大数据在智慧城市的应用
大数据在智慧城市的应用
大数据是智慧城市各个领域都能够实现“智慧化”的关键性支撑技术，智慧城市的建设离不开大数据。建设智慧城市，是城市发展的新范式和新战略。大数据将遍布智慧城市的方方面面，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，直到城市的运营和管理方式，都将在大数据支撑下走向“智慧化”，大数据成为智慧城市的智慧引擎。
欧盟利用大数据实现智慧城市的做法给我们很多启示。
欧盟对智慧城市的评价分为六个方面：智慧经济、智慧治理、智慧生活、智慧人民、智慧环境、智慧移动性。也就是说智慧城市要促进经济的发展，要改进和帮助更多大众的参与，让老百姓享受智慧的生活，人民得到更好的服务，居住环境更加优化。智慧城市的应用很广泛，我们都知道有物流、交通、电网、工业、农业、建筑、环境、医疗等方面。现在我要讲的是，智慧城市本身会催生大数据，我们可以看到一个企业会涉及到很多环境，管理环境，开放环境，知识环境、服务环境，过去这些环境的关联度不够，那么现在通过数据库使得这些环境能够联合起来，使得企业的效率提高40%-60%，根据赛门铁克的一份最新调研报告，今天全世界所有企业的信息存储总量已达2.2ZB，企业平均10PB，大企业更大点，小企业小点。一般企业都会建立数据库，必须进行数据的集资和数据的挖掘，企业的数据在企业内部已经占有很重要的位置。
(1)智慧经济
首先大数据在商业上怎么能很好运用，它会分析用户的购物行为，什么商品搭配在一起会卖得更好，还有很多公司通过分析找到最佳客户，淘宝数据魔方则是淘宝平台上的大数据应用方案。那么商家可以了解淘宝平台上的行业宏观情况、自己品牌的市场状况、消费者行为情况等，并可以据此作出经营决策。
美国有个投资公司分析了全球3.4亿微博账户留言，判断民众情绪，人们高兴的时候会买股票，而焦虑的时候会抛售股票，依此决定公司股票的买入或卖出，该公司今年第一季度获得7%的收益率。
阿里公司根据在淘宝网上中小企业的交易状况筛选出财务健康和诚信的企业，从而无需担保来放贷，目前已放贷300多亿元，坏帐率仅0.3％，大大低于商业银行。
企业通过信息收集很好的掌握企业的运营状况，分析居民与财务有关的记录包括贷款申请、租赁、房地产、购买零售商品、纳税申报、水电费缴付、有线电视缴费、电话缴费、报纸与杂志订阅、机动车档案等，能够得出消费者的个人信用评分，从而推断客户支付意向与支付能力，发现潜在的欺诈。
IBM日本公司建立了一个经济指标预测系统，从互联网新闻中搜索影响制造业的480项经济数据，计算出采购经理人指数PMI预测值。
印第安纳大学学者利用Google提供的心情分析工具，对270万用户在2008年3～12月所张贴的970万条留言，挖掘出用户happiness、kindness、alertness、sureness、vitality 和calmness等六种心情，进而对道琼斯工业指数的变化进行预测，准确率达到87%。
利用大数据分析可实现对合理库存量的管理，华尔街对冲基金依据购物网站顾客评论分析企业产品销售状况，华尔街银行根据求职网站岗位数量推断就业率。
(2)智慧治理
美国纽约的警察分析交通拥堵与犯罪发生地点的关系，有效改进治安。美国纽约的交通部门从交通违规和事故的统计数据中发现规律，改进了道路设计。
利用短信、微博、微信和搜索引擎可以收集热点事件与舆情挖掘。
电信运营商拥有大量的手机数据，通过对手机数据的挖掘，不针对个人而是着眼于群体
行为，可从中分析：实时动态的流动人口的来源及分布情况；出行和实时交通客流信息及拥塞情况。利用手机用户身份和位置的检测可了解突发性事件的聚集情况。
MIT的Reality Mining项目，通过对10万多人手机的通话、短信和空间位置等信息进行处理，提取人们行为的时空规则性和重复性，进行流行病预警和犯罪预测。
(3)环境监测
对城市的河流进行采样，通过卫星发布，收集产量的数据，这个数据非常大，通过这个数据分析能够判别城市中有没有污染。
(4)智慧医疗
无论是药品的研发还是商业模式的开发运用数据分析都能够得到很好的分析，我们医院里有大量的病例，这里有大量的数据，传统的普通病例很难挖掘数据，现在变成电子化有利于更高数据挖掘，数据的挖掘有利于发现医疗知识，由于医疗资源的分配不均，因此远程医疗十分必要，另外，居家监护很重要，谷歌公司与美国疾病控制和预防中心等机构合作，依据网民搜索内容分析全球范围内流感等病疫传播状况，谷歌的判断与疾控中心的判断是一致的。
社交网络为许多慢性病患者提供了临床症状交流和诊治经验分享平台，医院借此可获得足够多的临床效果统计。个性化的医疗同样很重要，我们发现，同样的治疗对一些病人无效，75％癌症病人，70％的老年痴呆者、50％的关节炎病人、43％的糖尿病患者、40％的哮喘病患者，38％的抑郁症病人。因为人体对药品代谢方式的差异取决于个体特定的基因、酶和蛋白质组合，因此基因信息对选择最优治疗非常关键。对人体个性体质的挖掘会做到真正意义上的对症下药，一个人的基因信息大概1GB。
(5)智能搜索
除此之外，我们还通过网络进行学习，早期的网络学习是通过网站专业人员编制的内容，如今我们希望能够实现更加智能的搜索。随着移动互联网的出现，搜索引擎会变成基于语音的智能搜索；基于位置的搜索；基于个性化搜索。
(6)舆情监测
大众传播发展的很快，这里包含着大量的数据，例如微博传播具有裂变性、主动性、即时性、便捷性、交互性、草根性，跟进性和临场感，每一个微博用户既是"服务器"，也是"受众"。中国的微博比社交网络更热，因为140个字符的微博在英文和中为分别约等于25个和85个英语单词，即中文微博的信息量是Twitter的3～4倍。最近两个月在YouTube上上载的视频超过了ABC、NBC和CBS电视台自1948年以来24/7/365连续播出的内容，而"云平台＋多屏融合"模式已成为智能家居和智能车载等的发展方向。
(7)精准营销
美国信用营销分析专家张川告诉《环球时报》记者，在大数据分析的应用上，美国政府和大公司领先新兴国家至少20年。15年前，美国的信用卡公司就可以进行数据挖掘实现精准营销：在合适的时间，通过合适渠道，把合适的营销信息投送给每个顾客。
(8)犯罪预警
随着智能电话和电脑网络的普及，美国政府和大公司把自己的触角伸到个人生活的每个方面。美国个人的一切在线行为数据都被收集储存，再加上已被有关机构掌握的个人信用数据、犯罪记录和人口统计等数据，有关公司和政府机构可以运用数据挖掘的办法，监控和预测个人的行为，并做出相关决策。
(9)全球安全监测
如美国已具备对全球网络空间的监视控制能力。斯诺登披露的“棱镜”计划，缘于美国政府的“星风”监视计划。2004年，布什政府通过司法程序，将“星风”监视计划分拆成由国家安全局执行的4个监视计划，除“棱镜”外，还包括“主干道”、“码头”和“核子”。
其中，“棱镜”用于监视互联网个人信息。“核子”则主要负责截获电话通话者对话内容及关键词。“主干道”和“码头”分别对通信和互联网上数以亿兆计的“元数据”进行存储和分析。“元数据”主要指通话或通信的时间、地点、使用设备、参与者等，不包括电话或邮件等的内容。
(10)市场价格监测
肯尼思·丘基尔是《经济学家》杂志数据编辑、《大数据：一次将改变我们生活、工作和思考方式的革命》一书的合著者之一，他日前在美国《外交政策》杂志掀起一场有关“大数据时代令隐私保护问题更加突出”的讨论。丘基尔举例说，警方如果要侦破一个城市的加油站是否存在合谋操控价格的“卡特尔行为”，以往要靠线人举报。但今天，可以做大数据分析——分析该市油价变化和加油站分布情况。通过分析，可以发现正常的价格变化规律，如果价格变化持续异常，就可以怀疑存在价格垄断的行为。丘基尔认为，大数据的价值在于存储后的再使用。不过，关键的一个问题是，收集、保存一切信息，与隐私保护政策是有冲突的，“保存一切信息是必要的，但是在这么做之前，我们有必要问自己一个问题，即现行的隐私保护政策是不是妨碍了我们正在迈入的大数据世界”。丘基尔提到，社会有必要就此进行大辩论，以便为大数据时代的隐私保护划定新的边界。
