智慧城市建设需要重点关注公平、实用和效能

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像今天的许多美国城市一样，匹兹堡发现自己正遭受着交通和道路拥堵的显著增加。到2017年，司机每年上下班将花费81小时。为了缓解这个问题，该市与卡内基梅隆大学合作，建立了一个基于人工智能的交通信号系统，而不是依靠预先编程的周期性信号转换。

效果很快就显现出来了。对于前50个交叉口项目，该系统将行驶时间减少了25%，制动时间减少了30%，空旋转时间减少了40%以上。人工智能软件将检测交通流量并创建一个预测模型，该模型可以实时生成信号定时计划。

当司机高兴时，行人让项目团队知道他们感到被遗忘了。因此，研究人员调整系统，以有效减少行人在阳光下的等待时间。与此同时，卡内基梅隆大学的研究人员和学生们启动了一个辅助项目，开发一种移动电话应用程序，与需要更多时间过马路的残疾人进行交流。

匹兹堡项目不仅仅是一个智慧城市项目。这也是智慧城市运动发展的一个例子。它以一种创新的方式来解决一个常见的问题。它涉及许多参与者，包括一家初创公司rapidflowtechnologies，该公司从卡内基梅隆大学分离出来，旨在扩大其规模。最终，匹兹堡的600多个十字路口可以使用这项技术。

最后，该解决方案旨在实现公平并影响整个社区，包括那些没有汽车但仍然使用街道的人。

Bobbennett，bsquaredcivicsolutions的创始人和负责人，前密苏里州堪萨斯城的首席创新官说:“智能城市项目正变得越来越少幻想，越来越少科幻类型，越来越实用。”

匹兹堡大学和卡内基梅隆大学的合作不仅使交通路口更加智能，而且对汽车和行人更加公平。信用:davidkidd/政府技术

从人开始

美国和全球城市的快速城市化以及过去20年来技术的发展为技术人员和决策者提供了独特的机会来尝试解决城市生活中的问题，例如交通拥堵、环境污染和犯罪活动。

像西班牙的桑坦德和里约热内卢这样的城市，已经成为传感器、摄像机和其他与网络、服务器和仪表板相连的设备的性能舞台，这些设备将收集、测量和分析大量数据。目的是找到解决城市问题的新方法，并提供快速答案。

如今，我们面临的问题是，技术开始主导智能城市的建设和运营。最初的想法是，城市管理当局需要物联网形式的工具来解决城市问题，因为这些问题过于复杂，人类无法及时跟踪和做出决策。尽管出现了一波营销热潮和大量涉及几乎所有可用技术的试点项目，但很少有城市真正变得智能化和互联互通。

2018年，麦肯锡全球研究所发布了一份报告《智慧城市:数字解决方案，创造更宜居的未来》，解释了智慧城市存在的问题:“经过十多年的反复试验，城市管理当局认识到，智慧城市战略始于人，而非技术。

“智能”不仅仅是在传统基础设施中安装数字接口或简化城市运营。这是关于有目的地使用技术和数据来做出更好的决定，提供更好的生活质量。"

这并不是说技术在让城市变得更聪明方面处于倒退的地位。但是人类平等变得越来越重要。弗雷斯特研究公司的首席分析师Michelepelino说:“平等是一个基本要求，它告诉我们哪种智能城市应用程序将在评估过程中产生普遍影响。”"这个城市想要给他们带来最大价值的项目。"

从一个更基本的角度来看，城市已经接受了这样一个事实，即智能城市项目通常从筒仓开始，这种情况将永远存在。贝内特说:“因为资金问题，岛屿问题一直存在。”

现在正在改变的是，尽管一个路灯杆上安装传感器的项目可能会在一个城市机构中启动，但解决方案跨越了几个部门。Bennett解释说:“人们更好地理解它将对整个企业产生什么影响，而不是成为一个带来好处的项目。”

换句话说，智慧城市项目的商业模式正在改善。因为技术可以测量是否应该打开洒水器，而不是在城市公园的地面上粘贴水传感器，他们把重点放在使用能够改善城市水处理系统的运行并造福整个社区的传感器上。

城市开始意识到他们的基础设施可以成为一个平台。例如，路灯不再执行单个智能任务，而是执行多个智能任务。佩利诺说，虽然更先进的城市将提前注意到这一机会，但大多数城市将认识到在未来建立平台的重要性。

她说:“通常情况下，这是在许多独立元素出现在城市之后，因此有必要简化复杂性。”“如果能够在城市机构中共享所获得的见解，那么这些见解将变得非常有价值，从而可以共享信息和情报。”

安装在圣地亚哥不同地方的智能路灯已经引起了居民对一些街区过度集中的担忧。信用:城市的自我

智慧始于边缘

2019年，中央数字政府开展了一项年度数字城市调查，发现了几个智能城市技术趋势。自2018年调查以来，城市增加了关键领域使用的技术数量，预计规模将继续扩大。

第一代智能城市项目的重点是找出如何在社区中放置传感器，将它们连接在一起，并将收集到的数据反馈到数据中心，在那里可以分析信息和提取情报。但是现在，城市已经意识到在现场处理和分析数据更有价值。边缘计算将计算能力推向街头。

