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任志峰:ArcGIS平台之上的智慧城市

泰伯网 • 2018-06-20

摘要: 技术其实是用自身发展在不断降低技术本身的门槛,智慧城市领域也是如此。

任志峰:ArcGIS平台之上的智慧城市

6月15日下午,WGDC2018智慧城市峰会在北京国家会议中心举办。Esri中国信息技术有限公司高级应用咨询师任志峰应邀出席会议,并发表演讲。以下为演讲实录,未经本人确认。

各位专家、各位来临,大家下午好。我是ArcGIS公司的任志峰,我接下来与大家分享ArcGIS平台与智慧城市的话题。

我们从一个故事,或者说一个老人说起。这是2005年梵蒂冈新任教皇上任的照片,与之对应的是2013年新任教皇上任的时候,这两张照片大家可以看出来一个变化,这个变化可以让移动手机行业的从业人员相当自豪,这是技术在推动所有人生活方式改变的例子。

与之对应的就是GIS这一块,同样我们传统的GIS模式就像2008年照片一样大家的手都是放下的,这样一种模式都是CS或者BS的传统系统,在这种模式之下最大的特点就是可能用的人少。所有能够接触到地图的往往都是一些专家,比如说做技术的或者做遥感的,诸如此类。我们GIS行业把手举起来的照片,应该是一种什么样的模式?应该是所有的人,或者说不论你是不是GIS出身的,无论是不是技术出身的,你都应该有资格,或者说有这个欲望去利用好地图,去利用好我们现在称之为平台模式的新形式。我想表达的其实就是一句话,技术其实是在用自身的发展去降低技术本身的门槛。

落到智慧城市的建设上来,其实有一个非常好的官方表达,就是现在我们都称之为智慧城市的时空大数据与云平台建设,可能用词不太一样。官方的描述,为什么叫官方,这是去年国家测绘地理信息局发布了一个智慧城市时空大数据与云平台建设的技术大纲。刚才单主任也提到了整个新型城市的建设有一个协调的联席会,在这个会议上,我们GIS圈得到的任务就是去支撑,去建造时空大数据与云平台智慧城市的建设。

与此相对应的,或者说与此同时的ArcGIS新技术的构架实际上也在发生着变化。从最早单一的应用,可能一台电脑一个专家就能够去处理数据,就能够去解决问题,到后来的服务器应用,再到这两年比较火的云平台,我们有私有云、公有云,再到现在可以说是最热门的一个话题,叫做所谓的分布式的多云融合,在这里我不会去过多的解释有一些技术上的事情,但是他的本质都是在做一件事情,就是我们在外部上,在云端,用服务的方式希望能够把所有的数据,把所有的资源,把所有的信息都放在一起,也就是放在地图上。

这不是一个巧合,因为大家都在同一个时代,在同一个技术背景下,对于智慧城市时空大数据和云平台这个平台来说,ArcGIS构架可以说完全与之对应的,我们现在看到的这张图可能跟大家熟知的ArcGIS产品或者说传统的GIS产品构架是完全不同。

在智慧城市大的背景下,对GIS的要求远远不是以前那种死地图,我们只能去看一看,编辑一下,更多的会有现在时空大数据,有更多的数据资源要利用,有更高的要求。比如说时间响应上的要求,比如说更高的技术推动,这一切为我们带来一个新的,叫做面向时空大数据云平台的构架,可以简单的分为云和端。对于使用者来说,他实际上看到的仅仅是一部分,就是时空大数据和云平台这一块,完全不需要理解我下面要讲的东西。

我们先把下面的内容过一下。一个是时空大数据本身,现在更多的或者说,不仅仅是这一小块,我们把缓存数据存储里面,对于大数据的场景,对于大数据的使用,我们现在也有时空大数据的存储。这三个构成是独立的,但是对用户来说是透明的,这个也很重要。还有一点我们现在有大量的云平台,比如说阿里的云和华为的云,在现在的ArcGIS Data Store里面对云的支持也很多。像云比较流行的分布式文件存储,比如说这种对象存储,现在都可以被ArcGIS使用,去利用好云平台的一些优点。

第二个是刚才说的ArcGIS之外其他的“十八般兵器”,第二类是GA,是空间大数据的引擎。实际上千言万语就是一句话,就是在用分布式的计算方式去对极大规模的数据进行传统的空间分析,不是传统的数据分析,是对以前做不了的事情节约时间。还有像物联网,我们有大量的实施工具。如果需要介入,ArcGIS有专门的门槛获取、处理、分析,以及可视化、存储,满足数据的要求。同时与我们刚才提到的历史时空大数据的存储和分析也是完全兼容的,换句话说,现在物联网数据也是最重要的大数据分析的来源。还有影像数据,影像的大数据分析实际上也是大数据分析的一种,也是用定型计算的方法去处理各种各样的分析,值得一提的是现在开始和流行的AI技术结合,最早落地的也是在影像大数据的处理上使用一些AI分析方法,去做一些提取这样的实际功能。

说了以上这些,实际上我们现在有一个短片可以从用户的角度来看一下,刚才是从工程师的角度去看。我们说如果需要去建设一个时空大数据云平台是怎么做的,以及我们用户登录平台的时候,你能发现他并不关心或者你想看都看不到你的数据在哪,他是什么样的数据,是大数据吗?是实时数据吗?可能只能从分类和逻辑上看到这个东西,同时整个平台也能提供我们的一些功能,比如说去做开发,比如做一些不同的地图集成,他的分类可以是按照数据本身的类型去分,也可以按照行业的类型。

这里有一些功能,刚才提到的实际上大数据的分析功能,并不是说我们有一些分析方法,而是说他会用传统的方法去支持海量的大数据,刚才我们看到的列表里边所有的分析方法还是像以前一样,它的优点把大数据集成在了后台,我并不需要去考虑是不是使用大数据的专门算法,你只需要面向业务或者面向我们智慧逻辑就可以了。比如说在我们习以为常的地图界面,可以把各种各样的数据放进去,这样都是以地图的形式放进来的,但背后他可能是存在数据表里面,也可能是存在大数据海量信息存储里面,也可能是一个支持数据的数据流,这一切都是在平台背后存在。再比如像三维,现在三维和二维并没有太大的区别,一方面是从存储上,另一方面也是从我们开发的角度来说,功能上也是类似的状态。

这是平台之上我们各种类型的资源,这个资源同时也包括了像云服务本身,也就是说我不只是关注我的数据,不只是关注知识资源,也关注硬件资源,比如像云里面的存储和计算能力等等,都是可以在一套平台里面表露的,就是一个跨平台的完整时空大数据云平台的角色。

刚才看到的这一个短片实际上在用户的角度来说的,我们能够去体会他在做什么,他实际上并不关心,或者在我们的理解里边,智慧城市的用户他关心的是面向居民,面向最终的使用者怎么体现智慧,怎么把他的企业服务能力发挥出来。换句话说ArcGIS理念,我们的思路平台,把平台定位在把不可能变成可能的角色,他在提供能力和资源。我们所有的行业内部从业人员,我们是需要去做另外一件事情,就是把现在提供的一些能力,所谓的大数据还是所谓的互联网,把这些能力依据我们居民真正的需求,去把可能变为现实,这也是我下面想要与大家分享的。

第一个例子是宁波的时空信息云平台,这个名字实际上就是刚才提到的时空大数据云平台前身,它的建设可以说完全的是按照时空大数据与云平台的构架建设的,当然这个不是重点,重点是当我们建成了一个平台之后,更重要的是如何利用好。刚才说的平台能够去评比所有的技术差异,而真正专注去实现我们想要获取的价值,或者说去获取我们的智慧能力,那么这是在宁波实践的一个系统叫做大数据挖掘管理系统,他的核心实际上是把我们常用的或者说常见的一些工具,一些分析工具都把它定为所谓的自动组装数据挖掘工具集,同时这个工具集是可以把分析方法和能力进行自动的配置,里面包括基本的统计、回归、分类,诸如此类,也包括一些专业的,或者说是一些完全是跟业务绑定的东西,像人口的空间模型,还有像PM2.5的模型诸如此类。有这些模型以后,他先分个类,再把这些不同的模型统一的放在平台上,这就带来了一个优势,就是说模型本身代表的是知识,知识与下面的资源相结合才能形成我需要的结果,资源在一堆文件里面,在大数据库里面,在实时数据流里边可能都有。

但是对于使用者来说,还是刚才说的那句话,他需要的是什么,他需要专注的是知识,而不是下面说的这些让知识成为智慧的实现过程,所以说他有这么一个管理系统。比如说里边一个专门的分析工具,它可能可以去分析所有不同的数据类型,不需要关心它是不是大数据,传统的分析方法,以此带来的就是它真正想要做的事情。比如说我们现在看到的这是它大数据的成果,还是刚才这句话,它是大数据的成果,但是并不代表所有的东西都是用着大数据的分析方法做的,而是可以把大数据的方法和传统的方法和实时的模型整合在一块实现它的智慧。比如说人口的分布,时间关系我就不一一念了。对居民来说有帮助的,他可以去关注宁波市买房的推荐,有人口的因素,有一些经济因素,有一些产业因素,他把这些东西都融为一体,用一个知识模型去推荐给真正的想要在宁波长期生活的人,他的一些好的区域去供他参考。

