支撑未来智慧城市的技术预测

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随着现有技术的成熟，不可预见的发展会更快地到来，而创新则从消费者应用到商业(反之亦然)，我们必须不断地寻找那些有潜力为我们自己的业务和我们的客户增值的人。

展望2018年，我们认为以下趋势将会对商业、行业产生影响。

边缘计算

近年来的两大趋势——云计算和物联网——为企业和消费者带来了不可否认的好处。但它们也带来了影响：即从连接设备传输到数据中心的数据量大幅增加，以用于处理和存储数据及所需的相关带宽。

边缘计算通过在网络边缘执行数据处理来缓解这一问题。这样做可以大大减少传感器和设备之间以及数据中心之间所需的带宽。进一步推动边缘计算涉及到对数据完整性和隐私的潜在关注：在将设备转移到数据中心之前，在设备内部匿名化和创建加密数据将是对这些问题的一种可能的响应。

随着网络摄像头、音频和其他传感器——网络边缘上的设备——变得越来越复杂，质量也越来越高，需要平衡云计算和边缘计算领域，才能提供精确、可靠和可用的数据。

云之间的整合

尽管如此，云计算仍将在IT基础设施中扮演重要角色。虽然云计算可以给人一种单一实体的印象，但在全球范围内，当然也有多个“云”被使用。随着越来越多的公司提供基于云的服务，云生态系统正日益成为集成的首选，而不是传统的基于内部的系统。

云间集成的一个好处是可以显著减少内部IT服务的需求。然而，来自多个提供者的高级复合服务可以通过丰富的api服务创建和部署，包括数据分析、内容管理和存储，从而缩短上市时间并实现大规模快速增长。任何交付基于云的服务的组织都应该调查与相关服务有关的集成机会，以增加客户和合作伙伴的价值。

深度学习和机器学习

现在，我们已经进入了一个阶段，即深度学习架构和机器学习的全部好处可以开始实现：我们有大量的数据可供分析，在合理的时间范围内可用的处理能力，复杂的算法以及用例来学习。当深度学习应用涉及语音识别、决策支持等令人印象深刻的演示时，其在安全和安全领域的潜在分析能力将显而易见。

在相对较基础的层面上，深度学习应用将改善视频运动检测、面部识别、个体跟踪和虚假警报抑制。它将有助于系统设计、配置、优化和设备管理。此外，随着应用的发展，预测分析将能够在诸多领域提高预防事件发生的可能性，例如恐怖事件、滑道事故、交通问题、入室行窃等。

然而，现在还为时尚早。目前的发展是快速而不可预测的，对处理能力的需求是巨大的，但是深度学习的潜力是巨大的。

个性化和隐私

深度学习的潜在应用之一可能是提供高度个性化的服务。想象一个零售环境，顾客在进入商店后会被认出来，然后根据之前的购买、偏好，甚至是他们最近的浏览历史，将相关推送发送到他们的移动设备上。但某些事情能够做到，并不意味着就应该这样做。这个例子凸显了人们对隐私，以及企业或其他组织如何使用个人数据的担忧。

一些地区正在通过立法来解决这些问题。在欧盟，即将出台的“通用数据保护条例”（GDPR） - 2018年5月遵守的最后期限 - 将统一保护欧盟内个人的数据，无论数据在哪里被保存或使用。

无论是出于立法的动机，还是想要客户和公民做正确的事情，在个人数据和个人隐私保护方面加强个性化的平衡将成为所有组织在未来一年的走向之一。

网络安全

网络安全再次出现在未来12个月及以后的趋势列表中。网络安全的不断强化将是一个永无止境的任务，因为资源充足的网络犯罪分子永远不会停止寻找利用任何新技术的漏洞。

随着联网设备的数量呈指数级增长，潜在的缺陷也会出现，如果不加以解决，就会让网络易受到破坏，或者更简单地说，会导致昂贵的停机时间。毫无疑问，2018年将会有更多的攻击和漏洞暴露出来。需要通过主动性和系统性的过程，以确保补丁程序在可用时尽快执行。

平台实现物联网的全部好处

说到物联网，其在收集和分析数据上已达到了一定规模，同时能够有效管理连接设备的网络。对于物联网而言，使用可扩展架构是至关重要的。这种所谓的物联网平台允许来自不同节点厂商的设备共存，并通过现有的网络基础设施轻松地交换信息，形成智能系统。

