今天一年一度的中國云計算大會在北京開幕，中國大數據專家委員會顧問、中國科學院院士李未在主題演講中從利用大數據推動智慧城市和數字化城市的演進，到用解決“亞洲最大社區”天通苑佳通擁堵的例子，深入淺出地闡述了他對視智慧城市和數字化城市的觀點。
在過去10年，信息化城市、大數據城市、智能城市、智慧城市成為被熱議的話題。李院士認為，實現工業信息化、農業現代化和城鎮新型化，已經成為中國社會發展的戰略需求和緊迫任務，這三方面的交匯融合發展要求我們必須以信息化為引領才能實現。
中國大數據專家委員會顧問、中國科學院院士李未
在他看來，一個行業、一個區域的信息化過程可以分為兩個階段：一個階段是數字化，包括信息的傳感、收集、計算、傳輸和控制的網絡化和數字化；第二個階段是智能化，是數字化的更高階段。
“在云計算的軟件環境下，對城市的人口、資源、環境、經濟、社會等大數據加以計算和處理，這是歐美發達國家和我國等新興國家現在基本上已經實現了數字化的目標。”他這樣表示。
他解釋說，智能城市（iCity）和數字城市（dCity）的區別在于，智能城市是一個復雜的信息生態系統，它提供了三種標志性服務：深度查詢、定律發現和決策生成。
以智能就醫為例，通過Google搜索引擎進行深度查詢癥狀，然后初步分析疾病預測診斷結果，也就是所謂的“導醫”;接下來針對不同預測結果推薦治療藥物、醫院排行推薦和知名醫師等等；第三部是引導出就醫相關服務，例如醫療費用評估、就醫智能導航、智能掛號預約就診。
這里所說的建立深度查詢，需要建立一個統一的數字模型，構建知識與數據的一體化表示和組織，實現歸納猜測、關聯演算等。
李院士在他的演講中，還用一個生動的例子解釋怎么樣通過決策生成的方法，解決北京最大社區——天通苑飽受詬病的交通問題。
首先，收集天通苑地區的人口、道路和公交數據和需求，根據北京交通一卡通的數據計算出這個社區居民的主要出行目的地，然后制定出解決天通苑擁堵解決方案，例如給出最佳出行時間和上班時間，推送給個人或者單位，讓公交公司根據個體時間安排，調度公交車車次。
另外從大數據處理的角度，能建立統一的非結構化數據模型，從采用群體軟件工程方法這兩個方面，這是數字化城市的起步。因為大數據的來源多種多樣，所以涉及到原始數據的格式統一問題，李院士認為最好的解決方案是為原始大數據設計一個統一的元語言模型，提高數據處理的效率和質量。
京公網安備 11010502049343號