智慧城市建设中大数据技术的应用研究

毛平

摘要：随着经济、社会的不断发展，智慧城市是近年来城市建设的热点，在智慧城市建设过程中涉及到大量的先进技术，大数据技术是其中非常重要的一环，国内各城市在利用大数据、大数据技术建设智慧城市的路径也不尽相同，如何有效利用大数据技术提升城市智能，大数据技术能应用到哪些方面以及大数据技术应用过程中的注意事项的研究具有重要意义。

关键词：智慧城市 大数据 云计算

中图分类号：TP391.7 文献标识码：A 文章编号：1007-9416（2016）08-0064-02

1 引言

随着经济、社会的不断发展，城市尤其是大型、特大型城市中居住人口不断攀升，城市资源变得日益紧张，导致看病难，交通拥堵，环境卫生差等“城市病”日益凸显，成为世界各国亟待解决的问题。2008年，IBM率先提出“智慧地球”的概念，绘制了一幅全球全面感知、互联互通的蓝图，从此，与“智慧”有关的各种概念不断出现，“智慧城市”便是在此环境下产生并蓬勃发展，成为各国政府希望改善“城市病”的有效解决方案。

我国住建部于2013年1月29日公布第一批国家智慧城市试点名单，共包含90个城市（区、县、镇），2013年8月1日，公布第二批试点城市（区、县、镇）103个，2015年4月，公布第三批国家智慧城市试点名单，确定了84个城市（区、县、镇）为国家智慧城市新增试点，河北省石家庄市、正定县等13个城市（区、县）为扩大范围试点，以及41个专项试点，截至目前由住建部公布的国家智慧城市试点已达290多个。

2 智慧城市建设内涵

总结对比分析国内外智慧城市建设的理念以及建设的现状，本文认为智慧城市建设框架体系应包含如图1所示的6大方面。

2.1 全面感知的感知网络的构建

主要是在城市内广泛使用地磁传感器、路面传感器、气象传感器、温度传感器、湿度传感器、浓度传感器、速度传感器、噪音传感器、电子车标、摄像头、探头、GPS、RFID等传感器以及电子识别技术，对城市运行的系统实时感测，获取城市运行中各种数据，实现城市内的全面感知。

2.2 广泛联通的互联网络的构建

建设内容为光纤宽带通信网、下一代广播电视网（NGB）、第三代移动通信（3G）和第四代通信（4G）网络，公共场所无线局域网（WLAN），以及物联网等网络的覆盖以及融合，实现城市内全面的互联互通，从而能保证数据的快速传输。

2.3 城市公共信息平台和公共基础数据库的构建

建设规范统一的城市公共信息平台和公共基础数据库，包括数字人口、土地、环境、交通、管线、地理、经济等数据，建设数据库交换平台、专题信息资源库，从而保证数据的有效存储，同时各部门之间数据、信息应能实现公开与跨部门的共享。

2.4 智能应用的构建

建设构建于城市公共信息平台及各种公共基础数据库之上的智慧应用实践项目，即通过对所获得的海量数据，采用OLAP，数据挖掘等技术进行分析和利用，从而真正意义上实现城市智能。目前从国际智慧城市的实践情况来看可以将智能应用划分为五大类型：①公共服务类，包含智慧政务、智慧医疗、智慧教育等。②社会管理类，包括智慧社区、智慧公共安全、智慧食品安全、智慧药品安全等。③产业发展类，包括智慧产业、智慧物流、电子商务、智慧旅游等。④资源环境类，包括智慧环保、智慧节能。⑤市政设施类，包括智慧交通、智慧城管等[1]。

2.5 网络信息安全保障制度、体系的构建

伴随着利用城市产生数据的分析利用，不可回避的是网络信息安全、尤其是个人隐私数据安全保障的问题，即便是非常注重个人隐私的英国在智慧城市的建设过程中便遇到类似问题，因此在建设智慧城市的过程中需未雨绸缪，提前考虑网络信息安全保障制度体系。

