基于智慧城市建設關鍵技術的應用研究

王兆慶++賀勇

摘 要：以物聯網、云計算等新一代技術為核心的智慧城市建設理念，已成為一種未來城市發展的全新模式。智慧城市是人類社會發展的必然產物，文中分析了智慧城市建設的關鍵技術，介紹了各種技術的體系架構和應用，通過云技術的應用，提出云計算在海南萬寧智慧城市建設中的解決方案。

關鍵詞：智慧城市；云計算；物聯網；大數據

中圖分類號：TP391 文獻標識碼：A 文章編號：2095-1302（2016）11-00-05

0 引 言

智慧城市是指在新一代物聯網、云計算、大數據等信息技術支撐下，把城市建設與數字化、智能化、網絡化、互動化、協同化融合在一起，形成生活便捷、環境友好、資源節約、可持續發展和具有創新環境的城市形態。智慧城市技術是解決城市發展進程中存在問題的重要手段，它可提升城市服務水平，使城市實現自動感知、高效信息處理，有效決策與智慧調控，提高城市的管理與運轉效率[1]。

智慧城市的關鍵技術是指物聯網、云計算和大數據三大核心技術，這三大技術都屬于平臺性的包含眾多技術分支的總體性描述，是智慧城市信息系統強大感知能力、計算能力和數據應用能力的體現。

1 智慧城市關鍵技術

1.1 物聯網技術

物聯網技術實質上是通過在城市體系中應用傳感技術、通信技術和網絡技術把城市物品與互聯網相連，按約定的協議進行信息處理和交換，實現對物品的識別、定位、跟蹤、監控和管理的一種智能化網絡。物聯網是新一代信息技術的重要組成部分，通過射頻識別（RFID）、紅外感應器、全球定位系統、激光掃描器等信息傳感設備，將用戶端延伸和擴展到了任何物品和物品之間進行信息交換，提升了城市運行的效率和效益。

1.1.1 物聯網體系架構

物聯網技術實現了物品與物品間的信息交流和通信，它的網絡架構由感知層、網絡層和應用層組成。物聯網體系架構圖如圖1所示。

1.1.1.1 感知層

感知層是物聯網系統的觸角，通過識別、數據獲取、處理和通信等將物品與互聯網相連，進行信息交換和通訊，實現任何物品的智能化識別、定位、追蹤、監控和管理。感知技術是物聯網實現的基礎，是物物相連實現的核心技術，只有通過感知技術進行數據采集后，系統才能對物體進行智能控制。

1.1.1.2 網絡層

網絡層是物聯網系統的信息通道，是互聯網應用的延伸和拓展，其使得網絡更加互聯互通。如果單憑物聯網系統，由于網絡終端的計算和存儲能力十分有限，不能形成強大的物理系統和應用系統，因此它必須融合到大數據云計算系統平臺中，利用云計算技術強大的資源整合能力，實現海量數據的存儲、計算以及信息安全保障功能，物聯網技術通過云計算平臺可以實現更透徹的感知、更廣泛的互聯互通以及更深入的城市智能化。

1.1.1.3 應用層

應用層是物聯網系統的受益終端，也是人與物溝通的平臺，從智能家居、智慧醫療與養老、智能電網到智能的交通管理、城市管理、物流管理，物聯網在居民城市生活的各個方面都得到了廣泛的應用。

物聯網技術的基本工作程序是： 物聯網感知層和控制層通過射頻識別（RFID）等信息傳感設備對城市系統和環境的各類信息數據進行采集，再由網絡層傳送感知信息，在大數據云計算平臺中對信息進行匯聚、提取和處理，并實現行業集成的應用接口整合。最后在應用層中完成智慧家居、智慧交通、智慧醫療等功能。系統架構中的安全保障體系將涵蓋物聯網各層面的安全，保障網絡系統的穩定運行。

1.1.2 物聯網關鍵技術

物聯網發展中的關鍵技術指RFID 技術、傳感網絡、網絡與通信技術、嵌入式系統技術。

1.1.2.1 RFID

RFID （Radio Frequency Identification，RFID）射頻識別是一種利用無線射頻識別來獲取目標對象相關信息的技術，屬于非接觸式自動識別技術的一種，它通常由標簽（Flag or Transponder）、閱讀器（Interrogatoror Reader）和數據管理系統組成。其工作原理是閱讀器發射特定頻率的無線電波能量，以驅動電路將內部的數據送出。此時閱讀器依序接收解讀數據，送給應用程序做相應的處理、采集和存儲。這是物聯網信息數據采集、識別的主要技術。

