潘云鶴*，田 沄b,c，劉曉龍，顧德道，華 崗

aChinese Academy of Engineering, Beijing 100088, China

bCollege of Information Science and Technology, Beijing Normal University, Beijing 100875, China

cDepartment of Automation, Tsinghua University, Beijing 100084, China

dNingbo Academy of Smart City Development, Ningbo, Zhejiang 315048, China

城市大數據與城市智能化發(fā)展

潘云鶴a,*，田 沄a,b,c，劉曉龍a，顧德道d，華 崗d

aChinese Academy of Engineering, Beijing 100088, China

bCollege of Information Science and Technology, Beijing Normal University, Beijing 100875, China

cDepartment of Automation, Tsinghua University, Beijing 100084, China

dNingbo Academy of Smart City Development, Ningbo, Zhejiang 315048, China

article info

Article history:

Received 13 April 2016

Revised 16 May 2016

Accepted 26 May 2016

Available online 22 June 2016

城市大數據

本文探討了城市大數據的概念，明確了城市大數據的特點，并依據處理方法和應用目標對中國城市大數據進行了分類；分析了中國城市智能化同其他國家“智慧城市”的區(qū)別，給出了中國城市智能化的定義，并提出了中國城市智能化的模型；明確了城市大數據在城市智能化中的作用，即城市大數據是城市智能化的基礎和核心，是城市智能化持續(xù)發(fā)展的不竭動力；指出了中國城市大數據發(fā)展面臨的問題和挑戰(zhàn)；針對城市大數據在城市智能化中的支撐和核心作用，提出了城市大數據的建設重點，包括：基礎支撐、城市治理、公共服務以及經濟和產業(yè)發(fā)展等；指出了城市智能化的應用是推動中國城市發(fā)展的極妙抓手。當前，中國具備天時、地利、人和的獨特優(yōu)勢，應充分借助城市大數據，促進城市智能化向高水平發(fā)展。

? 2016 THE AUTHORS.Published by Elsevier LTD on behalf of Chinese Academy of Engineering and Higher Education Press Limited Company.This is an open access article under the CC BY-NC-ND license (http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/).

1.引言

隨著中國工業(yè)化和城鎮(zhèn)化的快速推進，城市人口、工業(yè)以及交通運輸過度集中，導致了包括人口膨脹、交通擁堵、環(huán)境惡化、住房緊張、就業(yè)困難和安全隱患等問題在內的多種不同形式的“城市病”，以及由這些“城市病”引發(fā)的社會、經濟、健康和居住等問題。這些問題嚴重影響了中國城市生態(tài)系統(tǒng)的健康和可持續(xù)發(fā)展[1]。事實上，“城市病”出現的原因在于城市基礎設施所構成的物理系統(tǒng)和城市居民所構成的社會環(huán)境變得日趨復雜，并且人們沒有充分認識到其復雜性，缺少對城市生態(tài)系統(tǒng)的高效管理。從根本上講，城市已經從過去的二元空間升級為現在的三元空間。這里所說的第一元空間指“物理空間”，即城市所處的物理環(huán)境和城市所含的物質系統(tǒng)；第二元空間指“人類社會空間”，即城市人的行為與社會交往；第三元空間指“賽博空間”(Cyber Space)，即計算機、互聯網及其“數據信息” [2]。為此，急需新理念和新方法對城市生活的結構、經濟發(fā)展以及其中出現的問題進行深入和系統(tǒng)地分析，從而確立新技術革命條件下城市發(fā)展的新方向。

