人工智能的兴起和发展,将对地理信息系统产生哪些影响?

数字孪生技术可为生态环境造福,例如可以应对气候变化的智慧城市,或者提供更好游客体验的文化景点等。本文我们将讨论基础设施行业如何实施数字孪生技术,从以下几个方面展开:

①建筑环境技术的主要趋势是什么?

②人工智能和物联网(IoT)技术在基础设施和智能建筑技术中有什么潜力?

③数字孪生技术如何积极地转变工作和社会的未来?

④对于在人口稠密的地区建造智能建筑和智慧城市,有哪些机会?

⑤为什么传感器、传感器数据以及数字孪生的概念无处不在?

⑥为什么“开放性”对数字孪生非常重要?

⑦展望未来,我们应该开始关注的下一个重大变革趋势是什么?

1建筑环境技术的主要趋势是什么?

数字孪生技术正在将建筑信息建模(BIM)和地理信息系统(GIS)推进到四维。更具体地说,工程变更的四维可视化有助于带来更明智的决策。智慧城市规划者、管理者以及园区和设施管理者现在可以在丰富的交互式四维数字孪生模型环境中进行性能管理和运营分析。该数字孪生模型可通过直观的交互式用户体验(例如Microsoft HoloLens混合现实和可穿戴设备),支持更多项目参与方访问工程信息。

从商业角度来看,围绕“SaaS”服务产品重新配置商业模式潜藏着巨大的商机。我们都很熟悉GE和劳斯莱斯的例子,它们销售的是推力或可靠性,而不是喷气发动机。现在,我们在建筑环境和数字城市中看到了相同的策略。供应商争相寻求提供可持续性、安全性、舒适性、可访问性和能效,这些可以并且将以服务方式提供。

2人工智能和物联网(IoT)技术在基础设施和智能建筑技术中有什么潜力?

当今大多数企业都拥有丰富的数据,但数据分析和价值挖掘的能力却不足。呈现数据很重要,但更重要的是,使用用户可以理解和关联的术语和情境来提供洞察能力。在我们为数据增值之前,需要对来自每个环境中不同系统和不同供应商的所有不同数据源和数据馈送的数据进行组合或整合。为此,必须对数据进行统一,这意味着我们需要一种桥接方法来连接来自不同系统的数据,然后才能交换分析结果。我们还需要识别哪些数据是重要的和相关的。物联网和持续扫描会产生大量数据流,这可能会使系统不堪重负。

3数字孪生技术如何积极地转变工作和社会的未来?

数字孪生技术正在帮助我们将更多的智能融入生活环境。智慧城市正在为我们的市民提供更优质的生活质量。如果您想一想我们必须在2030年之前建设六个新的欧洲才能跟上全球人口增长和城市化进程,然后再想想我们所能负担的成本,您就会意识到,消除这一差距的唯一方法就是提高建设新城市的效率,以及更好地利用我们现有的基础设施。

4对于在人口稠密的地区建造智能建筑和智慧城市,有哪些机会?

我们可以创建数字孪生模型来模拟我们城市的抗灾恢复能力,尤其是在洪水和地震等极端气候灾害方面。我们还可以模拟水处理工艺,确保我们的饮用水安全。

我们还可以模拟和优化行人流量和交通流量,以提供更好的宜居日常体验。以巴黎的埃菲尔铁塔为例,它重新配置了游客步行穿过铁塔的方式,避免拥挤和等待电梯,使他们获得更好的体验。

5为什么传感器、传感器数据以及数字孪生的概念无处不在?

与传感器和物联网终端相连接的数字孪生模型使我们能够看到各个地方的实际情况,有时还包括难以到达或危险的地方。每个建筑工地都重视安全,我听说过一个建筑工地上发生的事故,有人将锤子遗留在高大的起重机上,不幸的是,锤子从高处掉下来,砸伤了一名工人。现在,检查员可以坐在监控室中,远程监视现场并确保一切物件都放置在对应的位置。

工业基础设施也是如此。如果不需要检查员攀登上手机信号塔或乘坐直升机在海上检查钻井平台,那么员工就会更加安全,同时还可以节省大笔资金。

6为什么“开放性”对数字孪生非常重要?

数字孪生的每个实例都涉及到供应商、数据源和各种不同类型、格式、标准的数据的汇集。虽然没有人知道五年后的数字孪生模型将变成什么样,但它肯定会连接到比现在更多的系统上。随着需求的变化以及从前无法实现的事情变为可能,行业需要灵活地适应改变。在软件方面,这意味着开放。

从长远来看,开放的系统胜过封闭的系统。在这种情况下,“开放”意味着数字孪生模型对工程师正在使用的任何工程应用程序开放,对存储工程数据的任何文件系统开放,以及在文件格式和模式方面保持开放。

城市数字孪生平台就是建立在开放性原则之上,建立起与城市实体资产——对应的数字资产,集成规划、国土、交通、应急、安防、人防、环保、能源等各领域数据后,成为在数字空间刻画城市细节、呈现城市体征、推演未来趋势的综合信息载体,搭建城市综合治理、运维管理、应急指挥、生产生活服务等应用场景。其设计既开放又灵活,因此可以轻松使用并与其他系统集成。

7展望未来,我们应该开始关注的下一个重大变革趋势是什么?

