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導(dǎo)讀：要實(shí)現(xiàn)城市治理一網(wǎng)統(tǒng)管，必須具備以下四個(gè)關(guān)鍵技術(shù)：城市狀態(tài)一網(wǎng)感知、城市數(shù)據(jù)一網(wǎng)共享、信息流轉(zhuǎn)三屏聯(lián)動、虛實(shí)映射數(shù)字孿生。

作者：鄭宇

來源：大數(shù)據(jù)DT（ID：hzdashuju）

01 城市狀態(tài)一網(wǎng)感知

城市感知一張網(wǎng)是掌握城市狀態(tài)的五官和產(chǎn)生城市數(shù)據(jù)的源頭，針對城市六類感知內(nèi)容，利用四種感知模式和三種數(shù)據(jù)采集方式，實(shí)現(xiàn)對城市的全域感知、精準(zhǔn)掌控、合理布局。

1. 六類感知內(nèi)容

根據(jù)大量智慧城市應(yīng)用的實(shí)踐，以下六類內(nèi)容最為常見，也最為重要。如圖4.1所示，這六大類內(nèi)容包括：人流量、交通流、環(huán)境、能源、經(jīng)濟(jì)和公共安全，每一類又進(jìn)一步細(xì)分為若干子類，如環(huán)境包括氣象、空氣質(zhì)量、土壤、水質(zhì)等，每個(gè)子類又包含若干指標(biāo)，如空氣質(zhì)量涵蓋PM2.5、PM10的濃度等。

▲圖4.1 城市感知的六大類內(nèi)容

只有先定義好這六類感知內(nèi)容，才能進(jìn)一步規(guī)范對每類內(nèi)容的感知方式，包括如何選擇對應(yīng)的感知設(shè)備標(biāo)準(zhǔn)、數(shù)據(jù)格式、采樣頻率、接入形式和布局原則等；才能統(tǒng)籌和連接好各種存量、增量感知基礎(chǔ)設(shè)施；才能精準(zhǔn)掌握好這些內(nèi)容的狀態(tài)，真正實(shí)現(xiàn)城市狀態(tài)一網(wǎng)感知。

2. 四種感知模式

如圖4.2所示，城市感知的模式可以分為以傳感器為中心和以人為中心的兩大類。其中，以傳感器為中心的感知模式進(jìn)一步又可以細(xì)分為固定感知和移動感知；以人為中心的感知又進(jìn)一步細(xì)分為主動和被動群體感知。因此，總計(jì)四種感知模式。

▲圖4.2 四種城市感知模式

以人為中心的主動群體感知：如網(wǎng)格員發(fā)現(xiàn)社區(qū)中的問題及時(shí)上報(bào)、居民通過12345詢問某些事項(xiàng)、市民通過“隨手拍”等應(yīng)用發(fā)現(xiàn)城市中的隱患等，這都是在主動幫助感知城市的狀態(tài)，被稱為以人為中心的主動群體感知。
以人為中心的被動群體感知：還有另一種模式，同樣是以人為中心的感知，但參與到感知模式中的人并不知道感知任務(wù)的存在，產(chǎn)生這些感知數(shù)據(jù)的初衷也不是為了完成這項(xiàng)任務(wù)，被稱為以人為中心的被動群體感知。

3. 三種數(shù)據(jù)采集方式

當(dāng)利用四種感知模式完成了對城市狀態(tài)的感知，產(chǎn)生的感知數(shù)據(jù)將通過如圖4.3所示的三種采集方式匯入數(shù)據(jù)底座：

▲圖4.3 三種數(shù)據(jù)采集方式

及時(shí)推送模式：當(dāng)分系統(tǒng)完成感知任務(wù)后，第一時(shí)間主動向數(shù)字底座推送感知數(shù)據(jù)。以人為中心的主動感知模式通常采用此類數(shù)據(jù)采集方式。
定時(shí)拉取模式：感知數(shù)據(jù)不斷匯入各分系統(tǒng)存儲起來，等待上層應(yīng)用需要使用時(shí)，通過數(shù)字底座定時(shí)從各分系統(tǒng)批量拉取相關(guān)感知數(shù)據(jù)。以人為中心的被動感知模式多采用此類數(shù)據(jù)采集方式。
地理匯聚方式：該方式將空間位置臨近的單個(gè)傳感器局部組網(wǎng)，將其讀數(shù)先在本地聚合，再通過某通道及時(shí)、統(tǒng)一地推送到數(shù)字底座，各個(gè)傳感器不直接跟數(shù)字底座發(fā)生連接，降低傳輸成本，但數(shù)據(jù)傳輸還是及時(shí)、主動的。以傳感器為中心的固定感知多采用此數(shù)據(jù)采集模式。