“智能城市”和“大數據”的出現為解決“城市病”提供了新的可能?！爸悄艹鞘小睘閭鹘y(tǒng)的城市生態(tài)系統(tǒng)加上了一個神經層，而城市大數據從不同維度描述了城市的物理環(huán)境(如建筑、汽車和道路等)和居民社會生活的方方面面，即以虛擬形式反映真實的第一元空間和第二元空間，由此構成了城市的第三元空間——城市大數據。中國工程院的李國杰院士認為，大數據是典型的“蜜蜂模型”，即：蜜蜂的貢獻不是它們生產的蜂蜜，而是其傳粉過程帶來的農業(yè)產出的增加[3]。城市大數據如同城市中的自然資源和人力資源，已成為“智能城市”發(fā)展的重要戰(zhàn)略資源與戰(zhàn)略方向。城市在信息化和智能化的過程中形成了大量的信息庫和數據中心，將這些數據相互連接，便形成了城市大數據。通過物聯網、云計算和人工智能技術對城市大數據進行深度的匯聚、挖掘和分析，有助于人們正確地認識和把握城市系統(tǒng)各層次的發(fā)展規(guī)律，輔助政府和社會的城市決策與規(guī)劃，實現城市智能化管理的目標。同時，城市大數據也促使城市各行業(yè)的運作模式發(fā)生深刻的變革，加速傳統(tǒng)產業(yè)的轉型升級和新興產業(yè)的培育發(fā)展。總之，城市大數據正在加速城市智能化發(fā)展，具體表現為：以互聯網、物聯網、電信網、廣電網和無線寬帶網等網絡組合為基礎，以信息技術高度集成和大數據綜合應用為主要特征，以智能技術、智能產業(yè)、智能服務、智能管理和智能生活等為重要內容，構建一種致力于自我修正并及時解決城市經濟、社會和生態(tài)等關鍵問題的城市發(fā)展新形態(tài)[2]。

2.城市大數據的概念

2.1.城市大數據的概念與特點

城市大數據是指城市的政府、公共機構、企業(yè)和個人利用新一代信息技術手段獲取和匯聚的各類城市設施設備、個人和集體等主客體所產生的動態(tài)和靜態(tài)數據。數據可被共享、融合、分析和挖掘，以使人們深入了解城市的運行狀態(tài)，在城市管理方面做出更加明智的決策，優(yōu)化城市資源配置，降低城市系統(tǒng)運行成本，推動“智能城市”安全、高效、綠色、和諧、智能地發(fā)展。除了大數據的一般特征(如海量性、高速性、多樣性、真實性和重要性)之外，城市大數據還有其特殊性，包括：

(1) 層次性：例如，電子病歷按照醫(yī)院或區(qū)域分類，而醫(yī)學圖象按照設備或醫(yī)院分類。又如，健康數據可以分為個人、醫(yī)院病人、社區(qū)或衛(wèi)生防疫部門的健康數據。城市大數據的層次性深刻反映了城市物理系統(tǒng)和社會系統(tǒng)的組織層次性。

(2) 完整性：城市經過長期的運行與發(fā)展，各系統(tǒng)的數據覆蓋越來越廣泛。例如，近年來中國城市環(huán)保數據的覆蓋度正在迅速提高。由于這種數據完整性的迅速改善，城市大數據日益精確，具備了揭示城市的整體發(fā)展規(guī)律的能力。

(3) 關聯性：城市各類數據之間具有很強的關聯性。例如，城市的物流信息既包含在物流企業(yè)的數據中，也包含在制造業(yè)、商業(yè)和運輸業(yè)，甚至是金融業(yè)的數據中。這些關聯性不僅可以用于相互印證，也可用于城市運行中的協(xié)同推理與規(guī)則挖掘。

由于城市大數據的普遍性與特殊性，在其應用中需要新的處理技術，即基于目標驅動方法的特定數據提取[4]，這主要集中在從數據獲取到數據處理，再到模型建立的整個數據流程的自動化[5,6]。首先，獲取與存儲原始數據，包括按照目標需求對從所需數據源中獲取的數據進行模式抽取和集成，對采集的數據進行清洗和預處理(如數據填補、數據優(yōu)化、數據合并、數據標準化、數據一致性檢查以及多種數據屬性的初步組織等)，建立待處理數據集；其次，處理和分析數據集(包括線性分析、非線性分析、因子分析、序列分析、線性回歸、變量曲線分析和雙變量統(tǒng)計)，通過利用支持向量機、樸素貝葉斯、隨機森林和邏輯回歸進行數據分類和數據與類別間的關系分析；然后，通過人工神經網絡、遺傳算法和跨媒體算法揭示分類數據間的內在聯系，發(fā)現深層次的模式、規(guī)則及知識；最后，以交互式和可視化的方式解釋變量間的關系，以更深入地理解結果。

2.2.城市大數據的分類

就數據本身而言，城市大數據描述了各種城市元素的實時運行狀態(tài)，包括建筑、街道、管網、環(huán)境、企業(yè)、金融、商業(yè)、產品、市場、物流、醫(yī)療、文化、教育、交通、公安和人口。文獻[7]中提出，可將城市大數據分為5類：基于傳感器系統(tǒng)的數據、用戶生產數據、政府管理數據、客戶和交易記錄數據及藝術和人文數據。表1列出了此5類數據的類型、實例及相應的用戶群體。

