智慧城市时空基础设施建设思考

● 文 | .中国测绘科学研究院 .中国测绘科学研究院地图学与地理信息系统研究所 李成名 刘晓丽

智慧城市是运用物联网、云计算、大数据、地理信息集成等新一代信息技术，促进城市规划、建设、管理和服务智慧化的新理念和新模式。建设智慧城市，已经成为破解城市发展难题、提升城市治理能力现代化、转变经济社会发展方式和城市科学发展的方向选择[1]。2015年，习近平总书记在中央城市工作会议上提出，要“着力打造智慧城市，推动城镇常住人口基本公共服务均等化，加强城市管理。”2016年，《中共中央国务院关于进一步加强城市规划建设管理工作的若干意见》中要求，要“推进城市智慧管理。到2020年，建成一批特色鲜明的智慧城市。”党的十九大报告中明确提出，要建设“数字中国、智慧社会”。

智慧城市建设是一项复杂的系统工程，其涉及到城市建设的方方面面，涵盖了社会和生活几乎所有的范畴[2-5]。在这其中，时空信息作为承载和整合城市其他各类信息的基础信息资源，是智慧城市整体框架中一项基础性、根本性、不可缺少的基础设施，称其为时空基础设施，在智慧城市建设中发挥着举足轻重的作用。

一、概念与定位

时空基础设施是指具有时间和空间特征的基础地理信息、公共管理与公共服务涉及的专题信息，及其采集、感知、存储、处理、共享、集成、挖掘分析、泛在服务所涉及的政策、标准、技术、机制等支撑环境和运行环境的总称。其中，时空基础设施的构成包括时空基准、时空大数据、时空信息云平台和支撑环境，核心内容是时空大数据和时空信息云平台。

时空基础设施作为智慧城市的重要组成，既是智慧城市不可或缺的、基础性的信息资源，又是其他信息交换共享与协同应用的载体，为其他信息在三维空间和时间交织构成的四维环境中提供时空基础，实现基于统一时空基础下的规划、布局、分析和决策。

时空基础设施内容在智慧城市总体架构中的位置分别是：时空大数据蕴含在公共数据库层，是政务数据、民务数据、运营数据和感知数据时空化的基础；时空信息云平台是公共信息平台层的重要组成，是支撑其他专题平台的基础性平台；支撑环境中的云计算环境是计算存储设施层的核心，政策机制、标准规范等软环境包含在制度安全保障体系和政策标准保障体系中，如图1所示。

图1 时空基础设施在智慧城市通用结构中的位置

二、建设内容

1.时空基准

时空基准是指时间和地理空间维度上的基本参考依据和度量的起算数据。时空基准是经济建设、国防建设和社会发展的重要基础设施，是时空大数据在时间和空间维度上的基本依据。时间基准中日期应采用公历纪元，时间应采用北京时间。大地基准统一到2000国家大地坐标系，高程基准统一到1985国家高程基准。

2.时空大数据

城市大数据可分为政务大数据、民务大数据、运营大数据、感知大数据和时空大数据五类，其中，时空大数据是按照统一时空基准序化后的相关数据，其他四类大数据进行时空化的基础。

时空大数据包括时序化的基础地理信息数据、公共专题数据、智能感知数据和空间规划数据，和这四类数据的数据引擎及管理分析系统等六部分构成，从而构成智慧城市建设所需的地上下、室内外、虚实一体化的时空数据资源。其中，基础地理信息数据包括传统基础测绘数据，以及实景影像、倾斜影像和激光点云等新型测绘产品数据；公共专题数据包括人口、法人、宏观经济、兴趣点、地理国情普查与监测等数据；智能感知数据包括各种公共设施及各类专业传感器感知的具有时间标识的即时数据；空间规划数据包括空间资源保护与利用的发展蓝图等反映未来空间性发展规划的数据。在建设时空大数据时，一是需要在原来静态地理信息数据基础上添加时间标签，形成不同版本的历史数据；二是要体现实时性、动态性，及时获取物联网、传感器等智能感知设备的位置数据和即时信息；同时，还要丰富地上地下、室内室外信息资源，甚至远景规划地理信息，通过这些时空信息的演变、发展和预测，对城市发展的历史长河做出详细的记载和繁衍。在应用时空大数据时，不仅要为测绘地理信息部门提供服务，还要通过对其深层的清洗、挖掘和分析，与其他部门数据和社会数据进行关联分析，实现城市的精准化、科学化管理，如规划选址、地下管网监测、交通出行、防灾减灾、公共安全、应急抢险、土地保护、不动产登记、多规合一等，运用时空大数据推动经济发展、完善社会治理、提升政府服务和监管能力。