佩利诺说:“要了解单个元素的价值，无论是沿街行驶的公共汽车还是智能灯杆上的传感器，都必须在资产所在的位置进行信息处理，因为这是需要做出决策的地方。”

芝加哥长期以来一直是智能城市技术实际应用的试验场。多年来，科学家、大学和政府之间的联合研究项目“排列”一直在探索改善物联网和人工智能的方法，以帮助城市连接和解决问题。

早期，aot专注于如何使传感器在野外和各种天气条件下更好地工作，以及如何确定满足城市需求的应用。aot的创始人之一Charliecatlett说，现在的焦点完全集中在边缘计算上。他说:“我们的研究是关于在降低成本和保护公众隐私的同时使用技术的可能性。”

做到这一点的方法是使用摄像头、麦克风和其他能够收集大量数据并在该位置进行分析的设备，并构建能够执行各种任务的基于软件的传感器。Aot现在正在实施一个名为sage的新项目，该项目将探索将机器学习算法应用于智能传感器数据的技术，在嵌入式计算机中运行可重复使用的软件程序，并将结果通过网络传输到中央计算机服务器。

换句话说，传感器就是计算机。卡特赖特说:“我们正处于边缘计算的转折点。”想象一下，在一场暴雨之后，传感器可以决定什么时候打开摄像机来分析交通状况，测试空气中是否有微粒，或者找到街道积水的证据。他说:“我们现在有了足够智能的传感器，可以知道什么时候该做什么，然后根据现场收集的信息做出决定。”“我们正在走向独立测量。”

据凯特莱特称，早期智能城市项目的部分问题在于，许多项目是由设计独特的公司建造的，这限制了它们的灵活性和功能。他说:“这些实验的硬件是软件。”为了使智慧城市技术获得成功，需要对其进行改造。

这就是sage项目背后的理念:智能传感器节点支持使用开放源代码创建的机器学习算法，并提供开放的架构，以便城市可以在一个平台上构建一系列项目。

关于绩效、效率和公平

那么，到2020年，这座城市希望实现什么样的智能互联？早期的应用包括无人驾驶汽车、无人驾驶飞机、摄像机(在车身上和路灯上)和传感器来测量所有可能的功能。但今天，这是对智能技术的务实态度。贝内特说:“智能城市的应用一直在其基本要素之内。这些基本要素总是面向交通系统和公共设施，包括水和电。”

公共安全是另一个活跃的领域，它也给社区带来了连通性。想想公园和市区的免费wi-fi。“我还将包括废物管理；今天，有许多问题。”佩利诺说。“城市希望更好地管理垃圾；他们希望连接垃圾桶，并告诉工人哪些垃圾桶需要及时处理。”

除了回归基础，智慧城市项目也越来越注重绩效、效率和(或许)公平。在过去的几年里，圣地亚哥已经安装了大约3000个智能路灯，使其成为北美最大的智能平台之一。我希望通过跟踪汽车和人流，这座城市将能够缓解其臭名昭著的交通和停车问题。

然而，城市官员认为，居民认为高度有益的技术使用更加危险，特别是在他们发现警察可以使用摄像机镜头之后。当圣地亚哥的媒体分析该项目的数据时，发现智能路灯在白人社区的集中度略高，导致技术精英主义；然而，太多的摄像机位于有色人种社区附近，这导致了种族偏见和其他问题。

圣地亚哥的教训是，部署智能城市技术并不像看起来那么简单。但是城市正在学习如何变得更加公平。

智慧城市项目也正在演变成提供结果的解决方案。仅仅有技术来告知卫生工作者一些垃圾桶已经溢出需要清理是不够的。佩利诺说，它必须展示成果，比如减少对城市街头垃圾的投诉。

她解释说:“如果你能减少公民的电话数量谁溢出垃圾桶，你可以衡量应用的价值。”“这导致对工人如何花费时间采取了更具成本效益的措施；它甚至可以减少小巷里老鼠的帮助，因为干净的街道可以减少老鼠的数量。”

从大量的传感器、照相机和麦克风中收集和分析数据，然后找出城市疾病的解决方案，这既不容易也不便宜，不管这项技术有多复杂。因此，尽管城市已经接受了智能和互联的概念，但在实施过程中它们面临着各种问题。

例如，有必要让适当的利益相关者解释智慧城市的需求和原因。有时，选择是由法规要求强制执行的。然而，更多情况下，首席信息官需要以不同的方式思考如何应用技术，并告诉员工，由于道路或车辆中的传感器，他们需要不同的方式来完成工作。

事实上，城市工人对智慧城市的成功至关重要。他们必须发展不同的技能，接受数据可能要求他们以不同的方式完成工作，或者基于算法修复某样东西，而不是开车去看它是否需要修复。

技术也可能是一个障碍。

班尼特警告说，在现有平台上增加一个新系统而不中断市民赖以生存的服务可能会造成损害。最终，如果智慧城市想要发展壮大，他们需要在行为、管理和组织上做出一些改变。