技术赋能智慧城市建设 GIS成为核心操作系统

栏目: 编程工具 · 发布时间: 7年前

内容简介:【环球网科技报道 记者 李文瑶】一周前,在云栖大会·重庆峰会上,重庆市城市管理委员会与重庆江北机场分别宣布正与阿里云进行合作,将人工智能运用到城市交通管理及智慧机场建设上。据了解,此次合作将借助阿里云ET城市大脑汇聚全市实时全量的停车资源信息,进行区域泊位信息监控和预测,并结合城市动态交通信息与交警联动,提供出行规划、流量引导、停车诱导等多种服务,为政府进行区域泊位规划优化提供辅助支撑,从静态交通层面提升城市交通畅通度。而这样的政企合作已经十分常见。除阿里巴巴之外,腾讯、华为、平安等科技企业都在积极推动相

【环球网科技报道 记者 李文瑶】一周前,在云栖大会·重庆峰会上,重庆市城市管理委员会与重庆江北机场分别宣布正与阿里云进行合作,将人工智能运用到城市交通管理及智慧机场建设上。

据了解,此次合作将借助阿里云ET城市大脑汇聚全市实时全量的停车资源信息,进行区域泊位信息监控和预测,并结合城市动态交通信息与交警联动,提供出行规划、流量引导、停车诱导等多种服务,为政府进行区域泊位规划优化提供辅助支撑,从静态交通层面提升城市交通畅通度。

而这样的政企合作已经十分常见。除阿里巴巴之外,腾讯、华为、平安等科技企业都在积极推动相应的技术落地,帮助城市通过人工智能、地理信息技术等手段来提升相关城市运行的管理效率。

技术赋能智慧城市建设 GIS成为核心操作系统

中国工程院院士、深圳大学智慧城市研究院院长郭仁忠

在8月29日举办的2018GIS软件技术大会上,中国工程院院士、深圳大学智慧城市研究院院长郭仁忠对记者表示:目前在中国,智慧城市需求强烈,科技企业已经在技术端实现了多种应用落地,并提出“智慧城市的操作系统非GIS莫属。”

技术赋能智慧城市建设

2012年,住建部正式启动国家智慧城市试点工作,智慧城市开始受到各地政府的重视。截至目前,全国95%的副省级以上城市、超过76%的地级城市, 有超过500座城市明确提出或正在建设智慧城市。

智慧城市的推进离不开技术应用的落地。郭仁忠认为,与以往不同,在科技企业的推动下,智慧城市的建设在技术层面只有想不到,没有做不动。“政府可以将需求反馈给企业,由企业来提供相应的技术解决方案,智慧城市的需求强劲,而我们在技术方面也达到了全球领先的水平。”

阿里巴巴为杭州市提供的ET城市大脑便是一个成功的案例。在2016年的阿里云栖大会上,杭州城市大脑揭开面纱。2017年11月,同样是在杭州·云栖大会上,城市大脑1.0正式发布,交出了用智能治理城市的周年答卷:接管杭州128个信号灯路口,试点区域通行时间减少15.3%,高架道路出行时间节省4.6分钟。在主城区,城市大脑日均事件报警500次以上,准确率达92%;在萧山,120救护车到达现场时间缩短一半。

根据今年5月发布的《杭州市城市数据大脑规划》来看,杭州计划到2022年实现城市数据大脑交通治理的全域覆盖,基本完成城市数据大脑在各行业系统建设,投入实际运行。

另一边,腾讯强化自身“连接一切”的优势,整合、开放人工智能、大数据、云计算、LBS、支付基础技术能力,赋能政务、医疗、旅游、交通等诸多社会领域。

平安则提出“1+N”平台体系,定位于做智慧城市全面解决方案提供商。“1”是一个“智慧信息”云平台,“N”包括智慧教育、智慧口岸、智慧安防、智慧交管、智慧财政等十大版块。

除了交通、旅游之外,智慧城市已经开始从医疗、政务、金融等各个点进行完善布局,人工智能、大数据、地理信息等技术的应用组成了一张技术大网,在降低能效的同时提升城市的治理效率。