3.时空信息云平台

时空信息云平台是以时空大数据为基础、云计算环境为支撑，依托泛在网络，分布式聚合信息资源，并按需智能提供计算存储、数据、接口、功能和知识等服务的基础性开放式信息系统，通常由服务引擎、地名地址匹配引擎、业务流引擎、知识引擎和云服务系统构成。其中，服务引擎可以帮助用户在线调用现成服务和知识，实现将其他资源上传、注册与发布等功能；地名地址匹配引擎可以帮助用户完成专题数据在线空间化，是空间信息与其他信息之间的桥梁，能够实现大数据在全空间信息模型上的精确定位；业务流引擎帮助用户完成业务定制可视化，其将业务流程中的工作，按照逻辑和规则以恰当的模型进行表示并对其实施计算，实现工作业务的自动化处理；知识引擎帮助用户完成在线大数据分析，其通过提供不同层次能力的大数据分析工具，完成对数据的深度挖掘，进而获取有价值的知识；云服务系统则是将各类服务资源以及引擎，通过可视化、模块化、服务化的形式进行各项功能的实现，面向用户以友好的交互界面提供表达和服务，面向管理者以智能化的手段提供管理和监控。

时空信息云平台是城市公共管理平台的核心构成。其通过时空信息作为统一的时空基础，实现城市各类数据资源的汇聚和共享，并通过服务资源池实现数据的服务化、池化，通过地名地址匹配引擎、业务流引擎、知识化引擎和服务引擎等，实现时空大数据的匹配上图、业务流程定制、知识挖掘和服务调用与发布，最终实现城市信息资源的开放、共享和应用。

4.支撑环境

支撑环境包括了智慧城市时空基础设施的网络、计算存储设施、安全措施等硬环境，以及政策机制和标准规范等软环境。

硬环境的建设可以分为两种模式：一是采用全市统一云环境建设的集约模式，即政府牵头采用多元化投融资模式，整合现有云计算资源，建立全市统一的云计算中心，面向全市各部门提供统一的云服务。全市所有新建应用系统及非涉密时空基础设施，都应部署于统一云计算中心，各部门不宜再新建机房、购置硬件设备。对于原有系统要进行迁移，主要为应用迁移和数据迁移。应用迁移的内容包括现有正运行的相关业务应用，其中对暂时无法迁移的应用，应及时进行改造并迁移；数据迁移为现有本部门服务器中存储的数据，对异构数据应按照统一要求进行数据结构的改造并迁移；二是采用全市虚拟云环境建设的过渡模式，即以现有的数字城市地理信息公共平台支撑环境为基础，进行升级改造，将新建的基础平台和数据库都部署于此环境中，各部门负责本部门的业务系统建设，通过政务网分布式调用时空信息云平台的服务。在时空信息云平台已经具有的功能和服务，业务系统不得重复建设。现有支撑环境的升级，包括网络的升级和计算存储能力的升级。网络升级要实现全网接入，而不仅仅是政务网接入；计算与存储能力升级要根据本地实际情况因地制宜。无论是哪一种模式开展的硬环境建设，其管理智能化水平，以及虚拟化能力、存储能力和计算能力，应适应本地信息化条件和应用规模，并充分考虑未来发展，原则上应不低于原专题应用部门的能力。

