智慧城市對于時空信息的需求

智慧城市對于時空信息的需求

1、新型智慧城市的特征

目前，我國的城市信息化建設絕大部分還停留在數字化、網絡化階段，而一旦數字化、網絡化發展成熟，積累了大量數據，勢必就會產生進一步的信息化需求，這就是智能化。簡單地說，智慧城市就是讓城市更聰明，本質上是讓作為城市主體的人更聰明。通過互聯網把無處不在的被植入城市物體的智能化傳感器連接起來形成的物聯網，實現對物理城市的全面感知，利用云計算等技術對感知信息進行智能處理和分析，實現網上“數字城市”與物聯網的融合，并發出指令，對包括政務、民生、環境、公共安全、城市服務、工商活動等在內的各種需求做出智能化響應和智能化決策支持。其新型智慧城市的特征如下：

(1)透徹感知

無處不在的智能傳感器，對物理城市實現全面、綜合的感知和對城市運行的核心系統實時感測，實時智能地獲取物理城市的各種信息。

(2)全面互聯

通過物聯網將無所不在的智能傳感器連接起來，通過互聯網實現感知數據的智能傳輸和存儲。

(3)深度整合

當前智慧城市建設的關鍵點。充分利用現有系統實現信息資源整合、設備資源整合、業務系統整合，打造完善、高效的數據流，并以此促進業務流程改造和轉型，提升綜合服務和決策能力。

(4)資源共享

當前智慧城市建設的重要突破點。以信息資源為核心，從技術層面和管理體制方面著手推進智慧城市信息共享，打破信息孤島，建立科學合理的管理制度和標準體系。

(5)協同運作

建設成為面向對象的服務聚合。

(6)智能服務

在城市智慧信息設施基礎上，利用云計算服務模式，充分利用和調動現有一切信息資源，通過構架一個新型的服務模式或一種新的能提供服務的系統結構，對海量感知數據進行并行處理、數據挖掘與知識發現，為人們提供各種不同層次、不同要求的低成本、高效率的智能化服務。

(7)激勵創新

鼓勵政府、企業和個人在智慧信息基礎設施上進行科技和業務的創新應用，尋求新的經濟增長點，為城市經濟社會發展提供源源不斷的動力。

2、新型智慧城市對于時空信息的需求

新型智慧城市對時空信息的需求，主要體現在智慧城市時空信息云平臺建設。其中：

1)共享。指地理時空數據為城市各部門(行業)共享(城市“一張圖”)，即各部門(行業)在統一的地理時空數據基礎上建設各自的業務應用系統。

2)交換。各部門(行業)能交換的信息都應以統一地理時空數據進行定位，相互交換，避免出現不一致現象。

3)聚合。指各部門(行業)除不能公開的信息都應聚合在統一的地理時空數據上，以建立城市綜合決策系統。

4)傳感網接入。指時空信息云平臺應是一個開放共享平臺，包括具有空間位置特征的地面傳感網(如大氣、地面溫度、水質監測、土壤監測等)和地下管線智能感知設備等，都應能接入時空信息云平臺。

5)時空大數據體系。指傳感網接入數據、地理時空數據與各部門(行業)融合的數據所建成的時空大數據集，并對其進行一致性處理，形成時空大數據體系。

6)時空大數據統計分析與挖掘。指對時空大數據進行時間序列和空間趨勢的統計分析和數據挖掘，發現知識，為空間決策支持系統提供知識服務。

圖表：時空信息的需求

資料來源：中研普華產業研究院

3、時空大數據在智慧城市中的運用

(1)智能交通

智能交通系統(ITS)擁有實時的交通和天氣信息，所有車輛都能夠預先知道并避開交通堵塞，減少二氧化碳的排放，沿最快捷的路線到達目的地，能隨時找到最近的停車位，甚至在大部分時間車輛可以自動駕駛，而乘客可以在旅途中欣賞在線電視節目。這需要信息技術、交通大數據、先進交通管理給予支持。依托城市交通信息中心，實現城市公共汽車系統、出租車系統與軌道交通系統、交通信號系統、電子通信系統、車輛導航系統、電子地圖系統綜合集成的一體化交通信息管理。

