智慧城市网

 

　　城市的效率，在于有限资源规模覆盖无尽需求。仓禀实而恃无恐，城无粮而矛盾升。资源总量制约于客观现实，既然无法总量上额外寻求，便唯有存量中实现质量飞跃。城市之智慧，应该是一种“杂物收纳”时空技艺，对时空资源物尽其用，张弛有序。
 

　　智慧城市，以科技赋能为工具，目标于极尽时空资源价值。新加坡，花中狮城，城市农场，便是一个典型的案例。
 

　　【城市农场·时空尽其用】
 

　　新加坡，亚太花园城市，4个深圳土地面积，现代气息浓郁于建筑与人文、科技和生态，以一种组合尚显怪异、却又眼眸舒适的方式交融一起。
 

　　2020年以来，屋顶农场得以推广，16个多层停车场屋顶改造成各类种植“田场”。多层机架与流动营养液，便捷消费者中转交通消费的同时，也实现了农作物新鲜感的保持和传统物流成本的降低。而在另一些屋顶农场中，机械可调升蔬果机架至9米空中，从而更大程度接受阳光的亲近和洗礼。
 

　　类似的直立式农场、室内封闭农场、鸡蛋农场等，在温度、光照等多维科学量化下，不仅在有限的国土中争取了更多空间的利用，更在于总结出了“元素转化”的时间周期及比例，衍生出一道时空的方程公式，能够对未来的发展规划提供客观的参考依据。
 

　　按照狮城加府的规划，2030年新加坡的农业食品自给率将达到30%，而实现目标的手段便在于悟透了资源并非止步于平面广袤无垠，更可探索入立体广宏空间。既然先天国运便不具面积优势，那就创造条件让生命蔓藤攀爬更高，接纳更多阳光温暖的普照。
 

　　农作物一定程度自给自足，其存在也改善了城市的空气、景观设施，从生态和谐角度为城市之“现代”进行重新诠释。综合体顶楼可做蔬果养殖，鱼类副产品则需考虑占地面积和环保问题置于偏郊地区，公园考虑景观则宜种植更流光溢彩的植物种类。
 

　　不同的基础设施，不同的地理位置，不同的时空需求，不同的人文流量，构成了城市农场不同的层次规划，城市农场之前，人、植物、混凝土各安其位，终归有那一条细细的边线划界，而蔬果植于市却让农业与建筑、建筑与人、人与自然融于一体、良性闭环、互不分割。
 

　　作为全境只有1%农耕面积、2021年人均GDP 5.8万美元、90%生存食粮物资依赖进口的国度，30%自给自足提供了狮城在新冠疫情反复、地缘政治跌宕、经济驱动换挡中一丝保障，也为这一“弹丸小国”补足了生存策略、政治考量、商业格局的“水桶短板”。
 

　　【科学量化·科技赋能】
 

　　1990年，古巴也曾试行所谓城市农场策略，但其只不过是农户居民在自家地田中坑坑挖挖，并非对时空资源的重组拓展。而狮城加府的城市农场，科技赋能作为实现的手段，科学量化提供考量的依据，以“实验主义”而对农场养殖进行跟踪记录，通过终端传感器对各类影响生长的因素进行模型量化。
 

　　认知即生产力，一切非我所有，一切为我所用。数据不仅仅是应用系统中0和1组合代码，其也存在于光照、温度、湿度、时间等细节之中，更显露在步数、体力、交通等人类行为之中。通过终端传感器的捕捉，各类数据可集成到整体农场量化模型公式中，从而计算得出各种元素对最终成果的贡献权重。
 

　　通过大量的试错，在各类数据中挖掘交叉的辩证关系，从而不断迭代养殖方案而取得更佳效果。依靠数据量化方程，在人口总量、时空资源和政策规则中找寻平衡点，让资源在数据指引中准确匹配，这种方法论在日本东京、韩国首尔等先天资源极为有限、农业养殖效能发达的国家城市中得到充分的论证和发展。
 

　　以城市农场作为线索的一端，按图索骥探寻“智慧城市”的要义，其关键过程动作便在于数据的记录、分析、建模，从而探寻事物本质之后，再通过科技手段实现既定的目的。如同四川省建筑设计研究院有限公司的“智慧城市”团队，在新冠疫情的城市分布及防范中充分运用了数据和数学的力量，形成了对城市防疫更深层次的认知。
 

　　今日的智慧城市，常常将“智慧”等同于“科技感”，将“科技感”同等于“大屏展示”，多少偏颇于“术”，而忽略了“道”。其中缘由之一，可能便是收集繁杂的数据、支持底层的数据、解析多源的数据、归整待用的数据，其成本投入和收益回报不成正比，因而无法引起商业群体的共鸣。
 

　　但随着业界对于“元宇宙”等平行数字孪生概念的深入讨论，“系统之用基于数据”也愈加成为业界的共识，其表象便是各大头部集团愈加强调生态联合，尤其是与专注针尖领域、强调数据能力的生态伙伴合作。过往的数据欠缺导致了现有系统中看不中用，但如同硬币两面，数据也将成为未来智慧系统可用的解决之道。
 

　　【大象云·结语】
 

　　生产线“零库存”供应链管理，交通主干道“潮汐通道”早晚峰腾移等等，都是基于数据而对时空资源相互匹配的*佳案例，而未来的“智慧城市”很可能便是在生活和生产的方方面面实现各类资源的时空搭配。
 

　　城市农场，或许可作为“智慧城市”缩影，定义了认知、数据、科技等角色本分。“智慧”便是盘活时空，物尽其用，看似简单，却如同高空走钢索，在不同线脉之间穿插环绕。系统间复杂切换，需要统一的节奏踩点，而这便是各类数据所构成的认知地图重要性。
 

　　思路至此，不禁继续深思，如若“数据驱动，智慧城市”角度不错，那么其源动力是什么呢？包含哪些因素呢？表象哪类信号呢？