首先看下什么是城市計算？城市計算就是利用城市中的一切傳感器來感受城市的動態(tài)，并利用所得的數(shù)據(jù)來進行分析和計算，以便解決現(xiàn)代城市中的問題，為城市和居民服務(wù)。在現(xiàn)代城市空間中，很多傳感器、設(shè)備、汽車、建筑還有人類都產(chǎn)生了大量的異構(gòu)的數(shù)據(jù)。城市計算就是一個獲取、整合、分析這些數(shù)據(jù)的過程。它旨在解決城市面 對的諸多重大的問題，比如空氣污染、能源消耗、交通堵塞等問題。城市計算通過連接很多不起眼和普遍存在的傳感技術(shù)、先進的數(shù)據(jù)管理和分析的模型以及高級的 可視化算法，來創(chuàng)造一個改進城市環(huán)境、提高人民生活質(zhì)量和增強城市運行系統(tǒng)的三贏方案。城市計算同樣也可以幫助我們了解城市現(xiàn)象的本質(zhì)，甚至預(yù)測城市發(fā)展 的未來。

　　城市計算的基本框架包括城市感知及數(shù)據(jù)捕獲、數(shù)據(jù)管理、城市數(shù)據(jù)分析和服務(wù)提供。與自然語言分析和圖像處理等“單數(shù)據(jù)單任務(wù)”系統(tǒng)相比，城市計算是一個“多數(shù)據(jù)多任務(wù)”系統(tǒng)。城市計算中的任務(wù)包括改進城市規(guī)劃、緩解交通擁堵、保護自然環(huán)境、減少能源消耗等。而一個任務(wù)又需要同時用到多種數(shù)據(jù)。例如，在城市規(guī)劃的設(shè)計過程中，需要同時參考道路結(jié)構(gòu)、興趣點分布、交通流等多種數(shù)據(jù)源。

　　這些內(nèi)容在當(dāng)前的智慧城市和大數(shù)據(jù)方案里面往往都會涉及到，就不多在說明，只是多文章里面談到的一些點進行思考和記錄。

　　1. 可感知和信息采集

　　通過大量的傳感器和傳感網(wǎng)絡(luò)實現(xiàn)可感知當(dāng)然是城市計算的基礎(chǔ)，只有解決了感知層后城市計算才具備了海量可以用于分析和計算的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。隨著智能可穿戴設(shè)備和車載移動設(shè)備的發(fā)展，我們可以看到數(shù)據(jù)采集主要分有兩種模式。一種是固定點信息采集，包括了車站，停車場，地鐵和高速公路出入口，商城出入口；另外一種采集則是采集設(shè)備本身就在移動的個體身上（包括個人和移動車輛等）。可以看到一個采集的點上的數(shù)據(jù)，一個采集的是流上的數(shù)據(jù)，相對來說點上數(shù)據(jù)采集更加容易，但是點上數(shù)據(jù)無法體現(xiàn)具體的流量路線和軌跡等，業(yè)務(wù)無法體現(xiàn)創(chuàng)作流量的個體本身的類型和行為屬性。那么就存在靜態(tài)和動態(tài)兩類流量數(shù)據(jù)如何更加的和空間地理資源更好的結(jié)合，如何和個體屬性更好的結(jié)合的問題，這個當(dāng)前我自己也沒有想明白，但是確實是一個思考點。

　　2.城市基礎(chǔ)設(shè)施規(guī)劃

　　我們講的城市基礎(chǔ)設(shè)施規(guī)劃除了最基本的城市路網(wǎng)規(guī)劃外，談的最多的還是城市本身的企業(yè)園區(qū)，商業(yè)區(qū)域，教育，醫(yī)療，生活娛樂等各種涉及到民生的基礎(chǔ)設(shè)施規(guī)劃。這些基礎(chǔ)設(shè)施可以看做是興趣點，那么這些興趣點和我們前面分析的流量和流向是什么關(guān)系？我們可以從當(dāng)前的流量流向數(shù)據(jù)去考慮后續(xù)興趣點的規(guī)劃，也可以是從當(dāng)前數(shù)據(jù)本身去反思是否由于興趣點規(guī)劃不合理導(dǎo)致了很多不必要的流量產(chǎn)生，這些流量本身也是城市交通擁堵一個很重要的原因。興趣點，當(dāng)前的交通區(qū)域和路網(wǎng)，用戶的行動軌跡這三點的關(guān)系和邏輯的潛在分析就相當(dāng)重要，個體一個數(shù)據(jù)往往并不能說明問題，但是我們采集的海量數(shù)據(jù)一定是可以體現(xiàn)出某種趨勢。例如北京根據(jù)3萬多輛出租車3個月的路線軌跡分析來作為下一版交通規(guī)劃參考，可以根據(jù)交通熱力圖來分析某個熱點區(qū)域流量行為產(chǎn)生的原因以進一步優(yōu)化興趣點設(shè)置等。

