2020-06-10 來源:巨盛云
智慧城市概念提出至今已經超過十年,城市發展對ICT等新興技術的響應已經滲透到規劃、建設、運營、管理的每個環節,正在全面改變城市運行的模式和理念。尤其是2015年以后,隨著物聯網、人工智能、5G等技術的日益成熟,越來越多建設主體的參與,智慧城市在密集的中央和地方政策指引之下迎來了新的發展。
2019年,5G正式商用,各地陸續成立了大數據管理局,智慧城市也進入了數據驅動發展的新階段。可以預見,2020年,將是中國智慧城市發展非常重要的一年,各種新的趨勢和轉變也正在陸續出現。
5G:引領新基礎設施的進化
高速率、低時延、大連接,5G的這幾個核心特性中,對用戶而言,其實早期能體驗到的只是增強移動寬帶的提速效果,但對城市而言,低時延和大連接才是通過物聯網賦能智慧城市發展的關鍵特征。
作為重要的基礎設施,5G的普及未來對無人駕駛、遠程教育、遠程醫療、VR/AR等領域會有決定性的促進作用。2020年,作為5G網絡建設普及的早期階段,物聯網和應用生態建設進展會比較有限,與之相關的最大變革會體現在5G基站大量密集建設過程中,與城市空間的深度融合。
目前市面上的各種一體化智能燈桿,都是響應這種趨勢的產品。但除了攝像頭、環境監測等基本能力的簡單集成以外,需要更全面考慮城市新型基礎設施的整體架構和新的形態。
其中,通過智能感知設備的全面部署和城市基礎設施的物聯網改造,建立地上地下一體化的全面感知網絡和基礎設施系統的智能控制能力,是最為關鍵的環節。
2020年初,雄安新區發布了智能基礎框架體系和首款智能接入設備,將智能基礎設施作為城市基礎設施體系的新成員,感知數據作為傳統城市“七通一平”的拓展。突出基礎設施的空間覆蓋和貫通互聯,提出包括通用感知終端、智能接入設備、邊緣計算節點、接入機房、傳輸管道、社區級處理中心、匯聚機房、城市級處理中心等智能基礎設施體系。
雄安的創新實踐必將引領中國智慧城市的建設重點從軟件、應用、大腦等產品真正延伸到城市空間和基礎設施的重新定義。
數字政府:從行業應用到超級應用
近年來,由于我國各級政府對智慧城市建設的主導地位,數字政府幾乎已經成為智慧城市的同義詞。2019年出現的幾個數十億元規模的單一來源采購數字政府大單,也讓互聯網和ICT巨頭們在這一領域的投入持續加大。
隨著各地大數據管理局的陸續建立,數字政府的建設和運營機制也在發生變化,并與行政管理體制的變革息息相關。技術以外的治理痛點逐漸成為焦點,簡單的IOC展示大屏模式已經不能滿足政府治理的需求。
各地大數據管理局成立之后,盡管職能分工各有差異,但共同點都是對政府數據資源的統籌和協調。而在具體建設層面,大數據管理局的關注重點往往會跳出以往智慧城市建設聚焦的部門和行業應用,而更多關注跨部門應用和超級應用,超級APP、領導駕駛艙和數據共享交換平臺是其中最為典型的幾類。
超級APP,原意是指那些擁有龐大的用戶數,成為用戶手機上“裝機必備”的基礎應用。而在智慧城市場景下,超級APP是指架構于智慧城市核心支撐平臺和行業系統之上的綜合性應用,通過整合各部門、各領域現有公共服務入口,集成公共服務內容,建立基礎性公共服務平臺,匯聚用戶使用頻率高、需求量大的服務事項,提供APP、小程序等多渠道、廣覆蓋的移動服務。
隨著智慧政務服務的全面普及深化,城市超級APP可能成為生活服務的新型基礎設施。城市超級應用運行過程中所產生的政務數據,也是提升政務服務水平的重要驅動力量。
城市領導駕駛艙系統是一種專為現代城市各級管理者量身定制的特殊超級應用,是智能化、平臺化的基于大數據技術的城市運行管理和輔助決策支持工具。
城市領導駕駛艙的核心能力是政府各部門各場景海量實時數據的接入,尤其是大量新興基礎設施運行的物聯網數據,通過專門的人工智能算法進行降維處理,通過一系列功能模塊滿足各類城市管理需求。把巨大龐雜的多維數據按照不同的事務而非部門事權去抽取和建模,形成更符合高維城市治理需求的新型平臺。
用于政務數據資源有效共享和應用的數據共享交換平臺是提升城市治理能力的關鍵應用。政務數據資源存在數據流通共享難、數據監督管控難、數據安全有效保障難等諸多問題。
