大数据与智慧城市[范文]

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第一篇:大数据与智慧城市[范文]

苏论道:大数据与智慧城市

2015-06-26尚尔刚

6月17日,由苏州大学计算机科学与技术学院、中国计算机学会苏州分会联合主办的“大数据与智慧城市”主题报告会在苏大本部报告厅隆重举行。报告会由苏大科学技术与产业部常务副部长、计算机科学与技术学院博导朱巧明博士主持,苏州市各区县的经信委、发改委部分领导列席,计算机学会成员和苏大师生约200人出席。

中兴通讯大数据产品资深工程师尚尔刚在报告会上发表了同题演讲,介绍了大数据和智慧城市的相关技术,以及中兴通讯大数据平台在智慧城市建设中的实践经验。下文是演讲的精编版。

各位来宾、领导、老师、同学们下午好,我非常荣幸有机会在这里能与大家一起分享一下大数据与智慧城市的一些知识观点。

今天我要与大家分享的内容主要分为三部分,第一部分是对大数据的解读;第二部分主要对智慧城市做个简介,第三部分主要分享一下大数据在智慧城市建设中的一些具体应用。

最早提出大数据时代到来的是麦肯锡:“数据,已经渗透到当今每一个行业和业务职能领域,成为重要的生产因素。人们对于海量数据的挖掘和运用,预示着新一波生产率增长和消费者盈余浪潮的到来。”

业界将大数据的特征归纳为4个“V”(量Volume,多样Variety,价值Value,速Velocity),或者说特点有四个层面:第一,数据体量巨大。大数据的起始计量单位至少是P(1000个T)、E(100万个T)或Z(10亿个T);第二,数据类型繁多。比如,网络日志、视频、音频、图片、地理位置信息等等;第三,价值密度低,商业价值高,关于价值下面我们会进一步详细讨论;第四,处理速度快,谷歌的搜索,每月40亿小时的视频,4.25亿Gmail用户,150PB Web索引,却能实现0.25秒搜索出结果,足以看出大数据的处理速度是惊人的快。在大数据时代,三分技术,七分数据,得数据者得天下。无论国内国外目前看都是这样的,国内的有bat三家公司,国外的有谷歌,facebook,亚马逊,苹果等等公司都是因为掌握了大量数据,才成就了今天的巨无霸公司。

第一,情景辅助,操作基础

数据本身被记录下来,并非全部是为了长远的利益所用。很多记录其实发挥的作用是一种操作的基础,脱离了记录,后续的操作将难以进行。举个例子说明一下,假如我在炒股,突然有个消息,某某地方刮台风了,并且导致了当地损失惨重,那现在我不能快速判断对那些股票是利好那些是利空了,现在大数据可以帮忙。在美国有一家创业公司,研发了一款大数据软件,名字叫沃伦软件,该软件就是基于大量的金融数据,政治事件,交易数据,加以复杂的模型运算,能够快速的给出结果。

第二,情景复原,责任追究

数据记录也是对以前操作过程的一个虚拟备份,记录了各自多方不同的操作过程及次序,乃至不同环节的具体操作内容。这样一种作用可以看作是记录本身最被认可的初始价值。历史上的各种备忘录,金融记录(例如会计),甚至包括历史都是出于这样一种动机来加以记录的。记录让操作的当时情景有了复原的可能性,哪怕只是一种并非完整的复原。这种复原除了纪念意义等的考虑外,还有一个重要的价值就是事后的责任追究,是一种奖惩的基础。这样一种作用看似很微小,但却是人类社 会运作的基础。尤其是在连接时代的今天,不同主体之间的交互不断加剧,情景复原会让每个主体对自己的操作更为负责,让各种有效的连接成为一种可能。随着互 联网与线下实际经济行为的日益融合,一次鼠标点击有可能代表着很大的利益转移,结合网络协议的操作记录成为了大家网上操作时承担对应责任的依据。淘宝网鼓励买家与卖家在旺旺上聊天的时候将聊天记录保存下来。在具体的投诉环节,相互之间的聊天记录可以作为一种证据去为自己辩护。而包括中间买方下单,支付款项,卖家发货,快递公司名称以及单号,甚至包括该单在快递过程中的状态,时间,甚至有些快递公司将具体快递员的姓名和电话也记录在内,最后签收的方式 等都被详细的记录下来。所有这些记录发挥了一种情景复原以及事后追究责任的作用,从而确保了交易的正常进行。

