
用城市大数据推进智能城市建设_数据分析师
智能城市也叫iCity。它的中国定义,已基本不同于IBM的“Smart City”,他们想做的是城市IT的smart系统,而中国则需要构建的是智能发展的城市,要将我国新型城镇化、深度信息化和工业化升级版深度融合。
其实,在2009年8月,IBM发布的《智慧地球赢在中国》就量身打造了六大智能解决方案:智慧电力、智慧供应链、智慧银行、智慧医疗、智慧城市、智慧交通。这些智慧方案,已经陆续在我国许多城市展开。
当前,我们中国的iCity发展正处于“四化”交集上。十八大号召,促进工业化、信息化、城镇化、农业现代化同步发展。iCity将深入推动信息化与城镇化、工业化之间的融合,具有全局意义。
因此,中国“智能城市”建设也应走中国特色道路。2012年,中国工程院立项了重大咨询研究项目《中国智能城市建设与推进战略研究》,其中智能城市的重点建设内容分5个部分:城市建设的智能化发展、城市信息的智能化发展、城市产业的智能化发展、城市管理的智能化发展以及城市人力资源的智能化发展。
这5个部分的重点建设内容,我们要怎么做呢?首先,要从应用着手,以实用性为目标,抓中国城市的核心问题和主要矛盾并解决;其次,要加强物联网,建设传感器网络,加强三元世界的彼此连接;最后,要打通大数据,打通数据孤岛,运用大数据,推进高水平应用和高水平决策。总的来说,我们应该用城市大数据和云平台来着手解决各种智能应用系统,如智能医疗、智能电网、智能交通等。
感知城市将成为城市努力打造的新名片
物联网是新一代信息技术的重要组成部分,也是信息化时代的重要发展阶段。实际上,它是互联网的延伸。因此,加强物联网必须先提高城市的网络带宽。在北京的“十二五”规划中,提升信息基础设施建设是一项重要内容。
此外,城市是国家战略的起始点和落脚点,面对源于能源消耗、交通运输等环节的严峻挑战,信息化成为形成城市核心竞争力的重要抓手。鉴于此,美国、德国、新加坡等国纷纷启动智慧城市、智能城市建设,而我们中国也提出了感知城市概念,推动着物联网、云计算等新一代信息技术思潮向政府和企业行动的转变。未来,感知城市将成为城市努力打造的新名片。
在中国,时值“十二五”开局之年,在调结构、转方式的国家战略发展要求下,感知城市建设已全面启动,这一热潮正改变着新一轮城市发展格局。
互联网的高速发展带动了物联网的发展,我们以物联网技术推动城市规划、建设、管理和服务智慧化,可以让城市变得更加安全、便捷、高效、绿色、和谐和幸福,形成以物联网助推智慧城市建设的特色道路,以此感知城市。
当然,物联网除了感知城市,也在感知物理世界、感知人类。越来越多的穿戴式设备正在向人机一体化方向发展,它们和手机及互联网+相连,将推动预防医学的发展。
智能城市离不开大数据的支持
大数据时代的到来,正悄然改变着人们的生活。得益于大数据的海量储存、分析与处理,人们能够运用大数据实现遥不可及的梦想。公共交通系统的动态数据公布后,可以通过手机APP为公众出行提供意见和方案,也能为交通高峰期调配出更优方案。
智能城市之所以迷人,在于它能为人们提供更安全的居住环境,更准确的交通状况,以及更方便的生活体验,而要做到这些,离不开大数据的支持。不管是智能交通、智能安防,还是智能家居,大数据都是支持其运转的核心。
而大数据的主体是城市大数据,这涵盖了城市建设、环境、企业产业、教育、医疗卫生、食品、文化等多方面。那么,谁有能力聚集和联接这些数据呢?是公司,公共机构,还是政府?
