主页（http://www.cnwulian.net）：大数据在智慧城市中的应用
与智慧城市同时备受关注的是信息与通信技术(ICT：Information and Communications Technology)领域的大数据(Big Data)概念。作为与传统数据相区别的“大”数据，它的数据量已经从太字节(TB，240)级上升到拍字节(PB，250)级，甚至是泽字节(ZB，270)级。据统计，如今人们每两天生产的数据量就与人类文明发展至2003年产生的总数据量相当，而迄今为止人类所积累的数据量的90%都来自过去两年。
1.1 智慧城市
1.3 演进与关联
大数据的获取与传输依赖于覆盖广泛、速度快捷的互联网络，因此互联网基础设施的铺盖与升级是智慧城市建设的必要环节。早在1993年，美国率先提出了国家信息基础设施(NII)计划，并随后提出了全球信息基础设施(GII)计划。至今，已有大量国家或地方政府提出高速或超高速宽带网络建设计划，如新加坡(2005)在“智慧国2015”(iN2015)计划中提出建设全面覆盖的超高速宽带网络等信息通讯基础设施;伦敦计划投资2 400万英镑以较低的价格为中小型企业提供超高速宽带网络;在英国智慧城市计划竞赛②中入围的布里斯托和伯明翰正分别投资l100万英镑和800万英镑用于宽带网络建设;芝加哥正在投资建设一条新的光纤网络以使网速达到千兆级别，并希望以极具竞争性的价格吸引更多公司于芝加哥落户。同时，随着智能移动终端的普及，免费无线网络也成为网络基础设施的建设重点，如伦敦正在与英国五大移动网络运营商之一的O2公司合作建设欧洲的免费无线网络，计划铺设在画廊、博物馆及全市150个地铁站;纽约计划在富尔顿街(Fulton Street)、BAM文化区等十余处街区提供免费无线网络;旧金山试点在主要街道市场街(Market Street)提供免费无线网络③;阿姆斯特丹试点在艾瑟尔堡(IJburg)港口提供免费无线网络等。
2.4 智慧环境
如今，人们每天发送10万条推特，谷歌每分钟执行200万次搜索，全世界每天产生2.5艾字节(EB，260)数据，截至2013年互联网数据量已达到1 000艾字节……这些数字共同构成了所谓“大数据”。早在1980年，未来学家阿尔文·托夫勒就在《第三次浪潮》一书中提及了“大数据”;大约2009年，大数据概念开始在ICT领域兴起。不同机构和学者为大数据提出过多种不同定义，其中较被广泛认可的是描述大数据与传统数据主要差别的“3V”特征——大容量、高速度与多样性。大容量体现为其数据量往往达到艾字节或泽字节级别，很难以传统数据处理方式在合理时间内完成分析;高速度体现为数据生成过程的流动速度，也就是大数据具有实时性;而多样性则主要表现在大数据类型和来源的多样。这些特点使得能够有效管理大数据、普遍适用的数据组织与处理技术成为关键。
数字城市技术把基础地理数据、正射影像、街景景象数据、全景影像数据、三维模型数据结合在一起，在政务网上，通过注册可以进行服务共享，在公共平台、互联网、公网上，通过二次开发可以提供各种交通、导航、旅游、文物、购物等服务系统。物联网能够实现人与人、人与机器、机器与机器的互联互通，实现智慧城市的各种应用。智慧城市蕴含大数据城市是生存繁衍的地方，城市是社会交往的地方，是文化享受的地方，按照城市的职能，我们让它智能化，比如智慧安防、智慧环保、智慧能源、智慧城管、智慧养老、智慧国土规划、智慧社区、智慧家居都是让人有更好的环境来生存繁衍。在经济发展方面，可以推动智慧制造、工业互联网、物联网。在文化享受方面，可以考虑智慧户外流媒体、智慧教育、智慧旅游等等。在社会交往方面，有智慧交通、购物、社会综合管理。
遥感云可以检查任务进来的速度，可以看计算机结果，把数据输入进去，可以直接在浏览器上察看到结果，用户使用非常方便。大家体会一下遥感云服务实例，云系统可以搜索下雨之前的卫星影像，还可以搜索下雨之后的卫星影像，有了这些影像以后自动生成了服务链条，可以得到遥感服务的结果。云计算与数据挖掘位置云可以将手机的导航卫星信号与其他定位相关的传感器信息传输到云计算中心，通过实时解算，实现室内外高精度的手机连续位置定位和实时导航。
