2014-智慧城市中的大数据
大数据技术在智慧城市中的应用
大数据技术在智慧城市中的应用在当今科技飞速发展的时代，智慧城市的概念逐渐深入人心。
智慧城市旨在利用先进的技术手段，实现城市的智能化管理和可持续发展，提升居民的生活质量和城市的运行效率。
而大数据技术作为其中的关键支撑，发挥着不可或缺的作用。
大数据技术是什么呢？简单来说，就是能够处理海量、多样、高速产生的数据，并从中提取有价值信息的一系列技术和方法。
在智慧城市中，大数据技术的应用可谓是无处不在。
交通领域是大数据技术大显身手的一个重要场景。
通过安装在道路上的传感器、摄像头等设备，我们可以实时收集大量的交通数据，包括车辆流量、车速、道路拥堵情况等。
这些数据被传输到数据中心进行分析处理，交通管理部门就能根据这些信息及时调整信号灯时间、优化道路规划，从而缓解交通拥堵。
比如，在早高峰时段，某条道路的车流量突然增大，大数据系统可以迅速监测到这一情况，并及时通知交警部门增加警力进行疏导，或者调整周边道路的信号灯时长，引导车辆分流。
此外，大数据还能为公众出行提供智能导航服务。
导航软件根据实时的交通数据，为用户规划出最优的出行路线，避开拥堵路段，节省出行时间。
在能源管理方面，大数据技术也发挥着重要作用。
城市中的能源消耗是一个巨大的数据量，包括电力、燃气、水等。
通过智能电表、智能水表等设备收集这些数据，进行分析，可以了解不同区域、不同时间段的能源消耗情况。
基于这些分析结果，能源供应部门能够更精准地进行能源调配，优化能源供应网络，提高能源利用效率。
例如，发现某个小区在夜间的用电量较低，就可以适当降低供电量，避免能源的浪费；而对于一些用电量较大的商业区，则可以提前做好供电保障措施，确保电力供应的稳定。
城市的环境治理同样离不开大数据技术。
空气质量监测站、水质监测设备等会不断产生大量的环境数据。
通过对这些数据的分析，可以及时发现环境污染问题的源头和趋势。
比如，如果某一区域的空气质量指标连续超标，大数据系统能够结合周边的工厂分布、交通流量等因素，快速锁定可能的污染源，为环保部门的执法和治理提供有力的依据。
大数据和数据分析在智慧城市建设中的应用
大数据和数据分析在智慧城市建设中的应用智慧城市是一个充满科技与创新的概念，它将大数据和数据分析作为核心技术，为城市的发展和管理提供了新的思路和方法。
大数据和数据分析在智慧城市建设中的应用，不仅可以提升城市的运营效率，还能改善居民的生活质量。
一、大数据在智慧城市建设中的应用大数据是指以海量、高速、多样化的数据为基础，通过数据分析和挖掘，发现隐藏在数据中的规律和价值。
在智慧城市建设中，大数据可以用于城市规划、交通管理、环境保护等方面。
首先，大数据可以帮助城市规划部门进行精细化的城市规划。
通过收集和分析城市居民的出行数据、消费数据等，可以了解人口分布、交通状况、商业热点等信息，从而为城市规划提供科学依据。
例如，通过分析居民的出行数据，可以确定公交线路的优化方案，减少拥堵和交通事故的发生。
其次，大数据可以用于智慧交通管理。
通过分析交通流量、车辆行驶轨迹等数据，可以实时监测交通状况，及时调整信号灯配时和交通路线，提高交通效率。
同时，大数据还可以帮助交通管理部门预测交通拥堵和事故发生的概率，提前采取措施，减少交通事故的发生。
另外，大数据还可以用于环境保护。
通过分析空气质量、噪音水平等数据，可以了解城市环境的状况，及时采取措施改善环境质量。