对此,我认为,这要依靠权威机构、技术和市场的合作。比如,数字图书馆、商业数据中心、证券数据中心、铁路数据中心等。其中,政府应在城市大数据的管理与开放中起主导作用。这主要表现在:促进知识服务业发展,创造新的市场与技术;确保个人信息不受侵犯、公共信息安全与共享;提高城市管理能力与决策水平,更好为市民提供服务。中国工业化与城市化的环境和政府结构很有利于发展城市大数据。如果做得好,中国可以用城市大数据来深化智能城市的发展。
可以预见,未来大数据将遍布智慧城市的方方面面,从政府决策与服务,到人们的生活方式,再到城市的产业布局和规划,以及城市的运营和管理方式,都将在大数据支撑下走向智慧化,大数据将成为智慧城市的引擎。
所以,我说iCity是中国的机遇,因为这恰好与中国的管理结构相吻合。对于中国强大的市政组织力量,iCity是个极妙抓手,在推动城市又好又快的发展中,大有用武之地。我们应当用好智能城市在中国具备天时、地利、人和的独特优势,用城市大数据推进智能城市建设。
新闻背景:
5月19日,“中国云谷 梦想启航”高峰论坛在安溪举行。论坛上,中国工程院院士潘云鹤深入畅谈互联网+下的城市大数据,提出要用城市大数据推进智能城市建设,受到广泛关注。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
CDA数据分析师与数据指标:基础概念与协同逻辑 一、CDA 数据分析师:数据驱动时代的核心角色 1.1 定义与行业价值 CDA(Certified ...
2025-08-22Power Query 移动加权平均计算 Power Query 移动加权平均设置全解析:从原理到实战 一、移动加权平均法的核心逻辑 移动加权平均 ...
2025-08-22描述性统计:CDA数据分析师的基础核心与实践应用 一、描述性统计的定位:CDA 认证的 “入门基石” 在 CDA(Certified Data Analy ...
2025-08-22基于 Python response.text 的科技新闻数据清洗去噪实践 在通过 Python requests 库的 response.text 获取 API 数据后,原始数据 ...
2025-08-21基于 Python response.text 的科技新闻综述 在 Python 网络爬虫与 API 调用场景中,response.text 是 requests 库发起请求后获取 ...
2025-08-21数据治理新浪潮:CDA 数据分析师的战略价值与驱动逻辑 一、数据治理的多维驱动引擎 在数字经济与人工智能深度融合的时代,数据治 ...
2025-08-21Power BI 热力地图制作指南:从数据准备到实战分析 在数据可视化领域,热力地图凭借 “直观呈现数据密度与分布趋势” 的核心优势 ...
2025-08-20PyTorch 矩阵运算加速库:从原理到实践的全面解析 在深度学习领域,矩阵运算堪称 “计算基石”。无论是卷积神经网络(CNN)中的 ...
2025-08-20数据建模:CDA 数据分析师的核心驱动力 在数字经济浪潮中,数据已成为企业决策的核心资产。CDA(Certified Data Analyst)数据分 ...
2025-08-20KS 曲线不光滑:模型评估的隐形陷阱,从原因到破局的全指南 在分类模型(如风控违约预测、电商用户流失预警、医疗疾病诊断)的评 ...
2025-08-20偏态分布:揭开数据背后的非对称真相,赋能精准决策 在数据分析的世界里,“正态分布” 常被视为 “理想模型”—— 数据围绕均值 ...
2025-08-19CDA 数据分析师:数字化时代的价值创造者与决策智囊 在数据洪流席卷全球的今天,“数据驱动” 已从企业战略口号落地为核心 ...
2025-08-19CDA 数据分析师:善用 Power BI 索引列,提升数据处理与分析效率 在 Power BI 数据分析流程中,“数据准备” 是决定后续分析质量 ...
2025-08-18CDA 数据分析师:巧用 SQL 多个聚合函数,解锁数据多维洞察 在企业数据分析场景中,单一维度的统计(如 “总销售额”“用户总数 ...
2025-08-18CDA 数据分析师:驾驭表格结构数据的核心角色与实践应用 在企业日常数据存储与分析场景中,表格结构数据(如 Excel 表格、数据库 ...
2025-08-18PowerBI 累计曲线制作指南:从 DAX 度量到可视化落地 在业务数据分析中,“累计趋势” 是衡量业务进展的核心视角 —— 无论是 “ ...
2025-08-15Python 函数 return 多个数据:用法、实例与实战技巧 在 Python 编程中,函数是代码复用与逻辑封装的核心载体。多数场景下,我们 ...
2025-08-15CDA 数据分析师:引领商业数据分析体系构建,筑牢企业数据驱动根基 在数字化转型深化的今天,企业对数据的依赖已从 “零散分析” ...
2025-08-15随机森林中特征重要性(Feature Importance)排名解析 在机器学习领域,随机森林因其出色的预测性能和对高维数据的适应性,被广 ...
2025-08-14t 统计量为负数时的分布计算方法与解析 在统计学假设检验中,t 统计量是常用的重要指标,其分布特征直接影响着检验结果的判断。 ...
2025-08-14