1.1.2.2 傳感器技術

傳感器技術是探測物體物理信號的感知信息技術，物聯網中的傳感網絡由大量傳感器組成，傳感網絡分為傳感單元、處理單元、通信單元。其工作原理是通過物理傳感器、化學傳感器、視頻傳感器等核心部件實時獲取如溫度、濕度、運動等信息，并把部分模擬信號轉換成數字信號，完成數字信息的采集工作，通過網絡層把信息傳送給大數據云計算平臺[2]。

1.1.2.3 網絡通信技術

網絡通信技術主要包括無線低速網絡、移動通信網絡和M2M技術等。無線低速網絡是指物體與物體在連接過程中，既有智能的也有非智能的，為了適應網絡中那些能力較低節點的低能量、低速率、低計算能力指標要求，在將各類物體連接在一起后，通過低速網絡協議實現互聯互通。它包含藍牙、紫蜂協議和近距離通信NFC等網絡技術。移動通信網絡是指通信雙方或至少有一方處于運動中進行信息傳輸和交換的通信方式，它包括衛星移動、蜂窩移動、無線尋址、網關等技術。M2M技術是“機器對機器”的縮寫，是指通過通信技術來實現人、機器和系統之間的智能化、交互式無縫連接，M2M技術也是物聯網實現的關鍵，可用于安全監測、自動售貨機、貨物跟蹤領域等[3]。

1.1.2.4 嵌入式系統技術

嵌入式系統一般指非PC系統，是完全嵌入受控器件內部，為特定應用而設計的專用計算機系統技術，嵌入式系統的構架由處理器、存儲器、輸入輸出（I/O）和軟件四部分組成。物聯網不僅提供了傳感器的連接，其本身也具有智能處理的能力，能夠通過嵌入式系統對物體實施智能控制。

1.2 云計算

云計算是基于互聯網的服務的增加、使用和交付模式，常通過互聯網提供動態易擴展、虛擬化的資源，它是在分布式計算、網格計算、效用計算的基礎上發展起來的，是一種通過網絡提供服務的計算模式。云計算是能為用戶提供無限計算資源的網絡服務，是應用服務按需定制、易于擴展的軟件架構。

1.2.1 云計算的體系架構

云計算的體系結構分為四層，如圖2所示。

（1）軟件即服務（SaaS）。把軟件作為服務，服務提供商集中資金完成軟件和軟件設施的建設，負責管理和維護， SaaS實現了軟件服務租賃化。

（2）平臺即服務（PaaS）。把開發平臺作為一種服務，用戶以租賃的形式使用應用程序，PaaS可提供中間軟件平臺，開發程序數據庫，托管服務和應用服務器。PaaS實現了平臺的可伸縮化。

（3）基礎設備服務（IaaS）。把基礎設備轉化為服務，服務提供商將服務器組成龐大的基礎設備，用戶通過租賃的方式接受存儲資源和虛擬化服務器服務，IaaS 實現了存儲和資源的虛擬化。物理資源層主要提供物理設置服務，并把存儲作為一項服務，為互操作留有編程接口，它包含計算資源、存儲資源和軟件資源等。

SaaS、PaaS和IaaS服務在工作過程中既獨立又相互聯系，從用戶角度而言，這三種服務是獨立的，因為它們提供的服務完全不同，面對的用戶群也不相同。但從技術角度而言，這三種云服務不是獨立的，例如SaaS提供的產品和服務不僅需要SaaS技術支撐，還依賴 PaaS所提供的開發平臺或直接部署于IaaS計算資源上。此外，PaaS的產品和服務也可能構建于IaaS服務之上。

1.2.2 云計算關鍵技術

云計算系統應用了許多技術，主要有虛擬化技術、數據分布存儲技術、安全技術、編程模型四個方面。

1.2.2.1 虛擬化技術

虛擬化技術可以將離散的硬件資源統一起來以創建共享動態平臺，在提供的云計算服務中，并非在真實的硬件上運行，而以虛擬軟件為基礎進行系統運算，實現在一臺服務器上運行多個虛擬機。在云計算系統通過虛擬技術處理后，可以最大限度調動和使用網絡資源，進行海量數據計算，運行多種應用程序和超強存儲等，提高服務效率，高效地為用戶提供各類服務。目前在云計算中普遍使用VMware、Xen和KVM虛擬技術。

1.2.2.2 數據分布存儲技術

云計算系統的運行需要海量的存儲空間，同時還需要提高存儲數據訪問的可靠性和高效性，分布式存儲架構能夠使眾多計算機集群協調作業，它的文件管理協調系統將海量數據通過多臺計算機進行并行計算，將大量數據以分布式進行儲存，從而完成大型數據工程的分解、協同、計算和存儲任務。當前分布式存儲技術已成為云基礎架構的關鍵部分，常用的如Google的GFS，Amazon的Dynamo，HDFS和Big Table等。

