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2020 - 06 - 10
点击次数: 10
随着社会的发展和城镇化水平不断提高,我们对自身的居住环境提出了更高的要求智慧城市的建设也将在不同的应用场景中影响着我们的生活,包括医疗、社区、交通等各个领域。       智慧交通作为一个城市的核心动脉,将充分运用物联网、云计算等高新技术汇集交通信息,充分保障交通安全并发挥交通基础设施效能       医疗关乎整个城市...
2020 - 06 - 10
点击次数: 11
随着物联网(IOT)的出现,智能停车系统为这些挑战提供了创新的解决方案。嵌入地面的低功率地磁、超声波或光学传感器记录某个车位是否被占用以及占用多长时间。       这些物联网传感器数据被无线路由到网关,然后传输到云平台,用于企业和建筑物所有者进行分析。2、改善停车体验,减少排放       数据在云中流动和存储,有助...
2020 - 05 - 08
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现如今,随着人们的生活水平逐渐上升,汽车价格的下调,很多人都拥有了私家车,虽然这给人们出行带来了便利,但随之而来的也有交通的堵塞,停车难的加剧。而智能化的停车场出现,很多程度上解决了人们的停车难问题,但随着停车场系统的逐渐发展,停车场收费系统方式的不断增多,未来,智能化的停车场和收费系统是分不开的,相辅相成,才能适应时代的潮流。华睿智兴致力停车场行业数十年,专注研发停车场管理系统解决方案,对停车场...
2020 - 05 - 07
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城市停车难越来越严峻,随着人群的购买力的上升,有车一族不再是人人羡慕的对象了,但是对于有车一族而言,也有很多苦楚。每次回家进入小区,出入口管理单靠人工去记来往车辆的车牌号码和停靠时间,等候时间长;每次下雨天伸手取卡,总难免会被淋湿;停车技术不到位,下车取卡也麻烦,种种经历苦不堪言。华睿智兴致力停车场行业数十年,专注研发停车场管理系统解决方案,对停车场管理拥有丰富的行业经验。  为了给有车一族营造一...
2020 - 04 - 27
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随着社会的不断进步,家庭生活质量的不断提高,人们对居住环境的要求也越来越高。从原来单一的居住场所向集生活、办公、娱乐于一体的多功能社区发展,城市化、国际化的发展,城市居民汽车拥有量急剧增加,停车位与汽车拥有量之间的矛盾日益突出,公用停车场已经无法满足越来越多的停车需求,当前急需解决的问题是如何充分利用有限的停车场资源来最大程度满足车辆的停泊需求。  一、传统的停车场普遍存在以下现象:  1、管理者...
2020 - 04 - 24
点击次数: 27
智能停车场系统在这停车难时代下应运而生,也在现代停车场管理中发挥着越来越重要的作用,而随着市场的多变性,智能停车场管理系统也是日新月异。华睿智兴致力停车场行业数十年,专注研发停车场管理系统解决方案,对停车场管理拥有丰富的行业经验。  首先,智能停车场管理系统让停车场出入口管理和之前相比变得更加智能化,传统的人工取卡票方式已不能满足当前人们的停车需求,智能化的车牌识别系统免去了人们停车取卡的步骤,通...

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做有边界的智慧城市

日期: 2019-05-13
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摘要:智慧城市建设长期以来,有三大难题挥之不去,即“数据共享”“大数据决策”和“城市大脑”。

来源:信息化建设 责任编辑: yxshi

【CPS中安网 cps.com.cn】智慧城市建设长期以来,有三大难题挥之不去,即“数据共享”“大数据决策”和“城市大脑”。但三大难题并非来自执行不力,而是项目承担人承诺了不可能完成之目标,随着项目交付期临近,三大难题距离解决反而越来越远。

“老大难”的数据共享

  数据共享是资格最久的“老大难”问题,该问题的根源是数据共享无边界性。数据要不要共享是供需双方协商之事,用行政手段推动全面的数据共享违反了经济规律,而且政府数据共享做到何种程度能算完成,并没有边界。

  数据共享“迷信”始于信息化早期计算机数据匮乏时代,数据共享成为推广数据库应用的口号。而在互联网时代,数据爆炸与网上搜索的便利已使数据大贬值,数据共享困难已被谷歌、百度、微信、脸书等公司极大缓解,在全球政府数据开放大潮中,继续建立政府内部数据共享系统没有太大意义。