　　3.智能交通

　　在智能交通里面提到了兩個應(yīng)用，一個是T-Drive，這也是多年前就說的智能交通里面的智能交通流誘導(dǎo)和導(dǎo)航系統(tǒng)，以給出最佳的形式路線，原來這個很難實現(xiàn)，就是對實時的流量采集困難，還有就是流量采集后的最佳行使路線分析和決策本身無法達到實時性的要求。這個問題的解決是給城市里面所有的出租車都配置了實時數(shù)據(jù)采集，這樣基本能得到很多核心路網(wǎng)和路段的流量和流速數(shù)據(jù)，然后再對這些數(shù)據(jù)進行分析和決策。其次就是T-Finder，要注意到這個應(yīng)用是和滴滴打車等應(yīng)用完全不同的，在前一篇文章里面我就談到不對稱性的初級階段是人主動發(fā)起邀約，而更加高級的形式則是應(yīng)該形成根據(jù)某種規(guī)則的主動推薦和實時撮合。因為對于出租車減少空駛，對于行人減少等待時間這個目標(biāo)是明確的，那么我們就完全可以根據(jù)這個目標(biāo)，根據(jù)當(dāng)前路網(wǎng)情況，流量情況來主動發(fā)起供需撮合和雙向的實時推薦。一個真正的智慧城市一定體現(xiàn)在這種主動推薦和信息撮合上，而不僅僅是提供一個單純的平臺功能。

　　4.社交和娛樂

　　在原來的智慧城市大數(shù)據(jù)解決方案里面我們很少談及到社交和娛樂，對于一個城市而言，其實很多數(shù)據(jù)和交通流量等都是由個人的工作，社交和娛樂需求產(chǎn)生。這部分?jǐn)?shù)據(jù)往往不在政府手里面，而是在各種社交類的移動APP應(yīng)用里面，由于存在社交和娛樂行為，最終才可能形成一個關(guān)系網(wǎng)絡(luò)。正是由于存在這個關(guān)系網(wǎng)絡(luò)，才將我們傳統(tǒng)的通過傳感采集的單維度數(shù)據(jù)變化為一個能夠結(jié)合用戶行為和社交網(wǎng)絡(luò)的關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)，這種關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)的分析其價值就原原大于單維度數(shù)據(jù)了。從城市計算的角度來出發(fā)，可以看到在計算和分析的維度將由興趣點，個體，城市網(wǎng)絡(luò)和空間地理位置，流量增加到了用戶個體關(guān)系和行為。這一方面是指數(shù)級別的數(shù)據(jù)增長，一方面是本身的數(shù)據(jù)模型的復(fù)雜度大幅增加。結(jié)合了社交和娛樂的大數(shù)據(jù)分析，對于城市安全，應(yīng)急事件處理，輿情監(jiān)控和分析，疾病監(jiān)控和傳播路線分析等將發(fā)揮重要的作用。

　　另外城市計算當(dāng)前主要的一些研究成果主要包括了如下方面的內(nèi)容：

　　1. 預(yù)測城市各個點的空氣質(zhì)量

　　2. 發(fā)現(xiàn)城市區(qū)域的功能

　　3. 大規(guī)模動態(tài)出租車拼車系統(tǒng)

　　4. 實時發(fā)現(xiàn)城市能源消耗

　　5. 給終端用戶發(fā)現(xiàn)智能實時導(dǎo)航

　　6. 收集城市道路網(wǎng)絡(luò)的隱藏問題

　　7. 出租車-乘客推薦系統(tǒng)

　　8. 發(fā)現(xiàn)城市異常事件

　　9. 從簽到數(shù)據(jù)中重建流行線路

　　從這些研究成果和方向也可以看到城市計算本身具備了明確的業(yè)務(wù)驅(qū)動力和業(yè)務(wù)目標(biāo)，只有這種有明確的業(yè)務(wù)價值驅(qū)動的研究才可能真正體現(xiàn)出大數(shù)據(jù)采集，處理和分析技術(shù)本身的價值。大數(shù)據(jù)技術(shù)才可能真正的為城市價值創(chuàng)造提供服務(wù)。 

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