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　　【中国安防展览网 智慧城市】信息通信技术的进步，让城市迈向“万物感知、万物互联、万物智能”。目前，智慧城市建设已进入快速发展阶段。到2016年年底，智慧城市市场规模已达400亿美元。到2017年，至少20个国家将制定智慧城市政策，确定投资优先级、技术和业务指引。
 

　　14日，智慧城市峰会开幕。峰会上，中国生态城市研究院智慧城市中心主任陈鸿发表了以“空间大数据与智慧生态城市规划 ”为题的精彩演讲。以下为演讲实录(未经本人核实)：
 

　　大家下午好，我一方面作为论坛的协办方，另外我又作为个来讲的，我在想我可能首先要开一个题，开题以便于下面的题目做一个引申，抛砖引玉，讲得不当的地方请大家多多批评。
 

　　总的题目叫做智慧城市峰会，我这个题目大家也可以看到原来主办方叫做空间大数据与智慧城市，后来我想想，把它变为时空大数据，第二我们关注智慧生态城市规划。为什么这么改呢，个原因是因为空间大数据可能在当前这个时代，用时空大数据的这个概念讲好，我们是固态的，后面我们会发现随着时间维度加重以后，一些数据流动了，变得动态了，我们把大数据的特点把握住。第二个是智慧城台，我们讲智慧城市比较多，我理解智慧城市更多是一种技术，或者说是一种公知上的整合，智慧城市更多应该加入一些价值的判断特别是城市规划。我们规划的目标或者我们城市里面应该是一个生态梦的实现。这个梦不但是城市梦，还是每个人的梦，青山绿水多么重要。城市规划，为什么讲这个话题，我是学城市规划的博士，我们生态城市研究院以咨询、决策包括规划设计为的研究机构，是依托于住建部，我想规划这个讲的比较实一点，因为空对空讲智慧城市太大了这个题目，还有一个大家知道*特别关注这个规划，特别雄安的时候他说过一句话，一定把雄安新区每一寸土地规划好了再建设。我们规划的时候重视一些技术以及理念的落实，盲目开工，这对于后面一些建设肯定产生影响，尤其是对生态环境的破坏。
 

　　副标题为什么用时代智慧时代的“道术器”时代是IT时代，就是信息技术。现在DT时代带来的是数字时代，可能把信息技术的这个层次转化为数据，所以这个时代的话我们应该考虑智慧城市道术器的问题，我的副标题是我演讲三个层次的内容。把这个道想透彻，就是智慧城市怎么样理解，后面智慧城市是一种方法应，大数据应用好以后达到一个道的目标，智慧生态的目标。
 

　　器，器主要是讲时代背景转化问题的问题，也就是这个数据的特点，原来的数据是内部为主的，封闭的，现在我们以人为本，以用户为本的数据，去中心化，还有海量的整合，还有注重这个数字服务性，更重要的是它的迭代，数据不断更新以及滚动，这种数据可能会考虑未来的技术以及我们方法的变革。
 

　　道，《道德经》里面讲到，一个手中的问题，就是我们知道道德经的核心理念是中庸之道。所谓智慧生态，智慧可能偏向于人工的或者是偏向物质以及技术层面，生态我们更重要的是自然的，自然规律的东西。人工和自然的有一种很好的平衡的话，就是很好的一个道的实现。这个中间的红色线，为什么画这个红线是两者的边境。我们要用流动数据判断未来智慧城市的边界，这样我们城市才生生不息，符合生态发展规划，条就是尊重城市发展自然规律。所谓规律，其实就是道。
 

　　术，城市规划的人都知道，特别感兴趣的就是数据。很多数据都是统计局或者各个部门拿着过期的文本或者过期的数据。新的规划，叫做智慧生态成本规划，从因果关系论物质决定论转化为空间相关论城市流体论和短期可操作性运营与管理的。首先讲的空间相关，以前考虑因果关系是推导，后来发现这个空间是关联的，比如说极速平衡是流动数据的关系问题，而不是原来是什么样的，后面应该是一个什么样的，那样一个因果推导的。短期可操作性运营与管理，你只是说把这个规划一张蓝图布局好了，你不考虑他蓝图动态的变化，拉那样你这个规划也是纸上画画，以后规划图师可以看到动态，今年是什么样子，明年是什么样子，这是一个动态演变的过程，这需要一些数据的预测。
 

