大數據在智慧城市建設中的運用

董袁泉

（沙洲職業工學院，江蘇 張家港215600）

0 引言

大數據時代的到來打破了數據的壟斷，信息源的擴大化和豐富化是大數據時代的重要特點。在未來，大數據將遍布城市各個角落，不管是人們的衣食住行，還是城市的運營管理，都將在大數據支撐下走向“智慧化”，而大數據將為智慧城市提供“智慧引擎”。

1 大數據的含義以及特征

大數據又被稱為巨量數據，指的是所涉及的數據規模巨大，以至于無法在合理時間內通過人工截取、管理、處理并成為人類所能解讀的信息[1]。這些數據來自方方面面，比如傳感器采集的氣候信息、數字照片和視頻、購物交易記錄、手機信號等。

大數據具有四個特征：

（1）數據量大，大數據的起始計量單位至少是P、E或Z。

（2）數據類型繁多，包括網絡日志、音頻、視頻、圖片、地理位置信息等，因而對數據的處理能力提出了更高的要求。

（3）價值密度相對較低，信息海量但是要完成數據的價值“提純”難度較大。

（4）巨大的數據價值，包括商業價值、社會價值、科研價值等。

2 大數據與智慧城市建設

近年來，國內外掀起了智慧城市建設的熱潮，僅我國明確提出創建智慧城市行動計劃及發展戰略的城市已有200多個。大數據為智慧城市建設提供了新的技術、路徑、要求和機遇。

2.1 大數據是智慧城市建設的關鍵技術

智慧城市相對于數字城市概念，最大的區別在于對感知層獲取的數據進行大數據處理，從而獲得支撐和保障智慧城市順利運營的多元信息。

要實現對數字信息的智慧處理，前提是引入大數據處理技術，從而來整合分析跨地域、跨行業、跨部門的海量數據的處理，將特定的信息應用于特定的行業和特定的解決方案中。

智慧城市的應用過程實際上就是對數據采集、分析、存儲和利用的過程[2]，大數據是智慧城市各個領域都能夠實現“智慧化”的關鍵性支撐技術。

2.2 大數據在智慧城市中有廣泛的應用領域

大數據在智慧城市中的落腳點是為智慧城市的各個領域提供強大的決策支持，大數據就像血液一樣遍布智慧交通、智慧醫療、智慧生活等智慧城市各個應用系統，科學治理城市。

在智慧交通系統中，通過對道路、車輛、天氣、行人等大量交通信息的實時挖掘，能有效緩解交通擁堵，并快速響應突發狀況，為城市交通的良性運轉提供科學的決策依據。

在智慧安防系統中，通過平安城市、智能交通管理、環境保護、危化品運輸監控、食品安全監控等大數據的挖掘，可以及時發現人為或自然災害、恐怖事件，提高應急處理能力和安全防范能力等。

在智慧城管系統中，通過對不同時間段、不同區域、不同部門獲得的大量監測數據進行實時采集、實時處理及深度挖掘，實現對城市管理實時監控與長期管理優化。

2.3 大數據對智慧城市建設提出了新的要求

大數據為智慧城市建設提供了新的技術和手段，同時也為智慧城市建設提出了新的要求。

一是，要更加注重信息共享。我國智慧城市建設的一個瓶頸在于“信息孤島”效應[3]，各政府部門間不愿公開、分享數據，無法產生數據的深度價值和綜合價值。在大數據時代，智慧城市建設應大力推進大數據基礎平臺和基礎網絡建設，積極推進信息資源數據交換和共享體系建設，使大數據真正產生“大智慧”。

二是，要更加注重信息安全。大數據時代，數據資產化成為趨勢，企業內部運行數據和客戶資料成為寶貴的數據資產，而且很多智慧城市應用系統涉及公民財產安全甚至國家安全，數據價值很高，因此信息安全問題成為大數據時代智慧城市建設重要難題。

三是，要更加注重大數據產業的發展。智慧城市必然催生大數據運營行業的快速發展，包括大數據的采集、儲存、分析、挖掘等相關技術并且市場潛力十分巨大。未來三年我國智慧城市大數據應用市場年均將翻番。因此，在智慧城市建設過程中，要高度重視、積極培育圍繞大數據運營管理的相關產業和龍頭企業。

3 智慧城市與大數據實踐經驗

從國家政策來看，中國“863計劃”智慧城市項目總體技術體系架構在科技部863計劃“智慧城市(一期)”項目的支持下，提出了“六橫兩縱”的智慧城市技術框架。“六橫”層層遞進，最下層的是城市的感知層，再是傳輸層，再上面依次分別是處理層、支撐服務層、應用服務層，最上面是智慧應用層，貫穿全局的是安全保障體系以及標準與評測。而要真正實現智慧城市，必須引入大數據技術，主要包含以下三大方面的需求。

