31、智慧城市物联网平台架构与用例解析

最新推荐文章于 2025-11-23 21:37:03 发布

鸽子精Pro

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分类专栏：物联网驱动的智慧城市文章标签：智慧城市物联网平台数据治理

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智慧城市物联网平台架构与用例解析

智慧城市的系统模型与数据特点

智慧城市的环境由专注于交通、能源等的各种系统组成，这些系统又由联网的子系统构成，比如交通领域的车辆和基础设施，能源领域的发电厂和电网等。这使得我们能够根据不同的智慧城市策略模拟系统和子系统的行为，并为实际实施选择最佳配置和技术。

从另一个角度看，智慧城市的发展可以从以下几个方面来考量：
- 输入（资源） ：包括人力资源和创业精神、数据、信息通信技术基础设施以及金融资源。
- 转型过程 ：涵盖数据管理、基础设施管理、知识管理、创新管理、金融资产管理，以及通过政府实体之间的关系、参与者之间的协调和领导能力进行的治理和领导。
- 输出：如开发的应用程序（交通、能源、医疗保健等）以及外部效应（环境可持续性、经济可持续性和生活质量等）。

在实际的智慧城市环境中，一个拥有百万居民的智慧城市每天可能会产生 2 亿千兆字节的数据，这些数据来自医疗保健、公共安全、能源、水和废物服务、交通、天气预报和监测等不同的智慧城市倡议。数据以结构化和非结构化的格式生成，来源广泛，从物联网传感器到监控摄像头，再到患者的自然文本或语音数据。

数据处理与平台架构

为智慧城市公民创造价值的分析应用程序需要进行数据摄取、数据清理、数据建模，并且经常需要整合来自不同领域的数据，例如为了实现电网平衡，需要整合电力需求、发电能力和天气条件等数据。数据需要安全地传输和存储，解决方案应允许网络连接中断（消息排队）、分析应用程序的数据检索以及数据审计或回溯。

鉴于数据的规模和速度，以及应用复杂的人工智能和机器学习模型的需求，智慧城市需要利用云计算和存储进行数据处理。从数据源到为公民提供分析洞察的实际路径，反映了一个数据旅程，在这个旅程的每一步，数据都应该是安全、可访问和值得信赖的，允许进行转换、数据质量检查、数据管道和分析编排。

实现这一数据旅程的最佳实践是部署基于参考架构的下一代数据和人工智能平台，该架构有五个主要层，所有层都以安全数据为基础：
1. 平台基础 ：混合云平台实施、云战略和端到端供应，以及平台基础设施管理。
2. 数据信任 ：用于定义和实施数据生命周期管理的加速器、框架和服务。
3. 以数据为中心的基础 ：具备数据准备、转换和存储的能力。
4. 人工智能和分析基础 ：在以数据为中心的基础支持下，设计和部署人工智能/机器学习服务的能力。
5. 人工智能和分析执行 ：大规模部署和执行定制人工智能和商业智能应用程序的能力。

这个现代数据和人工智能平台能够实现以数据为中心，将技术、人员和流程结合起来，管理、利用和从全结构化的智慧城市数据中提取价值。

智慧城市解决方案及解决的问题

智慧城市的设计因城市居民的需求和城市的优先事项而异。这些需求和优先事项催生了针对紧急服务（医疗、警察和消防）、医疗保健、公共交通、公共资产管理（如道路、公园、博物馆等）、废物管理、公共行政（包括许可证和执照）、公用事业网络（如水、气和电力供应网络）以及可持续发展的智慧城市倡议等方面的解决方案。

一些解决方案从绿色智慧城市的角度出发，以减少污染或资源浪费等负面环境影响；另一些则强调无缝交通，减少交通拥堵或交通可用性问题；还有一些侧重于确保公民安全，减少他们遭受犯罪的风险和恐惧。

城市居民主要关注文化和个人、财务、健康和可持续性以及基础设施等方面的问题。因此，医疗保健、公共安全、公用事业（电力、水）、废物管理、交通、公民服务和可持续发展是开发智能解决方案以满足公民需求的领域。

在构建智慧城市环境的过程中，数据是关键因素。一旦智慧城市确定了数据治理并组织了数据空间，就可以通过多种方式促进人工智能和分析的应用。根据特定城市的需求，可以建立以下四个可操作的人工智能领域：
1. 智能自动化城市流程 ：通过智能流程自动化和端到端的案例管理视图，城市中最琐碎的流程可以实现自动化，使公民和城市官员有更多时间处理更复杂的任务。
2. 增强与城市参与者的互动 ：人工智能可以增强公民与安全当局（用于事件报告和解决）、公务员（用于行政查询）或其他城市日常生活活动中的互动。
3. 检测异常 ：城市可以利用人工智能和分析更快地检测基础设施、公共安全和实时事件中的危险情况。
4. 辅助决策过程 ：凭借其识别模式、预测事件和规定变化的能力，人工智能技术可以成为城市层面做出更明智决策的推动因素。

