摘要：人们的民生活水平在城市化进程中不断提高，然而涌现出的诸多社会问题制约着城市可持续的发展，在信息技术迅猛发展的今天，我们必须将数据作为重要的生产要素，将城镇化、工业化、农业化和信息化融为一体，需要充分运用新技术、新手段、新方式加以解决这些问题。以物联网、云计算等新一代大数据技术为核心的智慧城市建设理念，成为一种未来城市发展的全新模式。智慧城市是人类社会发展的必然产物，智慧城市的建设，有利于解决城市发展问题，有利于提升城市信息管理水平，有利于促进国家高端产业发展。新型城镇化是人类社会和谐、有序发展的有效手段，城市的智慧依托于城市的信息化，在城市发展智慧过程中，必然产生大数据，要通过处理大数据来体现智慧，其核心是智慧城市信息系统，而信息系统的关键是大数据处理平台，这些关键技术对于智慧城市信息系统的规划、设计、实施和评价具有要的理论指导意义，对未来提升城市公共服务水平、确保城市可持续发展具有重大的应用价值。

关键词：智慧城市，云计算，物联网，大数据，Hadoop

基金项目：本文系2014年辽宁省社会科学规划基金项目(项目编号：L14BTQ005)。

一、新型城镇化中智慧城市介绍

新型城镇化的目的在于促进社会经济的发展，坚持以人为本，以新型工业化为动力，以统筹兼顾为原则，推动城市现代化、城市集群化、城市生态化、农村城镇化，全面提升城镇化质量和水平，走科学发展、集约高效、功能完善、环境友好、社会和谐、个性鲜明、城乡一体、大中小城市和小城镇协调发展的城镇化建设路子。

智慧城市就是运用新一代信息和通信技术手段采集、存储、分析和整合城市运行系统的各项关键信息，对社会经济发展、政府职能管理及社会公共服务在内的各种需求作出智能化反应，实现城市的智慧式管理和运行，从而改变传统的生产、生活方式，以满足城市公平、绿色、和谐及科学可持续发展。

二、智慧城市中的大数据

在智慧城市中，城市的管理与服务涉及企业、政府和个人，这些群体中关系错综复杂，智慧城市应具备全面感知和全面分析相应数据的能力，从技术角度来说就是能够采集、存储、分析和挖掘城市运行中所承载的数据。这些大数据具有的特征如下：

(一)数据量巨大

智慧城市中很多领域都产生大量的数据，智慧城市的智慧化管理需要协同管理，需要汇集多个领域的数据进行综合的分析，如城市应急指挥系统，需要交通、天气、地理信息、城市管网等多项数据。这样的综合分析需要将多种数据集中存储于统一的大数据平台中，这一数据量超过任何传统信息系统的数据量。

(二)种类繁多，增长迅速

智慧城市中的大数据汇集了众多行业、不同领域的数据，数据类型复杂，存储方式多样并无统一的标准。如交通卡口包含大量的视频和图像等非结构化数据；天气、医疗数据半结构化的；而银行、学校更多是结构化的数据。同时伴随数据量的高速增长，如一个中等城市，每天采集交通卡口过车数量数据就有两千万张，约占几个TB的存储空间。

(三)价值巨大

一是能够推动实现巨大经济效益。大数据将给美国医疗服务业带来3000亿美元的价值，使美国零售业净利润增长达到60%，使制造业产品开发、组装成本下降50%；二是能够推动增强社会管理水平。大数据在政府和公共服务领域的应用，可有效推动政务工作开展，提高政府部门的决策水平、服务效率和社会管理水平，产生巨大社会价值；三是能够推动提高安全保障能力。大数据在国防、反恐、安全等领域的应用，将对各部门搜集到的各类信息进行自动分类、整理、分析，有效解决情报、监视和侦察系统不足等问题，提高国家安全保障能力。

三、智慧城市建设的指导思想

(一)顶层化设计

做好基础数据平台的规划和顶层化设计，为应用和服务提供有力的支撑，并为智慧城市服务的有效运行和将来可持续发展提供坚实的基础。顶层化设计要充分考虑开放性和扩展性，能够覆盖到多种行业的应用，允许多方参与，共同发展建设。应建立统一的管理运营体系，建立智慧城市管理标准和支撑体系；建立统一的云计算平台及大数据中心，充分利用大数据技术及服务，整合多种资源，降低硬件投入成本，实现集约、开放、高效和可扩展的管理目的。还应重视城市数据资源体系的建设，有效部署各类数据资源采集系统，保证数据的规模和质量。

