新冠肺炎疫情下，智慧城市可以起到怎样的作用？

智慧城市核心是“智慧”，城市像人一样有智慧。智慧城市主要就是靠大数据的能力来实现“智慧”，它具有强大的分析能力。那么，在这次的新冠肺炎下，如果是充分利用智慧城市来解决问题，它有会起到怎样的作用呢？

2020年的这个春“劫”比2003年的来的更猛一些，大家多年的愿望躺着把钱赚了就这么痛苦的实现了，我盯着体重秤上的数字陷入了沉思：都2020年了，小时候的科幻年代啊，怎么现在疫情防控上还在用上个世纪的手段。

举2个例子：

春节我在老家的时候，有时一天能接好几个电话来调研疫情的，分别是居委会、社区、街道办，给我父母打完，给我打，反复核实、询问，虽然是特殊时期，但也够惹人烦的，最可怜的还是基层的网格员，早早复工不说，还冒着危险做各种统计报表，可能很多报表都是重复的、无效的；
年后的返工潮，我也从老家返回深圳，整个返程过程总体来说管控的还不错，像机场、小区这种重点卡口都有温度、身份、行程等信息的采集，随时识别异常人员，但这个采集方式就有点low了，手工填表的方式，在飞机上填一份问卷，到了小区再填一次问卷，而且填表用的笔还是共用的。

上面说的这2个情况并不是说做法有很大问题，而是这个做法的效率太低，智慧城市它不香吗，为什么没有用起来，如果是智慧城市的套路应该是这样的：

当在老家时如果给我打电话，那也是智慧城市通过航空大数据分析出我是2B（2B概念请到网上搜索新冠病毒肺炎的人群分类），然后再通过运营商的手机数据识别出我目前所在的位置，再下达指令给我所在的街道办或社区进行电话核实，核实数据再反馈回智慧城市大数据中，电话核实只需要一次即可，国家、市、区、街道办、社区或居委可以共享此数据，这才是疫情防控的正确姿势。通过人海战术、普通撒网去核实疫情，属于防控过度，浪费资源，也给大家造成了骚扰。
飞机上无需填写问卷，因为机票数据已经很清楚了，“我是谁，我在哪，要去哪，啥时走”，只需把机票数据推到行程目的地所在城市即可，其他交通工具也是一样，到了所住小区后，也无需填表和查验身份证，贴一个二维码，访客扫描后确认身份，然后授权调取最近的行程数据，发现不是来自疫区，然后再实时测温正常就可以进入小区，全程无接触。

上面提到的解决方案其实并不复杂，用到了二维码应用、身份认证、数据共享、人员定位等功能，二维码和身份认证，大家几乎每天都可能会用到，到小卖部买水直接扫码人脸支付即可。数据共享是智慧城市建设的核心，人员定位是运营商的一个基础功能，从手机诞生开始就具备了，一点都不神秘，就是运用了手机要实时和基站连接，然后利用基站的三角定位法就可以对手机进行定位。

下图是基站三角定位示意图：

上图中的(x1,y1)、(x2,y2)、(x3,y3)是3个无线基站的地理坐标，同一部手机到达这3个基站的时间乘以光速就是手机距离基站的距离，分别以基站坐标为圆心以距离为半径画圆，3个圆相交的地方就是手机的位置(x0,y0)。

可能有人会说如果小于3个基站不就没用了。首先在城市区域基站密度比较大，因为城市人口密度大，所以手机一般都会同时连3个以上的基站，谁的功率强就用谁的接入。如果因为手机移动很快，原来的基站功率变弱了，手机就会切换到其他更强的基站上去，保证手机通话不掉线。通过这个方式我还能知道手机的移动速度，通过速度我就知道你是乘坐什么样的交通工具，比如是步行、骑车、乘车、乘地铁（地铁识别需要第三方的地图供应商来提供）等。

其次，如果用户是在郊区比较偏远的地方，基站数量少，怎么定位，这种情况可能会出现手机连接小于3个基站。但这种地方还需要追踪吗，周围都没什么人，传染可能性也不高。在这种情况只需要获取你的卡口数据即可，不需要实时追踪。

什么是卡口数据，卡口其实就是一个出入口，比如高速路的收费站就是一个卡口，它有道闸、有监控，可以识别你的车牌，知道你的车辆在从这个路口进入或出去，是一种区域定位。卡口数据非常多，实现也多种多样，比如WIFI探针、门禁、线下扫码支付或信用卡支付。你在小卖部扫码买一瓶水就可以马上知道你什么时间在这里出现过，所以为什么坏蛋交易都用现金了吧，而且一般要用一次性手机，用完就扔，或者根本不用手机，就是怕被追踪。

