智慧城市(smart city)這一概念發端于20世紀80年代的信息城市，目前，在歐洲和北美已有數百座城市宣布建設智慧城市。本文著重探討大數據時代背景下智慧城市規劃的國際實踐經驗。首先，文章回顧了信息與通信技術與智慧城市概念的演進歷程;在此基礎上根據十余個國外典型智慧城市案例，梳理了當前大數據相關技術在智慧城市規劃與建設中的應用;最后，指出目前大數據相關應用仍處于起步探索階段，大數據時代的智慧城市規劃在理論與實踐層面面臨著一系列挑戰。
關鍵詞： 智慧城市，大數據，國際經驗，城市規劃
智慧城市(smart city)這一概念發端于20世紀80年代的信息城市(information city)[1]，經歷了20世紀90年代的智能城市(intelligent city)與數字城市(digital city)[2，3]，在2000年后逐步演化為智慧城市[4]。2009年IBM公司首次提出了智慧城市愿景，使得智慧城市理念與實踐在全球范圍內迅速傳播。目前，在歐洲和北美已有數百座城市宣布建設智慧城市，IBM公司參與的智慧城市項目多達2 500余個[5]，微軟、思科、西門子、日立、松下等科技公司以及埃森哲、奧雅納等商業或工程咨詢公司也在積極涉足智慧城市建設，預計至2020年智慧城市相關產業市場規模將達到4 000億美元[6]。
與智慧城市同時備受關注的是信息與通信技術(ICT：Information and Communications Technology)領域的大數據(Big Data)概念。作為與傳統數據相區別的“大”數據，它的數據量已經從太字節(TB，240)級上升到拍字節(PB，250)級，甚至是澤字節(ZB，270)級[7]。據統計，如今人們每兩天生產的數據量就與人類文明發展至2003年產生的總數據量相當，而迄今為止人類所積累的數據量的90%都來自過去兩年[5]。
那么，大數據與智慧城市這兩個經常被相提并論的概念之間存在怎樣的關聯關系?在具體的智慧城市規劃中，大數據又扮演著什么角色，具有怎樣的發展前景?本文將著重探討上述問題。
1 大數據與智慧城市：演進與關聯
1.1 智慧城市
然而，智慧城市概念也受到了許多質疑[10]，主要原因在于智慧城市內涵寬泛，不僅包括城市技術系統，也包括城市管理系統，還包括城市人文系統，同時其目標指向也涉及經濟、政治、人文等多個維度，為智慧城市的確切定義造成了極大困難。目前學術界對于智慧城市尚未給出廣為認可的統一定義，僅有一個包含六個子系統的智慧城市框架被較多使用，這六個子系統分別是：智慧經濟(smart economy)、智慧市民(smart people)、智慧管理(smart governance)、智慧移動(smart mobility)、智慧環境(smart environment)與智慧生活(smart living)[4]。而產業界對智慧城市的認識可總結為利用新一代的軟、硬件和聯絡技術賦予ICT系統以實時的真實世界數據，與先進的科學分析技術相結合，協助人們進行更加理性的決策，從而提高生產生活水平[11，12]。
1.2 大數據
如今，人們每天發送10萬條推特，谷歌每分鐘執行200萬次搜索，全世界每天產生2.5艾字節(EB，260)數據，截至2013年互聯網數據量已達到1 000艾字節……這些數字共同構成了所謂“大數據”。早在1980年，著名未來學家阿爾文·托夫勒就在《第三次浪潮》一書中提及了“大數據”;大約2009年，大數據概念開始在ICT領域興起。不同機構和學者為大數據提出過多種不同定義，其中較被廣泛認可的是描述大數據與傳統數據主要差別的“3V”特征--大容量(volume)、高速度(velocity)與多樣性(variety)[13]。大容量體現為其數據量往往達到艾字節或澤字節級別，很難以傳統數據處理方式在合理時間內完成分析;高速度體現為數據生成過程的流動速度，也就是大數據具有實時性;而多樣性則主要表現在大數據類型和來源的多樣。這些特點使得能夠有效管理大數據、普遍適用的數據組織與處理技術成為關鍵[14]。
