時(shí)下，對于智慧城市的討論熱度絕不低于大數(shù)據(jù)，而智慧城市是城市信息化向智慧化發(fā)展的必經(jīng)階段，由城市信息化發(fā)展到智慧化，關(guān)鍵是要實(shí)現(xiàn)對數(shù)字信息的智慧處理，其核心是引入了大數(shù)據(jù)處理技術(shù)。

大數(shù)據(jù)——感知層的必然選擇

國務(wù)院于2013年2月5日出臺(tái)的《推進(jìn)物聯(lián)網(wǎng)有序健康發(fā)展的指導(dǎo)意見》從政策層面正式把大數(shù)據(jù)納入到物聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)業(yè)領(lǐng)域。大數(shù)據(jù)將作為建設(shè)智慧城市的重要信息技術(shù)手段，越來越發(fā)揮其重要的支撐作用。

而從智慧城市的體系結(jié)構(gòu)上來看，由于智慧城市的基礎(chǔ)在于物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)，因此智慧城市體系架構(gòu)和物聯(lián)網(wǎng)的體系結(jié)構(gòu)相類似，也可分為四層，分別為感知層、傳輸層、平臺(tái)層、應(yīng)用層。智慧城市相對于之前數(shù)字城市概念，最大的區(qū)別在于對感知層獲取的信息進(jìn)行了智慧的處理，因此也可以認(rèn)為智慧城市是數(shù)字城市的升級(jí)版。

感知層是智慧城市體系對現(xiàn)實(shí)世界進(jìn)行感知、識(shí)別和信息采集的基礎(chǔ)性物理網(wǎng)絡(luò)，海量的數(shù)據(jù)在感知層產(chǎn)生。以視頻監(jiān)控為例，北京目前用于視頻監(jiān)控的攝像頭有50萬個(gè)，一個(gè)攝像頭一個(gè)小時(shí)的數(shù)據(jù)量就是幾GB，每天北京市的視頻采集數(shù)據(jù)量在3PB左右，而一個(gè)中等城市每年視頻監(jiān)控產(chǎn)生的數(shù)據(jù)在300PB左右，這些攝像頭實(shí)時(shí)回傳信息，海量數(shù)據(jù)對數(shù)據(jù)存儲(chǔ)、并發(fā)處理的要求是近乎苛刻的。

對于海量數(shù)據(jù)的處理不單是智慧化的必然要求，同時(shí)也是對IT投資的一種保護(hù)，否則非但不能充分挖掘數(shù)據(jù)的價(jià)值，還將為海量數(shù)據(jù)所累。智慧城市的建設(shè)帶來數(shù)據(jù)量的爆發(fā)式增長，而大數(shù)據(jù)就像血液一樣遍布智慧交通、智慧醫(yī)療、智慧生活等智慧城市建設(shè)的各個(gè)方面，城市管理正在從“經(jīng)驗(yàn)治理”轉(zhuǎn)向“科學(xué)治理”。

大數(shù)據(jù)的決策支持

大數(shù)據(jù)是構(gòu)建智慧城市的信息引擎，但從大數(shù)據(jù)對智慧城市的推動(dòng)來看，需要分三個(gè)階段來具體實(shí)施，首先要進(jìn)行數(shù)據(jù)的整合，其實(shí)不僅僅是智慧城市，其他各個(gè)行業(yè)也都開始了數(shù)據(jù)整合;其次是數(shù)據(jù)的挖掘，這也是大數(shù)據(jù)管理的重點(diǎn)所在。需要軟、硬件的高度配合與協(xié)作，也是當(dāng)今IT企業(yè)爭相角逐的“賽場”;最后就是需要把大數(shù)據(jù)變成可操作的行動(dòng)，從而指導(dǎo)決策和運(yùn)維。不過，王恩勇表示，如果從大數(shù)據(jù)的內(nèi)涵看，國內(nèi)數(shù)據(jù)還遠(yuǎn)遠(yuǎn)沒有達(dá)到大數(shù)據(jù)或者智慧城市的目標(biāo)，目前還只是智慧城市和大數(shù)據(jù)的發(fā)展的初級(jí)階段，如果進(jìn)入跨行業(yè)、跨部門的數(shù)據(jù)整合階段就意味著智慧城市進(jìn)入快速發(fā)展階段。

按照目前按照國家信息管理體制，同方目前以服務(wù)城市為主。而每一個(gè)城市都有不同的特征，需要根據(jù)每一個(gè)城市的特點(diǎn)做調(diào)研，設(shè)計(jì)一個(gè)適合的解決方案。利用數(shù)據(jù)采集工具將各行業(yè)相關(guān)數(shù)據(jù)從源頭匯聚，再使用整合平臺(tái)按照信息資源體系的統(tǒng)一標(biāo)準(zhǔn)分類，之后進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘和分析，為城市發(fā)展進(jìn)行決策等服務(wù)。王恩勇表示，智慧城市的數(shù)據(jù)處理上目前在某些地方和行業(yè)已經(jīng)比較成熟，采集、處理、整合上做的非常好，之后的努力方向是數(shù)據(jù)挖掘。