最后，如果手机没电了，那是不是就无法追踪了？追踪难度是变大了，但在智慧城市里是没有不可能的，可以通过摄像头的人脸识别来进行定位。因为摄像头的位置是知道的，摄像头识别出来后就知道你什么时间出现在哪个区域。

那带着口罩怎么识别，还有步态识别等，当然这个需要预先学习你的步态数据，然后对你进行建模，不断学习纠正，然后与你的人脸数据存储在一起作为你的身份认证数据。这可能是在你不知情的情况下采集的，不像你的人脸是主动存储的。当然现在可能步态识别应用还不是很广、误判率可能也很高，而且是否可以采集也存在争议。这里只是说明智慧城市是可以做到的，只不过它没做而已。

我们每时每刻都在产生数据，这些数据都可以被智慧城市利用，变成城市治理的有效工具。但你觉得这就是智慧城市的实力了，那就too young too simple。我不要你觉得，我要我觉得，智慧城市是具有强大分析能力的，否则就停留在“数字城市”的范畴了，也不能叫“智慧城市”。

我们按照上面的案例延伸一下：

假设我乘的飞机有发热人员或疑似人员，我们就称他为B，接下来是要找到和B的密接者2B。

首先B周围的人都是2B，我也是，他的家人也是，这个识别比较容易。那之前B在路上遇到的人怎么识别，这就需要通过智慧城市的数据挖掘，先根据B的手机号利用运营商的基站可以获取B的行驶路径，以行走路径为中心画一个带状范围，将相同时间内出现在这个范围将内的其他手机号用户查出来。
接着再以这些手机用户的行走路径进行二次查找，不断的钻取下去，直到找到所有的2B并定位他们目前所在的位置。然后布防2B所在位置的摄像头和门禁等系统，摄像头可以识别是否佩戴口罩，门禁可以识别是否出门，当密接人员未带口罩或未隔离在家触发报警时可以通知相关单位前去处理。

当然这样找出来的2B数量可能会很多，可以通过询问B行驶路径的细节来缩小查询范围。比如他是打的来的机场，那只需找到那个司机，再通过司机找其他人，实现精准控制，用于分析的数据越多，给出的决策越准确。

之前网上有一段疫情传播仿真的视频解释了我们为什么还不能出门，就是不能变成2B，如果不幸成为2B那就要以最快的速度找到他们并进行隔离，这样才能有效控制疫情传播。

但网友做的那个疫情传播仿真视频用的都是假设的数据，在智慧城市这里就要来真的：

首先还是靠运营商的数据来给出居家隔离人口和流动人口的数量（位置持续不变的而且没有移动速度的就是隔离人员，在一段时间范围内有位置变化而且有移动速度就是在流动，如果更高级一点还可以利用机器学习功能，给出特征，机器自动分类出哪些是居家隔离人员，哪些是流动人员）。
其次再拿到医院的发热病人挂号数和床位占用数等数据，最后再输入传播系数（这个只能依靠专家经验或者权威分析论文），最终给出疫情传播趋势。而且可以给出哪些地方传播较快，是因为什么原因导致传播较快，从而找到发力点，不会盲目。
比如1区的流动人口太多导致传播快，那就给相应的街道办或社区下达封锁指令即可（只是举个例子，不一定是这个治理手段），如果发现新增的发热病人已经超过医院病床的承载力了，那就给出新建医院床位同时还要杜绝2B的产生等辅助决策方案。

未来的智慧城市就像电影里的超体或复联里的奥创那样，当然是听话的那种，具有强大的人工智能，它会比你妈更了解你。就像网上那个笑话一样，当你订了一个披萨，对方建议你过来自取，因为他们知道你正在附近而且在开车；而且会建议你买大号一点的披萨，因为你的家人也在回家的路上，而且正在浏览外卖网站等等。

这些虽然有些夸张，但智慧城市是可以实现的，他能勾画出你的人物画像，这样你会对自己有一个更加全面的认识。比如通过学习你的轨迹和进出小区门禁的时间，知道你是个经常加班的加班狗，通过你的外卖订单和购物订单知道你是个素食爱好者和潮牌爱好者，通过你的飞行记录和目的地知道你是个热爱旅游、热爱生活的人等等。

