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从提出智慧地球和智慧城市的概念以来，我们一直在思考，是什么让城市区别于以往的城市?不可否认的是，如今的城市管理者们借助信息科技的力量，拥有了过去想象不到的能力，使得我们的城市变得更加智慧。从科技层面看，这其中有3个重要的促进因素，第一个是物联网(Instrumented)，通过传感器和现场采集设备，让我们采集到城市各方面原始的数据;第二个是互联化(Interconnected)，通过互联网让数据实现传输和共享;第三个是智能化(Intelligent)，通过对数据的挖掘和分析，让城市的管理者制定更好的决策并执行。这三个赋予了城市新的运转方式、新的智慧。
目前智慧城市的建设如火如荼，国内在建设过程中也面临一些挑战，集中体现在：第一，缺乏长期有效规划和稳定持续的发展思路。地方对信息化全局的工作缺乏有效的规划，导致部分重复建设。城市缺乏自己的特色以及执行力面临着很多不足。第二，信息孤岛的现象比较严重，各个部门、各个行业信息化建设分散，不能把信息化数据系统更好地连接起来，发挥综合效应。第三，缺乏完整、统一的城市信息化的标准体系，不同的部门、组织制定的信息化标准之间不协调。第四，缺乏合适的投资和运行管理的模式。长期以来，重视建设而忽视利用和运营，缺乏适合不同类型城市使用的、有特色的建设与运行模式。
面对这些挑战，应该如何制定智慧城市的发展策略与路线?怎样验证智慧城市项目可行性和其真实的社会价值?这些项目能否支持城市未来几十年的发展?以及在项目落地的过程中，能不能借鉴和利用一些好的方法和工具?这些都是我们思考的问题。
需要全面综合的架构规划
智慧城市要有全面的战略规划、要搭建智能运行中心、要挖掘利用行业的解决方案、要建造IT基础架构。
城市管理者通过评估，可以迅速发现“热点”或迫切需要解决的问题，以便快速展开智慧城市之旅。结合上述提到的挑战和问题，以下五个方面需要给予重点的考虑。
第一是智慧城市建设要有一个全面的、综合的战略和架构规划。“城市建设，规划先行”，规划已被各级政府高度重视，大家普遍认识到成为智慧的城市是一次漫长旅行，并非一朝一夕之事。好的规划不是流于形式，而是能围绕着城市的自身优势，同时基于科学的方法论，对现状、发展目标进行详细分析，制定出具体路线图，并对项目实施进行监控评估，适时进行调整优化，并为下一步规划打下基础，做到结果可控。为了搭建和优化城市信息化的架构，我们需要对城市进行多角度、多层次的分析和建模。譬如，研究需要收集什么数据来进行主动预测以及如何更合理地分配资源来提高城市的运营效率。智慧城市规划针对不同城市发展状况有不同做法，有老城区智慧功能改造升级，有新区建设，更有以产业园为代表的特殊城市区域规划。规划可以以一个城市、一个区域进行规划，也可以以现代城市的六大核心系统(人、商业、运输、通信、水、能源)中的某一功能部门进行规划。
第二是搭建城市的智能运行中心。通常，关键信息往往被埋藏在各个城市机构的独立部门的不同系统中，城市管理者无法获得管理所需的清晰视图，很难整体协调各机构的工作。如果没有对事件、事故或潜在危机的整合性单一视图，就无法快速分享信息，无法持续提供城市服务、保护市民，更不能推动未来经济增长。
IBM的智能运行中心(IOC)整合了全球不同城市可重复的最佳实践模式，提供整合的数据虚拟化、实时的协作和深入的分析，帮助城市机构为解决潜在问题做好准备，协调和管理危机响应及处理工作，并持续提高城市的运营效率。它的优点一是可以充分利用跨机构和部门的信息，帮助城市的领导制定智慧的决策;二是预见问题，使异常终端对城市服务和运营造成的影响最小化;三是协调跨机构的资源快速有效提供应急响应。
第三是充分挖掘、利用行业的解决方案。智慧城市所涉及的领域非常多。譬如谈到智慧交通，如何优化对现有交通资源的使用，使人和物能够有效地“流动”。我们不仅需要红绿灯来管控交叉路口的车辆通行，保证安全，还需要掌握道路上车流的密度、速度等数据，优化路段或区域的车流量，提升道路的通行能力。这是“智能交通”概念产生之初的核心目标之一。智能交通系统就是对利用传感、通信和信息处理技术提高交通运输效率和安全性的各种应用系统的总称。基于我们之前提到的3个“I”，一个完整的智能交通应用系统需要包含3个部分：一是各种数据采集设备，可能是安装在路端的线圈或摄像头、微波探测器等，也可能是安装在车船上的卫星定位装置，还可能是移动终端如IC卡或手机，甚至收费系统数据;二是将数据由采集点传输到管理控制中心的通信网络;三是对数据进行整合分析，将其转化为交通业务智能的信息处理和服务系统。其中前两部分属于智能交通的基础设施，第三部分信息处理分析，则是实现数据向智慧转化的核心，是实现智能交通“智慧”的关键所在。
再譬如谈到智慧的公共安全。首先，公共安全管理机关需要采用先进的数据采集手段来采集各方面的信息，通过这些新技术提供准确的事态感知。其次，公共安全管理机关需要利用先进的数学模型和计算机模拟来研究公共安全事件的规律和特点，洞察事件发生的可能性。最后，在很多突发事件之间存在着内在的关联性，需要多部门协同处理。公共安全管理机关需要对这些突发事件的快速响应和多部门之间进行有效协作。所有这些需求都需要智慧的城市公共安全解决方案，再进一步挖掘细分，可以包括城市应急指挥解决方案、智能化视频监控解决方案、犯罪预测和预防解决方案等等。
第四是建造智慧城市的IT基础架构。智慧城市关键技术支撑就是数据中心，它既可以对城市的智慧功能提供支持，也可以对城市产业提供支持。从业务支持，到业务驱动，再到业务创新，数据中心、特别是智慧的云数据中心和云管理平台已经成为数据中心发展的方向。在这种情况下，数据处理需要通过基于云计算模式的优化系统来实现大规模的数据挖掘与分析。
当前，不同的数据中心可能处于不同发展阶段，有需要建设一个全新的数据中心;也有需要发掘现有数据中心的潜力，优化IT成本结构;或者需要引入云计算等新的技术和管理模式;或者正在努力使数据中心更加节能环保。智慧数据中心应具备云计算能力，拥有灵活性、成本效益以及主动监控和管理，并不断改进的特性。
最后是投资和运营管理。从投资的角度看，智慧城市的项目投入是非常巨大的，而且这么多的项目，如何平衡和决策?我们可以从投资主体、运营主体，以及收益的模式上多进行一些思考。对政府来讲，除了自建自营，还可以考虑BOT模式，即考虑让企业先行投资垫付，项目建设完成后政府回购。以及考虑资金分期支付的方式，譬如利用IBM的融资租赁，在减少资金压力的同时，翘动金融杠杆。
为了达到更好的社会和经济效益，我们可以多借助市场的力量进行运营和运维。
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