佳都新太科技株式会社zydym
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随着全球城市化进程的推进，当前城市发展面临着巨大的挑战，对城市的运行和管理也提出了新的要求。
以中国为例，城镇化发展特别快，1978年中国城镇化率达到17.8%，2017年达到59%。 快速城市化给城市发展带来的新问题很典型。 例如，二元社会变成三元社会——市民、农民、移民(流动人口)，城市人口管理成为课题。 城市疾病快速降临，交通问题、事故灾害、公共安全等问题都不可忽视。
应对城市化带来的新挑战，各国都不约而同地把建设智慧城市作为解决问题的抓手。 中国作为世界上最大的智慧城市实施国之一，无疑举足轻重。
同时，随着云计算技术、IoT技术、大数据技术和人工智能技术等的进步，我国智慧城市建设也进入了一个新阶段。 据《2018年中国智慧城市发展现状分析》年统计，从2012年到2016年，我国已选取数百个城市或城镇开展国家“智慧城市”试点。 截至2017年6月，我国95%的副省级城市、83%的地级城市总计超过500个，政府工作计划提出要建设智慧城市，预计年内建成、建成的智慧城市数量将超过500个。
智慧城市建设范围广，覆盖面广，涉及城市运营的方方面面。
从建设内容来看，目前智慧城市常见的建设模式是分行业划分，端到端智能化建设城市运行的关键区块，全面提升该区块的管理能力，落地形式如智能公安、智能交通以智能公安为例，目前正在全国大规模扩建建设的雪亮工程是公共安全领域智慧城市建设的最重要内容之一。 雪亮工程以“全覆盖、全网共享、全时可用、全程控制”为目标，力争到2020年实现公共安全视频监控建设联网APP。 据《公共安全视频监控建设联网应用“十三五”规划方案》介绍，到2020年，要基本建成覆盖中央、省、市、县、乡、村六级的公共安全视频监控网络应用体系。 在全国范围内，中央每年选择50个地区进行重点支持。 从2016年到2020年，中央计划向250个“雪亮工程”示范城市拨款100多亿元，推进地方政府近1000亿元的投资建设。
从技术发展的角度看，在近几年的智慧城市建设实践中，关键词基本围绕大数据和人工智能展开，智慧城市建设的主要线索已经是城市运行过程中产生的各种数据信息。
在智慧城市的加持下，城市数据总量快速增长。 根据IDC的调查报告，世界上所有信息数据的90%发生在这几年，数据总量呈指数增长。 从2003年的5EB，到2013年将达到4.4ZB，到2020年将达到44ZB。 这意味着2020年可以平均分配5200GB以上的数据量。
智慧城市的建设，就是在云计算、大数据、芯片、算法等基础能力技术的助推下，从如此海量的数据海洋中挖掘出城市运营所需的价值信息，全量数据聚合、全量大数据计算已经成为现实可以说，智慧城市建设正在经历重要转型，并正在向下发展，各种大数据处理应用技术不断涌现，加速了智慧城市建设向更高水平升级。 在此之下，城市中多样化的业务场景也将产生不同的用户需求和落地应用。
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在智慧城市建设中，大数据的作用和地位正在发生深刻的变化，大数据正在从过去单纯的技术支撑手段，逐渐向智慧城市核心建设内容和应用抓手转变。 ——城市规模越来越大，城市人口越来越多，构成越来越复杂，传统的条块分工模式已经不能满足城市的管理和运营。 城市精细化管理只有依靠全面分析和科学决策才能持续，只有充分了解和分析大数据来自城市运行的数据，才能支撑新型智慧城市有序运行。 大数据已经逐渐成为智慧城市的信息化基础设施之一，是数据驱动的新型智慧
城市的重要组成部分。3、大数据在智慧城市建设应用中的瓶颈与问题
大数据在智慧城市领域的主要应用瓶颈与问题如下：
大数据拉通存在壁垒以大数据为核心的新型智慧城市建设，在落地实践的过程中也面临着许多新的困难。最关键问题之一就是数据拉通共享存在严重壁垒。
大数据作为新型智慧城市的基础设施，天然就要求站在城市的高度拉通政府、企业等城市实体在生产运营中产生的各类数据。但在实际工作中，跨部门之间的协调十分困难，目前各政府部门的管理体系呈现条线化，各部门对自己的上级部门负责，对横向拉通缺乏动力，导致很难形成全面的数据拉通与共享，最终导致智慧城市建设的基础难以夯实。
大数据质量欠佳，影响可用性由于历史建设时，缺乏数据层面的顶层设计与统筹规划，导致城市各行业各条块的数据的可用性也存在一定问题，表现为数据质量欠佳，在数据融合与关联后，直接影响的就是数据的可用性。
于此同时，新型智慧城市建设背景下，对数据的要求较通常而言更高，许多场景都需要对数据进行实时更新，甚至实现从数据产生到采集入库全流程的数据台账。但是，许多政府部门的数据采集频率偏低、数据治理缺乏。以水电煤汽油睡觉为例，大部分管理部门均在1个月才更新1次数据，这会导致数据的有效性存在偏差。
