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beat365亚洲官方网站:智慧城市不是技术的简单堆

2019-11-19 23:59

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数字孪生城市

复杂城市运行系统,基于大数据为支撑的集总效应判断,实现人机交互下的决策支撑

更新迭代,实现流程再造。通过深度学习、自我优化后的城市,在新的运行流程、运行规则、运行机制下不断产生和积累新的数据,同时,新智能设备、新技术应用不断更替出现,进而启动新一轮的数字孪生更新迭代,实现城市不断进化的“自生长”发展模式。

这不是一个简单的数据架构设计问题。很多城市已经建立了跨部门"数据仓库",但数据之间没有建立逻辑关联,实现"数据融合",其深层次原因是对治理体系缺乏理解。政府的所有政策并不是孤立的,某一政策必然产生多方面的相互影响,治理雾霾可以通过关闭企业落实,但相关的代价是什么?对GDP的影响有多大?税收将承受多少损失?将会产生多少失业人口?这些问题都需要联动分析。

数字孪生城市,是与物理城市一一映射、协同交互、智能操控的虚拟城市,其技术体系框架包含智能终端、泛在网络、支撑平台、应用系统等必要组成要素,并贯穿城市数据的采集、汇聚、整合、分析、应用等全过程环节,是一个技术融合、业务融合和数据融合的复杂系统。

第三、发展情景模拟。城市以及社会发展一定是非线性或者超线性的,背后有一系列的复杂模型支撑。近年来,随着图形拓扑算法和图形耦合算法的广泛应用,复杂的数理模型逐渐从后台的决策工具转变为前台的公共参与工具。社会发展的情景模拟可以通过计算机媒体直观展示,保证所有内行、外行都可以参与评价,虽然其并不一定了解城市治理背后的复杂逻辑关系。因此,未来的城市发展模型,不仅仅是一种科学工具,而是一种直观展示、公众参与、民主决策的平台。

深度学习,实现自我优化。基于不断汇集的海量数据和数字孪生城市模型平台,运用多维数据分析、机器学习、神经网络、深度学习等算法或技术,运算得出城市资源配置优化方案、城市灾害预测预警模型、城市应急指挥策略等,实现自我优化。

城市是一个复杂巨系统,很大程度上无法完全精细解读,技术必须在深刻理解城市运行规律的基础上寻求合理解决路径。

数字孪生城市技术体系框架

第四、形成决策运行新闭环。在政府治理决策支撑过程当中,通过整合交互式的反馈评价系统、智能化的参谋咨询系统、集成化的数据情报系统,建立新规则闭环,促进政府治理模式的转变,建设人民满意的政府。围绕精细管理、精准服务、动态监测和高效协同四个服务目标,综合运用大数据分析、人工智能等技术支撑手段,实现多目标综合决策、动态交互、时空融合。

——全域智能终端的数据采集是数字孪生城市前提

综合来看,城市治理最终是一个决策研讨的过程。大量针对复杂系统的研究都明确得出,城市治理难以线性模拟并通过机器实现所谓的"人工智能"决策。究其根本原因,是价值观、美学、情感等等构建人类社会的最基本的因素都无法量化。"智慧城市"最高效的决策模式是"人机交互研讨",即通过计算机的情景模拟服务人的综合判断,从而实现人机交互、辅助决策。因此,智慧城市不是技术的堆砌;人的价值判断、城市的运行逻辑才是技术背后更加关键的基石。

深度思考的城市信息中枢主要包括四类重要平台,即数据资源管理平台、数字孪生模型平台、基于深度学习的人工智能算法平台、统一智能操控平台等,共同组成指导数字孪生城市高效运行的信息中枢。数据资源管理平台用于数据整合、处理、分发等;数字孪生模型平台作为数字空间集成载体,集成所有数据资源,展现真实世界运行全貌和细节;基于深度学习的人工智能算法平台用于优化业务流程、资源配置、规划布局等;统一智能操控平台主要用于智能决策指挥、自组织运行、远程操控等。

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近年来,云计算平台已成城市重要基础设施,政府、企业乃至个人广泛使用;大数据成为城市重要资产、战略资源,基于大数据分析的智能决策应用不断涌现;物联网推动万物互联成为现实,广泛应用于城市治理领域的感知监测、数据采集等;互联网成为公众获取城市生活服务的重要优先渠道,也是延伸服务的重要手段;基于深度学习的人工智能应用可精准预测城市问题,极大地提升市民体验。

工程性支撑系统由于本身能够精准量化、统一规制,并且自封闭循环,因此不管它的枝枝节节深入到什么层面,相对来说仍然是个简单系统,可以通过信息化手段,实现数据精细采集、精准监控和实时分析、反馈、调节,即"智慧"全自动化。