硬环境的安全保障措施应覆盖数据内容的安全和支撑环境的安全。其中，时空大数据应按照国家对地理信息内容分级分类的相关规定，对数据资源进行分版，基础地理信息应运行在涉密的局域网中，与政务网、国际互联网严格物理隔离，政务地理信息应运行在政务网，与国际互联网络逻辑隔离，公众地理信息运行在国际互联网。各类信息运行支撑环境建立完备的安全管理措施，具备漏洞扫描、入侵检测、数据包过滤、防病毒、病毒查杀、身份认证、数据加密和主机监控等能力。应按时检查和监督安全措施的落实执行情况。服务器设备能够支持海量信息存储，预留扩展空间，运行稳健、安全可靠。存储备份设备具有空间数据的安全高效存储备份能力，并预留扩展空间，有条件可建立异地容灾存贮备份机制。鼓励采用自主国产化软件开展建设。

政策机制和标准规范的建设，原则上应根据城市自身情况，结合实际需求开展探索和研制。在政策机制方面，主要应该建立组织领导机制，协调城市领导、城市各部门和建设主管部门，实现相互配合、共同推动；建立共建共享机制，实现时空大数据和时空信息云平台建设过程中的数据、资源和平台共建共享；建立推广应用机制，通过多方渠道，开展建设成果的宣传推广，实现建设效应的倍增和深化，让社会各界都能够通过建设取得效用；建立投入保障机制，智慧城市时空基础设施建设是服务城市、服务大众的一项工程，建设前期的基础投入较大，因此应建立相应机制，建立专项资金，保障建设的基础投入和更新维护；建立投融资运行机制，应根据城市和建设的实际情况，采用多种投融资模式，在建设过程中逐步将政府投入运营过渡为政府前期投入，市场后期运营的良性发展模式，保障建设的长效持续稳定服务；建立产学研创新机制，随着新技术的不断涌现，智慧城市时空基础设施实际已经发展成为多学科交叉融合的综合研究建设项目，因此为了保证建设的实用和创新并存，需要建立产学研综合创新机制，从而将实验室中的新技术，能够快速融入到建设和应用的实际工作当中。在标准规范方面，除了直接吸纳已经出台的国家标准、行业标准外，作为建设主体，城市应积极探索研究适用于本市的大数据协同共享、平台应用建设等方面的标准规范，成熟的城市标准也鼓励其上升为国家标准或者行业标准，供其他城市参考借鉴。

5.智慧应用

智慧应用是基于时空基础设施所提供的各类服务，结合城市自身的特点和需求，本着急用先建的原则，面向政府部门、企事业单位和社会公众所开发定制的服务系统。

在数字城市阶段，相关部门已经基于地理空间框架，建立了相关的应用系统，如网格化城管、国土一张图工程、公安地理信息系统等，这些系统使用地理信息公共平台提供的统一空间基底，将部门业务信息叠加其上，提高了部门业务管理的精细化和精准化水平。但由于当时数据类型和技术水平有限，这些应用系统大多重在查询、统计和简单分析等功能的实现，在智能和智慧上是不够的。一方面，原有数据大多是静态数据，缺乏历史数据和实时感知信息；另一方面，信息来源单一，致使难以得到有价值、令人信服的推论，支撑科学决策和智慧的水平偏低，此外应用的手段和服务模式也多为PC客户端开发服务，支持移动办公和便捷服务的能力还不够。

因此，在智慧城市阶段，借助时空大数据和云平台，在实现多部门信息共享融合的基础上，智慧应用应从数字化走向智能化、实时化、便捷化，突出实时数据接入、时空大数据分析、智能化处置和移动化服务等能力，与本领域专题信息能够实现无缝衔接、与其他相关领域实时协同。因此，对比数字城市，智慧城市阶段基于时空基础设施搭建的应用系统，应着重解决以下三点问题：