大数据管理与应用缺乏体系规范智慧城市在每天的运行中，不断在处理与分析数据，也不断的产生分门别类的数据，对于数据的管理与应用均需要成体系的去看待，需要在顶层设计的高度，全面盘活资源，建立大数据管理与应用的体系与规范，才能避免当前普遍存在的数据无人采集、无人更新维护、无人使用的现象，不让数据“躺在档案库中睡觉”。
4、大数据在智慧城市建设应用案例解析
安全有序是城市运行的基本要求，也是新型智慧城市建设与治理的核心目标之一，大数据在智慧城市中的公共安全领域无疑也具有极广阔的应用空间，通常体现为智慧警务的建设，以下以某市智慧警务建设的案例进行解析。
总体规划设计该市的智慧警务是以云计算、IoT、人工智能、视频联网、数据分析挖掘等为技术支撑，以公安信息化为核心，通过泛在连接、深刻洞察、智能赋能的方式，促进公安机关信息化建设与应用的集约化、协同化运作，以实现警务信息“强度整合、高度共享、深度应用”为目标的警务发展新理念和新模式。
基于上述规划，该市的智慧警务建设以“三张网、一中心、四应用”的内容进行。
“三张网”即智慧警务各系统的运行网络主要承载在公安信息专网、公安视频专网和互联网上。公安信息专网是各类警务信息的汇聚处理域，公安视频专网是公安视音频信息的采集处理域，互联网是城市安全信息的采集和服务域，三张网共同承载该市智慧警务的构建。
“一中心”即建设城市智慧警务数据中心。该数据中心是全市公共安全信息的存储、分析、处理和服务的核心，对内打通各警种的业务数据，实现信息共享，消除信息孤岛，并向各业务警种提供数据服务，对外向政府各委办局及市民在信息安全的基础上提供公安信息的数据服务。
“四应用”的建设内容包括以下几大方面：
一是建设智慧分析，利用大数据挖掘、分析、预测算法和模型，创新情报分析思路、拓展情报分析手段、搭建大数据分析预测工具，对信息进行充分挖掘与分析，提供多个维度进行信息关联的功能，实现数据的智慧碰撞、比对，实现情报智慧预测、结果自动推送。
二是建设智慧防控。运用物联网技术，构建多样化的智能感知网络，针对重点区域、重要出入口，通过人脸识别、车脸识别、视频监控、移动卡口等前端设备的建设，实现立体智能的信息采集，采用大数据的流计算、实时计算等技术，对感知和采集的海量信息进行安全态势感知、评估与预测，并结合PGIS，提供直观的安全态势监控能力，及时发现安全热点区域，从宏观上掌控总体安全态势。
三是建设智慧视频，建设基于以视频为核心的多源感知数据采集、汇聚的视频大数据平台，并联动公安网上其他系统的数据，支撑各警种对高危人员、车辆进行深度数据挖据，进一步放大和倍增数据价值，让视频大数据为全警服务；
四是建设智慧服务，利用微信、微博、微视、短信等平台向群众公开警务信息、政策法规、办事程序，开展公安便民服务平台建设；
总体架构为满足新形式下该市智慧警务信息化建设的需要，建设一个可扩展、可伸缩、可协同、可维护的完整信息化体系架构，从公共安全全局战略出发，以“三张网一中心四应用”为基础，构建由信息采集层、数据层、服务层和应用层四个层级组成的总体架构。
信息采集层依托“三张网”，汇聚社会各个层面的感知数据并传输至数据中心。
数据层为数据中心的数据处理、存储层，对感知层数据进行集中整合分析并存储在相对应的数据资源库中。
服务层对资源层的数据进行筛选归类碰撞，用于顶层服务的数据源。
智慧应用层基于数据源对外提供警务四大应用。
设计思路与预期成效该市的智慧警务建设，立足全市进行顶层设计，围绕“警务大数据”构思，依托各类新技术，以实战为导向，以服务为抓手，以应用为核心，以安全为前提，以标准采集、规范整合、安全共享、合成应用为关键，以改革创新为动力，通过“应用主导建设、建设反推应用”，大力促进信息化与基础工作的有机融合，全力推进“智慧警务”战略实施，切实提高公安机关核心战斗力与民生服务能力。
5、大数据在智慧城市建设中的应用前景与趋势
经过多年的不断发展，可以断言，城市各行各业已经基本完成大数据基础体系的建立，以及行业大数据的整合与治理。在接下来的智慧城市建设中，大数据建设与应用的重点，已经逐步从建立标准、夯实基础、建设算力等基础建设内容向跨行业拉通、大数据应用转变。如何打破行业壁垒，整合更多的城市数据资源，如何在大数据的层面更高效、更精准的响应各类业务应用需求，逐步形成”用数据说话、用数据决策、用数据管理、用数据创新”的智慧城市建设新模式，是未来智慧城市建设的关键。
6、结语
时至今日，大数据早已在各类智慧城市应用场景中不断落地，并产生了不少成效与典型案例，大数据理念和大数据方法论也逐步成为人们的标准化思维之一，随着数据采集、数据治理、结构化解析等技术不断发展、可适配的场景越来越多，可以预见，大数据作为一种新时代的信息基础设施，必定会在智慧城市建设中形成更全面的覆盖。