1.2.2.3 安全技術

從計算機網絡研發到應用，安全始終是關鍵問題，在云計算系統中，用戶的軟件在“云”中，同樣數據也在“云”中存儲，云計算的安全不僅基于傳統的信息數據保護，終端基礎設施保護及新引入數據的兼容等安全問題，還涉及到云計算的動態易擴展特性且經常是虛擬化資源的特點，必須采用更高級別的安全技術來確保云計算平臺的安全，云的安全性和穩定性是用戶首要考慮的因素。

1.2.2.4 編程模型

為了讓用戶能更好地使用云計算提供的服務，獲取更大的計算性能，云技術提供了編程模型，用戶可通過模型編寫程序實現特定的功能，這種簡化的分布式編程模型和高效的任務分派調度模型極大地方便了用戶編程人員[4]。目前較為常用的是由Google公司研發的Map Resuce，它的主要內容有函數式編程語言的映射和簡化操作，也是大規模數據集的并行運算過程。

1.3 大數據技術

大數據（big data）是指在特定時期和環境里無法對巨大的信息通過人工或常規工具進行整合、利用和處理的海量數據資源。隨著技術的進一步發展，如何使用非常規軟件技術和特定的應用工具來挖掘利用這些信息數據集合是大數據技術要解決的關鍵問題。大數據處理僅靠單機無法完成海量資源的整合，它需要通過云計算的分布式處理、分布式數據庫、海量存儲和虛擬化技術來實現從各種各樣類型的數據中高效獲取有價值信息的能力，這就是大數據技術。

1.3.1 大數據架構

從技術上分析，大數據與云計算密不可分。大數據通過云處理與云應用平臺等云計算技術相結合來提升智慧城市信息系統的高可用性、高性能以及數據中心硬件資源的利用率。大數據具有Volume（大量）、Velocity（高速）、Variety（多樣）、Value（價值）四個特點。

智慧城市在基于云計算環境下的大數據架構如圖3所示。技術體系框架有一個共同的特性，即以數據的獲取與管理技術作為底層支撐，以數據挖掘、處理和分析技術作為整個框架的核心構成，在此基礎上對城市用戶提供多樣化的服務應用。未來智慧城市技術的發展方向必將以數據為中心。

智慧城市云平臺是城市建設的核心。云平臺采集大數據技術處理層所提供的數據信息以及系統的各類硬件資源和軟件資源，通過虛擬化技術將計算資源、存儲資源和網絡資源統一構造成虛擬資源池，使用虛擬資源管理技術實現云計算資源按需自動分配與調度、動態擴展、自動部署。用戶按需獲取資源。其中，分布式文件系統和分布式存儲系統構成了整個云計算的基石，提供上層系統所需的可靠和高效的數據存儲，能夠滿足容錯與自動故障恢復、高效的讀寫與創建、適應網絡訪問等要求。另外，云計算作為一種以虛擬化資源調度為核心的計算模式，在全局資源調度方面具有降低系統能源開銷和提高基于云的遠程資源訪問效率的優勢。

大數據技術處理層是智慧城市數據分析處理的中心。它主要完成大量不同類型的信息處理，實現信息交換和資源共享，最大限度發揮這些數據信息的效用和價值。城市數據具有非常多的類型與來源，即數據的多元性。這些不同來源的城市數據無論是從結構上、組織方式上、維度尺度與粒度上都會存在巨大差異，即數據的異構性。因此大數據應用到的技術也很多，如整合、處理、管理和分析大數據的技術包括商業智能、云計算、數據倉庫、數據集市、分布式系統、元數據、關系型數據庫、R語言、結構化數據、非結構化數據、半結構化數據可視化技術等。用于大數據分析的技術包括關聯規則挖掘、數據聚類、數據融合和集成、數據挖掘、神經網絡、神經分析、信號處理、空間分析、時間序列分析、時間序列預測模型、可視化技術等[5]。

源數據層是智慧城市數據的抓手和觸角。源數據層數據信息來源多、類型雜、體量大，目前尚未有統一的格式和標準作為數據接入與匯集機制，使之形成信息間的關聯關系。在城市數字化建設過程中形成了許多網絡架構，如物聯網、移動通信網、地理信息網以及各行業的業務數據網等，在城市環境中提供了異構、多維、海量、多時相和多觀測模型的空間信息。此外，種類繁多的傳感器、控制器和計算終端所采用的設備技術指標和參數主要針對某一類應用展開，之間缺乏兼容性和體系規劃，如何實現各種通信標準的互聯互通以及不同數據格式的轉換，就成為感知智能服務必須解決的問題。由城市數字化到城市智慧化，關鍵是要實現對數字信息的智慧處理，其核心是引入大數據處理技術。