其實，城市大數據的分類方法不止一種。從本質而言，數據分類以樹狀結構最為有效，而城市數據信息為網狀結構，所以城市大數據的分類需根據數據處理方法和應用目標而定。對于中國城市的大數據而言，經常使用以下三種分類方法：

(1) 按城市功能的供給側劃分：此分類方法的基礎是城市管理系統(tǒng)，也就是現有城市層次組織數據的聚集系統(tǒng)。這種分類方法具有組織促進力。

(2) 按城市服務的需求側劃分：此分類方法按不同需求者劃分(如居民、企業(yè)、事業(yè)系統(tǒng)和政府機關)，并且可以進一步分類，因此會牽引出各種城市應用服務系統(tǒng)。這種分類方法具有應用促進力。

表1 城市大數據的類型及用戶群體

(3) 按城市數據的發(fā)生原因劃分：例如，城市大數據可被劃分為基于城市物理系統(tǒng)的傳感器數據，城市人口及組織的經濟活動類數據，城市人口及組織的社會活動類數據，城市人口及組織的科教活動類數據，城市人口的生活類數據。

2.3.城市大數據在城市發(fā)展中的應用

城市大數據的出現為深入研究城市的運行和發(fā)展提供了新的思路[8-11]，已成為重塑城市競爭優(yōu)勢的新機遇[12]。在全球信息化快速發(fā)展的大背景下，大數據已經成為了每個城市重要的基礎性戰(zhàn)略資源。充分利用城市大數據的規(guī)模、質量和應用優(yōu)勢，挖掘和釋放數據資源的潛在價值，提升大數據的社會價值和經濟效益，能夠有效提升城市競爭力。同時，大數據也已成為了推動城市經濟轉型發(fā)展的新動力[13]。具體地說，大數據在以下領域起到了重要的作用：① 推動生產要素網絡化共享、集約化整合以及協(xié)同化開發(fā)利用；② 促進生產原料、技術、人才和資金的流動模式和商業(yè)模式的創(chuàng)新；③ 提高企業(yè)的核心價值和優(yōu)勢。大數據的應用不斷催生新的業(yè)務模式和新的經濟增長點，并且大數據為提升政府的治理能力提供了新的途徑[14]。此外，大數據的應用還能夠揭示傳統(tǒng)技術方式難以展現的潛在關系，挖掘看似無關的知識間的相關性并匯聚成新知識，通過定性化判斷和定量化分析實現對城市發(fā)展的診斷和評估，提升政府利用數據做出決策的能力，為有效處理復雜的社會問題提供新的手段。

本質上講，利用城市大數據對城市模式和城市化進程的探索就是對城市大數據的分析、可視化和理解，以及對結構化和非結構化數據的解釋，從而實現城市資源的動態(tài)管理、知識發(fā)現、城市模式和進程的深度分析、市民的有效參與以及合理的城市規(guī)劃和城市政策的科學分析。城市大數據的目標、方法及應用之間的關系如圖1所示。

3.城市大數據助推城市智能化

圖1.城市大數據的目標、方法及應用的關系圖。

“智慧城市”的概念由IBM公司于2008年提出，其內容主要側重于度量、聯通和智能[15]，主要目的是將特定的信息技術系統(tǒng)應用到城市的管理過程中。這一概念比較適合于歐洲和北美的發(fā)達國家，因為這些國家已經完成了城市化、工業(yè)化和農業(yè)現代化。發(fā)達國家“智慧城市”建設的主要任務局限于政府管理與智能服務[16,17]。相比發(fā)達國家城市的市長，中國城市的市長需要執(zhí)行更多的行政職能以及管理更多的事情。此外，中國正處于工業(yè)化、信息化和城鎮(zhèn)化的高潮，遇到的困惑與問題在質和量上都有其獨特性。所以，中國城市智能化發(fā)展路徑必然與歐美等發(fā)達國家不同，如圖2所示。顯然，利用發(fā)達國家“智慧城市”的發(fā)展路線圖來建設中國的“智能城市”，難以解決中國城市面臨的諸多發(fā)展問題。因此，在中國使用“智能城市”替代發(fā)達國家的“智慧城市”是合適的。