智能代理(例如声控机器人)将有助于解决“快速路径”场景,例如导航至闲置桌位或空闲停车位。我们将能够实时跟踪我们自己在某个建筑物内的轨迹和体验。

数字孪生技术可以为企业带来诸多价值!我们希望您能将数字孪生技术尽早应用于您的项目中,以提升自身竞争力,抓住更多的机遇!

目前,地理信息系统已成功地应用到了包括资源管理、设施管理、城市和区域的规划、人口和商业管理、交通运输等领域。传统地理信息系统具有较强的数据输入、存储、检索和显示能力。随着GIS 在上述等领域应用的日益深入,遇到了很多关于经验性的东西,或者一些定性的问题,使得GIS的传统功能已经无法满足要求,这就需要把地理信息系统和当今非常流行的人工智能技术互相结合,发挥各自的优点,使问题得到更加完美的解决,这就是智能GIS。

智能GIS是指与专家系统(Expert System 简称ES)、神经网络、遗传算法等相结合的GIS,它实际上是基于知识的专家系统在GIS中的应用,GIS经过多年发展规律现在已经日趋成熟,但其应用还主要停留在数据库、空间叠加分析上,缺乏知识处理能力和推断能力。目前,对智能化GIS 有两种理解(黄继安,2004):

系统中应用人工智能技术,建立智能化时空数据处理和分析模型,在人工智能理论支持下对时空信息处理和分析。在地学规律指导下,结合具体的地学知识和地理信息,通过地学分析和人工智能等技术手段,获得更精确的反映实际地学规律的分析结果。发展地理智能系统,就是以地学分析模型为基础,运用统计分析、神经计算、知识处理系统、地学优化等智能技术,在时空信息、地学知识的相互作用下进行综合地学分析。

另一方面,则是指GIS 系统作为一种处理分析空间信息的通用技术在某一个领域的应用,使管理水平、决策系统体现智能化。例如,在智能运输系统中,通过采用先进的电子技术、地理信息系统技术、通信技术等高新技术,对传统的交通运输系统及管理体制进行改造,从而形成一种信息化、智能化、社会化的新型现代交通系统。在整个交通系统中强调了运输设备的系统性、信息交流的交互性以及服务的广泛性。当前在智能化城市建设中主要应用于:(1) 车辆管理和调度;(2)车辆导航;(3)公共交通信息;(4)事故管理和处理;(5)交通管制。由于将出行者、道路和交通运输工具三者作为一个整体系统来综合考虑,因此使交通运输基础设施得以发挥最大效能,车辆堵塞和交通拥挤得到有效解决,出行者的安全度和舒适度得到明显改善,并通过节约能源和保护环境使全社会获得巨大的社会效益。

智能GIS是基于知识的专家系统,而人工智能(Artificial Intelligent,AI)是研究用计算机模拟人类的大脑从事推理、解题、识别、设计和学习等思维活动的学科,并且专家系统、模式识别和智能机器人是AI的重要领域。因此,研究智能GIS所涉及的技术主要有专家系统中知识库和推理机,智能空间决策支持系统,用来求解复杂系统问题的理论与工具——机器学习(如人工神经网络)和进化算法等。

专家系统是由美国斯贝福大学的Edward Feigenbaum教授提出,并把专家系统定义为是一种智能计算机程序,它运用知识和推理来解决只有专家才能解决的复杂问题。因此,专家系统是模拟专家决策能力的计算机系统,它拥有某个特殊领域专家的知识和经验。并像专家一样运用领域知识,通过推理,在具体领域进行智能决策。专家系统核心是知识库(事实、规则)和推理机。

知识库(事实、规则)用于存入由领域专家提供或通过其他途径(如类比、归纳等机器学习手段以及神经网络等)获得的、为求解该领域问题所必需的专门知识。在实现时需要一个动态数据库,动态数据库存放已知事实和推理结果。知识库中有两个主要问题:①知识表示形式。例如,产生式规则(If…Then…),渭词逻辑(真/假二值)、模糊逻辑([0,1]连续值),框架,语义网络,过程性知识和脚本。②知识的精确程度。包括精确性知识和不精确性知识。精确性知识是指原理性公式和公理;不精确性知识是指经验性知识,用置信度、概率、证据理论和模糊数学等方法描述。

推理机控制专家系统的问题求解过程,完成对知识的搜索和推理。根据上下文信息,推理机先识别在知识库中匹配的所有规则,从中选择并启用一条规则。目前,还没有通用的方法构造推理机,如何构造推理机不仅取决于领域问题性质,还取决于专家系统中知识表达和组织方法。