面對大量政務數據跨系統、跨部門、跨業務的信息共享和業務協同需求,區塊鏈等新技術的應用,正在大幅提升智慧城市的供給能力,為政府數據的融合共享以及新一代政務云的發展提供了新的契機;趨^塊鏈“分布式”的特點,可以打通部門間的“數據壁壘”,實現信息和數據共享。
與中心化的數據存儲不同,區塊鏈上的信息都會通過點對點廣播的形式分布于每一個節點,沒有中心點,通過“全網見證”實現所有信息的“如實記錄”,并且如果區塊鏈的分布式儲存架構節點越多,數據存儲的安全性就越高。
在公共服務領域,區塊鏈能夠實現政務數據跨部門、跨區域共同維護和利用,為市民帶來更好的政務服務體驗。華為在北京建設的“目錄區塊鏈”,已經實現了數據變化的實時探知、數據訪問的全程留痕、數據共享的有序關聯,很大程度上解決了數據缺位、越位、隨意流轉、協同無序、管理失控等問題。
無人駕駛:危機中孕育新生
2019對無人駕駛企業來說是艱難的一年,大量初創公司倒閉,車企的無人駕駛團隊也紛紛解散。與所有人工智能細分領域一樣,無人駕駛結束了盲目樂觀,而進入了更加穩健和務實的階段。有一個說法,從2020年開始,全球汽車工業將會用一個車型周期的時間,向智能電動車產業過渡。
我國此前發布的《節能與新能源汽車技術路線圖》指出,到2020年,駕駛輔助/部分自動駕駛車輛市場占有率將達到50%。日本、法國、美國等近年制訂的相關法律法規也紛紛把2020年定為自動駕駛上路使用的節點。
北京、廣州、深圳長沙等城市都陸續發放了RoboTaxi所需的載人測試牌照,L4級別的無人駕駛出租車隊開始了常態化試運營。加上園區、低速、非客運等特殊場景下的運營實踐,以馭勢、智行者為代表,很多中小廠商都找到了適合自己的產品和解決方案落地之路。
2020年初,在CES大展上,以大疆為代表的中國企業宣布量產了多款萬元級的激光雷達設備,大幅降低了車載感知系統的成本,同時也為路測大量部署提供了可能性?梢灶A見,在2020年,更低成本的無人駕駛方案將大大促進自動駕駛的規;厣涞剡\營。
相信在2020年,也會有更多類似的城市空間規劃層面的探索,為無人駕駛和行人提供更加安全、可靠和舒適的道路環境。傳統機動車交通、慢行交通和無人駕駛交通的路權分配變革路徑,也將在越來越多的試點城市落地過程中,推動城市規劃的變革。
CIM:基于時空數據平臺的數字孿生城市
繼阿里推出技術中臺概念之后,各大企業也都在智慧城市領域提出了類似的數據中臺和應用中臺提法,將共性技術集成整合作為城市的數字化底座。依托海量數據建立全面的數字孿生模型是智慧城市中臺最核心的能力。
城市信息模型(CIM, City Information Modeling)的概念將BIM對建筑完整信息數字化建模,用于設計、施工、使用、維護全生命周期管理的概念,擴展到了城市領域。
在空間范圍和技術邏輯上,CIM的建設是“大場景的GIS數據+小場景的BIM數據+物聯網”的有機結合。
已有的BIM技術對城市中各個建筑可以做到構件尺度的數字孿生,從而將建筑物的信息數字化;GIS技術則能夠對城市尺度上的地形地貌、土地利用等宏觀空間環境特征和人群特征、信息資金流動等城市中無形的社會經濟活動信息進行結構化、歷時性的儲存。
而物聯網技術通過城市傳感器的廣泛布設,一方面可以對BIM中建筑物的運營數據進行補充,更重要的是對交通流、大氣水文等城市開放空間中的微觀環境變化進行實時感知和收集。
BIM與GIS在空間范圍上互補,數據結構上共通,每棟建筑可以看作GIS中的一個地物,每一根管道、路燈等城市基礎設施也可看作BIM的一個構件。在此基礎上嵌入物聯網數據,又大大提升了數據空間和時間粒度的細化程度,實現對城市空間精細、全面、動態、實時的數字化。
在全面收集數據的基礎上,CIM通過統一的數據平臺將各領域不同維度的數據進行結構化、標準化整合。
一方面實現城市級數據的可計算,對任意空間范圍內的建筑面積、容積率等空間指標和人口密度、車輛密度甚至用水用電量等社會經濟指標進行統計分析,并可通過機器學習和仿真模擬挖掘規律、進行預測。
另一方面通過空間信息可視化的技術,使得城市數據能夠與其空間位置實時對應,一目了然,便于運維和管理人員的迅速感知和決策。