圖2.中國與歐美發(fā)達國家在信息化、城市化和工業(yè)化發(fā)展方面的比較示意圖。

城市智能化發(fā)展是“智能城市”建設的過程，目的是發(fā)展城市三元空間(包括城市物理設施、人類社會和城市數據)，方法為基于從市民、企業(yè)和政府整合的情報的科學方法，關鍵是巧妙合理地調度城市綜合資源，優(yōu)化城市經濟發(fā)展、城市建設和城市管理，持續(xù)改善城市發(fā)展與市民的生活水平，有效地滿足市民當前與未來的需求[2]。城市智能化發(fā)展是一個從分到合、由淺入深的過程。以城市現有的數據為基礎建立智能應用系統(tǒng)，是建設“智能城市”的合適起點。在此基礎上，增強城市物理基礎設施的自動數據化，逐步實現數據融合共享，開展城市大數據應用創(chuàng)新，實現宏觀決策和微觀服務的深入發(fā)展，帶動產業(yè)升級換代。因此，城市大數據的應用能夠推進城市智能化由局部水平到系統(tǒng)以及全局水平的發(fā)展，使城市智能化與“經濟–社會–生態(tài)”發(fā)展相統(tǒng)一。城市智能化發(fā)展模型如圖3所示，城市大數據包括基礎支撐系統(tǒng)、應用系統(tǒng)、產業(yè)系統(tǒng)、指數系統(tǒng)和運維保障系統(tǒng)五部分。

發(fā)展過程如下：① 充分采集城市運行中產生的海量結構化和非結構化數據，并將其匯聚到統(tǒng)一的城市數據平臺，形成城市基礎數據庫和綜合數據庫；② 通過海量數據的關聯、融合、清洗、處理、挖掘、分析和可視化，獲取可反映客觀規(guī)律且有價值的數據 信息，滿足城市政務、商業(yè)和城市管理的需求，提高決策能力、知識發(fā)現能力和流程優(yōu)化能力；③ 促進其他產業(yè)的轉型升級，帶動數據采集、數據分析和數據交易等大數據產業(yè)的發(fā)展，加快城市的信息化和智能化發(fā)展；④ 提出適用于衡量城市大數據建設成效和發(fā)展水平的指數，建設大數據運維保障機制，確保城市大數據服務架構的穩(wěn)定和可靠運行。

圖3.城市智能化和大數據發(fā)展模型。

3.1.城市大數據是城市智能化的基礎和核心

城市大數據來源于城市中眾多物理設施運轉和人群活動所產生的數據的聯通和融合。采用適當的數據處理和分析技術，這些數據可被用于挖掘物理設施運轉狀態(tài)下的各種復雜的關系，產業(yè)與經濟變化的趨勢，以及居民健康、教育、科技和文化等方面的狀態(tài)、關系和規(guī)律。因此，城市大數據不僅是系統(tǒng)地認識整個城市的信息基礎，也是城市智能化的基礎和核心。城市大數據基礎支撐模型如圖4所示。感知層通過物聯網采集城市數據；網絡層著重于網絡統(tǒng)建和網絡融合；數據層匯聚物聯網和信息系統(tǒng)產生的大量數據，形成城市公共數據庫；平臺層主要包括各種云計算設施、公共信息平臺和大數據分析處理平臺。

圖4.城市大數據基礎支撐模型。

推進由物理設施、人群社會和城市信息構成的三元世界的科學互動和可持續(xù)發(fā)展的核心是采用大數據思維和技術，統(tǒng)籌推進城市物理世界的信息化建設：打破信息壁壘，實現數據流、知識流和人類智慧的自由流動，完成對城市物理設施的科學調配，促進人流、物流、資金流和技術流的合理高效流動，有效解決城市發(fā)展與環(huán)境、資源和空間之間的矛盾，逐步建成滿足市民、企業(yè)和政府需要的新型未來城市。