第三,情景指引,方向微调

一个系统在运行的过程中,有些时候也会出现一些跟平常不一样的差异所在。当这种差异所代表的数据通过极值等各种方式体现出来的时候,系统本身的原有平衡可能会被打破,内部各方面的环节或资源就有可能跟不上。这个时候适当的外力参与很有必要,以免出现系统崩溃的情况。中国的计划生育政策已经执行了很多年,而且也取得了一定的效果。但最近几年随着中国人口老龄化的加快,未来一些年社会对劳动力的需求会逐渐加强,劳动力短缺有可能成为中国的关键问题。在这样一种情况下,基于各种人口数据的不断变化,适当地进行人口政策的调整已经变成一种必须。但具体怎样调整,则需要根据数据来说话

第四,情景研究,系统优化

对未来的预测功能是目前业界对大数据最看重的价值之一。基于之前记录下来的各种数据的深入研究,发现其中的规律特征,从而进行系统优化,甚至升级。如果前面的纠偏只是一些相对较小的指引的话,那么基于预测的情景研究和系统优化,则是相对较大的变动。这种基于预测的价值实现对系统(包括个人、企业机构,也包括各种电子性工具)的长远运行来说价值重大,其决定了一个系统是否具有长期的成长性和演变能力。

一个主体(系统)不但要考虑即时的运行,以及下一步的正确操作,更需要考虑长远的运行可能。尤其是在竞争激烈的今天,各种企业机构之间的竞争非常残酷。如何基于以往的运行数据,对未来的运行模式进行预测,从而提前进行准备或者加以利用、调整,对很多企业机构其实是一种生死存亡的问题。这样一种情况同样适用于国家级别。正因为这一点,目前无论是在企业级别还是国家级别都开始研究、部署大数据。

中国的粮食统计是一个老大难的问题。中国的统计,虽然有组织、有流程、有法律,但中央的统计人员依靠省统计人员,省靠市,市靠县,县靠镇,镇靠村,最后真正干活或上报的是基层兼职的调查人员,由于众所周知的KPI考核导向的原因,层层加码,几乎没有人相信这个调查数据,而其中国家统计局的人是最不信的。在前两年北京的一个会议上,原国家统计局总经济师姚景源讲述了他们是如何做的。他们采用遥感卫星,通过图像识别,把中国所有的耕地标识、计算出来,然后把中国的耕地网格化,对每个网格的耕地抽样进行跟踪、调查和统计,然后按照统计学的原理,计算(或者说估算)出中国整体的整体粮食数据。这种做法是典型采用大数据建模的方法,打破传统流程和组织,直接获得最终的结果。

1948年辽沈战役期间,司令员林彪要求每天要进行例常的“每日军情汇报”,由值班参谋读出下属各个纵队、师、团用电台报告的当日战况和缴获情况。那几乎是重复着千篇一律枯燥无味的数据:每支部队歼敌多少、俘虏多少;缴获的火炮、车辆多少,枪支、物资多少……有一天,参谋照例汇报当日的战况,林彪突然打断他:“刚才念的在胡家窝棚那个战斗的缴获,你们听到了吗?”大家都很茫然,因为如此战斗每天都有几十起,不都是差不多一模一样的枯燥数字吗?林彪扫视一周,见无人回答,便接连问了三句:“为什么那里缴获的短枪与长枪的比例比其它战斗略高?”“为什么那里缴获和击毁的小车与大车的比例比其它战斗略高?”“为什么在那里俘虏和击毙的军官与士兵的比例比其它战斗略高?”林彪司令员大步走向挂满军用地图的墙壁,指着地图上的那个点说:“我猜想,不,我断定!敌人的指挥所就在这里!”果然,部队很快就抓住了敌方的指挥官廖耀湘,并取得这场重要战役的胜利。