目前智能交通已經取得以下應用實例：

1)利用智能交通信息技術支撐，交通大數據支撐，先進交通管理支持等，實現道路的“零堵塞”、“零傷亡”和“極限通行能力”。2)利用車輛軌跡和交通監控數據，為政府改善交通狀況，為乘客提供交通信息，為駕駛員提高行車效益提供幫助。3)根據用戶歷史數據，為司機和乘客設計一種雙向最優出租車招車/候車服務模型。4)基于出租車GNSS軌跡數據，并結合天氣及個人駕駛習慣、技能和對道路的熟悉程度等，設計針對個人的最優導航算法，可平均為每30min的行車路線節約5min時間。5)利用車聯網技術和用戶車輛慣性傳感器數據，匯集司機急剎、急轉等駕駛行為數據，預測司機的移動行為，為司機提供主動安全預警服務。

(2)智能電網

以先進的通信技術、傳感器技術、信息技術為基礎，以電網設備間的信息交互為手段，以實現電網運行的可靠、安全、經濟、高效、環境友好和使用安全為目標的先進的現代化電力系統，其核心是實現電網的信息化、自動化和智能化。信息技術支持：通過物聯網技術，對電網和用戶的信息進行實時監控和采集，并可將已嵌入智能傳感器的各供電、輸電和用電設備連成一體，從而實現各設備的物理實體入網，通過智能化、網絡化的管理實現能源替代以及對電能的最優配置和利用。電網大數據支持：通過物聯網技術，連接遍布電網六大要素的傳感器，每秒從發電系統讀取60次同步相量測量值記錄所有電流數據和智能電網設備狀態數據，智能電表每隔15分鐘到1個小時從每個家庭或企業自動采集數據，甚至跨區域電網收集數據。電網基礎地理空間大數據，如電網布局的空間結構和空間關系數據、全部傳感器位置數據、輸電線路巡線位置軌跡數據、停電或事故斷電等電網安全數據。先進電網管理支持：集發電監控中心、調度中心、輸電系統、變電系統、配電系統、用電系統等于一體的智能電網信息系統。

目前智能電網已經取得以下應用實例：

1)智能電表數據的應用：更好地掌控電網中用戶的需求層次;監控各種電器詳細的電力消耗情況;可按時間或需求量的變化定價;根據用電模式對用戶進行分類;避開高峰時段用電;識別用電需求來自哪個地方或用戶。2)智能電網規劃、設計、建設和運行：基于智能電網地理空間大數據的電網覆蓋范圍布局的空間結構和空間關系的優化設計;基于電網地理空間大數據的電網上所有傳感器的精確空間定位;基于電網地理空間大數據的智能電網信息系統(集發電系統、調度系統、輸電系統、變電系統、配電系統、用電系統、安全監控系統等于一體)的高效運行。

(3)智能物流

采用GNSS、PDA、多功能手持終端、RFID、無線網關等設備，集生產中心、倉儲中心、商務中心、配送中心、監控中心等于一體的精細化、智能化、協同化物流信息系統。信息技術支持：全球衛星導航系統(GNSS)、多種感知設備(溫、濕、壓等多功能手持終端、RFID等)、無線通信技術、物聯網技術、地理信息系統技術。物流大數據支持：覆蓋物流網范圍的地理空間大數據、物流系統五元素空間位置數據、物流網絡詳細交通數據、油氣管道線路位置數據及其上感知設備的位置數據、智能物流過程的大數據、食品物流過程數據(溫、濕、壓、車況、人況)、油罐或化學品等易燃易爆物流過程實時動態監控數據、物流車等的位置軌跡數據、物流車時間數據、車速數據。先進物流管理支持：集生產中心、倉儲中心、商務中心、配送中心、監控中心于一體的智能物流信息系統中心。

目前智能物流已經取得以下應用實例：

1)對物流車輛進行遠程監控和指揮調度：根據顯示在電子地圖上的GNSS記錄的物流車輛位置軌跡數據，分析和掌控物流車輛(隊)行駛狀況;根據顯示在電子地圖上的相應感知設備記錄的車上物資的溫度、濕度、壓力等監控數據，分析和掌控物流物資的安全狀況。對油氣管道物流狀況的監控：根據管道安全巡線員利用PDA和GNSS進行巡線的數據，進行分析并發出應對指令;根據管道上各類感知設備記錄的溫、濕、壓、損數據，進行分析并采取相應措施。3)物流安全事故預防和事故處理：監控中心根據物流大數據進行實時分析，發現可能隱患，并提出預防措施;對已發事故，利用監控中心的物流信息系統平臺研究處理方案，調集和組織力量趕赴事發現場搶救。