3.2.城市大數據是城市智能化持續(xù)發(fā)展的不竭動力和智能源泉

大數據的應用正在加速信息技術與各行業(yè)的交叉融合，孕育形成新型業(yè)態(tài)，進一步拓展信息技術產業(yè)的發(fā)展空間。同時，在城市智能化發(fā)展過程中，需要重新激活現有數據資源，充分利用大數據增量，才能持續(xù)提升城市智能化水平。城市大數據在揭示城市典型問題的本質關系、分析復雜系統(tǒng)、開展經驗性城市研究以及感知城市合作方面有著重要的作用。城市大數據的應用是破解各類“城市病”的重要抓手。在城市規(guī)劃方面，通過對城市的自然信息(包括地理、氣象、環(huán)境)和社會信息(包括經濟、社會、文化、人口)的挖掘，城市大數據為城市規(guī)劃提供了強大的決策支持，強化了城市管理服務的科學性和前瞻性，這方面的應用突出體現在基礎建設、交通管理、公共設施和社會安全領域[18,19]。城市智能化使數據共享成為可能，政府各個部門的既有數據庫可被高效地互聯互通，極大地提高了政府各部門間的協(xié)同辦公能力和辦事效率，大幅降低了政府的管理成本[20]。大數據奠定了未來人們享受“智慧”生活的基礎，使人們可以建立個性化檔案，智能化管理日程事務、個人健康、安全起居、購物以及旅游。同時，大數據的應用可增 強公共服務同個體生活之間的聯系，在醫(yī)療衛(wèi)生、教育培訓、交通和安防等領域為個體提供信息查詢、內容分發(fā)和移動支付等應用體驗。如此，大數據將人們“簡單平面”的生活轉向“多維”化[21,22]，讓城市智能化真正服務于民生。城市大數據被廣泛地應用于一系列城市問題的研究和破解，并正在迅速成為促進中國城市智能化發(fā)展的重要橋梁和技術。

3.3.中國城市大數據發(fā)展面臨的問題和挑戰(zhàn)

當前，中國多數城市已經經過了前期“數字城市”和“智慧城市”的建設，在信息通信網絡基礎設施、政務信息資源整合共享平臺和智能應用體系建設方面取得了一定成效，并發(fā)展了信息經濟，積累了大量城市數據資源，為城市智能化的進一步發(fā)展奠定了良好的基礎。然而，城市大數據的發(fā)展也面臨著一些問題與挑戰(zhàn)，主要有：① 現有的操作機制給數據資源的整合和共享帶來了一定的困難；② 與信息安全和共享有關的標準法規(guī)體系亟待建立；③ 技術創(chuàng)新滯后于大數據的發(fā)展；④ 不清晰的商業(yè)模式影響大數據的可持續(xù)發(fā)展；⑤ 人才資源的供應不足制約大數據的發(fā)展。

4.城市大數據發(fā)展重點

中國積極鼓勵大數據的發(fā)展和“智能城市”的建設，地方政府高度重視信息經濟的發(fā)展。在這種背景下，需要正確處理城市大數據發(fā)展中統(tǒng)與分的關系，堅持統(tǒng)籌規(guī)劃和分工建設、技術驅動和需求拉動相結合。為此，加強城市大數據頂層設計和確定城市大數據建設重點成為當前推動我國城市智能化發(fā)展的關鍵?；谥袊鞘兄悄芑l(fā)展模型，本文提出城市大數據發(fā)展的重點基于四個方面，即基礎支撐、城市治理、城市服務和經濟發(fā)展，如圖5所示。

4.1.統(tǒng)一大數據基礎支撐體系

圖5.城市大數據重點建設內容。

城市應建立一個公共設施物聯網平臺。該平臺以“一體化服務平臺+積木式應用模塊”的技術架構和“專業(yè)化運營+開放式服務”的管理體系為核心，實現對城市基礎設施(如道路設施、水電氣設施和地下管廊)波動變化的動態(tài)感知，對城市運行狀況和特征的全面、及時掌握，對城市要素發(fā)展趨勢的準確預測，以及為城市發(fā)展提供有力的決策支持。為此，城市應該調研和梳理全市政務數據資源(包括類別、規(guī)模、增長速度、能否共享與開放、數據源頭和所屬權)現狀，以確定能夠優(yōu)先分享或優(yōu)先開放的數據目錄和數據字段，明確涉密或涉及公共安全和個人隱私的數據。此外，城市還應建立一個政務數據架構體系，以對城市政府數據的清洗、處理、整合、挖掘和共享為主線，建立城市數據共享和交換服務中心。該服務中心以分層數據服務為主體、工具平臺為支撐、機制建設為保障，實現全市范圍的政務數據資源和有關數據資源的整合、共享與服務。最后，城市應建立一個政務數據統(tǒng)一開放平臺，以完善政府數據資源的管理規(guī)范，建立政務信息資源開放目錄體系和服務體系，逐步向社會開放如信用、交通、醫(yī)療、衛(wèi)生、就業(yè)、社保、地理、文化、教育、科技、資源、農業(yè)、環(huán)境、安監(jiān)、金融、質量、統(tǒng)計、氣象及企業(yè)登記監(jiān)管等民生保障服務相關領域的政府數據。

