首先看下什么是城市計算？城市計算就是利用城市中的一切傳感器來感受城市的動態，并利用所得的數據來進行分析和計算，以便解決現代城市中的問題，為城市和居民服務。在現代城市空間中，很多傳感器、設備、汽車、建筑還有人類都產生了大量的異構的數據。城市計算就是一個獲取、整合、分析這些數據的過程。它旨在解決城市面 對的諸多重大的問題，比如空氣污染、能源消耗、交通堵塞等問題。城市計算通過連接很多不起眼和普遍存在的傳感技術、先進的數據管理和分析的模型以及高級的 可視化算法，來創造一個改進城市環境、提高人民生活質量和增強城市運行系統的三贏方案。城市計算同樣也可以幫助我們了解城市現象的本質，甚至預測城市發展 的未來。

　　城市計算的基本框架包括城市感知及數據捕獲、數據管理、城市數據分析和服務提供。與自然語言分析和圖像處理等“單數據單任務”系統相比，城市計算是一個“多數據多任務”系統。城市計算中的任務包括改進城市規劃、緩解交通擁堵、保護自然環境、減少能源消耗等。而一個任務又需要同時用到多種數據。例如，在城市規劃的設計過程中，需要同時參考道路結構、興趣點分布、交通流等多種數據源。

　　這些內容在當前的智慧城市和大數據方案里面往往都會涉及到，就不多在說明，只是多文章里面談到的一些點進行思考和記錄。

　　1. 可感知和信息采集

　　通過大量的傳感器和傳感網絡實現可感知當然是城市計算的基礎，只有解決了感知層后城市計算才具備了海量可以用于分析和計算的數據基礎。隨著智能可穿戴設備和車載移動設備的發展，我們可以看到數據采集主要分有兩種模式。一種是固定點信息采集，包括了車站，停車場，地鐵和高速公路出入口，商城出入口；另外一種采集則是采集設備本身就在移動的個體身上（包括個人和移動車輛等）。可以看到一個采集的點上的數據，一個采集的是流上的數據，相對來說點上數據采集更加容易，但是點上數據無法體現具體的流量路線和軌跡等，業務無法體現創作流量的個體本身的類型和行為屬性。那么就存在靜態和動態兩類流量數據如何更加的和空間地理資源更好的結合，如何和個體屬性更好的結合的問題，這個當前我自己也沒有想明白，但是確實是一個思考點。

　　2.城市基礎設施規劃

　　我們講的城市基礎設施規劃除了最基本的城市路網規劃外，談的最多的還是城市本身的企業園區，商業區域，教育，醫療，生活娛樂等各種涉及到民生的基礎設施規劃。這些基礎設施可以看做是興趣點，那么這些興趣點和我們前面分析的流量和流向是什么關系？我們可以從當前的流量流向數據去考慮后續興趣點的規劃，也可以是從當前數據本身去反思是否由于興趣點規劃不合理導致了很多不必要的流量產生，這些流量本身也是城市交通擁堵一個很重要的原因。興趣點，當前的交通區域和路網，用戶的行動軌跡這三點的關系和邏輯的潛在分析就相當重要，個體一個數據往往并不能說明問題，但是我們采集的海量數據一定是可以體現出某種趨勢。例如北京根據3萬多輛出租車3個月的路線軌跡分析來作為下一版交通規劃參考，可以根據交通熱力圖來分析某個熱點區域流量行為產生的原因以進一步優化興趣點設置等。

　　3.智能交通

　　在智能交通里面提到了兩個應用，一個是T-Drive，這也是多年前就說的智能交通里面的智能交通流誘導和導航系統，以給出最佳的形式路線，原來這個很難實現，就是對實時的流量采集困難，還有就是流量采集后的最佳行使路線分析和決策本身無法達到實時性的要求。這個問題的解決是給城市里面所有的出租車都配置了實時數據采集，這樣基本能得到很多核心路網和路段的流量和流速數據，然后再對這些數據進行分析和決策。其次就是T-Finder，要注意到這個應用是和滴滴打車等應用完全不同的，在前一篇文章里面我就談到不對稱性的初級階段是人主動發起邀約，而更加高級的形式則是應該形成根據某種規則的主動推薦和實時撮合。因為對于出租車減少空駛，對于行人減少等待時間這個目標是明確的，那么我們就完全可以根據這個目標，根據當前路網情況，流量情況來主動發起供需撮合和雙向的實時推薦。一個真正的智慧城市一定體現在這種主動推薦和信息撮合上，而不僅僅是提供一個單純的平臺功能。

　　4.社交和娛樂

　　在原來的智慧城市大數據解決方案里面我們很少談及到社交和娛樂，對于一個城市而言，其實很多數據和交通流量等都是由個人的工作，社交和娛樂需求產生。這部分數據往往不在政府手里面，而是在各種社交類的移動APP應用里面，由于存在社交和娛樂行為，最終才可能形成一個關系網絡。正是由于存在這個關系網絡，才將我們傳統的通過傳感采集的單維度數據變化為一個能夠結合用戶行為和社交網絡的關聯數據，這種關聯數據的分析其價值就原原大于單維度數據了。從城市計算的角度來出發，可以看到在計算和分析的維度將由興趣點，個體，城市網絡和空間地理位置，流量增加到了用戶個體關系和行為。這一方面是指數級別的數據增長，一方面是本身的數據模型的復雜度大幅增加。結合了社交和娛樂的大數據分析，對于城市安全，應急事件處理，輿情監控和分析，疾病監控和傳播路線分析等將發揮重要的作用。

　　另外城市計算當前主要的一些研究成果主要包括了如下方面的內容：

　　1. 預測城市各個點的空氣質量

　　2. 發現城市區域的功能

　　3. 大規模動態出租車拼車系統

　　4. 實時發現城市能源消耗

　　5. 給終端用戶發現智能實時導航

　　6. 收集城市道路網絡的隱藏問題

　　7. 出租車-乘客推薦系統

　　8. 發現城市異常事件

　　9. 從簽到數據中重建流行線路

　　從這些研究成果和方向也可以看到城市計算本身具備了明確的業務驅動力和業務目標，只有這種有明確的業務價值驅動的研究才可能真正體現出大數據采集，處理和分析技術本身的價值。大數據技術才可能真正的為城市價值創造提供服務。 

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本文標題：城市計算和大數據

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