2013年7月6日，首届智慧城市标准与应用研讨会暨第六届中国SOA标准化研讨会在扬州会议中心隆重举行。微软亚洲工程院资深项目经理许建志先生为大家带来了题为《智慧城市的大数据平台》的主题演讲，以下为演讲实录：

    今天非常高兴有这个机会和各位来宾报告一下微软智慧城市大数据平台，这是一个非常有意义的议题，上午我们提了很多的智慧城市部分，但是大数据平台不仅讲数据，我们看一下有什么特点，今天会和大家做一下我们和休斯敦政府合作的展示，这个展示会看到里面有很多的应用。我们先说这个数据，从IT来讲，真正数位化的数据不过六十年时间，以前受到存储技术的限制和采集技术的限制，还有PC的普及，这个数据的量其实并不是很多，但是现在的数据非常的惊人，不仅是人产生的，还有其他很多方面产生的数据，数据量非常的惊人。以我们公司为例，我们每一个大楼里面都有数千个感知器，包括监控湿度、温度、亮度，我们公司很有趣，如果你今天离开会议室的时候忘记观灯，他会感知到，没有人动作就会关灯。这个其实有很多互动，可以帮我们公司节省非常多的成本。我们公司全球导入这个系统，每年可以节省数百万的美金能耗。这个数据其实非常有趣，如果今天想把全世界数位化的数据搜集起来，大家知道吗，90%的数据都是过去两年中间产生出来的，所以这个数据量是非常非常惊人的。存储器这块也非常有趣，如果今天把全世界的音乐，MP3格式的音乐存储下来，大家想我们应该花多少钱购买这个存储器，以现在的价格来说，一百美元就可以买下来，存放在你的服务器或者硬盘里面。但是在三十年前，你要放这么多的音乐，你知道要多少钱吗？要16亿美元。城市这块如何利用这些数据就非常的有趣，以北京为例，北京长住有两千多万人，我们就说一千万人，每年交通浪费一小时，一同就浪费两千万小时。如果利用大数据，可以每天节省两百万小时，这是非常大的改进。类似于这样的应用越来越多，以休斯顿为例，美国纽约也有这样的服务，他们有一个服务是311，现在市民随身携带手机，可以拍照和上网，他们建立了一个应用，让市民可以针对城市的状况进行拍照举报，比如路灯坏了，或者路边有垃圾，或者什么样的状况，他可以随时举报，政府把这个资料搜集起来以后，就可以做分析，比如说他们就发现星期五晚上，因为周末，很多人喝酒，就会有很多的打架吵架事件，他们以后就可以在这个区域事先布置好警力，做好防范工作。做大型的时候，针对交通堵塞也可以做一些事先的宣传和疏导。在这里面还涉及到不同的产业，这个数据怎么沟通？其实以我们为例，我们在医院里面是病人，在学校里面是病人，是一个多重的角色，你的数据不同的产业里面是独立存在的，目前没有很好的被整合和使用，如果把这些数据整合使用，就会产生很多很多应用。

    当我们看智慧城市和大数据做结合的时候，会有三个非常重要的关键，第一，数据共享的问题，在不同的产业之间，甚至即使同一个产业之间，不同的解决方案里面，我们怎么样让这些数据可以很容易的方便共享，比如市民举报的部分等。第二个是情境感知和应对，城市的管理者每天做运营的动作有40多个指标，这么多的指标必须在同一个时间里面，根据他的重要性和紧急的程度，什么样的状况是很紧急，要立刻处理的，这么多的解决方案和指标，怎么样作出快速的反映和决策。第三个，必须可以提供智能解决方案的整合平台，现在解决方案已经不是一家独大的时候了，可能A解决方案是其他公司做的，B解决方案是另外一家公司做的，通过我们刚才所提到的SOA技术，我们必须把这些不同的数据来源整合起来，这必须要有一个非常智能的平台，可以把不同的方案整合起来。

    下面我不耽误时间，快速做一个演示部分。

    这是一台微软的PC当然我们可以用不同的展示方式，可以用PAD，也可以用手机，下面我用一个平板来展示一下。这是休斯顿的资料，他有49个KPI，每天关注空气质量、交通、食品等等，非常多，他怎么看这个里面的指标状况呢，我们可以看到，这个大小是代表重要性，今天一个小小的车祸和这个堵车的重要性是不一样的，比如这个车祸跟空气质量的重要性也不一样，可以从大小看出他的重要性。另外从颜色可以看出他的重要性，如果需要立刻处理就变成红色，如果可以晚一点的话，就可以用其他的颜色呈现。管理者一眼可以看出今天有两大块，一个是交通，一个是311的数量非常多。这是我们做的一个系统，实际上就是把公有云和私有云混搭，美国很多数据是公开的，我们除了可以看路况之外，还可以看出各个不同地段的事情，这是一个非常简单的版本，在进阶版本里面，把路况和摄象头结合，也和施工处的资讯结合，还有车祸的报告等等，把这些资讯都结合进来，对管理者来讲很容易看出什么地方有问题。这边我把数据导入进来，这是两个礼拜的资料，他们市民很踊跃，基本每天都她手机举报，我们把311的资料，包含经纬度的咨询。

    对城市管理者来讲，他并没有很多的时间看每天的新闻，所以我们提供了一个功能，可以把后台的新闻资讯，或者微博的资讯整合进来，我们可以看到这个趋势，上面橙色的部分和运动相关，中间这块是和民生比较相关的，下面是和治安相关的，我们可以看到治安这部分很有趣，这块的新闻报道的数量越来越说，表明治安是有改进的，这个功能很强大，可以把新闻的关联性找出来，当我们打开的时候，可以像布一样撕开，中间有很多的关联性。我们看治安的时候，可以看到和其他议题相关的部分。另外一个分析很有趣，美国的总统大选，四个月的时间产生了45000多笔的新闻，我们也做了分析，作为管理者可以很快速的看出趋势的变化，这么多的数据一个PC两三个小时就可以处理完。刚才还提到说里面有40多种KPI，也可以用传统的方式呈现出来，用不同的图表。另外一个部分，把后面公有云的数据做对接，这部分的数据量会大一点，我们把世界银行的资料导入到公有云里面，现在做一个连接，里面有超过250个国家，超过2000个指标，有60年的资料，这个数据量非常大，我们现在看到，中国和美国GDP以及失业率的比较，我们可以很容易的进行分析比较。时间关系我就不多做说明了。

    我们刚才看到的是展示平台，这里面其实运作的方式大同小异，从后台会有很多的数据来源，可能来自于市民以及政府提供的服务，本身是一直产生数据的，我们采集以后可以进行管理，做一些分析，提供给不同的人使用，包含居民，包括政府的工作人员，或者是管理人员。微软可以提供加速器的技术应用。后面这些是加速器的价值定位，这个不用多说了，大家看的比较清楚，可以协助我们做到一些你不敢想象的事情，现在通过视觉化的方式，通过云计算的方式，通过大数据的处理方式，你可以用很多很丰富的资料了解感知你这个城市，你可以更好的做决策，对市民来讲更便利，对企业来讲，如果政府提供了这些资讯，他实际上会更有生产力。

    最后做一个总结，我们刚才所做的演示和内容提到，我们怎么样把智慧城市和大数据做一个结合，我们看到从休斯顿的数据和展示来讲，他们把他们的数据提供给我们以后，我们可以把他做一个分析，我们可以想像，如果企业的解决方案可以做对接，比如跟路况或者施工的状况，跟导航做了对接以后，不仅是找路径，还会有很多想象的空间。

    这是今天跟大家报告的部分，谢谢大家。

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