4.2.推進大數據在城市治理領域中的應用

城市治理包括社會安全管理、城市規(guī)劃與建設、市場監(jiān)管及環(huán)境保護等領域。因此，要推動大數據在城市治理中的應用?；鶎由鐣卫泶髷祿闷脚_涵蓋多個行業(yè)的數據資源，如城市人防、能源、電力、環(huán)保、衛(wèi)生、交通、城管、水利、通信、安監(jiān)、氣象和地震等。加強數據資源的挖掘、分析和應用可快速識別、及時預警以及順利解決社會管理問題，提升基層社會治理能力。為達到“多規(guī)融合”和跨部門協(xié)作，城市需建立完善的國土資源“一張圖”數據庫以及時空大數據和不動產登記信息管理平臺，以開展國土資源大數據分析，建立統(tǒng)一的國土資源大數據服務體系，建成支撐跨部門協(xié)作管理的城市規(guī)劃大數據應用平臺，為城市規(guī)劃的編制、審批和實施等全流程提供有力支撐。此外，城市還應加強對市場主體的信用體征監(jiān)管，建立公共和個人信用數據庫，以獲得有關覆蓋全部信用主體(以企業(yè)為核心，以個人、政府為補充)和所有信用信息類別的信用大數據，增強社會成員的誠信意識，營造優(yōu)良的信用環(huán)境。之后，城市需完善城市環(huán)境質量監(jiān)測網絡布局，建立綜合監(jiān)測水、土壤、垃圾及大氣污染的大數據實時匯聚與分析平臺，以全面、實時、準確地掌握城市環(huán)境質量和污染源信息，為環(huán)境保護提供決策支撐。最后，城市需構建大數據能源管理體系，以提高能源的使用效率，完善資源的價格機制和創(chuàng)新能源的消費方式。

4.3.加快大數據在城市服務領域中的應用

城市服務包括交通、醫(yī)療、教育、社會福利和文化旅游等領域。城市應建立交通大數據應用平臺，以使城市居民及時獲得交通信息(包括實時公交、實時路況、出租、公共交通設施和道路管養(yǎng)等信息)。該平臺還可以提供各種增值服務(如出行信息服務和交通指南)，輔助優(yōu)化交通規(guī)劃，提高公眾出行效率以及改善用戶交通體驗。城市還應建立匯集和整合人口信息、電子健康檔案和電子病歷的統(tǒng)一健康大數據應用平臺，并開發(fā)覆蓋公共衛(wèi)生、醫(yī)療服務、醫(yī)療保障、藥品供應和綜合管理等業(yè)務的醫(yī)療健康管理和服務大數據應用體系。此外，城市也應鼓勵有關企業(yè)和事業(yè)單位開展醫(yī)療健康大數據應用創(chuàng)新示范，豐富和完善醫(yī)療健康服務?？紤]到社會福利，城市應建立城鄉(xiāng)一體化的社會救助、社會福利和社會保障大數據平臺，加強相關部門之間的數據對接和信息共享，支撐城市大數據在勞動用工和社?；鸨O(jiān)管、醫(yī)療保險對醫(yī)療服務監(jiān)控、勞動保障監(jiān)察、內控稽核、人力資源和社會保障相關政策制定及其執(zhí)行效果跟蹤評價等方面的應用，為社會公眾提供更為個性化和更具針對性的服務。最后，城市應整合數字圖書館、檔案館、博物館、美術館、群眾文化館和科技體驗館中的數字文化資源，建立文化傳播大數據綜合服務平臺。為促進旅游業(yè)發(fā)展，城市應推進旅游信息資源共享，整合旅游相關的數據資源(如公安、交通、環(huán)保、商務、航空、郵政、電信和氣象)，與主要網絡搜索引擎以及在線旅游服務商合作，建立旅游大數據資源庫。

