“数字城管”向“智慧城管”蝶变

来源:互联网  作者:畅享网
2015/9/7 9:01:28
在智慧城市大背景下,通过综合运用大数据、物联网、移动互联网等主流技术,“数字城管”正积极朝着“智慧城管”的方向蝶变。

本文关键字: 数字城管 智慧城管

全球知名咨询公司麦肯锡称:“数据,已经渗透到当今每一个行业和业务职能领域,成为重要的生产因素。人们对于海量数据的挖掘和运用,预示着新一波生产率增长和消费者盈余浪潮的到来。”Map Reduce,Hadoop等分布式大数据处理工具的出现使得大数据蕴藏的巨大价值开始显现出冰山一角,且在军事、金融、通讯以及电子商务等行业已经发挥了巨大的作用。

随着国家智慧城市建设步伐的快速推进,各地都在纷纷开展相关工作。智慧化城市管理(简称智慧城管)是智慧城市的重要组成部分,自2004年数字城管在全国范围内推广以来,已有300余个城市实现了数字化城市管理,日积月累了很多宝贵的综合业务数据。在智慧城市大背景下,通过综合运用大数据、物联网、移动互联网等主流技术,“数字城管”正积极朝着“智慧城管”的方向蝶变。

“数字城管”的发展现状

以北京市东城区网格化城市管理新模式正式运行为标志,“数字城管”已经经历了由不认识到达成共识,由“要我建”到“我要建”,再到以市政设施和市容秩序为重点并逐步提高完善,如此走过了十年。据初步统计,截止到2014年底,已经通过验收的数字城管试点城市有45个,其中试点外城市10个。数字城管已覆盖了除港澳台以外的省、市、自治区首府,超过10000多平方千米。随着数字城管的不断演进发展,宁波、温州、杭州、廊坊、长沙、常德、咸阳等众多城市结合大数据、移动互联网、物联网等先进技术,相继展开智慧城管应用升级。

宁波市在2008年实现数字化城市管理模式,经过近三年的运行取得了一定成绩。其根据建设智慧城市的总体战略构想,在全国率先提出了建设“智慧城管”的工作目标和“智引城管、慧理城事”的建设口号,将智慧城管作为智慧城市建设的十大应用体系之一,依托现代技术,运用数字基础资源、多维信息采集、协同工作处置、智能督察考评、预警决策分析等手段,量化城市管理部件、事件标准,建设城市管理公共服务平台,构建基于海量信息和智能过滤处理的城市管理新模式。

杭州市在2006年实现数字化城市管理,经过六期的业务融合、拓展和升华,充分集成了物联网、云计算、信息融合、数据分析、数据挖掘等技术,构建了智慧化的城市管理综合平台,实现了城市管理信息自动化、监管精细化、职能协同化、服务多样化、决策智能化、执法人性化的智慧管理目标。

大综合数据奠基

人类社会的数据产生方式大致经历了三个阶段:被动的运营式系统阶段、主动的用户原创内容阶段到自动的感知式系统阶段,以社交网络、基于位置的服务LBS等为代表的新型信息发布方式的不断涌现以及云计算、移动互联网、物联网等新技术的兴起带来了自动的数据产生,数据正在以前所未有的速度在不断地增长和累计,大数据时代已经来临。与海量数据、超大规模数据等概念不同,大数据具有“3V”的特点:规模性、多样性和高速性。我们通常将大数据定义为所涉及的数据量规模巨大到无法通过人工整合,但在合理时间内可以达到截取、管理、处理、并整理成为人类所能解读的信息。

大数据是智慧城市各个领域都能够实现“智慧化”的关键性支撑技术,智慧城市的建设离不开大数据。从政府决策与服务,到人们衣食住行的生活方式,再到城市的产业布局和规划,以致到城市的运营和管理方式,都将在大数据支撑下走向“智慧化”,大数据成为智慧城市的智慧动力与引擎。

数字城管系统在建设与运行过程中,不断丰富了城市管理的基础数据,如基础地形图、三维建模数据、卫星遥感影像数据、城市实景数据、基础网格数据等地理空间数据,为数据的空间分析、聚类分析、辅助决策等提供了重要载体。此外,还在实际应用中不断拓展了城市管理部件数据(涉及公用设施类、道路交通类、市容环境类、园林绿化类、房屋土地类、其他设施等)、城市管理事件数据(涉及市容环境类、宣传广告类、施工管理类、突发事件类、街面秩序类以及扩展事件类等)、历史业务数据(历史案卷数据、历史统计数据、历史考评数据等)、专业管理数据(涉及户外广告数据、门前三包数据、执法车辆数据、工地管理数据、企业法人数据、视频探头数据、市政公用事业数据、风险源数据等)各种类型的综合数据,因此,日积月累的庞大城市管理综合数据,为智慧城管的深层次应用提供了必要前提。

智慧地实践探索

2013年,时任住建部副部长的仇保兴在“智慧地推进中国城镇化”主题汇报中提到“数字化城市管理系统是升级为智慧城市的基础和捷径”,各地在开展智慧城市建设过程中可以“优化数字化城管系统作为智慧城市的物理性公共平台”,通过“智慧城管是创新社会管理模式的必由之路”。因此,不断深化数字城市管理技术应用,以业务驱动部门间的资源共享和数据整合,提升城市管理和公共服务水平的举措势在必行。

例如在高发分析的操作方面,可以基于对城市管理历史数据的分析,以空间地理信息为载体,通过聚类分析从时间维度和空间维度得出城市管理问题的高发时段、区域,城市管理问题的发生、发展等动态变化过程,尤其在暴雨、台风、雪灾天气等频发时期进行事前预警,提高城市管理和公共服务水平。

针对不同时期同一区域的高分辨率卫星遥感数据的对比分析,提取可能存在变化的区域,为违法建筑、工地渣土、城市河道、园林绿地等专项监管提供先期预警。结合整合的部门审批数据,为领导决策和日常管理提供较好的全局化监管途径。

在智能交通领域,基于视频智能识别技术,实现对特定区域违章停车现象的智能抓拍自动识别车牌号,结合交警部门的全市机动车数据,快速锁定违章车主的联系方式,智能推送温馨提醒。一方面使车主在规定时间内主动移车避免罚款,另一方面提高城管执法的人性化服务水平,提升市民的幸福感。在城市执法方面,通过整合城管部门的户外广告信息、建委的工地审批信息、工商的企业当地人信息等,将信息与空间地理坐标进行关联,便于一线处置人员提高现场处置能力。

随着“互联网+”时代的来临,积极探索“数字城管”向“智慧城管”的应用提升成为必然趋势。这需要我们在城市长效治理和优化市民服务方面进行更深层次的大数据挖掘,体现真正意义上的大平台、大数据、大智慧。

责编:何鹏
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