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Sii una città intelligente con Boundary - Smart Gate

Per molto tempo, ci sono stati tre problemi principali nella costruzione di smart city, vale a dire "condivisione dei dati", "processo decisionale dei big data" e "cervello urbano". Costruzione di informazioni? La costruzione di Yxshi smart city è stata a lungo afflitta da tre problemi principali, vale a dire "condivisione dei dati", "processo decisionale dei big data" e "cervello urbano". Tuttavia, i tre problemi principali non derivano da una scarsa attuazione, ma il becchino del progetto ha promesso l'obiettivo impossibile. Con l'avvicinarsi del periodo di consegna del progetto, i tre problemi principali si stanno allontanando sempre di più dall'essere risolti. La condivisione dei dati è il problema più qualificato. La radice di questo problema è l'illimitatezza della condivisione dei dati. Se condividere i dati o meno è una questione di negoziazione tra il fornitore e il demander. La promozione della condivisione completa dei dati con mezzi amministrativi viola la legge economica e non vi è alcun limite in che misura la condivisione dei dati da parte del governo possa essere completata.

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La "superstizione" della condivisione dei dati è iniziata nella prima era dell'informazione e nell'era della mancanza di dati informatici. La condivisione dei dati è diventata lo slogan per promuovere l'applicazione del database. Nell'era di Internet, la comodità dell'esplosione dei dati e della ricerca online ha notevolmente svalutato i dati e la difficoltà di condivisione dei dati è stata notevolmente alleviata da Google, Baidu, wechat, Facebook e altre società. Nella marea dell'apertura dei dati del governo globale, è poco significativo continuare a stabilire un sistema di condivisione dei dati del governo interno. Inoltre, per promuovere la condivisione dei dati all'interno del governo, è spesso impossibile distinguere tra due diverse modalità di utilizzo dei dati da parte del governo, vale a dire l'uso decisionale dei dati e l'uso operativo dei dati, ma i vantaggi e i costi di questi due usi sono molto diversi.

Tra questi, il processo decisionale del governo utilizza i dati solo per ottenere informazioni dai dati, ma ci sono molti canali per i responsabili delle decisioni per ottenere informazioni. Il sistema di condivisione dei dati interno del governo è solo uno dei canali e il processo decisionale non dipende da esso; Il funzionamento del governo e l'uso dei dati è l'attività del governo per i servizi pubblici sociali, che è essenzialmente l'elaborazione dei dati aziendali del governo. Questo tipo di attività è standardizzato e orientato al processo e i dati del governo utilizzati sono insostituibili. Allo stesso tempo, se è necessaria una cooperazione tra i dati dipartimentali, non sono coinvolti molti dipartimenti e elementi di dati, può essere risolto stabilendo un sistema speciale per l'integrazione dei dati tra i dipartimenti competenti. Va notato che nessuna delle due modalità di utilizzo dei dati da parte del governo dipende dall'istituzione di un sistema completo di condivisione dei dati all'interno del governo.

I dipartimenti governativi competenti stanno promuovendo attivamente l'integrazione dei dati governativi. L'effetto principale dell'integrazione dei dati si riflette nel miglioramento dell'efficienza dei servizi pubblici governativi. Ad esempio, "una finestra e una rete" e "gestite una volta al massimo" sono il miglioramento dei servizi pubblici di base del governo. Il senso di accesso del pubblico è stato notevolmente migliorato. Il motivo fondamentale è che l'attività di servizio pubblico è deterministica e può essere sostituita con precisione dalla tecnologia dell'informazione, che può dare pieno gioco ai vantaggi della tecnologia dell'informazione.

L'integrazione dei dati del governo non è utile per il processo decisionale del governo, perché il processo decisionale è completato principalmente dal cervello umano. Il data mining può solo aiutare il personale a riorganizzare i dati per trovare informazioni. I computer non hanno un concetto di informazione, per non parlare della capacità decisionale. Il governo ha troppi canali per ottenere informazioni, il che è facile da affogare il sistema di integrazione e condivisione dei dati in molti canali di informazione, Pertanto, è saggio posizionare l'integrazione dei dati per migliorare le operazioni del governo piuttosto che il processo decisionale. Problemi del big data center per mettersi al passo con la tendenza dei big data, molti luoghi hanno frettolosamente istituito uffici di big data per gestire tutti i dati del governo.