智慧城市的实际实施案例

法国第戎 ：2018 年，第戎宣布了“OnDijon”战略，被《世界报》描述为法国第一个智慧城市。该市将六个独立的数据中心整合为一个中央指挥中心，依靠参与者（行业、公民和地区当局）和数据（如水、电和交通数据等）的联合来反映现实世界环境。街道照明、交通信号灯、停车位、闭路电视摄像头、建筑物和空气质量监测系统等都实现了数字化，还开发了用于公民通信（事件、通勤）的移动应用程序。结果，OnDijon 实现了 65%的能源节约和 50%的基础设施维护成本节约。
挪威交通代理应用程序 ：从安全智慧城市的角度来看，挪威的“交通代理”应用程序使小学生能够绘制他们上学的路线，记录沿途的积极和消极地点。通过孩子们的数字反馈，城市可以获得必要的信息，以规划进一步的交通和安全措施。
新加坡腾格赫森林地区 ：从绿色智慧城市的角度，新加坡利用物联网和传感技术改造了腾格赫森林地区，实现了智能照明，帮助实现了超过 40%的能源节约。新加坡政府的建屋发展局围绕四个支柱实施了绿色城市目标：建筑物的智能规划和设计以实现最佳气流和最小热量产生、智能能源管理以实现最佳能源使用和提高能源节约、根据实时交通分析调整智能照明，以及使用高速空气技术进行自动垃圾收集。
印度金奈 ：从更具连通性的智慧城市角度，金奈解决了寻找停车位时间长的问题，这不仅减缓了交通，还因增加污染而损害了环境。通过开发一个连接全市 80 个区域的 4300 多个停车位的智能停车应用程序，该市创造了一个解决方案，最大限度地减少了等待时间，为公民提供了无缝体验，包括无现金支付和在出门前找到合适停车位的能力。

这些实际案例表明，联合相关利益相关者和数据是成功的关键。要构建一个智能生态系统，意味着要评估数据的各个方面，从解决方案设计到开发、运营和最终客户使用的所有阶段。

智慧城市实施的典型技术挑战与最佳实践

数据可用性、开放数据和数据共享

开放数据是指可在线获取、完整、机器可读且可普遍使用和分发的数据。没有开放数据，就没有智慧城市。将收集到的数据公开并在智慧城市内部和跨边界共享是发展和改善智慧城市的重要组成部分，它有助于建立信任、提高城市事务的透明度，并更有效地与公民互动。实时数据收集可以为城市及其公民提供价值，有助于解决社会和环境问题，并支持可持续经济增长。

一些城市已经实施了开放数据门户，例如欧洲数据门户和欧洲城市数据平台，以及爱尔兰的都柏林、荷兰的阿姆斯特丹、美国的路易斯维尔等城市。然而，开放数据仍然面临许多障碍，包括所有权和隐私问题、缺乏高质量数据以及政治和监管负担等。

“数据开放性”在智慧城市应用中是一个多维概念，不同的智慧城市表现出不同的开放程度。即使存在开放数据，通常也局限于一个政府机构，更好的智慧城市解决方案需要数据编排，即协调多个政府实体的倡议，通过数据开放性和支持要素实现共同目标。数据编排包括以下几个方面：
- 开放性 ：从技术角度（开放接口、标准和技术）和组织角度（开放数据门户、社区共享计划和成果、与企业的交流）。
- 扩散：学习和知识流动（小团队、临时结构和按需获取技能和专业知识）以及合法性和信任建设（敏捷开发、基于问题的采购和试点项目）。
- 共享愿景 ：通过治理工具（更广泛的生态系统价值观、董事会的广泛代表性、激励措施和明确的可交付成果）和中央协调结构（支持核心能力和共同设计）。

数据治理和生命周期管理

智慧城市会产生大量数据，需要使用适当的数据治理流程和指南进行管理。数据治理需要涵盖相关的数据收集和生成、数据管理、数据共享和数据使用，以及遗留数据和利益相关者协作问题。整体的智慧城市数据治理方法需要具有响应性和协作性，以反映所有利益相关者的观点和需求，同时也要具有集成性，以实现广泛的数据共享。此外，本地数据治理即使是多层次治理结构的一部分，也最有利于确保相关、易懂和及时的数据。

智慧城市还需要对数据、服务和底层组件进行生命周期管理。智慧城市是一个由利益相关者、信息流、系统和流程组成的生态系统，具有数字和物理组件。生命周期管理的原则可以应用于这个生态系统的有形和无形组件。

从产品（有形或无形）的角度来看，生命周期管理需要关注以下活动：
- 生命周期开始阶段 ：设想、定义和实现。
- 生命周期中间阶段 ：使用和支持。
- 生命周期结束阶段 ：退役和处置。

