企业商机
智慧城市企业商机

未来,业界对于智慧城市的探索将回归到城市巨系统,探讨在人类发展的技术经济主线上如何找到城市的当前发展位置。降维的根本前提是要找到社会发展的主脉络、总体趋势——从工业经济、数字经济到智能经济。其中数字经济对工业经济能起到带动作用,由此诞生了工业数字化、工业互联网、数字孪生工厂等。当前中国社会致力于打造数字经济,数字经济包含数字化、互联网&物联网、数字孪生三大阶段;智能经济对数字经济也起到了推动作用,比如通过智能装备实现自我数字化,AI网络、AI扫描形成数字孪生。虽然是巨系统,但是抓住其主要矛盾:满足三大目标、服务三大群体、做好长期演进就能做好智慧城市顶层规划和实施。



智慧城市的建设碰巧需要大量的传感设备来收集城市中不断增长的信息资源 !湖北数据智慧城市品牌

智慧城市经常与数字城市、感知城市、无线城市、智能城市、生态城市、低碳城市等区域发展概念相交叉,甚至与电子政务、智能交通、智能电网等行业信息化概念发生混杂。对智慧城市概念的解读也经常各有侧重,有的观点认为关键在于技术应用,有的观点认为关键在于网络建设,有的观点认为关键在人的参与,有的观点认为关键在于智慧效果,一些城市信息化建设的先行城市则强调以人为本和可持续创新。

总之,智慧不仅*是智能。智慧城市绝不仅*是智能城市的另外一个说法,或者说是信息技术的智能化应用,还包括人的智慧参与、以人为本、可持续发展等内涵。 四川什么是智慧城市运营方式智慧城市需要一个智能化的管理设备去管理,这样才能真正的运行!

智慧交通与人们的生活息息相关,建设智慧城市的前提就是要先建设好智慧交通。“交通运输被认为是城市发展的‘血管’,在高速发展的现代化城市建设中,智慧交通的打造对于提升‘血流’至关重要”。智慧交通融合智能化、数据化、信息化发展的理念,进一步推动了城市化可持续发展进程,提升城市综合竞争实力。

智慧交通以需求为重心,催生应用服务,针对复杂随机需求动态生成服务、动态匹配服务、动态衍生新服务,实现交通信息精确供给,互联网将同交通行业深度渗透融合,对相关环节产生深刻变革,并将成为建设智慧交通的提升技术和重要思路。立足于大数据思维,将城市交通数据有条件地开放,基于开放的数据进行数据融合、深度挖掘,为交通出行者和管理者提供更为智能和便利的交通信息服务。立足于用户思维,运用互联网交互体验,开展公众需求调查,了解公众迫切希望解决的问题,在任何时间、任何地点随时随地提供个性化、多样化的信息服务。

化与城镇化深度融合,有助于缓解“大城市病”,提高城镇化质量,实现精细化和动态管理,并提升城市管理成效和改善市民生活质量。

谁**早提出这个概念?美国公司IBM。

2008年11月,IBM(国际商业机器公司)提出“智慧地球”概念;2009年8月,IBM发布《智慧地球赢在中国》计划书;2010年,IBM正式提出了“智慧城市”愿景——这些在当时都是比较前卫的思想。

IBM经过研究认为,城市由关系到城市主要功能的不同类型的网络、基础设施和环境六个系统组成:组织(人)、业务、交通、通讯、水和能源。这些系统不是零散的,而是以一种协作的方式相互衔接。而城市本身,则是由这些系统所组成的宏观系统。

与此同时,国内不少公司也在“智慧城市”概念启示下提出架构体系,包括层面也加积极动员。 智慧城市的五大特征:创新、协调、绿色、开放、共享。

智慧城市基础设施如物联网、环境传感器、全光网络、5G全覆盖、人脸识别与物体识别摄像头、智能抄表、车联网等将是智慧城市的重点投向。城市要想高质量发展,就需要产生更多的财政收入满足城市建设需求,需要新的基础设施建设来提高城市的容量和服务水平。智慧城市基础设施将不再只是道路、高架桥、水电等,而是承载了城市管理的信息基础设施,这些信息基础设施将与物理基础设施逐步实现物网融合。

未来随着智慧城市的深入开展,将有更多的垂直领域开发为城市大脑。比如医疗行业的健康大脑可以在城市医院、疾控系统、社保中心、药店等系统中进行数据互通,从而可以及时分析判断城市中市民的健康状况,提出城市的健康发展政策和进行重大传染疾病应急指挥。 可持续的通信和信息收集技术使智慧城市的概念成为可能。浙江推荐智慧城市发展趋势

建设智慧城市可视化决策系统,重要的是整个城市空间的显示,对大规模城市运行态势进行精细监测。湖北数据智慧城市品牌

眼下,中国正在进行500+智慧城市试点项目,占世界总量的一半,而各地日益增多的智慧城市评比也会慢慢出现中国的城市。

之所以被称为智慧,首先在于数据智能,而获取数据在于部署数以千万计的摄像头。

实际上,只要是智慧城市中涉及数据收集的每个项目,都存在对数据隐私的潜在担忧。

因为网络威胁正在增加,并且变得越来越复杂,另外,这些危险只会随着IoT收集的数据量持续增长而增加。

到目前为止,研究表明,许多消费者愿意放弃个人数据,只要它能以某种方式使之受益。比如,金钱方面补贴、提供工作机会等等。

这样一来,数据隐私的风险就变成了一个教育和透明度的问题。

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