第四部分智慧城市发展首要是建设城市运行体征大数据可视化平台

智慧城市发展首要是建设城市运行体征大数据可视化平台Bi IlliO'O'B r>1 n li “ 门、大数据的基本概念下面这张图大家一定很熟悉，它是今年初央视展示的百度春节迁徙图。

大数据是 什么？几张图告诉你，玩大数据离不开用技术手段进行存储和分析， 否则，更本 谈不上应用。

封面那张图说明，基于大数据的智慧经济时代已经来临，让我们顺着一张张图， 穿越本期主题：智慧城市运行体征大数据可视化平台建设将如同巅峰上的明珠, 须集合全行业的力量才能摘取。

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智慧经济的核心就是：一切围绕大数据开展业务!科孔，L-t*JW一 1n 启硒s,j 「IbML 氐如j=!:护口 i set 1—.iI 听枷TiTE£T*w|」《曲険rzVariety塞球在2^10攀狂盘ZB 时代.1回计堺…空帧期逐1G 舁0的賊«1鷺飜勰叱Er基于大数据的智慧经济时代已经开始,除了零售业之外，咨询服务领域利用大数■ m D tntolliaent EconomyBilliorotUHiMe BuKlrwUHtAMillionso<*Fr*Hundreds o'! Million ofUy Clio■•rrens of Thousandset *PP<of 2Mt.用户散据分析■用八n 为分析、推洋矽、ft 据悄理平台1DMP].广 吿報踪和优化、内容汁对性投族、产ft 分析、稱痔式传社交M 谱关 厳分析*偸和部近眾蹋…a 第箭骷孟联性你析、产朋推朕甬斶n 晞…制腫«于'窘门行加用的对场幵gfj,严帛侧瓠 容户满恳魔爵折、流兴那洲‘ 金融ift nuj 勿s 测别i!®」・井析f ；挾雋…凶附们息丹液、阴观经济应蚂分折和陋冏，E 卜:込們會昕、公典安仝髒 軸旳^折■域皿箱础设龜实时监对押仃析…疇因组学雷序分授%¥和健班商箱析.矢疗电产融Lk 們案倉析… 怦能电M 勺F 析应川・口讪企业k 数撫常斷…产晶需求你析、产品战筒诊斷与期測、供应a 分W 与优化、工业物联网 分析… 客丿」分析、诂除分析、負令分析.网空分勺优化、安全即能…殳施硕处分析勺预熱交通?2全水忙.:斯洛胃肛逍肾■睪歸碑斗俞筍 三、城市运行体征监测是大数据的不竭之源 假如我们身处一个物联网建设也已完成的城市， 不竭来源在哪儿？如何利用大数据来进行预警？数据业务平台用来干什么？ 市运行体征是什么概念？地上、地下、地面的全面可视化将产生多少大数据? 视化意味着什么？那么，下面的图告诉你大数据的 城可请注意：城市运行体征数据可能每一秒都在变化， 这就迫使我们必须构建: 运营体征大数据中心。

城市智慧城市中国(smartcitychina )微信公众平台分析师海峰认为，城市运行体 征大数据中心要配备必要的可视化工具，以实现数据的可视化管理。

比如，通 过对城市进行三维建模，能够实时掌控城市的能耗热点，及时调度电网的供电, 并通过对用电热点地区具体到楼、楼层、单元的耗能情况进行实时、长时间的 统计分析，对其节能降耗给出具有实质意义的建议。

从上述例子来看，城市运行体征大数据中心是在云计算、大数据、物联网三大 技术支撑之上实现的，物联网是必不可少的前端数据采集工具。

那些兼具云平 台建设、大数据分析工具、物联网采集设备供应这三大能力的公司，最有可能 成为顶尖的智慧城市运营商。

■供水管道监测采集系统 ■防汛排水监测采集系统 •路灯照明监测采集系统•隧道机电监控采集系统 ■道路边坡监测系统Em T；小IfflM 囲 IO-KH」JL 1*=~»qiLi ^dl■桥梁和道路超载监测系统■供气管道监测采集系统 ■严fri t l5P|r _ [ipr » ~▼ A 嗎前丽 5f rHp 吗A _______»«■道路视频监测系统 ■下氷道监测系统•桥粱健康监测采集系统Imi I 应用JB‘new<^区・烷B WKCa«3l5ise«nfOJsaM ttWM支撑gft采用统一*與、丄应用层是黒用预测推V,统计分析.辅助决％、樓拟仿X. flsa '智能处理与控制.中柯件等技术，对«联徐合加工利用. 蓋SJB数据fc合.»据管理.数据存S计支據政府、企业》公众的不同的应用m «fi Bl *r：■■■* ■1 •知s«利用期频识别.餐感e.卫£定位、视频采集设«等・对目#対*进行实时感知，旌成鶴ft信息1 nWQO^Ii tfesa Ipiiaggttiai 頁题丽］匡正&可”:喰丁弓葺口俪t迥也m TI四、城市需要对大数据进行可视化呈现城市为什么需要对大数据进行可视化呈现？原因在于：决策者要求必须做到“看得见、看得清、看得懂”。