02 城市數(shù)據(jù)一網(wǎng)共享

城市數(shù)據(jù)一網(wǎng)共享構(gòu)建智能城市的數(shù)字基石和創(chuàng)新應(yīng)用的數(shù)智底座，面向城市中結(jié)構(gòu)化、非結(jié)構(gòu)化和時(shí)空數(shù)據(jù)三類數(shù)據(jù)，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)匯聚、高效管理、深度融合、智能分析和跨域?qū)W習(xí)。

1. 城市數(shù)據(jù)的類別

按照數(shù)據(jù)的結(jié)構(gòu)可以將數(shù)據(jù)分為結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)、非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)、時(shí)空數(shù)據(jù)。
按照數(shù)據(jù)來源可以將城市數(shù)據(jù)分為政府?dāng)?shù)據(jù)、第三方企業(yè)數(shù)據(jù)和互聯(lián)網(wǎng)公開數(shù)據(jù)。

2. 數(shù)據(jù)接入

一個(gè)城市的數(shù)據(jù)涵蓋各行各業(yè)、產(chǎn)生于不同系統(tǒng)、來自不同渠道、擁有不同的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，這里既有新建的系統(tǒng)，也有大量歷史遺留的系統(tǒng)，而不同的系統(tǒng)通常是由不同的公司在不同的年代采用不同的技術(shù)開發(fā)而來。

因此，如何把一個(gè)城市中紛繁復(fù)雜的數(shù)據(jù)從各個(gè)孤立系統(tǒng)接入到數(shù)據(jù)底座，就成為了要實(shí)現(xiàn)城市數(shù)據(jù)一網(wǎng)共享需要解決的首個(gè)難題。這里要考慮解決接入成本、傳輸效率、安全性三個(gè)挑戰(zhàn)。

3. 數(shù)據(jù)管理

由于數(shù)據(jù)種類不同，被使用的方式不同，因此，對于三種不同類別的數(shù)據(jù)也應(yīng)采用不同的管理方法。

1）結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)

針對以政務(wù)數(shù)據(jù)為代表的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，需要建立歸集庫，然后根據(jù)應(yīng)用的領(lǐng)域建立主題庫，最后針對某個(gè)專項(xiàng)應(yīng)用建立專題庫。

2）時(shí)空數(shù)據(jù)

針對時(shí)空數(shù)據(jù)建立六大數(shù)據(jù)模型，收納萬千數(shù)據(jù)；將時(shí)空索引技術(shù)和分布式計(jì)算技術(shù)結(jié)合，利用更少的計(jì)算資源提供更快的查詢效率；提供多種時(shí)空查詢方式，滿足城市治理過程中按照空間和時(shí)間來聚合數(shù)據(jù)的剛需。

▲圖4.4 六大時(shí)空數(shù)據(jù)模型

3）非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)

以視頻、圖像、語音和文本為代表的非結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)，后續(xù)大多需要經(jīng)過分析處理變成結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)才能被使用和查詢。針對圖像數(shù)據(jù)，先從非結(jié)構(gòu)化文件中提取顏色、形狀、紋理、空間關(guān)系等特征。根據(jù)業(yè)務(wù)性質(zhì)，從圖像中還可以提取特定應(yīng)用關(guān)心的物體特征，如人臉、人體、車牌、車輛等結(jié)構(gòu)化信息，支撐上層算法和功能模塊使用。

4. 數(shù)據(jù)的智能分析

在城市數(shù)據(jù)一網(wǎng)共享中，除了利用數(shù)據(jù)做好服務(wù)之外，深度使用數(shù)據(jù)背后蘊(yùn)含的知識來解決問題將帶來更大的價(jià)值。在對數(shù)據(jù)進(jìn)行智能分析時(shí)重點(diǎn)要考慮多源數(shù)據(jù)融合、時(shí)空AI和積木化組件三個(gè)關(guān)鍵技術(shù)點(diǎn)。

5. 數(shù)據(jù)的跨域?qū)W習(xí)

鑒于用戶隱私、數(shù)據(jù)安全和法律法規(guī)等因素，一個(gè)城市中的數(shù)據(jù)不可能、也沒有必要完全都物理匯聚到同一個(gè)數(shù)字底座。

新一代的數(shù)據(jù)共享技術(shù)，支持原始數(shù)據(jù)保留在各個(gè)部門和企業(yè)的內(nèi)部，在各個(gè)部門內(nèi)部分別安裝聯(lián)邦數(shù)字網(wǎng)關(guān)之類的部件，通過聯(lián)邦學(xué)習(xí)和隱私計(jì)算等方式，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)不出門，算法多跑路，即融合了不同數(shù)據(jù)源的知識、創(chuàng)造了價(jià)值，也避免了泄露原始數(shù)據(jù)。這種新的數(shù)據(jù)共享方式也被稱為跨域?qū)W習(xí)。

03 信息流轉(zhuǎn)三屏聯(lián)動

三屏聯(lián)動是信息在不同崗位間的流轉(zhuǎn)方式，也是不同層級間行動一致的保證。大屏觀態(tài)勢、中屏管處置、小屏作執(zhí)行，讓業(yè)務(wù)高效決策、指令高效執(zhí)行、事件高效閉環(huán)。

