一、大數據在智慧城市建設中的應用現狀

　　隨著全球城市化發展的不斷衍進，當前城市發展面臨著巨大的挑戰，對城市運行與管理也提出了新的要求。以中國為例，城市化發展尤其迅速，1978年中國城市化率為17.8%，2017年已達到59%，快速的城市化給城市發展帶來的新問題比較典型的諸如：二元社會變成了三元社會——市民、農民、移民(流動人口)，城市人口管理成為難題；城市病隨之快速到來，交通問題、事故災害、公共安全等問題均不可小視。

　　為了應對城市化所帶來的全新挑戰，各國不約而同的以智慧城市建設作為解決問題的抓手。中國作為全球最大的智慧城市實施國之一，無疑也將其作為重中之重。

　　同時，隨著云計算技術、IoT技術、大數據技術與人工智能技術等不斷的進步，我國智慧城市建設也邁入了新臺階。智慧城市建設范圍較大，涵蓋的領域眾多，涉及了城市運行的方方面面：

　　從建設內容上來看，當前智慧城市常見的建設模式是按行業條塊進行切分，對城市運行的關鍵條塊進行端到端的智慧化建設，全面提升該條塊的治理能力，落地形式多見為諸如智慧公安、智慧交通、智慧電網、智慧水利、智慧教育、智慧城管等建設項目。以智慧公安為例，目前在全國大規模鋪開建設的雪亮工程是公共安全領域智慧城市建設的最重要內容之一。雪亮工程以“全域覆蓋、全網共享、全時可用、全程可控”為目標，力爭到2020年實現公共安全視頻監控建設聯網應用。根據《公共安全視頻監控建設聯網應用“十三五”規劃方案》，到2020年，要基本建成涵蓋中央、省、市、縣、鄉、村六級的公共安全視頻監控聯網應用體系。在全國范圍，中央每年選擇50個左右的地區進行重點支持。從2016至2020年，中央將為250個“雪亮工程”示范城市撥款逾100億元，計劃帶動地方政府近1000億元的投資建設。

　　從技術發展的角度來看，在近幾年的智慧城市建設實踐中，關鍵詞基本是圍繞著大數據與人工智能展開，建設智慧城市的主要抓手已然是城市運行過程中產生的各類數據信息。

　　在智慧城市的加持下，城市的數據總量正進行飛速增長，根據IDC調研報告顯示，全球所有信息數據中90%產生于近幾年，數據總量正在以指數形式增長。從2003年的5EB，到2013年4.4ZB，并將于2020年達到44ZB。也就是說2020年每個人可以均攤到5200GB以上的數據量。

　　智慧城市的建設，就是要在云計算、大數據、芯片、算法等基礎能力技術的助推下，從如此巨量的數據海洋中挖掘出城市運行所需要的價值信息，全量數據匯聚、全量大數據計算已經成為業內的共識。可以說，智慧城市建設正在經歷一次重大轉型，各種大數據處理與應用技術的不斷產生，加速驅動著智慧城市建設向更高層級進化。同時，城市中豐富多樣的業務場景也催生出不同的用戶需求與落地的應用。

二、大數據在智慧城市建設中的作用與地位

　　在智慧城市建設中，大數據的作用與地位正在發生深刻的變化，大數據從以前的單純技術支撐手段，逐步向智慧城市的核心建設內容與應用抓手轉變——隨著城市規模越來越大、城市人口越來越多、構成越來越復雜，傳統的按條塊分工模式早已無法滿足城市的管理與運營，城市的精細化治理只有依靠全面的分析與科學的決策才可持續，只有大數據對城市運行產生的數據進行充分理解與分析，才可支撐新型智慧城市的有序運行，大數據已經逐步成為智慧城市的信息化基礎設施之一，是數據驅動下的新型智慧城市的重要組成部分。

三、大數據在智慧城市建設應用中的瓶頸與問題

　　大數據在智慧城市領域的主要應用瓶頸與問題如下：

1.  大數據拉通存在壁壘

　　以大數據為核心的新型智慧城市建設，在落地實踐的過程中也面臨著許多新的困難。最關鍵問題之一就是數據拉通共享存在嚴重壁壘。

　　大數據作為新型智慧城市的基礎設施，天然就要求站在城市的高度拉通政府、企業等城市實體在生產運營中產生的各類數據。但在實際工作中，跨部門之間的協調十分困難，目前各政府部門的管理體系呈現條線化，各部門對自己的上級部門負責，對橫向拉通缺乏動力，導致很難形成全面的數據拉通與共享，最終導致智慧城市建設的基礎難以夯實。

2. 大數據質量欠佳，影響可用性

　　由于歷史建設時，缺乏數據層面的頂層設計與統籌規劃，導致城市各行業各條塊數據的可用性也存在一定問題，表現為數據質量欠佳，在數據融合與關聯后，直接影響的就是數據的可用性。

　　于此同時，新型智慧城市建設背景下，對數據的要求較通常而言更高，許多場景都需要對數據進行實時更新，甚至實現從數據產生到采集入庫全流程的數據臺賬。但是許多政府部門的數據采集頻率偏低，數據治理缺乏。以水電煤汽油數據為例，大部分管理部門均在1個月才更新1次數據，這會導致數據的有效性存在偏差。