结束语
美国IT咨询公司Avanade商业情报部副总裁斯蒂夫·帕尔默告诉《环球时报》记者，大数据是指非常“膨胀”的数据集，用典型的数据分析软件和工具难以对其进行捕捉、储存、管理、分享、分析和可视化。大数据有3个特征：一是数据的数量大;二是产生或被吸收的速度和频率快;三是数据的多样性。为从大数据中“挖出金矿”，一家企业或机构必须能够应对大数据上述3个特征。帕尔默说，大数据给人类带来的真正机遇是把许多信息碎片拼起来，为我们的决策服务。
附：全球顶尖大数据公司一览
企业名称：IBM
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2011年5月，IBM正式推出InfoSphere大数据分析平台。InfoSphere大数据分析平台包括BigInsights和Streams，二者互补，Biglnsights基于Hadoop，对大规模的静态数据进行分析，它提供多节点的分布式计算，可以随时增加节点，提升数据处理能力。Streams采用内存计算方式分析实时数据。InfoSphere大数据分析平台还集成了数据仓库、数据库、数据集成、业务流程管理等组件。
企业名称：亚马逊
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对于云计算和大数据，亚马逊绝对具有先见之明，早在2009年就推出了亚马逊弹性MapReduce（Amazon Elastic MapReduce），亚马逊对Hadoop的需求和应用可谓了若指掌，无论是中小型企业还是大型组织。弹性MapReduce是一项能够迅速扩展的Web服务，运行在亚马逊弹性计算云（Amazon EC2）和亚马逊简单存储服务（Amazon S3）上。这可是货真价实的云：面对数据密集型任务，比如互联网索引、数据挖掘、日志文件分析、机器学习、金融分析、科学模拟和生物信息学研究，用户需要多大容量，立即就能配置到多大容量。
除了数据处理外，用户还可以使用Karmasphere Analyst的基于服务的版本，Karmasphere Analyst是一种可视化工作区，用于在亚马逊弹性MapReduce上分析数据。用户还可以提取结果文件，以便在数据库或者微软Excel或Tableau等工具中使用。
企业名称：甲骨文
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甲骨文在近期发布的Oracle大数据机（Oracle Big Data Appliance）为许多企业提供了一
种处理海量非结构化数据的方法。在2011年10月初召开的Oracle OpenWorld2011大会上甲骨文正式推出了Oracle大数据机。对于那些正在寻求以更高效的方法来采集、组织和分析海量非结构化数据的企业而言，该产品具有很大的吸引力。
与甲骨文近期推出的其他一体化产品一样，Oracle大数据机集成了硬件、存储和软件，包括Apache Hadoop软件的开源代码分发、新的甲骨文NoSQL数据库和用于统计分析的R 语言开源代码分发。该产品被设计为能够与甲骨文Database11g、Oracle Exadata数据库云服务器，以及针对商业智能应用的新的Oracle Exalytics商业智能云服务器一起协同工作。
企业名称：谷歌
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谷歌一直是科技行业的领军者，近年来几乎在任何一项互联网科技项目你都能看到谷歌的身影，大数据时代谷歌自然不会错过。何况如果对其拥有的海量数据进行深入挖掘，这对于提升谷歌搜索乃至所有谷歌服务的价值无可估量。
BigQuery是Google推出的一项Web服务，用来在云端处理大数据。该服务让开发者可以使用Google的架构来运行SQL语句对超级大的数据库进行操作。BigQuery允许用户上传他们的超大量数据并通过其直接进行交互式分析，从而不必投资建立自己的数据中心。Google曾表示BigQuery引擎可以快速扫描高达70TB未经压缩处理的数据，并且可马上得到分析结果。大数据在云端模型具备很多优势，BigQuery服务无需组织提供或建立数据仓库。而BigQuery在安全性和数据备份服务也相当完善。
去年底该服务只向一小部分开发者开放，现在任何人都可以注册这项服务。免费帐号可以让你每月访问高达100GB的数据，你也可以付费使用额外查询和存储空间。
企业名称：微软
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微软研究部门从2006年起就一直致力于某种非常类似于Hadoop的项目，被称为“Dryad”。今年年初，该计划通过与SQL Server和Windows Azure云的集成实现了Dryad 的产品化。虽然现在微软还没有更新，但看上去Dryad似乎将成为在SQL Server平台上影响大数据爱好者的有力竞争者。
微软进入这一市场可谓“姗姗来迟”，而且在一定程度上说，数据仓库分析和内存分析计算市场落下了后腿。2011年初微软发布的SQL Server R2Parallel Data Warehouse（PDW，并行数据仓库），PDW使用了大规模并行处理来支持高扩展性，它可以帮助客户扩展部署数百TB级别数据的分析解决方案。微软目前已经开始提供Hadoop Connector for SQL Server Parallel Data Warehouse和Hadoop Connector for SQL Server社区技术预览版本的连接器。该连接器是双向的，你可以在Hadoop和微软数据库服务器之间向前或者向后迁移数据。
微软在去年推出了基于Azure云平台的测试版Hadoop服务，今年它承诺会推出与Windows兼容的基于Hadoop的大数据解决方案（Big Data Solution），这是微软SQL Server 2012版本（首发日期还不知道）的一部分，现在也不清楚微软是否会与其他硬件合作伙伴或者相关大数据设备厂商合作。
企业名称：EMC
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EMC于1979年成立于美国麻州Hopkinton市，1989年开始进入企业数据储存市场。EMC 公司是全球信息存储及管理产品、服务和解决方案方面的领先公司。EMC是每一种主要计算平台的信息存储标准，而且，世界上最重要信息中的2/3以上都是通过EMC的解决方案管理的。
面对大数据时代，EMC公司推出用于支持大数据分析的下一代平台――EMC Greenplum 统一分析平台（UAP）。Greenplum UAP是一个唯一的统一数据分析平台，可扩展至其他工
具，其独特之处在于，它将对大数据的认知和分享贯穿整个分析过程，实现比以往更高的商业价值。
企业名称：Teradata
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Teradata公司(Teradata Corporation，纽约证券交易所交易代码TDC)是全球领先的数据仓库，大数据分析和整合营销管理解决方案供应商，专注于数据库软件，数据仓库专用平台及企业分析方案。不久前宣布推出一款集硬件、软件和服务于一体的全面产品组合——Teradata分析生态系统(Teradata Analytical Ecosystem)，使不同的Teradata系统实现无缝协作，为企业客户提供分析和更深入的洞察力，帮助其预测商业机会和加速实现商业价值。Teradata Unity将确保整个Teradata Analytical Ecosystem的同步和统一。为了增强在大数据分析领域的优势，Teradata还收购Aster Data公司，以增强其非传统数据分析的能力，突破了SQL分析的限制，协助企业从全部数据中获取更多价值。
