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智慧城市一词在中国已经发展了将近十年的时间,但就目前的发展现状来看,所谓的“智慧“还处于初级阶段,距离真正的“智慧”还有较长的路要走。在AIoT的助力之下,以物联网为核心的智慧城市建设,再次成为了行业的主要热点。全国各地针对智慧城市建设的“智慧”定义,已成为业内难以统一的标准。
相关报道显示,预计2019年中国智慧城市市场规模接近8万亿元,到2022年该市场规模或将达到25万亿元。也就是说,中国的智慧城市市场,正在进入高速发展的阶段。
需要提及的是,尽管智慧城市在中国已经发展了将近十年的时间,但就目前的发展现状来看,所谓的“智慧”还处于初级阶段,距离真正的“智慧”还有很长的路要走。即使是在AIoT的助力之下,也只是解决及进一步促进了科技生产力的发展,实现了智慧城市的基本建设需求。
AIoT下的智慧城市发展现状
在人工智能和物联网技术的发展驱动之下、物联网火热之时,一个新的行业共识是:AIoT将成为未来二十年全球最重要的科技,成为智慧建筑及智慧城市等新兴产业的重要基础。
目前看来,在AIoT化下的智慧城市发展中,庞大的城市级大数据的挖掘分析,更集中依赖于AIoT的“智慧的大脑”——人工智能的运算。不过,在万物互联时代,物联网作为连接整个智慧城市大脑的神经网络,围绕感知层、网络层及应用层三大物联网结构加以建设。
感知层:被称为物联网的皮肤和五官,由基本的感应器件,如:RFID标签和读写器、摄像头、GPS、传感器、M2M终端、传感器网关等。以及感应器组成的两大网络(例如RFID网络、传感器网络等)组成,主要功能是识别物体、采集信息。
早前智慧城市身份认证环节的主要技术为以智能卡RFID技术为主,但随着移动互联网技术、物联网技术、人工智能技术的进一步发展与成熟,NFC手机、二维码、人脸识别技术已逐渐被越来越来越多的人群、场景所接受,拥有智慧、快速识别等特点的人脸识别系列身份认证产品,也已经成为AIoT化下智慧城市的主要看点,也是智慧城市中人与人、人与物相互交互不可或缺的主要识别系统。
通讯层:位于物联网三层结构中的第二层,包含接入网和传输网,其功能为“传送”,即通过通信网络进行信息传输。由于城市中各种信息的传递和交互,城市每天都有上亿的数据量产生,传统蓝牙、ZigBee等不少在智能家居中较为火热的通信技术。
已经无法满足城市庞杂互联网下“神经血管”的网络建设需求,在这种趋势下,NB-IoT(窄带物联网)技术、LoRa技术等正成为城市安防注入新的分支点活力。而即将商用的5G技术,更被认为将给智慧城市带来一场至上而下的变革。
应用层:作为物联网三层结构的最顶层,其作用是通过云计算平台进行信息处理,且在完成数据管理和处理之后,还将这些数据与各行业应用相结合,从而实现对城市的实时控制、精确管理和科学决策。
尽管与感知层和网络层相比,应用层还有所落后,但不可否定的是,随着智慧城市的AIoT化,应用层在最近几年也得到了飞跃式的进展,智慧交通、智慧医疗、智慧社区、智慧教育、智慧城管、智能安防等越来越来智慧+场景的挖掘,就是最显著的例子。
但是,随着智慧城市AIoT物联网的发展,各种民用或工业设备所产生的数据量将越来越多。这些数据直接放到云端去处理,就需要无穷无尽的频谱及运算资源,就算全部采用了5G技术,其传输带宽和数据处理能力,在“云”也难免不堪重负。此时,边缘计算分担云计算的压力的模式应运而生。
在AIoT物联网技术中,边缘计算网关承担着打通多种前端,以及各种数据传输甄别和分析的任务。把有价值的数据传递给云平台进行融会贯通,最后利用大数据分析,赋能建筑以及城市的智慧化运营,才能真正发挥所有物联网通讯层采集到的大量数据的真正价值。
AI携手IoT形成的合力有多大?目前其在智慧城市中的效果才初步凸显出来,但值得肯定的是,依托智能传感器、通讯模组、数据处理平台等。AIoT以云平台、智能硬件和移动应用等为核心产品,逐渐将庞大且复杂的城市管理系统降维成个多垂直模块,为人与城市基础措施、城市服务管理等形成密不可分的网络形态,最大化助力城市智慧管理。
目前的智慧城市建设中的缺陷
业界普遍认为,真正的智慧城市必须具备以下四大特征:广泛覆盖的信息感知网络、多种网络的深度互联、各种资源体系协同共享、海量信息的智能处理。而就目前的建设现状来说,当前我国的智慧城市建设,以上四点均还处于起步阶段。
毫不夸张的说,与人工智能还有些“智障”的痛点相类似,当前的智慧城市并不“智慧”。当前所谈及的“智慧”化还停留在初始婴儿第一次学会思考一样,大部分依赖于逻辑编程上的预先输出计算,自我学习及自我修正的“智慧”的萌芽期。
从应用场景来看,不管是门禁/考勤、社保管理、教育、新零售还是其他社交娱乐场景,以人脸识别技术为主的人工智能技术在智慧城市建设中发挥了巨大的实用和商业价值。但需要提及的是,尽管人脸识别产品五花八门,以人脸识别摄像机、人脸识别智能系统为代表的硬软件产品层出不穷,但就生物识别技术的使用价值来看,其现在依旧还处于入门应用阶段。仅停留在以人脸识别技术为主,一种看似智能的身份认证初始应用阶段。