还有不同的知识化的服务模型,人口预测与学区的预警,你这个学区的划分是否合理,这是教委可能会去考虑。还有像教育资源的可达性的分析。还有一些比如说这是气候的,我们可以通过比较可视化的方式去展示PM2.5浓度的变化。还有一个是基于人工智能的预测,我们做GIS可能对人工智能预测PM2.5浓度本身是力不从心的,这一点对于我们真正在平台之上整合其他的一些大数据算法。比如我们这里当时是高校的老师,他直接提供的专业能力,为我们提供了一个所谓的他能预测每个区域,某一个区域在多长时间之内会产生PM2.5的污染等等这样一些。刚才看到的是宁波的大数据应用。

接下来Insights应用,它是在端的一个小程序。这也是一个故事,这是北京的一个街道社区管理部门,实际上就是街道办事处,它有很多的数据,想把这些东西利用地图,也是刚刚其他嘉宾提到的,要用数据讲故事进行决策,这个事情实际上他现在落实在了几个方面,像社会服务、人口服务、社会管理和建设,他提供的数据都是一系列的表格,我们在这里看到的是它的人口组织和可视化的过程,你可以在这个Insights数据探索里面非常方便的找到哪个街道,或者哪个社区人口最多。而且这个最多人口是可以再精细化的,比如说,看所有的统计可以看出老年人口最多,或者说党员最多,诸如此类。再稍微复杂一点的,像这个是社会福利的一个数据可视化和决策的功能,在这里我们可以把每一个不同的区域,把它的人均福利,他享受社会福利的人数和种类都给统计出来,这里面比较有参考意义的是人口的热点图,他可以把不同类型的,实际上相当于我们有一些人口的社区人口的具像,他能把不同的社区特点体现出来。

这是一个整体的关于社会服务资源的,也是一个道理。总得来说我一直在说它小,实际上我们只是用了一个人,花了两周时间就把四个主题,十个页面的,不能称之为系统的这样一个内容提炼出来,但是对于用户来说,或者说对于真正要做智慧社区来说,这是一个非常方便的功能,可以不停的换数据,也可以把你的知识带到其他的社区,带到更大的区域里边去。

最后还有一个是关于实时数据的,这块我就快一点。最基本的概念是实时数据是大量的异构、实时、不同种类、各个部门的数据来源。他们最好的组织形式只有地图,所谓的物联网,我们要把不同的物,把这些不同的数据连在一起,才能够形成物联网,怎么连?用地图连最好。最基本的当我点到一个物联网传感器,比如智能井盖它的水位,这时想知道的是什么?一个最直接的是水位的深度,这是物联网传感器能传递给我的,我还想知道如果这个智能井盖的区域内发现了积水,相关的它周边的一个实时影像是怎么样的,这个是可以通过地图非常方便的就能得到。得到了有什么作用?那我就可以知道是不是堵车了,是不是发生一些人员危机了,诸如此类。整套的东西实际上不只是应急管理去用,可以在交通上,可以在城市管理上,可以在综合的排水上都可以实现统一的集成。

上面的这些内容仅仅是在说技术,但是智慧城市不仅仅是技术,我们想做的事情一直都是在支撑整个社会城市的建设,用平台去支撑,还是刚才最早之前说的那句话,平台给我们带来的是可能和不可能的区别,对于我们来说,对于人来说实际上就是要把平台带来的可能转变为现实。谢谢大家!

朱俊丰:智慧重庆时空云平台建设与应用

泰伯网 • 2018-06-20

摘要: 作为一个知名的桥都、山城,重庆的智慧城市建设独具特色。

朱俊丰:智慧重庆时空云平台建设与应用

6月15日下午,WGDC2018智慧城市峰会在北京国家会议中心举办。重庆知行宏图科技有限公司副总经理朱俊丰应邀出席会议,并发表演讲。以下为演讲实录,未经本人确认。

非常感谢泰伯网给这个机会,让我们分享一下在智慧城市方面的经验和特点。

首先来说重庆,大家都知道,重庆是一个桥都,也是一个山城。它的特点很鲜明,是一个3D立体的城市,立体、多维。而且重庆不仅仅是一个市,其实是一个架构,全市有8.24万平方公里的面积。它是一个城乡二元结构的城市,包含了大城市、大农村、大城区的概念。所以就我自己的体验来说,在重庆搞智慧城市建设是一个非常艰难的事情。

智慧重庆建设得到了原国家测绘地理信息局的大力支持。2013年,国家测绘地理信息局与重庆市人民政府签署了一个合作协议。2016年,国家测绘地理信息局与重庆市人民政府就时空信息大数据签订了一个发展战略协议。我们理解来说的话,时空大数据是反映人类世界的客观事件和活动的数据,它具有可视化、可追溯、多级关联、易于使用的特点。

整个智慧重庆的建设有几个目标:一个是我们要形成动态时空大数据库,这块我们是按照空间、时间、属性三个维度进行建设;第二个是构建时空信息云平台,构建一个个性化的平台,达到协同共享,支持服务的能力;第三个寻求了一些特色的应用示范进行试点。最后在时空云平台的建设基础上,要有一些政策方面的参照。

下面具体介绍一下重庆在这块实施的情况。这是前期的一个试点,也是原国家测绘地理信息局第一批的试点城市。我们进入试点是在2012年,出台和编制了一些发展纲要,市级层面的。我们把时空云平台建设工作纳入到重庆市建设的顶层设计中,当时设计的是5+1+X的体系——有五个基础库、一个公共服务平台、一个共享平台X的应用。五个基础库我们定义的是一个人口库,一个法制库,一个地理空间库,一个社会综治的库和社会重大项目的库。我们认为地理空间库是五个库里面基础的基础。

我们时空云平台建设工作也纳入了整个智慧重庆的总体规划中,明确提出了时空数据的重要作用。在实施过程中我们开展了大量的需求调研,走访了49个市级部门,100多个城市,做了一个扎实的信息采集。

在实施过程中我们也经历了,从2013年开始建设到2014年框架的搭建,到2015年的全面启动这种标准相关文件,标准方面的一些工作,2016年正式试运行,2017年是我们整个平台全面推广工作的开展。

在机制方面,重庆是比较有特点的。一个是我们地方进行了立法,从立法层面要求全市公共信息资源要依托这个平台进行共享和协同;第二个是从共享机制上面进行了保障,把财政、审计、督察力量纳入进来。特别是在财政方面,我们要求各个行业部门的信息化系统在新建或者是运维的过程中必须要纳入共享平台进行共享,如果不共享的话,财政不纳入预算,包括运维的项目。然后审计部门定期要对项目进行审计,是否搭建共享平台。还有就是我们的督察,会对共享情况进行定期的考察,他的考察分纳入政府的考核,不共享我们把分数扣掉。

介绍一下重庆的建设成果,我们总结来说一套标准规范,一套时空信息大数据,一个时空信息云平台,五个应用示范和一个标准体系。

标准规范主要是数据标准和接口规范。重庆市花了非常大的力气建设,我们总共分为三个阶段,花了九个月的时间对政务信息系统和资源进行了调查,调查了1916类信息资源,应该说对整个重庆市的数据资产进行了一次盘点。最后经过确认有六十一个部门的数据资源进入了我们的目录,总共有1916类的资源,两万多个项目。当然这里面并不是说信息项目都会进行空间化,在这个基础上我们重庆行业专家以及结合行业部门的工作,共同编制形成了智慧重庆时空信息的信息分类和编码的标准,今年我们做了竞标。

前面介绍的是数据标准,其他的就是常规的数据,服务的规范,地理编码的规范。

另外就是我们的时空大数据框架体系,我们整合了794类资源,信息两亿多条,把它分为城市运行、经济社会、各类规划数据、经济社会的数据、城市运行数据。基础地形就是我们常说的基础地形图、遥感影像、地形三维、三维建筑等等资源。地表数据主要通过各种专项普查、部门共享形成的资源进行实体化的形成实体化的库。这个种类比较多。

第三个就是各类规划的数据。我们将跟空间相关的规划体系达到了多规合一的目标,包括我们土地利用总体规划、基本农田保护规划,环保部门的生态红线保护规划等等。

第四个就是经济社会的数据,这块我们整合了统计、发改、财政、人民生活和物价等数据,更重要的是把人的数据,我们整合了全市大概四千万的人口数据进来。

再就是城市运行数据,物联网的数据,比如说交通的、水纹的、出租车运行的、城市轨道交通刷卡数据,第二个就是部门业务运行数据,比如,发改委的固定投资数据,各部门网上行政审批的数据,公共交通、客流的数据,这是部门的有些行业应用和运行的数据。

