人类生活在城市中的比例在过去几十年已大幅增加, 而且将稳定成长. 在1800年, 只有3-4%的人口在城市居住, 但到1950年, 已经上升到30%左右. 据联合国和世界卫生组织预测, 这个数字到2050年将增长一倍以上, 达到66%, 而农村人口继续下降. 而印度将以惊人的速度增加4亿城市人口, 中国将增加近3亿.
这些所预测的更高人口密度, 将对有限的现有资源(水, 能源, 粮食, 卫生设施等)造成极大压力, 使道路交通更拥挤, 通讯网络负载更大, 也影响到当地环境(需要考虑空气, 水和噪音污染), 形成对市政治理, 公用事业公司, 许多其他服务提供商的严峻挑战. 这个问题在所谓的巨型城市最明显. 这些地方有1000多万个居民. 目前全球公认的巨型城市有28个(东京, 德里, 上海, 孟买和圣保罗是最大的城市), 预计2030年前还有10个城市有望进入名单(包括约翰内斯堡, 曼谷和胡志明市等).
物联网(IoT)技术的应用已经变得无可避免而且基本, 并不只是改善生活和工作方式的驱动力量. 我们希望现代社会能处理城市居民面临的诸多问题, 而这些问题随着城市不断扩张, 势必会更加明显. 大都会区方圆百里内部署的云端连接传感器持续监控而得的各种数据, 将是一大救星, 可以提供一系列不同的服务和功能, 有些是全新的, 还有一些是对现有服务的改进. 未来城市将可藉此处理大量居民生活所带来的问题, 同时满足人们非常想要改善生活质量的愿望.
老城市基础设施旧 新旧技术搭配不简单
所谓智能城市的发展分成两种不同类型. 有从零开始的全新开拓点, 像是印度的托莱拉(Dholera), 韩国的松岛(Songdo), 阿拉伯联合大公国的马斯达尔(Masda)和中国的梅溪(Meixi). 在这些城市中, 极有企图心的大型项目都已正在进行或接近完工. 另一种类型则是在现有城市中加入智能功能.
开拓新的城市可以从零开始部署必要技术, 所以更容易大刀阔斧进行智能城市建筑, 而且部署方式已考虑到日后如何实施. 大部分技术可以在城市居民进驻之前纳入规画. 虽然这些新城市将作为科技进步的展示城市, 但其人口其实只占了世界上大都会人口数量的一小部分.
迁走城市的大量现有居民家庭是不切实际的做法, 如纽约, 伦敦或马尼拉, 皆持续数代, 造成的动荡太大. 如果要在城市广泛部署智能技术, 绝大多数会发生在很大的老城市, 挑战更大, 因为涉及到老旧的基础设施. 因而至少在一开始的时候, 新旧技术需要互相搭配, 这会是智能城市整合和协同合作方面的主要一个关注点.
因此, 尽管老旧的大城市可能从智能技术受益最多, 但也会花特别长的时间学习充分应用新技术. 许多情况下, 会先从较新, 较小规模的操作中学习经验. 随后可能先选一些特定地区采用, 获得瞩目, 然后其他地区跟风仿效. 这个作法本身有问题, 可能导致实行的地区跟没实行的地区之间更大的数字落差.
图1 以更多元素补充现有通讯基础设施
获利机会明显 智能停车商用速度快
新的以物联网为基础的硬件的推出, 须要从营运和基础设施的角度考虑到成本效益. 比如说, 无线通信把事情变得简单很多, 相较之下, 有线通讯还带来电缆配线的不便和费用. 然而, 可能也有可靠性的问题, 需要在系统中加入备援(会提高一定程度的成本, 但仍可能节省可观费用).
首波构筑智能城市的技术已经进入应用, 像是智能测量在许多西方经济体已经相当普遍. 日渐普及的家庭和楼宇自动化的可能是下一个阶段, 附加功能开始进来, 如监测农业和家庭用水(使城市储备分配得宜)和智能照明(将根据一天中所处的时间和一年中所处的时间调节照明位置).
此外, 物联网的传感器节点可以用于预防性维护: 检查温度分布, 压力水平或建立模具, 桥梁, 建筑, 公路等. 也可以确保给老人和体弱者更好照顾, 提供整个城市可用医院床位的信息, 或是什么时候哪里有特殊治疗所需设备. 无限的可能性. 问题是这些情境时候会成真呢?
几年前所期望的某些情境尚未成真. 有一个假设获得很多媒体关注: 大规模利用智能电网技术配电.
但目前仍只见于非常少数领域. 与此相关的高额财政支出似乎阻碍进展. 物联网在一些领域的发展, 可能需要政治力量在后面推一把, 可以透过立法设立准则为各城市乡镇提供明确的发展方向, 或者提供有吸引力的机制鼓励创新(例如税收减免); 大多仿效先前推动安装太阳光电的方法.
某些情况下, 不是市政或公用事业, 反而是商业公司的行动, 将更可能实现技术先进城市的最终目标. 应用智能停车系统让上班族找到停车位就是很好的例子. 这类具有明显获利机会的应用可用来推动智能城市进展.
安装成本极大化 传感器功能得更多元
物联网实施的关键是能够从周围环境获取有意义的数据. 回到智能照明的例子. 用光电二极管测量的光, 以及当地天气情况的信息, 可以用来确定某个地区的路灯何时应该开或关. 藉由在系统中加入被动红外线(PIR)传感器, 能对街上没有人走动的时期给予直接反应(在不需要时关灯以节省能源).
几乎所有业内专家一致认为, 传感器融合将发挥重要作用. 如果花费时间和精力在特定的地方安装传感器, 最好是有多个装置发挥不同的功能(即使有些功能不能随即利用). 这能避免日后进行额外安装而产生更高成本. 的确须要花费较多的初始资本, 但从长期来看, 将证明这笔投资有效节省升级衍生的劳力成本, 当然还有额外服务产生的益处与成本节省.
也可能有机会共享, 分析和交叉传递不同传感器的数据. 举例来说, 公路管理路局用于交通监控的摄影机所拍摄的图像可能对监控/安全任务是有价值的. 此外, 还有机器学习的前景--系统不仅收集数据, 而且随时间推移开发智能. 可以编译配置档以提高服务效率. 以公寓为例, 管理公司可以利用不同地点获得的数据全面提供更好的服务. 这些方法也可能用来加速紧急服务的响应.
通用性和成本效益将成为未来几年推动智能城市发展物联网方案的基础. 因此, 半导体供货商需要能够提供基本的构建模块支持, 即高性能高能效的组件, 涵盖一系列不同的传感器功能, 并由出色的连接性支持.