真•智能城市 還須數據互聯互通

真•智能城市 還須數據互聯互通

智能城市的概念十多年前就已出現，當時旨在以科技改善公共服務的效率，滿足城市居民提升生活質素的需求。「智能」可以有不同的解讀：綠色、宜居、可持續發展和城市自我恢復能力等，然而多年來各地相繼規劃的智能城市藍圖，基本上都以資訊和通訊科技為側重點。

2008至2010年間的全球金融危機，各地加快發展智能城市作為刺激經濟復甦的手段。不過，縱觀近年所謂的智能城市，很多充其量只稱得上是數碼化，與真正的「智能」還有一段距離。

智能城市的演變可以分為智能城市1.0和2.0兩個階段。智能城市1.0主要是實體基建（包括城市規劃、建築、資訊感測網絡），而智能城市2.0則須通過分析由多個資訊源收集到的數據，回應城市居民的需求並提出實際的行動方案。過去十多年，大部分城市都把精力投放在智能城市1.0的建设上，而正在興起的大數據科技，有望推動智能城市加快升级至2.0階段。

智能城市1.0－ 欲善其事　先利其器

有足够數據在手，城市決策才有依據，因此過去，大量資源被用於感測科技如物聯網的發展上。時至今日，大多數起步較早的智能城市都具備各種各樣的感測器和監控鏡頭，以全天候監測交通狀況、空氣質素、天氣情況和橋樑安全等。

因此，各種實時數據唾手可得，隨需應變（On demand）服務也應運而生。商場裏的扶手電梯在有人走近時才會啟動；巴士站的監控鏡頭探測到人龍，巴士公司就會加密班次；用感測器可探測水管裂縫，防漏於未然；哮喘患者可以根據監測到的PM2.5水平，決定是否出外活動；警察根據案發現場附近的監控錄像，以人臉識別科技追兇，甚至通過分析數據計算出某個地區發生罪案的可能性，從而調整各區的巡邏警力。

智能城市1.0的發展，除了依靠數碼化的感測網絡，還包括實體基建。例如，杭州市數年前引進公用單車。這些分布在全城約2,400個單車站的「座駕」，最適合取代機動車供人在市區內短程使用，不但可以紓緩交通擠塞，還可以減排減噪音。

然而，智能城市1.0發展逐漸觸及瓶頸。很多感測網絡都由特定的部門為特定的人群鋪設，用於特定用途。在市內重覆鋪設具有不同特殊功能的感測網絡所需投資不菲，涉及的財力、人力和物力都相當龐大。

任何城市都負擔不起在實體基建上無限度投入，智能城市1.0的發展因此已經到了一個臨界點，亟需城市決策者以更創新的思維引領新一階段的發展。決策者應思考如何運用無處不在的感測系統所收集到的數據，以及動員城市居民參與到城市的建設中。

智能城市2.0－ 實現真正互聯

「互聯」是智能城市升級的關鍵。若不能把各種感測系統收集得來的數據互聯互通，又或沒有城市居民的廣泛投入和參與，理想中的高效智能城市就無法實現。

智能城市需要一個聰明的「超級大腦」── 由超級大腦連接各個系統和電路，數據就是腦電波，經大腦分析處理，賦予意義。大數據科技使城市大腦可以對各種數據進行實時的深度分析，進而提供最智能的隨需應變方案。降雨預測、巴士站人龍、地下污水監察數據、路面交通狀況，這些數據經聰明大腦整合分析，可以用於高效協調不同部門，提出精準的緊急應變方案，例如加強巴士服務、派出管道維修隊、封閉部分路面等。

數據互聯是智能城市2.0得以發展起來的技術需求，而把居民和城市建設連繫起來則是策略性的系統設計。居民主動參與可以引發從下而上的改變：他們可以隨時留意系統的情況，並即時以智能電話向有關部門報告，形成一個社區感測網絡。比如，在美國的波特蘭和俄勒岡，當地居民自發把空氣質素監測蛋放置屋外，收集二氧化氮和一氧化碳濃度數據。這些數據由雲端平台收集，有效補充政府零星監測站的不足，而更重要的是，居民可以參與到有關空氣質素的討論中。

在智能城市進化過程中，居民的參與起着關鍵作用，有見及此，愈來愈多的城市已主動開放平台，提供實驗設施以鼓勵創新，香港的數碼港就是一個好例子。有了數碼化基建，數據應用的開發將更為便捷，智能城市從1.0到2.0的升級也將進一步刺激經濟增長和發展。

閔萬里

阿里雲人工智能科學家、資深數據挖掘專家