智慧城市就是運用信息和通信技術手段感測、分析、整合城市運行核心系統的各項關鍵信息，從而對包括民生、環保、公共安全、城市服務、工商業活動在內的各種需求做出智能響應。其實質是利用先進的信息技術，實現城市智慧式管理和運行，進而為城市中的人創造更美好的生活，促進城市的和諧、可持續成長。

按照“智慧”的來源，智慧城市可以分為兩類。

一類是在城市大規模安裝數字化設備

包括監控設備、數字化交通設施及標志、實時通信設備等。通過收集、整合和分析這些數據流，可以對城市運行進行實時的監控管理，而這些分析信息也可以被實時地發送到城市居民的移動設備上（如電腦、手機、GPS裝置等），為城市居民的日常活動提供更加便利的信息。而這些實時數據通過存儲和進一步分析，可以用來描述、模擬和預測城市運行特性以及未來發展，從而為智慧城市的進一步發展提供參考依據。不僅如此，數字化技術的大規模運用與發展也可以刺激當地相關產業的發展，尤其是區域服務和知識型經濟的發展。

另一類是在一定區域內發展知識型經濟

從這個角度來說，智慧城市是一個智慧人群領導的由改革、創新和企業化驅動的經濟體。在此系統里，信息和通信技術（information and communication

technologies，ICT）是這個區域發展平臺中推動實現創新型概念和設計的助推力。然而，就信息通信技術而言，單純嵌套于城市系統中并不能將城市轉化為智慧型城市，需要其與人力與社會資源以及更加寬松開放的經濟體相結合，推動城市的智能化發展。智慧城市的概念最初定位于技術和技術型管理的角度，然而隨著智慧城市概念的不斷完善，社會資本、教育、經濟等方面與綜合型智慧城市概念的完善越來越密切。

當前網絡基礎設施的發展為城市科技創新提供了基礎，而這也促進了區域性城市的經濟、文化和環境的發展。

大數據指導下的智慧城市發展

大數據對于智慧城市應該在四個方面產生作用：科學規劃，通過數據的支撐、公眾參與、社會監督和客觀評價這4個過程中對大數據的應用，使城市的規劃方方面面都有更合理的依據;實時監測，數字化、網絡化和智能化的發展能夠保證對這個城市的任何運行程度掌握在電臺之中;精準治理，包括準確信息、智能方案、快速影響和績效考核;高效服務，向市民提供方便、精準和快捷的服務。

智慧城市中大數據的特點

（1）數據量

大數據概念中的數據量指的是大量的從各種數據源中產生的任意類型的數據。在智慧城市框架下，多媒體/社交媒體及其他類型網絡在數據產生量方面呈現幾何級增長。

即使是現代工業產品，如汽車、火車、發電站等，其裝備的傳感器數量也隨著智能化程度的提高在增加，這些傳感器也在持續收集不斷增多的數據。不斷增長的數據量給數據收集、數據分析帶來了新的挑戰。

（2）數據速度

大數據概念中的速度指的是數據產生、傳輸的速度。在智慧城市框架下，由于數據量和數據源的持續增加和數據類型的不斷變化，數據的內容也呈現持續變化的狀態。對于某一數據存儲，數據產生和傳輸的速度決定了數據內容變化的速度。數據用戶傾向于更快的數據產生和傳輸速度，以便能夠了解其關心的實時信息。由此而言，大數據的速度特點對數據處理方法及運算算法提出了更高的要求。

（3）數據多樣性

大數據概念中的數據多樣性指的是數據的類型多樣性，如視頻數據、音頻數據、圖像數據、文字數據以及數據日志等。數據類型的多樣性與數據源的多樣性密不可分，如手機、錄像機、傳感器、社交平臺等。同傳統的結構性數據（如財政數據、期貨交易記錄、人事信息等）相比，在智慧城市框架下，大數據概念中的數據包括了大量的復雜的非結構型數據，且沒有固定的數據格式。與數據速度相似，大數據多樣性的特點也推動了數據處理方法及運算算法的進一步發展優化。

（4）數據價值

大數據概念中的數據價值指的是大數據中包含有價值的信息，這些信息可以為相應的決策提供有益的參考。數據價值的實現需要通過大數據分析，即從大數據中提取有價值的數據信息的過程。在智慧城市框架下，數據價值評估是所有以大數據為基礎的應用最重要的特性，正是因為數據價值評估可以產生數據使用者需要的信息。

