據權威機構麥肯錫預測，到2025年物聯網將成為一個價值約十萬億美元的國際市場，其中城市相關領域，IOT在智慧城市相關領域市場規(guī)模約為9,300億—1.7萬億美元。隨著中國智慧城市的快速發(fā)展，不計其數的智能設備遍布城市的各個角落，包括智能家居，智慧城市、農業(yè)、工業(yè)、交通、醫(yī)療等。如何管理、運營好海量的物聯網設備，使其能源源不斷的為城市運行提供服務，已成為智慧城市建設所要面臨的一項重大挑戰(zhàn)。
當前，新一輪科技革命和產業(yè)變革正持續(xù)深入，數字經濟成為推動經濟增長、促進社會發(fā)展的新動能。作為發(fā)展數字經濟的重要支撐，物聯網在助力產業(yè)轉型升級、促進節(jié)能減排、優(yōu)化社會管理等方面發(fā)揮著重要作用，萬物互聯的城市新形態(tài)也正在重新定義城市的智慧化應用場景。
基于網格化的城市環(huán)保治理
環(huán)境保護是一件利國利民的大事。黨的十九大報告提出了全面建成小康社會的三大攻堅戰(zhàn)，其中之一就是環(huán)境治理。過去通過工廠停產、工地停工、車輛限行等行政手段干預的環(huán)保實現方式，表面上看可以快速取得一定的效果和短期的成果，但同時也耗費了大量的人力物力，造成整個社會和城市管理成本的大幅度提升。比如，從經濟的角度來看，一個鋼鐵企業(yè)，單單一座煉鋼爐停產一天就會造成幾十萬甚至上百萬的損失；從社會角度，停產、停工、限行等方式實際上也直接影響和限制了市民的正常生活，這種粗放式管理措施治標不治本。
如果政府部門利用基于網格化的創(chuàng)新城市治理模式，通過環(huán)境大數據分析與應用，讓管理過程信息化、數字化、智能化。例如，基于政府行政區(qū)網格劃分，在網格源及節(jié)點內部署更多的物聯網設備，這些物聯網設備有的是采集揚塵的、有的是采集各類射線的、有的是采集汽車尾氣的、有的是采集地下水污染的、有的是采集PM10或PM2.5的等等，大量的物聯網設備部署在城市內，為基于更多的數據更有效地、科學地、客觀地做環(huán)境分析、判斷、預測、治理提供了基礎條件。結合氣象數據、地理信息數據以及城市運行數據，便可形成真正的數據融合、大數據應用和服務。
提前預知未來三天污染物從哪里來？污染源是什么？它將去向哪里？相關主管部門就只需通過關閉或停產那些處于上風口的排污企業(yè)，關閉那些真正對整個城市環(huán)境造成污染的企業(yè)，只需針對性地去停止那些對環(huán)境造成污染的工地，只需限制那些排放標準不達標的車輛出行。而其他的企業(yè)、工廠、工地、車輛可以照常生產、照常開工、照常出行。進而大幅降低因環(huán)境治理尤其是空氣治理而帶來的城市管理成本和社會影響。這是從城市維度來解釋智慧環(huán)保帶來的價值和意義。
另一方面從企業(yè)維度，政府通過關、停、并、轉等手段加大力度去整治一些排污企業(yè)以及廠礦、園區(qū)的同時，既要考慮環(huán)境的保護，更要考慮城市的經濟發(fā)展。雖然有些排污企業(yè)在一定程度上確實對城市環(huán)境造成了影響，但同時也在給本地創(chuàng)造價值，比如貢獻稅收、拉動GDP增長、帶動就業(yè)等。這些因素到底該怎么權衡？必然需要數據支撐。通過技術手段采集企業(yè)排污數據、生產數據、經濟數據、就業(yè)數據以及社會貢獻數據等信息對其進行企業(yè)畫像，而且不僅可以單獨對某個企業(yè)進行畫像，還可以對所有園區(qū)企業(yè)進行綜合畫像，并通過可視化的手段進行展示和分析比較，以便進行更加科學的宏觀調控和微觀管控。
總而言之，智慧環(huán)保是從城市和企業(yè)兩個維度進行環(huán)境保衛(wèi)戰(zhàn)的，但無論從哪個維度，都是為了解決經濟社會發(fā)展與環(huán)境保護之間的矛盾，并將城市治理和城市管理進行有機的結合，最終實現可持續(xù)發(fā)展。
“智聯網”應運而生
物理網的發(fā)展經歷了兩個階段：第一個階段是在云計算和互聯網高速發(fā)展的時代背景下，通過互聯網的方式去管理、接入、維護設備，包括數據采集、分析、應用。但隨著城市物聯網的大規(guī)模建設，未來會有更多的物聯網設備不斷接入，云+互聯網的模式就會面臨一個瓶頸，海量的物聯網數據尤其是高頻次的視頻數據通過網絡上傳到云數據中心，必然會造成傳輸網絡的巨大壓力甚至堵塞，同時也帶來云數據中心的存儲壓力和巨大的存儲成本。此外，不是所有的物聯網數據都是可用的、有價值的，不可用的數據、冗余的數據也占用了大量的空間和資源，這會造成極大的浪費、產生巨大的成本。
所以，第二個階段“智聯網”應運而生，智聯網強調的是數據處理方式的創(chuàng)新，其核心是邊云協(xié)同，即邊緣計算和云計算的協(xié)同。另外，將來智聯網強調在邊緣側的運用，那些高頻次的，對實時性要求高的，對安全性要求高的數據放在邊緣端直接存儲直接運用。那些低頻次的數據，將來運用于統(tǒng)計分析的數據則上傳到云上，以便未來做一些趨勢分析。
以無人駕駛為例，如果將車輛采集的實時數據上傳到云上，云中心通過運算分析再返回指揮車輛是不現實的。這就需要車輛本身就是一個智能體，前端數據、本地數據一定要在前端處理、本地處理，云上主要收集的是行駛軌跡，車輛故障等低頻次數據，這就是邊云協(xié)同。以前我們形容一部視頻監(jiān)控設備就像一雙眼睛，看到什么就記錄什么，記錄什么就傳什么，不做任何思考和分析。但是現在邊緣計算推出之后，攝像機具有了思考能力，它既是眼睛又是大腦，現在監(jiān)控技術叫智能前置，可以應用于車輛識別、人臉識別甚至行為識別。
例如，以前警方破案、追蹤罪犯只能事后去翻看監(jiān)控錄像，屬于事后處置。但隨著邊緣智能前置，就可以對重點人群或車輛進行事先的布控和跟蹤，當發(fā)生異常情況時自動觸發(fā)預警甚至報警，屬于事前預防。
如今，技術變革助推城市發(fā)展，萬物互聯的新城市形態(tài)正在從根本上在改變人類社會城市資源的配置和生活方式。面對新技術不斷帶來產業(yè)的變化、升級、變革和爆發(fā)式增長，中國的智慧城市建設正在由碎片化發(fā)展逐漸趨向系統(tǒng)化發(fā)展。