在数据体系上面,我们构架了整个软件体系。整个软件体系一个是我们的共享交换系统,这块就是提供给各个部门一个通道,让各个部门业务系统的数据或者是传统的数据能够接入我们的平台,通过平台实现部门与部门之间的信息共享,打通各个部门之间共享的通道。

第二个就是地理编码的系统,这个是解决我们各个行业部门的二维数据,空间的三维数据转换的系统。这个里面比如工商的数据、人口的数据,税务的数据,它这个大量要依靠编码引擎来实现。

第三个就是我们的智慧知识引擎,我们开发了一系列的模型分析的系统,特别是在地理设计方面的平台做了较多的工作,包括分析的一些模型。

再一个就是我们的云服务系统,我们这个平台搭建了以后要提供给各行业,各部门的应用,这些部门通过我们这个平台进行二次开发或者数据的接入。

这是我们的GIS管理平台,我就不详细介绍了。

这是运营管理的,我们可以看到中间的图就是我们共享交换系统里面各个行业部门它的数据交换情况,哪些部门在实时交换数据,交流数据,还有我们调用的数据量是多少,哪些部门调用的多,哪些部门调用的少,而且服务系统它的稳定性是不是出现异常,没有接入,我们多进行了一个监控。还有在安全方面做了严密的安全控制,可以按照数据的类型进行授权,可以按照区域进行授权使用。

在平台建设的基础上我们开展了五方面的典型应用示范的工作。第一个就是面向政府决策的综合市情系统,将前面整合的各种资源利用一张图的形式进行展现。通过这个展现,我们的目标其实就是打造一个重庆市政务版的百度地图。我们政府和行业部门的用户无论走到哪里都可以通过地图查询他需要的重庆各方面的信息资源。

第二个就是我们的智慧地理设计,这个我们主要是规划编制、规划报批、规划实施、规划修编的过程。

第三个就是我们在智慧交通的应用,当然我们只是参与的其中的一小部分,这个是我们为交通搭建的一个子平台,这个平台成为我们交通部门内部为智慧交通建设,应该说它的一个基础性的平台,在这个里面把交通相关的所有信息进行一个集成,我们可以看到右边的图,其实是我们重庆古城区每天的出租车GPS信息,左边是我们高速路上下口的信息。

第四个应用示范是我们在市场信用监管方面的示范,我们机构改革成立了市场监管局,我们前两年一直都在做这方面的工作,就是在工商、食药检的信息资源进行整合,实现网格化的监管和分类监管,以及协同办公的工作,这是我们在它的行业里面的应用,而且这个平台现在应用到具体业务工作中,监管的日常工作都是通过手机去处置。

第五个是我们做的每周一图,我们面向民生领域的应用,做了五六年了,每周四我们会收集整合到的各个部门的资源以地图的形式形象生动的展现给用户,或者给公众使用,每周周四我们会统一在市政府网站和新闻频道和一些报纸上面进行发布,到今年也做了一百多期了。

再介绍一个应用推广情况,平台建设以后在81个市级部门都给了一个推广,得到的广泛应用,数据还在不断的扩展中。

这是我们在重庆市的法人库的建设应用,法人库其实就是各种的法人整合到一起,这个如何展现和体验数据的价值,就是把它的地理空间库进行了整合,可以看到我们全市的各种类型的法人在地图上的分布情况。

第二个就是多证合一的登记制度改革,我们这儿有个例子,就是说以前企业在工商注册完了以后进行印章的刻制,传统的需要一到两个星期可以拿到公章,现在的渠道只要秒级就可以获得公章,极大的方便了应用。

这是我们在税务上面的应用,基于这种地理信息在税源监管上的一些应用,可以通过遥感影像、规划数据、国土数据,发现新的数据源,为税收的征管提供支撑。

这是我们在发改委的一个市级重点项目的管理应用,通过这个,市领导可以掌握全市的分布情况,以及在具体空间上面的落地情况,高速公路每一个阶段推进的情况。

这是我们在应急上面的应用,这是大的风险管理的概念,他将全市的风险信息进行了清单式,一张图的管理,统计了全市风险在二十万左右,全部实现了一张图的全类型的监管。

这是我们在传统领域的应用,类似于在执法中的应用,我们发现在城乡规划数据上面的一个违规用地或者违法建筑的情况,并对此进行实时监管和动态处置。

最后介绍一下我们通过智慧重庆建设的一些技术上面的创新,第一个就是我们自己,前面应用中开发了一套自己的空间大数据引擎,因为我们介绍了重庆领导要求打造政务版的百度地图,它对标的就是百度地图的应用体验,所以说我们这块进行了开发,时间关系就不详细介绍了,有些数据的对比,效率的提升。包括我们可以在客户端对地图数据进行动态配置。这是一些应用,推广应用。

第二个就是我们的共享交换做到了一个高安全性的应用,还有大量的地方控制,我们要有网址平台的建设,他每天的并发量要求达到一千万以上,每天的处理量有上百万的量。这是一个监控的,这是共享平台三级的体系,国家级的共享平台进行共享交换。包括我们前面介绍的两个产品也在跟华为合作,形成华为的智慧城市的解决方案。

最后谈一下我们的体验,重庆市的智慧城市建设要做好。第一要有料,第二要有颜,第三要有用。最后这一点要做到有用,我们行业部门要基于平台深入到业务应用中,体现平台建设的价值所在,这就是我们重庆市这一块建设的经验。

刚才也提到重庆是一个网红城市,也欢迎大家到重庆去体验我们重庆人的热情,谢谢大家!

耿立斌:大应急时代下的智慧城市综合运营管理平台建设

泰伯网 • 2018-06-20

摘要: 新的机构改革方案为智慧城市综合管控平台建设的实施提供了机遇。

耿立斌:大应急时代下的智慧城市综合运营管理平台建设

6月15日下午,WGDC2018智慧城市峰会在北京国家会议中心举办。广州星才科技有限公司总经理耿立斌应邀出席了会议,并发表演讲。以下为演讲实录,未经本人确认:

智慧城市的概念从诞生到现在,已经被很多人给炒烂了。很多人问我,为什么做智慧城市的人这么多?那是因为,现在只要和IT相关,你就可以说他是在做和智慧城市相关的工作。比如,卖摄像头的人,他也是做智慧城市的。

智慧城市的概念如此广泛,但是什么是智慧或者不智慧呢?我给大家讲一个简单的例子。你拿到了一杯滚烫的热水的时候,是不是知道马上要松手?同样,大家都知道,哪条道路堵塞了,交管部门应该派交警过去疏导。但是水杯掉在地上会不会烫伤脚?这条道路疏通了接下来该怎么安排?这就是城市管理中智慧与不智慧的区别,在于是否建立了联动的体系。

今天参会的嘉宾都讲到了城市大脑,讲到了制度。智慧城市的运营一定要有一个制度存在,那我们来看一下它的整体背景。

智慧城市的建设需要很多新兴技术和业务领域的支撑。如果从单业务线条来看,我们并不比任何发达国家差,甚至比他们领先了很多。比如,天眼系统、雪亮工程,可以三百六十度无死角的对城市进行监控。这就是为什么现在大城市车站的小偷越来越少了?因为成本太高了。网上有一个视频很形象的说明了这个情况——小偷正在偷钱包,结果一抬头看到了监控摄像头,马上把钱包扔在地上,拍一下女士的肩膀说,你的钱包掉了。

再来看看现在的云计算和物联网,我们的技术已经达到了建设智慧城市的要求,但是还没有形成一个有机的联合体。为什么?因为体制不健全。

我做智慧城市是从中国移动开始的,然后到了三星,再到自己出来创业,有十五年了。在这十五年的时间里,我差不多在五年前开始推广所谓的运营中心,但是没有地方可以落地。我见了很多区长、市长甚至市委书记,介绍智慧城市运营中心的理念。讲完很认可,但是唯一的问题是给谁管?因为之前的政府机构里没有这个编制。

但是,这次国务院机构改革方案解决了这个问题,为智慧城市运营中心找到了一个很好的切入口。这就像我们之前谈智慧旅游、智慧交通,但是旅游不单是旅游的事,交通也不单是交通的事。就拿下雨来说,水淹了和交通有没有关系?肯定有关,但是交委说这事不归我管,归市政管,但是如果把水抽到河里去,河里的事又归水利局管。彼此之间缺乏一个联动机制。

现在,政府机构改革给了我们机会。我们也看到了,在大应急背景下一定会做综合应急管理,这是我们切入智慧城市运行的最好入口。而我们的目标是什么?其实就是降低成本,提高效率,可以让受灾的群众在第一时间得到救援。

