讓城市變得更加智慧的關鍵是什麼?是將以資料為驅動的分析型基礎設施，拓展至城市的方方面面。
每個城市似乎都有自己的智慧，儘管這些智慧可能不盡相同。然而一些城市看起來似乎缺乏自己的頭腦，好像沒有人，也沒有東西受到控制一樣。由於交通擁堵、污染、犯罪和疫病等問題開始失控，城市正變得不適宜居住。隨著城市變得越來越大，越來越密集，越來越複雜，它們似乎正變得越來越難以被管理。
我們無法直接對城市群，進行直接管理和智力測驗，因此，“智慧”的概念在這裡只是一個隱喻。高效運轉的城市會像有凝聚力的實體一樣，進行自我管理，仿佛想法被延伸至了細枝末端處。
從根本上說，這個智慧是當地市民集體的智慧，然後由當地的公共機構進行解讀並執行。這一集體智慧的另一個層面是由其商業機構、社會組織和其他機構的運行所體現的。這個層面處於城市所運行基礎設施的程式、實踐和慣例之中。
 |
| www.sucaiw.com |
我們或許可以說“有頭腦的城市”是一個所有層面，都在像鐘錶一樣精準運行的社會。當城市服務被一刻不停的以有預見性的、高效、公平的方式交付，那麼這將會收到很好的效果。通常我們將這樣的城市叫做“智慧城市”。
“智慧城市”這一術語往往意味著，它們擁有一個實實在在的IT基礎設施層，能夠讓社區像智慧型機器一樣運行。此外，這也意味著這一IT基礎設施，擁有Big Data分析這種可以提高智慧的東西。這是“智慧城市”話題在本文中被討論的一個重要方式。
據《“智慧城市”真相》的作者David Barton稱，成為真正的智慧城市的方式只有一種，即通過資料和分析。在包括劃區、治安、交通管理、服務交付在內的多元化城市管理功能方面， 他概述了資料分析的重要作用。所提及的工具包括了預測分析、地理空間分析、事件監控、性能分析、交互模型、細分化分析，以及“以資料為驅動”的警告等。
在本質上，Barton的討論涵蓋了“城市神經系統”中關鍵的資料驅動元件。根據這一觀點，“城市神經系統”是通過Big Data、決策自動化和分析優化基礎設施程式，不斷循環回饋實現的。智慧城市的大腦能夠持續監控和優化它們的運行。
Barton實際上以自上而下的角度，為我們展示了政府機構，是如何管理市區服務的。本著“智慧城市”討論與這一觀點具有一致性，討論展示了政府服務交付中，實現資料驅動的三大基本原則。
規劃與管理：以綜合資料分析為基礎，和長期有效的日常管理，能夠讓長期觀察幫助城市保持活力，讓市民和公司感到安全。
基礎設施：道路、公共交通和公共事業等基礎性服務，能夠提高城市的滿意度和宜居性，但是保持活力的關鍵是，為持續的變化做好準備。
人員：在通過社會專案、醫療保健和教育滿足每名市民需求之時，智慧程度更高的城市把眾多小系統整合為大系統，從而形成新的優勢。
城市管理部門在履行職能時如何更具智慧性?解決這一問題的辦法是，重視城市正在不斷地將資料驅動分析基礎設施，拓展於城市的方方面面，其中包括公共安全、交通運輸、道路、通信、公共事業、醫療保健、教育、社會服務、經濟發展等。近期，圍繞“由眾多政府部門共用的雲端服務，是如何在城市和地區間持續推動‘智慧城市’技術部署”這一話題，在很多的行業中，正在展開深入的探討。
另一個辦法是，重視不斷增加的分層資料分析服務，對城市管理智慧化的推進作用。我曾經提到了以下這這樣一個服務層模型：
平台元件通常包括Big Data集群、決策引擎、業務規則管理系統和流計算平台。這需要資料、中繼資料、預測模型、業務規則、程式編配、服務定義等可重複使用的“業務邏輯”部件作為基礎，開發人員能夠通過綜合工具套件進行訪問。開發團隊應該能夠通過由共用管理、協作與開發基礎設施形成的交互，從統一的元件庫存取這些部件。
還有一個方法是突出“認知運算”基礎設施中的增值層，因為它們能夠成為 “智慧城市”的基礎設施。
 |
| www.texasbiometric.com |
智慧層在眾包討論中往往會被忽視掉。實際上，它們能夠通過社交、移動、物聯網工具收集到社區的集體智慧。正如之前所指出的那樣，在城市規劃中，有遠見的人已經開始展望未來，屆時智慧城市將能夠利用感測器資料提升城市滿意度、宜居性、可持續性和環境，從而吸引更多的市民生活、娛樂，或是來此度假。
源自於智慧手機的眾包是創建智慧城市的關鍵工具。我在2014年年初曾經公佈了一份研究報告，內容是歐洲社會科學家利用行動電話資料，繪製出不同城市日常人口密度週期。研究人員使用這些資料，根據人員密度和變化情況對城市進行了分類。這一研究表明，行動電話使用密度能夠清楚地顯示城區人口密度結構，在一天當中是如何隨著人們的出行、購物、娛樂等行為方式變化的。
對於更具智慧的城市結構，必須要有開放的資料，以及一支由能夠為城市所有相關部門建言獻策的策略分析師組成的隊伍。此外，如今還正在出現新型的市區資料科學家。他們的工作是通過Big Data分析工具為規劃、監管和促進智慧城市的政府部門和機構提供幫助。
毫無疑問，城市自己不會變得更加智慧。城市生活中的每一層相關人員，都必須不斷地努力。資料驅動分析必須要是整個社會都能夠享有的開放資源。
沒有留言:
張貼留言