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用好大数据 建成智慧城市

放大字体  缩小字体 发布日期:2013-05-08  来源:赛迪网  浏览次数:578
核心提示:“2012年,154个城市明确计划要实施智慧城市的建设,这覆盖了80%以上的二级城市。2013年1月29日,住房和城乡建设部公布了首批90个国家智慧城市试点名单。”来自工业和信息化部的主管人员用实际数字道出了智慧城市建设在中国的发展势头。
“2012年,154个城市明确计划要实施智慧城市的建设,这覆盖了80%以上的二级城市。2013年1月29日,住房和城乡建设部公布了首批90个国家智慧城市试点名单。”来自工业和信息化部的主管人员用实际数字道出了智慧城市建设在中国的发展势头。

的确,以提升城市居民生活品质、节能减排等为目标的智慧城市建设在中国大力提倡推行“城镇化”的背景下尤为引人注目。建设好智慧城市(区、镇)是一项关系到我国国民经济转型、改变发展模式和做创新型国家的最重要的战略之一,也是扩大国民经济内需的最重要的拉动力量,而且这已成为共识。

来自赛迪顾问的调查和评估数据证实了这一点:2011智慧城市相关投资规模为1195亿元,2012年为1377亿元,2011年至2015年每年均可实现高达两位数的增长率。如此庞大的投资下,如此快速的增长,IT厂商在这其中扮演着重要的角色,提供强大的信息手段。而且,IT厂商有责任深入了解和把握不同城市在智慧城市建设各个阶段的需求,并以此为指导,提供因地制宜的帮助,这种帮助贯穿于智慧城市的规划、设计、部署、运营的全生命周期中。

从IT厂商的角度来看,在如火如荼的智慧城市建设中,如何发现和把握产业机遇,进一步发展壮大,也成为整个IT界共同探究的热点话题。






信息化的新涵义

“智慧城市具备基本的四个特点:平台化、精准化、实时化和可预见化。”上述主管人员指出,智慧城市的建设需要运用大量的科技手段,其中信息化手段尤为关键,“智慧城市是通过物联网、移动互联网、云计算、大数据等新一代信息技术,实现城市高效的政府管理、便捷的民生服务、可持续的产业发展。”

目前,从各城市的智慧城市建设内容来看,一方面是加强城市基础通信网络建设,提高通信网络带宽及覆盖率;另一方面是在重点领域提供智慧应用服务,如智慧的公共服务、智慧的社会管理、智慧交通、智慧医疗、智慧物流、智慧安居等。“十二五”期间智慧城市建设拉动的设备投资规模将达1万亿元。这将是一场行业盛宴。

而从智慧城市的体系结构来看,相对于之前数字城市概念,最大的区别在于对感知层获取的数据进行了大数据处理,从而获得了支撑和保障智慧城市顺利运营的多元信息,因此也可以简单认为智慧城市是数字城市的升级版。由城市数字化到城市智慧化,关键是要实现对数字信息的智慧处理,其核心是引入了大数据处理技术。在赛迪智库软件与信息服务业研究所所长安晖看来,数字城市是静态的,智慧城市是活的、动态的:“智慧城市是有‘大脑’的城市,能够根据城市长期的和实时的情况调整优化其总体发展方式、发展路径和各细分领域的发展方法。”



在智慧城市成型并不断成熟的过程中,数据量呈爆发式增长,以视频监控为例,北京目前用于视频监控的摄像头有50万个,一个摄像头一个小时所采集到的数据量就多达几GB,每天北京市总的视频采集数据量约为3PB,而一个中等城市每年视频监控产生的数据约为300PB,这些摄像头实时回传信息,海量数据对数据存储、并发处理的要求是近乎苛刻的。

大数据必须有效利用,才能保障智慧城市的顺利运行。安晖指出,必须从整体考虑建设和运营智慧城市,必须实现各方面数据的整合、共享、共用和业务的深度协同。

如何用好大数据

“大数据是这个时代的标识,它表征了信息资源的有效开发和利用。”工业和信息化部那位主管人员表示,从数据到信息再到资源,是应用价值和效益逐步清晰的过程。这包含了数据的采集、传输和存储、利用三个主要的阶段,可靠性、可用性和可恢复性贯穿始终。

大数据的重要性已是共识,而大数据在实际应用场景中的落地是大数据真正为我们所用的前提,因为只有明确使用方法,才能充分挖掘和利用大数据对于智慧城市的作用和价值。许多厂商在这方面都有自己的探索和心得。作为从基础设施层面开始提供端到端解决方案的厂商,英特尔的角色具有特殊意义:以至强服务器处理器产品家族、万兆以太网、固态硬盘为代表的硬件创新结合软件创新,它催生了英特尔针对大数据的开放架构创新。而且,面向大数据在智慧城市中的应用及其价值所在,英特尔的理解也较为透彻。

结合英特尔对大数据的理解,英特尔数据中心软件部中国区CTO苗凯翔表示,大数据是构建智慧城市必不可少的重要元素。大数据在智慧城市中的应用需要分三个阶段来具体实施,首先要进行数据的整合。其次是数据挖掘,这也是大数据管理的重点所在。这需要软、硬件的高度配合与协作,也是当今IT企业争相角逐的“赛场”。最后就是需要把大数据变成可操作的行动,从而指导决策和运维。

