一、物联网(IoT)
物联网是指通过各种信息传感器、射频识别技术、全球定位系统、红外感应器、激光扫描器等各种装置与技术采集监控接入,实现对物品和过程的智能化感知、识别和管理。
例如,根据火车站的客流量和售票信息,运输机构可以重新安排火车路线,以满足不断变化的需求。同样, 健康 、安全和环境机构可以监控水体的污染水平,并通知负责人员采取补救措施。在某些情况下,物联网执行器可以在紧急情况下自动启动响应措施,例如停止向家庭住户供应受污染的水。
因此,物联网网络和传感器将本质上构成智能城市的神经系统,将关键信息传递给控制实体,并将响应命令中继到适当的端点。
二、大数据分析(Big Data)
智慧城市各个方面的应用将主要由数据驱动。借助物联网传感器和其他先进的数据收集方法,随着生成的数据量、速度和种类的增加,对大容量分析工具的需求将比以往任何时候都要大。
大数据分析工具已被政府用于广泛的应用,从预测城市特定区域的犯罪可能性到预防诸如贩运儿童和虐待儿童等犯罪等等。随着物联网能够从大量新资源中收集数据,大数据分析将在包括教育、医疗保健和运输等关键领域的所有领域中使用。
例如,大数据分析可以帮助教育部门发现诸如入学率低之类的趋势,从而防止出现此类结果。大数据还可以用于查找导致此类问题的原因并计划补救措施。因此,大数据将成为智慧城市政府的关键决策支持。
三、人工智能(AI)
基于物联网和大数据功能的将是人工智能。人工智能可以通过自动化智能决策来支持智慧城市的大数据和物联网计划。人工智能是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。
实际上,物联网发起响应性行动的能力将在很大程度上由某种或其他形式的人工智能驱动。在智慧城市中,人工智能最明显的应用领域是自动化执行大量与数据密集型相关任务,例如以聊天机器人的形式提供基本的公民服务。
然而,人工智能的真正价值可以通过利用深度学习和计算机视觉等先进的AI应用,以应对智慧城市运营中面临的问题。例如,交通管理人员可以使用计算机视觉来分析交通画面,以识别驾驶员非法停车的情况。计算机视觉还可以用来查找和举报与犯罪行为有关的车辆,以帮助执法部门追踪罪犯。
深度强化学习还可以用于根据智慧城市中的新兴需求自动优化资源。在强化学习的帮助下,政府可以提高其运营效率,因为这些AI系统可以凭经验变得更好。
四、5G
智慧城市建立在其不同部门的实时通信和共享信息能力之上,以确保运营中的完全同步。通过实现这种同步,政府可以确保其公民及时获得关键服务,例如医疗保健、紧急响应和运输。从而,不仅可以确保公民城市生活的便利,而且还可以改善他们的安全和整体福祉。
例如,在发生爆炸或火灾之类的紧急情况时,消防部门、城市救护车服务和交通控制部门之间的实时通信可以确保这些实体之间实现完美的实时协调,从而将人员伤亡降至最低。
为了实现不同政府实体之间的这种无缝通信,拥有一个能够以低延迟和高可靠性处理大量通信的通信网络非常重要。尽管实时共享大量数据,但通过使用5G通信技术,政府可以确保所有政府机构都能无缝协作。
五、增强现实(AR)
为公民提供及时的服务意味着确保为政府人员提供有效执行任务所需的信息。例如,必须向政府卫生中心的医生提供有关所治疗患者的信息。或者,应该给负责修复受损铁路线的工人更新轨道的布局,并准确确定受损零件的位置。
通过使用AR头戴式设备,此类信息可以在工人需要时立即实时转发给他们。这样可以最大程度地减少工人查找必要信息所需的精力和时间。从而使得他们可以立即采取行动。交通管理人员还可以使用AR通过智能眼镜或智能手机应用程序获取有关违章停车和被盗车辆的实时信息,提供城市交通运营管理的效率。