　　为什么要偏爱大数据，是现在的机遇期到了。很多规划师都是数据库，测绘部门统计资料，现在我们对于数据是特别饥渴，确实尤其是现在数据多元化以后，我们往往跟阿里或者跟百度关系比较好，主要是因为他们数据确实可以提供一些研究支撑。
 

　　数据和新型数据的区别，数据来源方面原来只是测绘统计局的数据，现在新兴数据可以从互联网的挖掘以及抓取，还有智慧设施的提炼和抽取，还有企业本身的数据，这些数据都可以作为规划的依据。样本来源，以前是抽样的，现在全样本式的数据。以前是上某一些部门要或者上门人口统计，但是现在的话如果用重庆的数据的话，现在能够把某一个区域里面随便划一个包，马上知道这个地方有多少人，这就是全样本，人物也是画像的一些特征。还有时效性的问题，比如说我们做了2017-2020年的规划，我们拿的规划只能拿到2013或者2014年的数据，这是有滞后性的。数据更新长短的问题。
 

　　这个精度不用讲了。看昨天那个展览精度非常高，微米级多可以达到，我们规划来讲并没有这么高，但是从现在来看精度肯定满足要求，在某一个区域就可以达到准确和精细的要求。特征，原来的是传统静态的数据，现在是动态、社会化的数据，这个社会的数据可能更多从社会、企业或者是人的本身发生了这个数据，更重要的还是动态的。所以这个数据的特点，对我们规划来讲确实很有用。现在为什么说使用大数据是我们的利器，我可以从生态城市定义三个维度看一看。智慧生态城市，可以从三个用户的角度，一个是城市管理者，要使城市不得病、少得病、快治病、保持健康和谐发展要保障城市健康和谐发展。从企业的角度，利用智慧城市技术手段提升企业自身运营效率，降低运营的成本，提升竞争力。考虑节能减排生态型的。智慧城市是一个广阔的概念，对于某一种区域或者某一个城市，偏向某一种用户的体验，就从这个角度挖掘。从老百姓的角度很简单，感受智慧城市带来的利民惠民、便民的效果。
 

　　我们发现所有做的智慧生态型的规划，应该是利用时空大数据做的规划。但是目前的情况，智慧城市只是关注政务产业交通社区等等方面的基础设施建设，但是忽视了空间分析，规划在智慧城市发展过程中的技术以及作用。*所说为什么规划好每一寸土地，规划之前可能要用好的方案，也就是我们这个方案是智慧，科学，这个前提非常重要。我觉得为什么做个报告的原因，规划是这个。因为前面讲了都是术道器三个层次的解，接下来我想用一些在城市规划中的案例进行讲解。
 

　　首先讲环境层面，可以看到这有三张图，张图是气温的数据，用空间差值模拟以后发现绿色的是温度稍微偏冷的，因为是绿化比较多一点，黄色建筑比较高一点，蓝色可能是一条河流。还有风速的数据，外围风速比较大，像红色区域风速一低这些环境肯定受一些影响，尤其是居住区。考虑空间布局就考虑开展通风廊道的问题要把它打通，可以回馈到这个模拟差值，通过不断模拟和反馈，就可以知道什么样的城市用地布局是能够很好的调解气温和风速的小环境气候的改善，这里面可以节约资源。
 

　　自然环境友好型。主要关注大气污染、水质量、噪声等检测数据。首先要诊断，我们的规划应该是一个郎中吧，以前规划师是老郎中把脉靠经验判断，现在规划师是中西医结合的。西医可能会有抽血，有人身体特征一些预值超出了某些范围，细胞或者血液等等。这些对于诊断一个人的疾病更加。中西结合是好的，我们的规划如果有这些数据的话，我们就可以很快诊断出来这个城市病到底在哪儿，我们老说城市病，到底这个病根在哪儿我们就可以研究。张图显示是不同风向下空气污染物浓度与风速相关分析，北风的时候就发现PM2.5，PM10这个浓度是什么样子，从第三个可以看到东风的时候我们发现PM2.5也是非常高的。也许在这个城市上风向有一个污染源，可以考虑在东北方向有一些控制。可能并不是主导风影响，而是次芳香油一些产业布局不合理导致的。污染浓度以及风频的分析，风的频率低很多PM2.5就很低，北京是风刮过来上不了，这个沉积物凝聚在一个环境里面。这个风频来看，可以判断某些方向可能它的频率如果是比较高的话，我们可以看到在西北风的风频，可以看到这个污染浓度是低的，相关性很强。
 

