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对话车品觉:建设以数据驱动的智慧城市_Techweb人工智能频道

来源: 赣榆网  日期:2018-09-25 15:48:20  点击: 
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【TechWeb】智慧城市这一理念早在2008年时就被IBM所提出,当时IBM对这一概念的预期是,通过融合物联网、云计算为代表的新一代信息技术,来解决日益恶化的交通、能源等城市问题。

这个概念虽然提出的时间较早,但此前却受到了一些实际问题的局限,如收集数据的设备、数据的体量以及数据孤岛问题,而其真正被炒热是在这4-5年的时间里。为何这么说,我们来举几个例子。

数据在智慧城市所扮演的角色

此前常见测定风向的设备是一个重心点固定於垂直轴上的风向标,当风吹过时,空气的流动会带动设备的转动以此来显示风向,但这些此前无法结构化的数据对智慧城市的建设而言,不存在任何实际价值,智慧城市真正所需的是能将空气污染程度、湿度或风向此类信息进行信息化的传感器。

再比如说,随着人工智能技术的突破,计算机视觉能够将一些无法非结构化的数据进行结构化处理,无论是用户的购物行为还是路口的车流量,这些数据都能帮助城市进行决策,利于城市集约利用资源。

在这些浅显易懂的案例中,核心归根到底都离不开数据二字。在Techweb与TalkingData数据治理委员会主席(红杉中国专家合伙人)车品觉对话时,他表示:“数据在城市建设中的作用便是看清整个城市,现在正在发生什么以及哪里会出现问题等。这是一个看起来很容易做起来很难的事。”

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2018年9月11日,TalkingData举办了一年一度的T11数据智能峰会

要知道,一个城市的建设会有3-5年的规划周期,此前城市建设的效果要在5年后才可知晓。但现今很多研究智慧城市的专家开始利用模拟城市数据这一方法,来建成可预期的城市。

车品觉指出,今天讲的智慧城市和此前最大的差异在于“数据驱动”。一个数据驱动的智慧城市,必须要有一个非常好的数据中台,这个数据中台能够便捷、低成本地把数据收集回来进行处理,再将这些数据用于到智慧城市场景当中去。而TalkingData是一家数据公司而非数据包装公司,其优势是汇总了非常多的数据源头,并用这些无偏差的数据来为智慧城市提供服务。

正如车品觉在《决战大数据:驾驭未来商业的利器》一书中所写到的,以前是用问题找数据,而大数据核心特质是用数据找机会。新的数据角度帮助我们一窥真实的结果,这就是“用数据来还原真实”。

智慧城市建设的挑战与目标

但城市建设非一蹴而就之事,这个有机的整体在建设过程中涉及到很多问题,其一智慧城市并不是一套通用的解决方案,需根据各自诉求有针对性的进行“定制”。举例来说,一线城市基础设施相对完善,这类城市要可以往大而全的方向去走,但资源较为有限的城市,却并不适合复制一线城市的这套规划。

再者智慧城市的建设,离不开更高效的管理、更便捷的生活以及带动更多的产业发展这三大核心目标,而并不是单纯的为了引入时代新技术而进行的建设。

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车品觉在TalkingData T11 2018数据智能峰会上做演讲

车品觉认为,当下智慧城市已经过了勾勒蓝图的阶段,现在要考虑的是用技术去解决城市中存在的具体问题,在城市这个动态的系统中,切入到一个城市所急、市民所需、技术已经成熟的点上去,以数据为驱动,才能最快的给一个城市赋予“智慧”。

在车品觉多年从业经验中,每一次他都习惯从一个小环节去入手,再将整件事做大做全,他很清楚在这场博弈中哪面的胜算更大,也很清楚只有这样,才能拿出漂亮的成绩单,让每个在城市中生活的人都愿意做出更多的建设与改变。

智慧城市未来不是个“标签”

总体来说,智慧城市的出现,是城市规划在数字化时代要面对的一次变革,也是新技术不断突破所衍生出的一种新业态。

用白话来讲,在用户层面,能否在生活中享受到实打实的便捷是唯一的衡量目标,如果新技术带来的只是小幅度体验的提升亦或是成为生活的门槛,那这个智慧城市的建设必然是失败的。

再上升到城市层面,新技术的引入必然会带来成本的攀升,但新技术的本质在于降本增效,未来所能节省的成本一定要盖过前期的投入,而效率层面,不仅要为日常生活创造便捷,更要考虑就业机会、能源效率、空间管理等问题,让城市的运行规律与内在逻辑不会与新技术的初衷背道而驰。也只有这样,才不会让智慧城市变成一个单纯的称呼与标签。

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