【导语】当今的社会仍然要坚持以人为本，我们要不断的创新，让人类的生活中，始终充满着对世界、对生命的敬畏与感恩，我们要不断的突破联系世界的方式，我们要不断的认识这个世界的本源，我们要不断的适应并改造这个世界。“智慧城市”旨在利用新一代信息技术，改变人们交互的方式，提高信息实时处理能力及感应与响应的速度，增强业务弹性和连续性，提高资源利用效率，实现绿色节能化，促进社会各项事业的全面可持续发展，因此受到各国政府的欢迎，全球发达和部分发展中国家、地区、城市由地方政府主导，各有侧重的推动智慧城市建设。从整体投资规模来看，到底全国开建智慧城市的城市数超过180个，通信网络和数据平台等基础设施建设投资规模接近5000亿元。“十二五”期间智慧城市建设拉动的设备投资规模将达1万亿元人民币，新一轮产业机会即将到来。
智慧城市是通过物与物、物与人、人与人的互联互通能力、全面感知能力和信息利用能力，通过物联网、移动互联网、云计算等新一代信息技术，实现城市高效的政府管理、便捷的民生服务、可持续的产业发展，从而对包括民生、环保、公共安全、城市服务、工商业活动在内的各种需求做出智能响应。其实质是利用先进的信息技术，实现城市智慧式管理和运行，进而为城市中的人创造更美好的生活，促进城市的和谐、可持续成长。
一、智慧城市内涵
1.互联网内涵
信息孤岛、信息安全问题亟待解决，互联网技术打通了信息孤岛，实现了一个个体基于寻址技术向世界的另一端进行的信息交互，他可以理解为我们有了联系世界的手段。确切的说随时随地人类有了分享、共享信息的手段。当前，智慧城市建设在全国各地都开展的如火如荼，而且国家也已列出首批试点城市名单，相信这对我国智慧城市发展必将起到巨大的推动作用。但随着智慧城市建设的推进，智慧城市建设将进入“深水区”，信息孤岛、信息安全等问题变得更加迫切，亟待解决。
2.大数据内涵
大数据是智慧城市的智慧引擎。大数据技术实现了多个维度、多种类数据的记录、挖掘、推荐、分类、关联、清晰等，它可以理解为我们有了还原信息世界的手段，包括记忆、思维、文化、需求等等，更确切的说，我们通过大数据技术，可以最大程度的还原、关联、呈现这个世界的信息内容。智慧城市是城市信息化向智慧化发展的必经阶段，同时在建设智慧城市过程中也会带动相关产业的整体发展，成为经济转型、产业升级、城市提升的新引擎。智慧城市相对于之前数字城市概念，最大的区别在于对感知层获取的信息进行了智慧的处理，因此也可以认为智慧城市是数字城市的升级版。由城市数字化到城市智慧化，关键是要实现对数字信息的智慧处理，其核心是引入了大数据处理技术。
2.人工智能内涵
任何智能的发展，其实都需要一个学习的过程。而近期人工智能之所以能取得突飞猛进的进展，不能不说是因为这些年来大数据长足发展的结果。正是由于各类感应器和数据采集技术的发展，我们开始拥有以往难以想象的的海量数据，同时，也开始在某一领域拥有深度的、细致的数据。而这些，都是训练某一领域“智能”的前提。人工智能技术让物质的世界在逻辑、思维层面，开始最大程度的适应、体现人的主观需求，机器主题意识的培养、目标的培养、自我学习能力、遗传进化能力，都是得人类多了一种，认识世界、了解自己、体现价值的技术和途径。人工智能和互联网创业浪潮一样，大家都看准了未来发展的巨大潜力，也已经看到了它带给整个社会生态太多的惊喜变化。
人工智能的进展在很大意义上是从原来的传统建模、制定规则到现今依赖于数据机器学习的根本转变。这种转变恰恰是因为我们今天有了数据，覆盖度越来越好，精度越来越高，从而我们对模型的依赖比较低了，或者是说再复杂的模型都有足够数据训练。我们数据如此之大，从而使得我们原来非常困难的问题，今天解决的非常好。所以说大数据实际上是人工智能深度学习驱动力。与以前的众多数据分析技术相比，人工智能技术立足于神经网络，同时发展出多层神经网络，从而可以进行深度机器学习。与以外传统的算法相比，这一算法并无多余的假设前提（比如线性建模需要假设数据之间的线性关系），而是完全利用输入的数据自行模拟和构建相应的模型结构。这一算法特点决定了它是更为灵活的、且可以根据不同的训练数据而拥有自优化的能力。但这一显著的优点带来的便是显著增加的运算量。在计算机运算能力取得突破以前，这样的算法几乎没有实际应用的价值。大概十几年前，我们尝试用神经网络运算一组并不海量的数据，整整等待三天都不一定会有结果。但今天的情况却大大不同了。高速并行运算、海量数据、更优化的算法共同促成了人工智能发展的突破。这一突破，如果我们在三十年以后回头来看，将会是不弱于互联网对人类产生深远影响的另一项技术，它所释放的力量将再次彻底改变我们的生活。但是如何让社会的进步加快，还是有战略可依。首先，想要做好人工智能，一定是技术和大数据驱动的，这两者缺一不可。其次，为了增加用户的消费体验，需要具备连接智能触点的技术能力。连接后，还要具备大数据分析、计算能力、进一步与用户发生互动，持续影响他们持续改进城市运行效率。这里的每一个环节都不是独立存在，都是相互作用，相互影响，最后才成为一个颠覆性的AI模式。一切又回到了科技上面。当今时代最核心热门的技术，一定是“大数据”和“人工智能”，他们都是提高效率推动社会进一步发展的关键技术。可以这么说：大数据+人工智能，两者的深度结合，必将会推动人类效率的再一次变革。
