大数据分析和决策是新一代智慧城市的大脑
2017-04-28 19:37
我国在智慧城市建设方面已经有不少探索，跟国外发达国家的差距正在缩小。许多智慧城市已经在大规模地使用摄像头、监测仪、车浮卡、感应器等来收集交通、安防、人流、物流等方面的信息，城市管理部门也已经开始使用这些信息来管理各方面的需求。实践经验证明，一个智慧城市，不仅仅需要有众多的摄像头、传感器等来收集信息，建立其信息神经系统，而且更需要有一个智慧的大脑系统，来统筹管理和运用好收集到的信息。我们称这个大脑系统的智能水平为城市的“智商”。
据估计，一个中大规模的城市，一个季度就能产生10PB到100PB级别的数据，这样量级的数据规模，是一般信息系统无法有效处理的。因此，一个智慧城市的建设，是离不开强大信息处理后台系统的建设的。只有建立起相应的处理能力，才可以将这些收集到的信息用于更加有效、科学的城市管理和建造环保、绿色的居住环境上来，才有可能在安防、医疗、交通、教育、环保等各方面提供更好的服务，从而真正实现智慧城市的目标
一般来说，智慧城市通常需要两大智能系统：一是集智慧交通、智慧安居、智慧应急、智慧城管、智慧能源等功能为一体的城市管理系统；二是集教育、医疗、宽带（WiFi）、位置服务、智慧旅游等生活服务为一体的城市服务系统。而这两大智能系统又是有机关联的，成为智慧城市的大脑。
为了更好地完成这两大系统的功能，必须在大规模数据收集基础上，进行快速分析和智能决策。这种分析和决策，已经成为建设智慧城市的关键。例如，智慧城市的重要组成部分智能交通，需要对大量的车辆数据和道路状况进行快速的智能分析，从而解决道路预测、路线计划、流量管理等时效性较强的问题，并对突发事件有效地响应。再例如，如何对海量视频图像进行快速检索和匹配，从而找到特定的人或物体的行踪，也是平安居住方面急需解决的当务之急。
怎么构建智慧城市的大脑，提升其“智商”呢？
我们的研究表明，相对应于以传感器、电子眼收集数据为代表的第一代智慧城市，具有智能分析和决策能力的智慧城市是新一代智慧城市（或称第二代智慧城市）。在大数据技术开启之前，人们讨论和实践的基于互联网、物联网、云计算等“最新”信息技术的智慧城市，实际上只是给智慧城市建造“神经系统”和非常有限并相互关联不深的“初级智慧”，城市并没有真正的智慧化。因此，我国目前能看到的所谓智慧城市，基本上属于神经系统发达而智慧不足的“弱智城市”。大数据技术的发展恰恰为解决智慧城市的“智商”问题提供了有效的工具。这主要体现在下列几个方面：
首先，大数据技术能够提供工具来解决城市管理所面临的问题。例如，大数据技术能够快速处理大量包括视频、语音等非结构性数据，能在海量数据、恶劣网络环境和复杂业务处理情况下，实现大量图片的实时网络传输和快速持久化存储；能够同时对任意站点的图像、视频进行显示，流畅播放、实时对比、快速报警；能够进行多条件检索等，从而更好地解决交通监管、安全防护等问题。大数据技术可以使医疗、教育等服务更加流畅、更加人性化。大数据技术存储的海量多类型、富维度的医疗记录可以使诊断更加准确、快速，并节约费用。
其次，基于大数据技术的智慧城市IT系统，可以使整个城市信息集中在一个平台上，使城市管理系统成为一个完整的大脑，从而能够将城市管理的分析和决策集成化。过去几年，由于技术因素的限制，很多智慧城市系统仍然建立在独立的信息模块之上。例如，交通部门的数据和公安部门的数据不在同一个IT系统内。再例如，应急处理所需要的交通、安防、医疗、位置等信息的数据协同非常难以实现，有效的应急处理也只能可望不可及。因此，“信息孤岛”现象很普遍。大数据技术对解决上述难题提供了新的希望。大数据技术能够在收集智慧城市各模块数据的基础上，对数据进行交互分析，从而建立起基于数据的、超越传统感知和经验的辅助决策系统。例如，市内某路段的车流变得异常，城市管理系统可以推断出这里非常可能出了车祸或其它事故，从而及时派出警车排除故障。再例如，如果城市某地发生了重大事故，城市管理系统可以从全局出发，了解并管理全部的救急资源，协调和安排好警车、消防车、救护车等资源的调度和使用。同时，管理系统还能够获取伤病人员的个人健康档案，准确地提供医疗等善后服务，也能够准确地获取事故地段的地质、建设、管道等情况，从而更好地处理事故。
最后，大数据智能分析能够给智慧城市的管理和服务系统提供新的洞察力。因为城市的各项管理和服务是持续进行的，日积月累，自然会形成大量数据的积累，在这些数据中也必然隐藏着对这个城市一些潜在特征的描述。社会科学的很多规律和经验，在海量积累的数据里自然存在着，在等待我们去发现和了解，从而为城市的智慧化、精细化管理提供决策依据。如果使用现代人工智能的方法，例如，深度学习(deep learning), 演绎推理（deductive reasoning)、知识表现（knowledge representation)，统计推理（Bayesian inference)、语义分析（semantic analysis)等，对城市本身各个模块产生的数据进行交互分析，非常可能产生新的商业价值和新的管理和服务建议。例如，通过人工智能的方法，交互分析长江某区域商业饲料销售的数据、兽药销售的数据、养殖面积的数据、天气预报的数据、环境污染的数据等，我们也许能够了解一些死猪会出现在长江的隐性规律，并由此采取相应的措施来保障长江的清洁、防范疾病的蔓延、为饲养农户提供及时的帮助。此外，各城市还可以根据对环境监测历史数据的综合分析，预测火灾、水灾等自然灾害的发生规律。
综上所述，大数据技术的不断发展，为建造真正的智慧城市逐渐夯实了技术基础。基于大数据技术的新一代智慧城市的规划和建设具有后发优势。新一代智慧城市不仅会有以感知化和互联互通为特征的神经系统，还将会有以大数据技术为支撑的综合智能化分析和决策系统。只有这样的智能化系统，才能使智慧城市的管理系统和服务系统充分、有效、合理地发挥各自的作用，解决目前困扰各地的“信息孤岛”现象，做到信息资源的共享，智能决策的集成，实现智慧城市让城市生活更美好、更幸福的目标。因此，可以说，大数据分析和决策是新一代智慧城市的大脑，是提升智慧城市“智商”的关键。