例如，通过分析空气质量数据，可以确定空气污染的主要来源，制定相应的治理措施，提高城市环境的质量。
二、数据分析在智慧城市建设中的应用数据分析是指通过对数据进行统计、建模和预测，得出有价值的信息和结论。
在智慧城市建设中，数据分析可以用于智能安防、智能能源管理等方面。
首先，数据分析可以用于智能安防。
通过分析监控视频、人员轨迹等数据，可以实时监测城市的安全状况，及时发现异常情况。
例如，通过分析监控视频，可以识别出可疑人员和行为，预警可能发生的安全事件，提高城市的安全防范能力。
其次，数据分析可以用于智能能源管理。
通过分析能源消费数据、天气数据等，可以预测能源需求和供应情况，合理调配能源资源。
大数据在智慧城市的作用
大数据在智慧城市的作用随着科技的不断进步和社会的迅速发展，智慧城市作为一种新兴的城市模式正逐渐受到关注。
智慧城市通过运用大数据技术，实现了信息的高效管理和智能化决策，为城市的可持续发展提供了重要支撑。
本文将探讨大数据在智慧城市中的作用。
一、大数据在智慧城市规划中的应用在智慧城市规划中，大数据扮演着重要角色。
通过对大量城市数据的收集和分析，决策者可以更准确地了解城市的发展潜力和问题所在。
大数据技术可以帮助城市规划师收集各种数据，包括人口分布、交通拥堵、环境质量等方面的信息。
通过分析这些数据，规划师可以制定出更科学、合理的城市发展方案，优化城市的资源配置，提高城市的品质和效益。
二、大数据在智慧交通中的应用交通拥堵是城市发展中面临的一大难题。
借助大数据技术，智慧城市可以实现对交通状况的实时监测和调度。
通过收集和分析交通数据，城市管理者可以了解道路状况、公交运行情况以及车流密度等信息，从而做出相应的交通调控措施。
例如，根据交通流量的分析结果，可以合理优化交通信号灯的配时，缓解交通拥堵状况，提高城市出行效率和方便性。
三、大数据在智慧环保中的应用环保是智慧城市建设中的重要方面。
大数据技术可以应用于环境监测和资源利用方面。
通过大数据的分析，可以实时监测和评估城市的空气质量、水质情况等环境指标。
同时，利用大数据技术，可以对能源、水资源等进行智能化管理和调度，提高能源利用效率，减少资源浪费，实现更加可持续的城市发展。
四、大数据在智慧安全中的应用智慧城市在安全方面的建设也离不开大数据技术的支持。
通过对海量数据的分析，可以发现和预警潜在的安全风险。
例如，通过对人口流动、消费行为等数据的实时监测与分析，可以迅速发现异常情况并采取相应的应对措施，从而提高城市的安全水平。
此外，大数据技术还可以应用于视频监控领域，通过智能视频分析技术，可以对视频监控画面进行实时分析，发现异常行为并及时报警，提高治安管理的效果。
五、大数据在智慧医疗中的应用在智慧城市的建设中，大数据对医疗领域也有着重要的作用。
大数据在智慧城市中的应用
大数据在智慧城市中的应用随着科技的快速发展，人们对智慧城市的构建和未来的人居生活方式有了更多的期待和想象。
智慧城市不仅能够提高城市的运行效率，提升居民的生活品质，还能够对于城市的可持续发展和安全性问题提供更多的保障。
而如今，大数据技术的应用使得智慧城市的建设更加繁荣，更加快速。
大数据在智慧城市中的应用是一项非常具有前景的新兴技术，它能够帮助城市管理者和居民更好地了解城市的运行情况，更为科学地规划和发展城市。
下面，我们一起来探讨大数据在智慧城市中的应用。
一、大数据在城市规划中的应用在城市规划中，大数据技术可以通过对城市各个方面的数据进行分析和应用，来提出更为科学的规划和建设方案。