1.3 演進與關聯
表1：ICT數據管理方法與智慧城市的演進與關聯 年代 ICT數據管理技術特點 城市演進階段
2 大數據時代的智慧城市規劃實踐：國際案例與經驗
由上文可以看出，智慧城市這一概念來自于產業界，并由政府和產業界推動實踐，而學術界雖然也已開展相關研究，但尚未成為智慧城市建設的主要推動力，且部分研究與應用實踐尚有一定差距。因此，本文將主要圍繞各地政府或產業界主導的相關建設項目，對大數據時代的智慧城市規劃實踐予以梳理。由于提出時間尚短，目前關于智慧城市還未出現成熟的評價體系，僅有來自柯恩(Boyd Cohen)教授的“十佳智慧城市排名”較被認可，本文參考這一系列排名(世界排名及洲排名)，綜合考慮大數據相關技術在各地的應用水平，選擇10座智慧城市為重點案例，結合少數其他案例，分析總結大數據在國際智慧城市規劃中的應用進展。
同時，本文參考智慧城市六大系統的分析框架，分別梳理大數據相關技術在各個系統的應用。需要指出的是，六大系統中的智慧經濟側重產業發展，智慧市民側重教育、個人發展與社會公平等，與大數據相關性較弱，故不作探討。
2.1 大數據基礎設施
大數據的獲取與傳輸依賴于覆蓋廣泛、速度快捷的互聯網絡，因此互聯網基礎設施的鋪蓋與升級是智慧城市建設的必要環節。早在1993年，美國率先提出了國家信息基礎設施(NII)計劃，并隨后提出了全球信息基礎設施(GII)計劃。至今，已有大量國家或地方政府提出高速或超高速寬帶網絡建設計劃，如新加坡(2005)在“智慧國2015”(iN2015)計劃中提出建設全面覆蓋的超高速寬帶網絡等信息通訊基礎設施[15];倫敦計劃投資2 400萬英鎊以較低的價格為中小型企業提供超高速寬帶網絡;在英國智慧城市計劃競賽中入圍的布里斯托和伯明翰正分別投資l100萬英鎊和800萬英鎊用于寬帶網絡建設[16];芝加哥正在投資建設一條新的光纖網絡以使網速達到千兆級別，并希望以極具競爭性的價格吸引更多公司于芝加哥落戶。同時，隨著智能移動終端的普及，免費無線網絡也成為網絡基礎設施的建設重點，如倫敦正在與英國五大移動網絡運營商之一的O2公司合作建設歐洲最大的免費無線網絡，計劃鋪設在畫廊、博物館及全市150個地鐵站[17];紐約計劃在富爾頓街(Fulton Street)、BAM文化區等十余處街區提供免費無線網絡[18];舊金山試點在主要街道市場街(Market Street)提供免費無線網絡;阿姆斯特丹試點在艾瑟爾堡(IJburg)港口提供免費無線網絡[19];等。
在上述“硬件”基礎設施之外，“軟件”基礎設施--開放數據同樣是智慧城市建設的重要基礎。開放數據與眾包開發已成為國外智慧城市建設的必需環節。舊金山于2009年立法開放數據，是美國第一個為開放數據立法的城市，此后已有來自多個政府部門的500多組數據被發布，由此催生了200多項手機應用[20];紐約已開放2 400多組數據并從2009年起每年舉辦Big Apps程序開發競賽，是目前開放數據量最大的城市;倫敦也是全球最早推出開放數據平臺的城市之一，由此開發的手機應用已被大量下載;維也納、巴塞羅那、阿姆斯特丹、西雅圖、波士頓等城市均已開放幾百至千余組數據;哥本哈根還計劃建設比開放數據平臺更為全面、結構化、標準化的“開放價值網絡”(open value network)，統一管理數據質量，制定使用條款，并提供數據整合、可視化等服務[21]。
2.2 智慧管理