第二篇:干货丨智慧城市与城市数据运营

干货丨智慧城市与城市数据运营

来源:DT财经 时间:2016-06-14 15:44:49 作者:王鹏

PPT干货:五环和六环之间,藏着另一个北京

王鹏:非常有幸跟大家分享一下同衡在智慧城市和城市数据运营方面的感受。

城市规划师是比较另类的角色,我们属于大数据几大门派里的“忽悠派”。我们认为,智慧城市的本质,应该是运用信息技术去解决城市问题。城市规划师的工作本来就需要集成各种学科知识去解决问题,智慧城市在我们解决问题的手段上增加了一个ICT技术。

在实践中,我们总结出以数据为核心的“智慧城市”体系结构。针对我国城市发展现状,提出各行业协同实现“感知-应用-共享信息”的模式。

我们的城市数据运营实践,主要包括智慧城市顶层设计、城市数据的获取与感知、数据分析以及城市数据实验室与数据平台四个部分。智慧城市在顶层设计方面,应该是帮助政府建立一套数据生态系统。如果缺少这个环节,我们就无法获得所需要的数据。智慧城市顶层设计方法论的基本原则,就是“以问题为导向,以数据为核心”,包括了“发现问题“和”解决问题“两个环节。

我们认为,不同城市和地区,在不同发展阶段下,面临着不同问题。所以,智慧城市建设就是要提供因地制宜的解决方案。

我们在数据获取与感知方面开展了多项工作。首先是众包与公众参与,我们搭建了一套包括APP、微信和web等的完整的规划和遗产保护公众参与平台,我们研发了高密度城市数据监测物联网设备等。此外,还包括与互联网企业的合作。

综合以上这些环节,我们以城市数据实验室与数据平台的方式系统运营城市数据,一方面,通过数据分析为政府提供大数据智库方式的决策咨询;另一方面,通过市场化研发孵化新的产品甚至企业。

案例1:上海城市体征数据云平台

新的数据环境带来了新的契机和新的应用方式。我想要介绍的第一个案例,是上海市体征数据云平台。基于城市数据实验室(Urban Data Lab)的构想,我们和上海市房屋土地资源信息中心、上海数慧、北京大学等进行战略合作,尝试开发城市数据平台。

上海市房屋土地资源信息中心拥有上海市政府的各种空间和规划数据,以及交通等实时数据。我们又一起整合了移动运营商的信令数据和互联网公司提供的位置服务(LBS)等行为数据。这些数据一起,形成全新的城市体征数据云平台。

在这个系统中,可以用各种数据分析手段,对上海不同地块的运行状态进行评价与分析,包括地块的基本情况、活动时段和居住特征等生态指标。

我们可以就此形成一套新的城市生命体征评价体系。该体系基于新数据,可以感知人在空间中的状态,为城市运行提供实时的诊断。

案例2:北京六环的城乡结合部

另一个案例则是“六环,你比五环多一环”。《五环之歌》想必许多人都知道。而去年,一个名为“六环,你比五环多一环”的艺术展览在北京举行,是艺术家们通过在北京五环与六环之间实地调研访谈所完成的艺术作品。这个地区有什么特点呢?住在北京的人可能都知道,这里是北京城乡结合部,聚集了大量多样的人口,并且城市规划非常混乱。

大家看下面左图,北京五环与六环之间的区域,藏着很多平时看不到的东西。可以说,这些数据里隐藏着“另一个北京”,最穷和最富的人都住在这个区域。而且很少有方法可以知道这里到底住了多少人,以及真正发生了什么事情。

我有一次去一个街道调研,问街道主任:“这个地方有多少人?“回答:“我们的统计是10万人”。但是,下一句话他说:“我估计这个地方得有30万人。”可见,政府对城市现状情况的掌握有多么欠缺,更别说制定出合理的城市政策。

