智慧城市的核心理念是什么？

智慧城市作为物联网的子概念，目前仍处于概念炒作阶段。城市信息具有复杂多变的特点，而传统算法技术无法根据海量的城市信息数据来设计相应的自适应物联网系统。近年来兴起的人工智能技术为这类网络的设计提供了技术支持。

人工智能

人工智能作为一门新兴学科，发展迅速。其根本原因在于人工智能算法解决了大部分传统计算机技术无法解决的运算问题。且通过各类黑箱算法大大降低了学科门槛和操作难度，以下算法可用于简化城市模型，优化城市物联网操作，实现智慧城市：

(1) 深度学习即多层人工神经网络，主要包括输入层、隐含层、输出层三部分，可用于分类或回归，其隐含层部分则可用于特征提取与特征分析。深度学习通过梯度下降逐渐趋进于理想映射，具备极高的泛用性。

(2) 强化学习主要用于优化机器在环境中进行任务的策略。通过智能体与环境的交互，不断优化自身的动作，以取得更高的回报。通过对环境和任务的定义，强化学习可以被用于各领域处理实际问题。

(3) 数据挖掘与数据分析一直是人工智能的一项必备工作，通过对数据进行聚类，有监督、无监督训练，或是使用前文提到的神经网络和 attention机制可以实现数据的可视化， 以达到简化数据结构、实时监控数据变动的效果。

城市计算

城市化的快速发展使许多人的生活更加现代化，但也产生了交通堵塞、能源消耗和污染等问题。物联网系统在城市中的应用理应考虑这些因素，并设计符合相应城市模型的决策方案。在决策过程中人为调度调控难免受人的观测和决策能力的影响，无法将整个城市各方面的信息考虑进来。于是设计了一个基于城市模型的人工智能系统来指导城市物联网运行的方案——城市计算。

城市计算指获取、整合和分析由城市空间产生的大量、异构数据的系统，例如传感器、设备、车辆、建筑物和人类等，应对城市所面临的如空气污染、能源消耗增加、交通堵塞等主要问题。通过无处不在的传感技术、先进的数据管理和分析模型，以及新的数据可视化方法，将城市感知、数据管理、数据分析和服务提供连接到一个不断重复的过程中，协调居民生活需求、城市运营系统和环境卫生情况，并将其最终稳定在一个各项共赢的框架内。共赢框架如图 2 所示。

主要过程 ：通过传感器、视频监控、空气污染检测等获取的信息，经过分类和标准化后上传到数据库。存储成时空相关的以人流、车流为主的各交通路口的数据信息，及与时间相关的能耗信息和空气质量信息。通过数据挖掘手段提取信息中的深层特征，设计相应的卷积神经网络处理图像信息，深度网络处理特征。特征间通过聚类算法可视化数据信息，以便实时监控特征的变化。最后根据处理后的数据信息设计相应的城市模型，该模型将尽可能的趋近数据层面上的城市本身。城市计算过程如图 3 所示。

图 2 共赢框架

利用强化学习算法训练智能体来平衡城市各项功能间的关系，再指导物联网系统反作用到城市本身，形成一个闭环系统。并依据城市实时返回的各项指标设计回报值，使得物联网各指令都为当前的共赢策略，从而提高物联网的工作效率和其与相应城市的协调程度。

数据分析和特征提取技术简化了城市数据结构，深度网络的泛用性为标准化后的城市信息数据处理提供了良好的模型，强化学习则可以训练得到远高于人类智慧的最优管理策略。从而使得整个城市的物联网系统更加智能。

近年来，在国家政策的大力扶持和业内企业的不断努力下，中国物联网产业持续良好发展势头。技术研发取得重大进展，标准体系不断完善，市场化应用稳步推进。然而，根据物联网与城市各项利益之间存在的固有矛盾，随着信息技术的不断发展，城市信息化应用水平不断提升，智慧城市建设应运而生。建设智慧城市在实现城市可持续发展、引领信息技术应用、提升城市综合竞争力等方面意义重大。