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智慧城市建设需要重点关注公平、实用和效能

放大字体  缩小字体 发布日期:2020-06-19  浏览次数:0
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  像如今的许多美国城市一样,匹兹堡发现自己正遭受交通和道路拥堵的显着增长之苦。到2017年,司机每年要花81个小时上下班。为了缓解该问题,该市与卡内基梅隆大学合作,构建了一种基于人工智能的交通信号系统,而不是依赖于预先编程的信号周期性变换。

  效果很快就显现出来。对于最初的50个交叉路口项目,该系统将行驶时间减少了25%,制动时间减少了30%,空转时间减少了40%以上。 AI软件会检测流量并创建一个预测模型,该模型可以实时生成信号时序计划。

  在驾驶员感到高兴的同时,行人让项目团队知道他们觉得自己被遗忘了。因此,研究人员通过调整系统来最大程度地减少行人在阳光下的等待时间。同时,卡内基·梅隆大学的研究人员和学生着手进行一个辅助项目,以开发一款手机应用程序,与需要更多时间过马路的残疾人士进行灯光交流。

  匹兹堡的项目不仅仅是一项智慧城市计划。同时也是智慧城市运动如何演变的一个例子。它以创新的方式使用最新技术解决了一个普通问题。它涉及多个参与者,包括一家初创公司-Rapid Flow Technologies,这是从卡内基·梅隆(Carnegie Mellon)分离出来的,并且旨在扩大规模。最终,整个匹兹堡有600多个交叉路口可以使用了该技术。

  最后,该解决方案旨在实现公平,并影响整个社区,包括那些没有汽车但仍在使用街道的人。

  B Squared Civic Solutions的创始人兼负责人,密苏里州堪萨斯城前首席创新官鲍勃·贝内特(Bob Bennett)表示:“智慧城市项目正变得不再像幻想一样,更少了科幻类型,越来越实用。”

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  匹兹堡与卡内基梅隆大学的合作使交通路口不仅更智能,而且对汽车和行人也更加公平。 Credit: David Kidd/Government Technology

  从人开始

  美国和全球城市的快速城市化以及过去20年中技术的发展为技术人员和政策制定者提供了独特的机会,可以尝试使用硬件和软件解决城市生活中的问题,如交通拥堵、环境污染及犯罪活动等。

  像西班牙的桑坦德和里约热内卢这样的城市成为了传感器、摄像机和其他与网络、服务器和仪表盘链接的设备提供了表现的舞台,这些设备将收集、测量和分析大量数据。目的是找到解决城市问题并提供快速答案的新方法。

  如今,我们面临的问题在于技术开始主导智慧城市建设与运营。当初的想法是,城市管理当局需要物联网形式的工具来解决城市问题,因为这些问题太过于复杂了,人类无法及时跟踪和做出决策。尽管一波营销热潮和涉及几乎每种可用技术的大量试点项目,但很少有城市真正变得智能和互联。

  麦肯锡全球研究院(McKinsey Global Institute)在2018年发布了一份报告《智慧城市:数字化解决方案,创造更宜居的未来》,该报告解释了智慧城市存在的问题:“经过十多年的反复试验,城市管理当局意识到智慧城市战略始于人,而不是技术。

  “智能”不仅是在传统基础设施中安装数字界面或简化城市运营。这是关于有目的地使用技术和数据来做出更好的决策并提供更好的生活质量。”

  这并不是说技术在使城市变得更智能方面处于倒退的地位。但是人类平等变得越来越重要。Forrester Research的首席分析师Michele Pelino表示:“要说出哪种智慧城市应用将在评估过程中产生最广泛的影响,平等是一项基本要求。” “城市想要给他们带来最大价值的项目。”

  从更基本的角度来看,城市已经接受了这样一个事实,即智慧城市项目通常是在筒仓内开始的,而情况将一直如此。贝内特说:“由于资金问题,孤岛问题一直存在。”

  而现在发生的变化是,尽管一个带有灯杆上的传感器的项目可能在一个城市机构内启动,但该解决方案却跨越好几个部门。 Bennett解释说:“人们对将对整个企业产生什么样的影响有了更好的认识,而不是成为一个带来好处的项目。”

  换句话说,智慧城市项目的商业模式正在改善。由于技术可以测量是否应打开洒水装置,因此他们没有将水传感器贴在城市公园的地面上,而是将重点放在使用可改善城市水处理系统运行方式,使整个社区受益的传感器上。

  城市也开始认识到其基础设施可以成为平台。例如,路灯不再执行单一的智能任务,而是执行多项智能任务。佩利诺说,虽然较先进的城市会提前注意到这一机会,但大多数城市都会意识到以后建立平台的重要性。

  她说:“通常,在城市中有许多这些独立元素出现并且确实需要简化复杂性之后,才会发生这种情况。” “捕获的洞察力可以在城市机构中共享时变得非常有价值,从而可以共享信息和情报。”

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  圣地亚哥各地安装的智能路灯引起居民对某些街区过分集中的担忧。 Credit: City of San Diego

  智慧始于边缘

  在2019年,Center for Digital Government进行了年度数字城市调查,发现了几种智能城市技术趋势。自2018年调查以来,城市增加了在关键领域使用的技术数量,并有望继续扩大规模。

  第一代智慧城市项目的重点是弄清楚如何将传感器放置在社区中,将它们联网在一起并将收集的数据反馈回数据中心,在此可以对信息进行分析并提取情报。但是现在,城市已经意识到,在现场处理和分析数据具有更大的价值。边缘计算将计算能力推向了大街小巷。