我们现在掌握着北京大量的数据,因此可以对城市的动态变化进行非常深入的描述。我们想了解在北京五环到六环之间的这片城乡结合部地区,到底发生了什么。

这是我们基于手机、出租和公交等几组数据分析,通过机器学习分类得到的几种不同的村庄类型。

我们希望用大数据对不同状态类型进行描述,再用传统数据对结果进行验证。

工作日中,出行分成两个方向:一个方向是非正规的就业,传统上认为的流动人口,或者来自于农村非正规就业的人口。另一个方向是前往上地、中关村西区就业的高学历人口。

通过数据观察居住在这里的人群,他们工作时间较长,晚上21点到24点是回到居住地的主要时间段。

同时根据我的观察,他们周末出行距离较短或较少出行,休闲活动呈现比较单调的状态。

清华大学博士生盛明洁也对这个地方进行了非常深入的问卷调查,发现:居住在这里的人,他们的日常通勤距离,比北京市居民的通勤距离短,而且学历越低的话,通勤距离则越近。这与我们通过大数据的分析结果,较为一致。

数据发现了怎样的另一个北京?首先,数据可以推断五环与六环之间城市边缘区常住人口的规模与构成。其次,数据描述了这些常住人口的职业身份与日常生活状态。

我尤其感觉到,我们还需要关注传统规划中被忽视的城市边缘区的群体,对缺乏统计数据且高度动态化的区域进行精细化描述,通过多维多源数据融合,为城市决策提供支撑。

点击“ 《智慧城市与城市数据运营》 ”查看PPT原文。

作者丨王鹏,北京清华同衡规划设计研究院副总工程师

第三篇:智慧城市与大数据 课程的考试

智慧城市与大数据

课程的考试

各题型提交答案说明:

1.单选题及判断题点击圆形按钮进行单项选择,多选题点击勾选框进行多项选择。2.选择题和判断题:直接点击选项,系统将自动提交答案。

3.未完成考试误操作推出系统后,在考试时间段内可重新进入系统考试。4.完成考试后点击提交答案按钮,考试结束,不可再次进入系统考试。5.答题完成后,点击考试页面左侧“未答题”按钮,确认无未答题后再提交答案。6.未提交答案的试卷在考试时间结束后将强制提交答案。

一、单选(共 4 小题,总分: 40 分)1.本讲认为,智慧城市顶层设计的关键不在于技术而是老百姓的()是什么,只有满足百姓()的城市才有了“眼睛”。

A.物质 B.需求 C.医疗 D.供给

2.智慧城市从电子政务的角度讲,服务方式转变最核心的一点是从以往工业时代的服务转向以()为工具的服务。

A.数据 B.云计算 C.软件 D.互联网

3.本讲推荐了一本关于大数据取舍之道的书籍,这本书名字叫()。

A.《大数据》 B.《智慧数据》 C.《删除》 D.《取舍之道》

4.本讲认为,“大数据”并不意味着数据越多越好,数据要以是否()为标准。

A.多维 B.高效 C.全面 D.智慧

二、多选(共 2 小题,总分: 20 分)1.智慧城市建设要以()的应用为中心,围绕城市发展的重点需求和群众的迫切要求,找准突破口。

A.投资者 B.市民 C.企业 D.管理者

2.本讲认为,数据的流动性增强以后,整个城市就从()和(),向着意义型的城市发展。

A.便捷型城市 B.劳动型城市 C.功能型城市 D.创新型城市

三、判断(共 4 小题,总分: 40 分)1.本讲认为,大数据时代已经到来,数据即将成为重要的产业,未来的服务以数据为底座,因此,要把智慧建立在有意义的数据基础上。

正确 错误

2.本讲提到,数据业务正逐渐成为各行各业的辅助型业务。

正确 错误

3.数据与信息不同,信息时代追求的是价值,数据是经过编码解码等反复加工之后,使差异化的成本提高。

正确 错误

4.城镇化是中国未来发展的主干,数据的高配置利用是大数据时代的主要特征。正确 错误

第四篇:立体数据“绘制”智慧城市

立体数据“绘制”智慧城市

日期: 2015年11月17日

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□ 金真

“智慧城市是现实世界与数字世界的融合,实现对人、物的感知、控制和智能服务。要做好智慧城市,必须建设好时空信息基础设施,开发多种软件,挖掘测绘地理数据价值,更好地服务大众。”11月5日,在由中国测绘地理信息学会、立得空间信息技术股份有限公司主办的“移动测量万里行、智慧中国百城秀”首站发布会上,中国工程院院士、中国科学院院士李德仁谈及智慧城市的建设重点时如是说。

