大数据与智慧城市建设-骆超.doc

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1、大数据与智慧城市建设有人把数据比喻为蕴藏能量的煤矿。煤炭按照性质有焦煤、无烟煤、肥煤、贫煤等分类，而露天煤矿、深山煤矿的挖掘成本又不一样。与此类似，大数据并不在“大”，而在于“有用”。价值含量、挖掘成本比数量更为重要。大数据作为云计算、物联网之后IT行业又一大颠覆性的技术革命，与信息化、智能化、数字化以及智慧城市建设息息相关，把握大数据的背景、特点、趋势，对于更好地推进智慧城市建设具有重要的意义。据统计，目前我国常住人口城市化率已达到50%，逐渐形成了以北上广深等特大城市为中心的，多层次、功能互补的城市群。国际上主流学者认为一个较为理想和稳定的城市人口占总人口的比例应在75%左右，所以在未来较

2、长时间内，中国城市化仍处在大规模加速过程中，据估计未来中国城市化进程还将延续30年。这一趋势伴随着城市化进程和城市体系与空间分布的快速变化，此外，社会管理问题也越来越突出，例如候鸟式劳工迁移问题，交通效率快速下降，空气、淡水、食品安全等问题。如何将日益丰富的各类信息资料，通过处理来积极地影响城市正常运行是一个主要问题。智慧城市结合大数据将是应对上述问题的现阶段最佳解决方案。从智慧城市的体系结构来看，由于智慧城市的基础在于物联网技术，因此智慧城市体系结构和物联网的体系结构相类似，也可分为感知层、传输层、平台层、应用层。智慧城市相对于数字城市来说，最大的区别在于对感知层获取的信息进行了智慧的处理，

3、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，其核心是引入大数据处理技术。智慧城市与大数据实践经验从国家政策来看，中国“863计划”智慧城市项目总体技术体系架构在科技部863计划“智慧城市(一期)”项目的支持下，863计划智慧城市项目(一期)总体组提出了“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，再上面依次分别是处理层、支撑服务层、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，主要包含三大方面的需求，通过以下三个方面才能实现海量数

4、据的搜集、处理、加工、分析，并真正作用于具体细分行业：大数据融合技术我国智慧城市建设面临的重大挑战之一，是城市系统之间由于标准问题无法有效集成，形成信息孤岛。因此，在大数据融合技术领域，一方面要加强大数据标准建设，另一方面要加强海量异构数据建模与融合、海量异构数据列存储与索引等关键技术研发，为给予底层数据集成的信息共享提供标准和技术保障。大数据处理技术大规模数据在智慧城市系统流动过程中，出于传输效率、数据质量与安全等因素的考虑，需要对大规模数据进行预处理。大数据处理技术往往需要与基于云计算的并行分布式技术相结合，这也是目前国际产业界普遍采用的技术方案。大数据分析和挖掘技术相比于大数据融合和处理

5、技术，大数据分析与挖掘技术更为复杂，是国际学术界和产业界面临的极具挑战性的技术难题。