数据驱动的城市如何彻底改变城市生活

智慧城市的核心是通过技术改善市民的生活,推动可持续发展。我们使用的街道和家园正在适应人们的需求,变得更安全、更高效、更环保、更包容。随着合成数据的使用不断增加,这种适应正在得到推进。

合成数据彻底改变了城市规划,预测更智能、以公民为中心的城市的需求。

数据驱动的城市如何彻底改变城市生活

智慧城市的核心是通过技术改善市民的生活,推动可持续发展。我们使用的街道和家园正在适应人们的需求,变得更安全、更高效、更环保、更包容。随着合成数据的使用不断增加,这种适应正在得到推进。

例如,伦敦人五分之四的旅行发生在街道上,这打开了一个新的窗口。这是我们移动和连接的核心。我们如何使用以及如何设计,越来越取决于数据。地图告诉我们最佳的旅行路线,传感器控制路灯,监视器评估污染水平。技术连接得越多,描绘我们城市运作方式的数据就越详细。

是什么将这些城市特色联系在一起?从空气质量和交通传感器到自动驾驶汽车和手机,物联网(IoT)连接所有这些不同的设备,使之能够进行通信,并形成互连的数据源。

这个数据中心正在呈指数级增长,但这种增长可能会导致数据瓶颈,从而阻碍运营并导致扩展问题。仅靠现实世界的数据无法承担这一负担。这正在催生合成城市——一个充满可访问数据的全新世界,其反映了现实世界,甚至可以预测我们的需求。

实际数据

数据为我们的城市提供动力。我们越能利用技术来驾驭它,就越能让城市以公民为中心。伦敦交通局的“健康街道”是一项投资于“高质量、有吸引力的公共空间、健康的居民和高效的交通网络”的计划。其目标是通过使街道更清洁、更安全、更有吸引力,鼓励人们走出去,使用可持续的出行方式。要做到这一点,决策者需要数据来了解街道的使用情况和人们的出行方式。这可以帮助其设计基础设施,并实时监控任何变化。

更广泛地说,“15分钟城市打开一个新窗口”这个想法一直在加速。其围绕这样一个理念:一个人所需的一切,像工作、购物、医疗保健,距离城市的任何地方都在15分钟步行或骑自行车范围内。这样做的目的是鼓励锻炼,减少排放,以及其他好处。

但这个想法也存在分歧。该计划的部分内容,例如低交通街区和超低排放区的出现,受到了赞扬和反对。这些计划鼓励骑自行车、步行等积极出行和清洁空气,但如果实施不当,也会造成交通瓶颈,并在其他地区造成更多污染。

数据是成功实施此类举措的关键。但在某些情况下,可能无法获得足够的信息来了解任何变化的影响。如何测试现实世界中数据较小或不一致的场景?如何尝试各种方案以找到引入其的最佳方式?

矩阵效应:合成城市的作用

计算机人工生成合成数据,以统计方式匹配和模仿现实世界的环境。在这些“合成城市”中,城市规划者可以测试一系列现实世界数据可能过于稀缺、成本高昂、耗时或收集不安全的情况。例如,据估计,英国有超过100万个坑洞。这打开了一个新的窗口——一个巨大的数字,但这只是一个估计。人们对问题的真正严重程度缺乏切实的认识。

现实世界的数据仍然是训练合成数据模型的基础,将两者结合起来是成功创新的最终组合。但合成数据使我们能够填补空白、确保数据隐私并扩大规模。为所需的任何边缘情况生成的数据越多,提供准确类似于现实世界的数据集的潜力就越大。

其从简单但有影响力的日常场景开始。例如,记录现实世界中的街道损坏可能非常耗时、低效,并且会导致更多拥堵。通过合成模型,规划人员可以创建一系列场景和场景,改变照明和天气条件,以测试常见事件和不太常见的用例,例如磨损的道路标记和丢弃的物品。

这可以扩展到公园、广场、运动场等户外空间。合成数据可以复制这些大型公共环境中的拥堵管理、事件识别、客户支持和丢失设备。最终,这些数据有助于使空间更具包容性和便利性,这是智慧城市的重要目标。

互联的未来

我们的城市有如此多的互动,物理基础设施和街道设施与我们的移动设备和互联网交织在一起,通过物联网创建一个互联的世界。我们掌握的数据越多,就越能了解我们的家庭、街道、设备以及出行方式之间的关系。

实时传感器检测街道物体、监测污染水平,并提供废物管理和能源效率的数据。公交车与公交车站标志、手机和地图进行通信,以创建一个实时旅行信息的互联网络。收集有关这如何影响获得当地支持服务、企业以及餐厅和住宿预订的数据。我们街道的吸引力也直接影响到我们的家园。例如,我们的公共空间如何影响人们停留的时间和使用的能源?

为了有效地训练这些系统,需要提供详尽的数据供应来测试一系列场景。通过合成数据,可以处理任何数据异常和罕见的边缘情况,例如极端天气和交通事故。其提供了实现日益互联的未来所需的大量数据,这些数据可以广泛扩展,并改善我们的日常生活。

智慧城市依靠数据来实现其目标。当然,现实世界的数据仍然是运营不可或缺的一部分。但是,尽管提供了丰富的资源,但物理访问足够的资源并测试替代的现实场景可能会存在问题。合成数据可以让我们复制现实世界,帮助我们改变城市生活并预测未来需求。我们的城市越受数据驱动,就越能更智能地为公民提供服务。

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