总而言之,以上这些智慧城市技术每一种都是相互依赖。要实现真正的智慧城市就要把这些技术有效结合起来。
物联网的定义是通过射频识别(RFID)、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相连接,进行信息交换和通信,以实现对物品的智能化识别、定位、跟踪、监控和管理的一种网络。
互联网是由多个计算机网络相互连接而成,而不论采用何种协议与技术的网络。
而通信网是指在分处异地的用户之间传递信息的系统。属于电磁系统的也称电信网。是构成多个用户相互通信的多个电信系统互连的通信体系,是人类实现远距离通信的重要基础设施,利用电缆、无线、光纤或者其它电磁系统,传送、发射和接收标识、文字、图像、声音或其它信号。
我觉得,你是把这几个概念与“三网融合”混淆了。
同时,在物联网中,也分为三个层次感知层,网络层,应用层。
如今,似乎每个城市都在努力实施“聪明”的举措。以新加坡为例,现在以最广泛的努力收集有关市政当局尝试过的公民日常生活习惯/惯例的数据。平比尔盖茨已经投入了数百万美元帮助凤凰城在他们的聪明城市的努力。
但是,当我们谈论一个“聪明的城市”时,意味着什么呢?究竟是更好地利用市中心的资源,还是所有被浪费的资源最终都会被克服?最终,我们都会同意不同意的观点,因为大多数人对我们所知的智能城市的功能和现象有一种看法。
由于发展迅速,很难关注正在发生的一切。工业已经开始适应物联网(物联网)并希望在更广泛的层面上加以实施,以提高效率。但是,不管所有行业到目前为止发生了什么,有一件事是无法逃脱的。M2型展开在法国。
为了讨论这件事,我和那些技术细节背后的人取得了联系,那就是:M2City的IT总监泽维尔·迪亚布(XavierDiab)。读者如果还不熟悉M2市场,就应该知道该公司是法国最大的物联网电信运营商。供水商合并的结果威立雅和算子橙在法国物联网的市场中,M2作为主要的主角出现了。
促进合并的动因
2011,威立雅水公司和橙色公司诞生了M2系列产品,将两家公司的服务以智能计量实体的形式整合在一起。M2城市已将其范围从法国扩展到世界其他地区。威立雅水务公司在法国有着强大的影响力,它与奥兰治公司建立了联盟,希望这两家公司能够通过保护资源和优化规模的绩效来提高客户服务质量。
威立雅水务公司和奥兰治公司的合并已经从开始的地方走了很长一段路,因为M2HERY公司现在在建设一个智能城市的过程中处于关键地位。
我对M2City的XavierDiab的第一个问题是关于合并为M2City的驱动因素,M2City是法国最大的物联网和应用的电信运营商。泽维尔回答说,水曾经是、现在也是全世界所有大城市和大都市中心居民的重要资源。由于水资源非常重要,所有利益攸关方都必须采取措施,以“聪明”的方式保存和管理水资源。
虽然我们知道水作为一种商品的重要性,但我们尚未采取具体步骤来处理水的保存问题。仅在法国,大约三千四百三十亿加仑(1300万亿升)的便携式水就会因为整个法国城市的液压系统泄漏而被浪费掉。这些废物的数量相当于该国因该地区的小漏水而损失的总水量的25%。这些泄漏是以消费者和经营者双方的利益为代价的。
作为法国电信市场上最大的参与者,m2ful希望实施一项改进废物管理的三点计划。该倡议包括智能城市网络、智能对象和能源效率,最终形成了智能城市本身。
挑战
M2城市的目标是创建一个智能城市,但却遇到了许多挑战。他们面临的一些挑战可以通过以下方式列出:
漏水
如上所述,漏水是智能城市项目完成的一大障碍。漏水通常由端点渗漏、地下渗漏(最复杂的)和地面以上渗漏组成。
数据收集
一路走来,M2意识到物联网的数据收集并不像听起来那么容易。由于市场上有可供使用的标准,因此很难无缝地收集数据。不同格式的可用性意味着收集器经常面临收集什么、如何监视和使用什么的难题。