从服务的角度来看，生命周期管理需要关注以下活动：
- 生命周期开始阶段 ：构思和需求。
- 生命周期中间阶段 ：设计、实施和测试。
- 运营和生命周期结束阶段 ：交付和演进。

从产品 - 服务系统的角度来看，生命周期管理需要关注与服务生命周期管理相同的活动，同时也需要产品生命周期管理活动的支持。

智慧城市生命周期管理具有以下几个特点：
1. 智慧城市生态系统的所有组件都可以进行生命周期管理，但由于它们是独立开发和实施的，且时间不同，因此它们处于各自的生命周期中，即“智慧城市的生命周期是生命周期的生命周期”。
2. 智慧城市组件的设计应允许“松散耦合、模块化、可组合性、可扩展性、相互依赖性和动态复杂性”，以支持组件的重新利用和再使用。
3. 数据可以在智慧城市相互依赖系统的不同生命周期阶段（工作中、处理中、审查中、发布、设计中、计划中、建成、安装、维护和运营）生成和使用。
4. 数据可以属于多个智慧城市生态系统组件，并且在每个组件的生命周期中，访问、创建、修改、批准和推广数据的权利可能会发生变化。
5. 数据在整个生命周期中都受到与安全和隐私相关的各种政策和法规的约束。
6. 由于在生命周期中进行的修改或升级，智慧城市生态系统组件可能有多个版本、变体或选项。
7. 在整个生命周期中，需要有报告问题、进行更改和通知相关利益相关者的流程。

分析和人工智能的运营化

在法国第戎实施雄心勃勃的智慧城市计划时，揭示了从分析用例中获取价值的核心障碍。大量不同的利益相关者使得与每个参与方建立连接变得困难，组织协调也会减慢几乎所有需要利用多个数据源的分析应用程序的开发。

例如，预测停车场可用性需要摄取不同类型的数据，包括停车场物联网传感器（时间序列数据）和/或闭路电视摄像头（图像和视频流）、当前天气状况（时间序列）、天气预报（地理空间和结构化数据）以及停车场附近安排的任何公共活动。可以使用 HTTP、TCP、Modbus 或 MQTT 等物联网协议来连接智慧城市设备，生成 RESTful API 端点似乎是建立数据管道的唯一可行途径。

不同利益相关者之间的数据模型和数据管理实践差异巨大，建立与多个组织的数据连接并不意味着数据可以立即用于分析。在智慧城市领域中，为孤立和异构的数据源建立统一的数据模型和数据治理操作是不现实的。虽然一些国际组织正在为智慧城市应用和数据制定标准，但这项工作才刚刚开始，预计标准的快速采用还需要时间。

鉴于数据标准采用速度较慢，实际用例通常采用提取 - 加载 - 转换（ELT）框架，将原始数据摄取到数据着陆区并保持不变，以便后续处理。转换通常根据特定的分析需求进行设计，允许敏捷开发和实施用例。对于不同的分析目标，可以重用相同的原始数据存储，但转换可能会改变，这一方面增加了数据管道的复杂性，另一方面为数据科学家和软件开发人员提供了灵活性。

数据质量和数据信任可以通过在数据摄取到原始数据存储以及将数据转换为目标数据模型的过程中进行额外的检查和规则来确保。API 的可用性会使数据面临安全风险，为了控制 API 访问和交换授权令牌，现代微服务架构应用程序广泛采用 JSON Web Token（JWT），但 JWT 也有其自身的漏洞。同时，智慧城市还需要建立与治理/访问控制相关的重要安全机制，这可以通过设置数据和人工智能平台的适当身份管理组件来实现。

智慧城市用例通常可以通过多个领域的人工智能算法来解决，例如在时间序列物联网数据或视频流中使用深度学习进行异常检测，通过自然语言处理（NLP）或语音识别增强与城市参与者的互动，使用路由算法或地理空间分析等。基于模块化微服务架构和数据 API 的智慧城市应用程序是解决方案开发的主流方法，开发可作为独立服务打包并可被其他城市重用的原子服务的可行性已经在欧洲和韩国的一个涵盖 27 个不同城市和 35 种不同城市服务的项目中得到了证明。

这种方法的一个好处是能够在不同地点/城市重用应用程序，这导致了将分析或数据处理模块进行基于云的编排，以形成定制用例解决方案的必要需求，从而可以访问开源库或商业分析 API。根据分析，只有当具备正确的 IT 基础设施、工具和流程时，包括智慧城市在内的各种领域的分析和人工智能模型才能大规模部署到生产环境中。