比如，可以通过对不同时段内的人流和交通流量进行统计和分析，来指导城市道路的建设和交通规划。
同时，还可以通过对民生问题、文化活动以及城市发展方向的了解，为城市规划提供更为科学的数据支撑。
二、大数据在城市管理中的应用在城市管理中，大数据技术也可以提供非常有价值的数据支撑，为城市管理者提供更好的决策依据。
比如，通过对城市公共设施和基础设施使用情况的分析和预测，可以实现实时监测和预警，防范设施故障和交通拥堵问题的发生。
而通过对城市公共安全和交通问题的分析和预测，可以更好地规划城市警力和交通管控资源的分配。
三、大数据在城市企业中的应用在智慧城市的建设过程中，大数据技术也可以为企业提供非常有价值的数据支撑。
比如，大数据技术可以通过对市场数据和客户数据的分析和挖掘，为企业提供更为准确和切实的市场洞察和客户需求分析，为企业的发展提供良好的参考依据。
同时，大数据技术还可以对于生产和销售过程进行优化和升级，提高生产效率和产品质量，满足市场对于高品质、高效率的需求。
四、大数据在城市居民中的应用在智慧城市的建设过程中，大数据技术也可以为城市居民提供非常有价值的数据支撑。
比如，大数据技术可以通过对城市环境和气象变化的实时监测和评估，提供更为准确和切实的健康和养生建议，为居民的健康和生活提供更好的保障。
智慧城市建设中如何有效利用大数据
智慧城市建设中如何有效利用大数据在当今数字化时代，智慧城市建设已成为城市发展的重要趋势。
大数据作为核心驱动力之一，为城市的高效运行、可持续发展和居民生活质量的提升提供了强大的支撑。
然而，要在智慧城市建设中充分发挥大数据的价值，并非易事。
这需要我们深入理解大数据的特点，解决数据管理、分析和应用等方面的挑战，以实现数据的有效利用。
大数据在智慧城市建设中的作用可谓多方面。
它可以帮助城市管理者更准确地了解城市的运行状况，例如交通流量、能源消耗、环境质量等。
通过对这些数据的实时监测和分析，能够及时发现问题并采取针对性的措施，从而提高城市的管理效率和服务质量。
比如在交通领域，大数据可以通过智能交通系统收集车辆行驶数据、道路拥堵情况等信息。
这些数据经过分析后，可以用于优化交通信号灯设置、规划新的道路路线，甚至为居民提供实时的最佳出行方案，减少交通拥堵和出行时间。
在能源管理方面，大数据能够监测建筑物的能源消耗模式，帮助确定能源浪费的环节，进而制定节能策略，降低能源成本，实现城市的可持续发展。
然而，要实现大数据在智慧城市建设中的有效利用，首先需要解决数据采集的问题。
数据来源广泛且多样，包括传感器、智能设备、社交媒体、政府部门等。
如何确保这些数据的准确性、完整性和及时性，是一个关键挑战。
为了保证数据质量，我们需要建立完善的数据采集机制和标准。
对于传感器和智能设备采集的数据，要定期进行校准和维护，确保其准确性。
对于来自不同渠道的数据，需要进行有效的整合和清洗，去除重复和错误的数据。
同时，数据的安全性和隐私保护也是至关重要的。
在采集和使用大数据的过程中，必须遵循严格的法律法规，确保居民的个人信息不被泄露。
数据存储是另一个需要关注的问题。
随着数据量的不断增长，传统的存储方式可能无法满足需求。
这就需要采用先进的云计算和分布式存储技术，不仅能够提供大容量的存储空间，还能保证数据的高可用性和可靠性。
在数据分析方面，我们需要具备强大的分析能力和工具。
智慧城市建设中的大数据分析方法介绍