4.4.促進大數據在經濟與產業(yè)領域中的應用

城市應鼓勵大數據在產業(yè)、跨境電子商務、物流、技術與知識服務等領域中的應用。為推進不同產業(yè)的發(fā)展，應采取以下措施：① 建立重點行業(yè)云服務平臺，促進大數據資源在研發(fā)設計、數據管理和系統(tǒng)營銷等領域的應用；② 引進“云+網+端”的物聯網云工程和云服務企業(yè)，發(fā)展可提供一體化的云工程產業(yè)，如全流程整體設計、裝備制造、軟件開發(fā)、系統(tǒng)集成、工程安裝和網絡運維服務；③ 完善各行業(yè)統(tǒng)計標準，提升相關產業(yè)大數據 資源的采集和利用效率，充分發(fā)掘數據資源背后的產業(yè)價值和潛力，為研發(fā)體系創(chuàng)新、生產管理方式變革以及產業(yè)價值鏈體系重構提供有力支撐。在電子商務方面，城市應大力發(fā)展“生產商直接面對消費者(M2C)”和“生產商直接面對經銷商(M2B)”的服務，加強跨境電子商務平臺建設，構建支持數據采集、數據清洗、數據融合、數據分析及數據展示的跨境電子商務服務體系，為跨境電子商務平臺及其基本的物流倉儲、信譽評級以及綜合信息服務提供有力支撐；城市還應發(fā)展面向“網上絲綢之路”沿線國家的電商營銷和比價系統(tǒng)，為全球客戶提供便捷、快速的購物體驗。此外，城市應建立物流大數據平臺，按照統(tǒng)一標準整合物流數據(如商品信息、交通路網、貨物運輸和貨物周轉)，通過對物流車輛、線路以及貨物等數據的全面分析，為物流企業(yè)提供最優(yōu)化的運輸線路，提升物流效率。物流大數據的應用有助于及時了解倉儲庫存信息以及各商品門類的動態(tài)需求，確保庫存和倉儲配套的優(yōu)化以及物流和倉儲資源的動態(tài)調整。最后，城市應通過鼓勵公眾和企業(yè)發(fā)掘利用開放數據資源，探索新技術，研究數據挖掘、分析和應用模式，營造大眾創(chuàng)業(yè)、萬眾創(chuàng)新的良好氛圍。公眾還應推動大數據發(fā)展與科研創(chuàng)新、技術發(fā)展以及政府和市場需求的有機結合，形成大數據驅動型的創(chuàng)新模式，推動開放創(chuàng)新和聯動創(chuàng)新。

5.結語與展望

城市大數據是城市智能化發(fā)展的核心。城市智能化發(fā)展對中國而言，是一個極好的抓手。隨著人口與經濟逐漸在城市集中，城市的成功發(fā)展標志著國家主體的成功發(fā)展。所以，城市智能化在中國大有用武之地。目前，中國工業(yè)化與城市化的環(huán)境和政府結構非常有利于城市大數據的發(fā)展。對可被成功管理以及開放的城市大數據的應用能夠促進城市知識服務的發(fā)展，創(chuàng)造新的市場和新的企業(yè)，進一步推進城市智能化的發(fā)展。當前，中國具備天時、地利、人和的獨特優(yōu)勢，應充分借助城市大數據，促進中國城市智能化向更高水平發(fā)展。

致謝

本研究獲中國工程院重大戰(zhàn)略咨詢項目(Nos.2012-ZD-6, 2014-ZD-01)和中國工程院重點項目(No.2015-XZ-14)的資助，作者感謝來自上述項目的所有專家對本文的貢獻。

Compliance with ethics guidelines

Yunhe Pan, Yun Tian, Xiaolong Liu, Dedao Gu, and Gang Hua declare that they have no conflict of interest or financial confl icts to disclose.

[1] Pan Y.China’s urban infrastructure challenges.Engineering 2016;2(1):29-32.

[2] Project Group of Strategic Research on Construction and Promotion of China’s iCity.Strategic research on construction and promotion of China’s iCity.Hangzhou: Zhejiang University Press; 2015.Chinese.

[3] Li G.The recognition of big data [presentation].In: Special Workshop on Big data and Informatization Road with Chinese Characteristics; 2015 Jun 1-5; Beijing, China; 2015.Chinese.

[4] Davenport TH, Patil DJ.Data scientist: the sexiest job of the 21st century.Harv Bus R ev 2012;90(10):70-6,128.

[5] Pietsch W.Big data-the new science of complexity [Internet].In: 6th Munich-Sydney-Tilburg Conference on Models and Decisions; 2013 Apr 10-12; Munich, Germany; 2013.[cited 2015 Apr 1].Available from: http://philsci-archive.pitt.edu/9944/.

[6] Li D, Yao Y, Shao Z.Big data in smart city.Geomat Inf Sci Wuhan Univ 2014;39(6): 631-40.Chinese.