3.智能空间决策支持系统

专家系统(ES)是利用专家知识在计算机上进行推理,达到专家解决问题的能力。专家系统和空间决策支持系统几乎是同时兴起的,都能起到辅助决策的作用。但专家系统辅助决策的方式属于定性分析;空间决策支持系统辅助决策方式属于定量分析,将两者结合起来形成智能空间决策支持系统。

年代以来人工智能领域中兴起的研究热点。它是模拟生物的神经结构系统而建立的非线形动力学系统(罗敏霞,2004),与传统的计算方法相比,神经网络具有以下特点:它不需要建立数学模型,经过学习能够建立样本隐含的复杂关系;具有很强的适应性和容错性;分布并行式的存储方式;非编程、自组织、自适应处理数据。因此神经网络特别适用于用常规计算方法难于表达的信息处理过程。人工神经网络吸取了生物神经网络的许多优点, 因而有其固有的特点:高度的并行性、高度的非线性全局作用、良好的容错性与联想记忆功能、十分强的可塑性和自组织、自适应、自学习功能。目前,许多学者做了大量开拓性工作,提出了许多理论和学习算法。例如,反向传播法(Back Propagation ,BP)、玻耳兹曼机、模拟退火算法、联想记忆、竞争学习等(金星姬,2008)。

人工神经网络是人工智能的重要领域,用于分类、聚类、特征挖掘、预测和模式识别。神经网络模仿生物神经网络,本质上是一个分布式矩阵结构,它通过对训练数据的挖掘。逐步计算网络连接的权值。神经网络首先要求一定数量的具有已知样本特征的训练样本,然后用训练好的网络结构对其他样本进行处理。

人工神经网络在空间决策支持系统中的应用包括两个方向:①知识获取。如果周围缺少某一领域的专家,或者很难构造出解决问题的模型时,可以考虑利用人工神经网络的某一学习算法获取知识,只是很难利用得到的内部网络配置解释获取知识的过程。②模型的自动选择。选择合适的模则对于SDSS用户来说是很重要的。传统SDSS系统中,模型选择是通过SDSS人机对话部分,以菜单方式、命令方式或窗口方式,以SDSS用户完成。SDSS模型中存储有许多模型,要求SDSS用户从中选择合适的模型有时是十分困难的。因此,可以利用人工智能和人工神经网络技术实现模型自动选择。

进化算法仿效生物学中进化和遗传的过程,遵从“生存竞争,优胜劣汰”的原则,从一组随机生成的初始可行群体出发,借助复制、交换、突变等遗传操作,逐步逼近所研究问题的最优解。从实质而言,进化算法是一种具有自适应调节功能的搜索寻优技术。通常,进化算法包括遗传算法(Genetic Algorithms,GA)、遗传规划(Genetic Programming,GP)、进化策略(Evolution

其中,遗传算法是一个群体优化过程,为了得到目标函数的最小(大)值, 它不是从一个初始值出发,而是从一组初始值出发进行优化。这一组初始值好比一个生物群体,优化的过程就是这个群体繁衍、竞争和遗传、变异的过程。遗传算法主要有以下步骤:

(2)竞争。这一步是先根据优生的原则,选择初群体(初始值组) 中的若干个个体来产生下一代。例如可以根据目标函数值的大小决定个体被选中的概率,并按这个概率选择初始群体中的个体,以体现优生原则。

(3)繁衍。它包括演化、杂交和变异。可以简单地采取类似于上面讲到的优化步骤,也可以采取变异或杂交算法。在离散变量(通常它们是很高维数的离散取值向量))优化问题中,一种常见的杂交方法是:对两个选中的个体,决定性地或随机地取它们(两个离散值向量)中的各自的一段相同维数的分量,互换对接成两个新个体,称为子代。针对不同的实际问题,可以根据原先对所需优化的问题的了解,选取其他的繁衍(即竞争、遗传与杂交)方式。

(4)以子代代替其父代(即产生子代的那两个个体),反复进行步骤②与③,不断产生后代直至目标函数在整个群体中的最小(大)值不能再继续优化。

随着研究的不断深入,智能GIS中用来求解复杂系统问题的理论与工具除了人工神经网络和进化算法外,部分学者也利用模糊系统、免疫算法、DNA计算、优化算法(如蚁群算法,粒子群算法等)等应用到不同的GIS领域,使GIS的智能化程度不同提高。

城市大脑这一国产本土化提法,目前成为炙手可热的智慧城市建设概念。城市大脑能将分散在城市各个角落的数据连接起来,通过对大量数据的分析和整合,对城市进行全域的即时分析、指挥、调动、管理,从而实现对城市的精准分析、整体研判、协同指挥。2017年11月,科技部公布了依托阿里云公司建设城市大脑国家人工智能开放创新平台。2019年5月16日,第三届世界智能大会上,360公司城市安全大脑亮相,它综合利用人工智能、大数据、云计算、IoT智能感知、区块链等新技术,保护国家、国防、关键基础设施、社会、城市及个人的网络安全。可以说城市大脑的概念基本上被几家互联网巨头炒翻了天。那么,一个城市的“城市大脑”的内涵和外延又是什么呢?如何去建设?又解决哪些问题?一座城市离不开水、电、气、热、路、建筑等资源,也离不开人、安全、环境、生态等要素,它们无限交织,为城市运转提供源源不断的有形资源。而今,还有一种巨大的无形资源——数据。数据资源成为城市最重要的资源,有效运用数据实现城市的科学治理和智慧决策,被称为“城市大脑”。“城市大脑”基于城市所产生的数据资源,实现数据互联互通,对城市进行全局的即时分析,有效调配公共资源,不断完善社会治理,推动城市可持续发展。

