提到智慧城市技术,人们最容易想到的词是物联网(loT)和传感器(sensors)。而且这种联系并非没有依据,因为到目前为止,智慧城市的最大推动者就是这些相互连接的传感器组成的错综复杂的网络,网络收集来自市民基础设施和其他方面的几乎所有数据
然而,尽管先进的传感器技术在增强智慧城市的能力中发挥着关键作用,但智慧城市还需要依靠传感器以外的更多技术。这些数据驱动技术共同发挥作用,以优化资源利用,为公民提供便利,并为政府提供更大的可见性和控制力。
物联网
很多技术都是智慧城市运营中的一部分,尽管形式不一,但是,与物联网相比,与智慧城市的概念联系不多。那是因为智慧城市,以及与此相关的智慧治理,都依赖于大量微小实时数据的收集、分析和处理,而这只有借助 IoT 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信息,可以使用不同类型的 IoT 传感器实时收集诸如火车站的人流状况、道路上的交通情况、水源中的污染水平以及住宅区中的能耗等数据。通过使用这些数据,政府机构可以做出与不同资源和资产分配有关的快速决策。
大数据分析
智慧城市各个方面的应用主要由数据驱动。所有决策,诸如从公共政策这样的长期战略决策,到评估每个公民的福利价值之类的短期决策,都将通过对相关数据的分析来做出。借助物联网传感器和其他先进的数据收集方法,随着生成的数据量、速度和种类的增加,对大容量分析工具的需求将比以往任何时候都要大。大数据分析工具已被政府广泛的应用,从随着物联网能够从大量新资源中收集数据,大数据分析将在包括教育、医疗保健和运输等所有关键领域中使用。实际上,大数据分析已经是物联网网络不可分割的一部分,并且将来可能会归入物联网。大数据可以使政府通过发现反映城市趋势的模式来理解其拥有的数据。
人工智能
人工智能是基于物联网和大数据的,人工智能可以通过自动化智能决策来支持智慧城市的大数据和物联网计划。实际上,物联网发起响应性行动的能力,在很大程度上由某种或其他形式的人工智能驱动。在智慧城市中,人工智能最明显的应用领域是自动化执行大量与数据密集相关的任务,例如以聊天机器人的形式提供基本的公民服务,基于 AI 的聊天机器人可用于处理简单的请求,例如: 提供新的水、电和气连接,更改财产所有权信息,以及更改政府记录上的地址和其他注册信息。
然而,人工智能的真正价值是可以利用深度学习和计算机视觉等先进的 AI应用,以应对智慧城市运营中面临的问题。强化深度学习还可以用于根据智慧城市中的新兴需求自动优化资源。在强化学习的帮助下,政府可以提高运营效率,因为这些 AI 系统可以凭经验变得更好。
5G
智慧城市建立在不同部门的实时通信和共享信息能力之上,以确保运营中的完全同步。通过同步,政府可以确保公民及时获得关键服务,例如医疗保健、紧急响应和运输。不仅可以确保公民城市生活的便利,还可以改善他们的安全和整体福祉。
AR
为公民提供及时的服务意味着确保为政府人员提供有效执行任务所需的信息。例如,必须向卫生中心的医生提供有关所治疗患者的信息,或者应该给负责修复受损铁路线的工人更新轨道的布局,并准确确定受损零件的位置。
通过使用 AR 头戴式设备,此类信息可以在工人需要时立即实时转发给他们,最大程度地减少工人查找必要信息所需的精力和时间,使他们可以立即采取行动。交通管理人员还可以使用 AR 通过智能眼镜或智能手机应用程序获取有关违章停车和被盗车辆的实时信息,提高城市交通运营管理的效率。
总而言之,以上这些智慧城市技术中的每一种都是相互依赖的。因此,我们应制定综合方案,以便将这些技术相互结合起来,同时还要考虑到它们各自的优势。
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