智慧城市是目前城市信息化发展的最高阶段,其实质是利用先进的信息技术,实现城市智慧式管理和运行,从而促进城市和谐、可持续发展。智能建筑是集成现代科技的产物,契合了可持续发展的生态和谐发展理念,它通过利用现代建筑技术、现代电脑技术现代通讯技术和现代控制技术,来为用户提供一个高效、舒适、便利的人性化建筑环境。文中是智慧城市论文的分享，以供大家借鉴参考。
智慧城市论文第一篇：新型智慧城市如何实现交通智慧
在智慧城市建设中，智能交通可谓是与市民生活息息相关的一大领域。随着5G、物联网、人工智能等技术地不断发展，智能交通领域一直在快速发展。未来，在交通领域，智慧城市会呈现哪些智慧场景？自动驾驶究竟离人们的生活还有多远？又有哪些技术会成为智慧交通的关键驱动力？
本刊记者采访到IEEE高级会员，香港科技大学智能驾驶中心主任、机器人与自主系统领域主任刘明，IEEE高级会员，河海大学教授、物联网工程研究所所长韩光洁，IEEE高级会员、北京交通大学计算机与信息技术学院副院长李东教授，三位专家就自动驾驶和智能交通的未来发展方向分别进行了阐述，为我们展现出智慧交通领域的崭新画卷。
智能网联车先行区开始试点
2021年4月10日，北京市政府正式批复《北京市智能网联汽车政策先行区总体实施方案》，同意依托高级别自动驾驶示范区设立北京市智能网联汽车政策先行区。
政策先行区实施范围包括亦庄新城225平方公里规划范围及大兴国际机场，涵盖城市道路、快速路、高速路等多场景，6条高速、快速路将逐步开放自动驾驶测试。同时，政策先行区也将逐步尝试安全员撤出自动驾驶车辆。
政策先行区获批一个月内，已为多家企业的112辆车发放先行区道路测试通知书，在乘用车早晚高峰与夜间道路测试等方面实现突破。为了给车辆测试提供更大的便利性，在颁发牌照的同时，政策先行区还即将出台更有利于企业发展、产业场景应用的政策。
比如在北京京台高速五环至六环段双向10公里，完成智能化基础设施建设，研究出台《高速公路与快速路测试管理实施细则》来支持全国首个以车路协同理念的高级别自动驾驶高速公路的示范运行。以及研究出台《无人化测试管理实施细则》来鼓励新的商业模式探索。
自动驾驶描绘新画卷
自动驾驶是一种基于深度学习的智能驾驶技术，通过对自然语音识别、图像识别和自动驾驶算法进行模型训练后，对自动驾驶进行测试和修正。尽管自动驾驶技术还不十分成熟，不能代替人工驾驶。但自动驾驶在很多领域可以起到辅助作用，比如在高速公路匀速行驶时、在堵车时以及在泊车时都可以进行自动驾驶的尝试。
未来，自动驾驶技术足以替代人工驾驶时，自动驾驶可以极大地提高交通效率和安全性，降低人们在出行时遇到危险的几率，大大减少交通事故，减少道路交通拥堵状况的出现，降低交通事故造成的人员伤亡和财产损失。
随着电动车产业的快速发展，以及自动驾驶技术与车联网的应用不断拓展。智能交通领域不断爆发出新的应用趋势和方向。
IEEE高级会员，香港科技大学智能驾驶中心主任、机器人与自主系统领域主任刘明认为现阶段，自动驾驶技术会主要在低速场景下使用，如载物无人车在物流区，生产产区，仓储企业等场景。他表示：“我对无人车在物流行业，以及工业场景的发展是比较看好的。一方面，随着物流需求的不断增长，无人系统的应用可以解决未来物流行业的劳动力缺口问题。而工业场景中的应用由于具有明确的工作流程，可以由明确的设备投入产出指标来不断提升性价比。除此之外，在疫情防控时期，将无人驾驶技术运用在无接触配送上，也起到了非常关键的作用，如送餐、以及生鲜蔬果的配送运输，都可以实现点到点无接触的部署。其他疫情防控应用如消毒防疫喷洒工作，也能通过无人驾驶技术轻易实现。”