如果放眼全球去看人工智能的布局脉络，你会发现互联网巨头是最早的实践者：谷歌、微软、Facebook、IBM、百度、阿里巴巴、腾讯等都已经在该领域小有成就。随着巨头深耕人工智能领域局面的打开，越来越的创业新贵也投入到了这场变革战役之中。似乎，商业孕育的土壤已经初具规模，在前行的道路中看到了更多的光亮。在迎来人工智能之前，人类经历了机械化、信息化两个阶段，随着信息化的不断取得进展，信息量越来越大。面对这个局面，人类要解决两个问题，一个是如何拆分这些纷乱的数据，另一个是如何从这些数据中得到升华。从这里我们就能得要的结论，这些信息就是大数据，从数据中提取的精华，进而升华的就是人工智能，大数据是人工智能的依据，智慧城市有赖于大数据、互联网和人工智能三大技术支撑。
二、智慧城市的发展
目前进入大数据、互联网、人工智能应用相对较成熟的领域主要在公安、交通、电力、园区管理、网络安全、航天等。大数据价值被挖掘，帮助各行业从业务管理、事前预警、事中指挥调度、事后分析研判等多个方面提升智能化决策能力。鲜活的数据实时处理。智能化应用中的大数据资源是动态形成的，其数据环境是不断变化、不断更新的，很多数据是在运行中自动生成的，数据资源与智能系统共生。同时在智能系统中的大数据应用是实时处理，面向信息决策中的大数据应用是批处理。实时处理能够确保及时性，这对于提高服务效率、保持业务的连续性很重要。从国家政策来看中国计划智慧城市项目总体技术体系架构在科技部，计划智慧城市一期项目的支持下提出了六横两纵的智慧城市技术框架，六横层层递进最下层的是城市的感知层，再是传输层，在上面依次分别是处理层、支持服务层、应用服务层、最上面是智慧应用层，贯穿全局的是安全保障体系以及标准与评测，而要真正实现智慧城市必须引入大数据技术包括监控设备、数字化交通设施及标志、实时通信设备等。通过收集、整合和分析这些数据流，可以对城市运行进行实时的监控管理，而这些分析信息也可以被实时地发送到城市居民的移动设备上（如电脑、手机、GPS装置等），为城市居民的日常活动提供更加便利的信息。而这些实时数据通过存储和进一步分析，可以用来描述、模拟和预测城市运行特性以及未来发展，从而为智慧城市的进一步发展提供参考依据。不仅如此，数字化技术的大规模运用与发展也可以刺激当地相关产业的发展，尤其是区域服务和知识型经济的发展。
大数据对于智慧城市应该在四个方面产生作用：科学规划，通过数据的支撑、公众参与、社会监督和客观评价这4个过程中对大数据的应用，使城市的规划方方面面都有更合理的依据;实时监测，数字化、网络化和智能化的发展能够保证对这个城市的任何运行程度掌握在电台之中;精准治理，包括准确信息、智能方案、快速影响和绩效考核;高效服务，向市民提供方便、精准和快捷的服务。
在大数据框架下，由于数据类型的多样性，只经过收集和存储的数据并不能用于高效准确的数据分析。而且，大规模的数据分析依赖于计算机算法的高速自动运算。因此，数据整合成为大数据分析的一个必要步骤。数据整合，即根据研究需要并结合不同类型的数据的差异性，将其整合为一个整体性的数据库。整合后的数据库应具有以下特点：原始数据中存在的数据结构和表达形式的差异应在整合后的数据库中予以保留，并且这些差异能够用于大数据分析的计算机算法读取和高速分析，从而保证整合后的数据在算法上的可解性。
此外，在大数据的概念下，即使是对单一数据进行分析，合理的数据整合和数据库设计也是非常必要的。而数据库设计的具体细节则由研究内容以及研究方法的特殊性来决定。对于特定研究内容或方法，某种数据整合的方法往往较其他方法更有优势。因此，在设计数据库时需要考虑数据库的可修改性，使该数据库被用于其他研究时可以进行相应的修改，从而增强其实用性。
三、智慧城市的重点实践经验
1.智慧型公共服务
