物聯(lián)網(wǎng)在智慧城市發(fā)展中的角色轉(zhuǎn)變
隨著全球人口持續(xù)增長,越來越多的人搬到城市中心尋找更好的機(jī)會,城市規(guī)劃者和當(dāng)局必須轉(zhuǎn)向物聯(lián)網(wǎng)智能技術(shù)來解決大規(guī)模城市化的問題。
從公共交通到垃圾管理、照明和供暖的安全系統(tǒng)。確保當(dāng)今龐大的人口中心的居民能夠從城市生活中受益是一項(xiàng)具有挑戰(zhàn)性的任務(wù)。這是在沒有智能技術(shù)幫助的情況下。
物聯(lián)網(wǎng)的興起徹底改變了地方當(dāng)局管理、改進(jìn)和維護(hù)公共基礎(chǔ)設(shè)施的方式。像這樣的智能技術(shù)繼續(xù)引領(lǐng)信息化城市管理系統(tǒng)和自動化基本公共服務(wù)的發(fā)展。本文旨在了解物聯(lián)網(wǎng)在智慧城市發(fā)展中不斷變化的角色,以及如何使用這些系統(tǒng)來解決現(xiàn)代問題。
物聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)和基礎(chǔ)設(shè)施
在智能傳感器和分析技術(shù)的幫助下,自動化和簡化垃圾處理服務(wù)、公共交通和安全系統(tǒng)等基本城市管理流程的想法并不是一個全新的概念。然而,現(xiàn)代物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備已經(jīng)將智能技術(shù)的理念推向了新的、令人興奮的極端。
智慧城市的垃圾處理
也許最好的例子就是現(xiàn)代智慧城市處理大規(guī)模垃圾處理的方式。目前,全球56%的人口在城市中心生活和工作,預(yù)計(jì)到2050年城市人口將翻一番。官員們必須找到一種方法,使垃圾管理和處理服務(wù)現(xiàn)代化,以確保公民不會被垃圾淹沒。
研究表明,全球每年產(chǎn)生21.2億噸垃圾。自然,環(huán)衛(wèi)部門必須找到一種有效收集、處理和處置這類材料的方法,而不會對物理基礎(chǔ)設(shè)施施加不必要的壓力。物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備的實(shí)施可以通過多種方式顯著改善這些流程。智能垃圾箱系統(tǒng)就是一個很好的例子。
通過利用安裝在城市半地下垃圾箱內(nèi)的物聯(lián)網(wǎng)智能傳感器網(wǎng)絡(luò),官員們能夠從中央監(jiān)控站實(shí)時查看垃圾水平。然后,團(tuán)隊(duì)可以分析這些信息以及交通報(bào)告和歷史數(shù)據(jù),以改進(jìn)本地服務(wù)。實(shí)施這樣一個系統(tǒng)有助于官員規(guī)劃優(yōu)化的收集路線,以減少碳排放、防止交通干擾并確保城市保持衛(wèi)生。
公共交通與污染
現(xiàn)代智慧城市居民面臨的另一個日益嚴(yán)重的問題是交通基礎(chǔ)設(shè)施老化和相關(guān)污染問題。根據(jù)世界衛(wèi)生組織公布的數(shù)據(jù),全球多達(dá)90%的公民生活在空氣污染嚴(yán)重的地區(qū)。此外,美國環(huán)保署估計(jì)75%的污染是由汽車造成的。
當(dāng)局必須調(diào)整物聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)的使用方式,以適當(dāng)解決這個問題。主要是因?yàn)檫@樣做將有助于減少公眾對使用私人車輛在智慧城市中航行的依賴。物聯(lián)網(wǎng)傳感器可用于實(shí)時監(jiān)控交通狀況,以改善公共交通調(diào)度;也可用于分析車輛數(shù)據(jù),以提高出租車和公共汽車的運(yùn)營效率,如紐約市的CV計(jì)劃所示。
除了交通管理之外,智能物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備還可以幫助保護(hù)智慧城市居民免受持續(xù)污染事件的影響。例如,巴塞羅那當(dāng)局使用物聯(lián)網(wǎng)空氣質(zhì)量傳感器來監(jiān)測污染水平,并提高公共交通效率。該計(jì)劃最終在短短幾年內(nèi)將記錄的空氣污染水平降低了30%以上。
安全系統(tǒng)
物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備在智慧城市安全系統(tǒng)的開發(fā)和優(yōu)化中也變得越來越重要。通過監(jiān)控和分析支持物聯(lián)網(wǎng)的安全攝像頭、警報(bào)器和門鎖等物理系統(tǒng)提供的實(shí)時數(shù)據(jù),官員們能夠降低全市犯罪率,并縮短事件響應(yīng)時間。
通過在人口密集地區(qū)安裝物聯(lián)網(wǎng)攝像頭,可以實(shí)時監(jiān)控情況。這使團(tuán)隊(duì)能夠遠(yuǎn)程觀察正在發(fā)生的事件,從而制定更有效的應(yīng)對計(jì)劃。事實(shí)上,McKinsey Global Institute發(fā)布的研究表明,使用物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備進(jìn)行實(shí)時犯罪測繪,可以將智慧城市中的盜竊和襲擊事件減少多達(dá)40%。