　　自然环境，友好推动了人居环境的改善。通过把脉以后开始诊断，怎么样诊断，开使用我们规划老本行的东西。以前这个城市游线路图，但是我们不知道，2014以及2013年他们历史演变什么样子，我们就没有办法知道这个地方开发是什么动态变化，我们可以看到是三个不同的年份，张图可以看到绿色区域比较均匀，第二张图就可以发现东南角这个位置黄色偏多了，说明这个地方开发建设很高了。再往后这是一个综合图，可能这个里面更复杂了，还有水位以及环境的影响。我们通过水域以及高层的分析，以及污染源等等，把这些叠加以后就可以提炼出未来我们这个生态格局应该是什么样的布局，可以看到这个红色是一个城市核心区，核心区有绿色的四个功能片区，分别是三个黄色的轴线，应该把这个轴线留出来，把这个功能布局以后，就会把这个城市的环境影响的问题避免掉，如果不控制好以后，未来可能就失控了。打个比方，比如说我们知道这个腿的关节有问题，就要在他关节出问题的地方采取一些措施，比如捉有一些地方不能老是承重太多，这是一些策略吧。
 

　　第二类的是交通类的，主要讲的把这个使用大数据构建一个交通碳派忙的模型，为什么这么说，我们现在讲绿色交通，我在我们近比较火的除了共享经济以及智能驾驶，这个里面如果是把一些模型建好以后，我觉得能够减少很多很多很多的碳排放。因为我们知道，人了出行其实就是A点到B点，A点到B点有一个努路径，这个路径就是空间可发性这是比较固定的。这个固定的话，可能我们规划好了，但是如果我们把这个出行模式进行一些分解以后我们就会看后面一张图，研究不同出行的方式，轨道，公共汽车的，小汽车的，人的模式，他们碳排放的参数用在交通模拟里面，其实可以通过路网的优化可以达到碳排放平均值比较低的。这是公共交通方面的应用。
 

　　交通数据动态深入学习的问题，红色点就是交通拥堵点，做动态分析可以把红绿灯的数据分析以及测试数据进行联络以后，我们会发现这个局限是下的，在用度的时候可以把这个红绿灯的长短，未来达到一个很优化的预值的时候，就可以降低这个拥堵度。我们用商业选址的布局来说，五千多个美食餐厅大概都是一样，未来我们可以选择某一个时段，比如说不上是在周末的时候。这是就餐环境以及位置的地图以及价格的地图，这些地图就有利于我们做商业的布局以及业态的选择，我们知道哪些地方应该适合你安排商业餐厅的品位和特点。地理设施，我们进行这个数据清洗以后发现这个特征，设备多元化。可以看看这个区位的关系，多维度在中环以内越来越多，越到外环月不行了。这是讲的宏观层次，有信息流，交融流，金融流。有的信息流之后可以把这个城市影响力盘但出来，就可以看出这个能级，这个规划里面在某个地位可以判断出来，这个数据有了以后，特别这个数据更多了以后，这是空间方面的一些应用。时空大数据的崛起应该推动智慧生态城市从思想到方法的变革，这思想跟方法变革应该是人工智能，以前以形定流，现在以流定型。以前形是形态，后来发现以流定型更，把人的信息流流动来定位我们未来这个形式应该是什么样的，把这个道路层面东西提出来，规划价值判断提出来，这是一定要打造指挥生态的决策，而不仅仅把技术解决了。
 

　　既然是一个分享交流，国家为什么要重视这个大数据的？要建立国家大数据中心，我们生态链也做了一些探索，我们是一个菱形规划设计半途，C是咨询，F是投融资，E是总承包，I是互联网+。智慧水雾管理，主要是云平台，是未来很大的发展。
 

　　原标题 陈鸿：大数据为智慧城市建设提供研究支撑