智慧城市在建设之初主要围绕平安城市、高效城市、幸福城市、美丽城市等宏观层面目标展开项目建设。2016年以后,国家提出新型智慧城市建设的基本原则和具体目标,基本原则有三方面要求。

(1)开放、共建、共享:新型智慧城市建设首先要强调开放、共建、共享的基本原则,政府要开放数据,开放智慧城市规划,要让公众能够了解政府的整体规划并能够发表意见,形成社会共识。政府要促进社会公共服务的整合,不仅包含政府的服务还包含企业提供的服务,政企合作,共创智慧城市的繁荣。

(2)公共服务均等化:以往的智慧城市建设重点是提供更多的公共服务,但是这些服务更多服务于拥有更高信息技能的用户,而对信息技能不足的弱势群体关注不够,新型智慧城市将努力改变这一局面,尽力消除信息鸿沟,让弱势群体能够享受更多的公共服务,支持国家新型城镇化战略。

(3)城市特色化:智慧城市建设是在大城市中发展起来的,其做法并不能适应中小城市、小城镇的信息化建设,新型智慧城市建设将努力改变智慧城市同构化的思路,努力推动智慧城市建设的特色化,建设更多的特色化小镇、特色化经济区,推动地区经济新特色化、多样化发展。

新型智慧城市建设的具体目标包括五方面:

(1)为民服务全程全时:构建全面小康社会,清廉的、全面的、高效的、均等化的智慧民生服务体系。实现社保、医疗、健康、养老、教育、就业、公共安全、食品药品安全、社区服务、家庭服务等智慧民生服务信息的互联互通、数据共享、服务协同。

(2)城市治理高效有序:构建城市治理体系和提升治理能力的现代化,信息是城市治理的重要依据,发挥信息在治理进程中的重要作用。以信息化推进城市治理体系和治理能力的现代化,构建一体化城市治理平台。

(3)数据开放共融共享:构建政务信息资源共融共享体系和各级政府信息资源共享平台。将法人、人口、经济、地理信息、政务、治理、民生、经济等基础数据进行大数据“总和”。实现信息互联互通和数据共享交换的共融共享。智慧政务大数据具有对数据结构各异的数据进行分类、清洗、抽取、挖掘、分析、汇集、共享、交换的功能。

(4)经济发展绿色开源:构建生态环境、绿色低碳、海绵城市、循环经济、可持续发展体系。将绿色经济发展与环境保护、绿色低碳、空气质量监测、能耗监测、循环经济和可持续发展结合为一体。实现环境保护、绿色低碳、海绵城市、能源管理、循环经济等信息互联互通和数据共享交换。

(5)网络空间安全可靠:构建一个天地一体化网格空间,夯实新型智慧城市建设信息基础,实现电子政务外网、公共互联网(包括电信、移动、联通等运营商网络)、无线网、物联网(包括公安视频专网)之间的网络互联和传输信息及数据的互通,以及网络与信息空间的安全可靠和运维保障。

基于新型智慧城市的基本原则和具体目标,城市大脑的建设脱颖而出。城市大脑在2018年于杭州成功落地后,有更多的国内外城市如苏州、衢州、澳门、雄安、马来西亚的吉隆坡等布局实施。

智慧城市建设就是借助新一代的物联网、5G移动通讯、云计算、人工智能、区块链、大数据分析优化决策等信息技术,将人、商业、交通运输、通信、水和能源等城市运行的各个核心要素结合在一起,通过城市大脑这个智慧中枢的规划设计、建设管理、运维服务等全生命周期过程实现城市安全保障、精细管理、高效服务、生态环保、幸福宜居的发展目标。如图1所示是城市大脑系统的轮廓。

图1 城市大脑系统轮廓

3.1 城市大脑规划设计架构

智慧城市建设通常是从顶层设计规划开始的,顶层设计的核心内容就是城市大脑系统架构设计,图2是一个智慧城市顶层设计的典型系统架构。包含1个智慧城市综合运行管理中心;5大功能平台,分别是综合运行管理平台、城市应急指挥平台、综合决策支持平台、公共信息服务平台、信息安全管理平台;3大基础支撑,分别是城市数据中心(云大物移智区等)、城市空间地理信息系统、互联网/移动通讯网/广电网等三网协同的网络基础;3大保障体系,分别是智慧城市建设的标准体系、评价体系和运维保障体系;以及多个专项应用系统,分别来自于政府、企业、社会组织的智慧管理与服务业务。