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In primo luogo, gli esperti immaginano che i big data possano promuovere efficacemente la scientizzazione del processo decisionale del governo, ma è deludente che i casi di successo dell'applicazione dei big data siano attualmente concentrati nel campo micro, in particolare l'intelligenza artificiale e l'apprendimento automatico; I casi utili al processo decisionale macro del governo sono rari. Perché l'enorme quantità di dati non significa informazioni complete, a volte esattamente il contrario. In secondo luogo, alcuni big data center vogliono utilizzare la piattaforma di condivisione dei big data per guidare l'effetto dei big data, ma le aziende non sono disposte a fornire dati grezzi a causa dei problemi di sicurezza delle informazioni e protezione della privacy. Inoltre, a causa dell'elevato costo dell'elaborazione dei big data, è anche molto difficile per le imprese utilizzare i big data. La probabilità di incontrare dati appropriati è troppo bassa e il funzionamento della piattaforma di condivisione dei big data è difficile da essere sostenibile.

Infine, il problema del big data center viene anche dal seguire ciecamente le applicazioni dei big data, confondendo i concetti di big data e dati convenzionali. Questa è una piccola attività di dati, che ha insistito sull'etichettatura dei big data e si è confusa. In effetti, l'applicazione dei big data è in anticipo rispetto alla maggior parte delle città. Al momento, il modo migliore è mettere giù i big data, partire dalla situazione reale della regione e gestire i dati convenzionali basati sulla domanda. Dove va il cervello urbano? Il problema importante del cervello urbano è la sopravvivenza sostenibile, che è un problema economico. Non dovrebbe solo contribuire, ma anche costare meno. La fonte dei vantaggi della tecnologia dell'informazione è il riutilizzo del software. Il software è la formalizzazione della saggezza delle transazioni umane. Il suo costo di sviluppo è molto alto, ma il costo di riutilizzo è molto basso. Il riutilizzo multiplo può recuperare i costi e creare benefici. Il lavoro adatto del cervello urbano non è quello di risolvere i problemi, ma di intraprendere il lavoro di routine del governo. Questi lavori di routine hanno un alto tasso di ripetizione, quindi è facile recuperare i costi. Il cervello urbano che intraprende attività di routine può far risparmiare tempo prezioso alle persone per svolgere un lavoro più creativo. Si può prevedere che per un periodo piuttosto lungo, la capacità decisionale del cervello urbano è difficile da confrontare con quella del cervello umano. È una scelta ragionevole lasciarlo svolgere un ruolo nei suoi campi vantaggiosi.

Per quanto riguarda la proposta del progettista del cervello urbano che "finché i dati sono completi, il cervello urbano può prevedere tutti gli eventi e risolvere tutti i problemi", sembra che una volta che il cervello urbano si comporta male, può incolpare la mancanza di dati, che è irragionevole. In un mondo incerto, è impossibile avere dati completi. I dati necessari per il processo decisionale sono sempre insufficienti. Le decisioni del governo sono completate quando le informazioni sono insufficienti. La raccolta dei dati è solo una speranza stravagante.

La velocità di generazione del problema sarà più veloce di quella dell'istituzione della rete di sensori e la domanda di nuove attività mediante la raccolta dei dati rimarrà sempre indietro. Il cervello urbano ha bisogno di dati, ma all'aumentare della complessità del problema, il costo della raccolta dei dati aumenterà infinitamente, in modo che superi il valore di risoluzione del problema; Allo stesso tempo, il cervello urbano non ha abbastanza professionisti per soddisfare le nuove esigenze di innovazione continua. Pertanto, l'unico modo per risolvere il problema del cervello urbano è delimitare un confine chiaro per la funzione del cervello urbano, fare un lavoro più ripetitivo e di routine e far corrispondere la sua funzione alle risorse umane e finanziarie della città. Un confine appropriato non può solo svolgere il ruolo del cervello urbano, ma anche prevenire lo spreco. Oltre a delimitare il confine, il gene della tecnologia deterministica determina i vantaggi e gli svantaggi del cervello urbano.

Sviluppare punti di forza ed evitare debolezze è il principio a cui il business del cervello urbano dovrebbe attenersi. Il cervello urbano non dovrebbe fare grandi risultati, quindi è necessario chiarire cosa si può fare nella costruzione del progetto. È un grande merito fare un certo numero di aziende di routine in modo stabile, Non aspettarti di essere un uomo saggio in grado di risolvere problemi complessi invece di persone. Il cervello urbano dovrebbe essere disposto a fare il "coolie" per intraprendere affari standardizzati, in modo che le persone possano risparmiare tempo ed energia per fare cose che il cervello urbano non può fare. Posizionare il cervello urbano basso e fare ciò che puoi può evitare molti problemi in seguito.

Nella costruzione della città intelligente, non esiste un sistema intelligente, solo un sistema intelligente. Compare un flusso costante di sistemi intelligenti. Problemi specifici vengono superati dall'innovazione intelligente e la prosperità emergente è una città intelligente. La cosa più importante per il successo di una città intelligente è che ogni obiettivo ha un confine chiaro e il successo può essere raggiunto solo se ci sono restrizioni.

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