上面见证了一些智慧城市的奇迹，那我们就来看下智慧城市到底是什么？

智慧城市核心是“智慧”，城市像人一样有智慧，也有人提出城市大脑的概念。但城市大脑这个概念局限了，不光要有大脑，还要有感知层、传导层，这才是完整的。智慧城市能够识别自己生病了并给出求助医生或自己吃药等解决方案，然后由决策者来判断并选择方案。但这个“智慧”是被动的，它只是辅助决策并接受指令，没有主动的意识能自己决策。

这里不是讲AI觉醒等科幻故事，智慧城市主要就是靠大数据的能力来实现“智慧”，大数据是智慧城市的一部分，智慧城市是大数据的一种应用，智慧城市除了大数据能力外还有其他能力，比如云计算、物联网、智能硬件、4G/5G等。

我们从智慧城市的基础架构来分别说明：

**感知层：**就像人的四肢、眼耳口鼻这些器官，接受外界的信息，它的目的是能够方便的、持续的采集到各种类型信息；
**传导层：**就像人的神经网络一样将感知信息传递给控制层，除了4G/5G/光纤等传输网络，还要做数据的存储、共享交换和开放，它的目的就是快速的、无时无刻的提供想要的数据；
**控制层：**就像人的大脑，通过学习产生认知，通过认知进行分析和仿真，根据仿真结果得出决策依据，通过决策结果的好坏再重新学习不停的循环，不断提高；
**应用层：**就像人根据知识和经验做出的各种工具，可以便于人更好的工作和生活。

智慧城市的作用看着挺大，利用好了是很好的城市治理工具，但目前的智慧城市其实是有点不接地气的。

国内智慧城市的建设已经有好几年了，很多功能建设的比较完善了，什么城市仪表盘、沙盘推演、态势仿真这些都有。我不知道这次疫情有没有用上，还是说关起门来自己欣赏，最起码没有告诉大众我们如何防控疫情，为什么要这么防控，依据是什么。

像网上那位网友做的疫情传播仿真视频一样，告诉大家缘由后大家才会更重视，而不是满不在乎、存有侥幸心里，这是第1个不接地气的地方。好东西没有让大家感受到，很多手段还是很原始，比如电话核实、手工填表等这些手段。

上面都提到了，另外人工测温也比较低级，还没有数据上传功能，测温有无人值守的远程红外测温设备。毕竟扫温员或网格员需要接触很多人，传染风险比较高。当然红外测温成本可能比较高，但可以节省人力成本和传播风险，而且很多设备可以集成在一起降低使用成本，比如红外测温可以和门禁集成在一起，测温平时不启动，只在战时进行布防，很多设备的应用都可以平战结合。

第2个不接地气的地方就是数据不共享，在老家我一天能接好几个电话，都是问同样的问题。在不掌握数据的前提下，过度防控就是骚扰，如果分析出我是密接人员，你来骚扰我可以，但骚扰一次也就够了，这个数据分析部门都可以看到。

从这次疫情来看，数据共享问题没有解决，或者说没有想到这个层面，还是按照人海战术那种浪费人力的做法。每个网格员或责任人按照上级要求一天打多少个电话就完成任务了，这到是解决了很多就业的问题。但基层过劳、机构臃肿、官僚体系、财政压力也就随之而来了。

我们这里不探讨政府组织架构的问题，还是回到智慧城市的技术层面，智慧城市最关键问题就是数据共享交换的问题，尤其是政府内部之间的数据共享，各委办局都是垂直管理，数据只在垂直系统里流动，数据都有部委规定和隐私要求不能对外。

这个问题比较麻烦，属于顶层设计和法律层面解决的问题。从我2015年做智慧城市大数据时就有这个问题，好像现在也没有很好解决。

所以上面案例说的智慧城市解决方案其实是个理想情况，运营商数据不是政府你想拿，想拿就能拿的。除了数据共享问题，仿真模型也需要有人设计，不会都是现成的。每次突发情况都不一样，所以模型可能也不一样。

所以要有一个开放式的设计环境，可以让专业人员可以方便的进行设计和测试，除了模型的开发，还有终端应用的开发，比如疫情地图分布、确诊者同程查询等应用可以让大家使用，或者开放出数据让大众来进行终端应用的开发。但数据如何开放也是需要考虑的问题，涉及到隐私脱敏等细节。目前很多互联网公司爬取官方数据后做了很多疫情方面的应用，响应非常快。

