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智慧城市停在了“强数据”时代( 二 )


我们做好数字城市了吗？
事实上 ， 仅是学会感知这一段路 ， 城市系统就需要一个长期的跨越 。 2020年历经新冠疫情冲击 ， 诸多有关城市管理的信息感知问题频频暴露 ， 虽然我国的铁路系统已经开始全面实行实名制购票 ， 但是这些数据似乎只能在轨道上穿梭 ， 并不能真正地伴随着人员流动进入各个城市的信息系统 。
很显然 ， 数据感知断了！
在现实生活中 ， 这样的断裂仍有很多 ， 管理的单元越往小的方向细分 ， 从城市到县区、再到街道、再到个人 ， 往往感知的难度也就越大 ， 数据链断裂的可能性也就越大 。 这直接导致了数字城市的建设存在各方面的阻碍 ， 而无法真正跨越到智慧城市 。
在清华大学合肥公共安全研究院城市生命线工程安全运行监测中心的电子大屏上 ， 城市系统24小时保持严密监测 ， 每天采集并更新500多亿条数据 ， 监测范围包括819.5公里燃气管网、714.1公里供水管道、254公里排水管网、201.5公里热力管网、58.51公里地下综合管......以此来保证对整个合肥市的动态感知 。
但是 ， 这也仅仅是燃气、供水、排污等基础层面的监测而已 ， 在我们的日常生活中、在整个城市体系上 ， 仍有诸多需要监测和感知的因素 。 当然 ， 提及这里并不是说合肥做得不好 ， 恰恰相反 ， 合肥于2018年便入选了“智慧城市国际标准试点城市” ， 作为早期一批的探路者 ， 需要补足的工作仍有这么多 ， 可见数字城市建设的难度与复杂性 。
同时 ， 伴随着我国城市化进程的继续发展 ， 原本已经实现感知的领域会不断扩展 ， 新的未知领域也在同步涌现 ， 届时城市从数字化向智慧化的跨越周期也将进一步拉长 。
另一方面 ， 或许我们也不用这么悲观 ， 在城市保持动态发展的过程中 ， 前沿技术与应用也在同步成长 ， 为数字城市的感知提供着意料之外的可能性 。
比如 ， 在通用的流程上 ， 城市系统对于数据的感知更多是借助于遍布街头巷尾的摄像头、传感器以及政务系统的共享等等 。 而伴随着互联网企业的入场以及AI、大数据等前沿技术的应用 ， 新的数据感知方式也在创新 。
目前 ， 京东利用时空大数据引擎 ， 根据每天快递员的送货轨迹数据反馈 ， 逐渐修复了小区内细粒度的路网 ， 进一步为城市的精细化管理提供了更加准确的认知 。 阿里、腾讯对于健康码的创新应用 ， 在某种程度上也增强了城市对于人员数据的感知能力 ， 使得我国在公共卫生事件上获得更加有利的防控优势 。
尽管 ， 这些与预想的智慧城市相比仍有一定的差距 ， 比如在数据上并没有完全的实现主动感知 ， 也没有全方位的覆盖城市体系 ， 但是这对于我国的智慧城市建设而言 ， 仍是一个重要的突破方向 。
我们距离智慧城市还有多远？
那么 ， 从数字城市发展到智慧城市 ， 还需要做好哪些工作呢？事实上 ， 想要继续探讨我国智慧城市建设的进程 ， 也就需要进一步理清楚数字城市与智慧城市两者之间的差异与特征 。
我国龚健雅院士在其文章《从数字城市到智慧城市：地理信息技术面临的挑战》中总结得出 ， 与数字城市相比 ， 智慧城市更进阶的表现为：
其一 ， 由数字城市时代静态信息的获取为主转变为智慧城市时代实时动态信息获取、实时监控；
其二 ， 由数字城市时代的“物理城市”与“数字城市”的相对独立转变为智慧城市时代的两者紧密互联、城市状态的实时映射；
其三 ， 数字城市的重点在城市信息的数字化 ， 智慧城市的重点是信息的分析、知识的生成、事件的预测与决策 。

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