1）在知识上，应深入挖掘潜藏数据背后的知识与规律，提升面向时空大数据的时空分布、关联分析、深度挖掘等大数据挖掘能力，帮助用户完成挖掘分析并进行分析结果的空间可视化，将其变成直接可用的知识，辅助科学决策。

2）在服务上，应加大基于移动客户端的应用系统开发力度，特别是在面向公众提供服务的行业领域，如旅游、教育、医疗、社区、公共服务保障等，应优先研发移动应用系统，增加服务的便捷性和普惠性。

3）在性能上，应实现透彻感知、广泛互联、按需服务，整合实时感知数据，连同历史与现势地理信息服务，运行在泛在环境，根据用户的需求，实现数据和功能的自动处理和服务的主动推送，真正实现按需服务。

应用系统的实施过程应在城市人民政府统筹领导下，以应用部门为主，测绘地理信息部门做好数据与技术支撑。同时，鼓励采用多元化的投融资模式，开展深入应用。

三、从地理空间框架到时空基础设施的变化

1.建设内容的变化

智慧城市时空基础设施概念，源自数字城市的地理空间框架，与之相比较，时空基础设施的提升之处有四点，即空间基准提升为时空基准，基础地理信息数据库提升为时空大数据，地理信息公共平台提升为时空信息云平台，支撑环境由单一服务器提升为云环境。时空基础设施与地理空间框架的构成与历史联系如图2所示。

图2 时空基础设施与地理空间框架的构成与历史联系

其中，时空大数据的数据类型，由原来仅包括现势的基础地理信息数据，扩展为包括了历史与现状基础地理信息数据、历史与现状公共专题数据、智能感知的实时数据和空间规划数据等在内的四大类数据，实现数据的由静态到动态、由基础到公共、由现势到全周期、由二三维到全空间，形成地上下、室内外、虚实结合的全时空信息内容。时空信息云平台则通过增加服务资源池，将数据、功能、接口、计算存储和知识进行服务化、池化，面向各类用户提供更加便捷的服务，同时，增加四类引擎，使用户能够进行在线的服务获取、数据空间化、业务流定制和知识挖掘时更加方便。支撑环境则由原来分散的服务器集群，升级到集约、弹性的云环境，时空大数据和时空信息云平台也可部署在同一云环境中。

2.建设技术的变化

从数字城市地理空间框架到智慧城市时空基础设施，不仅是名称和内容的变化，建设的难点和关键技术也在悄然发生着改变。

第一个变化，来源于时空大数据共享融合的需求。数据类型从原来单一的结构化数据，扩展至现在的结构化、半结构化、非结构化并存，数据时效则从原来的静态数据扩展至静态实时相结合。当前智慧城市每天都会产生数以亿计的海量数据，其中有传统结构化的数据，如人口、法人单位、宏观经济基础数据以及自然资源和空间信息等四大国家基础信息数据库数据，但更多的是海量的半结构化或非结构化的数据，如传感器的实时感知信息、网络日志、音乐、视频、图片等[6-7]。在这些数据中就有大量的数据属于时空大数据，要实现这些数据基于空间的共享和服务，首先需要对数据进行序化，建立其相互之间的关联关系。然而，这些数据中，基础地理信息数据是有空间坐标的，大量的专题数据是没坐标，但有地名地址的，另外实时感知等非结构化、半结构化的数据既没有坐标，也没有地名地址，要对时空大数据进行序化，实现其空间匹配，进而建立其之间的空间关联。

第二个变化，来源于时空大数据高效管理需求。时空大数据不仅来源复杂多样，其数据体量相较之前单一数据库建设阶段也呈现爆炸性的增长，从原来的10TB，扩展至现在的100TB甚至PB级，且不断在持续动态累加。原来管理普通体量的结构化数据时，关系数据库的表现十分优秀。然而当数据量增长到一定规模后，由于关系数据库需要满足事务的一致性且逻辑相对复杂，会经常出现死锁等并发性问题，严重影响系统的并发读写性能，无法支撑大数据量的存储。此外受范式限制，关系数据库模型难于扩展、灵活性差，对于较为复杂的查询涉及大量连接操作，也导致效率急剧下降。