智慧城市建设中的大数据分析方法介绍智慧城市建设是近年来全球范围内的一个热门话题，随着信息技术的不断进步和应用，大数据分析在智慧城市建设中起着至关重要的作用。
大数据分析能够从大规模的数据中提取有价值的信息，为城市决策、管理和规划提供科学依据。
本文将介绍智慧城市建设中常用的大数据分析方法。
1.数据采集与清洗数据采集是大数据分析的第一步，它涉及到从各种传感器、监测设备和人工采集的数据源中收集数据。
在智慧城市建设中，数据源包括气象数据、交通数据、能源数据、人口数据等。
这些数据往往具有不同的格式和结构，需要进行数据清洗和标准化以便后续分析使用。
2.数据存储与管理大数据分析需要处理海量的数据，因此存储和管理数据至关重要。
在智慧城市建设中，通常使用分布式数据存储和管理系统，如Hadoop、NoSQL等。
这些系统能够提供高性能的数据存储和查询能力，以满足大数据分析的需求。
3.数据挖掘数据挖掘是从大数据中发现潜在模式和知识的过程。
在智慧城市建设中，数据挖掘可帮助识别城市中的潜在问题和机会。
常用的数据挖掘技术包括聚类分析、关联规则挖掘、分类和预测等。
通过这些技术，可以发现交通拥堵的原因、预测能源需求、优化城市规划等。
4.时空数据分析时空数据分析是智慧城市建设中的重要组成部分。
城市中的数据具有时空特性，如交通流量随时间的变化、气象数据随地理位置的变化等。
时空数据分析方法可以帮助理解城市中的时空模式与关系，为城市管理者提供更精确的决策依据。
5.可视化与交互可视化和交互是将分析结果以可视化的方式呈现给决策者和公众的重要手段。
通过可视化和交互，决策者可以直观地了解城市的状况和趋势，从而做出相应的决策。
常用的可视化工具包括地图、图表和动态模拟等。
6.预测建模预测建模是利用历史数据和统计方法来预测未来趋势和模式的过程。
在智慧城市建设中，预测建模可以用来预测人口增长、交通拥堵、能源需求等。
常用的预测建模方法包括回归分析、时间序列分析、人工神经网络等。
智慧城市中大数据技术的应用探索
智慧城市中大数据技术的应用探索1. 引言1.1 智慧城市背景智慧城市是指利用先进的信息通信技术和大数据技术，以及智能感知、互联网、云计算等技术手段，实现城市基础设施、公共服务、管理决策等方面的智能化、数字化、高效化的城市形态。
随着城市化进程的加速，城市人口快速增长、资源消耗日益加剧、能源环境问题日益凸显，传统城市管理方式已无法满足城市发展的需求，因此智慧城市的概念应运而生。
智慧城市的建设不仅仅是单一技术的运用，而是多种技术的集成运用，大数据技术作为其中至关重要的一环，对智慧城市的发展起着关键性作用。
通过挖掘、分析城市中大量的数据，可以为城市决策提供科学参考，提高城市的运行效率和服务水平，解决城市管理中的种种瓶颈问题。
大数据技术的广泛应用，使得城市管理者可以更加精准、高效地解决城市管理中的各种问题，推动城市朝着智慧化、可持续化的方向发展。
智慧城市不仅可以提升居民生活品质，也可以促进经济的发展，实现城市的可持续发展目标。
1.2 大数据技术概述大数据技术是指通过对海量数据进行采集、存储、处理和分析，从中挖掘出有意义的信息和知识的一种技术。
随着物联网、移动互联网、云计算等新兴技术的快速发展，人们对数据的需求呈现出爆炸式增长的态势，这也催生了大数据技术的兴起。
大数据技术具有三个特点：大量性、高速性和多样性。