智慧城市的操作系统GIS

郭仁忠认为,智慧城市是城市信息化的高级阶段,是若干个信息系统的集成,是体系化的信息系统生态(system of systems),基于共同的设施和数据资源,具有大量共性化的操作,需要一个操作系统。

由于城市是一个地理空间,需要进行实体城市的数字化表达,而所有城市对象(物件、事件)均具有位置(点、域、路径),所有数据都是对对象的描述,所以城市问题是空间问题,必须表达空间关系。据此他指出,“智慧城市的操作系统非GIS莫属。”

目前,从智慧城市服务的主要提供商阿里巴巴、腾讯、华为、中兴、平安等技术解决方案中均可见到GIS的身影,在智慧城市建设典型城市如福州、武汉、深圳、雄安等的解决方案中,GIS也是无处不在。

据超图集团总裁宋关福介绍,在以往的大数据GIS技术中,已经用到了人工智能技术,如热点分析、插值分析等。现在,人工智能GIS技术又新增了密度聚类、地址要素智能识别2种机器学习算法和倾斜摄影建筑物底面提取、影像目标检测2种深度学习算法,对道路、地形、地名、建筑物乃至动态对象识别度更高,更加精准,功能大大提升。

郭仁忠强调:目前的GIS平台尚不能全面胜任智慧城市的全部需求,未来应以GIS平台为核心,打造智慧城市的操作系统,是一项非常重要的工作,其核心要素和能力为:数据集成与融合、可视化表达,以及开放式的二次开发环境。

一步步:打好基础推进上层建筑

城市规模越来越大,面对的问题也越来越多,而在智慧城市的建设过程中,需要注意的是尊重智慧城市建设信息化工程建设基本的规律,要能够分布式,一步一步往前走,犹如盖房子一样先打好基础再推进上层建筑。

郭仁忠表示,智慧城市要建一个统一的数据中心,要有一个统一的大数据平台,“所以我今天提了操作系统,一个操作系统就把计算机系统所有的资源都管起来了,一个群楼盖好了再盖塔楼,现在往往群楼没盖好就盖塔楼。”

几年前,提到智慧城市建设,信息孤岛是关键的问题,如何实现各个部门、体系之间的信息共享,如何打破信息孤岛建造大数据平台,让城市管理更加高效,都是企业和政府部门在思考和需要解决的问题。

而在万物互联的今天,相关法律法规的完善也成为了推进智慧城市的重要因素。“比如说一个政府部门我的哪些信息是可以共享的,哪些信息是可以拿出来的,法律没有说清楚,就有可能会他不敢拿出来共享,他不是不可能拿出共享,是不敢拿出来共享。”郭仁忠说道。

法律法规需要界定哪些数据是可以共享的,哪些数据是无法共享的,如何采集数据是合法的,哪些数据采集行为侵犯了公民隐私,而在网络安全、数据安全方面,如何划分相关的权益和责任,出现信息泄露如何追责。“数据的使用合规合法性问题,数据公开共享也有一个合规合法性,数据使用也有一个合规合法性,这是一个问题。”

在原来的地理空间,相关的治理模式、治理制度、法律法规已经比较成熟,而在智慧城市的层面,不仅仅包含地理空间,还包含网络空间。“我们治理模式、治理方法,还来不及完善,但是现在比较急,因为它发展太快了,这是一个发展中的问题,也不奇怪,但是应该引起重视,应该想办法解决”郭仁忠感叹道。


以上就是本文的全部内容,希望对大家的学习有所帮助,也希望大家多多支持 码农网

查看所有标签

猜你喜欢:

本站部分资源来源于网络,本站转载出于传递更多信息之目的,版权归原作者或者来源机构所有,如转载稿涉及版权问题,请联系我们

Machine Learning

Machine Learning

Kevin Murphy / The MIT Press / 2012-9-18 / USD 90.00

Today's Web-enabled deluge of electronic data calls for automated methods of data analysis. Machine learning provides these, developing methods that can automatically detect patterns in data and then ......一起来看看 《Machine Learning》 这本书的介绍吧!

XML 在线格式化
XML 在线格式化

在线 XML 格式化压缩工具

UNIX 时间戳转换
UNIX 时间戳转换

UNIX 时间戳转换

HSV CMYK 转换工具
HSV CMYK 转换工具

HSV CMYK互换工具