企业名称：NetApp
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Network Appliance，Inc.（NetApp，美国网域存储技术有限公司）是IT存储业界的佼佼者，自1992年创业以来，不断以创新的理念和领先的技术引领存储行业的发展。Network Appliance,Inc.(NetApp)是向目前的数据密集型企业提供统一存储解决方案的居世界最前列的公司。
NetApp StorageGRID是一个久经验证的对象存储软件解决方案，设计用于管理PB级、全球分布的存储库，这些存储库包含企业和服务提供商的图像、视频和记录。通过消除数据块和文件中数据容器的典型约束，NetApp StorageGRID提供了强大的可扩展性。它支持单个全局命名空间内的数十亿个文件或对象和PB级容量。
NetApp StorageGRID实现了智能的数据管理和安全的内容保留。它通过一个具有内置安全性的全局策略引擎来优化数据存放、元数据管理和效率，该引擎管理数据的存储、放置、保护和检索的方式。此外，使用数字指纹和加密等技术防止内容受到篡改。
NetApp StorageGRID有助于随时随地提供数据，以便于不间断地运营。该解决方案被设计为允许灵活进行部署配置，以满足全球的多站点组织的不同需要。
企业名称：Sybase
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Sybase公司成立于1984年11月，总部设在美国加州的Emeryville(现为美国加州的Dublin 市)。作为全球最大的独立软件厂商之一，Sybase公司致力于帮助企业等各种机构进行应用、内容及数据的管理和发布。
Sybase IQ是Sybase公司推出的特别为数据仓库设计的关系型数据库。相比于传统的“行式存储”的关系型数据库，Sybase IQ使用了独特的列式存储方式，在进行分析查询时，仅需读取查询所需的列，其垂直分区策略不仅能够支持大量的用户、大规模数据，还可以提交对商业信息的高速访问，其速度可达到传统的关系型数据库的百倍甚至千倍。“随着Sybase IQ不断地在分析应用POC测试中拔得头筹，有时甚至超过其他对手100倍之多”，Gartner评价道，“Sybase IQ逐渐成为从数据集市到企业数据仓库架构最令人渴望的DBMS(数据库管理系统)。”
自2009年推出以来，Sybase陆续发布了Sybase IQ15.1、15.2、15.3以至最新的Sybase IQ15.4版本，每个版本都着力于增加新的核心能力以促进更深入的高级分析。Sybase IQ15.4是面向大数据的高级分析平台，将大数据转变成可指挥每个人都行动的情报信息，从而在整个企业的用户和业务流程范围内轻松具备大数据的分析能力。
因此，有人说Sybase IQ15.4正在彻底改变“大数据分析”。
企业名称：惠普
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大数据时代来临，老牌巨头惠普也不甘落后。不久前惠普企业服务事业部宣布推出全新服务，帮助客户更快部署惠普子公司Vertica的Vertica Analytics Platform，从而迅速洞悉关键的业务信息，辅助决策过程。
Vertica Analytics Platform让用户能够大规模实时分析物理、虚拟和云环境中的结构化、半结构化和非结构化数据，从而深入洞悉“大数据”。
Advanced Information Services for Vertica帮助客户最大化实现Vertica分析平台性能，并构建企业分析专用环境。惠普提供从评估到实施的一系列服务，与客户共同定义多种交付方式组合，并找出匹配其现有基础设施的最佳解决方案。
Advanced Information Services for Vertica已在全球上市，将为实现“瞬捷”企业构建灵活的智能环境。
企业名称：沃尔玛
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在这里看到沃尔玛的身影，可能很多人会有疑问，全球最大的传统零售业巨头沃尔玛怎么就跟大数据扯上关系了？看了下面的介绍你就会明白了。
沃尔玛是最早通过利用大数据而受益的企业之一，曾经拥有世界上最大的数据仓库系统。通过对消费者的购物行为等非结构化数据进行分析，沃尔玛成为最了解顾客购物习惯的零售商，并创造了“啤酒与尿布”的经典商业案例。早在2007年，沃尔玛就已建立了一个超大的数据中心，其存储能力高达4Pb以上。《经济学人》在2010年的一篇报道中指出，沃尔玛的数据量已经是美国国会图书馆的167倍。
沃尔玛实验室计划将沃尔玛的10个不同的网站整合成一个，同时将一个10个节点的Hadoop集群扩展到250个节点的Hadoop集群。目前实验室正在设计几个能将当前像Oracle、Neteeza这样的开放资源的数据库进行迁移、整合的工具。
沃尔玛曾进行了一些列的收购，包括Kosmix（沃尔玛实验室前身）、Small Society、Set Direction、OneRiot、Social Calenda、Grabble等多家中小型创业公司，这些创业公司要么精于数据挖掘和各种算法，要么在移动社交领域有其专长，从此我们就可以看出沃尔玛进军移动互联网和挖掘大数据的决心。相信在沃尔玛的带领下，传统行业也会慢慢意识到大数据的重要性，加速步入大数据时代。
企业名称：Clustrix
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Clustrix创立于2005年，是Y Combinator2006年冬季班的成员。Clustrix可以为SQL数据库提供专利数据应用方法，帮助人们处理大量的数据，使SQL数据库无限扩容成为可能。最近Clustrix从Sequoia Capital、USVP和ATA Ventures三家风险投资公司处再次获得价值675万美元的风险投资，至今已获融资1200万美元。Clustrix总部设在美国旧金山，研发中心设在西雅图。为打开欧洲市场，公司计划将总部迁至荷兰的阿姆斯特丹，并将于年底前在印度设立办公室。
企业名称：Cloudera
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Cloudera是一家专业从事基于Apache Hadoop的数据管理软件销售和服务的公司，总部位于加州帕洛阿尔托，2009年3月发布了第一款商业产品，当时获得由AccelPartners领投的500万美元投资。该公司于2010年6月正式推出Cloudera企业产品。2011年11月募集到4000万美元风险投资资金，此轮融资由风险投资机构Ignition Partners的合伙人弗兰克·阿泰勒(Frank Artale)领投。Cloudera之前的投资者顶尖风投机构Accel Partners、Greylock
Partners、Meritech Capital Partners和In-Q-Tel也参与本轮投资。
以上企业以外，包括MapR、HStreaming、Hadapt、DataStax、Datameer这些与Hadoop 以及大数据相关的新公司都已经获得投资，新一轮热潮正在兴起。
2017年度专业技术人员大数据与智慧城市建设试题(答对36题)