大数据是基础性资源

在新一轮信息技术变革中,大数据、云计算等新兴技术渗透到城市的各行各业,给城市管理、服务带来了巨大变革,使“智慧”成为未来城市的建设方向。

2014年,我国出台《国家新型城镇化规划2014~2020》,将智慧城市上升为国家级战略规划,成为新型城镇化的必由之路。相关统计数据表明,目前,我国100%副省级以上城市、89%的地级及以上城市、47%的县级及以上城市都在推进智慧城市建设。

在这场席卷大江南北、以智慧为名义的城市升级运动之中,大数据的价值显得尤为重要。

智慧城市建设带来数据量的爆发式增长,城市每时每刻都会产生海量的数据,如测绘地理数据、交通流数据、人口流数据、生产数据以及环境监测数据等。这些数据直接反映城市、居民当下的现状,是一种新的、基础性的战略资源,为政府决策与实施、城市的产业布局和规划,城市的运营和管理、经济的发展与升级等提供了重要的、科学的参考依据,在城市运行管理、经济社会发展等方面扮演着至关重要的“角色”。

李德仁向记者谈及数据的价值时说道:“我们在对‘一带一路’沿线的夜光进行遥感动态分析时发现,大部分夜光影像处于增长态势,特别是中国、印度、东南亚等国,说明这些国家处于快速发展阶段。特别是中国的夜光总量超过俄罗斯,成为该区域的第一名。这些夜光数据与当地的经济发展状况是相匹配的,从另一个方面为我们打开一扇经济分析的大门。”

移动测量,立体式采集信息

当前,交通数据、人口数据、政务数据、医疗数据……等海量数据资源撑起智慧城市的大数据框架,实现虚拟世界和现实世界的融合。测绘地理信息作为城市大数据中不可或缺的一部分,应用于城市规划、城市管理、公安、应急、交通、旅游等多个领域,在智慧城市顶层设计中,占据举足轻重的支撑地位。

“在智慧城市建设过程中,如何构建时空信息构架,如何快速采集、处理、发布和更新海量的地理信息,一直是测绘科技人员需解决、创新的突出问题。”国家测绘地理信息局副局长李维森表示。

移动测量技术可采集地面二维、三维、实景等数据,还可应用到时下流行的无人机上,实现天地两栖联动移动测量,立体式地采集城市的宏观信息和微观信息,丰富了大数据的类型。

李德仁在介绍移动测量的技术特点时表示:“移动测量有别于传统的测绘技术,通过在机动车上装备全球定位、视频、惯性导航、航位推算系统等先进传感器和设备,在车辆高速行进中,快速采集道路及两旁地物的空间位置数据和属性数据。惯导导航技术是移动测量的‘心脏’。上世纪90年代,此项技术一直被国外掌握。我们经过多年研究,于2004年将此项技术应用在移动测量产品上,打破国外在惯性导航等关键技术上的垄断与封锁。”

作为国内率先发明移动测量系统的企业,立得空间信息技术股份有限公司董事长郭晟表示:“除了研制移动测量产品,我们还将云计算技术运用于数据生产、加工环节,构建高效的生产体系;采集200多个城市的实景三维数据,在城市管理、旅游、交通等行业得到广泛应用。”

李维森表示,移动测量是未来测绘技术发展的一个重要方向,将在智慧城市的建设中发挥重要作用。

扩大数据应用范围

谈及移动测量技术的发展趋势,郭晟表示,未来移动测量技术将更加轻便灵活,不仅可以集成到机动车上,也可以集成到轨道车、轮船、飞机等不同的载体上。移动测量会由地面发展到空中,最终形成天地一体化的数据大融合。

数据采集方式的创新也会不断丰富数据应用领域。当前,技术人员已通过车载的移动测量系统,快速获取道路以及两边建筑、物体的位置、属性信息;未来,这些数据会同步存储在云端,经过云端对多源数据的处理、存储、管理、发布,实现数据的共享与服务。这些数据会是高精度电子地图、实景三维地图数据等各种专题数据。这些数据将用于无人驾驶、城市管理等领域。