刘明认为，在保证“无人”这一条件下，无人车在将来还可以拓展很多的各类不同应用，如零售无人车、消防无人车、广告无人车等。未来，自动驾驶和车联网会在物流（快递、餐饮）配送和扫地机器人等低行驶速度的应用上率先落地，且逐步拓展到更复杂的场景。
人工智能提升智慧驱动力
刘明还认为人工智能可以帮助解决自动驾驶和车联网中的关键问题，从而加速两者的应用速度。人工智能技术在自动驾驶领域已经愈发成熟，在障碍物感知和预测上带来了突破性的进展。在车联网方面，5G技术的应用使得车辆之间、车辆与设施之间的实时通信成为了可能。与单车智能相比，车联网的应用能大大提高无人驾驶的安全性和性价比。
而人工智能不仅在城市道路设计、交通管理、车流量分析等诸多方面都有帮助。除此之外，人工智能还可以助力自动驾驶的发展。随着技术的逐渐成熟和落地，自动驾驶能有助于提高道路的使用效率以及乘车安全性。
IEEE高级会员，河海大学教授、物联网工程研究所所长韩光洁认为，现阶段的智慧城市发展同步于“数据驱动”技术，其中人工智能是提升驱动力的关键，已被初步用于智慧交通、智慧医疗、智能通信等系统，用以提升部分城市民生关键问题的解决效率。他表示，随着人工智能技术的深入推广和研究，尤其是在机器具备强健的知识学习与推理能力之后，AI技术将由类脑向智脑蜕变并逐步“进化”。更强的感知、分析、联想与推理能力将进一步帮助完成互联网和物联网等多源信息融合，从而形成更为实时的信息交互，便于知识传导、学习与重定义。进而赋能互联城市原型设计、智慧政务管理、智慧用电管理、自动驾驶运行优化、基础设施运维预测等方向，更好地助力未来智慧城市的发展。
无线传感器助力智慧交通
此外，随着5G和物联网设备的进一步普及应用，无线传感器在交通基础设施监测方面也大有可为。
IEEE高级会员、北京交通大学计算机与信息技术学院副院长李东教授表示，“无线传感器技术，可以有效监测桥梁等交通基础设施的物理状况，并能为交通系统提供进一步分析决策的实时信息，提高交通网络的流通效率。”
“无线传感器设备，也称为无线传感器节点，它的基本组成模块包含传感单元、处理单元、无线通信单元以及电源单元。根据具体的应用需求，节点还可以包含额外的辅助元件，例如附加存储器及驱动单元。”李东教授介绍道。
传感单元可以包括一个或多个传感器，用于获取所需的物理现象数据，如温度、湿度、压力和加速度等；传感器收集到的模拟信号，通过信号调理单元中的模拟数字转换器（Analog-to-digital converter,ADC）转换为数字信号，从而进行进一步的分析处理；而处理单元是无线传感器节点的主控制器，负责管理传感单元和无线通信单元，通常由具有处理和数据存储能力的车载计算机(即微控制器单元)组成。
“在监测桥梁时，我们应用大量的传感器节点构建一个无线传感器网络。”李东教授进一步解释道，“无线传感器网络(wireless sensors network,WSN)可以通过数据采集子系统（收集关键的信息数据）、控制和数据分析子系统（处理收集到的数据，帮助交通系统进行决策），以及通信子系统（通过无线链路实现无线传感器节点之间的通信）共同发挥作用，使得未来交通系统更加高效及安全。”
除了可以监测桥梁的健康状况以外，无线传感器技术还能帮助我们对交通状况进行分析和决策，助力智慧交通。李东博士表示：“在城市交通中，无线传感器收集到的数据，可以用在对不同路段交通量的预估上，为智慧交通系统提供有用的分析决策信息，从而提高交通流通的效率。“例如，智慧交通系统可以与手机短信服务相结合，利用无线传感器收集到的数据，提醒用户交通拥堵的情况；还可以结合地理信息系统，帮助政府高效地管理交通和规划交通网络的扩展。”