2017年度专业技术人员大数据与智慧城市建设试题单选题：共 15题，每题 2分，合计 30分 1 标记 我们国家现在处于应用和技术双引领的地位主要是依靠人口红利优势和应用规模优势。（） 正确 错误 2 标记 （）通过了全面深化改革的决定。 十六届三中全会 十七届三中全会 十八届三中全会 3 标记 网络经济的核心理念是创新、协调、绿色、共享、开放。（）正确 错误 4 标记 IT和DT时代的最大区别，（）为我们建了好多信息系统。DT时代 IT时代 5 标记
阿里巴巴这么一家优秀的企业不能在国内上市，非得要去美国上市的原因是（） 国内的上市政策不适应 美国市场更适合阿里巴巴企业 不想在国内上市 6 标记 智慧城市思想加速了信息惠民的公共服务。 正确 错误 7 标记 大数据的四个维度是数量，多样性，速度，准确性。 对 错 8 标记 下列选项中，不属于智慧城市中广泛的业务协同建立基础是？（） 数据交换 简化流程 数据共享 互连互通网络 9 标记
下列有关我国智慧城市建设所处现状，表述错误的是？（）城市建设目标缺乏科学、全面的认识 城市在规划和建设中缺乏依据 存在盲目投资建设的情况 智慧城市建设整体尚处于成熟阶段 10 标记 智慧城市是城市信息化建设的新阶段，其目的是为了以泛在的信息服务为基础，为人们的衣食住行提供便利，提升人们的生活水平。 正确 错误 11 标记 旧州镇主要依托丰富的屯堡文化资源和良好生态环境，发挥生态和文化优势，建设绿色旅游小镇。 对 错 12 标记 云栖小镇的政策支持：创新政企合作模式，在全国首创政府企业“1+1”的政策扶持机制。 正确 错误
大数据背景下智慧城市建设方案研究 王明华
大数据背景下智慧城市建设方案研究王明华 发表时间：2018-05-28T16:55:45.473Z 来源：《建筑模拟》2018年第3期作者：王明华 [导读] 城市是人类文明的载体，也是人类群居生活的高级形式。 江苏星月测绘科技股份有限公司江苏省盐城市 224002 摘要：现阶段，我国的经济发展的十分的迅速，城市化进程不断地发展。智慧城市为城市建设提供了新的理念和发展方向，其实质是利用先进的信息技术，实现城市智慧式管理和运行，促进城市和谐、可持续发展，在其建设过程中更加注重人工智能与人的智慧的结合，更加明确不同使用者，以满足不同人的需求，目前已在民生、市场监管和政府服务领域等方面的建设取得了良好的效果。随着大数据时代的到来，智慧城市的建设迎来了前所未有的挑战与机遇。在大数据背景下，一方面，基于海量数据挖掘出的信息为智慧城市的建设提供了决策支持；另一方面，大数据有可能使城市管理者陷入海量非结构化的信息中，难以对信息进行有效处理。如何在大数据背景下更好地建设智慧城市是亟待解决的问题。汲取目前大数据背景下智慧城市建设方面已有研究成果是进一步深化该领域研究的前提，本文利用可视化图谱分析法和内容分析法对这些研究结果进行深入全面的分析，以期为后续研究提供参考。 关键词：大数据背景；智慧城市；建设方案研究 1引言 城市是人类文明的载体，也是人类群居生活的高级形式。中国是个人口大国，改革开放以来，中国的经济以惊人的速度迅速发展，城市的集聚效应已非常明显，越来越多的“城市病”体现了出来，如：人口膨胀，交通拥堵，环境恶化，资源短缺，城市贫困等。促进生活和谐，提高生活质量是每一个人的愿望，基于此，智慧城市被看作是治疗“城市病”的一剂“良药”。智慧城市的建设会产生大量的数据，大数据的产生又能推动智慧城市的发展，大数据是发展智慧城市必不可少的信息资源。本文将对大数据背景下智慧城市的建设研究进行综述。 2大数据背景下智慧城市建设的关键技术 2.1云计算技术 云计算技术同样是基于互联网实现，通过将计算分布在大量的分布式计算机上，把强大的计算供能以及应用服务像普通商品一样提供给大众，是一类新兴的服务于商业的计算形式。云计算的核心技术在于编程模型、海量数据分布存储技术及管理技术、虚拟化技术和云计算平台管理技术，其典型代表有Google的云计算平台和IBM蓝云计算平台。云计算技术解决了由于硬件原因导致的计算机计算能力的绝对性，使用户可以通过配置较低的计算机就可以具有强大的计算能力，而智慧城市建设需要处理大量的数据信息，要求强大的计算能力作为系统支撑，面对采集到的动态海量数据信息，如果仅仅依靠传统的计算技术，则需要建设庞大的计算机组，对硬件配置要求很高，同时也增加了硬件维护的成本，云计算则解决了次难题，通过分散在不同地区的大量的服务器集群，实现对海量信息的计算。 2.2物联网技术 物联网技术是在这GPS定位基础之上产生的，通过数据的传递实现物品和网络之间的相互沟通，这也是建立在一定协议基础之上的，该协议的建立促进不同数据信息之间的相互交流，实际上达到了传递的效果，这也对智慧化城市的建设提供了基本的保障。物联网技术的核心有两个方面的内容，首先是互联网技术，其次是传感器技术。物联网实质上实现了物品与物品之间的相互连通，这是智慧化城市建立的基础和保障。实质上物联网技术在智慧化城市建设过程当中发挥着的底层支撑的作用，属于中坚力量的范畴，因而对于整个方案的成功具有重大的意义。 3大数据背景下智慧城市建设方案 3.1网络设施 网络设施是智慧城市实现内部互联的基本要求，因此智慧城市建设要从基础宽带、无线网和手机网络出发，重点完善城市网络质量及覆盖率。首先是基础宽带面，一方面要解决宽带质量问题，主要对原始宽带进行提速，提高光纤宽带接入率，使城市宽带上升至百兆级别；另一方面要解决宽带覆盖率问题，在城市宽带实现提速的基础上，推进光纤宽带的大规模普及，从而将城市中各组成要素实现互联互通的高速化，以加快智慧城市网络信息响应速度，提升城市智慧化水平。其次是无线网络方面，随着以智能手机为代表的移动终端设备的高速普及，在改变了人们生活方式的同时，也使日常生活更加便捷化和高效化，而智慧化城市建设的初衷即为改善民生，因此城市基础服务设施建设要配合人们生活习惯，并借助于不断革新的高科技技术，为市民提供更为贴心、便捷和智能化的服务，由于智能手机和平板电脑的日渐普及，人们对无线网络的需求不断提升，而智慧城市建设同样需要无线网络的支持，因此，加快公益WiFi热点建设同样是智慧化城市建设的基本保障。最后是手机网络建设方面，当前我国手机网络服务商有中国移动、中国电信和中国联通，随着智能手机制造技术和移动网络技术的不断发展，我国在手机移动网络基础设施建设方面成效显著，现已实现移动4G网络的规模性普及，从而助力我国城市智慧化建设。 3.2核心技术研究 我国大数据背景下智慧城市建设研究中所涉及到的核心技术主要是指大数据技术以及与其相关的物联网技术和云计算技术。在大数据技术方面，大数据技术的特点总结为4个“V”，即V olume（大量）、Variety（多样）、Value（价值）、Velocity（高速）。探析了大数据技术的社会功能。从专利情报分析的角度，研究国内外大数据技术发展现状，预测大数据技术发展趋势，为中国大数据技术发展战略提出建议。在物联网技术方面，讨论了我国物联网发展现状、关键技术。分析了物联网信息感知与交互技术。张捍东构建了物联网系统并探讨了物联网发展中存在的主要问题。在云计算技术方面，介绍了云计算的基本概念、组成部分、技术要点和国内外发展情况。介绍了云计算的体系架构与关键技术。研究了云计算安全架构、机制以及模型评价三个方面。大数据技术是建设智慧城市的技术基础，使智慧城市的建设从理论走向了实践，此一系列核心技术的应用为智慧城市的建设提供决策指导。 3.3地理空间信息设施 其主要目的也是实现数据的采集，比如通过一定的方式对交通数据、地理情况、气候形式进行信息的获取。该设施与感知设施有着重要的不同，可以对物体的空间位置进行捕捉。除此之外，物体的形态以及分布也可以通过该系统进行获取，在此基础之上实现数据的分析加工，并实现最终模型的建立，属于三维立体检测的范畴，因而我们可以得出智慧化城市建设过程当中，定位系统和GIS系统实际上是相辅相成、相互依存的重要关系。在定位系统的支持之下，实现二维平面定位的生成，在GIS技术的支持之下建立起基本的三维空间定位，并对
