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    為什么智慧城市需要人工智能知識(shí)圖

    2019-04-16 17:38:48 來(lái)源: 洞悉數(shù)據(jù)經(jīng)濟(jì)
    聊聊

    一個(gè)關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)的框架,可以為智慧城市提供實(shí)現(xiàn)其社會(huì)、政治和財(cái)政目標(biāo)所需的一切。

    智慧城市將成為物聯(lián)網(wǎng)最顯著的表現(xiàn)之一。目前對(duì)新興智慧城市市場(chǎng)規(guī)模的估計(jì)超過40萬(wàn)億美元,圣何塞、巴塞羅那、新加坡和許多其他大城市正在采用智能技術(shù)。

    智慧城市的吸引力是二元的。一方面,物聯(lián)網(wǎng)的自動(dòng)化連接有助于降低公共基礎(chǔ)設(shè)施(如路燈和交通)支出的相關(guān)成本。有了智能照明,市政當(dāng)局只在人們?cè)趫?chǎng)時(shí)支付路燈費(fèi)用。此外,通過利用智能停車的動(dòng)態(tài)定價(jià)選項(xiàng),該技術(shù)可以提供新的收入機(jī)會(huì)。

    盡管有這些優(yōu)勢(shì),智慧城市仍需要廣泛的數(shù)據(jù)管理。來(lái)自多個(gè)位置和部門的數(shù)據(jù)實(shí)施一致集成,對(duì)于支持新系統(tǒng)和遺留系統(tǒng)之間的互操作性是必要的。智慧城市需要粒度數(shù)據(jù)治理來(lái)實(shí)現(xiàn)長(zhǎng)期的可持續(xù)性。最后,它們需要開放的標(biāo)準(zhǔn),以保證它們的永久效用。

     

     

    知識(shí)圖(Knowledge graphs)是一類企業(yè)范圍內(nèi)連接所有內(nèi)部或外部使用的數(shù)據(jù)資產(chǎn)的圖形,其所能提供的好處甚至更多。它根據(jù)治理協(xié)議為共享數(shù)據(jù)提供一個(gè)統(tǒng)一的、相互鏈接的框架,它基于開放標(biāo)準(zhǔn),并利用數(shù)據(jù)之間的關(guān)系進(jìn)行業(yè)務(wù)和操作優(yōu)化;它提供了智慧城市實(shí)現(xiàn)其社會(huì)、政治和財(cái)政目標(biāo)所需的一切。知識(shí)圖可以使用機(jī)器學(xué)習(xí)將上下文分析的輸出重新插入到技術(shù)堆棧中,將物聯(lián)網(wǎng)豐富的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為基礎(chǔ)知識(shí),從而促進(jìn)改進(jìn)的民事應(yīng)用。

    全市范圍的協(xié)同

    智慧城市概念的核心是分布式IT系統(tǒng)之間的全市范圍協(xié)作,以便實(shí)時(shí)管理公共資產(chǎn)。根據(jù)Gartner,其核心能力是“圍繞智慧城市愿景發(fā)展可持續(xù)的政府、市政公用事業(yè)和機(jī)構(gòu)合作”,包括確保“流程交接、關(guān)鍵績(jī)效指標(biāo)和數(shù)字平臺(tái)間的可互操作性”。

    知識(shí)圖的基于開放標(biāo)準(zhǔn)關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)方法促進(jìn)了這一需求。所有數(shù)據(jù),包括智慧城市傳感器生成的流數(shù)據(jù),都按照標(biāo)準(zhǔn)化模型進(jìn)行分類。同構(gòu)分類法和詞匯表在全市范圍內(nèi)使用相同的術(shù)語(yǔ)描述數(shù)據(jù),而不考慮部門或用例。最重要的是,來(lái)自任何數(shù)據(jù)源的數(shù)據(jù)都鏈接在一個(gè)全面的、可查詢的語(yǔ)義圖上,以演示關(guān)系中的相關(guān)點(diǎn)。