此外，无线传感器还可以帮助应对偏远地区的紧急情况。IEEE高级会员Aiyappan Pillai解释说：“如果在偏远地区出现紧急的情况，而由于交通拥堵无法联系到附近的支援服务，在这种情况下，可以通过附近的无线传感器连接自动触发应急车辆，将事发现场的详细位置信息第一时间共享到附近的救急服务。”
智慧城市论文第二篇：智慧城市与大数据在城市规划中的应用
大数据的应时而生为人们的日常生活和工作提供诸多便利，智慧城市作为现代化城市发展过程中重要的一个环节，通过智慧城市建设，不但能够满足人们对于城市的基本需求，而且可有效提高人们日常生活的质量和水平。为了推动智慧城市建设和规划的有序开展，应科学利用大数据，确保大数据优势的充分发挥。
大数据简述
大数据是指一种规模大到在获取、存储、管理、分析方面大大超出了传统数据库软件工具能力范围的数据集合，大数据所包含的内容，远超采用软件工具即可获得的各种相关数据和应用范围，可提供科学决策资源和准确的资讯信息。应用大数据技术可快速从繁杂的信息数据材料中及时、准确地提取出利用价值较高的有用信息，提升数据信息的处理能力。传统信息处理技术无法高效处理分散的信息，大数据技术的应用则实现了数据存储、数据处理、数据分析等多项技术的集合，通过云存储方式和云计算，将不同类型的设备相联合，实现协同工作；利用分布式架构技术从存储的数据库中，挖掘、确定数据之间的联系和遵循的规律，顺利完成相关价值资料的提取、管理、处理，为城市管理人员提供便利服务。
智慧城市简述
现代化条件下，政府部门的信息化水平不断提高，大数据平台建设当前已具备一定基础。从智慧城市建设的角度而言，大数据技术的引用具备经济效益与社会效益，在开展城市规划工作时应该提高对大数据价值的认识，并采用切之可行的措施，利用大数据推动城市规划创新，为日后智慧城市的建设管理提供保障。当前阶段，智慧城市缺少标准的定义，通常是指把新一代信息技术充分运用在城市中各行各业的城市信息化高级形态，实现信息化、工业化与城镇化深度融合，有助于缓解“大城市病”，提高城镇化质量，实现城市的精细化和动态管理，并提升城市管理成效和改善市民生活质量。例如：遍布在城市各处的传感器与智能设备可对城市的运行过程进行测量、监控、采集、分析，利用“物联网”和互联网系统融合为城市的运行带来智慧监管，通过智慧基础设施的利用推动城市实现最佳的运行状态。
大数据与智慧城市在城市规划中的重要性
利用信息技术以及通信技术，可以对城市实际运行情况进行监督与管理，同时收集不同信息，进行整合与分析，提升城市管理质量与管理效率。除此之外，通过大数据挖潜，可以更为客观地掌握实际使用人的吃、住、行、玩等行为特征和规律；通过把握“用脚投票”的客观情况，将为智慧城市规划设计提供基础信息层，更精准地识别城市问题症结和人民的关切点，避免自上而下的主观臆断，从而真正地做到“人民城市为人民”，在此基础上所制定的城市规划和管理方案，符合人民的期盼，有助于提升城市管理质量与管理效率。如，在智慧城市交通建设工作中，可以通过使用大数据技术，对人流信息以及车流信息进行收集，结合城市发展实际情况，计算区域交通的流量数据，形成该区域各信号灯的配时方案，实现该区域的交通流量最大化，提升通行效率。
智慧城市与大数据在城市规划中的实际应用
智慧城市与大数据在空间规划平台建设中的应用
2010年以后，智慧城市理念全面进入爆发阶段。其在我国层面的表现为2013～2015年，各种政策的指导意见与试点进行密集的发布；在地方层面的表现一般为各地积极推动和智慧城市各种的顶层设计和规划基础设施的建设、增强公共服务等。根据不完全的统计，我国智慧城市的发展数量如今已达500以上，在全球稳居首位。在进行智慧城市的规划中，大数据可充分实现空间规划平台的建设，并进行深入的分析：有鉴于此，大数据的空间规划凭条的创建，改善了传统的平面式智慧城市规划，确保规划人员拥有了更为直观的规划观念，创建了全局性的规划性思维。与此同时，大数据技术的应用能够更好的取得各种勘测数据信息与城市中的地表建筑、电力系统、暖通管道和各种基础设施的信息，在空间规划平台方面体现出立体的建筑模型，相关工作人员应该从不同的角度、维度实现智慧城市规划过程中各种规划内容的反复实验，针对智慧城市规划内容应用效果进行详细模拟，最大限度的防止智慧城市规划方向缺少的精准性和合理性，充分保障智慧城市的创建为城市居民提供更好的生活质量和生活体验。