城市大数据平台白皮书》解读：智慧城市中的应用
《城市大数据平台白皮书》解读：智慧城市中的应用 日前，中国信息通信研究院正式发布《城市大数据平台白皮书》，阐述了城市大数据的概念和内涵，分析了建设城市大数据平台对于破解智慧城市建设难题的意义，并介绍了我国城市大数据平台的发展现状。 同时，白皮书还提出了城市大数据平台的通用技术架构，梳理了城市大数据平台的运营模式，并就城市大数据平台发展给出了相应的建议。 什么是城市大数据? 随着数据处理技术的不断进步，人们对于数据应用的意识不断提高，人们生活和各行业运行产生的数据呈现爆发式增长，形成了城市大数据。 城市大数据是指城市运转过程中产生或获得的数据，及其与信息采集、处理、利用、交流能力有关的活动要素构成的有机系统，是国民经济和社会发展的重要战略资源。用简单、易于理解的公式可以表达为：城市大数据=城市数据+大数据技术+城市职能。 城市大数据的数据资源来源丰富多样，广泛存在于经济、社会各个领域和部门，是政务、行业、企业等各类数据的总和。同时，城市大数据的异构特征显著，数据类型丰富、数量大、速度增长快、处理速度和实时性要求高，且具有跨部门、跨行业流动的特征。 按照数据源和数据权属不同，城市大数据可以分为政务大数据、产业大数据和社会公益大数据。政务大数据指的是政务部门在履行职责过程中制作或获取的，以一定形式记录、保存的文件、资料、图表和数据等各类信息资源。产业大数据指的是在经济发展中产生的相关数据，包括工业数据、服务业数据等。 此外，还有一些社会公益大数据。当前，城市大数据多数为政务大数据和产业大数据，所以城市大数据的主要推动者应为一个城市的政府和相关的具有一定数据规模的企业。
为保障城市运转的安全高效，智慧城市建设需要对海量的数据资源进行收集、整合、存储与分析，并使用智能感知、分布式存储、数据挖掘、实时动态可视化等大数据技术实现资源的合理配置。因此，城市大数据是实现城市智慧化的关键支撑，是推动“政通、惠民、兴业”的重要引擎。 新型智慧城市发展面临挑战 数据驱动的新型智慧城市发展面临诸多问题。白皮书认为，虽然当前各级地方政府和企业都在积极探索智慧城市建设，但仍存在着特色不明、体验不佳、共享不足等问题。究其根源在于，未能实现城市大数据资源与城市业务的良好融合。 具体而言，挑战包括三个方面：一是信息系统烟囱林立，阻碍数据共享;二是数据治理普遍薄弱，价值大打折扣;三是数据管理水平不一，缺乏整体联动。 如何应对新型智慧城市建设中的困难和挑战?白皮书认为城市大数据平台的建设能够发挥积极作用，具体表现在三个方面。 一、通过数据汇集加速信息资源整合应用 第一，城市大数据平台建立了数据治理的统一标准，提高数据管理效率。通过统一标准，避免数据混乱冲突、一数多源等问题。通过集中处理，延长数据的“有效期”，快速挖掘出多角度的数据属性以供分析应用。 通过质量管理，及时发现并解决数据质量参差不齐、数据冗余、数据缺值等问题。 第二，城市大数据平台规范了数据在各业务系统间的共享流通，促进数据价值充分释放。通过统筹管理，消除信息资源在各部门内的“私有化”和各部门之间的相互制约，增强数据共享的意识，提高数据开放的动力。通过有效整合，提高数据资源的利用水平。 二、通过精准分析提升政府公共服务水平 在交通领域，通过卫星分析和开放云平台等实时流量监测，感知交通路况，帮助市民优化出行方案;在平安城市领域，通过行为轨迹、社会关系、社会舆情等集中监控和分析，为公安部门指挥决策、情报研判提供有力支持。 在政务服务领域，依托统一的互联网电子政务数据服务平台，实现“数据多走路，群众少跑腿”;在医疗健康领域，通过健康档案、电子病历等数据互通，既能提升医疗服务质量，也能及时监测疫情，降低市民医疗风险。 三、通过数据开放助推城市数字经济发展 开放共享的大数据平台，将推动政企数据双向对接，激发社会力量参与城市建设。一方面，企业可获取更多的城市数据，挖掘商业价值，提升自身业务水平。
大数据在智慧城市建设中的实际应用
大数据在智慧城市建设中的实际应用 大数据在智慧城市建设中的实际应用 2015-09-26 07:38:00 来源：数据观 手机看新闻扫描到手机楼盘消息早知道扫一扫，用手机看本文更加方便的分享给朋友评论 当前，全球范围内城市化进程不断推进。随着互联网和信息化的发展，在云平台、大数据和物联网等技术的支持下，率先在美国“智慧星球”概念下诞生的“智慧城市”，逐渐成为当今世界各国城市建设的发展趋势和选择。 一国外案例 自21世纪初期，美国、英国、德国、荷兰、日本、新加坡、韩国等先一步开展了智慧城市的实践，诞生了许多经典案例。 1. 迪比克 美国第一个智慧城市，也是世界第一个智慧城市，它的特点是重视智能化建设。为了保持迪比克市宜居的优势，并且在商业上有更大发展，市政府与IBM合作，计划利用物联网技术将城市的所有资源数字化并连接起来，含水、电、油、气、交通、公共服务等，进而通过监测、分析和整合各种数据智能化地响应市民的需求，并降低城市的能耗和成本。该市率先完成了水电资源的数据建设，给全市住户和商铺安装数控水电计量器，不仅记录资源使用量，还利用低流量传感器技术预防资源泄漏。仪器记录的数据会及时反映在综合监测平台上，以便进行分析、整合和公开展示。 2. 纽约 通过数据挖掘，有效预防了火灾。据统计，纽约大约有100万栋建筑物，平均每年约有3000栋会发生严重的火灾。纽约消防部门将可能导致房屋起火的因素细分为60个，诸如是否是贫穷、低收入家庭的住房，房屋建筑年代是否久远，建筑物是否有电梯等。除去危害性较小的小型独栋别墅或联排别墅，分析人员通过特定算法，对城市中33万栋需要检验的建筑物单独进行打分，计算火灾危险指数，划分出重点监测和检查对象。目前数据监测项目扩大到2400余项，诸如学校、图书馆等人口密集度高的场所也涵盖了。尽管公众对数据分析和防范措施的有效性之间的关系心存疑虑，但是火灾数量确实下降了。 3. 芝加哥 通过“路灯杆装上传感器”，进行城市数据挖掘。在人们的生活里，无处不在的传感器被应用在了芝加哥市的街边灯柱上。通过“灯柱传感器”，可以收集城市路面信息，检测环境数据，如空气质量、光照强度、噪音水平、温度、风速。芝加哥城市信息技术委员会提供的资料表明，“灯柱传感器”不会侵犯个人隐私，它只侦测信号，不记录移动设备的MAC和蓝牙地址。在今后几年“灯柱传感器”将分批安装，全面占领芝加哥市的大小街区，每台传感器设备初次采购和安装调试成本在215～425美元之间，运行后的年平均用电成本约为15美元。该项目得到了思科、英特尔、高通、斑马技术（Zebra Technologies）、摩托罗拉以及施耐德等公司的技术和资金支持。 4. 西雅图 利用数据节省电力能源。该市与微软和埃森哲（Accenture）合作了一个试验项目，以减少该地区的能源使用。该项目收集并分析从市区建筑物管理系统中得来的众多数据集，通过预测分析，找出哪里可以减少能源使用，或者根本不需要使用能源。项目的目标是将该地区的电力消耗减少25%。 5. 伦敦 利用数据管理交通。在2012年奥运会期间，负责运行伦敦公共交通网络的公共机构“伦敦运输（Transport for London）”，在使用者增加25%的情况下，使用收集自闭路电视
智慧城市中的大数据挖掘与应用
智慧城市中的大数据挖掘与应用 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。 智慧城市中的大数据挖掘与应用 智慧城市蕴含大数据 城市是生存繁衍最好的地方，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。 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。 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。 “天地图”挖掘海量数据 为了充分研究这些海量空间大数据，我们研发了一个软件，叫做“天地图”，“天地图”的数据已经超过了TB级，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。