(4)智慧醫療

智慧醫療是為了實現各級醫院之間人才資源、醫療信息資源和醫療文獻資源共享。信息技術支持：人的身體和生理微型感知技術;互聯網遠程醫療技術;醫學影像分析處理和三維仿真技術;計算機電子醫療檔案技術;醫療衛生物聯網技術。醫療大數據支持：城市醫療衛生機構(行政機構、各類各級醫院、衛生院所、保健、藥品商店、急救中心等)的空間分布數據;地方病、流行病、急性傳染病數據;各類各級醫院特色(專業)、人才、床位、醫療檔案(病歷)、大型專業和特殊設備、醫療文獻等數據;個人保健數據。

目前智能醫療已經取得以下應用實例：

1)流感傳播預測：美國Rochester大學的AdemSadliek等人，利用全球定位系統數據，分析紐約63萬多微博用戶的440萬條微博數據，繪制身體不適用戶位置“熱點”地圖，顯示流感在紐約的傳播情況，指出最早可在個人出現流感癥狀之前8天做出預測，準確率達90%。2)個人保健：通過安裝在人身的各類傳感器，對人的健康指數(體溫、血壓、心電圖、血氧等)進行監測，并實時傳遞至醫療保健中心，如有異常，保健中心會通過手機，提醒你去醫院檢查身體。3)遠程醫療：通過國家衛生信息網絡，利用醫療資源共享及檢查結果互認數據以及急重病人異地送診過程中的實時監控數據，在線會診分析、治療和途中急救等。

(5)智慧城市社會管理

信息技術支持：傳感網監測技術;平安城市監控攝像頭、空氣質量監測、車流監測;GPS/BD導航技術;搜索引擎技術;地理信息系統技術。城市社會化大數據支持：城市基礎地理空間信息交換共享平臺(一張圖)大數據;位置軌跡數據;平安城市攝像頭監控數據;空氣質量監測數據;搜索引擎數據;流動人口注冊數據。

目前智慧城市社會管理已經在平安城市中得到應用。利用部署在大街小巷的監控攝像頭數據，進行圖像敏感性智能分析，并與110、119、112等交互，通過物聯網實現探頭與探頭之間、探頭與人、探頭與報警系統之間的聯動，從而構造和諧安全的城市生活環境。例如：1)從城市人群流動數據中，揭示區域功能和區域人流的關系，對城市區域的社會學功能進行分類和優化。2)利用地理監測站有限的空氣質量數據，結合交通流道路結構、興趣點分布、氣象條件和人群流動規律等大數據，基于機器學習算法建立數據與空氣質量的映射關系，從而推斷出整個城市細粒度的空氣質量。3)通過對各類企業(特別是房地產)的銷售狀況的監管和分析，發現不交或交增值稅的問題，征收或罰款，確保國家和地方財政收入。

總結

1)大數據是信息時代發展的必然趨勢，已經滲透到社會工作、學習、生活的方方面面，我們這個時代已乎就此打上了大數據的烙印，必將帶來思維變革、商業變革和管理變革，我們必須認識大數據、適應大數據，應用大數據。

2)時空大數據是時空數據與大數據的融合，強調大數據的空間化(空間定位)。一切大數據都是人類活動的產物，而人類的一切活動都是在一定的時間和空間進行的，所以大數據都具有時間和空間特征，從這個角度看，大數據本質上就是時空大數據。時空大數據是一個更為科學的術語。(北斗)導航定位數據則是時空大數據的一種最基本的組成部分。

3)時空大數據時代的到來，使我們面臨前所未有的挑戰和機遇。時空大數據帶來了科學范式的變化，可能是解決當前面臨挑戰的具有本質性的理論、方法與技術;時空大數據有可能實現“數據→信息→知識→決策支持”到“數據→知識→決策支持”的轉變;時空大數據推動時空大數據產業的變化，可能形成以時空大數據科學為核心的理論體系、以人類自然智能與計算機人工智能深度融合為核心的技術體系和以軟件產品、軟硬件集成產品和數據產品為核心的產品體系。

4)時空大數據無論在軍事領域還是民生領域都具有廣泛的應用，并將帶來革命性的影響。其中民生領域的智慧城市是大數據時代發展的必然。應用的拓展將帶來新的科學問題，需要新的關鍵技術。