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經濟合作與發展組織(OECD)預測，到2050年，世界人口將達到90億，其中70%將居住在城市中心。可以預見，全球許多城市(如新加坡、迪拜和舊金山)已經進行了數字化轉型建設，以應對當前全球最大的挑戰：人口增長、污染、資源稀缺、水資源管理和能源效率等非常棘手的問題。

這些城市依靠信息和通信技術(ICT)以及AI、ML和云等技術，朝著面向未來的飛躍邁進，有效、可持續地管理從交通到能源、水和天然氣管理、公共空間以及與他們的居民。

對于那些正在考慮向智能化過渡的城市，重要的是要注意這一過程需要時間。許多城市之所以未能達到期望，是因為它們沒有奠定正確的數字基礎，并且無法很好地規劃旅程。

與我們的合作伙伴一道，我們很高興與城市合作，以吸引居民，增強城市員工的能力，優化城市運營和基礎設施，并進行轉型以加速創新和機遇。可以將這些城市稱為“智能”、“智慧”、“數字”、“網絡”、“信息”或“有線”城市，但目標保持不變——提高效率、可持續性和競爭力，提供更好的經濟和更高的水平居民的生活質量。

為了尋求更好的治理、經濟發展、穩定的連通性和改善居民的生活質量，城市尋求了一個互聯的現代化基礎設施。解決這些問題的答案是智慧城市解決方案。智慧城市依賴于核心技術的組合，例如計算、存儲、數據庫、數據倉庫和先進技術，包括對大數據、實時流數據、AI、ML和IoT的分析。

在實施智慧城市技術時，城市面臨的最常見障礙是內部能力以及設計、實施和管理這些技術的能力，以及實現這一目標所需的投資。

基于云的解決方案如何支持“智能化”

云技術旨在通過允許城市優化使用這些技術來改善現有技術或創建對居民生活質量產生積極影響的新服務，從而降低準入門檻。

智慧城市會從傳感器、邊緣設備和回程基礎設施中生成大量流數據。采集、存儲和分析此實時數據通常需要大量的計算能力。數據獲取必須考慮數百萬甚至數十億個設備。此能力還必須根據輸入量和執行的分析類型進行擴展。解決方案應該能夠根據需求輕松擴展。

例如，在主動能源管理的情況下，通過深度分析了解用電模式非常重要。存儲在數據湖中的用電量被分析和可視化層消耗，以從中獲取價值。分析大型數據集通常需要大量可擴展的計算能力。

大多數云供應商都提供了高度分布式的計算框架，提供了近實時和批量分析此類數據的功能。分析層的關鍵組件之一是使用機器學習來執行批處理或實時的預測分析。 ML服務和ML模塊已內置在云平臺中，從而無需從頭學習復雜的算法/技術。

值得注意的是，智慧城市的數據量幾乎肯定會大幅增長。它可能需要廉價且安全的歸檔，這是云歸檔存儲功能派上用場并提供極低成本、安全和可靠的冷存儲服務的地方。

基于安全的“智能”

智慧的數字城市還需要以最少的技術債務來確保數據安全性、隱私性和可靠性。對于任何一個城市領導者來說，為智慧城市大規模實施安全保護始終是頭等大事。

云平臺提供了多種安全解決方案，例如身份和訪問管理解決方案、數據加密、密鑰管理、設備身份驗證和平臺API安全性，這些安全解決方案也可以輕松地與本地解決方案集成。

城市通常更喜歡開源平臺，并且大多數云服務都建立在此類平臺上。許多供應商都在推廣開放源代碼技術和平臺，例如Linux、Apache Hadoop等，這進一步降低了成本并提高了可靠性。

歐洲城市如何才能變得“更智能”?

歐洲城市可以探索云等新時代的數字技術，這些技術現在已成為連接各種以市民為中心的公用事業服務的主流。 隨著居民通過用戶友好的數字互動的增長逐漸走向高度發展的數字生活，他們期望從社區服務中獲得同樣的體驗。

雖然沒有明確的藍圖來打造智慧城市，但這些是所有城市踏上這一旅程的基本步驟。 通過使用智慧城市解決方案，了解和評估可用的云解決方案，城市可以變得更加智能。 這樣做的結果是為居民帶來了更好的經濟和生活質量。 此外，他們可以改善與市民合作的方式，使他們共同創造更好的生活水平。