智慧城市只有通過一個由多個核心技術組成的集成、智能和相互依存的網絡才能實現。

當人們想到智慧城市技術時，最容易想到的詞是“物聯網”和“傳感器”。這種聯系并非沒有根據，因為到目前為止，智慧城市最大的推動因素將是它們錯綜復雜的傳感器網絡，這些傳感器收集來自市民、基礎設施以及幾乎所有其他方面的各種數據。然而，盡管先進的傳感器技術將在賦予智慧城市能力方面發揮關鍵作用，但智慧城市還需要依賴傳感器以外的更多技術。這些數據驅動型技術共同發揮作用，以優化資源利用，為公民提供便利，并為政府提供更大的可見性和控制力。以下是構成智慧城市基礎設施核心的不同技術：

1、物聯網

沒有什么比物聯網更能與智慧城市聯系在一起。這是因為，智慧城市，以及智能治理，都依賴于收集、分析和處理大量的精細化實時數據，而這些數據只有借助物聯網傳感器才能實現。物聯網傳感器和攝像頭可以不斷以各種形式實時收集詳細數據。可以使用不同類型的物聯網傳感器實時收集數據，如火車站的客流量、道路交通、水源的污染程度以及住宅區的能源消耗等。通過使用這些數據，政府機構可以就不同資源和資產的分配做出快速決策，例如，根據火車站的客流量和售票信息，運輸機構可以調整火車路線以滿足不同需求。同樣，衛生、安全和環境機構可以監測水體的污染程度，并通知負責人員采取補救措施。在某些情況下，物聯網執行器可以在緊急情況下自動啟動響應措施，例如停止向家庭住戶供應受污染的水。

因此，物聯網網絡和傳感器將構成智慧城市的神經系統，向控制實體傳遞關鍵信息，并將響應命令中繼到適當的端點。

2、大數據分析

智慧城市的各個方面將主要由數據來驅動。所有決策——從公共政策等長期戰略決策到評估公民個人福利價值等短期決策——都將通過相關數據的分析來做出。隨著生成數據的數量、速度和種類的增加，對高容量分析工具的需求將比以往任何時候都更大。大數據分析工具已經被政府廣泛應用，從預測城市特定區域的犯罪可能性，到預防像販賣和虐待兒童這樣的犯罪行為等等。隨著物聯網能夠從大量新來源中收集數據，大數據分析將用于所有領域，包括教育、醫療保健和交通等關鍵領域。事實上，大數據分析已經成為物聯網不可分割的一部分。大數據可以使政府發現反映城市趨勢的模式，例如，大數據分析可以幫助教育部門發現入學率偏低等趨勢，從而防止出現這種情況。大數據也可以用來找出此類問題的原因并計劃補救措施。因此，大數據將成為智慧城市政府決策的重要輔助工具。

3、人工智能

人工智能建立在物聯網和大數據的功能之上。人工智能可以通過自動化智能決策來支持智慧城市中的大數據和物聯網計劃。事實上，物聯網的響應能力在很大程度上取決于某種形式的人工智能。智慧城市中人工智能的最明顯應用領域是自動化大量數據密集型任務，比如以聊天機器人的形式提供基本的公民服務。

此外，智慧城市可以通過深度學習和計算機視覺等先進應用來獲得人工智能的真正價值。例如，交通監管機構可以使用計算機視覺來分析交通影像，以識別司機非法停車情況。計算機視覺還可以用來尋找和標記與犯罪行為相關的車輛，以幫助執法部門追查罪犯。

4、 5G連接

智慧城市建立在其不同分支機構能夠實時交流和共享數據的基礎之上，以確保運營的完全同步性。通過實現這一同步性，政府可以確保其公民及時獲得醫療、應急和交通等關鍵服務。因此，他們不僅可以確保公民的便利，而且還可以改善公民的安全和整體福祉。例如，在發生爆炸或火災之類的緊急情況時，消防部門，城市救護車服務和交通管理部門之間的實時通信可以確保這些實體之間的完美實時協調，從而將人員傷亡降至最低 。

為了實現不同政府實體之間的無縫通信，需要一個能夠以低延遲和高可靠性地處理大量通信的通信網絡，而5G就是這樣的網絡。通過使用5G技術，政府可以確保所有分支機構都能無縫協作，盡管每分鐘共享的數據量非常大。

5、增強現實

為公民提供及時服務意味著確保政府雇員獲得有效執行任務所需的信息。例如，必須向醫生提供有關他們所治療患者的信息。或者，負責修復受損鐵路線的工作人員應該獲得最新的軌道布局和受損部分的準確位置。通過使用AR頭戴裝置，這些信息可以在工作人員需要時立即傳送給他們。這樣做可以最大限度地減少工作人員查找必要信息所需的工作量和時間。此外，交通管理人員可以使用AR智能眼鏡或智能手機應用程序來獲取有關違章停車和被盜車輛的實時信息。

正如您可能已經猜測到的，這些智慧城市技術中的每一個都是相互依存的。因此，各國政府應該制定綜合戰略，以便將這些技術相互結合，同時考慮到它們各自所帶來的好處。


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