2、全球智慧城市发展的现状与趋势

全球智慧城市发展的现状与趋势

1. 全球城市化与智慧城市概念的兴起

在过去一个多世纪里,全球经历了快速的城市化进程。1900 年,仅有 13%的世界人口居住在城市,到 2008 年,这一比例首次达到 50%。截至 2011 年底,中国城市人口达到 6.91 亿,占总人口的 51.27%,中国城市化率历史性地超过 50%。这标志着中国和世界正式进入城市社会,社会人口结构的重大变化将对中国和世界的发展产生深远影响。

城市作为地区或国家的中心区域,高度聚集了资金、技术、人才、信息等物质和社会资源,极大地提高了经济活动效率,形成了良好的社会环境和丰富的物质文化生活,对提升国家或地区的社会经济发展水平和文明程度做出了杰出贡献。然而,城市的大规模快速扩张也给人类社会带来了诸多挑战。

1.1 传统城市发展面临的问题

  • 外部压力 :粗放的发展模式越来越难以为继,环境生态约束力日益增强,城市发展面临的外部压力不断增大。
  • 内部压力 :资源分配不均、城市扩张不合理以及公共服务水平滞后,使城市发展面临各种内部压力。新的人口社会结构对传统城市发展和治理模式提出了新的需求和挑战。

1.2 新技术带来的机遇

以物联网、云计算、大数据和下一代移动通信技术为代表的新一代信息通信技术革命,成为后金融时代全球社会经济发展的焦点。
- 物联网 :是计算机、互联网和移动通信网络之后信息产业的又一波浪潮。通过将所有物品与网络互连,实现智能识别和管理,提高城市的“感知”能力。

【无线传感器】使用 MATLAB和 XBee连续监控温度传感器无线网络研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕使用MATLAB和XBee技术实现温度传感器无线网络的连续监控展开研究,介绍了如何构建无线传感网络系统,并利用MATLAB进行数据采集、处理可视化分析。系统通过XBee模块实现传感器节点间的无线通信,实时传输温度数据至主机,MATLAB负责接收并处理数据,实现对环境温度的动态监测。文中详细阐述了硬件连接、通信协议配置、数据解析及软件编程实现过程,并提供了完整的MATLAB代码示例,便于读者复现和应用。该方案具有良好的扩展性和实用性,适用于远程环境监测场景。; 适合人群:具备一定MATLAB编程基础和无线通信基础知识的高校学生、科研人员及工程技术人员,尤其适合从事物联网、传感器网络相关项目开发的初学者中级开发者。; 使用场景及目标:①实现基于XBee的无线温度传感网络搭建;②掌握MATLAB无线模块的数据通信方法;③完成实时数据采集、处理可视化;④为环境监测、工业测控等实际应用场景提供技术参考。; 阅读建议:建议读者结合文中提供的MATLAB代码硬件连接图进行实践操作,先从简单的点对点通信入手,逐步扩展到多节点网络,同时可进一步探索数据滤波、异常检测、远程报警等功能的集成。
内容概要:本文系统讲解了边缘AI模型部署优化的完整流程,涵盖核心挑战(算力、功耗、实时性、资源限制)设计原则,详细对比主流边缘AI芯片平台(如ESP32-S3、RK3588、Jetson系列、Coral等)的性能参数适用场景,并以RK3588部署YOLOv8为例,演示从PyTorch模型导出、ONNX转换、RKNN量化到Tengine推理的全流程。文章重点介绍多维度优化策略,包括模型轻量化(结构选择、输入尺寸调整)、量化(INT8/FP16)、剪枝蒸馏、算子融合、批处理、硬件加速预处理及DVFS动态调频等,显著提升帧率并降低功耗。通过三个实战案例验证优化效果,最后提供常见问题解决方案未来技术趋势。; 适合人群:具备一定AI模型开发经验的工程师,尤其是从事边缘计算、嵌入式AI、计算机视觉应用研发的技术人员,工作年限建议1-5年;熟悉Python、C++及深度学习框架(如PyTorch、TensorFlow)者更佳。; 使用场景及目标:①在资源受限的边缘设备上高效部署AI模型;②实现高帧率低功耗的双重优化目标;③掌握从芯片选型、模型转换到系统级调优的全链路能力;④解决实际部署中的精度损失、内存溢出、NPU利用率低等问题。; 阅读建议:建议结合文中提供的代码实例工具链(如RKNN Toolkit、Tengine、TensorRT)动手实践,重点关注量化校准、模型压缩硬件协同优化环节,同时参考选型表格匹配具体应用场景,并利用功耗监测工具进行闭环调优。
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