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中国科学院院士、中国工程院院士李德仁:智慧


发布时间:2017-02-22  文章来源:未知

    在智慧城市的建设和应用中,数字城市是基础,互联网技术是实现互联互通的手段。一个智慧的城市,需要运用物联网、云计算、时空大数据集成等新一代信息技术,促进城市规划、建设、管理和服务的智慧化,解决空间文化、处理传输、实时处理、及时反馈等问题,实现全球无缝的智能化。

  智慧城市及其应用

  首先,智慧城市建设要抓好智慧环保。美国推进家庭智慧能源建设,政府花钱在每家房顶上安装太阳能电池板,每家继续交原来的电费,将太阳板电池买回来。太阳能发电是我国各个城市的需要,我们也需要发展环保、智慧能源建设。

  其次,抓好智慧交通、智慧公路的建设。智慧城市的社会综合管理十分重要,城市建设要实现真正的智慧网,就要充分利用时空数据。例如增加交通环境中传感器,收集实时数据、运营数据,通过对数据的分析,再进行适当调度。时空数据有大量的空间传感器、数据库、数据处理软件、信息库以及资金支持,我们应充分利用这些资源支持城市建设。

  时空大数据与云计算的运用

  传感器网将产生反映自然和人类活动的百万兆级到十亿兆级、万亿兆级数据,使世界真正进入大数据时代。

  时空大数据经过存储、处理、查询和分析之后,可更好地用于各类智慧应用,进而提供各种智慧服务。未来,我国将推行60到80颗卫星组网,实现一星多用、多网融合、实时服务以及时空大数据的采集,进而形成数据模型。智慧城市要求各省市将各类应用中的时空大数据进行有效管理,并按照实际需求进行处理、存储、管理,提供相应服务,满足从室外到室内、从地上到地下的各类智慧应用。

  遥感云在云端帮助技术人员进行遥感处理,借助遥感云大数据科学的相关技术,破解城市困局。例如,实现洪水淹没范围的分析,实现室内外高精度的手机连续位置定位和实时导航,提供与位置相关的各类服务或需求解决方案。北斗云服务平台已于2012年12月27日对中国及周边地区正式提供运营服务,其高精度定位和测速可在智慧交通中控制车辆和智能驾驶。

  充分挖掘时空大数据的价值

  基于数据表达、信息组织与知识发现等不同层次的数据挖掘方法,实现时空大数据挖掘,更好地为城市提供服务。例如,利用GS数据的挖掘,构成生态智能管理系统,形成现代管理方法,加速解决防洪综合发电等各项问题。

  通过夜光影像、人口密度、土地覆盖等数据,收集城市人口活动的变化数据,建立模型,对人的行为认知进行研究分析,帮助人们解决城市建设的问题。同时,通过对视频数据的挖掘,对夜光影像的长时间序列分析,将数据自动压缩,利用其评估不同区域受到武装冲突的影响程度,维护城市的安全。

  利用遥感数据挖掘,实现农业遥感监测,提取农作物信息作为农作物长势监测或产量估算的模型参数,进一步进行农作物产量统计分析,为经济发展提供参考。

  建设智慧城市运营中心

  智慧城市建设是一个系统工程,需要根据每个城市自身的特点,在做好顶层设计后,需要进行统一规划,建立智慧化的城市运营中心,根据实际需要,将其变成城市运行监控的指挥调度中心、智慧服务中心,使其合适化、可控化、智能化,持续优化地发展下去。

  在管理运营中心时,要利用大数据交易促进经济增长。在大数据时代,智慧城市要实现对人或物的感知、控制和整合,否则城市就谈不上智慧。

  智慧城市的建设是“一把手”工程,要抓好智慧城市建设的中心,推动每个城市的发展,形成技术链、数据链、价值链。

  智慧城市在建设中产生的大数据问题,既是下一代的科学前沿问题,也是推进智慧城市发展的原动力,需要有针对性地加快相关大数据的技术创新和重点攻关研究,推动和加速智慧服务产业的发展,助力城市更加科学、高效、低碳和安全发展。

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