    機(jī)器學(xué)習(xí)算法增強(qiáng)了這些圖的智能數(shù)據(jù)能力,使組織能夠?qū)⑽锫?lián)網(wǎng)分析的輸出作為既定知識(shí)發(fā)送回這些圖中。因此,數(shù)據(jù)系統(tǒng)、初始模式和用例的產(chǎn)生成為知識(shí)圖上數(shù)據(jù)協(xié)調(diào)一致的次要因素,從而創(chuàng)建可互操作的智能應(yīng)用程序。

    值得信賴的治理

    使用知識(shí)圖的一個(gè)重要副產(chǎn)品是增強(qiáng)了數(shù)據(jù)治理的傾向性。知識(shí)圖通過根據(jù)適用于整個(gè)企業(yè)的統(tǒng)一模型和分類法消除豎井來(lái)改進(jìn)治理。使用這種方法,與同一對(duì)象的不同術(shù)語(yǔ)相關(guān)的數(shù)據(jù)質(zhì)量問題顯著減少;前述的標(biāo)準(zhǔn)化模型提供了形式治理的一致性特征。

    確保了可追溯性,原生源代碼功能表示數(shù)據(jù)在整個(gè)組織中的各個(gè)方面,而語(yǔ)義語(yǔ)句根據(jù)治理要求提供數(shù)據(jù)訪問。無(wú)論政治周期或員工流動(dòng)如何變化,這種治理特征都符合治理流程,確保了智慧城市數(shù)據(jù)的長(zhǎng)期使用。

    公民應(yīng)用

    知識(shí)圖對(duì)于智慧城市提高應(yīng)用能力至關(guān)重要。通過確定整個(gè)城市實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)之間的相關(guān)關(guān)系,它們?yōu)楦倪M(jìn)流程以滿足城市目標(biāo)提供了藍(lán)圖。例如,分析交通模式數(shù)據(jù),以確定繁忙十字路口的預(yù)測(cè)維修計(jì)劃,或減少無(wú)人居住地區(qū)的照明開支。

    其他用例包括確定天氣條件和地理位置之間的關(guān)系,以加強(qiáng)災(zāi)害準(zhǔn)備工作。智能電網(wǎng)的功能定位和隔離停電,以防止廣泛的停電,是這種功能的一個(gè)很好的例子。

    最引人注目的例子是使用人工智能(AI)來(lái)分析數(shù)據(jù),找出使城市獨(dú)一無(wú)二的特征,解決特定的市政問題。例如,將2017年加州納帕市森林大火的氣象、地理和應(yīng)急響應(yīng)團(tuán)隊(duì)數(shù)據(jù)的機(jī)器學(xué)習(xí)分析結(jié)果重新設(shè)置為人工智能知識(shí)圖,可以說(shuō)明如何減輕或預(yù)防未來(lái)的火災(zāi)。智慧城市的物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)中心的低延遲甚至可以實(shí)時(shí)提供這些信息,從而影響響應(yīng)工作。

    基于結(jié)果的行動(dòng)

    智慧城市利用知識(shí)圖表的主要優(yōu)勢(shì)——識(shí)別不同數(shù)據(jù)源之間的關(guān)系和相關(guān)點(diǎn)以獲得組織優(yōu)勢(shì)——來(lái)實(shí)現(xiàn)諸如減少開支、創(chuàng)造收入和服務(wù)市民等目標(biāo)。它們被機(jī)器學(xué)習(xí)能力所支持,這些能力將實(shí)時(shí)物聯(lián)網(wǎng)分析輸出重新引入到圖形中。

    反過來(lái),這種可證明的知識(shí)是更深入分析和應(yīng)用的基礎(chǔ)。這些圖的開放標(biāo)準(zhǔn)和治理功能的互操作性確保了它們的長(zhǎng)期相關(guān)性。

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