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惊艳你的眼
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呼啦啦达人

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城市大数据是指在城市运行过程中产生或获取的数据,是其与信息收集、处理、利用和通信能力相关的活动要素组成的有机系统,是国民经济和社会发展的重要战略资源,简单易懂的公式可以表述为:城市大数据=城市数据+大数据技术+城市职能。

城市大数据的数据资源来源丰富多样,广泛存在于经济、社会各个领域和部门,是政务、行业、企业等各类数据的总和。同时,城市大数据的异构特征显著,数据类型丰富、数量大、速度增长快、处理速度和实时性要求高,且具有跨部门、跨行业流动的特征。

按照数据源和数据权属不同,城市大数据可以分为政务大数据、产业大数据和社会公益大数据。政务大数据指的是政务部门在履行职责过程中制作或获取的,以一定形式记录、保存的文件、资料、图表和数据等各类信息资源。产业大数据指的是在经济发展中产生的相关数据,包括工业数据、服务业数据等。

此外,还有一些社会公益大数据。当前,城市大数据多数为政务大数据和产业大数据,所以城市大数据的主要推动者应为一个城市的政府和相关的具有一定数据规模的企业。

为保障城市运转的安全高效,智慧城市建设需要对海量的数据资源进行收集、整合、存储与分析,并使用智能感知、分布式存储、数据挖掘、实时动态可视化等大数据技术实现资源的合理配置。因此,城市大数据是实现城市智慧化的关键支撑,是推动“政通、惠民、兴业”的重要引擎。

数据驱动的新型智慧城市发展面临诸多问题。白皮书认为,虽然当前各级地方政府和企业都在积极探索智慧城市建设,但仍存在着特色不明、体验不佳、共享不足等问题。究其根源在于,未能实现城市大数据资源与城市业务的良好融合。

具体而言,挑战包括三个方面:一是信息系统烟囱林立,阻碍数据共享;二是数据治理普遍薄弱,价值大打折扣;三是数据管理水平不一,缺乏整体联动。

如何应对新型智慧城市建设中的困难和挑战?白皮书认为城市大数据平台的建设能够发挥积极作用,具体表现在三个方面。

一、通过数据汇集加速信息资源整合应用

第一,城市大数据平台建立了数据治理的统一标准,提高数据管理效率。通过统一标准,避免数据混乱冲突、一数多源等问题。通过集中处理,延长数据的“有效期”,快速挖掘出多角度的数据属性以供分析应用。

通过质量管理,及时发现并解决数据质量参差不齐、数据冗余、数据缺值等问题。第二,城市大数据平台规范了数据在各业务系统间的共享流通,促进数据价值充分释放。通过统筹管理,消除信息资源在各部门内的“私有化”和各部门之间的相互制约,增强数据共享的意识,提高数据开放的动力。通过有效整合,提高数据资源的利用水平。

二、通过精准分析提升政府公共服务水平

在交通领域,通过卫星分析和开放云平台等实时流量监测,感知交通路况,帮助市民优化出行方案;在平安城市领域,通过行为轨迹、社会关系、社会舆情等集中监控和分析,为公安部门指挥决策、情报研判提供有力支持。

在政务服务领域,依托统一的互联网电子政务数据服务平台,实现“数据多走路,群众少跑腿”;在医疗健康领域,通过健康档案、电子病历等数据互通,既能提升医疗服务质量,也能及时监测疫情,降低市民医疗风险。

三、通过数据开放助推城市数字经济发展

开放共享的大数据平台,将推动政企数据双向对接,激发社会力量参与城市建设。一方面,企业可获取更多的城市数据,挖掘商业价值,提升自身业务水平。

另一方面,企业、组织的数据贡献到统一的大数据平台,可以“反哺”政府数据,支撑城市的精细化管理,进一步促进现代化的城市治理。

白皮书认为,当前我国城市大数据平台的建设仍处于起步阶段,且各地在管理机制、业务架构和技术能力等方面各有优劣,不利于城市大数据平台的长远发展。对于建设城市大数据平台的具体路径,白皮书提出了六点建议。

