用大数据构筑智慧城市为啥牛？有多牛？

  

       “智慧城市”从哪儿来？

       中国经过改革开放以来30多年的发展，城市化步伐不断加快，每年有1500万人口进入城市。

       2000-2015 年全国城镇人口数情况

       到2025年，中国将会有近三分之二的人口居住在城市，已经进入了一个城市社会。与此同时，城市人口的增加带来的交通拥堵、环境污染、资源过度消耗、各类突发事件增加等社会矛盾日益突出，各种“城市通病”与日俱增，城市管理难度加大，这对城市管理者的管理能力和服务水平提出了考验。城市要保持可持续发展越来越受到各种因素的制约，需要转变方式、调整结构、适应日益增长的人民生活方式、不断解决突发性事件等问题。人们在探索中意识到，智慧城市是医治“城市病”的最佳良药。

       为了规范和推动智慧城市的健康发展，住房和城乡建设部于2012年12月5日正式发布了“关于开展国家智慧城市试点工作的通知”，并印发了《国家智慧城市试点暂行管理办法》和《国家智慧城市(区、镇)试点指标体系(试行)》两个文件，正式启动了全国智慧城市建设高潮。到2015年公布的第三批试点名单，共计289个大小城市加入了试点城市范围。

       住房和城乡建设部智慧城市试点城市分布情况

       在一轮接一轮的智慧城市建设过程中，大数据技术在城市建设的应用逐渐成为智慧城市建设的热点之一。2015年中兴通讯股份有限公司(以下简称中兴通讯)把“以大数据应用为中心”的智慧城市建设称为“智慧城市2.0”，从而与之前“以建设业务系统为中心”的智慧城市建设区分开。

       城市大数据生态模型

      1城市大数据 在长期的城市建设与运营过程中，政府积累了大量的数据，如经济、民生、交通、旅游、医疗、安全等各行各业的数据。同时也积累了大量的业务系统。以重庆市为例，包括51个部门，平均每个部门有5~6个系统，整个政府有近300个系统在运行。

       重庆市应用系统按建设级别分类

       这些系统包含的数据涉及了城市的方方面面，其中蕴藏的价值亟需有效的手段进行挖掘与发现。与互联网公司所拥有的大数据不同，城市大数据具有自身的特点。

       城市大数据与互联网大数据的对比

       城市大数据与互联网大数据虽然各有不同，但可以互相补充，从而共同发挥更大的经济效益和社会效益。

       2大数据生态

       大数据的潜在经济价值催生了大数据的交易。自2015年4月15日全国首家大数据交易所——贵阳大数据交易所正式挂牌交易起，先后有北京大数据交易所、上海大数据交易所、陕西大数据交易所和武汉东湖大数据交易中心等机构启动，围绕大数据交易开始形成一个生态系统。

       大数据交易生态系统模型

       围绕这个生态系统最外围的是工具厂商，这些厂商提供大数据采集、转换、存储、分析、可视化等技术手段。Google、Cloudera、Amazon等公司为大数据的技术推动做出了巨大贡献，同时大量的开源社区和产品逐渐成为大数据技术潮流的中坚力量。处于生态中心位置的是大数据交易商。数据生产者为大数据交易商提供初级数据，后者通过数据标准化把初级数据转换成高级数据存储在基础设施运营商处。基础设施运营商通过提供存储服务和计算服务获得市场地位，并从中衍生出PaaS运营商来减轻大数据交易商对技术的需求。

        数据挖掘者通过基础设施运营商提供的计算服务，结合领域知识对高级大数据进行挖掘。获得的有价值成果通过大数据交易商的交易平台提供给数据消费者。这样吸引更多的数据消费者源源不断地加入交易平台，提出更多的问题并支付获得的满意答案，由此衍生出大数据咨询商来引导大数据消费者更好地消费。数据消费者的支付通过大数据交易商的分成平台，使得数据生产者也获得相应的回报，这样整个生态就能够自生自长，实现良性循环。

        3政府与数据交易商 在大数据交易这个生态系统里形成初始的生态平衡是非常关键的。在全国此起彼伏的智慧城市建设以及交易所设立的浪潮中，政府有天然的优势来孵化数据交易商角色，具体原因如下——