智慧城市与大数据在海量数据信息处理中的应用
在城市规划工作开展中，会产生海量数据信息，此类数据信息的处理，如果单纯依靠人工方式，不仅会浪费更多时间与精力，数据分析与处理的准确性也无法保障。而运用大数据对城市规划过程中所产生的数据进行梳理，则可以通过图、表等方式直观呈现数据本身特征，不仅可以减少工作人员工作量，还可以确保数据信息处理的有效性与准确性。除图表外，还可以通过建立分析模型，研究现象背后的成因、研究识别关键角色或特征、研究影响范围或实施效果。总之，通过大数据对海量数据信息进行分析，既直观呈现了数据本身所包含的特点，又避免了因人工操作而有可能带来的失误，保障了智慧城市规划建设的合理性。
智慧城市与大数据在特色城市建设中的应用
大数据在不同的城市规划过程中，需充分结合城市本身的特点，包括建筑、旅游等各方面的内容，并科学规划城市。大数据可有效采集城市发展的相关信息，且针对城市特色开展数据分析，让智慧城市的建设具备特殊性，有效适应城市的发展规律。除此之外，还可帮助城市区域实现合理规划。在智慧城市特色的规划中，利用对不同产业和社区的科学分析为城市的平稳运行提供数据基础，通过区域内各种内容信息数据的采集，推动规划价值的充分发挥，为城市区域的合理划分提供切之可行的条件。在智慧城市的规划过程中，利用大数据，不但可充分维系城市各区域本身的特点，而且为城市实现协调发展保驾护航，在具体的运用过程中，针对城市各个方面的因素实施综合分析，科学配置城市资源，保证智慧城市的特点充分呈现。
智慧城市与大数据在各规划环节管理中的应用
在城市规划建设工作开展中，会涉及到许多不同职能部门，各职能部门对于智慧城市发展，要进行科学合理规划。然而，从如今规划工作的开展过程中可以发现，各个部门之间缺少高效的交流沟通，导致各种工作的开展不能实现高效衔接，影响工作开展效率。为了防止出现这种情况，就要让大数据技术的优势充分发挥。使用大数据技术对规划数据信息进行分析与研究，结合既定建设理念，对各环节规划工作进行有效协调，在各环节工作开展中，要从城市整体发展角度展开，利用大数据技术构建规划管理平台，同时实现对规划流程的整合与优化。
智慧城市与大数据在城市规划中的展望
随着我国城市建设的日益深入，城市化建设已经成为我国经济建设发展中不容忽视的存在。伴随城市化建设的不断发展，需整合布局，严格遵循“以人为本”的发展观念，夯实智慧城市未来发展的基础。因此，应推动城市从服务型社会转向智慧型社会，进而确保整体过渡更为顺利、流畅，加强城市规划建设中智慧城市和大数据的应用，实现空间划分管理与数据的综合分析，推动城市管理进步。智慧城市与大数据在城市规划中的应用，是互联网技术等各种信息技术发展的必然趋势。
结语
城市向着智慧化的发展需要大数据资源的支持，但是，传统的城市管理对这类数据的采集效率和精准性还存在众多缺陷，不能满足现代化的城市发展需求。利用大数据对城市运行的相关数据信息进行采集，并实施抽取、转换、加载，可以改善传统城市规划过程中存在的问题，为城市管理部门提供精准且详实的信息参考。例如：在城市的规划中，城市地理图、交通路网等大量数据的应用，对城市交通拥堵、社区建设、政府决策、环境质量、城市规划等存在的问题进行有效处理，推动城市高效运行。