在公安领域可以利用大数据、互联网、人工智能应用，可以实现从警综、警力、警情、人口、卡口/车辆、重点场所、摄像头管理等全方位进行公安日常监测与协调管理；实现突发事件下的可视化接处警、警情查询监控、辖区定位、应急指挥调度管理，满足公安行业平急结合的应用需求。 从而全面提升公安机关智能化决策能力，提升警务资源利用和服务价值，为预防打击违法犯罪、维护社会稳定提供有力支持。在交通领域利用大数据、互联网、人工智能用，可以实现从公交车辆、司乘人员、运行线路、站点场站管理、乘客统计等多个维度进行日常路网运行监测与协调管理；支持突发事件下的值班接警、信息处理发布、应急指挥调度管理，发挥交通资源最大效益。在电力领域利用大数据、互联网、人工智能用，可以实现用户分布、节点负荷、电网拓扑、电能质量、窃电嫌疑、安全防御、能源消耗等智能电网多个环节进行日常运行监测与协调管理；满足常态下电网信息的实时监测监管、应急态下协同处置指挥调度的需要。全面提高电力行业管理的及时性和准确性，更好地实现电网安全、可靠、经济、高效运行。
在园区管理利用大数据、互联网、人工智能用，可以实现从园区建设规划、管网运行、能耗监测、园区交通、安防管理、园区资源管理等多个维度进行日常运行监测与协调管理；从而全面加强园区创新、服务和管理能力，促进园区产业升级、提升园区企业竞争力。
2.智慧金融
在金融领域，大数据带着无数的企业信息、个人信息，尤其是财富信息，率先得到了银行业的重视与青睐。大数据+人工智能带来的对财富信息、个人诚信、投资风险、风险偏好等挖掘、整理、聚类、分析与推荐等，极大的改善了银行的工作效率，也极大地促进了社会的发展。例如面向财富投资、面向投资理财的银行柜台的从业人员，将再减少50%。
数据服务、理财分析、风险分析、资金画像、移动推荐、实时查询等大数据应用将彻底改变客户对银行的服务需求，基于大数据、人工智能+专家系统，完成科学、全面、快速的个性化定制理财、投资服务将成为未来银行发展的方向。传统的众多银行通过对一类或一维数据进行人工分析，借助客户的某项隐私数据，完成对客户财富信息、联系信息的获取，然后进行大范围的短息、电话等营销，使得双方的需求难以对接，各自的风险和顾虑难以消除。缺乏系统性、必然性、长期性、科学性。比如准备“十一”长假金融行业一般则是这样运作的： 为达到好的营销效果，市场部已经与京东等电商平台、携程等OTA平台、滴滴等出行平台、美团等O2O平台、多家保险和理财企业，以及线下多家影院、餐馆等达成合作，获得了许多有竞争力的权益。那么权益在手，如何将效果最大化？在投资规划、个人风险分析、产品选择、服务对接上，在算法上存在着巨大的真空。首先是基于市场需求，建立价值模型、消费模型、用户画像、产品画像、给出营销模型及数据，构建市场营销方案和产品投放，根据效果进行参数调整，修正运维KPI，是一个消费背景调查、家庭消费量化、消费习惯分析等，甚至引入哲学、心理学等模型的痛苦过程。正常的数据标签化、轻度清洗、重度清洗、构建标准对象模型、进行预测模型分析、评估、修正等方法、途径和效果实在繁杂、细致和难以收敛。在现有的基础上，如何利用大数据分析功能结合人工智能分析，将所有用户进行分类，采用自动信息推荐、互动咨询培育、潜在心里引导这些都是技术上、样本实现上，特征提取上、个体画像上、推荐算法上，难以量化和评估的方面。利用在线专家系统，对过程、数据、算法、参数等进行调优，同时需要将各种数据充分闭合，最大程度利用实时数据进行效果和行为比对。做到这一点，不论技术团队、营销团队、运营团队等都是难以实现和达到的。
四、国内外智慧城市典型案例
美国：迪比克市风景秀丽，密西西比河贯穿城区，它是美国最为宜居的城市之一。以建设智慧城市为目标，迪比克计划利用物联网技术，将城市的所有资源（包括水、电、油、气、交通、公共服务等）数字化并连接起来，监测、分析和整合各种数据，进而智能化地响应市民的需求并降低城市的能耗和成本，使迪比克市更适合居住和商业发展。
西班牙：传感器项目让智慧城市建设充分立足实践，据巴塞罗那通信研究所传感器项目的负责人马里亚诺·拉马尔卡介绍，智慧城市是巴塞罗那目前最重要的项目之一，而原来的巴塞罗那纺织产业老工业区，现在则是这一项目最重要的试验地。
欧盟：就提出并开始实施一系列智慧城市建设目标。欧盟对于智慧城市的评价标准包括智慧经济、智慧环境、智慧治理、智慧机动性、智慧居住以及智慧人等6个方面
韩国：力推政府行政服务智能化 ，韩国正以网络为基础，打造绿色、数字化、无缝移动连接的生态、智慧型城市。
中国北京：北京的智慧城市建设以“人文北京、科技北京、绿化北京”为战略指导，结合“国家首都、国际城市、文化名城和宜居城市”的城市定位，在智慧城市的建设中，充分发挥现代科技的优势，树立以人为本的管理理念。北京的智慧城市建设是全面而系统的。
作者：朱凯 1月18日于北京海淀龙翔路8号院
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