一、强化平台顶层设计

科学合理的顶层设计是城市大数据平台建设的关键,需从落实国家宏观政策出发,结合地方实际需求,统筹考虑平台目标、数据主权、关键技术、法制环境、实现功能等各个方面,以“高起点、高定位、稳落地”开展平台的顶层设计,保障城市大数据平台建设有目标、有方向、有路径、有节奏地持续推进,并且根据项目进展状况,不断迭代更新、推陈出新。

二、完善平台配套保障机制

城市大数据平台建设与运营须有相应的配套保障机制,并充分发挥保障机制的导向作用和支撑作用,以确保平台规划建设协调一致和平台整体效能的实现。

如建立城市大数据资源管理机制,明确数据内容的归口管理部门、数据采集单位和共享开放方式等;建立城市大数据平台运行管理机制,明确平台使用中数据、流程、安全等各项内容和管理标准,保障平台持续稳定运行。

三、加强数据管理

加强城市大数据管理,实现数据从采集环节到数据资产化的全过程规范化管理。明确数据权属及利益分配,以及个人信息保护、数据全生命周期的管理责任问题。明确数据资源分类分级管理,健全数据资源管理标准。

分类指的是通过多维数据特征准确描述政府基础数据类型;分级是指确定各类数据的敏感程度,为不同类型数据的开放和共享制订相应策略,完善数据采集、管理、交换、架构、评估认证等标准,推动数据共享与开放的基本规范和标准出 台。

以资源目录汇编、资源整合汇聚、交换共享平台为三大标准步骤,坚持“一数一源”、多元校核,统筹建设政务信息资源目录体系和共享交换体系。建立一套科学合理的数据分类体系,将不同领域、多种格式的数据整合在一起,通过多元的检索途径、分析工具与应用程序,方便用户查找和利用数据内容。

四、因地制宜开展平台建设与运营

城市大数据平台的建设与应用要结合,避免出现重平台建设轻平台使用的现象。政府、产业和城市的数据资源极其庞杂,需要明确平台数据资源的权属性,保障数据所有权的归属。

政府拥有政府数据资源所有权,互联网企业往往掌握着先进的数据技术和拥有互联网思维的专业队伍,本地企业对当地的人才资源、市场环境、产业发展等因素有更清晰、更准确的认识,需要充分盘活政府、互联网企业、本地企业等各方资源,参与平台的建设与运营。

城市大数据平台的数据治理和运营体系相当复杂,平台建设的模式和路径没有固定模式,需要发挥各方的主观能动性,因地制宜,挖掘地方优势,突出地方特色,为城市大数据决策提供有力的支撑。

五、开展城市大数据综合评价

各省市大数据主管部门应制定平台长效运行机制和考评办法,建立完善的上报、检查、考评机制,设计量化考核内容和标准,加强平台数据质量管控,管好用好城市大数据平台。

加强对城市大数据平台项目的后评价和项目稽查,强化对数据资源建设以及数据共享开放、数据质量和安全的审计监督。科学构建城市大数据平台综合评价指标体系,开展城市大数据平台建设成效综合评价工作,引导各地城市大数据平台建设工作,不断提升城市大数据平台建设应用成效。

六、加强平台数据安全保障

城市大数据平台包含大量政务和产业数据,涉及国家利益、公共安全、商业秘密、个人隐私,具有高度敏感性,因此必须加强平台数据安全保障能力建设。

落实等级保护、安全测评、电子认证、应急管理等基础制度,建立数据采集、传输、存储、使用、开放等各环节的安全评估机制,明确数据安全的保护范围、主体、责任和措施。研究制定数据权利准则、数据利益分配机制、数据流通交易规则,明确数据责任主体,加大对技术专利、数字版权、数字内容产品、个人隐私等的保护力度。

