数字城市建设 大数据驱动下智慧城市建设的若干思考(2)

智慧城市建设中不能目中无“人”，人是城市的主体，正是城市中各种人类活动的轨迹和人作为各种数据源的传感载体，赋予了智慧城市基础数据真正价值。业界专家也指出，若从“人-物-环境-自然”城市一体化角度看，目前的智慧城市建设更重建设轻标准、规范和管理，即智慧城市的标准、规范及管理体系没有建立，缺乏完善的行业、智慧化城市标准规范。在大数据时代，为了更好地促进智慧城市建设发展、有限制地开放数据、保护各种数据安全和个人隐私，需要真正的标准规范、法律法规及有效的管理机制。

众所周知，城市是人类活动最为密集的区域，大规模的人类活动与城市中各个行业的运行数据不可避免地在城市当中爆发。城市数据具有典型的大规模（volume）、数据类型多样化（variety）、产生速度快（velocity），同时由于城市时空数据本身的稀疏性导致数据价值密度低（veracity），可以说城市数据是一种典型大数据样本，完全符合大数据的4V特性。传统的技术处理方法和思维模式，已经无法适应和处理当前的海量、异构、快速的城市大数据了。而大数据、数据活化、数据挖掘等数据管理、应用与分析技术在智慧城市建设当中却具有核心作用。

正是“大数据时代”的到来进一步推动和支撑了“智慧城市”，改变了人们对城市信息化建设的认识，加速了由“数字城市”到“智慧城市”的转变。在“大数据时代”，任何人都必须用数据来说话，因为大数据的本质是要用“大数据思维”去发掘“大数据”潜在价值。当前，最重要的是学会驾驭大数据，这涉及智能感知技术、分布式存储技术、智能统计分析和数据挖掘技术、智能化实时动态可视化技术、云计算技术及基于网络的智能服务技术等，而这些也正是“智慧城市”建设涉及的关键技术。智慧城市建设，必然产生大数据，大数据的应用必将推进智慧城市，大数据时代的到来和智慧城市的兴起，是全球信息化发展到高级阶段的必然趋势。

在2003年就提出了城市计算这个概念，但是并没有引起人们的重视，正是由于大数据驱动下智慧城市建设的发展，近年来城市计算逐渐成为研究热点。微软亚洲研究院主管研究员郑宇研究团队认为：城市计算是一个通过不断获取、整合和分析城市中多种异构大数据来解决城市所面临的挑战（如环境恶化、交通拥堵、能耗增加、规划落后等）的过程，同时提出了一个城市计算框架，如图2所示。城市计算将无处不在的感知技术、高效的数据管理和分析算法，以及新颖的可视化技术相结合，致力于提高人们的生活品质、保护环境和促进城市运转效率。城市计算帮助人们理解各种城市现象的本质，甚至预测城市的未来。

在大数据时代下的智慧城市建设，不是单纯地凭经验对各种数据源进行简单的信息化、数字化，而是面对大规模、异构、多源的数据，利用有效的技术手段进行智能“计算”，目的是为了更有效地对数据存储、管理、分析和决策支持。从智能计算技术的角度看，图1中智慧城市的总体架构分为感知层、网络层、服务层、应用层，这4层一一对应城市计算中的感知计算、存储与管理、分析与挖掘、服务与应用。城市计算是智慧城市建设的必备核心计算技术，智慧城市系统是城市计算技术实施的有效载体。在大数据时代，城市计算技术将起到核心作用，因为传统的单一处理技术已经无法有效处理当前的城市数据了，二者紧密关联、互为依存。

中国科学院院士、西安交通大学教授徐宗本在2016年3月15日《人民日报（理论版）》发表的《用好大数据须有大智慧》一文中指出：实施国家大数据战略，必须理性认识大数据、准确把握其带来的机遇，科学应对其带来挑战，用大智慧实现大数据的大价值；突出强调了大数据的价值主要通过大数据技术来实现。在本文第1节中提到的智慧城市、城市计算概念中都强调了大数据技术的重要性。国内外企业、学者等都对大数据开源技术及趋势做了相关研发。下面主要从大数据处理技术的采集、存储管理、分析挖掘、可视化展示及应用的纵向角度，以及从城市数据的属性及类型等横向角度做探讨。