要实现这一目标,需要什么样的能力?我觉得首先是三个最核心的联动。终端一定要联动;指挥一定要联动,我说的指挥是系统性的联动,就像我们看到影视剧一样,一号请到二号位置,请把某某路口的视频调出来;还有就是要做到在系统上完全自动化的联动,以发生事件的地位位置和空间为核心,迅速将周边信息,包括传感器本身的信息和现场视频,以及周边过往历史信息迅速的展现在一个平台上。不需要提任何问题,以往是如何处理此类事件的,操作手册出来了。这是我们要做的,业务流程要打通,实现业务联动。

其次,是能够便捷的对接各专业业务系统。现在我们的应急管理,119有,110也有,防震有,疾病中心也有。你要做这件事,要有广泛的IOE(IBM的小型机、Oracle数据库、EMC存储设备),要能便捷的对接各业务系统。我们平台在17年的时间做过170个项目,二十多个城市,什么妖魔鬼怪都见过了,包括各种类型的传感器和子系统,已经积淀出来了。

第三个核心能力是业务流的自定义、自动处理和自由变换。我们核心的工作就是梳理这个工作,和政府人员、业务部门一起处理,当一个事件发生的时候,在我们的系统上应该怎么流转。我应该切哪些数据、哪些视频监控、哪些地理空间信息过来。在事件发生的过程中,事前、事中、事后到善后,整个过程,我们的智慧面板还有业务流程都是在变化的,这样才能真正起到辅助的作用。

第四个核心能力是实施感知、自动出发和大数据、AI。我们的平台要依赖谁?要依赖互联网技术、视频网络、云计算,我们只是前端的一个操作者。经过不同事件的不断累积,结合大数据、人工智能和深度学习,未来很可能会有一个非常完善的“大脑”来管理这个城市。到那个时候,你很难再看到领导在现场指挥的场景,所有的数据调度都会统一到一个综合平台里面去,实现统一调度和联动。

给大家看一个案例,这是我们做的天津生态城运营系统。在正常情况下,看的全是体征数据。下面是火灾和气体泄漏,你可以看到,消防的负责人是谁,出警路线以及各种参数,包括这个楼里有多少人,在什么位置出现,这才是大应急。还有我没有给大家展示的事后处理,这里实际是它的闭门,在这里面它的应急预案都会出现。

还有就是一体化统一指挥屏控管理体系。这是联合控制中心。这里面就有意思了,我们有了综合管控,专业管控可以不要吗?一定要记住,综合管控管的是决策和指引,但是具体的行为应该由各个专业系统和指挥中心完成。我们一般称为只监不控。如果大家做楼控就会知道,专业的电机控制系统由电机系统控制,不能是主控系统直接管理。这个就很麻烦,系统出现冲突会发生很大的意外,我们现在在这个基础上可以对接所有的操作中心。

我们的这个平台还有四个特点:第一个是开放性。我们支持主流的开发语言,主流的数据库和操作系统。大家看一下我们的服务定位,很简单。我们做综合运管平台,只能是居中,要和各个专业系统进行对接,要用开放的心态,而且不触碰任何专业系统本身该做的事情。第二个是分析。这离不开我之前提到的人工智能、深度学习等技术的支持。第三个是实时,达到现场设施物至中心拼接屏一站式流程,可联动实时情况事件,以及情况时间信息的mirroring传播。最后就是联动。不论是Protocol中介和适配器还是所有流程的自动化联动,还有视频联动、事件联动、数据联动,传感器联动等。

前面已经说过,我们做智慧城市已经有17年的时间,所取得的成果不是一蹴而就的,经过了大量的实践。我们目前在国内做了天津生态城和唐山曹妃甸智慧中心,2018年冬奥会综合运营管理中心,对接了所有基础设施及赛事信息和人员信息。

总的来说,今年的政府机构改革给我们创造了新的机会。因为如果没有这样的机制,很难去推广我们的产品和技术。我们做大应急、大综合,和其他国家的差距并不大。如果大家去过日韩或者欧美,就会发现管理精致城市就差三个字——经济化。目前我们的管理方式还太粗放,从成本上来说是这样。他们的一个技术设备可以在城市里面用几十年甚至上百年,但是我们更喜欢拆了重建。现在新的机遇来了,政府一定会考虑投入的问题。希望在新市场、新技术、新思路和新模式下,我们能够创造新的技术和机遇。谢谢大家!

何小军:智慧城市停车大数据云平台建设

泰伯网 • 2018-06-19

摘要: 智途科技“新享停”已经在贵阳上线。

何小军:智慧城市停车大数据云平台建设

6月15日下午,WGDC2018智慧城市峰会在北京国家会议中心举办。GIO江苏地区轮值主席,智途科技董事长何小军应邀出席会议,并发表演讲。以下为演讲实录,未经本人确认。

大家下午好,今天给大家带来的主题是城市级的智慧停车大数据平台。智慧城市刚才我们李秘书长和单主任也做了深度的剖析。从政策层面,从一些大的方面讲,整个智慧城市怎么来建。真正的智慧城市建设当中,我们地理信息很多基础的应用也是非常好的应用场景。我们智途科技最早是从地理信息开始起步,最近几年我们一直潜心研究地理信息怎么样跟智慧城市的建设进行紧密结合,怎么样把我们技术应用到整个智慧城市过程当中去。

智慧城市是一个系统性的工程,从顶层设计到大数据分享平台,包括每个细节、模块的建设,里面涉及的内容非常多。我今天带来的就是其中一个——智慧交通。因为我们解决了智慧交通两个问题:一个是停车难,一个是行车难。我从停车难的角度给大家带来一个分享,我们已经研发成功的一个产品和平台。这个平台整合了一些硬件和一些大数据算法来为大家的出行提供很好的便利。这个平台已经在国内有些城市得到了使用。所以,我们提出这个口号叫停车便捷、出行无忧。

这是我们一个漫画,也是网上找的漫画,描绘的是大家经常遇到尴尬的场景。一个是我们在交通当中经常为找车位或者去抢一个车位遇到的难看场景,甚至有的占车位,在小区里占车位的现象比较多。城市的交通问题一直是困扰我们每一个城市的市长,城市管理者非常头疼的问题。我们经常跟很多城市的市长交流的时候,他首先问的是你能不能解决城市的停车难和行车难的问题。

这是去年发改委发的通知,同时很多省份也提出了停车规范化、便利化的一些文件,我们江苏省刚发了一个文件,要求每一个城市对于停车场的管理要有增量。首先我们停车规划要增量,每个百万人口以下的城市,每年要增加五千个设备,百万人口以上的城市每年要增加一万个设备,同时整合了公安局、物价局、民防,所有这些部门把整个停车进行系统化的管理,所有的停车系统要进行信息化,要上APP。对于我们在整个智慧城市建设过程当中,这是一个非常好的切入口。

所以,我们总结了对于停车的场景的需求。第一好管,对于整个城市的管理者和运营者来讲,我们的停车位要好管;第二是好用,好找,我们车位好找,可以提供预约功能。另外我们的闲置车位可以共享出去,我们停车的场景要尽量的简单、便利,同时我们提供反向寻车和移动支付功能。

基于这一点,我们去年针对华为新出来的NB-LOT标准,推出了室外和室内导航。我们解决了室内导航的引擎,这个引擎能够把车辆导航到所要去的具体车位。另外我们在这个行业做地图已经做了十二年,我们对全要素地图的获取有丰富的经验,平台集成了多家停车的一些硬件数据。

现在我们“新享停”平台已经在贵阳高新区发布了,在贵阳已经得到了一些应用验证。在贵阳的大数据博览会上,我们这个平台也是作为博览会的产品之一,精度可以达到一到两米,同时集成了各种支付场景。

这是我们整个平台的流程,解决了室内、室外、场内、场外和地上、地下全场景的覆盖。其中就集成了高精度导航,首先手机上查找停车场预约车位,平台可以提供车位的预约功能,同时可以导航到停车场,导航到车位,车位自动解锁。反向停车,自动进行升降,移动支付,所有的场景可以实现无人值守,这是整个全流程的管理。

同时我们还整合了大量的数据,包括车场信息的数据,行车轨迹数据,车辆数据,实时交通数据,智能感知和城市规划数据和市政设施数据,同时这些数据还可以给城市的管理者,包括规划和交通的决策各方面提供支撑,通过大数据挖掘功能可以给多部门提供使用。

同时我们在后台提供的是一个大数据可视化的管理平台,因为我们停车大数据要覆盖全中国的,所以说我们现在陆陆续续在国内很多省市落地,最终把这个平台连成了一张大网,那就是中国的整个停车大数据地图。

这是我们整个后台管理,针对每一个停车场的后台管理平台,我们可以在这个平台上知道停车场内部停车位的使用情况,也可以查到哪一个车位可以预约,同时也可以进行日常的统计,把停车场的日常管理和收入情况得到有效的控制。