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阿拉丁摸神灯

智慧城市中的大数据挖掘与应用智慧城市蕴含大数据城市是生存繁衍最好的地方,城市是社会交往的地方,是文化享受的地方,按照城市的职能,我们让它智能化,比如智慧安防、智慧环保、智慧能源、智慧城管、智慧养老、智慧国土规划、智慧社区、智慧家居都是让人有更好的环境来生存繁衍。在经济发展方面,可以推动智慧制造、工业互联网、物联网。在文化享受方面,可以考虑智慧户外流媒体、智慧教育、智慧旅游等等。在社会交往方面,有智慧交通、购物、社会综合管理。在智慧城市的建设和应用中,将产生从TB到PB级越来越多的数据,从而进入大数据时代。2011年,Science专刊指出大数据时代已经到来,美国工程院院士也指出大数据可以让我们实现海量数据在预测、建模、可视化和发现新规律等方面应用的时代就要到来,奥巴马总统宣布美国政府正式启动大数据研究发展计划,奥巴马认为大数据就是未来世界的“石油”,这个计划要超过以前提出的“信息高速公路计划”,智慧城市建设的潮流已经到来。空间数据方面,空间的传感器资源,美国有185颗卫星,中国有91颗卫星,到2020年中国将有200多颗卫星,卫星每天往回传输的数据可以达到PB级,空间数据资源、处理资源、空间信息资源、地学知识库资源,这些资源都可以传到网上,通过可视化的服务,利用云计算环境,包括计算资源、网络资源和存储资源,来保证服务质量。“天地图”挖掘海量数据为了充分研究这些海量空间大数据,我们研发了一个软件,叫做“天地图”,“天地图”的数据已经超过了TB级,目前已经超过100TB。利用“4+1”倾斜相机城市三维模型,贵阳做了很多三维建模工作。通过大数据,我们可以监测上海的地表下沉问题,把雷达数据放在一起,进行数据分析和挖掘,自动地、随时地检测地表下沉,不同地区的下沉速度不同,上海大概每年下沉20毫米,远郊区和市中心都在下沉。我们的检测结果同上海市国土局对比,精度可以达到毫米和毫米。我们已经对上海、苏州、天津、广州等很多大城市进行了自动检测。我们还监测了三峡,将来还要监测高铁。我国已建成世界最大的视频监控网,2005年平安城市计划启动,现在我们已经在全国600个城市安装了超过2000万个摄像头,投资超过3000多亿,摄像头的工作可以帮助我们保证城市的平安、交通的通畅,但是出现了大数据的问题,就是存不起,数据量太大导致无法存储。我们为天津做了一个规划,“十二五”末,天津将安装60万个摄像头,按照公安部的要求,数据要保留3个月,有4600多个PB,1PB等于1000TB,比我们的空间数据还要大,如果这样存下去,一年要花580多亿,相当于去年西藏的GDP。同时,数据也查不准,发现问题以后,用人工去查,查不准,不可能用几十万个人去查数据,超过了人工处理的极限。此外,也防不住,案件破案效率、破案速度、破案质量不高,这是我们面临的一个严峻的问题。智慧交通方面,中国有13亿人,数据量到了PB级,24小时都有流量,我们要把这些数据保存起来。安防方面,我们要“365天×24小时”管好城市的安防,数据量也很大。智慧养老方面,现在中国超过65岁的老人已经达到2亿到亿,一个人从65岁活到90岁、100岁,如果把变化状态记录下来,可以使老人得到及时的救护和帮助。目前,大数据依靠云计算和数据挖掘。