交通流的合理规划与疏导是几乎所有城市长期面临的问题，而大数据的广泛性与实时性则为解决这类问题提供了新的可能。目前大数据在智慧出行领域的应用主要体现在两方面。一是交通流量实时监控，如伦敦、波士顿和伯明翰(计划)利用遍布全市的摄像头监控实时交通流量;伯明翰还将摄像头和各类传感器收集到的交通信息统一传送至控制中心，由工作人员实时调控交通。二是交通信息实时提供，如阿姆斯特丹和巴塞罗那通过安装在停车场的传感器为市民提供实时停车位信息，以引导居民合理出行;多伦多和巴塞罗那(计划)为市民提供公交车实时位置信息;波士顿为学生家长提供校车位置信息;伦敦为市民提供公用自行车位置信息等。
2.5 智慧生活
在上述“硬件”基础设施之外，“软件”基础设施——开放数据同样是智慧城市建设的重要基础。开放数据与众包开发已成为国外智慧城市建设的必需环节。旧金山于2009年立法开放数据，是美国第一个为开放数据立法的城市，此后已有来自多个政府部门的500多组数据被发布，由此催生了200多项手机应用;纽约已开放2400多组数据并从2009年起每年举办Big Apps程序开发竞赛，是目前开放数据量的城市;伦敦也是全球最早推出开放数据平台的城市之一，由此开发的手机应用已被大量下载;维也纳、巴塞罗那、阿姆斯特丹、西雅图、波士顿等城市均已开放几百至千余组数据;哥本哈根还计划建设比开放数据平台更为全面、结构化、标准化的“开放价值网络”(open value network)，统一管理数据质量，制定使用条款，并提供数据整合、可视化等服务。
智慧交通方面，中国有13亿人，数据量到了PB级，24小时都有流量，我们要把这些数据保存起来。安防方面，我们要“365天×24小时”管好城市的安防，数据量也很大。智慧养老方面，现在中国超过65岁的老人已经达到2亿到2.5亿，一个人从65岁活到90岁、100岁，如果把变化状态记录下来，可以使老人得到及时的救护和帮助。
1、大数据与智慧城市：演进与关联
在智慧城市的建设和应用中，将产生从TB到PB级越来越多的数据，从而进入大数据时代。2011年，Science专刊指出大数据时代已经到来，美国工程院院士也指出大数据可以让我们实现海量数据在预测、建模、可视化和发现新规律等方面应用的时代就要到来，奥巴马总统宣布美国政府正式启动大数据研究发展计划，奥巴马认为大数据就是未来世界的“石油”，这个计划要超过以前提出的“信息高速公路计划”，智慧城市建设的潮流已经到来。
做这件事情并不容易，首先要让大家把网络基础设施建设好，让大家用的好、用的起，如果大家用不好、用不起，智慧化就等于零。专家和企业应该抓好技术创新和攻关研究，拉动智慧城市引起的数字服务产业的发展，更好地实现各种智能化的应用。
视频数据挖掘，要把安全行为进行智能分析，视频数据自动理解，从而实现视频数据自动压缩，把PB数据压缩下来，要推行智能设备就要解决一些问题，例如人体异常行为检测，异常事件检测，这是公安部门最感兴趣的。如果计算机能做，可以对目标进行跟踪，这就是我们需要的，自动地对物体中的运动目标进行检测、分离、跟踪，对其行为进行有效识别，如果有了这个软件，视频数据就能充分利用，正常人的活动可以删去，只把可疑的数据留下来。
海量数据挖掘为了充分研究这些海量空间大数据，有公司研发软件，目前已经超过100TB。利用“4+1”倾斜相机城市三维模型，贵阳做了很多三维建模工作。通过大数据，我们可以监测上海的地表下沉问题，把雷达数据放在一起，进行数据分析和挖掘，自动地、随时地检测地表下沉，不同地区的下沉速度不同，上海大概每年下沉20毫米，远郊区和市中心都在下沉。我们的检测结果同上海市国土局对比，精度可以达到3.9毫米和2.5毫米。我们已经对上海、苏州、天津、广州等很多大城市进行了自动检测。我们还监测了三峡，将来还要监测高铁。