  此外,推动政府内部数据共享往往不能区分政府使用数据的两种不同模式,即决策使用数据与操作使用数据,但这两种用法的效益成本大不相同。其中,政府决策使用数据只是为了从数据中获取信息,但决策者获取信息的渠道很多,政府内部数据共享系统仅仅是渠道之一,决策对之并无依赖性;而政府操作使用数据则是政府对社会公共服务的业务,其本质上是政府业务数据的数据处理。这种业务是规范的、流程化的,使用的政府数据是不可替代的。同时,如果需要跨部门的数据合作涉及的部门与数据项并不多,可以通过相关部门之间建立数据整合的专用系统来解决。需要特别指出的是,政府使用数据的两种模式皆不依赖建立政府内部全面的数据共享系统。

  政府有关部门正在积极推动政府数据整合,数据整合的主要效果体现在政府公共服务的效率提高上,如“一号一窗一网”与“最多跑一次”都是政府基层公共服务的改进。公众的获得感得到很大提升,其根本原因是公共服务业务是确定性的,可以用信息技术准确地替代,能够充分发挥信息技术的优势。

  政府数据整合对政府决策帮助却不大,因为决策主要靠人脑完成,数据挖掘只能帮助工作人员重组数据以便发现信息,计算机没有信息概念更不具有决策能力,政府获取信息的渠道太多,很容易发生数据整合共享系统淹没于诸多信息渠道之中的情况,所以将数据整合定位在改进政府操作而非改进决策,这是明智的。

大数据中心的烦恼

  为赶上大数据潮流,目前许多地方发生匆忙建立了大数据局,管理全部政府数据的情况。

  首先,专家们设想大数据能够有力推动政府决策科学化,但令人失望的是大数据应用成功的案例目前都集中在微观领域,特别是人工智能机器学习;而对政府有宏观决策有帮助的案例实在罕见。因为数据量巨大并不等于信息全面,有时还恰恰相反。

  其次,某些大数据中心想利用大数据共享平台来拉动大数据效应,但企业不愿意提供原始数据,因为有信息安全与隐私保护问题。此外,由于大数据处理成本太高,企业利用大数据的难度也很大,碰到合适数据的概率太低,大数据共享平台经营难有可持续性。

  最后,大数据中心的烦恼还来自于对大数据应用的盲目追随,混淆了大数据与常规数据的概念。本是小数据业务硬要贴上大数据的标签,自己搞乱了自己。实际上大数据应用对多数城市是超前的,目前最好的做法是放下大数据,从本地区实际情况出发,以需求为导向管理好常规数据。

做有边界的智慧城市

城市大脑向何处去

  城市大脑重要的问题是可持续生存,这是一个经济学问题,既要有贡献又要低成本。信息技术效益的来源是软件的复用,软件是人类处理事务智慧的形式化,其开发成本很高但复用成本却很低,多次复用才能回收成本创造效益。

  城市大脑适合的工作不是攻克难题而是承担政府例行性的工作,这些例行性工作重复率高所以便于回收成本,城市大脑承担例行性任务可以为人们节约宝贵时间去做更有创造性的工作。可以预见的是,在相当长的时间里,城市大脑的决策能力都难以比过人脑,让它在自己的优势领域发挥作用才是合理的选择。

  而对于城市大脑设计者提出的“只要数据齐全,城市大脑就能够预测一切事件、解决一切问题”,似乎一旦城市大脑表现不佳就可以把责任推到数据不足上去,这样做并不合理。在不确定性世界中数据齐全是不可能的,决策需要的数据永远是不足的,政府决策都是在信息不足时完成的,数据收齐只是一种奢望,问题产生的速度会胜过传感网建立的速度,数据收集对新业务需求永远是滞后的。

  城市大脑需要数据,但随着问题复杂性上升,数据收集的成本会无限增长,以至于超过解决问题的价值;同时城市大脑并没有足够的专业人才应对不断创新的新需求。所以,解决城市大脑问题的唯一办法是给城市大脑的功能划定明确边界,多做重复性、例行性的工作,使其功能与城市的人财物资源相匹配,恰当的边界既能发挥城市大脑的作用又能防止浪费。

  除了划定边界,确定性技术的基因决定了城市大脑的优势与劣势,扬长避短是城市大脑业务应遵守的原则,城市大脑不能好大喜功,项目建设就要明确能做的事项,将若干例行性的业务稳定地做好就是很大的功劳,而不要奢望能成为替代人解决复杂问题的智者。

  城市大脑应该甘愿做承接规范化业务的“苦力”,让人节省时间与精力去做城市大脑不能胜任的事情。将城市大脑定位放低,做力所能及的事情可以规避后来的许多麻烦。

  在智慧城市建设中,没有智慧化系统只有智能化系统,源源不断的智能系统出现,一个个具体问题被智能创新所攻克,所涌现的繁荣就是智慧城市。智慧城市成功最重要的是每项目标都有明确边界,有限制才有成功。

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