3.2 智慧城市综合运行管理中心

城市综合运行管理中心设计体现了城市大脑和管理中枢的功能,它不仅是一个智慧城市建设发展和应用服务的行政职能部门,也是城市大脑信息化平台系统运行管理单位,更是城市治理数据汇聚的保障单位。它从多元化的角度,通过资源整合、服务融合的理念,展示城市运行综合体征、民生民情,提升城市运行管理水平和突发事件处置效率,为市民提供优质公共服务,为管理者提供直观生动的监管和决策支持手段,是城市的“大脑”和“中枢”。

图2 智慧城市建设的规划设计1533+N架构

3.2.1 城市大脑:综合运行管理平台

城市大脑需要实现城市运行、应急、安全、决策、服务五大智慧功能,因此需要精细化感知、分析和研判,管理“城市KPI”指标。

具体“城市KPI”指标设定需要根据各城市具体情况进行设定,如图3所示,仅给出了5大功能分类的建议性指标。

图3 “城市KPI”指标

城市运行监测的体征指数,涵盖了基础设施、城市交通、公共安全、生态环境、宏观经济、民生民情等大类,如图4所示,若干具体参数各城市可以因地制宜地具体设定。

图4 城市KPI指标参数选定

(2)城市KPI指标参数的分析

通过城市各种物联感知的KPI参数,有效汇聚于城市大脑的综合运行管理平台,平台将采用三级指标评价方式。首先,一级指标是以速度表的方式来呈现城市运行的状况,绿色表示正常,黄色表示预警,红色表示报警或突发事件。其次,二级指标,是以雷达图的方式呈现各项城市KPI指标正常或偏离的程度,当一级指标出现黄色预警或红色应急时,可以通过二级指标来查看,是哪一类KPI指标出现了偏离异常。再次,根据二级指标指引的预警应急的指标,可以继续跟踪,查看三级指标,例如是哪一类具体的交通安全事故触发了预警和应急指标,并可以根据城市视频监控和多维空间地理信息系统,调取事故的现场视频图像和了解处置的情况。最后,还可以使用大数据辅助分析,对事故的原因进行问题诊断,分析造成事故的人、车、路具体因素,采取相应措施避免事故重复发生。具体流程如图5所示。

图5 城市大脑的三级指标监测展示分析诊断

3.2.2 城市大脑:应急指挥调度平台

城市应急指挥平台综合应用互联网、移动通讯网、无线集群、GIS、卫星通信、音/视频快速网间数据交换、决策支持等多种技术。调用和组织多部门、多行业、多层次的已有系统和信息资源,实现对突发事件处置全过程的跟踪、指挥。保障对相关数据采集、危机判定、决策分析、命令部属、实时沟通、联动指挥、现场支持等各项应急业务的响应,快速、及时、准确地收集到应急信息,为政府的科学决策提供有效的信息支持。

应急指挥平台业务功能系统包括:应急指挥预案管理系统、应急指挥地理信息系统、应急指挥电话会议及监控系统、应急指挥决策支持系统、应急指挥综合通讯系统等。国家级应急平台架构如图6所示。

图6 国家级应急平台架构

应急指挥调度平台如图7所示。

图7 应急指挥调度平台

3.2.3 城市大脑:综合决策支持平台

综合决策支持平台以快速打破行业/领域间的信息壁垒、深入挖掘城市大数据之间的关联关系和潜在价值为核心,能够将城市运行核心系统的各项关键数据进行可视化呈现,从而对智慧城市各个领域进行管理决策支持,进而实现城市智慧式管理和运行,旨在为城市管理者宏观决策需求提供支持。综合决策支持平台如图8所示。

图8 综合决策支持平台

3.2.4 城市大脑:公共信息服务平台

公共信息服务平台是智慧城市应用的基础支撑平台。通过城市公共信息服务平台建设,实现将各类城市信息资源充分地整合与共享,是提高城市管理水平和公共服务能力的有效手段。公共信息服务平台如图9所示。

图9 公共信息服务平台

平台包括:门户系统、运维管理服务系统、目录管理与服务系统、数据交换服务系统、数据整合服务系统、接口与服务系统、支撑数据等。如图10所示。

图10 公共信息服务平台架构

3.2.5 城市大脑:信息安全管理平台

信息安全管理平台不仅为智慧城市提供安全网络各层次的安全服务和审计服务,而且提供完整的安全机制和服务,保障了智慧城市应用、平台、系统、数据、传输、设备、网络的安全。信息安全管理服务如图11所示。

图11 信息安全管理服务

安全等级保护建设如图12所示,提供跨系统、跨网络、跨区域,三级部署、体制统一、管理分级的密钥管理、安全管理,认证授权服务。

图12 安全等级保护建设

构建具有全面防护能力的信息安全保障体系,统筹建设城市灾备中心、病毒防范、无线电监管、信息安全应急等信息安全基础设施,有效保障智慧城市网络、政务系统、重大民生系统以及各种新技术、新应用的安全运行。如图13所示。