然而，智慧城市概念也受到了许多质疑，主要原因在于智慧城市内涵宽泛，不仅包括城市技术系统，也包括城市管理系统，还包括城市人文系统，同时其目标指向也涉及经济、政治、人文等多个维度，为智慧城市的确切定义造成了极大困难。目前学术界对于智慧城市尚未给出广为认可的统一定义，仅有一个包含六个子系统的智慧城市框架被较多使用，这六个子系统分别是：智慧经济(smart economy)、智慧市民(smart people)、智慧管理(smart governance)、智慧移动(smart mobility)、智慧环境(smart environment)与智慧生活(smart living)。而产业界对智慧城市的认识可总结为利用新一代的软、硬件和联络技术赋予ICT系统以实时的真实世界数据，与先进的科学分析技术相结合，协助人们进行更加理性的决策，从而提高生产生活水平。
复杂的遥感处理与分析方法放在远程的云计算平台上，利用云计算平台弹性的计算能力，用户无需买数据、不需搭建环境，也不需要买软件，只需要选择数据和算法后即可获得计算结果，我们的服务不再是提供一个地铁、提供一个文件拷贝和数据共享，而是基于云计算的注册服务。
1.2 大数据
出版于1972年的《后工业社会的来临》(The Coming of PostIndustrial Society)一书将1970年作为工业社会与后工业社会的分水岭，划分的依据即在于ICT的发展及对日常生活的广泛渗透，同时ICT也逐渐成为社会经济发展的关键，因此后工业社会通常也被称为信息社会。受这一思想影响，20世纪80年代的城市研究提出了信息城市概念。到20世纪90年代初，长期从事城市模型研究的迈克尔·巴蒂(Michael Batty)提出了智能城市概念，核心思想在于强调互联网技术对提升信息交流和增强城市竞争力的重要地位。新千年后，对等互联网络技术(P2P：peer-to-peer)、移动智能终端和物联网对城市生产、生活的影响日益深刻，在ICT技术支持下，城市功能更加复杂，城市运行日益高效，城市各个子系统的交叉复合也越来越深入。但是将ICT技术广泛应用于城市发展并非仅仅为了提升城市运行效率，其最终目标应是城市经济的可持续发展、城市生活品质的提升以及城市社会经济活动公平性的促进。基于这些认识，智慧城市概念应运而生。
在智慧城市概念出现之前，生态城市、低碳城市等概念就已被广泛接受，也是新千年后全球城市发展的关注重点。目前大数据在智慧环境领域的应用主要体现在两方面。一是能源使用管理，安装在电网系统中的传感器可实时收集用户的能耗信息，并按时段调配能源供给或在电力峰值不同的建筑物之间进行电力融通，提高能源使用效率，如伦敦、阿姆斯特丹、西雅图、斯德哥尔摩等许多城市都计划推行智慧电网(Smart Grid)，日本千叶与日立公司合作建立了地区能源管理系统(AEMS)。二是环境质量监控，如哥本哈根利用安装在自行车轮上的传感器收集空气质量信息，巴塞罗那利用安装在路灯上的传感器收集噪声、污染信息等。
虽然智慧城市涉及大量技术内容，但其核心价值仍在于为市民提供更高质量的生活(Quality of Life)，这也是几乎所有国外智慧城市建设项目所不断强调的。目前大数据在此领域的应用主要体现在生活服务方面，如维也纳、巴塞罗那、纽约等城市在开放数据的基础上众包开发了几十种至上百种生活服务类手机应用，多伦多、格拉斯哥等城市则通过云计算等技术对实时信息进行分析并据此为市民提供更多生活服务实时信息。此外，思科公司提出了智慧连接社区概念(Smart+Connected Communities)，通过智能网络系统将社区的服务、信息和人群等各类资源相结合，将物理空间的社区转化为一个更加紧密联系的社区。但也可以看到，在医疗、教育这两个智慧生活的重要方面，大数据尚未获得较多实质性的应用。
空间数据方面，空间的传感器资源，美国有185颗卫星，中国有91颗卫星，到2020年中国将有200多颗卫星，卫星每天往回传输的数据可以达到PB级，空间数据资源、处理资源、空间信息资源、地学知识库资源，这些资源都可以传到网上，通过可视化的服务，利用云计算环境，包括计算资源、网络资源和存储资源，来保证服务质量。