“目前,我们希望通过移动测量万里行活动,3年内走遍全国200多个城市,将采用巡演、研讨会、案例实地观摩等活动,推广移动测量、实景三维时空信息云平台、大数据融合等前沿科技在智慧城市中的应用,促进智慧城市大潮下的新业态的形成与发展,扩展数据应用范围,更好地为智慧城市服务。”郭晟表示。

第五篇:智慧城市数据资源共享管理办法(简)

东海县政务数据资源共享管理办法

为促进政务数据资源的优化配置和有效利用,推动政府部门之间数据共享和业务协同,切实提高行政效能、服务质量和管理水平,根据有关法律、法规、政策和技术标准,结合我县实际特制定本办法。

一、适用范围

本县行政区域内政务数据资源采集、归集和共享活动适用本办法。

二、管理原则

1、规范采集。各单位按照统一的标准规范,采集和处理数据。

2、无偿提供。各单位无偿为智慧城市公共信息平台及其他单位提供政务数据共享。

3、平台归集。共享数据归集到智慧城市公共信息平台,统一向需求单位提供数据共享服务。

4、按需共享。各单位不得超越职能获取和使用其他部门的数据资源。未经数据提供单位同意,使用单位不得擅自向社会发布或公开所获取的共享信息。

5、安全可控。各单位应当加强政务数据资源安全管理,不得滥用、非授权使用、未经许可扩散所获取的政务数据资源。

三、数据采集

1、各单位应当根据本单位工作采集数据,及时提供给智慧城市公共信息平台,并及时维护更新相关数据,确保共享数据的真实性、完整性、时效性。

2、各单位在数据采集过程中,应当主动通过智慧城市公共 信息平台与其他单位的相关数据进行比对,发现数据不一致时,要及时据实修改。

3、各单位应当以数字化方式采集、记录和存储数据,同时将具备条件的数据进行结构化处理,并通过数据库进行管理,非数字化数据应当按照相关技术标准开展数字化改造。

4、对文书类、证照类数据加盖全县统一的电子印章,以保证数据不可更改。

四、数据共享应用

1、各单位应主动通过智慧城市公共信息平台获取履行职能所需要的数据,以联机方式实现与其他单位的数据共享与业务协同。

2、各单位应当通过智慧城市公共信息平台发布共享数据,并在目录系统中注册受限或非受限共享数据目录。

3、各单位通过智慧城市公共信息平台的目录系统检索、发现、定位和申请履行职能所需要的数据,受理其他单位使用本单位受限共享数据的申请。

4、使用非受限共享类数据,需通过智慧城市公共信息平台选取,即时完成共享实施。

5、使用受限共享类数据,需要通过智慧城市公共信息平台向数据提供单位提出申请,数据提供单位及时审核办理。

6、各单位应当利用共享的基础数据库或专业数据库,清洗、比对本部门业务数据库。对不一致的数据或错误的数据,进行核查或纠错。

7、各单位通过智慧城市公共信息平台获得的加盖电子印章的文书类、证照类等政务数据,与纸质文书具有同等效力。法律、法规另有规定的,按其规定执行。

五、安全管理

1、各单位应当制定本单位政务数据资源共享内部工作程序、管理制度,并指定专人负责政务数据资源共享工作。

2、各单位要切实完善安全技术保障体系,确保共享数据的安全。

3、智慧城市公共信息平台管理部门应当严格执行信息网络安全和保密等有关法律、法规和政策规定,并按国家技术规范和标准,定期对智慧城市公共信息平台进行信息安全风险评估,排查安全风险和隐患,建立身份认证、存取访问控制、审计跟踪等机制,确保共享数据可用、完整、安全、保密。要主动接受县委保密局对信息保密工作的指导、监督和检查。

六、监督考核

1、政务数据资源共享工作纳入智慧城市建设目标管理。县智慧城市建设主管部门定期对各部门提供的数据数量、质量及更新、使用等情况进行综合评估,并公布评估结果、提出整改意见,并督促落实。

2、政务数据资源共享工作是智慧城市建设的重要环节,对不按要求及时响应数据共享的单位,由县智慧城市建设主管部门定期督查通报,并由县财政局停止其所有信息化项目的建设和运维费用的拨付。

七、本办法自发布之日起执行。

附:东海县各单位信息资源共享责任分解表

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