
智慧城市的大数据猜想
随着物联网、移动互联网、云计算、大数据等新一代信息技术的发展,智慧城市概念被越来越多地提及,人与人、人与自然之间的信息沟通方式将进一步革新,我们生活的城市的整体结构将越来越具备“智慧”特征,我们也将能更“智慧”地利用信息,对世界和他人作出更“智慧”的判断与回应。人类的学习、工作、生活、娱乐等,都将随之改变。
何为智慧城市?在好莱坞科幻大片中,智慧城市是这样被描绘的:所有城市管理都建立在一个庞大而完整的可触摸空间内,城市管理者仅需拖拽与点击即可完成各项设置,如此智能化科技的展示常常会令观者叹为观止。
“数据驱动世界、软件定义世界,自动化正在接管世界,建设智慧城市将是下一波浪潮和拉动IT世界的重要载体。”《大数据》一书作者涂子沛这样描述。大数据遍布智慧城市的各个方面,从政府决策与服务,到人们衣食住行的生活方式,再到城市的产业布局和规划等,都将实现智慧化、智能化,大数据为智慧城市提供智慧引擎。
近年来,相关业界的领先者们多次预言,大数据将引发新的“智慧革命”:从海量、复杂、实时的大数据中可以发现知识、提升智能、创造价值。“智慧来自大数据”——城市管理利用大数据,才能获得突破性改善,诸多产业利用大数据,才能发现创新升级的机会点,进而获得先发优势。
大数据驱动下的智慧城市,关乎每个人的生活。结合智慧城市对信息的需求,大数据在智慧城市中的落脚点集中在为其各个领域提供强大的决策支持。智慧交通、智慧安防、智慧医疗……未来智慧城市的美好图景已经被勾勒出来。
智慧交通 缓解城市通病
大数据下的智慧交通,就是融合传感器、监控视频和GPS等设备产生的海量数据,甚至与气象监测设备产生的天气状况等数据相结合,从中提取出我们真正需要的信息,及时而准确地推送给我们,并且这些信息不是简单地告诉我们到达目的地的几条路径或是显示各种路况信息,而是直接提供最佳的出行方式和路线,从而省略了我们在多个信息中做出选择的麻烦。
例如,驾驶可以透过大数据来了解汽车运作的状况,在适当的时机通知车主更换零件,大幅降低维修成本,汽车制造商不只是生产硬件,更能够成为贴近人心的服务业。而在汽车运输方面,巨量信息能有效的调控货柜的冷藏系统,并掌握货柜箱的内部状况,减少运输过程中商品的坏损率。
大数据的可预测性能提升交通预测的水平。利用大数据,管理者可以在对各个部门的数据进行准确提炼和构建合适的交通预测模型后,有效模拟交通未来运行状态,验证技术方案的可行性。例如,在IBM智能交通解决方案当中,交通部门就能更好地设置城市道路卡口,有效收集车辆信息、通行轨迹、交通流量等各种相关数据,通过数据中心的综合分析处理,形成车流分布、出行规律、交通压力等方面不同的宏观统计和预测数据。并将这些信息全城市进行共享。并且还为城市交通管理者提供了整体规划设计方案,包括车辆GPS跟踪、公交线路优化、城市交通监控、市民出行提示、群体出行分析、停车指引、路线诱导、道路改置建议、道路收费系统等,迅速缓解了“行车难、停车难”的城市通病。
在交通管理方面,通过对道路交通信息的实时挖掘,能有效缓解交通拥堵,并快速响应突发状况,为城市交通的良性运转提供科学的决策依据。
智慧医疗 信息救助生命
医疗健康问题是城市快节奏生活下人们普遍关注的焦点。以往,我们总是在发现自己生病时看病就医,而且到了医院还要挂号、求诊、配药,大多数情况下还需要排队等候,容易形成就医难的困境。并且医疗数据是持续、高增长的复杂数据,蕴涵的信息价值也是丰富多样。如何对其进行有效的存储、处理、查询和分析,大数据无疑具有无尽的开发潜力。电子病历的建设就是大数据改革浪潮的最佳体现。如今,电子病历正逐渐为各大医疗机构所采用:在去医院前,可以通过网上预约挂号;在就医时,仅使用一张IC卡就能付费;医生还可以将问诊过程中的记录,病人的化验单、拍片等诊断数据输入电脑,以备随时调用。
例如,英特尔就尝试着通过与本地合作伙伴的共同努力,将大数据技术应用于智慧医疗的创新。据悉,英特尔协助用友医疗制定了基于英特尔大数据解决方案的区域卫生数据中心建设目标,在锦州区域卫生数据中心形成了完整的大数据解决方案。经过反复测试和调优,这一区域卫生大数据计算架构可以满足海量数据(一亿条以上记录数)的高并发检索和实时数据分析的性能要求,满足了“智慧”的大数据需求。此外,英特尔还与各地卫生局合作,进行信息挖掘,为卫生局提供了大量的可靠数据,从而提高了医疗质量和对医疗工作的支撑作用。
智慧安防 灾害快速响应
每个市民的切身利益都与社会安全息息相关,当中的问题包括灾害天气、环境污染等小毛病,也有如火灾和犯罪等各种重大突发状况,而这些层出不穷的安全问题无时无刻不在考验着城市的应急体系。
