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高文:传感网是智能城市的基础 大数据形成决策依据

2015-06-06 01:51
人在旅途20
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  2015年6月3-5日,作为云计算领域最具影响力的盛会—— 第七届中国云计算大会在国家会议中心盛大开幕。大会以“促进云计算创新发展,培育信息产业新业态”为主题,承续前六届的成功经验,超过100位国内外云计算领域核心专家精彩演讲,聚焦生态系统现状和发展趋势,交流实践经验,进一步推动技术创新应用。

中国工程院院士 高文

  中国电子学会云计算专家委员会副主任委员,中国大数据专家委员会副主任委员,国家自然基金委副主任、中国工程院院士高文在题为《城市多媒体大数据高效存储与处理技术》的演讲中表示:最新的图灵奖获奖人是Dr. Michael Stonebraker,数据库领域非常著名的专家之一,这也证明了大数据技术对产业而言非常重要。智能城市作为大数据实践很有代表性。首先,智能城市是一个复杂信息生态系统;其次,智能城市的基础,是城市大数据传感网络和大数据中心;第三,智能城市成功的前提,是政府决策的主要依据来自大数据中心。比如,李未院士的“北京天通苑轨道交通研究”,通过优化公交调度、热点区域直达、优化作息安排、绕行其他道路等短期方案来解决拥堵,中长期是要“针对个人,可根据其出发时间和目的地,实时规划公交路线,动态预测其到达目的地时间”。除此以外,还有广州外地车限行对策。这些都说明大数据已经成为“智能城市”发展的助推剂。城市信息基础设施和智能应用的桥梁是数据传感网络,其中,监控视频感知网,交通客流(一卡通)感知网络,套牌与换牌车(交通卡口)感知网络,道路交通状况感知网络,城市流行病感知网络,城市污染源感知网络等都是重要的数据来源。从技术上来看,就是要过“三关”:存储,AVS2监控视频编码压缩标准、IEEE 1857.4;表达,MPEG CDVS、MPEG CDVA、IEEE1857.6;计算,数据关联、机器学习、决策支持系统。最后,通过决策形成流程。

  以下为演讲实录:

  大会已经进行三天,大家前面已经接触了很多和智慧城市有关的演讲,我的演讲主要集中在多媒体大数据,在智慧城市里有什么瓶颈,需要做什么技术上的储备和处理。云计算、大数据,非常热。计算机领域的图灵奖相当于计算机领域的诺贝尔奖,今年的图灵奖准备授给这位先生,Michael stonebraker,他是数据库领域最辛勤的耕耘者之一,很多数据库原型基本上都是在他的推动下成功的。所以把这个奖颁给他,是从一个角度证明现在大数据非常重要,大数据中的核心技术非常重要。

  我今天主要讲围绕城市的多媒体大数据讲四个方面的问题,一个是核心要义。其下有三个支撑,城市大数据的传感网络,数据中心,决策中心。因为后者已经脱离了技术范畴,不在展开,作为结束语。

  智慧城市核心要义

  首先,跟大家分享一下关于智慧城市的核心要义。很多专家经常把智慧城市理解为城市信息化,更多的领导也是把智慧城市理解为怎么样让他领导的城市完全信息化,装上计算机,装上很多传感器就可以了。实际上,智慧城市它并不是一个简单的城市的信息化,它的含义要大于这个。这里面是一个生态系统,一个复杂的信息生态系统。这个生态系统包括三个环节,第一个环节就像人的视听、触觉等等感知,首先它能感知这些大数据,城市信息的感知,是感知网络。第二个核心的生态部分,就是要有一个数据中心,有一个计算能力超强的数据中心,能把感知到的数据对它进行处理。第三个要义是往往被忽略的,就是要有一个决策中心。当然现在的决策往往是在前,这也是我专门讲智慧城市要远远大于城市的信息化的原因。以前的城市的信息化大多数是领导先定下来一个决策,先说要做一个什么,要有一个什么宏观规划,然后去做,所有的系统是按照前期响应的目标向那里逼近,这个思路是错的。决策应该在后来,就像人一样,当然人可以自上而下的决策,但是人更多的决策是反过来的,他对周围环境有一个感知,然后经过大脑的处理,最后决定我这件事情怎么做,这是一个比较正常的环节。所以我们现在的智慧城市或者智能城市,应该按照和人比较类似的思路去对它进行管理和控制,这三个部分,特别是第三部分对于今后城市的管理是一个很有挑战的事情。