（5）數據精確性

大數據概念中的數據精確性指的是大數據中包含信息的完整性和準確性。數據精確性是對大數據質量和可信度的描述。任何信息管理實踐的核心內容都是數據質量、數據支配、元數據管理以及對數據保密性和合法性的要求。精確的原始數據有助于準確的數據信息的分析與發掘，從而為相應的決策提供更加準確的參考。

探碼大數據對智慧城市數據整合和知識提取

在大數據框架下，由于數據類型的多樣性，只經過收集和存儲的數據并不能用于高效準確的數據分析。而且，大規模的數據分析依賴于計算機算法的高速自動運算。因此，數據整合成為大數據分析的一個必要步驟。數據整合，即根據研究需要并結合不同類型的數據的差異性，將其整合為一個整體性的數據庫。整合后的數據庫應具有以下特點：原始數據中存在的數據結構和表達形式的差異應在整合后的數據庫中予以保留，并且這些差異能夠用于大數據分析的計算機算法讀取和高速分析，從而保證整合后的數據在算法上的可解性。

此外，在大數據的概念下，即使是對單一數據進行分析，合理的數據整合和數據庫設計也是非常必要的。而數據庫設計的具體細節則由研究內容以及研究方法的特殊性來決定。對于特定研究內容或方法，某種數據整合的方法往往較其他方法更有優勢。因此，在設計數據庫時需要考慮數據庫的可修改性，使該數據庫被用于其他研究時可以進行相應的修改，從而增強其實用性。

智慧城市與大數據的實踐經驗

從國家政策來看中國計劃智慧城市項目總體技術體系架構在科技部，計劃智慧城市一期項目的支持下提出了六橫兩縱的智慧城市技術框架，六橫層層遞進最下層的是城市的感知層，再是傳輸層，再上面依次分別是處理層、支持服務層、應用服務層、最上面是智慧應用層，貫穿全局的是安全保障體系以及標準與評測，而要真正實現智慧城市必須引入大數據技術，主要包含以下三大方面的技術：

1、大數據融合技術

我國智慧城市建設面臨的重大挑戰之一，是城市系統之間由于標準問題無法有效集成形成信息孤島，因此在大數據融合領域一方面要加強海量異構數據建模與融合，海量異構數據列存儲與索引等關鍵技術研發，給予底層數據集成的信息共享提供標準和技術保障。

2、大數據處理技術

大規模數據在智慧城市系統流動過程中，處于傳輸效率、數據質量與安全等因素的考慮，需要對大規模數據進行預處理，大數據處理技術往往需要與基于云計算的并行分布式技術相結合，這也是目前國際產業界普遍采用的技術方案。

3、大數據分析和挖掘技術

相比于大數據融合和處理技術，大數據分析與挖掘技術更為復雜，是國際學術界和產業界面臨的極具挑戰性的技術難題。

國內外智慧城市典型案例

美國：迪比克市風景秀麗，密西西比河貫穿城區，它是美國最為宜居的城市之一。以建設智慧城市為目標，迪比克計劃利用物聯網技術，將城市的所有資源（包括水、電、油、氣、交通、公共服務等）數字化并連接起來，監測、分析和整合各種數據，進而智能化地響應市民的需求并降低城市的能耗和成本，使迪比克市更適合居住和商業發展。

西班牙：傳感器項目讓智慧城市建設充分立足實踐，據巴塞羅那通信研究所傳感器項目的負責人馬里亞諾·拉馬爾卡介紹，智慧城市是巴塞羅那目前最重要的項目之一，而原來的巴塞羅那紡織產業老工業區，現在則是這一項目最重要的試驗地。

歐盟：就提出并開始實施一系列智慧城市建設目標。歐盟對于智慧城市的評價標準包括智慧經濟、智慧環境、智慧治理、智慧機動性、智慧居住以及智慧人等6個方面

韓國：力推政府行政服務智能化 ，韓國正以網絡為基礎，打造綠色、數字化、無縫移動連接的生態、智慧型城市。

中國北京：北京的智慧城市建設以“人文北京、科技北京、綠化北京”為戰略指導，結合“國家首都、國際城市、文化名城和宜居城市”的城市定位，在智慧城市的建設中，充分發揮現代科技的優勢，樹立以人為本的管理理念。北京的智慧城市建設是全面而系統的。

智慧城市是城鎮化進程的下一階段，是城市信息化的新高度，是現代城市發展的遠景，無線城市、數字城市、平安城市、感知城市是智慧城市的必要條件；誠信城市、綠色城市、健康城市、人文城市、是智慧城市應有之意；智慧城市產生大數據，大數據反過來支撐智慧城市，智慧城市與大數據相結合一定會有璀璨的明天。

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