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大数据在智慧城市建设中的深度应用

发布时间:2019/9/11  编辑:海盟高科

智慧城市(英语:Smart City)起源于传媒领域,是指利用各种信息技术或创新概念,将城市的系统和服务打通、集成,以提升资源运用的效率,优化城市管理和服务,以及改善市民生活质量。

智慧城市

一、大数据在智慧城市建设中的应用现状

随着全球城市化发展的不断衍进,当前城市发展面临着巨大的挑战,对城市运行与管理也提出了新的要求。以中国为例,城市化发展尤其迅速,1978年中国城市化率为17.8%,2017年已达到59%,快速的城市化给城市发展带来的新问题比较典型的诸如:二元社会变成了三元社会——市民、农民、移民(流动人口),城市人口管理成为难题;城市病随之快速到来,交通问题、事故灾害、公共安全等问题均不可小视。

从建设内容上来看,当前智慧城市常见的建设模式是按行业条块进行切分,对城市运行的关键条块进行端到端的智慧化建设,全面提升该条块的治理能力,落地形式多见为诸如智慧公安、智慧交通、智慧电网、智慧水利、智慧教育、智慧城管等建设项目。以智慧公安为例,目前在全国大规模铺开建设的雪亮工程是公共安全领域智慧城市建设的最重要内容之一。雪亮工程以“全域覆盖、全网共享、全时可用、全程可控”为目标,力争到2020年实现公共安全视频监控建设联网应用。根据《公共安全视频监控建设联网应用“十三五”规划方案》,到2020年,要基本建成涵盖中央、省、市、县、乡、村六级的公共安全视频监控联网应用体系。在全国范围,中央每年选择50个左右的地区进行重点支持。从2016至2020年,中央将为250个“雪亮工程”示范城市拨款逾100亿元,计划带动地方政府近1000亿元的投资建设。

从技术发展的角度来看,在近几年的智慧城市建设实践中,关键词基本是围绕着大数据与人工智能展开,建设智慧城市的主要抓手已然是城市运行过程中产生的各类数据信息。

智慧城市的建设,就是要在云计算、大数据、芯片、算法等基础能力技术的助推下,从如此巨量的数据海洋中挖掘出城市运行所需要的价值信息,全量数据汇聚、全量大数据计算已经成为业内的共识。可以说,智慧城市建设正在经历一次重大转型,各种大数据处理与应用技术的不断产生,加速驱动着智慧城市建设向更高层级进化。同时,城市中丰富多样的业务场景也催生出不同的用户需求与落地的应用。

二、大数据在智慧城市建设中的作用与地位

在智慧城市建设中,大数据的作用与地位正在发生深刻的变化,大数据从以前的单纯技术支撑手段,逐步向智慧城市的核心建设内容与应用抓手转变——随着城市规模越来越大、城市人口越来越多、构成越来越复杂,传统的按条块分工模式早已无法满足城市的管理与运营,城市的精细化治理只有依靠全面的分析与科学的决策才可持续,只有大数据对城市运行产生的数据进行充分理解与分析,才可支撑新型智慧城市的有序运行,大数据已经逐步成为智慧城市的信息化基础设施之一,是数据驱动下的新型智慧城市的重要组成部分。

三、大数据在智慧城市建设应用中的瓶颈与问题

大数据在智慧城市领域的主要应用瓶颈与问题如下:

1.大数据拉通存在壁垒

以大数据为核心的新型智慧城市建设,在落地实践的过程中也面临着许多新的困难。最关键问题之一就是数据拉通共享存在严重壁垒。大数据作为新型智慧城市的基础设施,天然就要求站在城市的高度拉通政府、企业等城市实体在生产运营中产生的各类数据。但在实际工作中,跨部门之间的协调十分困难,目前各政府部门的管理体系呈现条线化,各部门对自己的上级部门负责,对横向拉通缺乏动力,导致很难形成全面的数据拉通与共享,最终导致智慧城市建设的基础难以夯实。

2.大数据质量欠佳,影响可用性

由于历史建设时,缺乏数据层面的顶层设计与统筹规划,导致城市各行业各条块数据的可用性也存在一定问题,表现为数据质量欠佳,在数据融合与关联后,直接影响的就是数据的可用性。

于此同时,新型智慧城市建设背景下,对数据的要求较通常而言更高,许多场景都需要对数据进行实时更新,甚至实现从数据产生到采集入库全流程的数据台账。但是许多政府部门的数据采集频率偏低,数据治理缺乏。以水电煤汽油数据为例,大部分管理部门均在1个月才更新1次数据,这会导致数据的有效性存在偏差。

3.大数据管理与应用缺乏体系规范

智慧城市在每天的运行中,不断在处理与分析数据,也不断地产生分门别类的数据。对于数据的管理与应用均需要成体系的去看待,需要从顶层设计的高度,全面盘活资源,建立大数据管理与应用的体系与规范,才能避免当前普遍存在的数据无人采集、无人更新维护、无人使用的现象,不让数据“躺在档案库中睡觉”。

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