3. 大數據管理與應用缺乏體系規范

　　智慧城市在每天的運行中，不斷在處理與分析數據，也不斷地產生分門別類的數據。對于數據的管理與應用均需要成體系的去看待，需要從頂層設計的高度，全面盤活資源，建立大數據管理與應用的體系與規范，才能避免當前普遍存在的數據無人采集、無人更新維護、無人使用的現象，不讓數據“躺在檔案庫中睡覺”。

四、大數據在智慧城市建設應用案例解析

　　安全有序是城市運行的基本要求，也是新型智慧城市建設與治理的核心目標之一，大數據在智慧城市中的公共安全領域無疑也具有極廣闊的應用空間，通常體現為智慧警務的建設，以下以某市智慧警務建設的案例進行解析。

1.  總體規劃設計

　　該市的智慧警務是以云計算、IoT、人工智能、視頻聯網、數據分析挖掘等為技術支撐，以公安信息化為核心，通過泛在連接、深刻洞察、智能賦能的方式，促進公安機關信息化建設與應用的集約化、協同化運作，以實現警務信息“強度整合、高度共享、深度應用”為目標的警務發展新理念和新模式。

　　基于上述規劃，該市的智慧警務建設以“三張網、一中心、四應用”的內容進行。

　　“三張網”即智慧警務各系統的運行網絡主要承載在公安信息專網、公安視頻專網和互聯網上。公安信息專網是各類警務信息的匯聚處理域，公安視頻專網是公安視音頻信息的采集處理域，互聯網是城市安全信息的采集和服務域，三張網共同承載該市智慧警務的構建。

　　“一中心”即建設城市智慧警務數據中心。該數據中心是全市公共安全信息的存儲、分析、處理和服務的核心，對內打通各警種的業務數據，實現信息共享，消除信息孤島，并向各業務警種提供數據服務，對外向政府各委辦局及市民在信息安全的基礎上提供公安信息的數據服務。

　　“四應用”的建設內容包括以下幾大方面：

　　一是建設智慧分析。利用大數據挖掘、分析、預測算法和模型，創新情報分析思路、拓展情報分析手段、搭建大數據分析預測工具，對信息進行充分挖掘與分析，提供多個維度進行信息關聯的功能，實現數據的智慧碰撞、比對，實現情報智慧預測、結果自動推送。

　　二是建設智慧防控。運用物聯網技術，構建多樣化的智能感知網絡，針對重點區域、重要出入口，通過人臉識別、車臉識別、視頻監控、移動卡口等前端設備的建設，實現立體智能的信息采集，采用大數據的流計算、實時計算等技術，對感知和采集的海量信息進行安全態勢感知、評估與預測，并結合PGIS，提供直觀的安全態勢監控能力，及時發現安全熱點區域，從宏觀上掌控總體安全態勢。

　　三是建設智慧視頻。建設基于以視頻為核心的多源感知數據采集、匯聚的視頻大數據平臺，并聯動公安網上其他系統的數據，支撐各警種對高危人員、車輛進行深度數據挖據，進一步放大和倍增數據價值，讓視頻大數據為全警服務。

　　四是建設智慧服務。利用微信、微博、微視、短信等平臺向群眾公開警務信息、政策法規、辦事程，開展公安便民服務平臺建設。

2. 總體架構

為滿足新形勢下該市智慧警務信息化建設的需要，建設一個可擴展、可伸縮、可協同、可維護的完整信息化體系架構，從公共安全全局戰略出發，以“三張網一中心四應用”為基礎，構建由信息采集層、數據層、服務層和應用層四個層級組成的總體架構。信息采集層依托“三張網”，匯聚社會各個層面的感知數據并傳輸至數據中心。

　　數據層為數據中心的數據處理、存儲層，對感知層數據進行集中整合分析并存儲在相對應的數據資源庫中。

　　服務層對資源層的數據進行篩選歸類碰撞，用于頂層服務的數據源。

　　智慧應用層基于數據源對外提供警務四大應用。

3. 設計思路與預期成效

　　該市的智慧警務建設，立足全市進行頂層設計，圍繞“警務大數據”構思，依托各類新技術，以實戰為導向，以服務為抓手，以應用為核心，以安全為前提，以標準采集、規范整合、安全共享、合成應用為關鍵，以改革創新為動力，通過“應用主導建設、建設反推應用”，大力促進信息化與基礎工作的有機融合，全力推進“智慧警務”戰略實施，切實提高公安機關核心戰斗力與民生服務能力。

五、大數據在智慧城市建設中的應用前景與趨勢

　　經過多年的不斷發展，可以斷言，城市各行各業已經基本完成大數據基礎體系的建立，以及行業大數據的整合與治理。在接下來的智慧城市建設中，大數據建設與應用的重點，已經逐步從建立標準、夯實基礎、建設算力等基礎建設內容向跨行業拉通、大數據應用轉變。如何打破行業壁壘，整合更多的城市數據資源，如何在大數據的層面更高效、更精準的響應各類業務應用需求，逐步形成”用數據說話、用數據決策、用數據管理、用數據創新”的智慧城市建設新模式，是未來智慧城市建設的關鍵。

　　時至今日，大數據早已在各類智慧城市應用場景中不斷落地，并產生了不少成效與典型案例，大數據理念和大數據方法論也逐步成為人們的標準化思維之一。隨著數據采集、數據治理、結構化解析等技術不斷發展、可適配的場景越來越多，可以預見，大數據作為一種新時代的信息基礎設施，必定會在智慧城市建設中形成更全面的覆蓋。