隨著物聯(lián)網 （IoT） 技術的誕生，智慧城市計劃已在世界許多地方成為現實。首先，物聯(lián)網不依賴于地理位置或復雜性比率，如人口和城市的每單位面積。事實上，隨著向發(fā)達景觀的移民增加，城市越來越需要有效地容納激增的人口。在洛杉磯、巴塞羅那和新加坡等世界許多大都市，智慧城市已經成為一種常態(tài)。

例如，洛杉磯智慧城市計劃包括利用物聯(lián)網、數據科學和可持續(xù)資源來跟蹤和分析城市文明面臨的挑戰(zhàn)。這包括檢測城市交通擁堵區(qū)域，跟蹤污染和水浪費，最重要的是，防止地震和風暴等自然災害。

同樣，西班牙首都巴塞羅那也從其對物聯(lián)網的投資中受益，試圖部署城市系統(tǒng)。事實上，巴塞羅那被確定為首批完全有能力利用其公民利用城市系統(tǒng)福利的大都市之一。智能路燈，城市自行車，智能廢物處理系統(tǒng)，噪音傳感器，公交系統(tǒng)，數字制造實驗室和灌溉系統(tǒng)是巴塞羅那在使城市更智能方面顯示出巨大潛力的突出領域。

新加坡不負其作為世界上最聰明的城市之一的聲譽。一個先進的醫(yī)療保健生態(tài)系統(tǒng)，稱為健康城市諾維娜，專注于改善其公民的整體健康，并促進對弱勢患者的專業(yè)護理的可靠性。同樣，也有智能住房解決方案，為人們提供免費的公共住房。從長遠來看，這旨在促進更健康的生活環(huán)境和可持續(xù)性。最后但并非最不重要的一點是，Walk Cycle Ride計劃仍然是智能城市解決方案，專注于創(chuàng)造休閑生活空間，同時促進可持續(xù)能源消耗和減少污染。

什么是智慧城市？

智慧城市可以理解為城市設施，它使用大數據和物聯(lián)網等現代技術來提高城市生活方式及其服務的效率和速度。智慧城市的概念是通過可持續(xù)的通信和信息收集技術實現的。這些作為應對城市生態(tài)系統(tǒng)總體挑戰(zhàn)的框架。

在典型的智慧城市中，所有機器都作為一個單元相互連接，以及傳感器、儀表和實時收集和分析數據的下一代設備。然后利用收集的數據為公民提供優(yōu)化的服務，包括更好的道路，改善的污水和水系統(tǒng)，交通系統(tǒng)，最重要的是，改善家庭安全和醫(yī)療保健。

為什么我們需要智慧城市？

目前，隨著人口的增加和越來越多的足跡向城市和機構轉移，資源正在以更快的速度耗盡。因此，發(fā)達國家的城市生態(tài)系統(tǒng)已經在考慮可持續(xù)發(fā)展的備選辦法，以便能夠滿足其公民日益增加的日常需求。縱觀目前的情況，智慧城市是未來世界不可避免的一部分，這是完全可以理解的。

幸運的是，隨著時間的推移，世界各國領導人和研究人員已經意識到，城市化是一個永無止境的過程，而適應智能和可持續(xù)的生活解決方案是過上長壽和健康生活的唯一途徑。

現在，物聯(lián)網技術如何讓城市變得更智能、更美好？

眾所周知，智慧城市不僅可以提高生活質量，還可以更有效地利用資源。物聯(lián)網技術可以使家庭、商業(yè)建筑、汽車、街道、供水系統(tǒng)和交通系統(tǒng)能夠通過一個共同的智能網絡相互連接。這種獨特的連接網絡可以通過使用數字云和無線技術來交換和處理實時數據。

公民和城市當局收集的數據可用于提高生活質量，并確保更好地利用資源！

想象一下，生活在一個無線通信系統(tǒng)能夠取代傳統(tǒng)元素的世界里。不僅如此，它還提高了效率，并將日常元素（例如家庭安全，交通信號燈，路燈，太陽能和供水系統(tǒng)）轉變?yōu)楹唵危晒芾淼脑?，您可以直接從智能設備訪問和使用。事實上，成為生態(tài)系統(tǒng)的一部分是真正的革命性，物聯(lián)網和基于云的計算等高級技術可以創(chuàng)建一個通用的中央控制系統(tǒng)，用于實時數據收集和資源優(yōu)化。

智慧城市的智能解決方案

盡管物聯(lián)網已經存在了一段時間，但成本估算是一個關鍵的障礙。鑒于涉及的一系列硬件、軟件和固件系統(tǒng)，物聯(lián)網項目很難預算，并且可能會影響計劃的實施。

根據《智慧城市世界》的一份報告，缺乏足夠的資金是智慧城市成本規(guī)劃的主要瓶頸。這是因為要使城市智能化，需要安裝數百臺智能設備并對其進行集成以生成準確的數據。這變得非常復雜，特別是在人口稠密的大都市。

此外，部署更智能的解決方案來影響整個地理人口是一個需要技術實力的巨大項目。物聯(lián)網是值得信賴的，但驅動它的資源可能不夠熟練。在培養(yǎng)高技能硬件和軟件工程師方面的滯后性迫使政府撤回承諾的資本。

