是什么让智慧城市变得 “聪明”?这是当今许多企业家、企业高管和公民领袖都在问自己的问题,但答案可以有多种形式。
作为一名企业家,我经常在企业家重新塑造城市运作方式的颠覆背景下思考 “智慧城市”。随着草根物联网孵化器在美国涌现到像新加坡这样的全球第一代智能中心,智慧城市为企业家提供了满足pre-2014不存在的需求的机会。
今天,企业家实际上是如何推动智慧城市的创建的?让我们来看看智慧城市的三个重要组成部分以及为它们提供动力的人们。
没有两个城市是一样的。全球每个城市都面临着人口,气候,交通模式等方面的挑战。因此,当谈到支持智能城市的基本基础设施时,魔鬼就在细节上。例如,波士顿可能会通过3月评估冬季条件和积雪如何影响交通12月,并优先考虑除冰本身的加热,智能道路。另一方面,洛杉矶可能会将精力集中在太阳能或海浪能量如何为城市提供动力上。
巴塞罗那是欧洲智能中心的一个杰出例子,它正在利用高低技术的结合,使自己的城市居民受益。据《今日物联网世界》报道,该市通过使用名为XVpCA的系统监控空气污染。该系统在整个城市中部署了空气质量传感器,使公民领袖可以围绕法规和空气质量计划进行基准测试。
城市领导人重视什么,以及他们在不同城市之间的差异,可能是无穷无尽的。这些挑战往往是如此独特,以至于解决这些挑战的解决方案并不存在 -- 而且需要一个非常了解这座城市的人来建造它。但是,这意味着,投资于自己的家乡并为自己的家乡感到自豪的全球企业家比 “非本地人” 更具优势。
一个希望获得 “智能” 地位的城市应该首先寻找当地的技术和企业家社区 (大多数城市至少有一个),然后投入数小时研究只检查几个盒子的技术。企业家应该让城市领导人参与有关城市需求的讨论。在城市规模的智能技术新时代,城市需要企业家,企业家需要城市。独特的城市需要独特的解决方案。
达拉斯创新联盟是专门为智慧城市培养创新的众多团体之一。当前的项目包括智能照明,废物管理,以公民为中心的数字信息亭,智能灌溉,智能停车和城市范围内的公共wi-fi访问。这些组成部分中的每一个都可能在短期内对一个城市产生变革。但是,对于智慧城市,长远的眼光至关重要,尤其是在数据方面。
数据是智慧城市模型的基础,收集和报告趋势的能力对于智慧城市的持续成功至关重要。因此,数据分析与收集数据的技术同样重要。然而,城市面临的数据量令人生畏。
实际上,IDC预测数据量2025年可能达到163 zetabytes。为了正确看待这个数字,一个zettabyte相当于大约9300亿gb。人类的头脑,甚至一个团队,都不可能筛选出智慧城市产生的数据量。为了管理这种数据的冲击,人工智能和机器学习将成为新常态。
我最近被介绍给AIOps行业的一家公司Moogsoft,并能够讨论涉及AI和IoT的智慧城市计划。
Moogsoft首席执行官phil Tee在博客中写道: “将物联网技术应用于诸如实时城市管理之类的用例时将产生大量数据。”“如果不能通过AI和ML的智能应用程序正确管理这些设备的性能,那么传入的数据量将使人类操作员不堪重负,并最终将成为引领城市走向更智能明天的障碍。”
Tee对信息技术驱动的智能城市的愿景是一种将机器和人力结合在一起的方法,由推动智能努力的物联网设备捆绑在一起。
您是否曾经在电话中与客户服务机器人进行过战斗?许多人经历了需要与真实的人谈论一个太复杂而机器人无法理解的问题的挫败感。同样,随着人工智能技术的飞跃,总会需要人性化。这为企业家提供了一个额外的机会,不仅可以构建智能城市技术,还可以为其提供服务。
Tee对此主题也有类似的看法,并分享了在围绕城市能源项目的场景中,人与机器如何协同工作。
Tee写道: “随着我们的能源创造变得更加分散,监视电流,电压和温度等因素变化的传感器将帮助我们管理电网。”“从那里开始,人工智能将能够相应地调整和优化能源。IT团队在 “边缘” 观察性能的能力 (例如,在部署特定面板的地方) 对于检测异常并在发生局部中断时恢复服务将是必要的。
这种情况还说明了新兴技术不需要消除工作,而是可以改善真正重要的服务。
技术行业必须问自己: “我正在建设的东西将使社会受益吗?”没有人希望人工智能或物联网使事情复杂化。我们正在寻找可以改善我们所有人生活的解决方案。城市层面的目标驱动创新是一个良好的开端。
虽然我们仍然有创造性地梦想20或30年后可能发生的事情的自由,但通过物联网、人工智能和ML的视角,我们可以看到每天改进的切实方法。
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