2.6 标准、规范体系的构建

建设智慧城市的评价标准、规范体系。用以衡量城市的智慧程度，明确建设方向与改进方向。目前国内外已有多家单位及部门编撰了相关标准、规范体系，但各地应根据自身情况，合理选择构建保准、规范体系。

3 智慧城市建设核心技术

3.1 物联网

物联网技术的定义是：通过射频识别（RFID）、红外感应器、全球定位系统、激光扫描器等信息传感设备，按约定的协议，把任何物品与互联网相连接，进行信息交换和通信，以实现智能化识别、定位、跟踪、监控和管理的一种网络系统。不难发现物联网技术在智慧城市构建框架体系中处于基础支撑作用，没有物联网技术就难以获得用于智能分析应用的大量数据，物联网是实现智慧城市全面感知的技术基础。

3.2 云计算、云存储

美国国家标准与技术研究院（NIST）对于云计算的定义是：一种按使用量付费的模式，这种模式提供可用的、便捷的、按需的网络访问，进入可配置的计算资源共享池（资源包括网络，服务器，存储，应用软件，服务），这些资源能够被快速提供，只需投入很少的管理工作，或与服务供应商进行很少的交互[2]。

云存储是在云计算概念上延伸出来的一个概念，它是一种新兴的网络存储技术，指通过集群应用、网络技术或分布式文件系统等功能，将网络中大量各种不同类型的存储设备通过应用软件集合起来协同工作，共同对外提供数据存储和业务访问功能的一个系统。

云存储技术解决了海量大数据的存储问题，云计算为海量大数据的分析处理提供了计算能力的支撑，通过云计算技术甚至可以让用户获得每秒10万亿次以上的强大的计算能力，此种计算能力足以模拟核爆炸、预测气候变化和市场发展趋势。

3.3 大数据

大数据也被称为巨量数据、海量数据等，是指所涉及的数据量规模巨大，以至于无法在合理时间内通过人工截取、管理、处理并整理成为人类所能解读的信息，此种数据可以来自各个方面，如传感器采集的气候信息、网站上的帖子、数字照片和视频、购物交易记录、手机GPS信号等。一般大数据具有四个特征：（1）数据量大，大数据的起始计量单位至少是P（1000T）、E（100万T）或Z（10亿T）；（2）数据类型繁多，包括网络日志、音频、视频、图片、地理位置信息等等，因而对数据的处理能力提出了更高的要求；（3）价值密度相对低，数据量大但完成数据的价值“提纯”难度较大；（4）巨大的数据价值，包括商业价值、社会价值、科研价值等[3]。

4 大数据技术应用框架

大数据应用技术框架如图2所示，①使用底层ICT设施对数据进行采集；②统一接入数据；③对数据实现清洗（抽取、转换、加载）；④对数据进行缓存重用或冷备；⑤对数据进行离线计算或实时计算支持数据应用。

5 应用中需注意问题

5.1 数据统一规划

智慧城市是庞大的系统工程，收集的数据往往应用于城市的方方面面，容易出现各自为政，各做一块的局面，不利于数据的集成，因此数据建设必须统一规划。

5.2 数据的有效共享

此问题目前主要出现于已经进行了部分信息化建设的政府部门，因行政部门的条块化分割也使得数据出现了条块化分割，且部门间缺少共享数据的愿望和动力，导致目前数据共享程度较低，然而数据共享是很重要的能有效避免重复建设以及相互协同。

5.3 数据标准的统一

采集的海量数据来自于不同的设备和渠道，数据格式的设计上往往可能存在很大差异，如字段长度、字段类型等，为避免数据格式不统一带来的麻烦作为智慧城市整体规划时需考虑数据采集格式、采集标准等的统一。

参考文献

[1]陈桂香.国外智慧城市建设概览[J].中国安防，2011，10：100-104.

[2]巫细波，杨在高.智慧城市理念与未来城市发展[J].城市管理，2010，11：56-60.

[3]张永民，杜忠潮.我国智慧城市建设的现状和思考[J].中国信息界，2011，12：28-32.