预计十年内世界人口将达到惊人的86亿,其中三分之二预计将生活在城市地区和城市。随着人口密度的增长,智能设备的数量也在增加,到2025年估计将达到750亿。
随着我们变得更加紧密联系和人口稠密,社会和周围环境将被迫改变。管理当局及相关机构已经必须重新考虑公共服务,并变得更加以数据为中心。
智慧城市是变革的主要机遇。借助分析、机器人技术和物联网(IoT)传感器技术,正在以看不见的规模生成数据。今天,管理机构有责任整理数据,解释行为并相应地优化基础实施。
尽管增强的连通性可以提高效率(从缓解拥塞和使交通顺畅到呼吸更洁净的空气),但必须有效地利用它,以实现收益。
缓解拥堵
随着城市中心变得更加拥挤,智慧城市技术可以缓解对基础设施日趋脆弱,提高效率和改善生活的压力。
运输是现代最大的难题之一-我们的经济需要蓬勃发展才能发展壮大,但是大多数运输网络在设计时都没有考虑到现代要求。仅道路拥堵在2018年就使英国损失了近80亿英镑,道路使用者平均每人损失178小时。
时空数据无疑具有推动创新的潜力。但是,仅凭数据是没有价值的,我们必须能够实时解释和分析数据。那就是超空间数据平台的用武之地,将来自大量传感器的多模式移动性数据汇总在一起,可以进行更深入、更准确的行为分析。
例如,可以查询行人数据以及交通流量和建筑物用途,既显示繁忙区域,又揭示原因。然后,可以用于通知服务,从改变公共交通频率和街道照明到移动公共服务或适应建筑物的用途。
整体可视化数据至关重要。这样做可以使城市规划人员识别问题并有效实施变更。对于剑桥市议会,通过将数据可视化为热图进行分析,结果表明,大多数送货车辆都是通过M11,A14和Gonville Place进入剑桥的-后者并不是为主要交通量而设计的。对于规划者来说,这导致他们重新设计了Gonville Place及其周围的网络以解决该问题。
借助数据洞察力,地方政府可以准确了解如何优化旅行路线和城市规划。反过来,这将使现在和将来能够容纳更多人口的更加智能,更具可持续性的城市成为可能。
减少排放
未来几年,城市的首要任务是降低空气污染水平。这已经是一个主要问题,据世界卫生组织称,90%的城市居民呼吸被污染的空气,每年导致700万人死亡。随着城市人口和交通量的增长,智能技术在应对污染中的作用将至关重要。
尽管有关排放和拥堵的数据已有一段时间,但直到最近我们才能够全面了解其影响范围和危害。融合来自各种来源的数据可以揭示用于管理能源使用和最小化污染的新见解。例如,物联网传感器技术可以智能地检测到什么时候甚至很少甚至没有行人或道路交通,自动调暗路灯并节省能源。
通过实时处理车辆费率以及压力、温度和湿度,可以准确预测和绘制空气质量水平。这为主动调整流量控制和减轻危害提供了决策参考。
学习借鉴
与其他问题一样,明智的做法是分析和采用其他城市和国家的最佳实践。例如,由于政府在数字创新和互联技术上的大量投资,通常认为新加坡是全球智慧城市的领导者。通过创建GovTech和新加坡智慧国家计划,这座国家城市已经能够解决与高密度生活有关的一系列城市问题。至关重要的是,这些机构的任务是将来自不同政府机构的技术和数据整合在一起,以发挥凝聚力,共同实现共同利益。
通过其战略投资,新加坡已成为众多数据支持创新的家园,从电子支付到自动班车和无人驾驶出租车。长期以来一直鼓励公共部门组织采取有益于居民的明智举措。例如,新加坡陆路交通管理局(Land Transport Authority)于10年前与IBM沃森实验室(IBM Watson Lab)进行了研究,以使用分析来了解交通流量并确保公交车的到来预测更加准确。
自那时以来,私营部门和公共部门之间的合作伙伴关系为使智慧国家的思维方式对新加坡公民变得更加切实做出了努力。例如,流行的乘车称呼应用程序Grab将机器学习作为其开发策略的核心,每隔几秒钟就会从GrabHitch,GrabShare和GrabTaxi之类的应用程序中收集数百万行GPS定位数据。
提前规划
所有城市都需要进行重大的基础设施变更,以应对未来的挑战。从根本上讲,这需要革命性的政策。
在前几代人中,基础设施是独立开发的,孤立的项目缺乏统一的愿景。从本质上讲,智慧城市需要一种具有凝聚力的方法,只有通过处理每个可用数据点,才能真正优化城市。
虽然将所有公共数据集整合在一起以创建整体视图的过程将花费一些时间,但是今天必须要有一些系统。如果没有可以快速、有效和经济地查询数据的平台,数据最终将毫无用处。该后端信息中心是所有智慧城市的骨干,不可忽视。
将地时数据带入生活可以为政府满足不断增长的人口需求提供有价值的前景。为了确保这一点,必须将公民体验置于智能城市建筑中数字创新的核心。但是,时间至关重要。我们越早创建一个能够吸收大量数据的平台,决策者就越能够果断地采取行动改善我们的生活质量。
(编译/蒙光伟)
转载:千家网
原文标题:物联网与大数据助力提升城市治理水平
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