(二)前置化设计

由于智慧城市建设是一个长期的过程，不能只是把重点放在平台建设上面，应结合实际应用，以经济性、实用性为目标，做好前置化基础建设和应用开发工作，结合地方基础和特色，在一些应用方面重点突破，快速形成应用亮点。

(三)市场化设计

智慧城市的建设要发挥市场为导向来建设和运营，要以政府投资控股企业为中心，做好整个基础商业平台的建设和运营工作，要把企业推向前端，聚集资本，发挥企业的创造性，快速实现服务体系的建设。实现以政府投资控股企业为平台方，各类专业企业为服务方，构建可控的、多方共建共赢的良好生态系统。

四、智慧城市信息系统模型

智慧城市是人类社会发展中的一种高阶形态，涉及内容包括经济、人口、环境、交通、医疗、教育等多方面，这就要求城市必须具备一套完备的信息系统，能够对大数据进行综合的处理和运用，构建系统架构模型有助于人们系统性地了解系统的组成，理清不同子系统的逻辑层次和相互关系，从而为规划提供依据。智慧城市系统架构模型分为六个层次：

(一)感知层

利用智能移动终端、传感器和摄像头等，全面收集智慧城市中每个角落的数据，为智慧城市中的高层应用提供原始数据。

(二)传感层

通过移动网络、无线网络、互联网和有线电视网将不同终端产生的数据及时完整地传输到物理存储设备。

(三)基础层

原始数据的物理载体，承载上层应用所发现的知识，包含所有数据存储的资源设备，具备统一物力资源管理能力。

(四)数据层

负责所有数据管理和服务，对外提供数据访问和数据交换业务，具备高性能和高扩展能力，实现数据管理标准。

(五)计算层

为上层提供数据实时处理和离线处理服务，是处理数据的核心层，具有高性能和高可扩展的能力。

(六)应用层

承担智慧城市对外的所有应用服务，这些服务应根据当地的资源、经济发展和人口分布的特点进行建设。

五、大数据处理平台构成

智慧城市的核心是信息系统，而信息系统的关键是大数据处理平台，该平台为智慧城市各方面的应用提供支撑，实现智慧应用管理、数据容灾备份和数据关联分析及数据深度挖掘等功能。大数据平台的组成如下：

(一)云计算公共平台

智慧城市集成大量的数据，并数据的增长无法预计，只有借助云计算的弹性能力和线性扩展能力，才能满足智慧城市基础平台的需要，目前离线计算平台主要是基于Hadoop的分布式处理框架，是一种基于Google云计算框架MapReduce的开源实现，具备高稳定性和扩展性。例如，阿里巴巴的数据平台就是依托Hadoop，来实现陶宝、天猫等各种电子商务平台的数据支撑。在线计算方面，目前比较成熟的有基于Hbase的准实时数据库或Mysql Cluster基于流式处理实时响应平台，这两种技术能够对海量数据和复杂的数据处理逻辑进行综合管理，在很短的时间进行响应并获得计算结果。

(二)统一的数据存储平台

智慧城市采集数据类型众多、数据量海量，所以要有统一的数据平台对类型众多、海量的数据进行统一的存储管理，并在此基础上提供大规模分布式存储与数据备份的支持。Hadoop中的HDFS是一个典型的海量存储系统，其存储技术是基于分布式的数据分片和集群冗余机制，能够把PB级的海量数据存储在大规模的分布式集群服务器上，同时能够保证数据的读写效率且可靠安全。HDFS的系统架构采用主从结构，由一个NameNode、一个SecondaryNameNode和若干个DataNode组成整个HDFS集群。NameNode负责整个文件系统的命名空间元数据和客户端对文件的访问，是一个中心服务器。SecondaryNameNode定期对NameNode系统信息文件进行备份，是NameNode的备份结点。数据存储的内部机制是将一个文件分割成很多块，这些块被存储在数据结点中，一般情况下，一个物理结点上运行一个数据结点DataNode，DataNode将数据作为块存储在文件中。

