可持續(xù)智慧城市的演變｜觀察

可持續(xù)智慧城市的演變｜觀察

傳感器技術(shù)、人工智能(AI)和機器學(xué)習(ML)正在提高我們對當今城市運作方式的理解，釋放巨大的價值。在整個城市部署通過物聯(lián)網(wǎng)(IoT)連接的傳感器，可以幫助更好地了解許多關(guān)鍵要素，包括人口流動、車輛流動和眾多環(huán)境因素。當使用機器學(xué)習和人工智能分析大量數(shù)據(jù)時，就會產(chǎn)生強大的智能，從而導(dǎo)致真正智能和無限可持續(xù)的城市環(huán)境的發(fā)展。

數(shù)據(jù)分析如何為更可持續(xù)的運營提供信息？

對傳感器收集的數(shù)據(jù)進行分析，使我們能夠更好地了解城市中正在發(fā)生的事情。有了這些數(shù)據(jù)，就可以建立城市模型，以便更好地了解可以在哪些方面進行改變，從而實現(xiàn)預(yù)期的改進。以污染水平為例，我們可以看看如何改變道路形狀或使用不同的交通燈配置來改善交通流量以減少擁堵，甚至可以通過引入更多燈光區(qū)域，例如步行區(qū)，來限制交通流量。有了傳感器數(shù)據(jù)，我們就可以開始進行優(yōu)化，提高城市的整體可持續(xù)性。

機器學(xué)習和人工智能從何而來？

當在城市規(guī)模上建模時，這些模型會變得非常復(fù)雜。這就是我們可以利用機器學(xué)習和人工智能的地方。復(fù)雜程度很難大規(guī)模準確建模，包括所有子模型之間的許多相互作用。機器學(xué)習可用于分析大量數(shù)據(jù)，并尋找因果關(guān)系和模式。如果出現(xiàn)任何問題，便可開始解決它。除了機器學(xué)習和人工智能之外，還可以構(gòu)建數(shù)學(xué)表示，并使用流體動力學(xué)來確定材料和其他介質(zhì)如何在空間中移動，并使用其來確定如何進行更改和改進。

如何決定何時應(yīng)使用人工智能或機器學(xué)習？

重要的是，要牢牢掌握自己想要實現(xiàn)的目標，并了解實現(xiàn)目標所需的行動。從可持續(xù)發(fā)展的角度來看，這一點尤其重要，真的需要注意能源的使用。如果要使用大量設(shè)備和硬件，這當然會導(dǎo)致能源消耗和熱量產(chǎn)生。還要考慮實際的計算成本，機器、傳感器以及用于這些東西的材料。

如果并不真正需要機器學(xué)習系統(tǒng)，那么許多使用傳統(tǒng)或基于信號處理的分析模型的算法可以提供幫助，且它們在計算方面的負擔要輕得多。人工智能和機器學(xué)習具有巨大的潛力，但如果對環(huán)境的影響持謹慎態(tài)度，那么為了變得更環(huán)保而消耗能源和資源就沒有什么意義。這是為了仔細考慮適合這項工作的正確工具。

如何設(shè)計傳感器技術(shù)以與現(xiàn)有架構(gòu)集成？

在大多數(shù)城市，除非是從頭開始開發(fā)，否則就是改造?？赡苡?0年前的混凝土和150多年前的供水網(wǎng)絡(luò)，必須考慮到所有這些，并解決它們。我們經(jīng)常談?wù)摗皵?shù)字孿生”，這些大模型，在這里將變得非常寶貴。例如，有一根已有150年歷史的管道，想使用任何新材料來修復(fù)它或嵌入其中。這對未來100年有何影響？這對可持續(xù)性有何影響？可以開始提出這些有趣的問題，并對結(jié)果進行建模。

物聯(lián)網(wǎng)和傳感器設(shè)備的生命周期是否存在問題？

這實際上是一個持續(xù)存在的問題。我們用來讓城市變得更加智能的許多技術(shù)的使用壽命不超過十年，因為技術(shù)很快就會過時，軟件需要升級，等等。然而，當我們考慮城市基礎(chǔ)設(shè)施時，談?wù)摰氖?0年、60年、100年甚至更長的使用壽命。這里有一個不匹配的地方，需要考慮一下。如果我們要越來越多地利用所有這些智能技術(shù)來設(shè)計智能城市，需要考慮如何確保這些技術(shù)保持可升級性，從而保持最新狀態(tài)。

如何與智慧城市合作，更好地利用資源?

我們越來越多地推動城市的循環(huán)發(fā)展。隨著技術(shù)及其潛力的不斷增長，我們能夠更好地評估資源的使用，對廢物的產(chǎn)生做出更好的預(yù)測，并發(fā)現(xiàn)循環(huán)利用的機會。然后，只需做出一些關(guān)鍵決策，使城市及其資產(chǎn)更高效、更經(jīng)濟、更可持續(xù)。例如，數(shù)據(jù)中心是否可以位于城市附近，也許就在公共供暖系統(tǒng)旁邊，以便一個系統(tǒng)的熱量可以進入另一個系統(tǒng)？我們可以對此進行建模，并了解將數(shù)據(jù)中心移動到該位置與使用自然元素冷卻的地方相比是否值得花費成本。這些權(quán)衡可以根據(jù)數(shù)據(jù)分析而不是假設(shè)開始進行。更好地理解循環(huán)性將是不斷發(fā)展的智慧城市的主要好處之一。

這一領(lǐng)域正在進行的研究和發(fā)展將把我們帶向何方?

目前有很多關(guān)于城市農(nóng)業(yè)的爭論，雖然有人可能認為從商業(yè)角度來看它不是特別可行，但它可能具有其他可行性，我們可以通過密集建?；蚴褂脵C器學(xué)習來解決。例如，農(nóng)場自動化可以確保精確數(shù)量的食物、水和熱量為植物和農(nóng)作物的生長創(chuàng)造最佳條件，并且剩余的能源和廢物得到重新利用。這就是下一個階段：真正會思考的城市，可以用數(shù)據(jù)來驅(qū)動智能自動化的行動。這座城市不是為了“生態(tài)”而設(shè)計的，而是基于能源使用、廢物產(chǎn)生和長期前景來權(quán)衡可持續(xù)性收益的能力，這有助于預(yù)測哪些項目應(yīng)優(yōu)先考慮。“智能設(shè)計”是一個術(shù)語，也是我們下一步的目標。

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