如在安防行业,只完成了信息采集、传输以及反馈三个阶段,而更为主动式的预测、预警环节还未完全实现。与智能安防或是智慧城市所提及的“主动防范”的成熟应用,还需要二到三年时间进行成长和验证。
从解决方案部署来看,尽管当前智慧城市建设的确取得较为显著的效果,但这种“显著的效果”也仅仅是停留在如智慧交通、智慧建筑、智能电网等单个层面的系统部署当中,但智慧城市应是全面而综合的城市的全面感知,包含智慧建筑、智慧社区、智慧教育、智慧交通等智慧+综合性应用。
但就目前的建设进度来看,不管是中央“重大战略选择”的雄安新区,还是有阿里做背景的杭州以及被誉为“创新之都“的深圳,这三个城市的智慧城市建设,似乎还聚焦在城市的某个单点“智慧”应用,如自动驾驶、移动支付、交通大脑等建设之上,并未完全形成系统的综合感知的城市大数据大脑体系。
或者说只是某个方面的建设比较突出,智慧城市综合应用体系和城市与城市之间的运营体系还没有完全发展起来。而综合性城市与城市间跨区域的的解决方案,才是智慧城市真正追求的,单一形式或在某个领域达成的“智慧”并不是综合的城市智慧体现。
尽管国家不断出台相关政策大力扶持城市建设,但基于以上建设现状,我们只能说,智慧城市还不太理想,也不太“智慧”。
智慧城市建设也要“因地制宜”
在这种不大智慧的城市建设中,如何谋求一条正确、可持续、绿色的发展之路,成为了当前智慧城市的建设关键。那怎样才能打造真正的智慧城市呢?古人所提倡的“因地制宜”,用在当下的城市建设中,也毫无违和感。
有人认为,由于技术更新迭代太快,难以确定标准化是当前智慧城市的痛点之一,但换个角度来看,建设纲要标准化,也未必是智慧城市建设的“良药”。如近几年各地出台的各种智慧城市行业标准,实际运行效果远远低于预想。
以今年再度写入国家一号文件的雪亮工程为例,不可否认,这个以县、乡、村三级综治中心为指挥平台、以综治信息化为支撑、以网格化管理为基础、以公共安全视频监控联网应用为重点的“群众性治安防控工程”,作为智慧城市安防支点的延伸,雪亮工程将人、建筑、家三点联系在一起,进一步提升了城市治安防控的实战效能,在城市预警、预测、预防方面发挥了巨大的作用。
但雪亮工程的建设,目前依旧存在不少难题,包括:大数据分析是否得到了合理有效的利用;工程建设成本太高,没有国家资金投入县、乡、村无法承担;信息分析系统还不够完善;工程建设过程中,某些地域人群存在抵触情绪,导致工程不能完整执行以及部分地区的雪亮工程更侧重于面子工程的建设。以上种种不仅揭示了雪亮工程的建设弊端,也揭示了智慧城市的建设的弊端。
也就是说,智慧城市的标准化,建设范围不应该指向全国,其因以不同地区的经济、技术、科学和管理等为立足点,“因地制宜”推出面向不同地区的多样的智慧城市指导性建设纲要,而不盲目追求智慧城市的全局标准化。
当然,不少人也指出,智慧城市发展之所以较为缓慢,根本原因还在于技术的发展远远跟不上人们实际需求的变化。至于这一点,企业或许更应该“因地制宜”。
所幸的是,尽管用户需求的变化驱动市场不断改变,但从目前的市场格局来看,在智慧城市的棋盘里,不管是传统安防企业、AI企业、电信服务商,甚至是近年入局的房地产商,进入2019年,它们纷纷都摘下“伪智能”的帽子,深入更多智慧+场景的实战应用中去了。
他们一部分推动着传统玩家企业往前走,往边缘端发力试图颠覆传统物联网应用的主导路线,推动上下游企业的不断融合前进;另一部分玩家企业集结重兵往后,做大城市的视觉中枢平台。从依图发布求索芯片到商汤发布四款智慧城市解决方案,这些动作的背后不仅仅是企业求生存的表现,也是智慧城市建设不断向前进步的表现。
但这些AI企业在智慧领域接连不断的大动作,在某种程度上似乎也给世人编造了一个错觉:AI已成为实现了“智慧”城市的“关键”。算法研究企业在大量资本的推动下,反向推动着还存在缺陷的应用技术推出市场,让大量充满期望的用户提前买单。
不可否认的是,AIoT时代下智慧城市领域里的玩家暴增,企业唯有集众家之所长,创自家之特色,发挥自家之优点,打破传统的智慧思维,才能抢占更大的市场蛋糕。
小结:综上所述,2019年将是安防业、智慧城市发展的重要元年。以AIoT从浮层下沉应用,快速渗透裂变到了各个生活和工业场景,对整个一物联网为核心的智慧城市建设带来新的商业契机
但除了“因地制宜”,在智慧城市建设及顶层规划设计中,还有不少值得思考的地方。如更多综合性解决方案的面世、智慧城市的建设,要立足于现阶段各个城市不同的建设用户需求、不盲目追求“智慧”的定义,而是通过制定相应的符合当前智慧城市中的顶层设计,逐步实现智慧城市的梦想等等。
智慧城市的AIoT化需要较长时间的沉淀和不断完善,并且在未来智慧城市建设的下一个环节中,AIoT是智慧城市的建设基础还是核心,仍需要依靠时间和科技发展的进程去验证和推动。