即使数据科学团队可以根据历史数据开发针对特定问题的定制机器学习模型，如停车场占用预测，但为许多其他地点重新训练该模型可能具有挑战性。一个城市可能有成千上万个停车场，每个停车场可能都需要组织单独的数据管道进行数据摄取和转换，以及部署新的机器学习模型。探索每个地点的历史数据集并评估模型以验证其对特定停车场的适用性可能是一项耗费资源且繁琐的工作。此外，即使模型成功投入生产环境，也需要监控传入的实时数据漂移，以确保模型的准确性。

因此，数据操作（DataOps）和机器学习操作（MLOps）的自动化是智慧城市大规模分析的先决条件。通过 DataOps，所有数据摄取和转换操作都被视为可以调度、监控和解决的单独作业；MLOps 则对机器学习开发周期进行同样的操作，从训练数据集版本控制到模型评估和再训练，允许用户从模型评分结果追溯到训练人工智能时使用的初始历史数据子集。只有在 MLOps 的支持下，才能实现大规模的偏差检测、数据公平性和模型可解释性。DataOps 和 MLOps 的操作可以通过各种开源或商业现货工具实现，大型云供应商也提供了自己的云原生解决方案。我们的经验表明，利用具有一致方式管理 DataOps 和 MLOps 工具的数据和人工智能平台，可以显著减少开发和维护智慧城市分析应用程序所需的工作量。

综上所述，智慧城市的建设是一个复杂而长期的过程，涉及到多个领域的技术和管理挑战。通过合理的数据治理、有效的生命周期管理以及先进的人工智能和分析技术的应用，我们可以逐步实现智慧城市的目标，为居民提供更安全、健康、舒适和可持续的生活环境。未来，随着技术的不断发展和创新，智慧城市的发展前景将更加广阔。

智慧城市物联网平台架构与用例解析

数据处理流程与技术选型

为了更清晰地理解智慧城市数据从采集到应用的过程，我们可以通过一个 mermaid 流程图来展示：

graph LR
    classDef process fill:#E5F6FF,stroke:#73A6FF,stroke-width:2px;

    A(数据采集):::process --> B(数据传输):::process
    B --> C(数据存储):::process
    C --> D(数据处理与分析):::process
    D --> E(数据应用):::process
    F(物联网传感器):::process --> A
    G(监控摄像头):::process --> A
    H(其他数据源):::process --> A
    E --> I(智能决策):::process
    E --> J(自动化控制):::process
    E --> K(公民服务):::process

在这个流程中，数据采集阶段涉及到多种数据源，如物联网传感器、监控摄像头等。数据传输需要确保数据的安全和稳定，可采用 HTTP、TCP、Modbus 或 MQTT 等协议。数据存储方面，考虑到数据的规模和多样性，可选择云计算和存储进行数据处理。

在数据处理与分析阶段，由于不同利益相关者的数据模型和管理实践差异大，采用提取 - 加载 - 转换（ELT）框架是一个可行的选择。具体操作步骤如下：
1. 提取（Extract） ：从各种数据源中获取原始数据，包括结构化和非结构化数据。例如，从停车场物联网传感器获取时间序列数据，从监控摄像头获取图像和视频流数据。
2. 加载（Load） ：将提取的原始数据加载到数据着陆区，保持数据的原始状态，以便后续处理。
3. 转换（Transform） ：根据具体的分析需求，对原始数据进行转换。例如，对时间序列数据进行清洗、归一化处理，对图像和视频流数据进行特征提取等。

人工智能在智慧城市中的应用拓展

除了前面提到的人工智能在智慧城市中的应用领域，还有一些其他的拓展应用值得关注。

智能能源管理

通过人工智能算法对能源消耗数据进行分析，预测能源需求，优化能源分配。例如，根据不同时间段的能源需求和发电能力，自动调整电力设备的运行状态，实现能源的高效利用。具体操作步骤如下：
1. 数据收集 ：收集能源消耗数据，包括电力、水、天然气等，以及相关的环境数据，如天气、温度等。
2. 模型训练 ：使用机器学习算法，如深度学习、回归分析等，对收集到的数据进行训练，建立能源需求预测模型。
3. 实时监测与调整 ：实时监测能源消耗情况，根据预测模型调整能源分配策略，实现能源的动态管理。

智能环境监测

利用物联网传感器和人工智能技术，对城市环境进行实时监测，及时发现环境污染、自然灾害等异常情况。例如，通过对空气质量、水质、噪音等数据的分析，提前预警环境污染事件。具体操作步骤如下：
1. 传感器部署 ：在城市各个区域部署环境监测传感器，实时收集环境数据。
2. 数据传输与存储 ：将传感器收集到的数据传输到数据中心进行存储和处理。
3. 异常检测 ：使用人工智能算法，如异常检测算法、聚类分析等，对环境数据进行分析，及时发现异常情况。
4. 预警与响应 ：一旦发现异常情况，及时发出预警信息，并采取相应的措施进行处理。