另外这是占道停车。因为占道停车一直比较多,通过我们的平台进行管理以后,它整个的情况会得到遏制,所有的数据都后台进行收集了。同时未来我们介入大的平台来提供全方位的服务。

我们现在也是国际上最大的停车场数据服务公司,是Parpopedia的合作伙伴,它有六千万个停车位,服务的一个是互联网公司,包括高德地图这样的互联网公司,在车企这块也有很大的渠道,包括新的品牌,我们双方进行合作,一方面他们可以借助我们高精度的算法,包括我们数据的应用,双方形成非常好的合作,更好的提供服务和产品。

我们总结了我们这个平台对于整个智慧城市建设来讲,首先我们是对整个停车来讲打造的是一个标杆,目前我们在很多城市进行落地,包括南京市。同时我们是助力整个智慧城市的建设,所有的普惠资源打造整个城市的交通服务体系,同时我们可以优化整个城市的停车资源,把整个停车场的利用率能够大幅的提高,通过这种停车场的利用率的提高来降低因为停车引起的整个城市拥堵,所以说这个平台未来对整个城市的交通拥堵状况也会有很大的改善。同时为城市的规划做一些决策支撑。另外我们打造的是一个静态交通监管体系,减少行车隐患,打击交通违法,提高道路的通行效率。

这个平台在全国正在进行推广和应用,也欢迎大家跟我们一起合作。这个市场是一个万亿级的市场,希望大家一起打造。一方面我们直接投资改造,获取经营权分享收益。第二种是成本价改造,共享经营权,共同分享收益。第三个是只提供技术支持,获得分享。谢谢。

舒鼎秀:大数据+云计算助力智慧园区发展

泰伯网 • 2018-06-19

摘要: 我们认为创新的根本是重构业态,而这个重构业态完全离不开大数据和云计算的手段。

舒鼎秀:大数据+云计算助力智慧园区发展

6月15日下午,WGDC2018智慧城市峰会在北京国家会议中心举办。苏州火炬创新创业孵化管理有限公司O’park事业部总经理舒鼎秀应邀出席会议,并发表演讲。以下为演讲实录:

各位嘉宾,主持人,大家好。非常荣幸受到邀请,来参加泰伯网主办的“智能驱动万物互联峰会”。我们公司从2005年开始,十三年来一直致力于载体科技园区的建设。在建设的过程中,我们开始向全国性规模化的扩张。开始的起因是取决于提高效率,后来慢慢的在这个过程中,深刻体会到了运用大数据的手段、云计算的方法来帮助我们发展园区,打造智慧园区的好处。我们尝到了这些收获的果实,今天简单分享一下。

目前我们正处在一个信息革命指引下的新世界,我相信这一点毋庸置疑。在整个2018年,我们面对的是实际孵化三万家中小企业,虚拟孵化十万家的连锁性园区,我们深刻地感受到2018年面临一些核心的关键词。

这些关键词首先是新时代的到来,这种新时代尤其是与今天泰伯网主办活动的主题紧密关联——大数据、云计算已经成为,或者已经成为未来时代的新能源,这种新能源是推动着新经济时代发展的引擎。

第二个特征就是万物互联。运用互联网技术、智能技术、数字技术,能够体现万物互联的社会,在我们的身边创业生活生产的每一个过程和每一个角落,尤其是数字化生存,因为我们每一天都面对着这样的创业者,而且尤其是越来越深切地感受到,因为企业的寿命,产品的生命周期,以及争夺用户和行业更替的时间窗口的速度在大大的缩短,尤其是在这种变化的初始之下,数字化时代更带来了底层商业和战略逻辑的质变。

这十年以来,从人、财、物、产、供、销的模式,到五年前甚嚣的时代,以及最近大家听的区块链和人工智能。基于数字的时代带来更多的是战略逻辑的质变,在这种经营观念之下,我本人也是投资人,发现了越来越多的企业技术或者是投资人所青睐的行业,都在往一种回归生活的初始在发展变化,这种回归生活的初始,我们更多的消费者愿意为这种价值买单。吴小波讲到的案例说,为什么中国人愿意到日本花六千块钱买一个电饭锅回来,我们可以看到有几种现象带来的新变化就是中产阶级的崛起,而这种中产阶级他们最显著的特点是什么,不是他的抗压能力,不是他能够创造富裕生活的能力,而是他愿意为美好生活买单,这是新的潮流。

我们2018年直接面对创业群体的时候,这种感受会更加的明显。我们看到在企业经营的每一个阶段和过程,大数据时代催生的数据服务经济。比如,在数据开放、导控、客服、移动等等环节和领域里,大数据的营销无处不在。同时在我所负责的行业,因为我们公司2005年成立,致力于孵化器和众创空间的打造,我本人也在当年进入到公司,随着公司一直走到了今天。在这个过程中面对三万多家企业提供了很细致的服务,我们尤其感受到在2015年左右,大众创业、万众创新的热潮兴起,我们面对创业的新生态氛围正在发生巨大的变化,截止到2017年12月底,这是我们从科技部拿到的最真实的数据,现在全国的孵化载体达到了9808家,其中科技企业孵化器4069家,众创空间5739家,这些是在科技部备案的。在孵企业17.5万家,每三年都要毕业,庞大的毕业企业更是十倍、百倍级的数字。

我们再来看这么庞大的一个园区群体,又是承载了基本的智能空间互联的介质情况下,一个创业园区最大的资产是什么?肯定不是他的品牌,也不是他的其他房地产,也不是设施,是企业。而这个企业不是一个简单的名称,而是能够完整的进入在孵企业成长的轨迹,这样的一个大数据的系统、平台,并且当然这个数据一定是流动的,一定是动态的,不是静态的这样一个东西。

我们发现我们要记录哪一些数据,并且运用大数据的手段对它进行解决呢?是企业需要有对政府补贴的需求,也有投资的需求,那么也有产业资源链接以及团队的协同,市场的营销商业模式优化的要求。在这个过程中,我们认为比较好的优质企业服务生态圈就包括了四个要素,这些要素是政府创业园区,成熟企业和金融机构。在这个服务生态圈的打造里面,我们发现每一个角色的作用是不一样的。

比如说作为政府起到的是统筹作用,那么它首先制定的是营造一个很好的经商、爱商的政策环境和经营的环境,而作为创业的园区,像我们这样的科技载体起到的是催化作用,对企业是导入和整合。

第三个角色是成熟企业,这是不可忽视的环节,这个成熟企业起到的是支撑作用,而这个支撑是用技术和市场的合作来进行支撑。金融机构起到的是杠杆的作用,通过资金的投入、倍增或者是助推企业的成长。在整个的服务生态链里面,我们把这几种角色,当然还有更多种纳入到以大数据为基础的智慧园区,我们通过多年的理解以及在实践的过程中,我们感受到这个智慧园区的特征一定是需要具备以下的几个要素。

第一个当然是软硬结合,我今天不会再去阐述关于空间智慧园区,关于一切的房子或者是这种水电、门禁等等,这是最为基础的东西,但是更多的这种智慧园区的拓容,还有更多软性的东西,一切是人性化,从企业的需求出发,为它定制的万物互联。

其次需要有注重企业经营的轨迹这样的智慧园区系统。这个轨迹从它进园的第一天开始,一直到毕业离开,在这个过程当中发生的任何需求,一切涉及到他的团队、技术、生产、经营、融资、政策变化、市场营销等等所有的数据,采用无所不用其极的手段获知,并且吸引企业到我们的平台上来进行孵化,进行留下痕迹,用大数据的发现它在发展过程中的规律,通过这个规律再来找到它需要的资源,我们为它的需求导向和建模,以及能够解决它的资源整合来进行建模。这是第二种一定要注重入孵的企业经营轨迹的特征。

第三个特征是多种需求的接口并存。它不是一个简单的,只是一个物业和企业的综合体,它一定是整合了外界多种资源。那么最重要的是,它是整个资源的协同,都会放在我们的智慧园区的平台上来,而这个平台必须要借助大数据的手段才能够绩效达到最优。

我们回头来讲为什么要是多种需求的接口并存,要接什么样的口?是哪些行业,哪一些口子更需要,在我们大数据的手段做了智慧园区的系统里面,我们首先需要的接口是城市创新环境的接口,一定要是在具体的园区和方位,我们会把那个城市所有一切关于它产业的聚集,以及政府政策的导向,一个各个口子上的政策,关于衣食住行等等相关联的全部接口要上来。

第二个接口是政府的需求,一个是输送一个是接收,输送各种各样统计数据的东西,要接收什么?我们要往上送,往上就涉及到很多企业的分类,科技企业数新增的企业数,项目立项数,企业的研发中心一切,包括人设上面的不同创业人群,博士、硕士的领军人才,已经解决的多少就业,人设口比较偏重于就业和创业不同对象的创业,科技口偏重科技产出,科技口偏重对内的电子商务平台等等。根据不同的接口,那后面我们就要开发不同的模块,当然会有重点。