科学的发展经过了四个时代,最早靠经验,后来靠理论,现在我们进入了数字发现知识的时代,云计算就应运而生,把计算能力、存储能力、交互能力放在云端,这种服务叫云计算服务,出现了基于云计算的信息服务,今天走到了虚拟服务云计算的时代,云计算中心内部的生态链,在一个网络上,除了自身的计算资源之外,我们有一些商人做云服务器、集成服务等,这些人构成了一个链条,这个链条无所不在,为大家服务。我们现在做了一个遥感云,把海量的遥感数据,复杂的遥感处理与分析方法放在远程的云计算平台上,利用云计算平台弹性的计算能力,用户无需买数据、不需搭建环境,也不需要买软件,只需要选择数据和算法后即可获得计算结果,我们的服务不再是提供一个地铁、提供一个文件拷贝和数据共享,而是基于云计算的注册服务。遥感云叫做OpenRS-Cloud,开放的遥感云是不收钱的,可以检查任务进来的速度,可以看计算机结果,把数据输入进去,可以直接在浏览器上察看到结果,用户使用非常方便。大家体会一下遥感云服务实例,云系统可以搜索下雨之前的卫星影像,还可以搜索下雨之后的卫星影像,有了这些影像以后自动生成了服务链条,可以得到遥感服务的结果。云计算与数据挖掘位置云可以将手机的导航卫星信号与其他定位相关的传感器信息传输到云计算中心,通过实时解算,实现室内外高精度的手机连续位置定位和实时导航。地理国情检测需要,灾情报告员需要,土地调查员和城管员都需要,这样的系统可以把外面的卫星定位方法、室内的传感器定位方法、无线信号定位方法揉在一起,叫做混合定位。北斗正在做服务云,中国北斗从2012年已经开始全面运营,有120字短报文特性,我们做了增强系统,按照220公里的距离,可以保证导航精度一秒钟十个精度,在60公里以内,可以实现区域三频厘米级精密定位。如果用GPS,信号完好率达44%,初始化时间只有40多秒。我们推荐的是GPS双频加北斗三频,可以保证平面精度1厘米、高程精度厘米,提高了30%,完好率达100%,初始化时间只有6秒。现在运营商做这个软件,精密定位可能收1毛或者2毛,高精度导航性能分析,可用于智慧交通中的车辆控制和智能驾驶,物质的运送只能在慢车道,原来控制不住,有了米级精度便可以控制,如果犯规了,指挥中心可以实时了解。数据挖掘方面,我们现实世界的数据不是我们需要的,我们需要的是信息,最后要的是知识,我们要从海量数据中挖掘、发现我们所需的知识。视频数据挖掘,要把安全行为进行智能分析,视频数据自动理解,从而实现视频数据自动压缩,把PB数据压缩下来,要推行智能设备就要解决一些问题,例如人体异常行为检测,异常事件检测,这是公安部门最感兴趣的。如果计算机能做,可以对目标进行跟踪,这就是我们需要的,自动地对物体中的运动目标进行检测、分离、跟踪,对其行为进行有效识别,如果有了这个软件,视频数据就能充分利用,正常人的活动可以删去,只把可疑的数据留下来。智慧城市是基于数字城市、物联网和云计算建立的现实世界与数字世界的融合,以实现对人和物的感知、控制和智能服务。感知是数字城市的功能,控制和智能服务是智慧的高级阶段,智慧城市对经济转型发展、城市职能管理和对大众的智慧服务具有广阔的前景,使得人与自然更加协调。做这件事情并不容易,首先要让大家把网络基础设施建设好,让大家用的好、用的起,如果大家用不好、用不起,智慧化就等于零。专家和企业应该抓好技术创新和攻关研究,拉动智慧城市引起的数字服务产业的发展,更好地实现各种智能化的应用。智慧城市建设是一把手工程,城市一把手要根据每个城市的特点做好顶层设计,统一规划,分步实施。