  这样一个智慧城市要想把它做好,有很多案例可以说明。我就简单举两个例子。一个是我们北京天通苑的例子,天通苑是1999年建设的大型社区,8平方公里,现在住了90多万人,这些人在这个集中的区域里住,很显然会遇到一个问题就是交通问题,这些人早上上班,晚上要回到住的地方。很容易想象,容易出现拥堵,事实上确实容易出现拥堵,天通苑的人上班,交通是一个最大的问题,到底是哪里堵。原来的分析可能说天通苑,因为它是在东北角,住在那里的人很多可能是到CBD区域上班,估计那条线是比较堵的,所以专门有一条线是往CBD通的。但现在的大数据告诉我们,天通苑最主要的交通拥堵不是在那里,发生在哪里呢?现在天通苑最大两个目的地,第一个是上地,第二个是中关村。最多的是去上地上班,恰恰在天通苑设计的时候是没有直通车的,所以就要换乘。现在如果想从天通苑到中关村,有一条5号线,另外有一条是13号线。你要去上地,尽管从天通苑数起来没有几站,但是中间必须要换车,换车就是非常糟糕的一个体验。所以很多人宁可选坐公交车不坐地铁,因为换乘是非常糟糕的体验。主要的交通压力就到地面了,所以从天通苑到上地到中关村交通是非常拥堵的,开始设计的时候完全没有想到。

  看到这个数据我们也给北京市有关部门建议,说可以修一条直通车,从天通苑第一站在上地,第二站在中关村,这可以把20%的压力一下缓解掉了,因为现在的交通设计没有安排快车,刚才说的是快车,第一站就是上地,第二站是中关村,没有办法开快车。能不能再修轨道?还得重新规划,规划好了就要很久的事情。这就是智慧城市里应对这样的问题是很大的难题。如果参加过6月3号讲座的,大家可能听到李未教授做了一些研究,他们给出了很多解决方案,既然能修一条解决方案,他们给出了包括公交车怎么调度,具体的短期还可以给出一些基于大数据和数据挖掘的办法,可以在各种各样的优化安排上做一些安排,具体使用的工具可以使用数学的工具,包括静态的规划、动态规划,把数据输入进去挖掘这样的工作。

  总而言之,根本上没有办法解决,但是作为工程技术可以找到解决方案。最根本的起来回到刚才的,有了这个数据,后面的决策流程和决策程序非常关键,如果北京市政府看到这个问题,想法解决还是要从根本上下工夫。

  第二个案例就是广州限牌、限购的例子。2012年广州就想解决拥堵问题,这个问题在哪里,核心最主要的拥堵产生根源是什么。因为很多人说,在广州很多人开的不是广州本地牌的车,是因为这个原因造成了广州交通拥堵,所以有人提出一个建议,咱们来一个限制令,非广州车牌的车,交通拥堵时间不准进广州。大家知道外地车进北京要办一个通行证,没有的话就不能在这长期呆,可以在这用几天。广州有段时间也想实行这个政策,如果实行了结果会怎么样,他们就做了一点分析:到底是有多少外地的车在广州这个地方经常出入。通过大数据的分析,就把整个数据都监控起来,调进来以后进行分析,分析以后发现,外地车在广州可分成四类,一类是本地化使用,比如说深圳的车牌在广州使用;第二是候鸟型;第三是偶发过境;第四是常发过境,有的车很有规律,每天都从这里过。分成这四类就比较有意思了,在这四类里,后来突然发现,真正对于它本地早晚交通造成拥堵的,实际上是第一类。大家可以看到,外地车的本地化使用数量约4.7万辆/月,只占所有外地车(约357万辆/月)的1.31%,非主流,可忽略。实际上即使把这些外地车限制住了,高峰时间只能解决1.31%的拥堵,这个政策你采用和不采用是没有什么大的区别。98%是没有变化的,只有1.3%是有变化的,但是这个政策一实行以后就会造骂,”我们帮你作贡献你们还给我们歧视“,最后决定不采用这个政策。这就是大数据帮助决策的很多事。

  所以智慧城市的城市,或者智能城市发展,大数据是很有用的东西,关键你怎么用它,这是第一个问题。

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