2012年7月21日,北京遭遇了一场61年不遇的特大暴雨:市区路段积水、交通中断、市政水利工程多处受伤、众多车辆被淹的场面仍记忆犹新。在这场灾难的背后,城市管理者意识到,城市的安防必须长远规划、着眼于长效根本的解决之道,亟待综合治理。随着物联网的蓬勃发展,大数据的价值将进一步显现。利用大数据技术做预警工作,除了对历史数据的挖掘采集,实时数据的挖掘也是未来的一种趋势。大数据更深层次的应用在城市规划方面,通过对城市地理、气象等自然信息和经济、社会、文化、人口等人文社会信息的挖掘,可以为城市规划提供强大的决策支持,强化城市管理服务的科学性和前瞻性。 在安防与防灾领域,通过大数据的挖掘,也可以及时发现人为或自然灾害、恐怖事件,提高应急处理能力和安全防范能力等。
结语
国外在智慧城市的建设上非常重视软件建设,只有掌握了数据,才能做出合理的分析,才能总结出公共安全的客观规律,真正提升应急管理能力,进而根除城市安防交通、灾害等一系列的问题。近几年国内在智慧城市的建设上只重视硬件建设,而忽视软件和信息系统建设。智慧城市的建设,需要软硬结合,我国应该汲取国外的先进经验,加大软件建设的力度,真正掌握建设智慧城市的主动权。
在可以预见的未来,大数据将遍布城市各个角落,不管是人们的衣食住行,还是城市的运营管理,都将在大数据支撑下走向“智慧化”,而大数据将为智慧城市提供“智慧引擎”。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
R 语言:数据科学与科研领域的核心工具及优势解析 一、引言 在数据驱动决策的时代,无论是科研人员验证实验假设(如前文中的 T ...
2025-09-08T 检验在假设检验中的应用与实践 一、引言 在科研数据分析、医学实验验证、经济指标对比等领域,常常需要判断 “样本间的差异是 ...
2025-09-08在商业竞争日益激烈的当下,“用数据说话” 已从企业的 “加分项” 变为 “生存必需”。然而,零散的数据分析无法持续为业务赋能 ...
2025-09-08随机森林算法的核心特点:原理、优势与应用解析 在机器学习领域,随机森林(Random Forest)作为集成学习(Ensemble Learning) ...
2025-09-05Excel 区域名定义:从基础到进阶的高效应用指南 在 Excel 数据处理中,频繁引用单元格区域(如A2:A100、B3:D20)不仅容易出错, ...
2025-09-05CDA 数据分析师:以六大分析方法构建数据驱动业务的核心能力 在数据驱动决策成为企业共识的当下,CDA(Certified Data Analyst) ...
2025-09-05SQL 日期截取:从基础方法到业务实战的全维度解析 在数据处理与业务分析中,日期数据是连接 “业务行为” 与 “时间维度” 的核 ...
2025-09-04在卷积神经网络(CNN)的发展历程中,解决 “梯度消失”“特征复用不足”“模型参数冗余” 一直是核心命题。2017 年提出的密集连 ...
2025-09-04CDA 数据分析师:驾驭数据范式,释放数据价值 在数字化转型浪潮席卷全球的当下,数据已成为企业核心生产要素。而 CDA(Certified ...
2025-09-04K-Means 聚类:无监督学习中数据分群的核心算法 在数据分析领域,当我们面对海量无标签数据(如用户行为记录、商品属性数据、图 ...
2025-09-03特征值、特征向量与主成分:数据降维背后的线性代数逻辑 在机器学习、数据分析与信号处理领域,“降维” 是破解高维数据复杂性的 ...
2025-09-03CDA 数据分析师与数据分析:解锁数据价值的关键 在数字经济高速发展的今天,数据已成为企业核心资产与社会发展的重要驱动力。无 ...
2025-09-03解析 loss.backward ():深度学习中梯度汇总与同步的自动触发核心 在深度学习模型训练流程中,loss.backward()是连接 “前向计算 ...
2025-09-02要解答 “画 K-S 图时横轴是等距还是等频” 的问题,需先明确 K-S 图的核心用途(检验样本分布与理论分布的一致性),再结合横轴 ...
2025-09-02CDA 数据分析师:助力企业破解数据需求与数据分析需求难题 在数字化浪潮席卷全球的当下,数据已成为企业核心战略资产。无论是市 ...
2025-09-02Power BI 度量值实战:基于每月收入与税金占比计算累计税金分摊金额 在企业财务分析中,税金分摊是成本核算与利润统计的核心环节 ...
2025-09-01巧用 ALTER TABLE rent ADD INDEX:租房系统数据库性能优化实践 在租房管理系统中,rent表是核心业务表之一,通常存储租赁订单信 ...
2025-09-01CDA 数据分析师:企业数字化转型的核心引擎 —— 从能力落地到价值跃迁 当数字化转型从 “选择题” 变为企业生存的 “必答题”, ...
2025-09-01数据清洗工具全景指南:从入门到进阶的实操路径 在数据驱动决策的链条中,“数据清洗” 是决定后续分析与建模有效性的 “第一道 ...
2025-08-29机器学习中的参数优化:以预测结果为核心的闭环调优路径 在机器学习模型落地中,“参数” 是连接 “数据” 与 “预测结果” 的关 ...
2025-08-29