[7] Thakuriah P, Tilahun N, Zellner M.Big data a nd urban informatics: innovations and challenges to urban planning and knowledge discovery.In: Proceedings of the Workshop on Big Data and Urban Informatics sponsored by National Science Foundation; 2014 Aug 11-12; Chicago, IL, USA; 2014.

[8] Foth M, Ch oi JH, Satchell C.Urban informatics.In: Proceedings of the ACM 2011 Conference on Computer Supported Cooperative Work (CSCW’11); 2011 Mar 19-23; Hangzhou, China.New York: ACM; 2011.p.1-8.

[9] Bays J, Callanan L.“Urban informatics” can help cities run more efficiently-McKinsey on Society [Internet].New York: McKinsey & Company.c1996-2016 [updated 2012 May; cited 2014 Jul 1].Available from: http://mckinseyonsociety.com/emerging-trends-in-urban-informatics/.

[10] Batty M.Urban informatics and big data: a report to the ESRC cities expert group [Internet].2013 Oct 19 [cited 2014 Dec 15].Available from: http:// www.smartcitiesappg.com/wp-content/uploads/2014/10/Urban-Informatics-and-Big-Data.pdf.

[11] Wu X, Zhu X, Wu GQ, Ding W.Data minin g with big data.IEEE Trans Knowl Data Eng 2014;26(1):97-107.

[12] Kitchin R.The real-time city? Big data and smart urbanism.GeoJournal 2014;79(1):1-14.

[13] Lepri B, Antonelli F, Pianesi F, Pentland A.Making big data work: smart, sustainable, and safe cities.EPJ Data S cience 2015;4:16-1-16-4.

[14] Taylor L, Richter C.Big data a nd urban governance.In: Gupta J, Pfeffer K, Verrest H, Ros-Tonen M, editors Geographies of urban governance: advanced theories, methods and practices.Cham: Springer International Publishing; 2015.p.175-91.

[15] Neirotti P, De Marco A, Cagliano AC, Mangano G, Scorrano F.Current tr ends in Smart City initiatives: some stylised facts.Cities 2014;38:25-36.

[16] Paroutis S, Bennett M, Heracleous L.A strategi c view on smart city technology: the case of IBM Smarter Cities during a recession.Technol Fo recast Soc Change 2014;89:262-72.

[17] Chourabi H, Nam T, Walker S, Ramon Gil-Garcia J, Mellouli S, Nahon K, et al.Und erstanding smart cities: an integrative framework.In: Proceedings of the 2012 45th Hawaii International Conference on System Science (HICSS); 2012 Jan 4-7; Maui, HI, USA; 2012.p.2289-97.

[18] Rae A.Online hou sing search and the geography of submarkets.Housing Stud 2015;30(3):453-72.

[29] Kowald M, Axhausen KW, editors.Social net works and travel behavior.Farnham: Ashgate Publishing Limited; 2015.

[20] Antenucci D, Cafarella M, Levenstein MC, Ré C, Shapiro MD.Using socia l media to measure labor market flows.Cambridge: National Bureau of Economic Research; 2014 Mar.Report No.: 20010.Sponsored by the National Science Foundation under Grant No.SES 1131500.

[21] Zhang Y, Qin X, Dong S, Ran B.Daily O-D m atrix estimation using cellular probe data.In: Proceedings of the Transportation Research Board 89th Annual Meeting; 2010 Jan 10-14; Washington DC, USA; 2010.Paper No.: 10-2472.

[22] Levinson D, Marion B, Iacono M.Access to destinations: measuring accessibility by automobile [Internet].Minneapolis: The University of Minnesota; c2005-16 [cited 2014 Dec 3].Available f rom: http://www.cts.umn.edu/Publications/ResearchReports/reportdetail.html?id=1906.

* Corresponding author.

E-mail address: zhs@cae.cn

2095-8099/? 2016 THE AUTHORS.Published by Elsevier LTD on behalf of Chinese Academy of Engineering and Higher Education Press Limited Company.This is an open access article under the CC BY-NC-ND license (http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/).

英文原文: Engineering 2016, 2(2): 171-178

Yunhe Pan, Yun Tian, Xiaolong Liu, Dedao Gu, Gang Hua.Urban Big Data and the Development of City Intelligence.Engineering, http://dx.doi.org/10.1016/J.ENG.2016.02.003

城市智能化

三元空間

建設重點