过多的数据
虽然收集数据的影响也证明是有问题的,但目前数据的规模之大也提出了另一项挑战。正如我在前几篇文章中所强调的那样,AI或物联网只有在数据被清理后才能成功。在提供数据方面面临的挑战是增加了合理化和清洁数据的责任,这是一个有趣的挑战,只有通过使用无缝的方法才能解决这一挑战,使整个过程完美无缺。虽然数据的大小给收集和设定数据汇编的标准带来了挑战,但在可视化/显示数据方面也有许多影响。如此大量的数据的可视化需要性能和体系结构能力。要想让M2公司展示这些熟练程度,就必须与一家拥有更好标准化设备和格式的数据集成公司取得联系。
对于M2,数据集成实体是Talend,它提供了他们所寻求的灵活性和可靠性。M2的数据需求是多种多样的,需要最好的Talend以一种既适合M2MARY又适合其客户的方式处理这些信息。Talend的格式、集合间隔和可伸缩性完全符合M2HERY的要求。
泽维尔详细阐述了公司的选择标准,指出公司有许多选择标准卖主它必须从中选择。然而,尽管卖主标书、Talend的出价击败了竞争解决方案,因为它能够跟上快速发展的业务需求、易于使用的界面以及与其预算一致的合理定价模式。
结果
这两家公司都已经达成了七年多的协议,而这段旅程也不亚于难以置信的成功。Xavier指出的一些衡量项目成功程度的结果包括:
在3000多个城市安装了二百三十万多个智能传感器。
该系统每天管理来自客户端的大约二千万条数据消息。
每周有大约一亿四千万条信息被收集和显示。
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大数据、物联网、智慧城市三者的关系
大数据、物联网、智慧城市三者之间的关系简单来说就是:大数据的发展源于物联网技术的应用,并用于支撑智慧城市的发展。物联网技术作为互联网应用的拓展,正处于大发展阶段。物联网是智慧城市的基础,但智慧城市的范畴相比物联网而言更为广泛;智慧城市的衡量指标由大数据来体现,大数据促进智慧城市的发展;物联网是大数据产生的催化剂,大数据源于于物联网应用。
中国已步入大数据时代
有人说大数据来了,但只是在美国而不是中国。专做政府数据管理的同方对此的看法是:中国对大数据的理解普遍还不那么深入或者与美国的理解有所不同,但不能否认的是,中国已经步入大数据时代。现在中国的很多部委都已经在研究大数据、运用大数据。美国将大数据提升为国家战略,中国还没有明确提出,但已经把大数据上升为与国防一样的高度,多部委还联合发布了鼓励措施。我国政府对大数据的敏感度快速提高,并正在采取措施。所以说,中国已经步入大数据时代,这种重视是由政府层面自上而下进行普及的,可能还未普及到普通百姓层面,但各级政府已经有了高度重视。邬贺铨院士也曾表示:“我国将产生全球最大量的数据,要重视大数据的开发利用和管理。”
大数据的关键在于分享。我国智慧城市发展的一个瓶颈在于信息孤岛效应,各政府部门间不愿公开、分项数据,这就造成数据之间的割裂,无法产生数据的深度价值。关于这一问题,一些政府部门也有清醒的认识,开始寻求解决方案,这是受自身的需求驱动的。比如,一些政府部门原来不愿分享自己的数据,但现在开始寻求数据交换伙伴,因为他们逐渐意识到单一的数据是没法发挥最大效能的,部门之间相互交换数据已经成为一种发展趋势。同时,随着各方面的发展及政策的推进,很多以前不公开的数据也逐渐公开了,这对大数据的发展都是有力的支持。
物联网技术推进大数据发展