(三)数据共享交换平台

为了满足各种数据交换需求，必须提供并制定数据接口、数据总线、数据交换协议，以及数据访问安全控制、数据交换功能，因此需要立数据交换平台。

(四)智能数据统计分析平台

智慧城市平台的核心是智能数据统计分析功能，该平台支持大数据的查询、统计、分析、挖掘、预测和展示功能，通过对数据的分析挖掘，提供相应的辅助决策功能，最终真正实现智能数据统计分析。

六、大数据在智慧城市中的应用

大数据是智慧城市各个领域都能够实现“智慧化”的关键性支撑，智慧城市的建设离不开大数据。大数据将遍布智慧城市的方方面面，是城市发展的新范式和新战略，从政府决策与服务，到人们衣食住行的生活方式，再到城市的产业布局和规划，直到城市的运营和管理方式，都将在大数据支撑下走向“智慧化”，大数据成为智慧城市的智慧引擎。

(一)智慧经济

大数据在商业上会分析用户的购物行为，什么商品搭配在一起会卖得更好，还有很多公司通过分析找到最佳客户，淘宝数据魔方则是淘宝平台上的大数据应用方案，商家可以了解淘宝平台上的行业宏观情况、自己品牌的市场状况、消费者行为情况等，并可以据此作出经营决策。企业通过信息收集能很好地掌握企业的运营状况，分析居民与财务有关的记录，如贷款申请、租赁、房地产、购买零售商品、纳税申报、水电费缴付、有线电视缴费、电话缴费、报纸与杂志订阅、机动车档案等，能够得出消费者的个人信用评分，从而推断客户支付意向与支付能力。

(二)智慧治理

利用短信、微博、微信和搜索引擎可以收集热点事件与舆情挖掘。电信运营商拥有大量的手机数据，通过对手机数据的挖掘，不针对个人而是着眼于群体行为，可从中分析实时动态的流动人口的来源及分布情况；出行和实时交通客流信息及拥塞情况。

(三)环境监测

对城市的河流进行采样，通过卫星发布，收集产量的数据，这个数据非常大，通过这个数据分析能够判别城市中有没有污染。

(四)智慧医疗

无论是药品的研发还是商业模式的开发，运用数据分析都能够得到很好的分析结果，医院里有大量的病例，这里有大量的数据，传统的普通病例很难挖掘数据，现在变成了电子化，有利于数据挖掘，有利于发现医疗知识。同时在家庭医疗服务，慢性病管理和亚健康管理上大数据也发挥巨大的作用。

(五)智能交通

依托智慧城市大数据支撑平台将先进的信息技术、通信技术、传感技术及计算机技术等有效地集成，运用于整个交通运输管理体系，充分利用大数据来实现违章处罚、车辆识别、跟踪、交通流量分析控制等应用，建立交通智慧信息发布平台，通过对道路流量信息的数据分析，生成后续综合分析应用数据信息，利用公平台向公众发布，减小交通负荷和环境污染，保证交通安全，提高运输效率。

(六)智慧教育

智慧教育是政府主导，学校和企业共同参与构建的现代教育信息化服务体系。该体系由云计算、物联网、互联网、数字教学资源、公共服务平台和云端设备组成。任何人可以在任何时间和地点借助云端设备进行主动、高质量个性化学习。

(七)智慧社区

智慧社区服务主要为市民日常家居生活中的方方面面提供便捷服务，通过社区服务平台，将实体经营和网上经营相结合，拓展了业务渠道和服务方式。社区居民可以通过社区服务平台选择并定制自己的所需服务，选择偏好的服务商。同时社区服务平台所记录和采集的数据也可以作为数据挖掘和分析的数据源，为政府部门进行规划时提供更准确的参考数据。

七、结论

智慧城市是城市在管理模式、运行方式方面的高阶演进，是一种质的飞跃，既受制于大数据又得益于大数据，智慧城市与大数据的共生关系促进了信息系统的革新。作为智慧城市的智慧核心——信息系统，在规划建设时必须以大数据为视角，依托新兴的云计算与大数据技术，始终以技术创新、模式创新为理念，坚持“顶层化、前置化、市场化”的建设理念，只有这样才能发挥大数据的巨大潜能，实现智慧城市的设计目标，推动我国新型城镇化的建设。

参考文献：

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作者简介：常广炎(1964—)，男，辽宁行政学院信息技术系教授。

作者： 辽宁行政学院 常广炎  来源： 《辽宁行政学院学报》2016年第3期