       政府是最大的数据生成者

       如前所述，城市大数据基本都在政府手中，另一小部分在党政机关或事业单位手中。另外，随着智慧城市系统的建设，政府手中的大数据会越来越完善，越来越动态。

       政府是最大的数据消费者

       我国的社会治理模式是“大政府、小社会”的模式，要求政府对国计民生方方面面做好保障与服务工作。这些工作的顺利开展都离开不科学决策，离不开数据的支撑。随着大数据价值的不断发现，政府治理的效率也将不断完善。

       政府是城市公共设施的提供者

       政府也将持续为每个城市的健康运行提供必要的基础设施，如交通、水利、学校、医院、水电煤气等。而信息基础设施正在成为城市越来越重要的基础设施之一。到2013年上半年，全国共规划建设数据中心255个，已投入使用173个，总用地约713.2万平方米，总机房面积约400万平方米。可见，在大数据生态的5个核心角色中，政府已经身兼3个角色。另一方面，社会资本在目前的产业环境下承担大数据交易商角色仍有很多挑战。大数据交易的法律法规、信息安全标准等宏观政策还不完善，导致各种市场主体对参与大数据交易持观望态度。大数据交易还没有看得见的成熟的商用模式，能否在预期的投资周期里获得投资合理回报是一个很大的问题。由于大数据交易对象的高度技术化，如何吸引大规模的用户，认同交易物有所值，需要强大的信用支撑来鼓励各种用户先行尝试。

       在大数据产业初期，通过政府投资，其他社会资本参与成立数据交易商是一个比较现实的选择。政府可以在实践过程中打通产业各个环节，迅速完成法律法规建设，通过PPP(public-private-partnership，公私合作)模式、政府采购服务以及财政补贴的方式来为新兴产业提供资本和信用保证。

       13个智慧城市大数据应用案例

       发展大数据生成者和消费者并建立完整生态依然是发展大数据产业的重中之重，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，自21世纪初期，美国、英国、德国、荷兰、日本、新加坡等先一步开展了智慧城市的实践，诞生了许多经典案例，他们借由大数据服务人民的方式，所涉及领域皆值得参考。

       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。

       新加坡

       新加坡于2006年推出《智慧国2015计划》，政府门户网站公开了50多个政府部门的5000多个数据集。新加坡建立起一个“以市民为中心”，市民、企业、政府合作的电子政府体系，让市民和企业能随时随地参与到各项政府机构事务中。在交通领域，新加坡推出了电子道路收费系统(Electric Road Pricing)等多个智能交通系统。

       在医疗领域，开发了综合医疗信息平台。在教育领域，通过利用资讯通信技术，大大提升了学生对学习的关注度。在文化领域，国家图书馆部署了一套灵活而性能超强的大数据架构，通过云端计算的模式，处理从战略、战术到实际业务的不同分析需求，提供高性价比的解决方案。

       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。

        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。

       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%。 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，使用收集自闭路电视摄像机、地铁卡、移动电话和社交网络的实时信息，确保火车和公交路线只有限地中断，从而保证交通顺畅。

       格洛斯特

       也是充分利用了传感器，建立了“智能屋”试点。传感器安装在房子周围，传回的信息使中央电脑能够控制各种家庭设备。智能屋装有以电脑终端为核心的监测、通讯网络，使用红外线和感应式坐垫可以自动监测老年人在屋内的走动。屋中配有医疗设备，可以为老年人测心率和血压等，并将测量结果自动传输给相关医生。

       阿姆斯特丹

       是世界上最早开始智能城市建设的城市之一，同时是欧洲智慧城市建设的典范。作为荷兰最大的城市，阿姆斯特丹共有40多万户家庭，二氧化碳排放量占全国的三分之一。

       为了改善环境问题，该市启动了WestOrange和Geuzenveld两个项目，通过节能智慧化技术，降低二氧化碳排放量和能量消耗。还实施了Energy Dock项目，在阿姆斯特丹港口的73个靠岸电站中配备了154个电源接入口，便于游船与货船充电，利用清洁能源发电取代原先污染较大的燃油发动机。为了节省能源，启动了智能大厦项目，在未给大厦的办公和住宿功能带来负面影响的前提下，将能源消耗减小到最低程度，同时在大楼能源使用的具体数据分析的基础上，使电力系统更有效地运行。为建设可持续公共空间，启动了气候街道(The Climate Street)项目，缓解乌特勒支大街的拥堵。