有众多的公司，既有成熟的技术提供者，也有新的市场参与者，支持物联网设备的平台，2018年将进一步成熟。然而，对于未来而言重要的将是新的国际或事实标准，以实现不同物联网平台之间的互操作性，并将支持真正的供应商未知的系统。

区块链: 不仅仅是比特币

对于很多人来说，区块链和比特币已经成为同义词。实际上，它们是完全独立的，比特币使用区块链作为基础，而区块链几乎可以验证任何有价值的东西几乎是无限的。作为一个开放的分布式账本，可以有效地记录双方之间的交易，并以可验证和永久的方式进行交易，未来一年，区块链将在更多领域、更多应用中进行测试。

在通信行业中，鉴于区块链可以对任何内容进行身份验证，区块链可用于验证来自多个来源（如公共移动电话和执法机构佩戴的相机）的视频内容，以用于法庭调查。除了视频数据之外，区块链还可以用来验证连接到摄像机网络的设备的真实性。

打破智慧城市的藩篱

智慧城市(以及安全的城市)的概念并不是一个新的概念。几年来，越来越多的不同类型的传感器被放置在城市环境中，这有助于解决特定的问题，例如执法、空气质量监测等。随着世界人口越来越多地居住在城市里，2050年将有25%的人居住在城市，将有更多的传感器被应用于创造更宜居、可持续和安全的环境中去。

然而，真正的智慧城市是一个城市发展的愿景，以安全的方式整合信息、数据、通信和物联网（IoT）技术来管理城市的资产。这些资产包括政府部门的信息系统、学校、图书馆、交通系统、医院、发电厂、供水网络、废物管理、执法和应急服务以及其他社区服务。

传统上，这些单独的服务中的大部分都是孤立运行的。这阻碍了智慧城市愿景的实现。当一个城市的所有数据在每个服务中都是开放和可用的时候，才能真正的“智能”。应对城市面临的挑战，如公民的安全保障、交通堵塞、基础设施老化以及对自然灾害和恐怖袭击等事件的反应，需要对现有数据进行协调分析，以提供适当和有效的应对措施。

非视觉传感器带来了新的维度

直到最近，监视运营商才能获得的主要数据（如果不是唯一的话），显然只能提供一个二维的视角。而通过使用新的非视觉传感器，将会获得多维的、丰富的数据，使得能够对情况进行更加快速和准确的评估，从而加快升级速度、激活适当的响应和最小化错误警报。

例如，雷达技术使用电磁波来检测运动。雷达对通常会触发虚假警报的事物（例如移动阴影或光束，小动物，雨滴或昆虫，风和恶劣天气）不敏感，并且可以提供有关任何物体的确切位置和行进方向的详细信息。

虽然热成像技术已经相对完善，但在声音检测的准确性方面，无论是打开窗户还是打碎窗户，其产生的音频都将带来一个有效的信息输入，而这在纯视频的解决方案中可能会被忽略。

虚拟助手和增强现实将进入商业领域

2016年，消费者大量采用虚拟助手。亚马逊Alexa、谷歌Home、苹果Siri和微软的Cortana都作为技术帮助人们管理自己的日常生活，而Facebook等即将推出的技术也只能以此为基础。这些技术不可避免地会开始进入商业环境，因为消费者希望在工作中获得与现在一样的技术帮助。

特别是对于任何复杂或复杂的技术产品和服务的提供者，在规范、安装、配置和管理方面的虚拟支持将超出预期。这将成为当务之急。

同样地，增强现实技术（AR）是迄今为止在军事和航空等领域已经基本存在的一种技术，但在商业领域中又显示出巨大的潜力，特别是现在它已经应用于移动设备技术和越来越多的可穿戴设备。

AR在商业领域的一个明显的机会是安装和维护技术解决方案，在这些技术解决方案中，视觉指令可以覆盖在技术人员的实际视图中，以帮助他们进行工作。随着越来越多地使用非视觉传感器和分析来增加视觉信息的准确性和视角，视频监控的消费者将使用AR将这些数据源集中在一个视图中，以便做出更快速和适当的反应。

毫无疑问，2018年将会出现更多我们没有预见到的趋势，而上述趋势将会产生比预期更大或更小的影响。我们所知道的是，我们正处在一个快速变化的世界，从政治、文化、经济、技术等各个不同的角度来看，所有的组织都需要敏捷地回应

来源：智慧城市公共平台研究中心（版权归原作者及刊载媒体所有）

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编辑 / 杨长龙  审核 / 杨长龙

指导：万剑华教授(微信号wjh18266613129)