由城市運行所產生的交通、環境、市政、商業等各領域數據量是巨大的，這些數據經過合理的分析挖掘可產生大量傳統數據所不能反映的城市運行信息。目前與智慧管理相關的大數據來源主要包括由遍布全市的攝像頭收集的視頻影像，由各類傳感器收集的環境等方面信息，由各類終端收集的刷卡信息，由市民通過手機應用或社交網站貢獻的相關信息等。其應用方式主要體現在三個領域。一是實時監控與突發事件處理，如巴塞羅那和格拉斯哥都計劃在全市大規模布置攝像頭或傳感器以及時識別火災、犯罪等異常情況;巴西里約熱內盧還開設了一座建設有80 m寬監視屏的城市運行控制中心，顯示來自全市900多個攝像頭的監控影像，由來自30個不同部門的50名工作人員對洪水威脅、交通事故、管道泄漏等突發事件做出應急控制[22]。二是市政服務，如維也納、波士頓、格拉斯哥都推出(或計劃推出)用于報告市政故障的手機應用;而瑞典斯德哥爾摩自2007年至今已投資7 000萬歐元開發50多項電子服務，并藉此降低了城市的管理成本。三是公眾參與，大數據使人們得以構建反映城市建成環境實時變化的三維可視化系統，這類系統可作為公眾參與的平臺，如Autodesk公司在德國班貝格市(Bamberg)開發的城市三維可視化系統被用于討論新鐵路線建設，市民使用iPad即可了解鐵路線對周邊環境的影響，節省了公眾參與的時間。
2.3 智慧出行
交通流的合理規劃與疏導是幾乎所有城市長期面臨的問題，而大數據的廣泛性與實時性則為解決這類問題提供了新的可能。目前大數據在智慧出行領域的應用主要體現在兩方面。一是交通流量實時監控，如倫敦、波士頓和伯明翰(計劃)利用遍布全市的攝像頭監控實時交通流量;伯明翰還將攝像頭和各類傳感器收集到的交通信息統一傳送至控制中心，由工作人員實時調控交通[16]。二是交通信息實時提供，如阿姆斯特丹和巴塞羅那通過安裝在停車場的傳感器為市民提供實時停車位信息，以引導居民合理出行;多倫多和巴塞羅那(計劃)為市民提供公交車實時位置信息;波士頓為學生家長提供校車位置信息;倫敦為市民提供公用自行車位置信息等。
2.4 智慧環境
在智慧城市概念出現之前，生態城市、低碳城市等概念就已被廣泛接受，也是新千年后全球城市發展的關注重點。目前大數據在智慧環境領域的應用主要體現在兩方面。一是能源使用管理，安裝在電網系統中的傳感器可實時收集用戶的能耗信息，并按時段調配能源供給或在電力峰值不同的建筑物之間進行電力融通，提高能源使用效率，如倫敦、阿姆斯特丹、西雅圖、斯德哥爾摩等許多城市都計劃推行智慧電網(Smart Grid)，日本千葉與日立公司合作建立了地區能源管理系統(AEMS)。二是環境質量監控，如哥本哈根利用安裝在自行車輪上的傳感器收集空氣質量信息，巴塞羅那利用安裝在路燈上的傳感器收集噪聲、污染信息等。
2.5 智慧生活
雖然智慧城市涉及大量技術內容，但其核心價值仍在于為市民提供更高質量的生活(Quality of Life)，這也是幾乎所有國外智慧城市建設項目所不斷強調的。目前大數據在此領域的應用主要體現在生活服務方面，如維也納、巴塞羅那、紐約等城市在開放數據的基礎上眾包開發了幾十種至上百種生活服務類手機應用，多倫多、格拉斯哥等城市則通過云計算等技術對實時信息進行分析并據此為市民提供更多生活服務實時信息。此外，思科公司提出了智慧連接社區概念(Smart + Connected Communities)，通過智能網絡系統將社區的服務、信息和人群等各類資源相結合，將物理空間的社區轉化為一個更加緊密聯系的社區[23]。但也可以看到，在醫療、教育這兩個智慧生活的重要方面，大數據尚未獲得較多實質性的應用。
本文所選取的10座智慧城市案例在4個智慧城市子系統中的大數據相關應用如表2所示。
表2：大數據在智慧城市建設中的應用案例
3 結論與討論
3.1 結論