       斯德哥尔摩

       在治理交通拥堵方面取得了卓越的成绩。瑞典国家公路管理局和斯德哥尔摩市政厅通过智慧交通的建设，既缓解了城市交通堵塞，又减少了空气污染问题，现在智能交通系统已经成为斯德哥尔摩的标签。该市在通往市中心的道路上设置了18个路边监视器，利用射频识别、激光扫描和自动拍照等技术，实现了对一切车辆的自动识别。借助这些设备，该市在周一至周五6时30分至18时30分之间对进出市中心的车辆收取拥堵税，从而使交通拥堵水平降低了25%，同时温室气体排放量减少了40%。

       哥本哈根

       素有“自行车之城”称号，在绿色交通方面成绩斐然。为促使市民使用二氧化碳排放量最少的轨道交通，该市通过统筹规划，力保市民在家门口1公里之内就能使用到轨道交通。

       对1公里路内的交通，推广使用一种智慧型自行车。这种自行车的车轮装有可以存储能量的电池，并在车把手上安装了射频识别技术(RFIT)或是全球定位系统(GPS)，可汇聚成“自行车流”，通过信号系统保障出行畅通。与此同时，市政府大力完善沿途配套设施建设，如建立服务站点、提供简便修理工具等，为自行车出行提供便利。预计到2015年，哥本哈根市民往返城郊选择自行车出行的人数比例将达到50%。            

       里昂

       该市与IBM的研究人员联手建立了一个可以帮助减少道路交通拥堵的系统，使用实时交通路况报告来检测和预测交通挤塞。如果运营商看到可能会发生交通堵塞，就可以相应地调整交通信号，以保持平稳的车流。该系统在紧急情况下尤其有用，比如在救护车前往医院的途中。随着时间的推移，系统中的算法将从最成功的建议中“学习”，并将这些知识应用到将来的预测当中。

       巴塞罗那

       大力采用传感器使城市管理更便捷。在该市高新技术中心的试验区内，一个红绿灯上的小黑盒子，可以给附近盲人手中的接收器发送信号，并引发接收器震动，提醒他已经到达了路口;地上小突起形状的东西就是停车传感器，司机只需下载一种专门应用程序，就能够根据传感器发来的信息获知空车位信息。

       巴塞罗那宏伟的圣家族大教堂也建立了完善的停车传感器系统，以引导大客车停放;试验区草地上铺满了传感器——湿度传感器，它能感知地面的温度，以确定何时应该给草地浇水;铺设在垃圾箱上的传感器能够检测到垃圾箱是否已装满，垃圾箱上还装有气味传感器，如果垃圾箱的气味超出正常标准，传感器就会自动发出警报，进行提醒。

       桑坦德

       作为欧洲数据最密集的城市，在欧盟委员会800万欧元的资助下，欧洲的大学和电信运营商联合在市区安装了各种类型共计大约1.8万个固定和移动传感器。传感器除了用于监测空气污染、噪音和其他环境条件，还会在垃圾箱需要清空或路灯烧坏、关掉时有所指示。埋在路面下的传感器可检测露天停车位，将信息转发至安装有数字显示器的主要路口，帮助引导司机寻找最近的停车位。另外，居民可以使用智能手机，利用由位于全市旅游景点、商店、公交车站等处的2600个光学和无线标签组成的“增强现实”系统，方便地在线获得关于这些地点的各类相关信息。

        数据保护不该成政府“紧箍咒”

       我们知道在城市大数据开发过程中，真正的困难是从获取数据开始的。从前，政府部门开发自己的数据意愿很低。这其中的原因非常多，包括政策上的顾虑、部门立场的考虑以及公开数据可能带来的种种问题和对变化的担忧。在这些因素里，数据安全是一个绕不开的话题。

       2015年刑法修正案在信息安全领域明确扩大了犯罪主体的适用范围，使得部门主要领导和相关负责人都不愿意承担因数据泄漏风险引发的连带责任。为了让政府部门的数据能够更有效地共享，除了技术上不断提高，加大数据保护的力度之外，在法律、制度上进一步细化和松绑已成为不可缺失的一环。商业上的创新也比较关键，比如考虑一种保险制度来解除大数据共享过程中所引发的安全责任风险。

       2015年9月，国务院发布了《国务院关于印发促进大数据发展行动纲要的通知》，中国的大数据产业已经势不可挡，必将开始一个新的智慧城市时代。（来源：东湖大数据）