大数据背景下的智慧城市发展研究
大数据背景下的智慧城市发展研究 ——以山东省青岛市为例 年级: 学号: 姓名: 专业: 指导老师: 完成时间:
摘要 随着大数据时代的到来，信息环境进一步与物质环境交织在一起，相互作用，对人类社会和城市的影响越来越广泛。城市规划者要理解这些影响给城市规划带来的潜在机遇和艰巨挑战。由于大数据具有数据量大、种类多和更新快的特点，城市规划者需要把握大数据时代的发展机遇，在克服挑战的同时，以思辨的态度对待质疑。 在大数据的背景下，以科技和创新为特征的智慧城市建设成为全球城市竞争的制高点。据不完全统计,目前全球超过200个城市在谋划智慧城市建设,国内几乎所有的一、二线城市均把智慧城市建设提上议程。 但是智慧城市建设仍然是一个崭新的领域,在建设的途径和方法上没有成熟的“范式”可以借鉴。本文运用文献研究法、对比分析法和实践与理论相结合的方法,在深入分析智慧城市的概念、内涵和基本特征基础上,提出了智慧城市建设的原则、主要内容及建设途径的选择,并以青岛市为例,开展了智慧城市建设途径选择的实证研究。 关键词：大数据；智慧城市；问题与建设方法；青岛市 目录 第1章绪论 (3) 1.1研究的背景和意义 (3) 1.2研究的主要方法和研究内容 (3) 第2章智慧城市介绍 (4) 2.1智慧城市的概念 (4) 2.2智慧城市的基本特征 (4) 第3章智慧城市的建设分析 (5) 3.1智慧城市的建设原则 (5) 3.2智慧城市的建设内容 (5) 3.3智慧城市的建设途径 (6) 第4章青岛市智慧城市建设的问题和解决办法 (7) 4.1建设条件分析 (7) 4.2建设智慧城市的问题 (8) 4.3建设智慧城市的对策 (8) 参考文献 (9)
智慧城市及大数据技术的应用
智慧城市及大数据技术的应用 摘要：在智慧城市的发展中，大数据技术为城市规划提供了更多的数据资源他，通过先进的大数据技术为城市建设进行数据收集和分析处理，参考数据内容对城市进行合理的规划和建设，同时满足城市的发展要求，使智慧城市的规划建设水平提升。基于此，本文主要分析了大数据技术在智慧城市管理中的价值及应用。 关键词：大数据；智慧城市管理；应用 引言 智慧城市的建设与推广可以为人们提供更加舒适、愉悦、有活力的城市形态。而大数据技术的应用不仅可以加快智慧城市的建设速度，实现城市管理的智能化，还可以创新智慧城市管理模式，实现智慧城市的网络化管理、精细化管理以及信息化管理。 1大数据概述 1.1大数据概念 大数据技术又叫做巨量技术，在应用中难以使用一般的软件进行信息处理，大数据有较多的种类，在处理的速度上有着较高的要求。使用随机的数据难以对大数据进行处理，同时应利用数据库技术等进行处理，使数据能够得到高效的处理。在处理海量数据的时候，对数据进行处理的时候需要使用预测模型技术和关联规则挖掘技术等。大数据在应用中的算法比较简便，通过网络技术和智能传
感器技术的应用，使大数据对城市的运行情况进行全面的监控，还可以对空间的情况进行了解，使城市的数据获取和处理效率提升，同时在数据的使用中具有较强的智能化特点[1]。 1.2大数据在智慧城市规划中的优势 大数据智慧城市规划中具有较多的优势，包括：大数据技术使城市规划有了更多的信息数据，能够提供丰富的资源，并且涉及到了多个行业之中的数据信息，范围比较广，例如交通行业等，使城市的规划有更完善的条件，同时大数据技术可以使城市测绘的准确性提升，使规划顺利进行。其次，在城市的规划中，需要大量的数据支持，同时通过数据进行存储，使城市的规划建设有更多的数据资源，并且提供海量数据平台，使数据的丢失问题得到有效的解决。在智慧城市规划中，大数据技术能够将数据孤立的问题排除，使数据之间的联系性加强，同时实现了数据的开放性，提升了数据的服务水平，使数据能在城市规划中发挥出重要的作用，保证了规划建设的质量。 2智慧城市管理中常用的大数据技术分析 由于智慧城市中的数据具有一定的复杂性与多源性，要想保证智慧城市中各种数据的应用效率，并将之转换成优质的数据资产，就必须要对这些数据进行科学合理的管理与处理[2]。 2.1大数据采集技术 大数据采集技术指的是对物联网、互联网以及各大机构信息系统网中的数据进行提取、转换以及加载的技术，可以为智慧城市管
大数据支撑下的智慧城市建设
大数据支撑下的智慧城市公共服务，有三个观点： 第一，智慧城市是城市发展的刚性需求，而大数据是智慧城市的基础。 第二、为了管理好城市的数据资源，形成大数据作为智慧城市公共服务的支撑，我们需要强有力的智慧城市数据中心和平台作为核心。 第三，智慧城市建设是以人为中心的，市民才是城市的真正主体，做好公共服务是智慧城市发展的落脚点。 目前中国多数城市都面临着这样的问题：资源减少、城市人口增加，城市发展受到资源限制。智慧城市的建设已经成为一种刚性需求，需要用智慧城市的手段去解决由供需矛盾引起的城市运营问题，包括环境污染、食品安全、公共安全等。我们目前有各种监测手段和技术去发现问题，并且获取相关信息，有卫星数据，有气象环保数据，有无处不在的摄像头等，但问题是缺乏解决问题的能力。这主要原因是改善城市的物理系统，需要通过资源整合管理，形成大数据。城市目前的发展状况就像一个人读了很多书，有很多知识，但是没有有效的整合利用知识解决他工作、生活的中遇到的问题。 大数据是解决的城市病的关键技术，是智慧城市的基础。如同我们评价一个人的能力一样，不是以他的知识储备量为标杆，而是看他利用知识的能力。大数据是城市实现智慧化所需要的所有知识的总集，涵盖城市的规划、建设、管理、政府决策与公共服务的方方面面，但它不是简单的数据的累积。 再具体一点，大数据到底是什么，已经有很多组织或个人给出了定义或者描述，甚至把它当成继计算机时代、互联网时代之后的一个新纪元来定义。美国著名的计算机学家高纳德他是这样认为的，大数据是需要新处理模式才能够具有更强的决策力、洞察力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。
大数据在智慧城市建设中的应用案例
大数据在智慧城市建设中的应用案例
大数据在智慧城市建设中的应用案例 来源：数据观时间：2015-09-25 16:20:22 作者： 当前，全球范围内城市化进程不断推进。随着互联网和信息化的发展，在云平台、大数据和物联网等技术的支持下，率先在美国“智慧星球”概念下诞生的“智慧城市”，逐渐成为当今世界各国城市建设的发展趋势和选择。 一、国外案例 自21世纪初期，美国、英国、德国、荷兰、日本、新加坡、韩国等先一步开展了智慧城市的实践，诞生了许多经典案例。 1. 迪比克 美国第一个智慧城市，也是世界第一个智慧城市，它的特点是重视智能化建设。为了保持迪比克市宜居的优势，并且在商业上有更大发展，市政府与IBM 合作，计划利用物联网技术将城市的所有资源数字化并连接起来，含水、电、油、气、交通、公共服务等，进而通过监测、分析和整合各种数据智能化地响应市民的需求，并降低城市的能耗和成本。该市率先完成了水电资源的数据建设，给全市住户和商铺安装数控水电计量器，不仅记录资源使用量，还利用低流量传感器技术预防资源泄漏。仪器记录的数据会及时反映在综合监测平台上，以便进行分析、整合和公开展示。 2. 纽约 通过数据挖掘，有效预防了火灾。据统计，纽约大约有100万栋建筑物，平均每年约有3000栋会发生严重的火灾。纽约消防部门将可能导致房屋起火的因素细分为60个，诸如是否是贫穷、低收入家庭的住房，房屋建筑年代是否久远，建筑物是否有电梯等。除去危害性较小的小型独栋别墅或联排别墅，分析
