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第三届深港大数据论坛 (数据驱动的智慧城市)_纸业资讯_中国纸业

发布时间:2019-06-03 22:13 来源:未知 编辑:admin

  正当智慧城市成为了每个城市的标配之际,我很希望大家不要把已经过度吹捧的人工智能及大数据太当真,城市治理的改革靠的还是人类的智慧。每一个城市,当他讲到智慧城市时都会谈到三个目标:一是民生怎么得到改善,二是政务怎么样增效,三是如何加强产业发展。响应型智慧城市的内涵是人民在智慧城市里怎么样安居乐业,亦即是居住及营商环境得到改善。在国内我有幸参与在几个大城市的智慧城市顶层设计,常见时兴的概念有二:分别是城市大脑及数据领导驾驶舱。

  近几年,科技成为了对应解决城市问题的关键,而且大家都寄予厚望。人工智能被形容成了灵丹妙药,彷彿有了城市大脑就可以解决错综复杂的城市问题。不过其实城市的自动化决策的难点在于緃合分析的能力的提升,在通用人工智能未来到之前很难实现。这个也能说明了自动化决策在智慧交通的概念里比较容易得认可,因为目标越明确所需数据量越小,人工智能的通用能力可以不高。

  数据汇聚越丰富与否,对纵合分析是前提条件。但到底这个大数据的架构应该是怎么样的,怎么收集,怎么存储,怎么预处理,怎么让别人使用,怎么回流,怎么更新。在我以前碰过的经验中,相比起来城市的数据更零散及复杂,数据的处理过程的自动化可能是城市大脑的前提啊。

  我想先小结一下前面的观点:1)综合数据分析比数据分析难得多;2)通用人工智能比较弱人工智能不在一个量级,而通用AI的到来才是城市大脑的成功关键;3)大数据的冶理架构有别于传统的数据治理,越多的数据,越复杂的数据源,所需要的数据中台能更要追求灵活重的效率,业界把这个难度形容为“开着飞机换引擎”。以上是目前推进智慧城市时我见到的一些困惑。

  直到2017年中国智慧城市规划总数是572个,可能到2019年已经不止这个数字。为什么会这样?因为全球城市的发展规律都是典型的城镇化发展,而中国在城镇化的进程比其他国家都要快。在过去40年的发展中,有两种现象:一是城市快速扩张,二是城市快速的老化。比如杭州和成都作为做智慧城市上的问题不尽相同,需要解决的办法当然也很不一样。

  在国际上,联合国对于城市的可持续发展有17个方向,为城市的长期发展给出指导,比如怎么消除贫穷、优质教育等,可以让我们衡量到底一个城市是不是可持续发展的,同时避免短视的决策。之前在智慧城市作规划时,领导就问国外的经验有什么可以给参考,为什么调研的结果总是多听到好话,困难能不能说多一点。正是这个原因,我翻译了这本由前纽约副市长戈德史密斯所写的书名为《数据驱动的智慧城市》。这本书里的内容都涉及到芝加哥和纽约比较大的城市里数据如何驱动智能城市的例子。特别是纽约市的经验对于北京、上海、深圳这些大城市有较大的参考作用,纽约是第一个设立市长数据办公室的城市。我知道国内也有城市正在考虑成立为市政府办公室服务的专责分析师团队。

  人民在城市里中工作及消费都自然而然地产生了大量的数据。大至上可以把它分为城市的生产侧、消费侧及政务数据,三者相通而且可以互相印证。在精准城市决策时候,我们既要建立足夠广度的跟踪机制,协助提早发现风险;又要针对关键指标提供日/周/月精确粒度的监控,一旦侦测到指标与异动逻辑相一致即产生告警。协助管理者提早发现风险;另外人工智能已倶备的语言识别的淮确度,足够帮助我们自动从多方识别内外部事件,在机器学习的帮助下与可能受影响的指标进行关联,这里所说的的事件可以包括线上线下活动、政策改动、交通意外等等。

  另外,数据驱动政府治理包含“破”和“立”两方面的努力。如今我们看到的大部分城市的顶层设计“立”是很多的,但“破”的部分相对较少。怪不得纽约前副市长,强调我们最难跨越的是改变超过百年所建立的政府行政习惯,关键是大家没发现旧有的架构巳经不夠支撑新时代的数字化经济发展了。

  基于数据驱动智慧城市一书提到的城市治理的办法,以下是我从新书里得到启发的四个经验:

http://istighcomputing.com/shujuqudong/127.html
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