“技术是强力支撑,管理则是智慧城市效果的决定因素。”安晖进一步指出,在智慧城市中,不管要把信息技术应用到哪里,重要的是提高相关人的意识,让人能够主动地、清楚地运用信息(数据)。

从规划之初就必须从整体考虑建设和运营智慧城市,此外,眼光应瞄准实际应用,从城市发展和百姓生活最关注的领域和角度出发,开发应用,推广应用,发挥大数据价值。

结合智慧城市对信息的需求,大数据在智慧城市中的落脚点为——为智慧城市的各个领域提供强大的决策支持。在城市规划方面,通过对城市地理、气象等自然信息和经济、社会、文化、人口等人文社会信息的挖掘,可以为城市规划提供强大的决策支持,强化城市管理服务的科学性和前瞻性。在交通管理方面,通过对道路交通信息的实时挖掘,能有效缓解交通拥堵,并快速响应突发状况,为城市交通的良性运转提供科学的决策依据。在安防与防灾领域,通过大数据的挖掘,可以及时发现人为或自然灾害、恐怖事件,提高应急处理能力和安全防范能力等。

在可以预见的未来,大数据将遍布智慧城市的方方面面,从政府决策与服务,到人们包含衣食住行在内的生活方式,再到城市的产业布局和规划,直到城市的运营和管理方式,都将在大数据支撑下走向“智慧化”,大数据成为智慧城市的“智慧引擎”。

英特尔与南京云创存储科技有限公司共同推出的数据立方云计算一体机已经成为南京建设智慧城市的有力保障,该一体机采用英特尔至强E5系列处理器产品和服务器组件,并有机结合了云创自主研发的大数据处理平台。它可支撑千亿级记录、管理PB级数据并实现秒级数据查询的能力。它被用于支撑南京智能交通云平台,服务于江苏交巡警信息服务系统,有效改善了南京交通状况,使得城市交通更加节能、环保和舒适,同时大大提高了交通部门的管理、统计和决策能力。

仍需思索的问题

智慧城市必须要建,可上述工业和信息化部主管人员在实地走访许多城市后,发现“拍板”投资智慧城市的政府决策层对推进智慧城市建设存在几个普遍的困惑。

据他介绍,政府决策层的彷徨主要体现在:一、智慧城市建设耗资巨大,地方政府需要明确这个钱是否花得值得,这么一笔巨大的投资能解决哪些具体问题;二、智慧城市的建设阶段完成后,后续投入是一个无底洞还是其本身在运营的过程中有能力实现产出?

“从政府层面来讲,他们更关心的是,大数据以及智慧城市的产出,比如能否在政府的引导下建立起有效的商业平台,能否解决就业,能否增加地方的财政收入等。”该主管人员表示,这些问题很现实也很迫切。他的总结与多位践行智慧城市建设的地方主管信息化的工作人员所描述的一致:哈尔滨市经信委和北京市密云区的相关负责人员都头疼怎么找到投入和产出的平衡点。

安晖所感受到的事实状况也与之相符,在面临智慧城市和大数据在智慧城市的应用决策时,阻碍性的因素主要有:一、辅助决策的有效性、见效时间、投入产出比;二、当地“一把手”的重视程度;三、“怕麻烦、怕信息公开、怕投入打水漂”的意识存在,对大数据也存在“要立即生效”的误解,且将大数据的辅助决策功能误解成精确辅助,因而不允许大数据结果出错,要求过高。

作为大数据解决方案的提供商,英特尔对这些顾虑表示关注。苗凯翔认为,大数据所带来的创新是全方位的。他相信,大数据在智慧城市中的应用既可创新民生,也可创新经济。英特尔也在积极探索合理的商业模式和价值,在前期规划时就明确可能对当地GDP的促进作用,以加速智慧城市的落地。为帮助各地政府更顺利地达到这一目标,英特尔旨在为国内智慧城市建设发展提供概念验证、软件调优和解决方案评估等服务,与合作伙伴一起加速云计算、大数据解决方案相关的创新和实施进程的英特尔中国云计算创新中心也于近日建成并投入运行,它可以让多种智慧城市IT解决方案在基于英特尔架构技术构建的“赛道”上试跑,通过不断优化,来确保解决方案成功、高效地部署和运行。英特尔所追求的目标,很符合安晖的期望——“瞄准实际应用,加快研发成套的、能够展现大数据价值所在的解决方案。”

此外,曙光等ISV(独立软件提供商)也针对大数据在智慧城市中的应用进行了一些重要的思考、实践,并提出了一些建议。曙光认为,大数据可使智慧城市的资源合理调度和分配,但目前而言,需要解决以下几个问题:一、大数据的来源。从整体层面有效地利用大数据需要大数据的流通即共享,但目前金融、电信、互联网等与智慧城市密切相关的数据是握在这些行业的企业手中的。二、在大数据的应用过程中,政府需要明确数据的所有权和使用权。

在这方面,“智慧海淀”或许可供借鉴,它是北京市海淀区于2012年开始推行的项目。据其负责人介绍,“智慧海淀”也是一个探索,目前“政府投资、政府运营”、“政府融资、政府运营”、“政府融资、企业运营”是可供选择的三种主流模式,其出发点正是如何保证“大数据归属明确、共享共用”并“建立共赢的业态”。这正是政府和业界在处理大数据在智慧城市的应用中必须面对问题和挑战时,所应有的态度和方法——齐心协力,多赢共生。

 
关键词: 大数据 智慧城市
 
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