第三个接口是投资接口,这个投资接口就是在所有的企业里面,最终归根到底我们是希望在经营园区的过程中发现值得培育的种子。一开始我们为什么在前面要做这种企业轨迹数据呢?就是为了投资留一个巨大的接口,在我们的CKS上有投资人的板块,把企业这么多年经营的数据,当然不涉及企业高度经营机密的对他进行开放,不是对全国投资人开放,是和我们有很好的合作关系,以及和我们园的企业领域密切的投资人开放接口,还有各种服务的接口,还有像知识产权、技术的扶持,还有一些大学等等这样的各类服务资源开放接口,这样的一份接口看似很复杂,但是找到的规律就觉得非常简单。

再和大家讲一下我们大数据的实践,我们的大数据是由APEC中国的概念,IBS是针对我们博济科技园,CBS针对众创空间,这是两个不同的空间概念。在这个过程中建立了一种从前期的房子到后期的经营,从招商到企业的入孵,以及各种各样的全过程、全流程的服务,里面建立了很多比较适合我们民营企业使用的模型,并且开放了对政府被投资人等等开放的一些接口,整合了外部的资源进来,所以在十年期间我们就在全国发展到了一百四十六个创业基地,直接服务的企业就达到了三万家,在虚拟孵化的企业就达到了十万家,并且我们每一年直接投资早期的项目达到四十个以上,那么有的项目两年推出,基本上可以达到十个以上的收益。

根据前面和大家分享的观点,我们认为创新的根本是重构业态,而这个重构业态完全离不开大数据和云计算的手段,尤其在目前所有的信息技术的根本是解决了信息的不对称,以及扩大了边界,让互联网的无边界把它导入到我们创新创业企业服务的过程当中来,最终让我们在有限的物理空间里面借助大数据和云计算的手段来实现,首先是孵化技术,再其次是孵化生态,最终形成孵化产业集群,这样的未来不会再遥远,非常感谢大家!

杨春强:实景建模技术助力基础设施BIM全生命周期

泰伯网 • 2018-06-19

摘要: 实景建模技术是用一种或多种设备采集现有的环境数据并通过计算机软件自动创建三维模型,可在基础设施全流程各个环节应用。

杨春强:实景建模技术助力基础设施BIM全生命周期

6月15日下午,WGDC2018智慧城市峰会在北京国家会议中心举办。Bentley软件(北京)有限公司实景建模销售总监杨春强应邀出席会议,并发表演讲。以下为演讲实录,未经本人确认。

大家下午好,很高兴有机会跟大家分享一下实景建模在当下Bentley全流程的应用。这是我今天见到的主题,先花两分钟时间聊一下Bentley,再跟大家分享一下全生命周期的应用,最后的技术更新可能没时间讲了。

首先讲一下Bentley。Bentley是一家美国公司,为什么叫Bentley?因为是家族公司,他们家族姓Bentley,所以一直延续用这个名字。我们的使命是为全球的基础设施领域,从前期的设计到施工运维,提供可持续发展的方案。

这是Bentley软件的架构。我们有两个主要的平台,下面是MicroStation,我们有四百多个软件,上面涉及到工厂、市政、地理信息,这里面同一个平台可以兼容同一种数据,这样上下游之间,多专业之间协同就不存在任何问题。下面是我们的管理平台PW,你可以把所有的工程信息,所有的文件信息放到这样的协同平台基础之上,我们可以进行更好的协同。

这张图比较全面的展示了Bentley的解决方案,我们想到的基础设施领域里面的每一个领域,包括核电、交通、海洋、石油平台、港口码头,每个都有几十组软件。我们今天的主题是智慧城市,实际上智慧城市需要有一个数字化的城市底子,在这方面我们可以做到把整个城市模型的底子建出来。这是美国的一个第三方工程新闻记录杂志做的调查,在五百强的设计中90%都是Bentley的客户。

今天的主题实景建模,在座的各位都不陌生。具体的定义就是用一种或多种设备,这个设备可以包括无人机,手持的数码相机,激光扫描仪等采集现有的环境数据并通过计算机软件自动创建三维模型,后面可以在测绘、设计、建造、运营做多种应用。

这是我们几款主要的应用软件,第一款叫CC,它由照片或者点云生成三维模型的软件,后面的DP是在实景模型的基础之上可以做一些后期的编辑还有一些应用,后面EA可以做可视化的效果,实际上我们还有一个,它可以把实景信息融合到一个平台上。

我们所构建的数字化部分主要有两部分,第一是从无到有的过程,你在做一个项目之后,我需要在头脑中、电脑中把这个模型创建出来,这就是我们现在讲的Bentley,但是对现有的场景怎么样将它数字化,怎么样将它捕捉到我们的电脑中,这就需要我们的实景模型二者结合起来。我们现实还有虚拟的物体都被数字化了,每一个基础设施的项目从头到尾都分为设计、施工、运营不同的阶段,实景模型在每个阶段都有它的作用。

首先我们看设计阶段,与我们以往用二维图照片获取的信息不一样,我现在拿到的是所见即所得的三维模型。这样可以更好的进行测量和分析。后面的施工,可以每个阶段做一个施工现场的采集,可以很好的了解场地状况,风险的控制等等。后期的运营我们可以将实景建模单体化,单体化之后做成添加属性,有了这些属性之后可以放在后面的管理平台里,包括结合现在的VR和AR技术可以做很多的应用。这是我们目前在中国的部分用户,最开始实际上就是从测绘领域起步的,目前全中国省级以上的测绘单位几乎都是Bentley的用户。后面Bentley在2015年收购这款软件之后,我们更多的是向基础设施领域发展,这是在水利水电的,还有交通的,还有海检、高校、工厂等等。

这是2017年我们Bentley举办的全球基础设施设计大奖赛,这个大奖赛我们每年都会办。这里面就会看到总共有二十三个奖项,中国区是获得了十个奖项,这在全球范围内是非常成功的,每年都在递增,去年是六个,今年是十个。右边就是用的解决方案,大家如果注意看,每一个都会包含实景建模。这是三亚的机场,这是香港的一个项目,这也是香港的一个养殖场项目,这是海上石油平台,这只是用了我们分析的一个软件。这是水利水电的,这是珠江研究院做的道路改造,这是龙江桥的项目,这是通州水厂的一个水处理的,这是跟我们应该是比较相关的深圳浅海的,我们现在做的几个跟智慧城市相关的比较大型的项目,包括深圳强海,包括雄安,包括北京。

雄安从几百平方公里的模型先建出来,后期所有的规划设计都是基于实景模型进行的,北京不是新区了,三千六百平方公里模型都创建完了,后面可以做各种各样的应用,包括省会城市实景的基础都有了,跟我们未来的智慧城市,我们可以打造一个信息非常全的数字化的底子,跟我们后期的应用。这个是一个挺大的片区,几十平方公里,这里面也是采用了实景模型,后面是跟Benefits的地上地下的融合非常好,除此之外在设计施工的应用,后期可以跟运维和智慧城市完全的关联起来,它后面的价值实际上会更多,现在还没有体现出来,这是在前期的设计和施工阶段。

这是滨州大学的智慧校园,他们做的应用比较简单,但是也有一些参考意义。这是一个电信厂的项目,它可以用来做电信厂的选址,信号的分析,覆盖范围的分析,这是选线的一个分析。这是新加坡的一个智慧城市项目,这个跟我们这个是比较相关的,他第一步也是把所有的城市模型建出来,然后分享到网络上,所有政府的部门都可以基于同一个模型做决策和分析。

这个是美国硅谷附近的一个小镇,他是做了一个自动驾驶的试点项目,如果是用传统的测量和建模,他需要六个人的团队做半年,但是用了我们实景的方式,他只用了三个周的时间就把整个的模型建出来了。而且包含了所有道路上所有精确的符号,精确的位置,还有精确的距离等等,非常快,都有了。

这是工厂的一个项目,线路的一个改造。这是美国加州的一个变电站管理的项目,2012年就是Benefits的用户,他可以处理从无到有的过程,但是对现有的上千个变电站如何实现数字化,2016年他采用了实景建模到现在已经把他所有的变电站数字化了。

我们再看从设计施工,设计阶段我们能够给用户带来什么样的价值。第一个就是可以更好的理解现有的场地状况,可以替代和补充传统的方式,第三个可以做风险的管理,对场地的使用确权以及碰撞检测,还有快速的草图和规划,可以帮助你的决策过程。

这是Benefits的平台,这个平台是可以兼容带基础设施的照片,还有实景模型的信息。前期设计阶段这是一个非常小的案例,如果你要在整个城市当中要新建一栋建筑怎么办?我可以把实景模型抠掉,用Benefits的模型放上去,这时候在三维环境下可以做各种各样的分析,景观的分析,天气线的分析,很多分析都可以在这里面实现。