物联网对大数据的意义方面,赵英举了个例子来说明物联网技术对大数据的推进。去年北京721暴雨之后,政府采取了很多解决措施,很重要的一个体现是,北京市科委很快就立了专项基金去给受灾的房山和门头沟这两个区进行应急管理能力的提升以及信息化的建设。同方参与了门头沟的项目,帮助门头沟提升预警能力。同方对门头沟原来的应急平台进行了改造和提升。比如对水位的监测,在有些重点立交桥下安装水位计,水位到一定程度会发生预警,相关部门就可以据此采取一些措施,这就是物联网技术的应用。
物联网技术跟大数据什么关系?当水位计的点增多后,就会收集到更多的数据,这样更便于发现一些规律并发出预警,这是采用大数据的技术手段自然而然就能做的事情。在点位数少的情况下,数据量不够大,只能解决一部分问题。所以说,正因为有了物联网,大数据布的点越来越多,自然而然就要会去分析实时数据。数据的挖掘,原本是对于历史数据的挖掘,现在对于实时数据的挖掘也是一种趋势,说明物联网的技术在推进着大数据相关技术的发展。
大数据支撑智慧城市的发展
城市运行体征是通过数据进行量化表现出来的,但这些数据散乱在政府的各个部门中,同方的职责是收集各部门有关城市运行体征的数据,帮助城市管理者进行数据汇总、分析,最终对城市体征的量化形态即各类数据进行管理,供政府管理者使用。
政府部门做的每一个决策都需要长期的调研,调研的资料来源于政府部门运行、城市运行的长期积累。政府信息化的高速发展已使政府产生了几百TB的数据。但数据本身没有任何意义,只有经过一定的系统分析之后,才能发挥数据的价值。智慧城市的每一个细节都会产生庞大的数据,同时,智慧城市的运行基础也来源于对大数据的深度分析。
大数据的表面是一系列静态的数据堆砌,但其实质是对数据进行复杂的分析之后得出一系列规律的动态过程。政府部门本身没有去做这样的事,这就需要企业对其进行支撑,同方看到了大数据对城市运行的重要意义,选择政府作为突破口,是形势发展的要求,也是同方大数据的独特之处。值得说明的是,同方大数据不参与政府决策,只是为政府决策提供数据支持。用数据的直观形式展现业务之间的关系,用数据表现城市发展变化和趋势,分析总结出城市存在的问题,为政府部门的决策提供辅助。
城市运行体征的管理也需要大数据的推动。大数据在反映城市运行体征的时候,并不需要了解城市部门的主要业务及运作流程,单纯从数据的角度出发,通过计算机软件分析之后,数据就能得出一些规律,不关乎业务,不关乎结果,但能完全反映出数据之间的关联性。从大数据的角度出发,驱动城市运行体征发展,是一个可以在决策前段刨出人力的纯计算机运作模式,这样的好处是运作的量化和规范化。
对于大数据、物联网与智慧城市的发展,中国信息技术权威专家――国务院物联网领导小组组长、中国工程院邬贺铨院士曾有一个很深奥的表述:从物联网到大数据再到智慧城市,是“格物致知”的过程,通过分析决策达到“知行合一”
智慧城市惠及每个人
大数据驱动下的智慧城市,关乎每个人的生活。最普遍的例子就是天气预报,以前的天气预报只会预测一下天气,但现今的天气预报会告诉公众更多的信息,如气象指数、空气污染指数、穿衣指数、驱车安全指数等,甚至是否有利于运动,对发型及妆容的影响都有说明。这是能让普通百姓切身体会的智慧生活,未来,教育、交通等关乎人们衣食住行的方方面面都会变得智慧起来。教育方面,我们可以看看美国的做法,美国每个大学都会将升学率、就业率、毕业生的年薪水平等如实展示,这对学生选择学校专业等是很有利的数据支持。交通方面,怎样畅通城市交通,怎样寻找停车位,选择哪种交通方式更便利安全等,都是智慧城市的未来状态。
当提到智慧城市的未来发展时,赵英表示:智慧城市来源于智慧决策,智慧决策来源于人的智慧。当每个人都很智慧的时候,一个城市也会变得智慧起来。
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