數據驅動的城市如何徹底改變城市生活

數據驅動的城市如何徹底改變城市生活

合成數據徹底改變了城市規(guī)劃，預測更智能、以公民為中心的城市的需求。

智慧城市的核心是通過技術改善市民的生活，推動可持續(xù)發(fā)展。我們使用的街道和家園正在適應人們的需求，變得更安全、更高效、更環(huán)保、更包容。隨著合成數據的使用不斷增加，這種適應正在得到推進。

例如，倫敦人五分之四的旅行發(fā)生在街道上，這打開了一個新的窗口。這是我們移動和連接的核心。我們如何使用以及如何設計，越來越取決于數據。地圖告訴我們最佳的旅行路線，傳感器控制路燈，監(jiān)視器評估污染水平。技術連接得越多，描繪我們城市運作方式的數據就越詳細。

是什么將這些城市特色聯系在一起？從空氣質量和交通傳感器到自動駕駛汽車和手機，物聯網(IoT)連接所有這些不同的設備，使之能夠進行通信，并形成互連的數據源。

這個數據中心正在呈指數級增長，但這種增長可能會導致數據瓶頸，從而阻礙運營并導致擴展問題。僅靠現實世界的數據無法承擔這一負擔。這正在催生合成城市——一個充滿可訪問數據的全新世界，其反映了現實世界，甚至可以預測我們的需求。

實際數據

數據為我們的城市提供動力。我們越能利用技術來駕馭它，就越能讓城市以公民為中心。倫敦交通局的“健康街道”是一項投資于“高質量、有吸引力的公共空間、健康的居民和高效的交通網絡”的計劃。其目標是通過使街道更清潔、更安全、更有吸引力，鼓勵人們走出去，使用可持續(xù)的出行方式。要做到這一點，決策者需要數據來了解街道的使用情況和人們的出行方式。這可以幫助其設計基礎設施，并實時監(jiān)控任何變化。

更廣泛地說，“15分鐘城市打開一個新窗口”這個想法一直在加速。其圍繞這樣一個理念：一個人所需的一切，像工作、購物、醫(yī)療保健，距離城市的任何地方都在15分鐘步行或騎自行車范圍內。這樣做的目的是鼓勵鍛煉，減少排放，以及其他好處。

但這個想法也存在分歧。該計劃的部分內容，例如低交通街區(qū)和超低排放區(qū)的出現，受到了贊揚和反對。這些計劃鼓勵騎自行車、步行等積極出行和清潔空氣，但如果實施不當，也會造成交通瓶頸，并在其他地區(qū)造成更多污染。

數據是成功實施此類舉措的關鍵。但在某些情況下，可能無法獲得足夠的信息來了解任何變化的影響。如何測試現實世界中數據較小或不一致的場景？如何嘗試各種方案以找到引入其的最佳方式？

矩陣效應：合成城市的作用

計算機人工生成合成數據，以統(tǒng)計方式匹配和模仿現實世界的環(huán)境。在這些“合成城市”中，城市規(guī)劃者可以測試一系列現實世界數據可能過于稀缺、成本高昂、耗時或收集不安全的情況。例如，據估計，英國有超過100萬個坑洞。這打開了一個新的窗口——一個巨大的數字，但這只是一個估計。人們對問題的真正嚴重程度缺乏切實的認識。

現實世界的數據仍然是訓練合成數據模型的基礎，將兩者結合起來是成功創(chuàng)新的最終組合。但合成數據使我們能夠填補空白、確保數據隱私并擴大規(guī)模。為所需的任何邊緣情況生成的數據越多，提供準確類似于現實世界的數據集的潛力就越大。

其從簡單但有影響力的日常場景開始。例如，記錄現實世界中的街道損壞可能非常耗時、低效，并且會導致更多擁堵。通過合成模型，規(guī)劃人員可以創(chuàng)建一系列場景和場景，改變照明和天氣條件，以測試常見事件和不太常見的用例，例如磨損的道路標記和丟棄的物品。

這可以擴展到公園、廣場、運動場等戶外空間。合成數據可以復制這些大型公共環(huán)境中的擁堵管理、事件識別、客戶支持和丟失設備。最終，這些數據有助于使空間更具包容性和便利性，這是智慧城市的重要目標。

互聯的未來

我們的城市有如此多的互動，物理基礎設施和街道設施與我們的移動設備和互聯網交織在一起，通過物聯網創(chuàng)建一個互聯的世界。我們掌握的數據越多，就越能了解我們的家庭、街道、設備以及出行方式之間的關系。

實時傳感器檢測街道物體、監(jiān)測污染水平，并提供廢物管理和能源效率的數據。公交車與公交車站標志、手機和地圖進行通信，以創(chuàng)建一個實時旅行信息的互聯網絡。收集有關這如何影響獲得當地支持服務、企業(yè)以及餐廳和住宿預訂的數據。我們街道的吸引力也直接影響到我們的家園。例如，我們的公共空間如何影響人們停留的時間和使用的能源？

為了有效地訓練這些系統(tǒng)，需要提供詳盡的數據供應來測試一系列場景。通過合成數據，可以處理任何數據異常和罕見的邊緣情況，例如極端天氣和交通事故。其提供了實現日益互聯的未來所需的大量數據，這些數據可以廣泛擴展，并改善我們的日常生活。

智慧城市依靠數據來實現其目標。當然，現實世界的數據仍然是運營不可或缺的一部分。但是，盡管提供了豐富的資源，但物理訪問足夠的資源并測試替代的現實場景可能會存在問題。合成數據可以讓我們復制現實世界，幫助我們改變城市生活并預測未來需求。我們的城市越受數據驅動，就越能更智能地為公民提供服務。

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