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进一步,在"数据融合"的基础上,每项部门决策的制定,都需要综合考虑相关部门的数据和工作,从而实现"数据联勤"。单一部门的某项工作与其他部门间是什么关系?相关部门需要同步采取什么措施才能把这一决策落实,同时把这一工作的负效应和外部成本降到最低?最终,在"数据联勤"的基础上,才能够真正实现跨部门的多目标综合决策。

极速泛在的城市信息网络主要包括三大接入方式,即城市极速专网、4G/5G移动宽带、NB-IoT/eMTC/LoRa物联网等,形成互为补充、极速互联的网络接入保障。为满足城市安全运行、虚实互动毫秒级响应以及千万级的智能设备的同时接入需求,率先组建城市极速专网,统一集成宽带无线网、宽带有线网、视频网、应急通信网、政务网等,实现极速互联。针对手机、可穿戴设备等移动智能终端主要以4G、5G接入为主,采集城市中人的信息。针对数以亿计的传感器,可通过NB-IoT、eMTC、LoRa等网络实现统一接入。

从"数据仓库"到"数据联动"到"数据联勤"

智能操控,实现由虚控实。基于以上数字空间得出的优化方案、预警模型、指挥策略等深度学习结论,在数字孪生城市模型平台中,通过传感器远程控制、信息系统功能优化修正等操作,反向作用于物理世界运行的城市,实现动态决策、快速响应和智能操控。

将社会治理中涉及的各类复杂问题,集中到一条的逻辑线上,通过统一智慧基础设施实现智能化的感知、事件应对等。以城市街道公共空间的综合治理问题为例,首先将现有的复杂管控体系进行系统梳理集成,通过有限的信息采集点,实现对整个区域的有效监控和空间的有效利用。在此基础上调整城市治理体系,运用项目审批、财政支持等手段实现城市运行数据的归口采集和统一调配,并进一步建立一整套信息跟踪反馈的智慧管理机制。

建设条件日益成熟

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最终,数字孪生城市要作用于城市治理和民生服务的各个业务环节,推动服务体验智能化、社会治理智慧化。如,通过模拟仿真、动态评估、深度学习城市规划方案效果,实现规划不再走弯路;三维呈现水势、空气动力、雾霾变化等,为城市治理决策提前部署提供依据;通过深度学习个人教育和知识体系,实现自适应式定制化学习;通过交通流量预测,智能疏导和优化信号灯时长。

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——深度思考的城市信息中枢是数字孪生城市核心

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是技术和数据深度融合新模式

随着我国进入转型升级的发展阶段,城市发展建设面临更高的质量要求,应用大数据、人工智能、虚拟现实等信息化技术,辅助城市的管理决策,成为广泛共识,但所谓的"智慧城市"是否就是相关技术的简单堆砌,技术背后是否存在更加深层次的运行逻辑?

分布式计算、4G/5G通信、大规模数据并行处理、深度学习等技术,与3D建模、高精度地图、模拟仿真、虚拟现实、智能控制等数字孪生相关技术有机耦合加快集成,推动在数字空间中建设同步运行的数字孪生城市成为可能。此外,经过近十年智慧城市建设,城市传感器随处可见,城市智能终端广泛部署,城市体征运行数据大量汇聚积淀,城市画像日益清晰,跨层级、跨地域、跨系统、跨部门、跨业务的数据资源加速有序融合,基于海量多维数据分析的智能应用不断涌现,智慧城市建设正处于量变到质变关键时期。

城市是一个复杂巨系统,在很大程度上无法精细解读。它注重的是大数据为支撑的集总效应判断。对于城市中的众多复杂系统来说,以异构融合的多维时空数据为纽带,构筑跨学科的大数据运算平台,来支撑尽可能多的点状的应用,实现对系统间集总效应的耦合分析,进而进行情景模拟,为治理决策提供支撑,这是其实现"智慧"的正确路径。

数字孪生城市的核心要义是,在网络数字空间,再造一个与现实物理城市匹配对应的数字城市,通过构建物理城市与数字城市一一对应、协同交互、智能操控的复杂系统,使其与物理城市平行运转,通过虚拟服务现实,数据驱动治理,智能定义一切等运行机制,实现城市全要素数字化和虚拟化、全状态实时化和可视化、城市运行管理协同化智能化,形成物理维度上的实体世界和信息维度上的虚拟世界同生共存、虚实交融的城市发展新模式,是具有深度学习、自我优化能力的城市。

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