会员动态 | 飞思捷跃：智慧城市如何变得“智慧”：6 大赋能技术

飞思捷跃——物联网解决方案

智慧城市是在各种信息和计算技术的帮助下发展起来的，特别是无线传感器网络、物联网 (IoT) 和云计算。

预计到 2050 年，城市化将增加近 70%。Frost & Sullivan 的研究估计，智慧城市的多个领域在全球的市场潜力为 1.5 万亿美元。

Victoria Fernandez-Anez 在她的作品中正式将智慧城市定义为：

“智慧城市是一个系统，通过基于技术的解决方案和创新，提高人力和社会资本的使用效率，并与自然和经济资源进行互动，以解决公共问题，并在多方利益相关者和市政合作的基础上高效实现可持续发展和高质量生活。”

智慧城市架构

智慧城市的愿景涵盖方方面面——无论是健康、治理、金融、环境和教育。所使用的技术包括物联网 (IoT)、智能手机、射频识别系统 (RFID)、智能卡、语义网、云计算、集体智能、智能应用程序和人工智能 (AI)。

智慧城市的架构是一个分层的基础设施，由感知层、通信层和应用层组成。

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在上图中，底层是感知层，它将数据提供给下一层进行归一化和进一步处理。通信层提供传感层和应用层之间的信息流。

Jin等人用四个主要步骤解释了数据流：

1.数据采集

2.数据处理

3.数据管理

4.数据解读

数据的实时感知需要在多种感知范式中实现。这也与网络流量、数据存储和资源利用有关。数据采集后，需要进行处理和管理。数据流的最后一步是在应用层，即数据解释。

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支持技术

几种技术协同运行智慧城市。这些实现技术如下：

1. 物联网

物联网是一种通信范式，在现场部署无线传感器，感知和获取重要数据，并通过互联网将其转发给数据处理器进行高级分析。物联网是智能城市的一项潜在实现技术，因为它通过异构通信协议将资源受限传感器(RFID tag)、智能设备、网关设备和电子设备(相机、微波、冰箱)等混合设备无缝连接到数据处理源。

2. 大数据分析

数量、多样性和速度——在智慧城市中，有大量不断产生数据的传感器。为了将该数据转换为可服务的工件，必须采用数据管理技术。数据管理有四个阶段:数据感知和收集、数据融合、处理和聚合、数据开发和服务交付。

除了大数据，开放数据是另一种在智慧城市应用中有用的数据分析技术。开放数据意味着数据可以免费提供给个人、组织和公司，以重用和开发增值应用程序。

3.智能手机

智能手机是智能城市基础设施的重要组成部分。我们的智能手机包含许多微型传感器，它们不断生成原始数据，并向用户提供与环境相关的信息。智能手机采用了5g/4G/长期演进(LTE)网络等技术，可以在任何地方以非常高的速度连接，并被用作中继设备。

4.智能尘埃

智能尘埃是由微机电系统（MEMS）组成的微型计算对象的名称。这些物体能够探测和感应环境中的微小变化，如物理振动或化学变化。

这些对象可以以非侵入性的方式安装在环境中，这样它们就不会干扰部署它们的环境的常规活动。Smart dust可用于执行栖息地监测、室内外环境监测、人员和物体的安全和跟踪、交通监测和管理、人类健康和福祉监测等应用。

5.智慧城市区块链

城市文化涉及利益相关者之间的大量数据和信息交流。区块链使网络参与者能够以高度的可靠性和透明度交换数据，而无需集中管理员。智能合约等智慧城市的经济应用可以充分利用区块链。

6. 云计算

嵌入在智能城市应用程序中的传感器会实时生成大量原始数据，需要以有效的方式进行处理以做出明智的决策。在这方面，云存储服务提供了巨大的存储空间和更快的计算能力。智慧城市可以利用云服务进行高效的数据存储和处理。然而，云存储服务存在敏感数据隐私泄露的风险。为此，可以使用同态加密方案来保护数据。

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总结一下，智慧城市的最终目标是提高公民的生活质量，降低生活成本并实现可持续发展的环境。然而，这项革命性的技术面临着一些艰巨的挑战——安全和隐私。我将在接下来的文章中讨论这些问题。