第三个变化，来源于基于时空数据挖掘分析需求。挖掘是凸现大数据价值、盘活大数据资产和有效利用大数据的技术，这对于时空大数据同样适用。虽然高达80%的数据与空间位置有关，但人们并不知道其空间关联性有多强，或是通过空间位置能发现一些新的信息，这就需要将时空关联的其他各类专业化数据，在统一时空环境下进行知识的挖掘，是一个由时空关联度较低数据到时空关联度较高的信息、再到基于时空的知识循序渐进、逐渐升华的过程。时空数据的挖掘分析就是使时空大数据逐步归纳升华为时空知识，再利用这些新知识重新认识和利用数据，实现数据的实时处理、智能判断和快速决策[8-9]。现有的数据挖掘工具虽然能够方便用户进行分析挖掘，但并不能够直接用于大数据的知识挖掘，而时空大数据的数据类型更为复杂，因此更无法直接适用这些现有的挖掘工具。

第四个变化，来源于基于时空信息云平台统一服务需求。数字城市公共平台大多是基于SOA架构搭建的单体式应用，将地理信息系统（GIS）从原来的数据提供升级到了服务提供。单体式架构的服务接口是在一个大的架构下实现，服务只进行了模块的区分，没有成为独立服务，模块共同访问使用一个后台数据库或数据中心，这种架构模式在建设的初期容易研发和部署，但当不同的模块之间发生资源冲突需要进行变更修改时，往往需要将整个系统重新进行部署，扩展将会非常困难，而且当并发访问量较高时，还容易形成性能瓶颈，影响平台效率。此外，由于单体架构下模块的开发语言和数据库必须一致，因此会导致每一种数据就要开发一个对应的平台或系统，很难将其在统一的平台下实现所有数据和服务的认证、管理和服务。随着云计算理念和技术的不断完善，城市的时空云平台需要具备弹性可扩展、灵活使用大数据中心且便捷部署和高效服务。

第五个变化，来源于时空应用系统的智慧化需求。数字城市地理空间框架建设过程中，依托地理信息公共平台提供的统一空间基准，城市各部门纷纷研发专业GIS应用系统，实现了部门业务信息的数字化和空间化，使部门业务工作更加的高效、精准，并从一定程度上提高了部门的经济效益。此外，部分面向公众服务的部门，通过建立互联网GIS应用系统，将老百姓关心的信息在网上进行公开，而且将一些空间相关信息，如房地产、教育资源、医疗资源，以及一些规划的内容落在地图上，百姓可以更加直观看到感兴趣的内容，提升了政府满意度，也提高了部门的社会效益。但是，这些部门应用的功能，大多都是普通的浏览、查询和统计，只是将数据直接落在了图上，如教育资源仅进行了标注，但可能老百姓已经知道身边最近的小学、中学在那里，但不知道这些小学、中学周边到底有多少学生生源，这些信息在数字化应用系统中无法提供，而应利用大数据挖掘分析才能够得知。因此，在智慧城市时空基础设施的应用示范上，应该基于物联网、大数据等信息技术，将原来仅提供简单的浏览、查询能力的数字化应用，提升为能够分析、感知的智能化、智慧化应用。

四、结语

时空基础设施是智慧城市建设的重要基础支撑，在国家发展和改革委员会发布的《新型智慧城市评价指标（2016年）》中，其与宽带网络设施并列为新型智慧城市建设的智能设施，其重要性可见一斑。通过对智慧城市时空基础设施的建设背景、概念内涵和建设内容的介绍，一则了解智慧城市时空基础设施与智慧城市之间的关联关系，二则明确其建设内容和发展趋势，为后续相关建设提供参考。