大数据通常以TB（千兆字节）、PB（百万兆字节）甚至EB（百亿兆字节）为单位来描述，这种数据量远远超出了传统数据库管理系统的处理能力。
大数据处理的速度也要求能够在短时间内对海量数据进行处理和分析，以实现实时或准实时的应用需求。
大数据呈现出多样性的特点，包括结构化数据、半结构化数据和非结构化数据，这也使得数据的存储、处理和分析变得更加复杂和多样化。
大数据技术在智慧城市建设中具有重要的应用前景。
通过对各种数据的采集和分析，智慧城市可以更好地了解城市运行的状态和规律，为城市管理和公共服务提供有效的支持。
大数据技术在智慧城市中的应用将是未来城市发展的重要方向之一。
大数据技术在智慧城市建设中的应用案例
大数据技术在智慧城市建设中的应用案例在智慧城市的建设中，大数据技术发挥着越来越重要的作用。
大数据能够对城市的各类信息进行快速分析，挖掘城市的潜在资源，优化城市的资源配置，提高城市的运行效率和服务水平。
以下是几个大数据技术在智慧城市建设中的应用案例。
一、大数据在城市交通中的应用城市交通是大城市管理的一项重要任务。
基于大数据技术的交通管理系统，能够快速准确地获取城市的交通状况，并针对性地解决问题。
例如，北京市交通委员会的“智慧交通”项目，通过大数据分析道路运行状况、交通事故、车辆拥堵等信息，来准确预测城市的交通状态和拥堵状况，从而优化交通流程，缓解城市拥堵。
二、大数据在城市公共安全中的应用城市公共安全是每个城市管理者必须关注的问题。
基于大数据技术的公共安全管理系统，能够快速、准确地获取城市内的安全隐患，并及时解决问题。
例如，上海智慧警务平台利用大数据技术，从多视角、多维度实时获取城市的安全信息，通过分析渠道、治安秩序、案件数、社情民意等方面的数据，能够快速响应紧急事件，提高城市的安全防范水平。
三、大数据在城市环境中的应用城市环境是城市品质的重要体现。
基于大数据技术的环境管理系统，能够实时监测城市环境状况，并及时解决城市环境问题。
例如，北京市环保部门的“智慧环保”项目，通过人工智能技术分析空气、水质等环境数据，预测环境状况和污染程度，并针对性地开展环境治理工作，从而减少环境污染，提升城市环境质量。
四、大数据在城市服务中的应用城市服务是城市管理者提升城市品质的重要途径。
基于大数据技术的城市服务系统，能够为城市居民提供更加便捷、高效的服务。
例如，深圳市“一键通掌上生活”的APP，是基于大数据技术开发的服务平台，通过收集和分析城市数据，提供丰富的生活服务，如违章查询、报修服务、公交刷卡、水电缴费等，提高居民的生活质量和城市的服务水平。
综上所述，大数据技术在智慧城市建设中发挥着不可替代的重要作用，可以帮助城市管理者更好地发掘城市资源，优化城市的配置，提高城市的运行效率和服务水平。
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第３９卷第６期２０１４年６月武汉大学学报·信息科学版Ｇｅｏｍａｔｉｃｓ ａｎｄ Ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ Ｓｃｉｅｎｃｅ ｏｆ Ｗｕｈａｎ ＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙＶｏｌ．３９Ｎｏ．６Ｊｕｎｅ ２０１４收稿日期：２０１４－０１－２５项目来源：国家重点基础研究发展规划（９７３计划）资助项目（２０１０ＣＢ７３１８０１）；国家自然科学基金资助项目（６１１７２１７４）；数字海洋科学技术重点实验室开放基金资助项目（ＫＬＤＯ２０１３０７）；国家重大科学仪器设备开发专项资助项目（２０１２ＹＱ１６０１８５０５）；国家科技支撑计划资助项目（２０１３ＢＡＨ４２Ｆ０３）；教育部新世纪优秀人才计划资助项目（ＮＣＥＴ－１２－０４２６）。