3.1 大數據融合技術

我國智慧城市建設面臨的重大挑戰之一，是城市系統之間由于標準問題無法有效集成，形成信息孤島。因此，在大數據融合技術領域，一方面要加強大數據標準建設，另一方面要加強海量異構數據建模與融合、海量異構數據列存儲與索引等關鍵技術研發[4]，給予底層數據集成的信息共享提供標準和技術保障。

3.2 大數據處理技術

大規模數據在智慧城市系統流動過程中，出于傳輸效率、數據質量與安全等因素的考慮，需要對大規模數據進行預處理。大數據處理技術往往需要與基于云計算的并行分布式技術相結合，這也是目前國際產業界普遍采用的技術方案。

3.3 大數據分析和挖掘技術

相比于大數據融合和處理技術，大數據分析與挖掘技術更為復雜，是國際學術界和產業界面臨的極具挑戰性的技術難題。

4 大數據時代推進智慧城市建設的幾點建議

4.1 強化對大數據的研究

引導科研院所和相關企業成立大數據技術創新聯盟，進一步加強對大數據發展前沿技術和信息的持續跟蹤研究。積極開展以社會需求為導向的大數據科學研究，建立大數據分析平臺，努力推出具有自主知識產權的大數據分析設備、軟件和服務，加速大數據理論、技術和應用的創新。

4.2 優化大數據形成機制

加強政府部門在管理和服務過程中對數據的主動采集，在構建人口、法人、自然資源與空間地理、宏觀經濟等基礎數據庫，經濟社會重點領域的信息資源綜合數據庫和專業數據庫的基礎上，建立政府大數據庫。鼓勵制造業企業和商業機構加強對生產經營活動中的數據采集，形成覆蓋生產過程和商業各環節各流程的數據庫。推進無線識別技術、傳感器、無線網絡、傳感網絡等新技術的廣泛應用，提高數據采集的智能化水平。強化對大數據建設工作的組織協調，打破地區和部門數據壁壘，實現數據資源聯合共建、廣泛共享。

4.3 加快大數據產業發展

出臺大數據產業發展與應用規劃綱要，規劃建設大數據產業基地，出臺專項政策，成立產業發展基金，搭建研發創新平臺，吸引電信運營商、知名大數據企業以及互聯網領軍企業落戶。積極培育本地大數據企業，進一步培養和引進大數據專業人才、領軍人才、應用型人才，重點發展數據獲取、存儲、集成、挖掘、管理、融合、安全、可視化、建模等技術以及大數據一體機、新型架構計算機、大數據獲取工具、大數據管理產品、大數據分析軟件等硬件裝備和軟件產品。

4.4 推進大數據普及應用

從推進大數據商業化應用、推動政務大數據應用兩方面入手，大力促進大數據普及應用。在政務方面，重點選取醫療衛生、食品安全、港口物流、智慧交通、公共安全、科技服務等具有大數據基礎的領域，建設大數據公共服務平臺，強化大數據在智慧城市建設應用系統中的應用。

在商業方面，實施典型應用示范工程，支持和鼓勵行業協會、中介組織開發深度加工的行業應用數據庫，建立行業應用和商業服務大數據公共服務平臺，提供數據挖掘分析和商業智能等大數據應用服務。推動大數據在生產過程中的應用，鼓勵有條件的企業運用大數據開展個性化制造，創新生產管理模式，提高企業競爭力。

4.5 加強大數據規范管理

研究大數據產業相關的政策法規，提出數據資源權益、隱私保護等方面的法規細則建議，制定大數據相關標準，并提出技術解決手段，在保護數據資源的同時，促進數據資源合理有序地開發利用。在人才、財稅、科技金融等方面出臺有利于數據人才和數據產業發展的政策，逐步建立有利于大數據研究與發展的制度法規體系。重視大數據及其信息安全體系建設，加大對大數據信息安全形勢的宣傳力度，明確大數據的重點保障對象，加強對敏感和要害數據的監管，加快面向大數據的信息安全技術的研究，培養大數據安全的專業人才，建立并完善大數據信息安全體系。

5 結束語

智慧城市是城鎮化進程的下一個階段，是城市信息化的新高度，是現代城市發展的遠景。無線城市、數字城市、平安城市、感知城市是智慧城市的必要條件。誠信城市、綠色城市、健康城市、人文城市是智慧城市應有之意，智慧城市產生大數據，大數據反過來支撐智慧城市。智慧城市與大數據技術相結合一定會有璀璨的明天。

［1］李小龍.基于MapReduce的電子商務個性化推薦研究[D].北京：北京交通大學,2014.

［2］王靜遠.以數據為中心的智慧城市研究綜述[J].計算機研究與發展,2014,51(2)：239-260.

［3］谷春宇.智慧城市IT應用模式研究[D].哈爾濱：哈爾濱理工大學,2014.

［4］明仲,王強.大數據助力智慧城市科學治理[J].深圳大學學報：人文社會科學版,2013,30(4)：27-38.