳統移動互聯網、衛星網等，借助四類技術深入融合的數據化、網絡化、智能化技術手段，其中四類技術就是信息通信技術、智能科學技術、系統工程技術和城市運行管理技術。

要把工業化、信息化、城鎮化、農業現代化四化同步發展，根據這個特色構成以企業、政府、用戶三方為中心的智慧城市資源與能力。智慧城市服務云終端通過云服務平臺能隨時隨地按需求獲取智慧城市的資源和能力，就像現在用電、用水一樣。

云可以利用此做什么？就是對五大服務系統和活動中的人、機、物、環境、信息進行自主智慧的感知、互聯、分析、學習、決策和執行。因此必須具備三個要素，通過經營管理、設備、技術組成新的模式，以用戶為中心構成以“人、機、物、環境、信息融合，互聯網、服務化、協同化、個性化、柔性化、社會化”為基調的智慧城市新模式，最后進入實現“和諧、安全、高效、幸福、綠色”嶄新的現代智慧城市系統。

智慧城市的整體架構

根據這樣的理念內涵，智慧城市整個架構可以這樣理解，首先是智慧城市的硬軟資源和能力。然后感知進入中心層，有各種各樣感知單元，對各種各樣的感知對象進行感知，通過多樣的網絡進行融合完成初步的處理后，就完成了智慧城市云服務平臺的構建。

把智慧的資源和能力虛擬化、服務化，構成云池，緊接著對云池中的資源進行支撐，根據智慧資源的能力、資源管理、數據、知識模型的管理以及用戶需要，怎么去構建所需要的虛擬化的環境，管理、定性并評估這個環境。很重要的智慧體現就是把大數據的資源體現，因此大數據的處理器和引擎，移動互聯網要接進來，還要把仿真切入進來。

關于服務的提供者、使用者和平臺運營者三方面，應用層就是具體的市民、政府、企業，所以這樣的架構就是“互聯網+城市”資源與能力的智慧互聯系統。新的信息系統為此提供信息資源和能力的存儲、共享、協同和智能計算。智能科學系統包括人工智能、機器學習、腦科學以及認知科學，也同時起到相應的作用。系統工程包括系統集成、系統架構以及基礎十大系統的城市運行的管理技術，這是一個體系。另外整個城市要有經營管理，政務管理，同時要重視仿真和實踐技術以及還有云服務技術。

第三個架構特別強調軟件，包括新的軟件平臺、平臺軟件技術和應用軟件技術。第一類是物理安全要隔離，第二類就是技術安全，例如網絡控制、數據庫備份、恢復等。關于管理，還有一個硬性的商業安全以及評估，這是整個智慧城市的架構。

對于基礎和服務系統兩部分的界定，人口、地理、經濟、法人是基礎數據庫，如果按主體分可以分政府、企業、個人，按照數據形式可以分為結構化、非結構化，城市管理、社會民生、資源環境、產業經濟、基礎支撐等。這是符合大數據特點的，數據量大，高速、多樣，價值不可替代。簡單的說就是通過各類信息資源的共享、交換，挖掘分析基礎理論，實現城市系統及活動中人機物環境信息自主智慧的感知、互聯、分析、學習、決策與執行，進而使城市服務系統精準化、高效化、智能化運行。

例如智慧政務，智慧醫療，智慧經濟，提高科學預測霧霾等。根據這樣一個大數據的來源分類，大數據的平臺技術在設計過程中要注意數據可擴展性，數據來源采集方式的多樣化，計算性能高效化以及分析系統安全性。具體的說在感知層，RFID、傳感器、攝象頭等的感知，在存儲層將基礎信息、政務信息和社會信息三大類信息存起來，然后計算層包括數據的集成，數據的引擎以及分享。例如數據集成中有作業管理、配置管理、調度管理、作業集成等服務；數據引擎中涉及數據批處理引擎，數據流處理引擎，數據存儲引擎等；數據分析挖掘包括數據分析，數據挖掘。應用層有統一的接口、相應算法的庫，以及數據可視化的技術，還包括內容解說，應用管理調度和資源目錄等。這樣統一調配掌管，統一認證，數據管理、運維和物理安全、網絡安全、應用安全以及數據安全的管理，這也就是整個系統架構。

智慧城市大數據領域的

六大技術

智慧城市大數據繼承與清洗技術把不同來源、格式、特點性質的數據在邏輯上或物理上有機地集成，清洗得到干凈的一致的數據，為智慧城市建設提供全面的數據共享基礎，并發送給存儲系統或數據空間件系統進行后續處理，涉及到數據抽取、轉換、加載、清洗、對比、校準等技術。特色就是實時數據源占比高，異構數據類型整合，實現信息共享和數據在智慧城市各系統中有序流動，支持后期的數據分析和輔助決策等其他深層次的應用。

存儲和管理技術。就是采用云存儲和分布存儲技術以及高吞吐量數據庫技術與非結構化數據訪問技術實現經濟、高效、高可靠、容錯好的存儲、訪問與管理數據。那么什么是存儲和管理的特色呢？就是海量數據的分布式存儲，每天產生數千個數據，而且是多種存儲形式。數據管理方面，采用層次式、目錄化的管理方式使數據管理邏輯更為清晰。為了保證實時政策的指示，就需要對各類數據快速訪問。

數據分析挖掘技術。智慧城市大數據的挖掘是從海量、不完全的、有噪聲的、模糊的、隨機的大型數據庫中發現隱含在其中有價值的、潛在的信息和知識的過程，也是一種決策支持過程。主要基于人工智能、機器學習、模式學習、統計學等學科知識。

大數據可視化。要把整個大數據運用計算機的圖形和圖象處理技術，將數據轉化為圖形或者圖象在屏幕上顯示出來，進行交互處理。這涉及到很多學科，例如計算機圖形學、圖象處理等。其中多維數據分析展示，交互式數據展示是最新的部分成就。特色是綜合維度數據以及交互式需求迫切，通過各種形式存在，能更加直觀傳達關鍵方面的問題和特征。

此外，標準的質量。技術產品行業安全等方面的標準與規范也是必須要具備的，而且涉及到規范、標準、控制，監督等技術。已有成果是大數據標準體系框架，大數據交易規范體系，大數據質量管控方面。技術特色類型標準需求迫切，以交換和交易過程為導向，標準與質量體系聚焦于智慧城市跨領域的數據交換集成和應用數據交易。另外安全技術，涉及采集安全，傳輸安全，存儲安全，挖掘安全，發布應用安全，隱私數據保護，安全態勢感知，安全防御，安全管理，安全檢測等方面，目前大數據已有大數據隱私保護和數據水印方面的成果。

大數據已然成為智慧城市建設運行的戰略資源，作用、潛力巨大，研究和實踐要把技術應用與產業協調起來發展。在技術方面，要重視大數據技術與信息通信技術、智能科學技術等深度融合。沒有高性能計算以及人工智能技術是達不到效果的。在技術上，要重視安全技術及相關標準評估指標體系技術研究，重視技術創新體系的持續建設。在產業方面，要加強大數據三類技術，技術工具和平臺的研發產業，這是一類；另一方面就是大數據系統的構建與運行，依據行業特點開展工作，突出問題導向。

（本文根據李伯虎的公開演講整理而成，未經本人確認。）