这是一个道路规划设计的一个平台,第一步也是把实景模型做出来,然后你可以在上面快速的布置你的道路交通,这个时间也是会非常快。有一些你觉得不好的地方你可以直接选取它拍平了再放上Benefits的模型。这是建成后的一些实际效果。

这个案例简单跟大家分享一下,这是中交研究院做的深圳市政改造的项目,这个项目最早起源是有一个六车道,从2012年到2016年他的用料直接翻了一倍,需要进行道路的拓宽,这项目的一些节点数据,距离还有立交桥,它的挑战就是专利多,任务重,时间短。最开始的第一个挑战在最繁忙的道路上怎么样快速的来取得道路的实际场地的一些数据,是他们面临的最大困难。采用的这种无人机加上实景建模的技术,创造出实景模型。后期你可以做地形表面的分析,然后剖面图、红线控制还有高层分析这些应用,通过实景模型跟Benefits模型的融合,后面会有很多的应用,这是Benefits不同类型的叠加,包括现有的管道还有管馕,包括上面的桥,这样整个的一个完整现有的数据还有Benefits数据完整整合起来。这是在前期的规划设计阶段做了汇报方案,做了一个展示,这样可以大大节省交流时间。还有在拆迁量化上,可以在实景模型基础之上画了一些拆迁线和征地线,你可以非常快的测量它的面积,不光如此你还可以把这些需要拆迁的部分添加上,这时候非常有针对性的进行管理。

道路两侧施工的时候,这个道路还是不停的在运转,我前期要做好非常好的模拟,既不耽误使用又能按照工期迅速的实现最初规划的成果,后面都会有差不多的模拟。这是设计之前,还有设计之后的比对,上面是一个纯实景的模型,下面是融合了Benefits的模型,我们可以看到设计之前和设计之后,建造之前和之后是什么样的,有非常精确的比对,而且是完全真实的。

刚才讲的设计规划阶段,那在施工阶段有哪些应用,这个案例结合了无人机采集数据还有点云采集数据,两种数据结合起来可以融合建模,它是要做一个道路的改造,第一步先把整个的道路模型建出来,大家可以看到这个模型比较精确,它是两种建模方式。第二步是将实景模型导入到我们的设计里面,这个里面可以做新型的道路设计,在实景模型的基础之上,我把这个模型建出来。右边就是添加的Benefits模型。第三步可以将Benefits的模型导入到我们的铺路机里面,根据它的模型进行铺设。后面一步是把建成后的建模再建一遍模型跟当初的设计模型做出一个比对,做出差量,需要修改的地方进行修改。

这个是哈尔滨老街区的改造,它的一个改建,我需要拆迁的面积和体积做出来,做好之后用上Benefits的模型添加到一起,再加上景观的布置,快速的规划方案就出来了。

在施工阶段可以让业主对施工现场有一个全局并且明确的认知,让项目经理做评估施工进程等等。这是对施工现场的监控,我们可以不同阶段的做一个航飞、建模和比对,这个时候就可以非常直观的掌控施工进度。有人说这个不够,我们还有另外一种方式,我用数值的方式做分析,实景模型可以把它当成一个完全的分子,Benefits相当于百分之百的分母,这个时候就可以算出每一个构建、部分的完成度是多少,后面会有一个百分比展示出来。

到了后面会有一个营运维护阶段,在巡检、资产标记和资产管理,训练和模拟,包括结合现在的VR和AR技术,这是一小段桥的管理。实景模型单体化之后把不同的桥添加到不同的属性,有了这些属性信息之后,我们就可以根据这些属性来查询、管理这些桥。比如说1960年建的桥,或者现在状态不太好的桥都可以调出来,而且可以查到详细的信息,实景模型可以做到大的导航面板。

这个也是跟刚刚那个差不多,但是这个信息会包含的更全,左边是包含了所有的桥的信息,这个时候我们要去做巡检,要去做测量的时候,后面会结合我们云端服务,我们的巡检人员只需要带一个手机出去,在他发现问题的地方只需要拍几张照片,这个照片上传到云端,我们云端有大量的计算引擎,就可以快速的生成三维实景模型,发现这个地方有一个洞,这个时候可以把这个模型传回总部,总部可以看到,做相应的修改策略。

这个是对电信塔的一个照片导航,我们看到的这个红色的这些小片片就是无人机飞行的轨迹,这个时候如果要查看某一个设备详细的信息,可以点击某一个小红片,当时拍摄的照片就会展示出来,我们可以通过这种方式实现。

还有后面的管理方式可以做对线化,这个精度非常高,对非常小的体量每个设备都可以做成对线化,这个时候你选择任何一个数据,我整个的信息都可以结合起来。我们现在跟华为和中国移动都有这样的合作,国外也有很多的项目。可以看到它的属性信息全部展示出来了,你可以做智慧的电信网管理。

这个是跟西门子合作的未来非常重要的发展方向,叫数字工厂。我们有一个实体工厂,还有数字化的工厂,通过传感器来把这些实时工程的运行数据传回来,这是结合AR效果,这里面有很多的操作我就不播放了,这是后面结合传感器的应用,下面这副图表都是体现了他的压力值,他的温度,他的一些很多运行的条件,这就是结合实景模型,结合传感器把这些实时运行的数据做了综合的分析得出来管理平台。

这个是滨州的智慧校园,这个校园将整个校园的实景模型做出来,然后给他添加上不同的属性信息,有了属性信息之后就可以单独选择某一个建筑,某一个构筑物,这个时候他的信息就在右边显示出来了。这里只是展示非常简单的信息,但是对于复杂的信息需要查询怎么办?我可以关联到我们的管理平台,第一页讲到我们有一个管理平台,这个时候我们可以链接视频和PDF和任何想要链接的数据进去。除此之外,有的属性信息就可以对某一类的构筑物进行分类查询,分类的筛选,只要满足条件就可以快速的找到你所需要的构筑物。比如所有的教学楼,所有的男生宿舍,所有的图书馆,可以快速的查询。而且这些查询可以像收藏家一样快速的收藏,以后想调用也可以快速的调用出来。

看整个一类的构筑物就出来了,你如果要做一个新的图书馆怎么办?我可以通过Benefits模型添加到校园里面做一个环境影响分析,那除此之外我们还可以跟地下一些设施集成,这里是有二维给水还有排水的管道,我如果要在这条路上做一些施工,这里就不要挖了,或者挖的深度要控制在什么范围之内,这里展示是二维的,我们最开始看的浅海的项目,他们是从头开始做的,从地下建成全部三维的,这个时候有一个地下的,有一个地上的,就可以做非常丰富的应用。

这个是法国马赛的一个天然气管网的管理,他是什么原因呢?就是整个的施工经常会遇到事故。他就为了解决事故,所以他就想到了VR和AR方式,把整个的这条街道,这个城市给你建设好,把地下的管网加进去,这个时候你就可以拿着一个ipad在路上走,你就可以知道哪里有管网,哪里没有管网。这是一个起因,刚刚2014年的一个智库他们想到的这种方式。现在你可以拿着ipad在屏幕里面就可以看到管道信息在哪里,这个时候该施工的时候就应该注意了,这里不要挖,那里不要挖。这是在室外,VR应用后面还有。

技术更新就先过了,大家过一眼就好了,我们每年都会有大量的技术更新的工作在做,包括性能的提升,功能的提升,每年都会有大大小小的版本推出来,从建模的效率,功能上都有大量的提升。

这是点云跟照片的融合建模,这是室内的建模,这是红外影像的融合建模。格式输出,支持很多种格式。这是后面的LED加载,新的S3M格式。支持的地理信息平台,现在市面上所有的(英)都是支持的,支持的非常好。二维码的应用,定位和管理都可以用二维码实现。未来向哪些方向发展,有三个方向。

第一就是我们的数字双胞胎,这个里面会有大量的智慧工厂和智慧校园,很多需要智慧管理的项目都可以用他实现。后面是云处理,云处理在全球很多地方都有云服务器,现在还没有完全的落地,我们正在跟阿里云磋商,未来我们中国的用户也可以用到我们的用户,那个时候又可以用手机上传照片,下载就可以了。后面我们还有AI应用,有很多智能化的功能会出来。谢谢大家!