第一作者：李德仁，教授，博士生导师，中国科学院院士，中国工程院院士，国际欧亚科学院院士。
现从事以遥感、全球卫星定位系统和地理信息系统为代表的空间信息科学与技术的科研与教学工作，推进数字城市与数字中国、智慧城市与智慧中国的研究及相关建设。
Ｅ－ｍａｉｌ：ｄｒｌｉ＠ｗｈｕ．ｅｄｕ．ｃｎ通讯作者：姚远，博士生。
Ｅ－ｍａｉｌ：ｗｈｙａｏｙｕａｎ＠１６３．ｃｏｍＤＯＩ：１０．１３２０３／ｊ．ｗｈｕｇｉｓ２０１４０１３５文章编号：１６７１－８８６０（２０１４）０６－０６３１－１０智慧城市中的大数据李德仁１，２ 姚 远１ 邵振峰２１ 武汉大学遥感信息工程学院，湖北武汉，４３００７９２ 武汉大学测绘遥感信息工程国家重点实验室，湖北武汉，４３００７９摘 要：探讨了智慧城市的概念，总结了其发展历程，剖析了中国建设智慧城市的动力和目标，阐述了智慧城市的支撑技术，并提出了智慧城市的基础架构，即在数字城市的基础上有机地融合物联网和云计算技术，以实现对现实城市中人和物的自动控制和智能服务。
针对无所不在的传感器网对智慧城市的大数据进行了分析，面对智慧城市中大数据将带来的诸多问题和挑战，提出了应对大数据的策略和思路，重点论述了云计算与数据挖掘，并给出了云平台的基础框架，提出了建立智慧城市运营中心的建议，最后展望了智慧城市未来美好的前景。
关键词：智慧城市；大数据；数字城市；物联网；云计算；数据挖掘；智能服务中图法分类号：Ｐ２０８ 文献标志码：Ａ１ 智慧城市的概念１．１ 智慧城市的概念与内涵数字城市存在于网络空间（ｃｙｂｅｒ ｓｐａｃｅ）中，虚拟的数字城市与现实的物理城市相互映射，是现实生活的物理城市在网络世界中的一个数字再现［１］。
智慧城市则是建立在数字城市的基础框架上，通过无所不在的传感网将它与现实城市关联起来，将海量数据存储、计算、分析和决策交由云计算平台处理，并按照分析决策结果对各种设施进行自动化的控制［２］。
在智慧城市阶段，数字城市与物理城市可以通过物联网进行有机的融合，形成虚实一体化的空间（ｃｙｂｅｒ ｐｈｙｓｉｃａｌ ｓｐａｃｅ）。
在这个空间内，将自动和实时地感知现实世界中人和物的各种状态和变化，由云计算中心处理其中海量和复杂的计算与控制，为人类生存繁衍、经济发展、社会交往等提供各种智能化的服务，从而建立一个低碳、绿色和可持续发展的城市。
用易于理解的简单公式表达，可以这样认为：智慧城市＝数字城市＋物联网＋云计算。
１．２ 智慧城市的发展历程智慧城市的发展历程按照信息化、数字化、智能化的程度主要分为三个阶段：信息化城市阶段、数字城市阶段和智慧城市阶段。
其中可以代表每个阶段的标志性事件如下：１）１９９３年９月，美国启动“信息高速公路”计划；１９９５年，中国推动全国信息化的“八金”工程，标志着城市信息化建设开始起步。
２）１９９８年，美国副总统戈尔提出“数字地球”概念［３］，“数字化舒适社区建设”标志着城市信息化开始步入数字城市建设新阶段。
我国已有３００多个城市初步建成数字城市基础框架，国家测绘地理信息局发布在互联网上的“天地图”成了数字中国和数字城市的载体，已有数亿网民使用。