此外,CIM平臺還具有開放性,經授權后可以向政府、企業和學界提供數據接口,成為城市級應用開發的“土地供給”,使得數據能夠產生更大的社會和經濟價值。
然而在軟件層面,目前我們還并沒有一個真正的CIM產品。市面上的GIS和BIM廠商,很多都基于自己的產品延伸擴展,同時具備了GIS和BIM的能力,但這些產品除了滿足住建系統規、建、管等傳統三維空間數據需求以外,對智慧城市更全面的需求并不能很好滿足。
CIM并非GIS和BIM的簡單結合,而是在無縫銜接各尺度空間數據之外,更注重來自物聯網的海量實時大數據的接入和計算,并具備完備的時空流、場的描述和計算能力。
隨著5G和物聯網技術的普及,實時、海量、并發的時空大數據場景越來越豐富,在這方面,現有的GIS和BIM廠商的既有產品架構都存在天然的缺陷,需要進行底層的重構而非簡單的功能完善。
目前,已經有一些技術廠商認識到全新CIM架構的價值,并已經采用“時空數據庫+時空數據引擎+時空網格體系”等技術體系構建全新的CIM系統。
2020年初,美國宣布限制AI軟件出口中國,其中就包括最主流的GIS平臺,國內廠商一定會加強產品創新,趁機擴大市場份額。真正的CIM平臺雛形,也許將在今年出現,并取代傳統GIS和BIM成為城市中臺的核心部分。
我國也將以最豐富的空間智能場景為依托,通過CIM產品的重新定義和廣泛應用,在國際上引領下一個時代空間智能技術的發展。
2020,在中國智慧城市發展過程中一定會是充滿機遇與挑戰的轉折之年,本文僅從一些碎片化的事實出發,對一些較為明顯的趨勢做了簡單的展望。相信在這一年中,會在更多的相關領域出現更豐富的創新和轉變,帶我們越來越接近城市未來的模樣。
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企業云遷移需要考慮的問題
云計算技術對電商的推動
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人工智能帶來創新式發展
物聯網的四大關鍵詞:風險、行業、云、機器學習
云計算與人工智能之間有哪些聯系
邊緣計算將如何改變制造業?
2019年云計算發展狀態
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區塊鏈存儲四大優勢不可不知
物聯網十大應用領域
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數據中心的機房安全管理要做到“六防政策”
云存儲比傳統存儲有什么優勢?
云計算到底有多強大?
5G時代,云計算會有什么變化
怎樣形成生態環境大數據思維?
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AI+5G會給客服行業帶來什么樣的改變
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智能數據時代,機器數據分析五大趨勢預測
企業的數據化運營離不開大數據
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通過技術和知識優化數據中心
當大數據分析遇見云技術 如何雙劍合璧?
大數據分析如何去助力制造行業?
2020年云計算需求市場及發展空間預測
大數據正以令人興奮的方式融合電子商務和零售行業
為什么云計算對企業有益?
大數據在日常生活中比人們想象的更普遍
新一代人工智能視網膜芯片“破壁而出”
信息時代,巧用云解決新問題
一篇文章讓你知道什么是大數據挖掘技術
人工智能在數據中心中的未來
云計算行業高速發展,行業市場發展前景廣闊
大數據和云計算的機遇和挑戰
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前沿|“數字中國:跨越大數據“時空隧道”
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未來五年,這三種人最吃香,有你嗎?
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“互聯網+”基礎設施數據中心大發展