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数博观察 ▏从物联网到智联网,看“城市智慧化”的应用场景

木马童年 2019-6-8 10:47 22 0

据权威机构麦肯锡预测,到2025年物联网将成为一个价值约十万亿美元的国际市场,其中城市相关领域,IOT在智慧城市相关领域市场规模约为9,300亿-1.7万亿美元。随着中国智慧城市的快速发展,不计其数的智能设备遍布城市 ...

据权威机构麦肯锡预测,到2025年物联网将成为一个价值约十万亿美元的国际市场,其中城市相关领域,IOT在智慧城市相关领域市场规模约为9,300亿-1.7万亿美元。随着中国智慧城市的快速发展,不计其数的智能设备遍布城市的各个角落,包括智能家居,智慧城市、农业、工业、交通、医疗等。如何管理、运营好海量的物联网设备,使其能源源不断的为城市运行提供服务,已成为智慧城市建设所要面临的一项重大挑战。

当前,新一轮科技革命和产业变革正持续深入,数字经济成为推动经济增长、促进社会发展的新动能。作为发展数字经济的重要支撑,物联网在助力产业转型升级、促进节能减排、优化社会管理等方面发挥着重要作用,万物互联的城市新形态也正在重新定义城市的智慧化应用场景。

基于网格化的城市环保治理

环境保护是一件利国利民的大事。党的十九大报告提出了全面建成小康社会的三大攻坚战,其中之一就是环境治理。过去通过工厂停产、工地停工、车辆限行等行政手段干预的环保实现方式,表面上看可以快速取得一定的效果和短期的成果,但同时也耗费了大量的人力物力,造成整个社会和城市管理成本的大幅度提升。比如,从经济的角度来看,一个钢铁企业,单单一座炼钢炉停产一天就会造成几十万甚至上百万的损失;从社会角度,停产、停工、限行等方式实际上也直接影响和限制了市民的正常生活,这种粗放式管理措施治标不治本。

如果政府部门利用基于网格化的创新城市治理模式,通过环境大数据分析与应用,让管理过程信息化、数字化、智能化。例如,基于政府行政区网格划分,在网格源及节点内部署更多的物联网设备,这些物联网设备有的是采集扬尘的、有的是采集各类射线的、有的是采集汽车尾气的、有的是采集地下水污染的、有的是采集PM10或PM2.5的等等,大量的物联网设备部署在城市内,为基于更多的数据更有效地、科学地、客观地做环境分析、判断、预测、治理提供了基础条件。结合气象数据、地理信息数据以及城市运行数据,便可形成真正的数据融合、大数据应用和服务。

提前预知未来三天污染物从哪里来?污染源是什么?它将去向哪里?相关主管部门就只需通过关闭或停产那些处于上风口的排污企业,关闭那些真正对整个城市环境造成污染的企业,只需针对性地去停止那些对环境造成污染的工地,只需限制那些排放标准不达标的车辆出行。而其他的企业、工厂、工地、车辆可以照常生产、照常开工、照常出行。进而大幅降低因环境治理尤其是空气治理而带来的城市管理成本和社会影响。这是从城市维度来解释智慧环保带来的价值和意义。

另一方面从企业维度,政府通过关、停、并、转等手段加大力度去整治一些排污企业以及厂矿、园区的同时,既要考虑环境的保护,更要考虑城市的经济发展。虽然有些排污企业在一定程度上确实对城市环境造成了影响,但同时也在给本地创造价值,比如贡献税收、拉动GDP增长、带动就业等。这些因素到底该怎么权衡?必然需要数据支撑。通过技术手段采集企业排污数据、生产数据、经济数据、就业数据以及社会贡献数据等信息对其进行企业画像,而且不仅可以单独对某个企业进行画像,还可以对所有园区企业进行综合画像,并通过可视化的手段进行展示和分析比较,以便进行更加科学的宏观调控和微观管控。

总而言之,智慧环保是从城市和企业两个维度进行环境保卫战的,但无论从哪个维度,都是为了解决经济社会发展与环境保护之间的矛盾,并将城市治理和城市管理进行有机的结合,最终实现可持续发展。

“智联网”应运而生

物理网的发展经历了两个阶段:第一个阶段是在云计算和互联网高速发展的时代背景下,通过互联网的方式去管理、接入、维护设备,包括数据采集、分析、应用。但随着城市物联网的大规模建设,未来会有更多的物联网设备不断接入,云+互联网的模式就会面临一个瓶颈,海量的物联网数据尤其是高频次的视频数据通过网络上传到云数据中心,必然会造成传输网络的巨大压力甚至堵塞,同时也带来云数据中心的存储压力和巨大的存储成本。此外,不是所有的物联网数据都是可用的、有价值的,不可用的数据、冗余的数据也占用了大量的空间和资源,这会造成极大的浪费、产生巨大的成本。

所以,第二个阶段“智联网”应运而生,智联网强调的是数据处理方式的创新,其核心是边云协同,即边缘计算和云计算的协同。另外,将来智联网强调在边缘侧的运用,那些高频次的,对实时性要求高的,对安全性要求高的数据放在边缘端直接存储直接运用。那些低频次的数据,将来运用于统计分析的数据则上传到云上,以便未来做一些趋势分析。

以无人驾驶为例,如果将车辆采集的实时数据上传到云上,云中心通过运算分析再返回指挥车辆是不现实的。这就需要车辆本身就是一个智能体,前端数据、本地数据一定要在前端处理、本地处理,云上主要收集的是行驶轨迹,车辆故障等低频次数据,这就是边云协同。以前我们形容一部视频监控设备就像一双眼睛,看到什么就记录什么,记录什么就传什么,不做任何思考和分析。但是现在边缘计算推出之后,摄像机具有了思考能力,它既是眼睛又是大脑,现在监控技术叫智能前置,可以应用于车辆识别、人脸识别甚至行为识别。

例如,以前警方破案、追踪罪犯只能事后去翻看监控录像,属于事后处置。但随着边缘智能前置,就可以对重点人群或车辆进行事先的布控和跟踪,当发生异常情况时自动触发预警甚至报警,属于事前预防。

如今,技术变革助推城市发展,万物互联的新城市形态正在从根本上在改变人类社会城市资源的配置和生活方式。面对新技术不断带来产业的变化、升级、变革和爆发式增长,中国的智慧城市建设正在由碎片化发展逐渐趋向系统化发展。

     

 

 

   

               

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