３）２００６年，物联网、云计算等新一代信息技术正式推出形成对城市信息系统的综合集成与整合应用；２００８年，国际商业机器公司（ｉｎｔｅｒｎａｔｉｏｎ－ａｌ ｂｕｓｉｎｅｓｓ ｍａｃｈｉｎｅｓ ｃｏｒｐｏｒａｔｉｏｎ，ＩＢＭ）提出智慧城市的新理念；２００９年，ＩＢＭ首席执行官彭明盛武汉大学学报·信息科学版２０１４年６月向美国总统奥巴马提出要推进智慧基础设施的建设，旨在打破金融危机，对社会经济发展带来新的动力，标志着城市开始由数字化迈向智慧化建设的新阶段。
智慧城市的发展与早期的信息基础设施以及数字城市的建设一脉相承，但智慧城市阶段更注重信息资源的整合、共享、集成和服务，更强调城市管理方面的统筹与协调，时效性要求也更高，是信息化城市和数字城市建设进入实时互动智能服务的更高级阶段，同时也是工业化和信息化的高度集成。
１．３ 中国智慧城市建设的目标与动力中国智慧城市建设的目标就是要推进城市向着低炭、绿色、和谐和可持续发展的方向发展。
中国的城镇化和工业化相对于发达国家还有一定差距，但在信息化上基本与之同步；而西方国家的城镇化和工业化已经趋于成熟与稳定，在推进智慧城市的过程中，其实际需求、动力以及资本的支撑也没有中国这样巨大而迫切。
中国当前正处于城镇化、农业现代化、工业化、信息化同时推进的大好时机，四化一同建设有利于相互促进更加高效的协调发展，智慧城市建设从国家部委到地方政府，再到相关行业和企业都非常活跃，并逐步从探索、设计迈入建设阶段。
２ 智慧城市的总体架构及支撑技术城市为人类提供生产繁衍、经济发展、社会交往和文化享受这四大类职能，而智慧城市将在这四个方面为人类提供各种智能化的应用和服务，从而使得人与社会、人与自然更加协调的发展。
智慧城市能够为人类生存繁衍、经济发展、社会交往和文化享受这四大类职能提供的智慧应用如表１所示。
表１ 城市职能及智慧城市的应用Ｔａｂ．１ Ｕｒｂａｎ Ｆｕｎｃｔｉｏｎｓ ａｎｄ Ｓｍａｒｔ Ｃｉｔｙ Ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎｓ城市职能智慧城市应用生存繁衍智慧安防、智慧环保、智慧能源、智慧城管、智慧养老、智慧医疗、智慧社区、智慧家居等经济发展智慧制造、智慧工业、智慧物流、智慧国土规划等社会交往智慧交通、智慧购物、智慧社会综合管理等文化享受智慧教育、智慧旅游、智慧户外流媒体等 智慧城市依托数字城市技术将城市中的人和物按照地理位置进行组织，通过物联网获取并传输数据和信息，将海量实时运算交由云计算进行处理，并将结果反馈到控制系统通过物联网进行智能化和自动化控制，最终让城市达到智慧的状态。
智慧城市的总体架构主要由获取数据的感知层对信息进行传输交互的网络层，提供海量数据存储、实时分析和处理的服务层，以及面向最终用户的应用层组成，如图１所示。
以下就支撑智慧城市的数字城市、物联网和云计算这三大类支撑技术分别进行介绍。
２．１ 数字城市技术数字城市是一个无缝的覆盖整个城市的信息模型，把分散在城市各处的各类信息按城市的地理坐标组织起来，既能体现出城市中各种信息（自然、人文、社会等）的内在的有机联系，又便于按地理坐标进行检索和利用［４］。
将基础地理数据、正射影像数据、街景影像数据、全景影像数据、三维模型数据、专题数据等各类数据按照地理位置在数字城市里进行整合，通过面向服务的架构，把各类空间和属性数据通过网络服务发布并提供给用户［５］。