1.3.2 大數據關鍵技術

在智慧城市的云平臺中，大數據應用技術非常多，其關鍵技術是指數據采集技術、數據挖掘技術、數據存儲技術等。

1.3.2.1 數據采集

數據采集是指從各種集群網絡、傳統數據庫以及行業系統數據源中收集與處理龐大而復雜的數據信息的過程。在集群網絡中可利用網絡搜索引擎技術如網絡爬蟲等實現對數據的抓取，傳統數據庫通過ETL將分布的、異構的數據如關系數據、平面數據文件等進行提取、轉換、加載等預處理，然后按照定義好的數據模型加載到數據倉庫（DW）或數據集市（DM）。行業系統數據源通過成熟分布式框架如Chukwa、Flume、Scrib等，實現信息的分布式收集和統一處理。

1.3.2.2 數據的挖掘技術

智慧城市建設存有海量信息， 挖掘技術就是從這些信息中獲取有價值的知識。利用數據挖掘技術能夠合理有效的整合、挖掘和智能處理網絡中的海量數據，結合云計算技術，可為網絡平臺提供動態伸縮的高效率計算模式和解決網絡融合等問題。數據挖掘系統由數據庫、數據倉庫或其他信息庫、數據挖掘引擎、圖形用戶界面等組成，數據挖掘的算法主要包括神經網絡法、決策樹法、遺傳算法、粗糙集法、模糊集法、關聯規則等方法[6]。

1.3.2.3 數據存儲技術

大數據的數據容量龐大，包含結構化數據、半結構化數據、非結構化數據三種類型，由于大數據依托于云平臺運行，充分利用了云計算的分布式文件管理與計算處理、數據管理等技術，很好地解決了存儲問題。常用的數據存儲技術有分布式文件存儲、關系型數據庫、實時數據庫、列式數據庫等。

2 云技術在海南萬寧智慧城市建設中的應用研究

2013年海南省萬寧市成為首批國家智慧城市試點之一，萬寧市在進行智慧城市建設時需要有一個以云計算技術為支撐的數據控制平臺，統一調配各類資源， 實現隨需應變動態伸縮的能力。海南建設智慧城市要從解決民生問題為中心，從創新的視角來提升經濟發展水平，改善環境、提高能源和資源利用率等。同時還要圍繞智能化基礎設施建設、傳統產業智慧改造、新興智慧產業的培育、智慧政府建設、智慧化城市生活環境和管理、智能化公共服務體系等戰略重點領域，構建城市公共信息平臺、網絡平臺、應用平臺等信息化基礎設施。此外，海南與全國一樣仍然存在資源透支、環境污染、交通擁堵、就業困難、社會管理薄弱等問題，構建智慧城市將成為解決城市社會問題的重要途徑。

根據智慧城市建設規劃，萬寧重點推出3大類、17個子項目進行招商，涵蓋智慧城市建設基礎設施建設、智慧管理、智慧民生、智慧產業4個領域。同時，提出萬寧建設智慧城市的七大示范區：以萬城+濱海新區、興隆、神州半島、石梅灣、日月灣、山欽灣、奧特萊斯（萬寧芭蕾雨）為智慧城市建設示范區，按照國家標準，根據各區域的特點，將這7個區域建設成為有特色的智慧城市示范區。萬寧這7個示范區通過信息網絡實現了無縫對接。

考慮到基于云計算IaaS架構進行設計，海南萬寧市的智慧城市建設以云計算數據中心為核心，打造獨立于多個應用系統的公共云，如設定政務云、交通云、教育云、安全云、海南旅游云、醫療云、生態云等，為各類下層應用提供支持，通過云數據平臺對七大示范區資源進行統一調配和管理，未來在示范區成功經驗的基礎上，云網覆蓋全市，新功能的云又增加到云平臺中，其架構能后續擴展支持其它云，云計算智慧城市架構如圖4所示。

3 結 語

智慧城市關鍵技術是指物聯網、云計算和大數據三大核心技術，這三大技術都屬于平臺性的包含眾多技術分支的總體性描述，如表1所列，是智慧城市信息系統強大的感知能力、計算能力和數據應用能力的體現。

中國高速的經濟發展促進了城市化的進一步提高，據預測，到2020年，中國的城市人口居住量將達到50%，2050年將達到75%。快速城市化進程給城市規劃、建設、運行和發展帶來了大量新的問題，出現了城市經濟發展失調、環境建設失衡、社會管理失穩、城市運行失序等社會矛盾[7]。智慧城市可以實現更透徹的感知、更廣泛的互聯互通和更深入的智能化，可以實現資源的優化配置與成本節約，可以避免“信息孤島”，有效改善民生，保護經濟、社會與國家安全，實現人口、資源與環境的可持續協調發展。目前，世界各地以智能手機、智能交通、智能家居、智能電網、智能小區、智能醫療、智能安全及智慧政府等為代表的智慧城市建設正在快速展開[8]，人們享受著技術對生活帶來的便捷同時，已經深刻感受到智慧城市讓生活變得更美好。

參考文獻

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