智能 building 之智慧城市

智慧城市其实已经超出了 building 的概念。

其一是量变导致质变，当建筑群超多了以后，建筑体之间的关系超过了建筑体本身的因素。

其二是建筑的多样性带来的维度变化，单一建筑群基本上还是围绕一个固定主题来进行，即使像机场这样的大型建筑群亦是如此。但是上升到城市的维度以后，没有固定的主题了。

其实相对于智慧家居、单体建筑、园区而言，智慧城市反而更容易说清楚。因为太多的人玩过类似《模拟城市》这样的游戏了，其他的游戏也也有各种基地修建类的任务。所有说很多人都有这方面的概念，就是没意识到每一次游戏结束时想到的这个营地应该向旁边挪挪留出空地放一个其他建筑可能会更好这样的想法都是在考虑城市建设。

城市建设早就是一个成熟的学科。很多建筑院校都有城市规划这门课程。而智慧城市则是用 IT 技术手段来改善已有城市中的不足，从这些年我们知道的一些名词就能看出来：智慧交通、智慧旅游、智慧卫生、智慧文教……。从名词上也说明了在城市中的各个方面都可以借助 IT 技术的手段做到更好。用智慧交通举例，如何能更好的引导车辆提高通行速度，避开拥堵路段。这个在 15 年前，还只能通过调频收音机广播的方式引导。如今大家打开导航软件，都可以实时更换路线。

智慧城市面向的是城市管理者，也面向城市里的市民。从管理者来说，基本民生是第一关注要点，尤其是安全。城市管理者考虑安全层面也会覆盖多种因素：交通安全、医疗安全、生产安全。这两年个别地方把地震也列为安全域的重要成分。其实还有一些大家接触相对比较少的：危险品扩散、火宅、水源安全等，一旦发生事故都是重大的事故。但是这些有很多不能从事故的源头来杜绝，类似危险品扩散，本身是个极低频的事件。也不可能因为会有风险而杜绝危险品。智能化只能是在事后能更好的应对，当发生危险品扩散，能第一时间发出通知，要求区域内的人员疏散。第一时间协助判断危险源及应对处理机制。同步下达指令给相关的交通、医疗、消防单位开始进入处理程序。必要时还可以根据估算进行调配，多少人去哪个医院，相应的救助药品药剂库存是否够用。对应的交通疏导同步启动。

对应城市管理者，市民关注是民生的便利。如上学、购物、就医、交通。潮汐车道就是为了让市民出行更加快速推出的解决方案。有效果但是弊端也很明显。现状来看市民们对交通的意见最大，不是对医疗或者上学意见不大。而是觉得那些可变更的空间相对较小。

智慧城市建设里，第一步是信息采集，采集的方式就要尽可能的全覆盖，包括温度、风向、风力、日照时间、空气污染物等传感器、摄像头、声光感应器、红外设备、地感设备、NFC 卡、IC 卡、波信号等等。只有想不到的，没有用不上的。第二步是最费事的一步，就是将采集的信息转义通用数据，成为公共可交换资源。只有成为的公共可交换资源，才能成为大数据分析的可用数据。目前这一步最大的障碍就是各个设备厂商之间不同的数据格式、协议、规范。满大街的摄像头就是例子，间谍片里 CIA 随时能看见大街上某个摄像头的故事也就是个故事而已。第三步是要建立整个城市的数字档案，并将所有信息采集设备标定在数字地图上。这个倒是没有特别的技术难度，就是体力活投入大。第四步是建立数据中心、数据交换中心。进行数据交换。建立大数据平台，进行实时计算，这个投入大，收益大。但是最关键的是要信息落地。信息透明，向大多数人透明这些结果。最后能够加入机器学习，用于预测天气变化带来的呼吸道疾病增加、日照时间影响光伏发电量对电网的冲击、人流情况对公共交通和景点的压力、更优的公交规划适应人流方向、红绿灯时长实时变动提升交通速度。

智慧城市可以写一本厚厚的书，科幻小说一般。严格的说，前些年建设部曾经做过两批（还是三批？）智慧城市全国试点，有幸看过其中一份标书，真的比小说还厚。那时候大数据技术还没成熟，现在大数据技术成熟了，前面那厚厚的一本，也就只是第一集了，后面还会有续集、第二季……