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囩囩囡囡

智慧城市是在数字城市、平安城市等基础框架之上建立的全新实体,通过物联网将现实世界与数字世界进行有效融合,自动和实时地感知现实世界中人和物的各种状态和变化,由云计算中心处理其中海量和复杂的计算与控制,为城市管理和公众提供各种智能化的服务。从国家政策来看,中国“863计划”智慧城市项目总体技术体系架构在科技部863计划“智慧城市(一期)”项目的支持下,863计划智慧城市项目(一期)总体组提出了“六横两纵”的智慧城市技术框架。“六横”层层递进,最下层的是城市的感知层,再是传输层,再上面依次分别是处理层、支撑服务层、应用服务层,最上面是智慧应用层,贯穿全局的是安全保障体系以及标准与评测。而要真正实现智慧城市,必须引入大数据技术,主要包含三大方面的需求,通过以下三个方面才能实现海量数据的搜集、处理、加工、分析,并真正作用于具体细分行业:一、大数据融合技术我国智慧城市建设面临的重大挑战之一,是城市系统之间由于标准问题无法有效集成,形成信息孤岛。因此,在大数据融合技术领域,一方面要加强大数据标准建设,另一方面要加强海量异构数据建模与融合、海量异构数据列存储与索引等关键技术研发,为给予底层数据集成的信息共享提供标准和技术保障。二、大数据处理技术大规模数据在智慧城市系统流动过程中,出于传输效率、数据质量与安全等因素的考虑,需要对大规模数据进行预处理。大数据处理技术往往需要与基于云计算的并行分布式技术相结合,这也是目前国际产业界普遍采用的技术方案。三、大数据分析和挖掘技术大数据分析与挖掘技术为智慧城市治理提供了强大的决策支持能力。相比于大数据融合和处理技术,大数据分析与挖掘技术更为复杂,是国际学术界和产业界面临的极具挑战性的技术难题。随着大数据技术的不断发展,以及行业用户对大数据技术的需求日渐明显,大数据行业应用遍地开花。小编通过金鹏信息在智慧城市大数据应用的探索,分享一些国内外的实际案例供借鉴。1.国内的智慧城市2013年3月,北京市的“智慧朝阳服务网”正式上线。通过大数据技术的处理、分析手段,从支撑库提炼出数据后发送到服务管理系统,然后通过服务门户,包括微信、微博、移动应用、服务网站、机顶盒等多元化的方式与不同的用户群体进行沟通。2.国外的智慧城市瑞典首都斯德哥尔摩市政府在通往市中心的道路上设置了18个路边控制站,通过使用RFID技术以及利用激光、照相机和先进的自由车流路边系统,自动识别进入市中心的车辆,自动向在周一至周五(节假日除外)6:30到18:30之间进出市中心的注册车辆收税。通过收取“道路堵塞税”减少了车流,交通拥堵降低了25%,交通排队所需的时间下降50%,道路交通废气排放量减少了8%-14%,二氧化碳等温室气体排放量下降了40%。3.智慧医疗金鹏信息医疗制定了基于英特尔大数据解决方案的区域卫生数据中心建设目标,在郑州区域卫生数据中心形成了完整的大数据解决方案。经过反复测试和调优,这一区域卫生大数据计算架构可以满足海量数据(一亿条以上记录数)的高并发检索和实时数据分析的性能要求,满足了“智慧”的大数据需求。4.智慧警务通过充分利用云计算、物联网、大数据和视频智慧分析技术、GIS(地理信息系统)、GPS(全球定位系统)、移动通信网络、移动警务智能系统、数字集成等前沿科技,实现警务工作现代化、智能化、流程化、可视化。5.智慧交通郑州建立智能公交系统,使公交车信息就在地图上显示出来:如最近的一辆公交车还有5分钟到站,满员;下一辆公交车还有10分钟到站,有空座,可以选择乘坐;下楼2分钟,走到站台1分钟,余下7分钟,还有时间坐下喝杯热茶。6.智慧消防郑州建立智能消防系统,报警人只需拨打119,系统将立刻定位报警人当前位置,并调用位置所在区域监控摄像头,确定灾情地点和火势情况。7.智慧城市规划在城市规划方面,通过对城市地理、气象等自然信息和经济、社会、文化、人口等人文社会信息进行挖掘,可以为城市规划提供强大的决策支持,强化城市管理服务的科学性和前瞻性。金鹏信息智慧城市解决方案

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