李琦:智慧城市2.0与智联未来

泰伯网 • 2018-06-15

摘要: 数字城市的进步,它是一个继承性创新,是不断在深化的,从数字地球到数字中国到数字城市,现在已经进入到数字生命。因此,毫无疑问城市大脑将成为2.0和3.0里头最重要的必备配件。

李琦:智慧城市2.0与智联未来

6月15日下午,空间大数据+智慧城市峰会在北京国家会议中心举办。北京大学智慧城市研究中心主任李琦教授应邀出席了会议,并发表了演讲。以下为演讲实录,未经本人确认。

尊敬的主持人,尊敬的各位来宾,今天我给大家分享的题目是智慧城市2.0与智联未来。

智慧城市是援引数字地球,是在1989年美国前副总统说的,从那个时候就启动了全球数字化的进程,到今天我们看到数字化的进程走的越来越稳劲,已经是全球发展的必然,但是这个数字化的进程它是从哪来的,现在走到哪了,是要到哪去,这个是我们始终要搞清楚的,这样我们才能知道我们是要做什么,是为什么,是要干什么,才搞清楚。但是这一切的动力最后他的原动力就是创新,创新是基础研究,有创新驱动我们才有走向未来的勇气。

我们今天面对的这个世界是一个充满了各种危机的世界,各位危机全面爆发,实际上说明了一个道理,工业文明已经走到了尽头,所以我们希望探索未来,究竟什么是中国科学发展的未来,人类的未来在哪?所以数字地球实际上是要解决的就是探索创建的新模式。因为今天已经走不下去了,他已经走到尽头。

所有这些危机的根源,从这张图上我们可以看到,实际上我们人生活的地球,这个地球实际上是一个超级生态系统,而生态系统的状态也就是我们今天的生命是由什么构成的呢?它实际上是三体作为的,就是今天的生存环境是太阳、地球和月亮这三体相互作用的产物,我们今天最基本的是希望我们能够自由。所以不管是发展中国家还是发达国家人都是一样的。我们的根本问题,我们需要的是一个宜居的环境,是可以覆盖我们全生命周期的环境。无论我们的危机多么复杂,无论这个地球多么复杂,追溯本源实际上就是控制我们今天所有生命过程的四个要素。碳、水、钠、热,是控制我们基本的东西,就像前面马总说的城市计算未来是可看见的,我们地球是可以量化的。

从这张图反映的是什么?反映的全球生态环境。实际上可以用碳去进行跟踪量化分析的,也就是说我们今天的社会经济活动都可以抽象成产品和焦化这样一对空气关系,我们就可以知道这个产品从设计生产到消费到回收,是一个碳进行分析,这张图就是一个全球的碳属地。我们就可以从这张图上可以看到,实际上在六十年代末,七十年代初,地球就已经到了一个转折点,那个时候我们还是一个生态平衡的世界,从那以后已经失衡了,当然中间这个是中国的生态承载力和生态赤字,我们可以看到最近我们的生态赤字是非常高。经过二十多年全球科学家的研究,我们已经可以预测未来,当我们把温度控制在二十度以内,我们还能生活的,就是一个宜居环境。但是如果像今天这样的生活模式和消费的话,我们有可能是这个环境。这是一个什么环境呢?就是大气中二氧化碳的浓度已经超过一千,那是什么时代?就是恐龙时代,大气中二氧化碳的浓度是一千以上,当我们今天已经到了比较严重的,已经到了拐点。

国际上科学家有一个认知,认为是大气中二氧化碳的浓度应该在三百五十以下是宜居环境,超过这个就是处于一个生态崩溃的环境,但是我们今天已经超出了这个值,我们今天当下是四百七十,全球的生态环境处于一个危险范畴。

我们怎么能够得到一个可以自由呼吸的环境,宜居的环境,我们现在是具备这个条件。我们今天可以看到各种危机爆发,生态环境日益恶化,同时信息技术的发展,我们已经有了信心触手可及的这样云端的一种技术环境,这个环境就能够支撑我们把地球量化,数字地球、数字中国、数字社会、数字经济,这个情况下构建。

因此,我们是完全能够把一个城市作为一个系统来进行处理,实际上我们数字地球就是要创造一个新的文明,就是生态文明。而这个生态文明的核心三个要素,协同、共生和循环,就是它的主题。当我们把城市当成一个系统去进行处理,围绕着城市的个别要素优化统筹,协同、共生和循环。另外一方面我们今天城市地球都可以数字化,意味着一切皆计算,所以这就是我们去打造数字地球、数字城市它的价值和意义。

从2000年我们提出数字北京概念很快得到社会的支持,我们经过十几年的建设已经打造了1.0,今天我们所谓的新型智慧城市就是这个工程化,因为数字北京已经经历过世博会和奥运会的检验,已经变成北京现代化不可缺的,而这个成果实际上我把它叫做1.0,而这个1.0它的核心就是一个,实际上核心是打造了一个时空云平台。

在这个时空云平台上第一个根据中国特色,政府会投资持续建设首先的是政务云,我们有了政务云,在这个基础上可以向各个部门应用协同,这是北京已经经过检验的,迅速的从一个科学概念变成一个应用系统。

这个是2006年数字北京就已经上线了,这是市长的见面,每一个图标都是一个业务运行系统,一点打开就是一个系统。2006年就已经上线了,只不过它是在内网上,2007年就接受了奥运会检验。成为现代不可缺的最重要的品牌。这个就是在咱们旁边数字北京大厦,已经建成并运行,见证了数字北京的成长过程。

我前面讲的这些实际上都是最后形成的成果,中间的时空云。在时空云的基础上去支撑政务云,可以拓展样各个领域深度融合的,比如交通云、环保云、农业云、教育云等等,实实在在形成了一个从数字中国到智慧城市,这样的一个发展路径,实际上就是数据驱动的,以大数据为核心的数据驱动的一个业务协同。这就是我们把它叫做1.0,到了今天已经是2.0时代,2.0时代就是在1.0基础上进一步升级。一个是系统思维它的核心概念,核心思维、实时计算,以自然为本、数据驱动、绿色发展和深度学习,这就是2.0的特点,当然和1.0比起来最核心的1.0是数据集成融合,信息交化和共享为特点,而2.0是以人为本,全生命周期的数字化和信息化服务,这是它的本质,它们最大的特征。

今天时间有限,我想就重点讲一下这里头的深度学习,深度学习大家都知道应该讲这个是一个城市化,从概念来说是城市化学习思想和人类视觉认知的高度适应,是1958年约翰霍普金斯大学发现,他发现人的视觉系统的信息处理是分级的,人对物品的识别可能是一个不断迭代,不断抽象的过程,1958年就提出来了,这一发现是神经科学和认知领域的重大突破,促进了人工智能领域以后,到现在五十年的发展,当然应该说到了今天被大家所认知是最近几年的事。

标志性的是阿尔法狗,我们可以看到深度学习实际上就是一个编码和解码的过程,去模拟人的视觉一个认知过程。经过最近尤其是阿尔法原a突破性的进步,使得它突然呈现在大家面前。的确,最近它取得了很多突破性的进展。通过深度学习,我们发现现在的世界跟过去认知的世界是一个确定性的世界,传统的物理、数学告诉我们的世界是带有很多条件,更多的是一个静态的,确定的世界。但是我们真实面对的世界还有不确定性,有更多的不确定性,是量子力学支配的世界,尤其是从阿尔法狗,阿尔法原为代表性的深度学习的进步,所以我们看到它大量的进展和突破,给我们带来很多非常重要的希望。

实际上从2.0到3.0,总得来说这个数字城市的进步,它是一个继承性创新,是不断在深化的,从数字地球到数字中国到数字城市,现在已经进入到数字生命。因此,毫无疑问城市大脑将成为2.0和3.0里头最重要的必备配件。

我们可以用环境问题来做一个计算和模拟,我简单说一下。像空气污染的问题我们用循环神经网络来构造一套机器,就是时空卷机的一套网络来进行学习,就可以把这样一个复杂问题变成是可以进行预报、感知、计算、控制,我们可以精确的去计算每一辆车的碳排放,可以计算每一座工厂的碳排放,可以通过市场机制来进行监听性的故障,来控制这个生成。所以我们知道这个是每小时都在发生变化的,在时间和空间上都是有它的规律,可以通过模型计算来进行预测的。

这里头两条曲线,一个就是实测的数据,另外一个是模型计算的数据,当这两个数据吻合的时候表示是常态。当它们发生差异的时候,那就是会有突发事件。同样正在做的一个是谷歌,通过它的一个子公司在加拿大做的智慧城市的典型未来城,我们可以看到它就是要试图把各类的城市数据用于政府来了解城市的状况。可以做智慧交通,把绿地更多的让出来,把垃圾可以直接到地下通过机器人进行收集。这些垃圾还可以通过深化直接处理,变成可循环的能源。

国内阿里大脑也是非常有代表性的,我们可以看到,待会阿里的代表还会再进一步的讲。

总而言之,智慧城市2.0,实际上我们今天可以看到是以人工智能为核心的,围绕着这样一个系统开发和系统建设,会给我们带来更加美好的未来。我讲的这些概念很多会通过我们的试验田把它变成现实,我们会通过在佛山去打造一个健康中国未来城,把我们想到的这些未来的产品通过我们的努力去把它实现。总而言之,在2.0时代,就是以人为本的一个全生命周期的信息管理服务。最后的核心概念就是智联未来,智联慧家,智能慧人,将会是它的核心概念,谢谢!

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