人员通过特定算法，对城市中33万栋需要检验的建筑物单独进行打分，计算火灾危险指数，划分出重点监测和检查对象。目前数据监测项目扩大到2400余项， 诸如学校、图书馆等人口密集度高的场所也涵盖了。尽管公众对数据分析和防范措施的有效性之间的关系心存疑虑，但是火灾数量确实下降了。 3. 芝加哥 通过“路灯杆装上传感器”，进行城市数据挖掘。在人们的生活里，无处不在的传感器被应用在了芝加哥市的街边灯柱上。通过“灯柱传感器”，可以收集城市路面信息，检测环境数据，如空气质量、光照强度、噪音水平、温度、风速。芝加哥城市信息技术委员会提供的资料表明，“灯柱传感器”不会侵犯个人隐私，它只侦测信号，不记录移动设备的MAC和蓝牙地址。在今后几年“灯柱传感器”将分批安装，全面占领芝加哥市的大小街区，每台传感器设备初次采购和安装调试成本在215～425美元之间，运行后的年平均用电成本约为15美元。该项目得到了思科、英特尔、高通、斑马技术（Zebra Technologies）、摩托罗拉以及施耐德等公司的技术和资金支持。 4. 西雅图 利用数据节省电力能源。该市与微软和埃森哲（Accenture）合作了一个试 验项目，以减少该地区的能源使用。该项目收集并分析从市区建筑物管理系统中得来的众多数据集，通过预测分析，找出哪里可以减少能源使用，或者根本不需要使用能源。项目的目标是将该地区的电力消耗减少25%。 5. 伦敦 利用数据管理交通。在2012年奥运会期间，负责运行伦敦公共交通网络的 公共机构“伦敦运输（Transport for London）”，在使用者增加25%的情况下，
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 邹国伟中国电信股份有限公司上海研究院 成建波中国电信股份有限公司上海研究院物联网专业室主任 摘要现阶段，各地正积极推动智慧城市建设。智慧城市的特征包括信息共享、系统协同以 及智能响应。为实现上述特征，城市各类信息需要汇聚集中，综合处理，实现有效利用。然而城市中 的数据具有多源、异构和海量的特征，传统的信息处理技术在面对这类数据时显得力不从心。大数 据及相关技术却能有效地解决这些问题。本文介绍了大数据相关技术及其在智慧城市中的应用。 关键词智慧城市大数据应用 1 引言 智慧城市充分利用物联网、云计算、宽带网络等 先进的信息通信技术，实现对城市运行的全面感知、 数据融合、智能决策，并通过城市各个信息系统间的 互联互通、信息共享和协同运作，整合与优化各种城 市资源，提高城市运行管理和服务水平，改善市民生 活和生态环境，提高经济发展的质量和产业竞争力， 实现城市科学、可持续发展。 我国正处在大力发展工业化和信息化的关键时 期，产业经济实力和信息化程度已经具备发展和建设 “智慧城市”的基础条件。事实上，新型工业化、新型城 镇化进程也客观地要求进行“智慧城市”建设。目前， 我国的北京、上海、广州、南京、杭州、宁波等诸多城市 先后提出建设“智慧城市”和智慧行业应用工程。 按维基百科定义，大数据泛指在一定时间内无法 用常规软件工具对内容进行抓取、管理和处理的数据 集合，普遍认为大数据具有 4V 特征，即 Volume、 Velocity、Variety、Value。Volume 指容量大，从 TB 级到 PB 级；Velocity 指数据增长速度快和处理速度要求 快；Variety 指数据类型丰富，包括结构化数据和非结 构化数据；Value 指价值密度低，即海量数据中有价值 的数据占比小。大数据的简单算法比小数据的复杂算 法更有效。不是随机样本，而是全体数据；不是精确 性，而是混杂性；不是因果关系，而是相关关系。 用于整合、处理、管理和分析大数据的关键技术 主要包括 BigTable、商业智能、云计算、Cassandra、数据仓库、数据集市、分布式系统、Dynamo、GFS、 Hadoop、HBase、MapReduce、Mashup、元数据、非关系 型数据库、关系型数据库、R 语言、结构化数据、非结 构化数据、半结构化数据、SQL、流处理、可视化技术
大数据视角下的智慧城市建设
大数据视角下的智慧城市建设 摘要：当前，智慧城市发展的关键是怎样对各类信息进行集成化、统一化管理，更好地将技术与城市的自然属性融合，基于云计算和物联网的大数据云平台打造 的智慧服务支持，能够为智慧城市建设提供更高的技术，使之与城市的社会属性 更加融合。为此，文章结合实际，从大数据云平台角度，就智慧城市建设的应用 问题进行探究。 关键词：大数据技术；云平台；智慧城市 引言 我国城镇化不断向前推进和发展，城市发展难题随之涌现，为实现城市可持 续发展，建设智慧城市已成为当今时代不可逆转的发展趋势。城市各领域和行业 汇聚了海量数据，蕴含巨大价值，建设智慧城市离不开大数据。设计基于大数据 技术的智慧城市架构，探索应用大数据技术推进城市智慧化的方法路径，将大数 据应用到城市各个领域，提出具体有效的对策建议，让大数据更好地为智慧城市 的建设提供有力支撑。 1大数据助力城市建设管理概述 近年来，在我国城市建设和管理中，数字化城市管理已经逐渐取代了传统城 市管理工作模式，成为当前最热门的城市管理工作模式，为推动智慧化城市发展 提供了一定帮助。数字化城市管理工作模式简单，通过应用先进计算机技术和信 息技术，构建一个虚拟网络平台，搜集和整理城市中的基础信息，并记录到云端 数据库中，如城市管理工作中的自然资源、人文资源、经济等，通过统计整理和 记录城市中多种多样的信息，形成一个完善的大数据系统。相关管理部门可以借 助这个大数据系统，分析和探索内部所蕴含的信息，进而有效推动城市管理工作 落实和实施。 2智慧城市中的云平台 智慧城市发展建设的关键是打造大数据处理平台，在该平台的作用下来对智 慧城市的数据处理，以此提供更好的环境支持。智慧城市中的云平台具备运用大 量数据依照城市社会服务属性提供融合、分析、管理、挖掘、支撑等城市应用服 务的功能。智慧城市的发展需要大量的非结构数据信息，传统的关系数据库往往 无法对这些数据信息进行有效处理，而在云平台的作用下能够打造一个统一处理 这些数据的平台，同时借助云计算平台的分布式数据框架和数据线性拓展功能来 为智慧城市提供更为全面的数据服务支持。 智慧城市建设中常用的技术包含以下几种：第一，Hadoop技术。这是一种 成熟的软件开发技术，在该技术的应用能够将一系列的关联数据信息进行分布处理，同时该技术能够为PB级数据信息的处理提供支持，且在数据应用的综合应 用上显现出良好的拓展能力。第二，Spark技术。Spark技术在使用的时候以计算 机系统为基本依托，技术应用的主要特点是分布式计算分析，即在Spark技术的 作用下能够对大量数据信息的应用进行综合化分析处理。同时，Spark技术在应 用的时候速率要比其他技术手段敏捷。 3大数据在中国智慧城市建设中的具体应用 3.1大数据与智慧政府 新时代需要构建智慧政府对城市进行管理，这也是建设智慧城市的首要任务。
2014-智慧城市中的大数据
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 Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙ Ｖｏｌ．３９Ｎｏ．６ Ｊｕｎｅ 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＠ｗ ｈｕ．ｅｄｕ．ｃｎ通讯作者：姚远，博士生。Ｅ－ｍａｉｌ：ｗｈｙａｏｙ ｕａｎ＠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２ １ 武汉大学遥感信息工程学院，湖北武汉，４３００７９ ２ 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：Ａ １ 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