大數據概念的提出是ICT技術，例如移動智能終端、物聯網等在當前社會生產、生活中廣泛應用和滲透的發展結果。智慧城市建設著眼于提升城市可持續發展能力和競爭力，并以提高城市生活品質為根本目標，其規劃與建設需要依托于整合ICT的城市基礎設施規劃與建設，在運行和管理層面，智慧城市則需要大數據相關技術的支持。然而，大數據本身的三個特點--大容量、高速度和多樣性，則分別給大數據的存儲、處理及系統整合提出了巨大挑戰。目前來看，大數據相關技術在智慧城市規劃與建設中的應用取得了相當多的進展，但仍處于起步探索階段。一方面，其應用范圍較多局限在智慧城市各個子系統，較少有整合多個系統的應用案例，但也可以看到，整合多個城市系統數據的數據平臺也在構建當中，如哥本哈根的“開放價值網絡”。另一方面，大數據在各個子系統的應用方式雖然具體內容不同，但大多可歸納為實時信息的收集監控、分析與推送，隨著長期大數據的積累，其應用方式有待獲得更多拓展，如我國的北京城市實驗室(BCL)正在利用多年積累的北京公交和軌道交通刷卡數據研究北京的城市貧困問題。
3.2 討論
大數據背景下，智慧城市規劃建設在理論與實踐層面都面臨著一系列挑戰。在規劃理論層面，智慧城市的系統性規劃理論目前尚處于孕育之中，但關于智慧城市子系統的理論研究則已經逐步展開。例如倫敦大學學院(UCL)高級空間分析中心(CASA)基于地鐵刷卡數據的倫敦市民地鐵出行行為研究，新加坡-麻省理工學院技術研究聯合體(Singapore-MIT Alliance for Research and Technology)基于手機數據的新加坡市民24小時出行可視化與大數據分析等。不可否認，目前這些研究主要集中在ICT使用密集且已經較為深入滲透的城市子系統(例如交通系統、土地利用系統等)，而對于智慧管理、智慧生活等子系統的研究還非常有限。這一方面在于這類數據的結構更加復雜，相關數據的捕捉獲取技術也有待發展;另一方面在于相關研究所需的數據開放與整合面臨著多個政府部門之間行政權力的分割阻礙，這一問題在我國尤為明顯。因此，目前智慧城市的規劃與建設實踐大多表現為城市局部子系統的實踐。
此外，大數據與智慧城市的出現也為傳統城市規劃理論提出了新的挑戰。在過去半個多世紀，城市規劃理論經歷了早期的藍圖式規劃到理性主義，再到后來的有限理性(bounded rationality)、漸進主義(incrementalism)以及溝通式規劃(communicative planning)的發展歷程，而發端于自然科學領域的復雜性科學思想(complexity thinking)雖然受到了部分城市規劃學者的關注，但到目前為止仍處于城市規劃思想的邊緣。然而城市本身以及城市規劃過程的復雜性，使得當今城市規劃實踐面臨著種種困境，進而導致了所謂的城市規劃“第三次理論危機”[39]。隨著大數據相關技術的發展與智慧城市規劃建設實踐的興起，大數據所體現的城市系統復雜性以及智慧城市規劃建設所需處理的各種新、舊問題的復雜性，使得城市規劃理論越加趨向于向復雜性理論轉變。
在規劃實踐層面，智慧城市建設除了需要解決大數據的存儲、組織、管理處理這一系列ICT領域技術問題外，其規劃所面臨的如下問題也有待深入探索。第一，如何規劃布局傳感器以及相關數據捕捉的軟、硬件設施，這將影響到最終獲得的大數據是否能夠全面、有效地描述整個城市系統。第二，如何能夠以經濟、可持續的方式實現各類基礎設施升級，也即智慧城市所需的新型基礎設施建設與傳統基礎設施之間的更新換代與對接問題。第三，由于大數據的來源往往分屬于不同政府職能部門管理(如交通部門與市政部門)，如何能促使各職能部門相互合作，真正實現數據開放與有效整合。第四，在有效建立統一的數據系統后，政府將如何有效分析挖掘數據以促進規劃管理，同時數據的管理、維護和使用權責又將如何劃分，這也是智慧城市規劃在行政領域的頂層設計問題。第五，是在智慧城市新趨勢的影響下，傳統的規劃法律、法規、規章、規范以及實施標準與細則，需要進行怎樣的調整，相應的規劃方法又需要進行怎樣的轉變的問題。
雖然智慧城市和大數據在經歷發展熱潮的同時也面臨著“炒作”、“泡沫”等質疑，但可以肯定的是，隨著ICT的技術進步和應用滲透，以及市民生產生活方式的轉變，城市規劃建設的理論與實踐也將獲得相應擴充與調整，探索新的規劃方法并產生新的規劃思想，現在還只是開始。
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