但智慧城市的核心问题数据共享交换如何解决呢？

我个人建议还是通过立法和顶层设计层面来进行解决，比如国家应该有一个类似“紧急状态法”的法律，在战时情况下或紧急情况下，政府可以获取个人数据，不需要个人授权。而在平时政府要获取数据需要经过你的授权，如何获得个人授权这里不展开讨论，我写过一篇区块链的文章，区块链是比较好能解决数据分享、确权、授权问题的一个体系；而顶层设计就是要各部委达成一致，在什么条件下共享数据、如何共享数据、共享中的权利责任等界面都要划定清楚，只有这样才能目前智慧城市数据孤岛的问题，才能发挥更大的价值。

在文章结束之际，采集手段也都更新了，到处都是二维码填报，还是有点过度防控，在疫情压力不大的地方，其实带好口罩，做好卡口测温和定位就可以了，另外目前疫情也到拐点了，政府的执行力很强而且举国体制让我们在短时间内就拿下了比较好的效果，虽然前期错过了最佳时间窗，希望这次我们城市能产生抗体，下次再出现这种疫情。智慧城市就可以充当免疫系统在最佳时间窗内就可以控制并消灭疫情，毕竟再一再二，不能有再三再四。

最后还是祝抗疫前线的英雄们，你们辛苦了，你们是最可爱的人，武汉加油，中国加油！

新冠肺炎疫情下，智慧城市可以起到怎样的作用？相关推荐

居家学习：新冠肺炎疫情下中国高校基于直播的远程教育体验的混合方法分析
Learning from Home: A Mixed-Methods Analysis of Live Streaming Based Remote Education Experience in ...
利用Tushare分析新冠肺炎疫情反弹下股市流动性的探究
Tushare ID:511783 本文利用Tushare财经数据包获取2022年3月1日-2022年5月31日融资融券余额.日度换手率.日度成交量等数据,首先进行数据的预处理和可视化分析,接着进行股 ...
新冠肺炎疫情把科研推上“云端”
来源:新华网美国威斯康星国家灵长类动物研究中心的戴夫·奥康纳清晨收到在伦敦的一名合作伙伴发来的论文预印本.这项研究在中国完成,两人通过企业协同云端办公软件Slack讨论了一上午.下午2点,奥康纳打开 ...
每日一练：Python爬虫爬取全国新冠肺炎疫情数据实例详解，使用beautifulsoup4库实现
Python 爬虫篇 - 爬取全国新冠肺炎疫情数据实例详解效果图展示第一章:疫情信息的下载与数据提取 ① 爬取页面数据到本地 ② json 字符串正则表达式分析 ③ 提取数据中的 json 字符串 ...
含最新数据! 使用Python检测新冠肺炎疫情拐点
注:本文案例仅供技术学习,不代表研究性观点. 本文对应代码.数据及文献资料已上传至Github仓库https://github.com/CNFeffery/DataScienceStudyNotes ...
最新！兰州大学发布对上海市的新冠肺炎疫情预测！
这段时间,上海市疫情牵动着所有人的心.据数据显示,自 2022 年 3 月 1 日上海市报告新冠肺炎本土确诊病例和本土无症状感染者以来,截至 2022 年 4 月 10 日 24 时,上海市已累计报告 ...
爬取并处理中国新冠肺炎疫情数据
项目名称: 爬取并处理中国新冠肺炎疫情数据目的: 通过Python爬取中国新冠肺炎疫情数据,存入Excel,对此数据分析并进行可视化,制作查询中国疫情情况的GUI界面. 具体内容: 通过Python ...
工地必备!住建部《施工现场新冠肺炎疫情常态化防控工作指南》
近期,全国多地出现零星散发病例,个别地区突发聚集性疫情.春节期间人员流动大,建筑工地更好做好疫情防控工作. 住建部印发的这份<施工现场新冠肺炎疫情常态化防控工作指南>一定要收好. 住房和城 ...
新冠肺炎疫情预测与防控策略评价
新冠肺炎疫情预测与防控策略评价新冠肺炎疫情在全球蔓延以来,各个国家采取了不同的防疫策略和措施, 导致新冠肺炎疫情感染人数各异,效果不尽相同. 问题1:请你们团队收集几个典型国家(如:美国.英国.印度 ...

新冠肺炎疫情下，智慧城市可以起到怎样的作用？

新冠肺炎疫情下，智慧城市可以起到怎样的作用？相关推荐

最新文章

热门文章