探索智慧城市背后的数据秘密

　　城市管理部门在履行职能时如何更具智能性?解决这一问题的办法是，重视城市正在不断地将数据驱动分析基础设施拓展于城市的方方面面，其中包括公共安全、交通运输、道路、通信、公共事业、医疗保健、教育、社会服务、经济发展等。近期，围绕“由众多政府部门共享的云服务是如何在城市和地区间持续推动‘智慧城市’技术部署”这一话题，业内正在展开深入的探讨。

　　另一个办法是，重视不断增加的分层数据分析服务对城市管理智能化的推进作用。我曾经提到了以下这这样一个服务层模型：

　　平台组件通常包括大数据集群、决策引擎、业务规则管理系统和流计算平台。这需要数据、元数据、预测模型、业务规则、程序编配、服务定义等可重复使用的“业务逻辑”部件作为基础(+本站微信networkworldweixin)，开发人员能够通过综合工具套件进行访问。开发团队应该能够通过由共享管理、协作与开发基础设施形成的交互，从统一的组件库访问这些部件。

　　还有一个方法是突出“认知计算”基础设施中的增值层，因为它们能够成为 “智慧城市”的基础设施。

　　智能层在众包讨论中往往会被忽视掉。实际上，它们能够通过社交、移动、物联网工具收集到社区的集体智慧。正如之前所指出的那样，在城市规划中，有远见的人已经开始展望未来，届时智慧城市将能够利用传感器数据提升城市满意度、宜居性、可持续性和环境，从而吸引更多的市民生活、娱乐，或是来此度假。

　　源自于智能手机的众包是创建智慧城市的关键工具。我在2014年年初曾经公布了一份研究报告，内容是欧洲社会科学家利用移动电话数据绘制出不同城区日常人口密度周期。研究人员使用这些数据根据人员密度和变化情况对城市进行了分类。这一研究表明，移动电话使用密度能够清楚地显示城区人口密度结构在一天当中是如何随着人们的出行、购物、娱乐等行为方式变化的。

　　对于更具智慧的城区结构，必须要有开放的数据，以及一支由能够为城市所有相关部门建言献策的策略分析师组成的队伍。此外，如今还正在出现新型的市区数据科学家。他们的工作是通过大数据分析工具为规划、监管和促进智能城市的政府部门和机构提供帮助。

　　毫无疑问，城市自己不会变得更加智能。城市生活中的每一层相关人员都必须不断地努力。数据驱动分析必须要是整个社会都能够享有的开放资源。