各类用户通过网络注册共享自己的信息，并以服务的形式在数字城市地理空间框架平台上进行发布，政府、行业和公众等各类用户都通过网络方便地获取交通、旅游、医疗、教育、应急等相关服务［６］。
２．２ 物联网技术通过射频识别、红外感应器、全球定位系统、激光扫描器等信息传感设备，按约定的协议把任何物品与互联网连接起来进行信息交换和通讯，以实现智能化识别、定位、跟踪、监控和管理的一种网络。
具体地说，就是把感应器嵌入和装备到电网、铁路、桥梁、隧道、公路、建筑、供水系统、大坝、油气管道等各种物体中，并且被普遍连接，形成物联网。
物联网实现了人与人、人与机器、机器与机器的互联互通［７］。
世界无线研究论坛曾预测，未来世界是无所不在的物联网世界，到２０１７年，将有７万亿传感器为地球上的７０亿人口提供服务［８］。
这些传感器通过各类有线和无线网络为用户提供固定、游牧和移动式无所不在的应用和服务。
２．３ 云计算技术云计算是一种基于互联网的大众参与的计算模式，其计算资源（包括计算能力、存储能力、交互能力等）是动态、可伸缩、被虚拟化的，而且以服务的方式提供。
云计算是一种基于互联网模式的计算，是分布式计算和网格计算的进一步延伸和发展［９］。
云计算支撑信息服务社会化、集约化和专业化的云计算中心通过软件的重用和柔性重组进行服务流程的优化与重构，提高利用率。
云计算２３６ 第３９卷第６期李德仁等：智慧城市中的大数据图１ 智慧城市的总体架构Ｆｉｇ．１ Ａｒｃｈｉｔｅｃｔｕｒｅ ｏｆ Ｓｍａｒｔ Ｃｉｔｙ促进了软件之间的资源聚合、信息共享和协同工作，形成面向服务的计算。
云计算能够快速处理全球的海量数据，并同时向上千万的用户提供服务［１０］。
３ 智慧城市中的大数据２００８年９月，Ｎａｔｕｒｅ出版《Ｂｉｇ Ｄａｔａ》专刊［１１］，２０１１年２月，Ｓｃｉｅｎｃｅ出版《Ｄｅａｌｉｎｇ ｗｉｔｈＤａｔａ》专刊［１２］，指出大数据时代已到来；２０１２年３月，美国奥巴马政府宣布正式发布了“大数据研究和发展倡议”，并正式启动了该计划，认为大数据是未来世界的“石油”，该计划的意义堪比２０世纪的信息高速公路计划。
从科学界到政界，都逐渐意识到大数据将是挖掘信息和知识的一个宝藏。
而随着智慧城市的逐步建设和应用，人类将和各类传感器一同产生越来越多的数据，数据矿藏越来越大，数据量级将从现在的ＧＢ（ＧｉｇａＢｙｔｅ）和ＴＢ（ＴｅｒａＢｙｔｅ）级逐步增长到ＰＢ（ＰｅｔａＢｙｔｅ）级甚至ＥＢ（ＥｘａＢｙｔｅ）级。
若能透彻分析这些结构复杂、数量庞大的数据，以云端运算整合分析，便能快速地将之转化成有价值的信息，从中探索和挖掘自然和社会的变化规律，人们的生活及行为，社会的潮流、思维和舆论趋向，推断市场对产品、服务甚至政策等各方面的反应。
利用大规模有效数据分析预测建模、可视化和发现新规律的时代就要到来。
３．１ 高速增长的大数据智慧城市通过无所不在的物联网将现实城市与数字城市连在一起。
全球每日产生超乎想象、数据量不断扩张的大数据。
人们每分每秒以极速在网络上交换思想、数据和信息。
１ｍｉｎ内，Ｇｏｏｇｌｅ就有２００万次的搜索查询，Ｆａｃｅｂｏｏｋ有６８万条贴文，逾２亿个电子邮件被发送；百度每天要处理６０亿次搜索请求，新增１０ＴＢ，处理超过１００ＰＢ的数据，产生一个ＴＢ的日志。
目前，互联网网页总数近１万亿，数据总量接近１ ０００ＰＢ。
腾讯ＱＱ月活跃用户超过８亿，微信用户超过５亿，在线人际关系链超过１ ０００亿，经压缩后的数据总存储量达１００ＰＢ，每天１千亿次服务调用，日新增２００ＴＢ以上的数据。