图13 信息安全体系建设

3.3 智慧城市基础支撑系统

城市大脑需要基础数据、地理信息和通讯技术支撑,具体包括数据中心,空间地理信息系统和网络通讯技术基础等。

3.3.1 城市大脑:数据中心

(1)城市大脑:物联感知系统

通过物联网(IoT)、5G+4K、移动互联网、人工智能(AI)等技术应用,从人体的听、视、触、嗅、行等层面建设城市物联感知系统,采集和获取城市KPI数据。如图14所示。

图14 城市物联感知系统

(2)城市大脑:基础数据库

城市基础数据库包括:人口库、法人库、空间信息库、自然资源库等。

人口库包含:公安户籍信息、计生卫生信息、劳动就业信息、社会保险信息、民政信息、住房信息、流动人口信息等。

法人库包含:法人基本信息、法人信息、组织机构代码、登记信息、年检信息、税务信息、行政许可信息、信用信息等。

空间信息库包含:空间标准信息、地上建筑信息、地下空间信息、市政管线信息、地理坐标参考、栅格地图信息、影像图信息、数据模型信息等。

自然资源库包含:土地资源信息、水资源信息、气候资源信息、森林资源信息、矿产资源信息、旅游资源信息等。

基础数据库可以提供基础服务、交换共享服务、接入服务、第三方集成服务、云服务等内容。如图15所示。

图15 城市基础数据库服务

(3)城市大脑:大数据分析系统

大数据中心提供统一的数据分析、挖掘和仿真应用,为城市发展提供科学决策和统一指挥调度。如图16所示。

图16 大数据分析系统

通过城市地理、气象信息等自然、经济、社会、文化、人口、其他人文和社会信息挖掘,城市规划能提供强大的决策支持,以及加强科学性和前瞻性的城市管理服务。

通过实时挖掘道路交通信息,可以有效地缓解交通拥堵,并快速响应突发状况,为城市交通的良性运转提供了科学依据。

通过挖掘大数据,可以发现人为或自然灾害、恐怖袭击,提高应急处置能力和安全能力。

3.3.2 城市大脑:空间地理信息系统

空间地理信息系统在智慧城市建设中起着基础性的支撑作用,包括:地下管网和隧道、地面建筑、地上空间的综合地理信息系统。如图17所示。

图17 城市空间地理信息系统

3.3.3 城市大脑:三网融合的通讯基础

三网融合是指通信网、广播电视网和互联网的相互渗透、互相兼容,并逐步成为统一的信息通信网络,网络资源将得到充分地利用。如图18所示。目前5G的移动互联网是核心。未来只需要引入三个网络中的一个,就能实现电视、互联网、电话的功能和相同的服务内容。

图18 三网融合通讯基础

3.4 智慧城市保障体系建设

智慧城市保障体系将从三个层面着手建设,分别是标准体系、评价体系和运维保障体系。其中标准体系和评价体系,已经由国家部委层面开展了相关的工作,建立了标准体系和评价体系具体指标。而运维保障体系应该由各城市具体智慧项目应用权属单位,因地制宜、一城一策地逐步建立起来。

3.4.1 智慧城市标准体系

新型智慧城市建设必须有标准化的支持,尤其要发挥标准化的导向作用,以确保其技术上的协调一致和整体效能的实现。通过制定和贯彻执行各类技术标准,从技术上、组织管理上把各方面有机地联系起来,形成一个统一的整体,保证智慧城市建设有条不紊地进行。

新型智慧城市标准体系包括7大项标准,分别是总体、支撑技术与平台、基础设施、建设宜居、管理与服务、产业与经济、安全与保障,以及53个分项标准,如图19所示。

图19 智慧城市标准体系

3.4.2 智慧城市评价体系

智慧城市评价体系是引导智慧城市健康发展的重要手段,是促进信息资源汇聚、共享和开发利用的基础支撑,是推进我国云计算、物联网、大数据等智能技术规模化应用的必要条件,也是我国新型城镇化建设的重要内容和保障。

国家公布的新型智慧城市评价指标2016版中,一级指标有8项,二级指标21项,二级指标分项54项。2018新版指标进行了优化调整,一级指标8项基本无变化,二级指标调整为24项,二级指标分项调整为52项。权重也进行了较大的调整,将市民体验的权重从原来的20%提升为40%,这是因为在新型智慧城市建设过程中,市民的获得感和满意度仍然不高,希望通过市民体验调查,从市民获得感和满意度的角度更好地促进新型智慧城市健康发展。

2018版二级指标新增三项内容,分别是智慧农业指标、智慧社区指标、社会信用指标。

智慧农业指标是评价城市在利用信息技术用于农业生产、经营、服务和管理推动农业质量变革、效率变革、动力变革方面的情况。该指标由农业精准化生产情况、农业便捷化服务情况、农业在线情况等三个分项评价。

