摘要：随着5G、大数据、云计算技术的快速发展，城市信息化应用水平不断提升，智慧城市建设应运而生。“智慧城市”通过感知化、物联化、智能化等方式，将城市中的物理基础设施、信息基础设施、社会基础设施和商业基础设施连接起来。在泛在连接的基础上实现海量数据的收集、清洗、存储和标准化，进而基于融合数据建模实现城市功能的智能预测和决策。从而使城市治理更加高效，生活更加美好，城市发展更具活力。
关键词：大数据；赋能；智慧；城市
引言
随着信息社会的发展，建设智慧城市成为提升国家政府服务水平和管理效率的重要手段。
1智慧城市的基础技术能力
1.1 5G的泛在连接能力
“5G”代表着移动技术演进和革命，将是一个真正意义上的融合网络，能够提供人与人、人与物以及物与物之间高速、安全、自由的连接。国际标准化组织3GPP定义了5G的三大场景。热点大容量（eMBB）。eMBB即增强移动宽带，指在现有移动宽带业务场景的基础上，对用户体验等性能进一步提升。5G网络将达到1 Gbit/s用户体验速率、数十Gbit/s峰值速率和每平方公里数十Gbit/s的流量密度的能力。在用户密集分布的局部热点区域，如写字楼、居民小区、繁华商业地段，为用户提供极高的数据传输速率，满足用户实时传输超高清视频和高速下载的需求。低功耗大连接（mMTC）。海量机器类通信，主要面向物联网业务。以往短距离通信技术，如Wi-Fi、ZigBee、蓝牙等，其回传链路主要是靠LTE。随着大范围覆盖的NB-IoT、LoRa等技术标准的出炉和商业应用，传统移动通信将会在支持物联网及垂直行业应用时逐渐力不从心，同时5G低功耗大连接的优势凸显。该场景主要面向智慧城市、环境监测、智能农业、森林防火等以传感和数据采集为目标的应用，这类终端分布范围广、数量多，不仅要求网络具备超千亿连接的支持能力，满足100万/km 2 连接数密度指标要求，而且还要保证终端的超低功耗和超低成本。
1.2海量数据的处理能力
在全球经济数字化浪潮的带动下，数据的益处和价值日益凸显，大数据的关键技术，从数据的可采集度、海量数据的并行计算能力到数据算法的预测能力，都在快速提升，使得大数据在各行各业中的融合应用不断拓展。数据资源日渐丰富。在互联网等新一轮科技革命和产业变革驱动下，全社会的信息化水平稳步提升，企业的数据来源愈发多样，掌握的数据量日渐丰富。根据国际数据公司（IDC）预测，2018—2025年，我国数据圈（即一个地区每年被创建、采集或是复制的数据集合）将以30%的年平均增长速度领先全球。海量数据并行计算能力大幅增强。数据分析技术体系自Hadoop诞生起，逐渐丰富和成熟，在采集传输、计算处理、查询分析等方面涌现了广受欢迎的智能化工具与解决方案，为处理纷繁复杂的海量非结构化数据提供了工具，提升了数据处理的速度和能力。同时，借助 GPU、NPU、FPGA等人工智能专用芯片，满足高强度、高频次数据处理请求，大幅提升大规模处理数据的效率。
2 智慧城市的技术体系架构
2.1 感知与网络层
感知与网络层主要实现2个方面主要功能，作为“智能感官”的信息感知与“神经系统”的网络传输。通过部署在区域的传感器、装备芯片、RFID设备等实现信息感知和采集，完成智慧城市中数据的感知、检测、识别、控制等功能。通过互联网、移动通信网等传输方式实现信息交互和传递，每个传感器网络节点可根据程序算法进行独立响应流程或将数据传输至综合数据分析系统实现智能决策和控制，实现人与人、人与物、物与物的全面交互和无缝连接。
2.2服务与应用层
在感知与网络层、数据与平台层的技术上建立服务与应用层，面向各种行业或领域，提供一系列智慧应用及应用整合，如智慧政务、智慧安防、智慧交通、智慧能源、智慧生态、智慧医疗等。实时全面地展示城市真实的运行状态，以支撑监测、预测和假设分析等各类应用，实现城市的智能管理和调控。同时，通过移动终端设备、互联网、电视媒体等各类渠道提供各类智慧服务，普惠城市居民。
3智慧城市建设方面的研究建议
全力打造物联感知重要基石。物联感知能力是智慧城市的基石，通过信息化技术将物理城市真实、全面、精准地进行映射，从而构建城市的数字底座。目前，已经有一些物联设备在城市中先期出现，比如智慧灯杆、智慧井盖、智慧垃圾桶等。但无论从应用场景和物联能力上都存在极大的发展空间，例如在工业物联网场景中，利用边缘计算提供海量物联数据和时延敏感业务的本地化计算能力。积极推动数据的共享融合。如果将物联感知设备比喻成分布在城市末梢的神经元，那么基于数据融合的决策中心就是城市的大脑。在智慧城市的建设中，需要对数据的共享融合有整体的规划、系统性的思考与布局，构建统一的数据服务，打破信息孤岛，推动开放数据共享机制和数据融合能力。提升AI贯穿业务链条价值。随着技术与应用的发展，基于计算能力、数据基础和算法引擎的AI逐渐从专用技术成为通用技术，从宏观上融入到各行各业，从纵向上驱动了智慧城市体系架构的各个层级。AI已经在物联感知层、数据平台层、服务层、可视化层的多个模块中得到应用，在提高运营效率、提升开发效率、提升行业应用能力等方面发挥了重要作用。重视安全风险的预防及控制。智慧城市的支撑和运营将以城市为对象，安全风险的防范与控制尤为重要。一方面，城市级的数据安全向上涉及国家安全，向下涉及个人隐私，数据的传输、存储、处理和公开等全部流程都需要安全保障，需要从法律、制度、技术等多方面展开研究。另一方面，智慧城市所依赖的信息技术涉及的设备、网络、终端、芯片、操作系统等设备或服务提供商，为了安全可控、不受制于人，需要鼓励自主研发。
结束语
智慧城市已经是国家、政府及企业的关注热点，通过智能的万物互联方式，将物理城市和数字城市镜像关联，在泛在连接的基础上实现海量数据的融合处理、智能应用，为打造善治、兴业、宜居的城市赋能。
参考文献
［1］冯璐，赵佳因，郭乐深.智慧城市智慧服务体系构建［J］.北京城市学院学报，2014（1）：65-70.
［2］中国信息通信研究院.新型智慧城市发展与实践研究报告［R］.北京：中国信息通信研究院，2018.
［3］王静远，李超，熊璋，等.以数据为中心的智慧城市研究综述［J］.
计算机研究与发展，2014，51（2）：239-259.