（文章來源：千家網）

人們想到智慧城市技術時，最容易想到的詞是物聯網(IoT)和傳感器(sensors)。而且這種聯系并非沒有依據，因為到目前為止，智慧城市的最大推動者將是這些相互連接的傳感器組成的錯綜復雜的網絡，網絡收集來自市民、基礎設施以及幾乎所有其他方面的各種數據。

然而，盡管先進的傳感器技術將在增強智慧城市的能力中發揮關鍵作用，但智慧城市還需要依靠傳感器以外的更多技術。這些數據驅動技術共同發揮作用，以優化資源利用，為公民提供便利，并為政府提供更大的可見性和控制力。物聯網傳感器和攝像頭可以不斷以各種形式實時收集詳細信息。可以使用不同類型的IoT傳感器實時收集諸如火車站的人流、道路上的交通狀況、水源中的污染水平以及住宅區中的能耗等數據等等。通過使用這些數據，政府機構可以做出與不同資源和資產分配有關的快速決策。

例如，根據火車站的客流量和售票信息，運輸機構可以重新安排火車路線，以滿足不斷變化的需求。同樣，健康、安全和環境機構可以監控水體的污染水平，并通知負責人員采取補救措施。在某些情況下，物聯網執行器可以在緊急情況下自動啟動響應措施，例如停止向家庭住戶供應受污染的水。

因此，物聯網網絡和傳感器將本質上構成智能城市的神經系統，將關鍵信息傳遞給控制實體，并將響應命令中繼到適當的端點。智慧城市各個方面的應用將主要由數據驅動。所有決策，諸如從公共政策這樣的長期戰略決策，到評估每個公民的福利價值之類的短期決策，都將通過對相關數據的分析來做出。

借助物聯網傳感器和其他先進的數據收集方法，隨著生成的數據量、速度和種類的增加，對大容量分析工具的需求將比以往任何時候都要大。大數據分析工具已被政府用于廣泛的應用，從預測城市特定區域的犯罪可能性到預防諸如販運兒童和虐待兒童等犯罪等等。隨著物聯網能夠從大量新資源中收集數據，大數據分析將在包括教育、醫療保健和運輸等關鍵領域的所有領域中使用。

實際上，大數據分析已經是物聯網網絡不可分割的一部分，并且將來可能會歸入物聯網。大數據可以使政府通過發現反映城市趨勢的模式來理解其擁有的數據。例如，大數據分析可以幫助教育部門發現諸如入學率低之類的趨勢，從而防止出現此類結果。大數據還可以用于查找導致此類問題的原因并計劃補救措施。因此，大數據將成為智慧城市政府的關鍵決策支持。

基于物聯網和大數據功能的將是人工智能。人工智能可以通過自動化智能決策來支持智慧城市的大數據和物聯網計劃。實際上，物聯網發起響應性行動的能力將在很大程度上由某種或其他形式的人工智能驅動。在智慧城市中，人工智能最明顯的應用領域是自動化執行大量與數據密集型相關任務，例如以聊天機器人的形式提供基本的公民服務。

然而，人工智能的真正價值可以通過利用深度學習和計算機視覺等先進的AI應用，以應對智慧城市運營中面臨的問題。例如，交通管理人員可以使用計算機視覺來分析交通畫面，以識別駕駛員非法停車的情況。計算機視覺還可以用來查找和舉報與犯罪行為有關的車輛，以幫助執法部門追蹤罪犯。

深度強化學習還可以用于根據智慧城市中的新興需求自動優化資源。在強化學習的幫助下，政府可以提高其運營效率，因為這些AI系統可以憑經驗變得更好。智慧城市建立在其不同部門的實時通信和共享信息能力之上，以確保運營中的完全同步。通過實現這種同步，政府可以確保其公民及時獲得關鍵服務，例如醫療保健、緊急響應和運輸。從而，不僅可以確保公民城市生活的便利，而且還可以改善他們的安全和整體福祉。

例如，在發生爆炸或火災之類的緊急情況時，消防部門、城市救護車服務和交通控制部門之間的實時通信可以確保這些實體之間實現完美的實時協調，從而將人員傷亡降至最低。

為了實現不同政府實體之間的這種無縫通信，擁有一個能夠以低延遲和高可靠性處理大量通信的通信網絡非常重要。盡管實時共享大量數據，但通過使用5G通信技術，政府可以確保所有政府機構都能無縫協作。為公民提供及時的服務意味著確保為政府人員提供有效執行任務所需的信息。例如，必須向政府衛生中心的醫生提供有關所治療患者的信息。或者，應該給負責修復受損鐵路線的工人更新軌道的布局，并準確確定受損零件的位置。

通過使用AR頭戴式設備，此類信息可以在工人需要時立即實時轉發給他們。這樣可以最大程度地減少工人查找必要信息所需的精力和時間。從而使得他們可以立即采取行動。交通管理人員還可以使用AR通過智能眼鏡或智能手機應用程序獲取有關違章停車和被盜車輛的實時信息，提供城市交通運營管理的效率。

總而言之，以上這些智慧城市技術中的每一種都是相互依賴。因此，我們應制定綜合戰略，以便將這些技術相互結合起來，同時考慮到它們各自帶來的優勢。
（責任編輯：fqj）