這樣的系統(tǒng)將被證明對商業(yè)和住宅用例都是有益的。例如,團(tuán)隊(duì)可以使用物聯(lián)網(wǎng)攝像頭通知更廣泛的設(shè)備,如警報(bào)和鎖,以開發(fā)自動鎖定。實(shí)際上,這可以防止危險(xiǎn)的入侵者在學(xué)校等高風(fēng)險(xiǎn)地點(diǎn)造成傷害。
國家教育統(tǒng)計(jì)中心表示,在2019-20年,97%的學(xué)校為學(xué)校安全安裝了某種形式的門鎖。這樣的數(shù)據(jù)證明了物聯(lián)網(wǎng)自動響應(yīng)系統(tǒng)在保護(hù)弱勢公民、家庭和企業(yè)方面的有效性。
物聯(lián)網(wǎng)智慧城市的未來
隨著人工智能的發(fā)展,智慧城市和物聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)的未來將真正開始改變現(xiàn)代生活。
通過開發(fā)人工智能分析工具,不僅能夠理解記錄的指標(biāo),還能夠從過去的事件中學(xué)習(xí),并將這些知識(通過機(jī)器學(xué)習(xí))應(yīng)用于未來的計(jì)劃,當(dāng)局和官員可以自動化一系列基本服務(wù),以減少工作量并顯著提高效率。
智慧城市的停車管理
以智能停車管理為例。當(dāng)局可以將物聯(lián)網(wǎng)安全攝像頭與人工智能驅(qū)動的車牌識別軟件和數(shù)據(jù)分析工具集成在一起。這樣做可以提供有關(guān)可用停車位的實(shí)時信息。這樣的系統(tǒng)可以大大減少擁堵,進(jìn)而減少污染。試點(diǎn)計(jì)劃已經(jīng)在倫敦證明是成功的。
智能電網(wǎng)
官員們在智慧城市中使用物聯(lián)網(wǎng)傳感器監(jiān)控能源使用情況。這有助于減少資源浪費(fèi),并提高運(yùn)營效率。使用人工智能分析將使官員能夠?qū)ξ磥硇枨笞龀龈鼫?zhǔn)確的預(yù)測。這種方法可以進(jìn)一步有利于全市能源管理,并保護(hù)公民免受有限資源短缺的影響。
自動駕駛汽車
為了改善公共交通并幫助減少碳排放,可以將自動駕駛電動汽車與人工智能數(shù)據(jù)分析工具結(jié)合起來。這有助于公民安全高效地在智慧城市中航行。人工智能可以利用機(jī)器學(xué)習(xí)來改善交通流量、選擇省油路線,并減少事故發(fā)生頻率。
總結(jié)
物聯(lián)網(wǎng)在全球智慧城市的概念、發(fā)展和持續(xù)運(yùn)營中發(fā)揮了重要作用。為公民提供更安全、更清潔和更直觀的基本服務(wù),以適應(yīng)快速增長的人口。這些項(xiàng)目的持續(xù)成功將為子孫后代提供更可持續(xù)的生活方式。
隨著智能技術(shù)的發(fā)展,物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備在智慧城市發(fā)展中的作用將不斷發(fā)生變化。團(tuán)隊(duì)可以使用數(shù)據(jù)分析和機(jī)器學(xué)習(xí)改進(jìn)現(xiàn)有系統(tǒng),使公民受益。到2050年,預(yù)計(jì)將有25億人在智慧城市生活和工作,現(xiàn)今的公民只能夢想未來的進(jìn)步。
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物聯(lián)網(wǎng)的未來發(fā)展趨勢如何?
近年來,物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)得以不斷積累與升級,產(chǎn)業(yè)鏈也逐漸完善和成熟,加之受基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)、基礎(chǔ)性行業(yè)轉(zhuǎn)型和消費(fèi)升級等周期性因素的驅(qū)動,處于不同發(fā)展水平的領(lǐng)域和行業(yè)交替式地不斷推進(jìn)物聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展,帶動了全球物聯(lián)網(wǎng)行業(yè)整體呈現(xiàn)爆發(fā)式增長態(tài)勢。
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到2032年,全球物聯(lián)網(wǎng)將增加兩倍
預(yù)計(jì)到2032年,短距離物聯(lián)網(wǎng)技術(shù),如RFID、藍(lán)牙、Zigbee和其他專有802.15.4協(xié)議,將占物聯(lián)網(wǎng)連接總數(shù)的近四分之三,蜂窩物聯(lián)網(wǎng)連接數(shù)將從2022年的15億連接數(shù),增長到2032年的69億連接數(shù),市場份額從11.6%增長到17.7%,在此期間總共增長了三倍多。