基于大数据的智慧城市建设研究
基于大数据的智慧城市建设研究 发表时间：2019-08-26T14:23:32.100Z 来源：《新材料.新装饰》2018年11月下作者：李光华 [导读] 随着科学技术的发展，我国的大数据技术有了很大进展，并在城市中得到了广泛的应用。大数据技术的不断发展，使得智慧城市的理念得到了更大程度的普及，同时大数据技术对我国目前的城乡规划工作也有很大的帮助。本文首先概述了大数据时代的含义，分析了我国城乡规划中现存的问题，详细提出了智慧城市的优势并提出了利用大数据推进城乡规划和智慧城市建设的好处。 （身份证号：1330311973****393X） 摘要：随着科学技术的发展，我国的大数据技术有了很大进展，并在城市中得到了广泛的应用。大数据技术的不断发展，使得智慧城市的理念得到了更大程度的普及，同时大数据技术对我国目前的城乡规划工作也有很大的帮助。本文首先概述了大数据时代的含义，分析了我国城乡规划中现存的问题，详细提出了智慧城市的优势并提出了利用大数据推进城乡规划和智慧城市建设的好处。 关键词：大数据时代；城乡规划问题；智慧城市特征；智慧城市建设 引言 大数据时代的来临为中国智慧化城市的建设提供了数据存储和处理技术方面的支持。另外在云计算技术的支持之下，物联网和计算机网络技术也取得了一定的成就，这些都为未来智慧城市的发展提供了最基本的保障，于是，合理将大数据技术应用在智慧城市的建设与规划中必定意义深远。 1智慧城市的内涵 随着信息技术的发展，大数据时代的到来，不同学者对智慧城市的解释提出不同的理解，随着社会的进步，时代的发展，智慧城市的内涵也在不断的变化当中，不同的学者对智慧城市给予了不同的理解。IBM认为通过使用通信技术和传感设备，对城市生活各方面需求进行数据信息分析与感知，进而做出智慧的响应，以改进从交通、住房、政府公共服务、教育医疗等民生问题，使城市生活体验更加智能和美好。本文将智慧城市定义为狭义的概念，智慧城市是借助大数据、云计算、物联网等新兴信息技术，深入推进公共服务、社区管理、产业发展、人居环境改善等的便捷化、精细化和智能化，进而建立一个智能化、集约化、网络化、可持续发展的城市。 2智慧城市研究与规划 智慧城市总体规划是通过顶层设计、专项规范、工程设计，研究出智慧城市建设与发展的宗旨、方针、目标、任务、方法、实施的方向性、战略性、纲领性的实施文件。智慧城市的总体规划是指导、规范、约束智慧城市建设与发展的要素，并且需要资源的网络融合、信息交互、数据共享、业务协同，以“大数据+智慧城市”的思维全面提升智慧城市创新管理与民生服务的能力。实时、全面、系统的数据采集和实施是智慧城市的基础，无论是从食品安全溯源系统到智能社区的管理和安防，从汽车导航、公交车的实时定位系统、交通调度和售票系统，各行各业的智慧化都要依赖于数据的采集、统一分析，数据的挖掘，将其分类、重组分析后向决策者提供参考。基于信息领域高度集中化趋势的加速与深化，城市规划业务与大数据的融合也越来越紧密，智慧城市规划的最终目的也是非常明确，即借助大数据的分析手段降低资源环境的无序消耗，避免空间的机械扩张，智慧城市的管理也从传统的“经验治理”向“科学治理”转变。 3大数据应用于智慧城市的研究与规划 3.1基于大数据的数据中心建设规划 以大数据架构建设智慧城市数据中心是符合技术发展、有一定前瞻性的技术框架。把云计算、大数据平台整合在一起做建设方案，可以为建设大数据基础平台提供支持。①逐步把现有部门数据转到基于大数据架构的政府数据服务平台上，建成具有标准接口和权限控制的数据服务，实现有控制的共享与公开；②在政府部门直接实现数据的对接、融合，为新开发的应用提供数据支持；③面向社会有选择、有控制地开发数据，促进各产业发展、提升经济增长质量。 3.2提升智慧城市数据处理效率和质量 对大量的数据信息进行整理是智慧城市建成的必经之路，大数据的利用能够有效地帮助处理城市中的数据信息，为智慧城市的建成带来坚实的技术支持。过去那个年代，信息传送的速度过慢，信息技术也不过关，所以没有信息技术支持的城市建设不够完善，城市智能化得不到实现。现阶段，大数据具有共享性，信息技术也不断提高，在此基础上城市的信息数据可以得到高速的处理，城市的信息数据处理的质量也不断提高，这些都有利于加速建成智慧城市的步伐。 3.3创办智慧社区 第一，更改旧时物业的服务方式，从手机软件以及微信小程序入手，创建资源外包式整体服务平台，供应便民、高效高品质的物业服务工作，积极借助互联网+物业的模式，减少成本，联合资源，把服务工作做到与生活息息相关的各个领域。第二，亲戚朋友来访，不用物业登记，反复联系确认，业主自己可以邀请，只需输入访客手机号码和车牌号，就会生成一个临时密码发到访客手机，二十四小时内到访可通过密码直接开门，避免繁琐程序，让业主不在感受到被“管”的烦恼。第三，业主可以通过手机APP进行缴水电费、物业费、卫生费等，也可通过手机直接联系换锁修锁、疏通下水道、家政服务、电脑维修、社康服务、维修进度实时查看等一系列的便民服务。智慧社区建设的另外一个重大成果是智能家居系统，消费者如果在手机上安装该系统，就可以通过“智慧家庭”模块有效的接受无线信号的电源模块，实现门、窗、窗帘和家电的自由控制，实时观看家里的监控影像等。 3.4企业角度的智慧城市建设运营模式选择 首先，智慧城市建设项目所属领域是否为政府部门重点扶持对象。近年来，政府重点发展智慧城市，有些领域的项目是比较迫切需要建设的，对于这类项目政府往往扶持、资金支持的力度很大，比如智慧医疗、智能交通及食品安全等方面，对于这类项目，企业在建设运营模式的选取时可以选择跟政府合资建设运营模式，比如BT，BLT，PPP模式，从而吸引政府投资，跟政府合作双赢，一方面降低企业自身的资金压力，另一方面可以得到政府各个方面的支持，对于企业的发展而言，是十分有利的。其次，考虑智慧城市建设项目是否需要特许经营权。智慧城市建设中的有些项目是受政府严格监督和管理的，有的项目在运营管理过程中是需要政府给予特许经营权的，一旦给予了特性经营权，企业才可以经营，如果没有获得企业的特许经营权就没有办法经营，所以企业在选取智慧城市建设项目经营管理模式时，一定要考虑这个因素，如果需要特许经营权才的话就不能采用企业自主建设的模式了，一旦采取这种模式，企业没有经营权，投入了却没办法经营，对企业来说是不利的。如果智慧城市建设项目需要特许经营权就提取跟政府沟通，跟政府合作建设，获取特许经营权，这种情况最好的合资建设运营管理模式就是PPP模式。目前，PPP模式也逐步成为政府智慧城市建设的主导模式。最后，考虑企业是否要创新商业模式，企业自主投资建设模式最大的优势就是企业的自主性很强，在大数据时代智慧城市建设项目呈现出很多新的特征，互联网、大数据、信息技术等颠覆了传统的商业模式，在大数据时代下涌现了很多新的商业模式，但是，目前智慧城市建设项目中往往是政府起主导作用，而政府往往会倾向更加成熟和可行性度高的运营模式，这样的话可能会制约企业对于商业模式的创新。 结束语 综上所述，智慧城市的规划不仅仅牵涉到城市的居民生活，还牵涉到整座城市的发展速度，但是智慧城市的建设不是一蹴而就的事情，因此，我国城市规划应积极引进大数据分析模式，利用大数据科学、合理的规划城市布局，科学发展产业联动，使城市走向智能化、智慧化，也使城市的各个布局规划能够为人民带来更优质的生活环境，全面提高城市居民生活质量。 参考文献 1]徐海宏.大数据在智慧城市研究与规划中的应用[J].智能城市，2018，4（11）：89-90. 2]邱立臻.大数据在智慧城市研究与规划中的应用[J].科技视界，2019（01）：237-238. 3]庄士奎.智慧城市研究与规划中大数据的应用[J].通讯世界，2018（06）：272-273.