智慧社区指标是用于评价实施“互联网+社区”行动,推进城乡社区生活智能化情况。该指标由智慧社区综合信息系统覆盖率分项进行评价。智慧社区综合信息系统是运用信息化技术整合区域人、地、物、情、事等各类信息,集成区域公共服务、志愿服务、物业服务、便民利民服务、商业服务等资源,综合提供社区党建、治理、服务、交往等功能的智能化平台应用数据。

社会信用指标用于评价城市社会信用统筹管理机制建设情况,由社会信用统筹管理机制和社会信用信息部门实时共享率两个分项进行评价。

3.4.3 智慧城市运维保障体系

为保障智慧城市建设的有序开展,应当建立与健全智慧城市建设的运维保障体系,为城市管理与服务的信息化保驾护航。运维保障体系,包括五个方面,分别是服务目标范围与期限、组织管理结构、运维服务内容、管理等级服务标准、应急管理体系,如图20所示。

图20 智慧城市运维保障体系

数字孪生(Digital Twin)技术是一种超越现实的概念,是充分利用物理模型、传感器更新、运行历史等数据,集成多学科、多物理量、多尺度、多概率的仿真过程,在虚拟空间中完成数字映射,从而反映相对应的实体设施的全生命周期过程。

数字孪生城市是指对应物理空间的城市,在数字空间再造一个匹配的“数字孪生城市”,在城市规划之初就实现城市的数字化建模,并支持城市规划、建设、运行等方案模拟与发展推演,实现人口空间、公共设施布局、基础设施建设、城市治理服务等的分析,为科学合理的城市决策和管理提供支持,实现规划建设管理一体化的业务融合和数据的动态融通。如图21所示。

图21 数字孪生城市概念

数字孪生的城市信息模型(CIM),以城市2/3维GIS数据为基础,叠加建筑物、基础设施、城市部件等城市要素(BIM)数据,融合城市各种基础性数据、物联网(IoT)数据等动静态数据,建设可计算、可感知、既开放又安全的城市信息模型,为构建城市时空大数据应用提供支撑。

通过构建涵盖云、网、端的全域覆盖感知控制、高速安全网络传输、多源融合数据资源、精准动态城市画像、高效灵活智能分析、协同共享智慧应用的数字孪生城市体系,使用大数据和人工智能实现对城市未来健康发展的趋势预测,从而实现智慧城市的安全高效、幸福宜居、绿色生态、环境友好的建设目标。

人工智能(AI)的发展和应用将对智慧城市建设起到巨大的推动作用,特别是“城市大脑”智慧程度的提升,会产生令人意想不到的结果。

人工智能系统在智慧城市中已经有所应用,当前城市大脑建设正在寻求引入城市类脑神经元网络和云反射弧的系统架构,AI技术将会有广阔的用武之地。除了AI技术,城市中各个领域的专家和民众形成的群体智慧在城市大脑的运转和决策中也起到很大的作用,譬如发生火灾、出现犯罪、爆发自然灾害,还需要城市管理者和专业人士的介入和决策,而群体智慧与AI的结合必须通过类脑神经元网络才能实现。

人工智能将推动经济社会各领域从数字化、网络化向智能化加速发展。其在教育、医疗、养老、环境保护、城市运行、司法服务等领域的广泛应用,将极大提高公共服务精准化水平,全面提升人民生活品质。人工智能技术可准确感知、预测、预警基础设施和社会安全运行的重大态势,及时把握群体认知及心理变化,主动决策反应,将显著提高社会治理的能力和水平,对有效维护社会稳定具有不可替代的作用。

当然,人工智能发展的也会带来新挑战。由于人工智能是应用极广的颠覆性技术,可能带来改变就业结构、冲击社会伦理与法律、侵犯个人隐私、挑战国际关系准则等问题,将对政府管理、经济安全和社会稳定乃至全球治理产生深远影响。因此,必须高度重视可能带来的风险挑战,加强前瞻预防与约束引导,最大限度降低风险,确保人工智能安全、可靠、可控发展。

4.3 第五代移动通信技术

5G技术是最新一代蜂窝移动通信技术,目标是高数据速率、减少延迟、节省能源、降低成本、提高系统容量和大规模设备连接。5G网络的主要优势在于如下几点:

·数据传输速率最高可达10Gbit/s,比4G LTE蜂窝网络快100倍,满足高清视频、虚拟现实等大数据量传输要求。

·更低的网络延迟,低于1毫秒,而4G为30~70毫秒,满足自动驾驶、远程医疗等实时应用要求。

·超大网络容量,提供千亿设备的连接能力,满足物联网通信要求。

·频谱效率要比LTE提升10倍以上,连续广域覆盖和高移动性下,用户体验速率达到100Mbit/s。

·流量密度和连接数密度大幅度提高,系统协同化,智能化水平提升,表现为多用户、多点、多天线、多摄取的协同组网,以及网络间灵活地自动调整。

5G技术将为城市大脑建设、智慧城市应用和智慧产业发展插上腾飞的翅膀。例如车联网、自动驾驶技术,远程外科手术,智能电网建设,人工智能应用,图像音视频多媒体融合,虚拟现实动态仿真等需要高数据传输率保证的智慧城市应用,将驶入快速发展车道。