1. 大屏觀態(tài)勢

大屏一般配置在市級城市運(yùn)行中心、區(qū)一級指揮中心之類的大廳，通過大屏，領(lǐng)導(dǎo)和工作人員可以平時(shí)觀城市運(yùn)行的總體態(tài)勢、戰(zhàn)時(shí)觀應(yīng)急事件的指揮執(zhí)行。

2. 中屏管處置

大部分的事件都是通過中屏（即工作人員的桌面電腦屏幕）來完成分撥、處置、下派和上報(bào)。

3. 小屏作執(zhí)行

小屏是一線工作人員的手持終端設(shè)備，如手機(jī)等。小屏是基層工作人員進(jìn)入一網(wǎng)統(tǒng)管體系的入口，利用小屏接收和執(zhí)行下派任務(wù)，同時(shí)也發(fā)現(xiàn)和上報(bào)基層問題。

04 虛實(shí)映射數(shù)字孿生

數(shù)字孿生是物理世界和信息系統(tǒng)的橋梁、人機(jī)協(xié)同的界面，實(shí)現(xiàn)物理映射、動態(tài)疊加、融合分析、交互反饋四個(gè)環(huán)節(jié)。

1. 物理映射

在虛擬世界基于數(shù)據(jù)建立物理世界非常逼真的數(shù)字模型和鏡像。例如，物理世界里有一座橋，虛擬世界里就會有這座橋詳細(xì)的數(shù)字建模，關(guān)聯(lián)的信息具體到每個(gè)橋墩、每一塊磚的體積、材質(zhì)、生產(chǎn)商和建設(shè)日期等。

如圖4.5所示，在智能城市領(lǐng)域常用的數(shù)字孿生模型包括素體城市三維模型、精細(xì)紋理城市設(shè)計(jì)三維模型、城市地形地貌三維模型、地下管線三維模型等。

▲圖4.5 數(shù)字孿生系統(tǒng)中常用的城市模型

2. 動態(tài)疊加

將物理世界的動態(tài)信息，如車流、人流、氣象、能耗等，疊加到數(shù)字世界模型上，實(shí)現(xiàn)更加逼真的展現(xiàn)。這里并不是簡單的展示渲染問題，必須要有底層系統(tǒng)和算法能力的強(qiáng)大支撐。

例如，城市里有海量時(shí)空數(shù)據(jù)源源不斷的產(chǎn)生，如果想要流暢展現(xiàn)出任何區(qū)域、任何時(shí)間段的某種數(shù)據(jù)，原有的大數(shù)據(jù)平臺大部分都無法實(shí)現(xiàn)，面臨接不住、看不清、用不好的挑戰(zhàn)。

3. 融合分析

除了能動態(tài)加載各種城市數(shù)據(jù)，數(shù)字孿生系統(tǒng)還需要利用AI和大數(shù)據(jù)模型，對數(shù)據(jù)進(jìn)行深入、融合分析，產(chǎn)生能指導(dǎo)物理世界行動的決議。

例如，根據(jù)實(shí)時(shí)的交通數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)交通堵點(diǎn)、分析影響范圍和擴(kuò)散趨勢，并建議疏導(dǎo)方案和繞行路徑。通過居民上報(bào)、物流快遞、外賣訂餐和社區(qū)房屋基礎(chǔ)信息來動態(tài)發(fā)掘群租房隱患，并及時(shí)聯(lián)動相關(guān)政府部門予以排查處置、合理疏解。

4. 交互反饋

通過數(shù)字孿生系統(tǒng)將決議作用于物理世界，指導(dǎo)人們的行為和方案實(shí)施。該決議既可以用于即時(shí)響應(yīng)，也可以作為對未來規(guī)劃的長效反饋。

本文摘編自《城市治理一網(wǎng)統(tǒng)管》（ISBN：978-7-111-70622-9），經(jīng)出版方授權(quán)發(fā)布。

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關(guān)于作者：鄭宇，博士，京東集團(tuán)副總裁、京東科技首席數(shù)據(jù)科學(xué)家、IEEE Fellow、美國計(jì)算機(jī)學(xué)會杰出科學(xué)家，具有16年以上中美領(lǐng)先科技公司的管理和產(chǎn)品研發(fā)經(jīng)驗(yàn)，以及在與政府十多年的合作過程中積累的模式創(chuàng)新和項(xiàng)目落地經(jīng)驗(yàn)。他是城市計(jì)算領(lǐng)域的奠基人，在國際上開辟了城市計(jì)算領(lǐng)域和學(xué)科，為智能城市的建設(shè)提供了理論基礎(chǔ)，在城市計(jì)算和時(shí)空數(shù)據(jù)挖掘兩個(gè)領(lǐng)域?qū)W術(shù)影響力世界第一；2013年被《MIT科技評論》評為全球杰出青年創(chuàng)新者（TR35）。

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