随着越来越多的人居住在城镇，智慧城市的实施对于促进可持续发展、应对日益严峻的城市化挑战以及提高整体生活质量变得至关重要。很重要。但什么是智慧城市？它们是如何工作的？智慧城市是一个技术现代化的城市区域，主要使用信息和通信技术来开发和部署可持续实践，以应对各种城市化挑战。例如，智慧城市可以帮助社区简化废物收集、减少交通流量和改善空气质量。通过收集和分析各种数据点，可以优化城市的基础设施。事实上，我们已经朝着实现这一目标迈出了一大步。自动驾驶汽车消耗更少的能源或使用更少的电池电量，从而减少空气污染，Waymo、Zoox和Cruise等公司已经在特定城市提供此类车辆。那么，我们如何向前迈进并采用更多实地技术来为智慧城市提供动力呢？关键是正确的地理空间数据。地理空间数据-什么和为什么地理空间数据是描述位于或靠近地球表面的物体、事件和其他特征的信息。在城市和城市规划方面，这些数据可能类似于行人活动、交通模式和建筑工程。这里的关键是这些数据是动态的——通过各种传感器、卫星和其他收集方法，我们能够获得实时信息，这有助于自主技术尽可能高效和准确，同时也使数据分析师能够发现趋势，否则将不可能。从特征识别和图像分类到对象跟踪和LiDAR注释，地理空间数据支持地理参考技术的部署，并提供该技术运行环境的详细地图。为了使这张地图尽可能准确，它需要反映它所代表的区域中发生的所有变化。通过收集来自各种传感器的实时输入，动态地理空间数据可用于支持自主技术和智慧城市项目。我们将能够了解和预测行人交通高峰的时间、垃圾收集的最佳节奏、汽车拥堵的周期性、特定或随机事件对城市运营的影响等等。超越数据收集虽然数据收集很重要，但还有两个额外的考虑因素可以帮助改善智慧城市运营——数据共享和强大的注释。强大的数据注释是确保我们的自主技术和系统按预期工作的关键部分。正确处理边缘案例和异常有助于技术做出正确的决策并正常运行，即使在新的或不常见的情况下也是如此。例如，当有体育赛事并且行人流量比平时多时会发生什么？在这种情况下，可能会出现更多的乱穿马路、人行横道和汽车拥堵情况；此外，对公共交通的需求也可能增加。为了确保技术和系统不仅在这些类型的场景中正常运行，而且调整其操作以满足当前需求，他们需要为这些情况做好准备。构建模型以识别边缘状态和表示异常是正确注释和标记数据的关键。不幸的是，不可能知道该技术将遇到的每一种边缘情况或异常情况，这就是共享数据也很重要的原因。提供数据的传感器越多，收集到的数据点越多，测试的边缘案例越多，为异常情况准备的越多——我们的自主技术就会越好。简而言之，我们的机器对它们所处的世界了解得越多，它们的表现就会越好。这就是为什么共享数据对于采用自主技术的企业如此重要的原因。例如，当您只处理拼图的一部分时，很难获得完整的图片。如果说城市是一幅完整的图画，那么收集到的数据就是拼图。如果这些企业彼此共享数据，并与地方政府共享数据，我们的城市将达到全新的智能水平——变得更加高效。地方政府实体是这个等式的关键部分，必须分担实现这一愿景的责任，因为他们通常了解计划中的道路变更、施工进度和其他可能影响自主技术功能的关键信息。智慧城市：我们从这里走向何方智慧城市尚未完全成为现实，但我们比以往任何时候都更加接近。重要的是要认识到我们仍处于早期阶段，并且只是迈出了将自主技术应用于该领域的第一步。标准化的协议和法规尚未建立，但如果我们希望实现广泛采用，这将是该过程的关键部分。然而，有关各方仍在不懈努力。中国开发了与无人驾驶汽车对话的智能道路，美国密歇根州正在开发一条40英里的CAV走廊。我们已经开始采用为智慧城市提供动力所需的技术类型。从这里开始，我们有责任提供所需的数据，以充分支持准确有效的技术，从而改善我们的基础设施、效率和生活质量。