想象一下，紐約市周圍的數千臺設備不間斷無誤地傳輸數據。實現這樣的生態(tài)系統(tǒng)需要持續(xù)的監(jiān)控和維護。當受限工業(yè)設施中的物聯(lián)網設置往往會失?。ㄓ捎诎l(fā)展不善）并造成大規(guī)模破壞時，想象一下它能對整個城市做些什么。

大規(guī)模部署會吸引大規(guī)模的網絡攻擊，智能城市將始終誘使數據泄露者。例如，2015年，對烏克蘭的網絡攻擊擾亂了超過2，30，000名公民的權力。為了應對這些風險，需要高級安全解決方案，而目前的預算尚未為此做好準備。這進一步使成本規(guī)劃復雜化。

物聯(lián)網旨在加快關鍵流程并簡化公民的生活。網絡中任何地方的小障礙都可能產生不利的結果。除了總體解決方案開發(fā)本身之外，利益相關者還必須預見后果，預見安裝并委派適當的預算。只有制定有效的成本規(guī)劃戰(zhàn)略，才能實現這一點。

在啟動任何智慧城市項目之前，有關當局可以使用物聯(lián)網項目成本估算器來評估項目所涉及的大致時間，精力和成本。使用物聯(lián)網計算器，企業(yè)可以得出簡潔的立場，并生成代表開發(fā)過程每個階段的可編輯報告。

根據輸入，計算器將恢復最接近的項目時間線，包括項目范圍劃分階段、工程原型和生產原型。

物聯(lián)網計算器可以根據智能計劃的類型進行成本和時間估算，例如智能辦公/零售建筑，醫(yī)療保健，智能家居，工業(yè)物聯(lián)網，智能農業(yè)，交通和整個智能城市！此估計還考慮了將成為特定智能 IoT 解決方案一部分的組件。這包括自定義硬件，Web應用程序，移動應用程序和云連接等組件。

這樣的工具可以更大程度地減少成本規(guī)劃的麻煩，同時使決策者能夠以高度謹慎的方式進行大規(guī)模的城市改造。

智慧城市可能是有史以來規(guī)模最大的部署，應該在全面了解前面討論的風險后進行預算。通過對所需資源（無論是設備還是人員）進行詳細界定，利益相關者可以從更好的影響可見性中受益。這將使他們能夠分階段制定資本，清楚地了解高度優(yōu)先的領域和可以等待的領域。因此，通過足夠的預算，物聯(lián)網環(huán)境的整體實施將降低運行時故障的可能性并節(jié)省數百萬美元。

如果預算容納定性工程師和設備，那么部署的更長未來以及有機會在運行時使其更好就變得可行。

此外，可以在套件中添加更多服務，以確保安全采用。

智慧城市解決方案繼續(xù)

智能交通解決方案

智能系統(tǒng)和跟蹤算法，可以全天收集城市中的實時污染水平和交通比例。

開放數據解決方案

生活在智慧城市中的個人可以利用聯(lián)網車輛和計算系統(tǒng)來保持透明度，并避開擁擠的道路、污染區(qū)域以及城市生態(tài)系統(tǒng)的其他方面。

醫(yī)療保健解決方案

物聯(lián)網和云計算最具革命性的好處之一可能是改善醫(yī)療保健。在智慧城市中，所有數據都是跨公民和設備收集的，醫(yī)院和醫(yī)療保健專業(yè)人員更容易跟蹤個人的健康狀況。不僅如此，數據的無縫收集和解釋還可以預防慢性病。

環(huán)境解決方案

作為提出創(chuàng)新技術和想法的主要目標，智慧城市也被證明是拯救環(huán)境的偉大舉措。更少的用水量，由于有害氣體排放的減少而導致的污染水平降低，太陽能解決方案以及智能電力/能源利用都將有助于更健康的環(huán)境。

智慧城市的優(yōu)勢和示例

阿姆斯特丹智慧城市解決方案

在智慧城市發(fā)展方面，阿姆斯特丹是最大的競爭者之一。早在2009年，阿姆斯特丹就啟動了170多項智慧城市計劃，是交通和交通數據利用優(yōu)化的交通和交通城市的理想典范。跟蹤和分析有關城市核心交通和交通系統(tǒng)數據的應用程序已被證明是一項突破，也是歐洲首創(chuàng)的舉措。

倫敦的智能停車項目

倫敦已經開始測試其智能停車項目，駕駛員可以使用實時數據來識別城市中的停車位，而無需長時間開車。隨后的測試運行和智能解決方案仍在觀察中。一旦與期待已久的自行車共享和電動汽車計劃一起部署，它將在很大程度上解決英國首都的交通擁堵問題。

紐約的智慧城市計劃

鑒于美國武器犯罪的數量，紐約市已開始在布朗克斯和布魯克林警察局測試槍擊檢測技術。如果完全實施，它將有助于中和該市的犯罪率。

早在2015年，紐約就見證了流行的聯(lián)網汽車計劃的開始。通過連接的云網絡收集和分析實時數據，當局能夠識別駕駛員因交通或其他因素而急轉彎或突然剎車的位置。這些數據后來被用于改善城市的交通系統(tǒng)和道路狀況。

可持續(xù)未來的數字化解決方案

隨著越來越多的大都市生態(tài)系統(tǒng)采用智慧城市方法，物聯(lián)網技術和數字解決方案被證明是這一可持續(xù)發(fā)展的支柱。云計算、數字孿生技術和通信技術等數字解決方案可以幫助開發(fā)、部署和跟蹤世界各地的現代智慧城市解決方案。

審核編輯：郭婷