  “要了解单个元素中发生的价值,无论是沿着街道行驶的公交车还是智能灯杆上的传感器,都必须在资产所在的位置进行信息处理,因为这是需要做出决定的地方”,佩利诺说。

  芝加哥长期以来一直是智慧城市技术实际应用的试验场。多年以来,科学家、大学和政府之间的联合研究项目“Array of Things (AoT)”一直在探索方法,以城市的街道为基础,改善物联网和人工智能如何帮助城市连接和解决问题。

  在早期,AoT专注于如何使传感器在野外,各种天气条件下都能更好地工作,以及如何确定满足城市需求的最佳应用。AoT创始人之一查理·卡特莱特(Charlie Catlett)表示,如今,重点完全放在边缘计算上。他说:“我们的研究是关于使用技术的可能性,同时降低成本并保护公众的隐私。”

  做到这一点的方法是使用摄像头、麦克风和其他可以收集大量数据并在该位置进行分析的设备,构建可以执行各种任务的基于软件的传感器。AoT现在正在开展一个名为SAGE的新项目,该项目将探索将机器学习算法应用于智能传感器数据的技术,并在嵌入式计算机中运行可重新使用的软件程序,并将结果通过网络传输到中央计算机服务器。

  换句话说,传感器就是计算机。卡特莱特说:“我们处于边缘计算的转折点。”想象一下,当暴雨过后,传感器可以自行决定何时打开摄像机来分析交通状况,测试空气中是否有颗粒物或寻找街道积水的证据。他说:“我们现在拥有足够智能的传感器,可以知道应该做什么以及何时应该做,然后根据在该地点收集的信息做出决策。” “我们正在走向自主测量。”

  卡特莱特(Catlett)认为,早期智慧城市项目的部分问题在于,许多项目是由设计专有的公司建造的,从而限制了其灵活性和功能。 他说:“这些实验的硬件领先于软件。” 为了使智慧城市技术取得成功,需要转换过来。

  这就是SAGE项目背后的想法:智能传感器节点支持使用开放源代码创建的机器学习算法,并提供开放架构,以便城市可以在一个平台上构建一系列项目。

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  关于性能、效率和公平

  那么,到2020年,要实现智能互联,城市在寻找什么呢?早期的应用包括自动驾驶汽车、无人驾驶飞机、摄像机(在身体上和在路灯中)和传感器,以测量所有可能的功能。但是今天,这是要对智能技术务实。 Bennett说:“智慧城市的应用一直处于其基础要素之内,这些基础要素始终是面向交通系统、公用事业,包括水和电力。”

  公共安全是另一个活跃的领域,它还为社区带来了连通性。想想公园和市中心的免费Wi-Fi。“我还将包括废物管理;如今,这个问题很多。”佩利诺说。 “城市希望更好地管理其废物垃圾;他们想要连接的垃圾桶,告诉工人哪些垃圾箱需要及时处理。”

  除了回归基础之外,智慧城市项目也越来越注重绩效、效率和(也许最重要的)公平。在过去的几年中,圣地亚哥市已安装了约3000个智能路灯,使其成为北美市区最大的智能平台之一。希望通过跟踪汽车和人员的流动,让这座城市将能够缓解其臭名昭著的交通和停车问题。

  但是,城市官员认为技术的高度有益使用被居民认为是更加危险的事情,特别是在他们发现警察可以使用摄像机镜头之后。圣地亚哥的媒体分析该项目的数据时,发现白人社区中的智能路灯集中度稍高,从而导致技术精英主义;而太多摄像头位于有色人种社区附近,从而导致种族偏见等问题。

  在圣地亚哥学到的教训是,部署智能城市技术并不像看起来那样简单。但是城市正在学习如何变得更加公平。

  智慧城市项目也正在演变为提供成果的解决方案。仅仅拥有可以告知卫生工作人员某些垃圾箱正在溢出并且需要清空的技术是不够的。佩利诺说,它必须显示出结果,例如减少对城市关于街道垃圾的投诉。

  她解释说:“如果能减少打电话给城市清空溢出垃圾桶的市民的电话,那可以衡量该应用的价值。” “这导致了关于工人如何花费时间的更具成本效益的措施;甚至可以减少对小巷中老鼠的求助,因为清洁的街道可以减少老鼠的数量。”

  从海量的传感器、摄像机和麦克风中收集并分析,然后找出解决城市疾病的最佳方法,无论技术多么复杂,都不容易也不便宜。因此,尽管城市已经接受了智能和互联的概念,但在执行过程中却面临种种问题。

  例如,需要有合适的利益相关者来说明智慧城市的需求以及原因。有时,选择是由法规要求强制执行的。但是,更经常的是,合适的领导者要求CIO对如何应用技术进行不同的思考,并告诉工人由于道路或车辆中的传感器而需要不同地方式来完成工作。

  确实,城市工人对于智慧城市的成功至关重要。他们必须发展不同的技能,接受数据可能会要求他们以不同的方式来做他们的工作,或者基于算法来修复某些东西,而不是亲自开车去看是否需要修复。

  技术也可能成为障碍。

  Bennett警告说,在不中断公民赖以生存的服务的情况下向现有平台添加新系统可能会造成破坏。最终,如果智慧城市要发展和成长,就需要在行为、管理和组织方面做出某些改变。

 
 
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