产业气象站|一文读懂智慧城市落地应用的五大核心技术
智慧城市
只有通过一个由多个核心技术组成的
集成、智能和相互依存的网络才能实现
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当人们想到智慧城市技术时
最容易想到的词是“物联网”和“传感器”
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智慧城市最大的推动因素
是错综复杂的传感器网络
这些传感器收集来自市民、基础设施
以及几乎所有其他方面的各种数据
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先进的传感器技术
在赋予智慧城市能力上会发挥关键作用
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智慧城市仍然还需要
依赖传感器以外的更多技术
当数据驱动型技术共同发挥作用时
优化资源被利用 ， 才能为公民提供便利
也为政府提供更大的可见性和控制力
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以下是构成智慧城市基础设施核心的不同技术：
1
物联网
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没有什么比物联网更能与智慧城市联系在一起 。 这是因为 ， 智慧城市 ， 以及智能治理 ， 都依赖于收集、分析和处理大量的精细化实时数据 ， 而这些数据只有借助物联网传感器才能实现 。 物联网传感器和摄像头可以不断以各种形式实时收集详细数据 。 可以使用不同类型的物联网传感器实时收集数据 ， 如火车站的客流量、道路交通、水源的污染程度以及住宅区的能源消耗等 。 通过使用这些数据 ， 政府机构可以就不同资源和资产的分配做出快速决策 ， 例如 ， 根据火车站的客流量和售票信息 ， 运输机构可以调整火车路线以满足不同需求 。 同样 ， 卫生、安全和环境机构可以监测水体的污染程度 ， 并通知负责人员采取补救措施 。 在某些情况下 ， 物联网执行器可以在紧急情况下自动启动响应措施 ， 例如停止向家庭住户供应受污染的水 。
因此 ， 物联网网络和传感器将构成智慧城市的神经系统 ， 向控制实体传递关键信息 ， 并将响应命令中继到适当的端点 。
2
大数据分析
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智慧城市的各个方面将主要由数据来驱动 。 所有决策——从公共政策等长期战略决策到评估公民个人福利价值等短期决策——都将通过相关数据的分析来做出 。 随着生成数据的数量、速度和种类的增加 ， 对高容量分析工具的需求将比以往任何时候都更大 。 大数据分析工具已经被政府广泛应用 ， 从预测城市特定区域的犯罪可能性 ， 到预防像贩卖和虐待儿童这样的犯罪行为等等 。 随着物联网能够从大量新来源中收集数据 ， 大数据分析将用于所有领域 ， 包括教育、医疗保健和交通等关键领域 。 事实上 ， 大数据分析已经成为物联网不可分割的一部分 。 大数据可以使政府发现反映城市趋势的模式 ， 例如 ， 大数据分析可以帮助教育部门发现入学率偏低等趋势 ， 从而防止出现这种情况 。 大数据也可以用来找出此类问题的原因并计划补救措施 。
因此 ， 大数据将成为智慧城市政府决策的重要辅助工具 。
3
人工智能
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人工智能建立在物联网和大数据的功能之上 。 人工智能可以通过自动化智能决策来支持智慧城市中的大数据和物联网计划 。 事实上 ， 物联网的响应能力在很大程度上取决于某种形式的人工智能 。 智慧城市中人工智能的最明显应用领域是自动化大量数据密集型任务 ， 比如以聊天机器人的形式提供基本的公民服务 。
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