最为关键的要求是：看得懂。

看不懂的大数据无法创造价值。

看看下面的图：如果出现突发事件，只是看到视频是不够的!城市运行体征监测必须把各类信息实现可视化呈现，没有大数据可视化呈现, 大数据应用就会成为一句空话。

智慧城市中大数据无处不在，因此，必须把智慧城市运行体征大数据可视化平台建设列为首要，其基本功能是把城市运行体征中的静态和动态数据经由数据中心处理之后，呈现给政府决策人、行业用户及公众，从而实现城市的智慧运营，大幅提升经济的运行效率，极大地改善民生。

智慧城市运行体征大数据可视化平台建设的过程就是不断完善技术和产品体系，实现智慧经济的过程，因此，说它是巅峰明珠一点也不过分。

全世界都在为这个目标而努力。

突发事件新特点:■集城市立体场*与视«分析于一体的智能«知与监控系统■ ___________________________________________尸;>3亠,时间上的多频次、空间上的多区域 视频监控传《S 协同视频分析4:WI单体突友•件引赴群体•件-突发事件国k/P /倍邀；-：rricjrrclt/crilricif V.帆_八 ” • /-*•.・. IJr :,，I X JJf 臨 微信号:smart city china1 a 应宀r 厂/ *严:蛙二2^■ V"一■〜'S全方位数据管理：实現地上地下全方住海童三维模型敛据的 夏更和褂理，实现連续实时平滑呃 T 实心必呻皆特色■设目« 实S M m »可椅t t 性发*促进垃方产业L科学决*水平 •ft 升R腐管《快速反应鏡亠sIKS* 件安全甲■有序 保・«市运行qIri ciM Internet: S維 P 实口口口口口 □360曲美 翹1内容颤易懂的1M・哒駆■厂itAS?翻记忆. 学习ack信息可视化设计流程一=7-7.■、数据视用形式变换in ci可a 化结构曲信篡:药ricjrtdbzct沪电＞二£0 yvv:吟• Z；■ ar利学r)”计算或采集的数据图形图像化厂数据r)fj视化在非空间数据领域的应用5视化丄信息)I耶视化感知和处理非数值型信息可视化知识r)卜构和字静弭啊燐希可视化上■ ■■ ' ■” J 卜'--d rT 、「一甲， -—夕越i 豪Xww 泪丹产:h 1( r ；l五、城市运行体征大数据中心建设在智慧城市运行体征大数据可视化平台建设时，必须构建一个城市运营体征大数 据中心，利用人工智能、机器智能、商业智能的技术、产品和工具，对肉眼无法行呈现。

决策人看懂了，才能理解，最终做出决策。

值得关注的是：大数据的采集、存储、传输、 造智慧经济的过程，需要全行业的密切配合， 独善其身，尤其是在工具领域蕴含巨大的商机，但是，看看那密密麻麻的外国 品牌名字，就知道国内显然处于落后状态。

大数据说起来容易，做起来，挺吓人。

数据量从 PB 到EB 、再到ZB ，看看需要ST解读的大数据进行分析，并藉由3D 技术、仿真技术、多屏互动技术实现的屏进分析、显示呈现这个过程就是打 任何割裂前后端的业务都不可能多大的存储空间吧?云存储可是大赢家，不管你数据有用或没有用!如果玩不起，现在退出这个市场还来得及，免得劳而无获。