智慧城市建设本质目的是要实现城市的精细化管理和民生的高效服务,以及城市前瞻性规划建设和经济产业可预见性发展。展望未来,城市大脑会为我们解决很多“城市病”问题,同时也会为城市科学发展提供坚实保障。

5.1 城市大脑解决城市精细化管理问题

城市大脑连接分散在城市各个部门的数据资源,打通城市神经网络,将数据转换为科学合理的业务模型,展示城市基础运行能力、城市实时“健康”状态的综合视图,形成“全市域、全天候、智能化、多渠道”的事件预警和协同治理体系,为城市综合治理提供决策依据。让数据帮助城市来做思考、决策和运营,实现城市精细化管理和社会治理,解决城市管理难题。

例如城市大脑可以把城市交通摄像头、治安摄像头、城管摄像头的视频数据有机结合起来,利用视频大数据获得即时交通流量,通过对这些数据的分析,可以优化路口的红绿灯配时,提高道路通行效率。从而解决红绿灯灯杆上摄像头数据与红绿灯管控有效利用的问题。

城市大脑可以借助于城市物联感知系统,对城市低洼地段积水进行实时监测,当暴雨、台风等恶劣天气来临时,及时预警提前采取措施,对城市内涝和人身安全起到保障作用。

城市大脑作为一个载体,让预测、预警、预防能够在警务、刑侦、交通、安防等公共安全领域发挥不可估量的作用。依托人工智能和大数据可视分析技术,赋能公安业务辅助决策能力,开展“从无到有”的数据挖掘,“从点到面”的分析研判,形成案件线索,有效地部署警力,建立快速反应安全防控机制,重拳打击犯罪,维护人民群众切身利益,营造平安环境。

城市大脑可以利用各种信息通信技术,感知、分析、关联、整合各类环保数据,从而找出问题和趋势,为决策提供科学依据,协助环保机构监督环境变化及政府执法。以大气污染防治为例,单一的大气污染数据无法看出问题的实质,但是在气象数据、空气质量实测数据、卫星数据、交通数据等通过模型融合在一起时,会发现更多意想不到的结果,便于环保部门及时采取措施。

5.2 城市大脑解决社会民生服务问题

城市大脑的建设,为优化公共服务体系,实现信息多跑路、群众少跑腿提供新思路。真正做到避免重复提交办事材料,就近能办、同城通办、异地可办,多渠道“一网”通办。形成方便快捷、公平普惠、优质高效的公共服务体系,真正实现由被动服务向主动服务、由单一服务向综合服务的智慧转变。

城市大脑为旅游城市发展规划、精准营销、旅游管理、旅游产品及服务提供数据支撑。对旅游市场进行细分,更加有效地确定目标市场和制定旅游发展规划,实现精准营销、业态创新和旅游产业转型升级。同时通过分析旅游热点情况和游客喜好,及时发布相关攻略,为游客提供更加舒适的旅游体验和服务,满足游客多样化需求。还可以协助在旅游整治监管工作、推动旅游业态改革和旅游产品创新方面发挥重要作用。

5.3 城市大脑解决城市规划建设问题

城市大脑可以通过城市地理、水文、气象等自然信息和经济、社会、科技、文化、人口等其他人文社会信息挖掘,为城市规划提供强大的决策支持,实现城市前瞻性、科学性、生态化城市建设。城市大脑将有助于深入分析城市现状问题、了解城市变化情况、准确判断城市发展趋势,剖析城市发展动力机制。通过开展城镇化动态监测与评估,探索城镇化发展的客观规律。在城市发展大趋势中分析区域协同、生态环境、社区人口、交通商业等综合性问题,思考城市的空间布局和设施配置。

5.4 城市大脑解决经济产业发展问题

城市大脑协助政府部门更加直观地了解和掌握区域内产业的活跃现状与活力变化趋势,挖掘活跃度高的行业并分析成因,为产业升级的后续决策提供参考和依据。利用已经建成的基础数据、分析、展示平台,为区域产业集群和产业活力分析画像,辅助政府决策,使产业集群效应不断释放,激活产业活力。

城市大脑将激活宏观经济运行大数据的深层次价值释放,建立区域经济监测、预警、决策体系,变事后监管为事前和事中监测及风险预警,为正确制定和有效实施经济调控措施提供科学依据,进一步推动城市产业转型升级和经济结构优化。

城市大脑基于企业失信风险评估以整合政府各部门产生的企业经营信息,从宏观到微观最大程度地对企业风险做出预警,对企业失信风险进行评估,弥补各部门对企业经营信息掌握不全面带来的监管死角,实现对辖区企业的高效监管,让企业失信风险和隐患化解在萌芽状态,增强政府各部门的事中事后监管能力,避免风险产生。




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