世界人口將在十年內達到驚人的 86 億，預計其中三分之二的人口將生活在城市地區。
隨著人口密度的增長，智能設備的數量也隨之增加，預計到 2025 年將達到 750 億臺。
隨著我們的聯系越來越緊密，人口越來越密集，社會和周圍環境將被迫發生改變。管理機構不得不徹底重新反思公共服務，并變得更加以數據為中心。
智慧城市代表著變革的重大機遇。隨著分析、機器人和物聯網(IoT)傳感器技術的發展，數據正在以前所未有的規模生成。如今，政府有責任整理數據、解釋行為并相應地優化基礎設施。
雖然更大的連接性帶來了更高的效率——從緩解擁堵和暢通交通，到呼吸更清潔的空氣——但必須有效利用它才能實現收益。
緩解擁堵
隨著城市中心變得越來越擁擠，智慧城市技術可以緩解基礎設施的壓力，提高效率，改善生活。
交通是現代社會最大的難題之一——我們的經濟需要流動性才能蓬勃發展，但大多數交通路網的設計都沒有考慮到現代需求。2018年，僅道路擁堵一項就讓英國損失了近80億英鎊，道路使用者平均每人損失178小時。
空間和時間（“地時”）數據無可爭議地具有推動創新的潛力。然而，數據本身并沒有價值——我們必須能夠實時解讀和分析它。這就是超空間數據平臺的用武之地——將來自大量傳感器的多模式出行數據匯集在一起，可以進行更深入、更準確的行為分析。
例如，行人數據可以與交通流量和建筑用途一起查詢，顯示繁忙區域，同時揭示原因。這可以用來改善服務，從改變公共交通頻率和街道照明到調整建筑物用途。
從整體上可視化數據至關重要。這樣做可以讓城市規劃者發現問題并有效地實施變革。對于劍橋市議會而言，通過將數據可視化為熱圖的分析表明，大多數車輛通過M11、A14和貢維爾廣場進入劍橋，而貢維爾廣場并非專為主要交通而設計。對于規劃者來說，這導致他們重新設計貢維爾廣場和周邊路網來解決這個問題。
借助數據洞察力，地方政府能夠準確了解如何優化出行路線和城鎮規劃。反過來，這有助于建設更加智能、更加可持續的城市，進而能夠容納現在和未來的大量人口。
減少排放
未來幾年，城市的首要任務將是降低空氣污染水平。這已經是一個主要問題——根據世界衛生組織的數據，十分之九的人呼吸受污染的空氣，每年導致700萬人死亡。隨著城市人口和交通流量的激增，智能技術在解決污染方面的作用將至關重要。
雖然有關排放和擁堵的數據已經存在一段時間了，但直到最近，我們才能夠全面了解其影響和危害。融合來自各種來源的數據可以揭示用于管理能源使用和減少污染的新見解，例如，物聯網傳感器技術可以智能檢測行人或道路交通流量很少甚至沒有，自動調暗路燈并節省能源。
通過實時監測車輛速度以及大氣壓力、溫度和濕度，可以準確預測和繪制空氣質量水平。這為調整交通流量和減輕危害提供了洞察力。
向他人學習
一如既往，明智之舉是分析和采納其他城市和國家的最佳實踐。例如，新加坡通常被認為是全球智慧城市的領導者，這在很大程度上要歸功于政府在數字創新和互聯技術方面的大量投資。通過創建政府科技和智慧國家新加坡計劃，這個國家已經能夠解決一系列與高密度生活相關的城市問題。
通過其戰略投資，新加坡已成為許多數據支持的創新的發源地，從電子支付到自動班車和無人駕駛出租車，不等。長期以來，政府一直鼓勵公共部門組織推行有益于居民的明智舉措。例如，新加坡陸路交通管理局在10多年前就與IBM Watson實驗室合作開展研究，以使用分析來了解交通流量，并確保公交車到站預測更加準確。
從那時起，新加坡公民在私營部門和公共部門合作的幫助下，努力使智慧國家的思維模式變得更加具體。例如，流行的打車應用Grab將機器學習置于其發展戰略的核心，每隔幾秒鐘就從GrabHitch、GrabShare和GrabTaxi等應用程序中收集數百萬行GPS位置數據。
提前計劃
所有城市都需要對基礎設施進行重大變革，以應對未來的挑戰。從根本上說，這需要革命性的政策。
在過去，基礎設施是獨立開發的——即缺乏單一統一愿景的孤立項目。就其本質而言，智慧城市需要一種有凝聚力的方法——只有通過處理每一個可用數據點，城市才能得到真正的優化。
雖然將所有公共數據匯集在一起以創建這種整體視圖的過程需要一些時間，但今天必須建立這樣的系統。如果沒有一個可以快速、高效且經濟地查詢數據的平臺，數據最終將毫無用處。這個后端信息中心是所有智慧城市的主干，不容忽視。
將地時數據引入生活可以為政府提供有價值的視角，以滿足不斷增長的人口需求。為了確保這一點，市民體驗必須成為智慧城市架構中數字創新的核心。然而，時間是至關重要的。我們越早創建一個能夠接收海量數據的平臺，政策制定者就能越早采取果斷行動來改善我們的生活質量。（編譯：iothome）