表现 技术虚拟3D仿真体互人的智能Inid iin a多媒①现实场At与虚拟模型的透明融合②全息感知（S见）和认知（理解）周9的世界IBKISJmn观皿瞬体的—tms用SMfc地上.地表.地下；空中全空间H三维建横功能hr —切3体数据建模及可视化功能盲号：」flurrcir/chiriciI H »i乂■•亠■ *.' ・.** W •沖二;;：-:・汀4. . ••.1 inaSdS质ft汇集 标化z转《分析/ 利用存储□数据采集与共二碗^\H.cirrcir/chmG1S«本 功US设**询»频监控虫用定位监S1消防皿念is與* 分«Fr«t3E後T 其他列4=^'—1/致««XZB testing(£plit testing, bucket testing) A/B 测试 • Association rule learning 关联式規则 • Classification 分类法• Cluster analysis 命:来分析 • Crowdsourcing 众包• Data fusion and data integration 数融舍&数据集成 • Data mining 效据挖俱 • Ensemble leaning 集成学习 • Genetic algorithm 適初9法 • Machine learning• Natural language processing (NLP)自然港暮处理 • Neural networks #经网络 • Network analysis 网络分析 •__CtolmkattacLMlfclt . _• Pattern recognition 模式识别 • Predictive modeling 顾测筷电 • Regression 回归分析 • Sentiment andlysi&• Signal processing 值号处理 • Spatial analysis 空间分析 • Supervised te^rnirg 监督学习 • Simulation 仿真• Time series analysis 时序分析•Urisupervisedlean /：?潮&督学习g 「W 厂」「『□A 耳umitm冥sterna■aits ■NoSql ■ HadOOPHadoop :非结构化或批量简 单;肉、耳顼时处理、姻挖 堀MPP 帼库:关Rtt 分析，即席分析 NoSql :结构化酣E 结构化存 储舷时Bi®流处理：实时数据处理过込 砂匹配討刃畐号一「（XjHai/chi 「匚I•Visualization 可视化一全面保■大ing»代的安全•2•Mb 冋•（！«•_〜L二.-ftfllMk•CMlfcg•t^« 金•t t鼻绻h尸•<«ft«金<FW•IPS»AV•v vtis•灼M*•n w>«•阳•♦frN•N »tK«・*■■常• »川尺«，«*■*•“AU「川i5l 口iy 匸hi「rjVertical Apps ao* I ■■Log Data Apps "TT*Enn ••jwxrAd/Medta Apps■JimoaarwDau As A ServiceBusinessIntelligenceORACL J C Hvwlon25^ —二SwB* mmMMMT ButteM M4*AM^^CDCWQS OSED■ i・ITAuMnornr am.J jf Oo<xP卉Anal/tics andVisuilmtion.：｝♦・ b I • • ■ QBM MM[^mUMlMTI..Ann5sas bgQ<wnopr<^o—fev. HHt ------------------------------------------------- \AratyticsInfrastructure 上ai£n nVvVWIWIVctoudPTj■ Wf-tM* hefMit 严…Q j. ■/OpttnborutInfrastructureCKWW lOgen^htfHAOAPTHMaiurI nfnstruccure AsA Servk*■ 一\■I ■ I J ■GoogiB BQOuBrvTechnologtcs&gRfese.OaubasesORACLEKQRKS 制SnusEinvriyT •MWi rzm— iteVUBMf ■ <M H ■匕二=；進R 一-； 厂亠MJ ::H-二t M inuo-* =/ < HTT OratOD ： I Mnamct/IiV^nloju ； • »n II ——I h •uww* 啤Jg II JTtai" wutvM I Il ■ y tfAcmu ； taZcm II CM T ・•：■■■■、■mg Gg«3a/: Cd 祥________ •rwiUy ： >CTUMM • L mm ” ■■ tAvte - > 7：r7TTrTr* :(■ ■ Kt,—； t WKYTWOB i| ^«C»<U>C< » I r-riMfUWW^ l| ■ * ■ pn”《_ • V \上 ¥上!啊:■；；；；二；二；• ■ 5 S S•2— * * SiT?^;：S£e：:• y — ■； •fenoRMiuM : •二二： IAAD3；「:山 n»« >fr 益；;io,… , *•细方■八.jwv厂 AppMcmom —f • •■ ^UMmum•、 :gB「3 :•—eri&cS?S ： *ATURPl^^^Hf■ ■■■ - — —- - -*“f B«MV '( MHAOI: iflMi •:，umcrr" ____ .vi^i ； iMMto HHR!气::.:MMt/CKMttBQI \ iHB >BiirirTo«^* IW "WSMI ■■'>h >11A w■■丿厂■' Oat* Soun«« ~~ t .■■■、 .■■■ ■ « ( 0*4 I ? ，・f M K MM MO . •,noevru G<* ；、bAlMMM ： I "'*■?■■< ®»J ：Qg XJ ・A "I Sam；.--- 匕珅/■■・・■■■ ■■■■■■ “■■■■■、■■■■■；twwrt <(kmZM«yBtelltw•—w*- * U»*Mr, ? if R|f M"* V 5** I■■: ^c-^osciTHi tt ： -*22?U. ■:厂 " 卩”飞• n >MtaU> *> i0n ■■^P OU C ・hMCc£fUp*rE：MmAi • MWrA •-- ・=八亠=_詁崟会处用人类活动 *一逊込*_观理L 严器二如螂網一冷口iLSB 園證4Q•住・・ <・■>・■・•・•・■ nt« ««<«.... . — ■ f■■Illi ■■■ I ■■'»• BO* ・ »-*■ « ••• agra■ ■ ■ ■ ■ ■ f l ■ ■ ■M2M 电子辭悔议 磁制s 无统通inRFID 曲技术 传趣器（网） 执行H 金球定位 软件工S ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■■ ■ JS 拟化 裔业曾龍 S+W WPWfW Rffiittt IfiSS 中心再ift»fen WOA （面向网SOA （面向JB 务架构） ■LUMMUS■顾人技术■isSJttS ■生 msiHs ■:喪三号:沂ici 巾二彫uhimi ■ttiuns存储单位1 KB - 1024字节1 MB u 1024KB1 TB = 1024QB1 PB - 1024TB - 1.048,576 GB1 EB = 1024PB = 1,073.741,824 GB1 ZB - 1024EB-1,099,射報滋「住跟hin。