所謂智慧城市就是運用信息和通信技術手段感測、分析、整合城市運行核心系統的各項關鍵信息，從而對包括民生、環保、公共安全、城市服務、工商業活動在內的各種需求做出智能響應。其實質是利用先進的信息技術，實現城市智慧式管理和運行，進而為城市中的人創造更美好的生活，促進城市的和諧、可持續成長。

近年以來，我國各地區、各部門智慧城市建設開展火熱,在最初各自為政式的建設智慧城市建設過程中，各信息系統標準不一、互不兼容、接入受阻、出現信息孤島，成為城市智慧化發展一大瓶頸。隨著云計算、物聯網、大數據、人工智能等各種新技術風起云涌，數據的融合與共享越來越得到重視，以數據融合、數據共享為手段，深挖數據價值為標志，開啟了全新的智慧城市大數據時代.

大數據是智慧城市的智慧引擎

在智慧城市中，大數據正扮演越來越重要的角色。眾所周知，城市中由海量傳感器組成的物聯網正日夜不斷地采集各類結構化、非結構化數據。監控視頻數據、城市地理信息、交通數據、人口數據以及環境監測數據等各行業數據量正呈現爆發式增長，大數據已經遍布智慧城市的方方面面，從政府決策與服務，到人們衣食住行的生活方式，再到城市的產業布局和規劃，直到城市的運營和管理方式，都將在大數據支撐下走向“智慧化”，大數據成為智慧城市的智慧引擎。

智慧城市信息共享平臺

總體框架

在智慧城市海量數據的背景下，ZNV中興力維推出了SCIM產品，以新型智慧城市信息化系統中間件為核心設計理念，以不同維度為客戶提供量身定制的產品為原則，科學梳理不同部門的圖像及數據監管需求并將其納入數據中心集中管理，通過小v(大數據平臺)創新的大數據分析處理技術，對這些數據進行分析、挖掘、提煉，從各種海量的數據中成長出各式各樣的業務，進而為新型智慧城市建設提供多源信息采集、海量數據匯聚、智能分析處理、大數據深度挖掘、城市態勢展報、惠民信息等多樣化服務，創建城市管理社會服務新模式，從而實現新型智慧城市的核心價值。

小v大數據引擎

而小v大數據引擎，是利用開源大數據平臺，為智慧城市提供一個可橫向擴充的、高性能的大數據管理平臺，其主要功能包括各種數據提供快速的提供秒級查詢與統計(OLAP)、實時模型對比、預測預警、定時離線分析、數據清洗與重塑等功能。

系統亮點特色

1、系統能力的橫向擴充，一個智慧城市物聯網管理環節在剛開始搭建的時候，收集到的數據量并不是很大，但隨著時間的推移，采集到各式各樣的數據會隨著時間堆積，系統會隨著數據的增加在存儲空間、統計報表、數據檢索、離線分析方面會變的越來越慢，到最后物理網經營者或系統管理者，不能不選擇放棄系統所采集到的有價值的數據，而這些數據都蘊含著各種各樣的價值。小V大數據引擎它兼顧Hadoop-Spark大數據系統所有特征，提供性能與存儲的1+N的橫向擴充，也就是隨著時間的推移數據的累積，當單臺小V大數據引擎不能滿足性能與存儲要求，可以通過增加數據節點，是系統能力得到線性的增加。

2、去中心化軟件系統，去中心化是使系統穩定性，每個節點都是一個完整的大數據系統，多個節點互相連接組成一個性能更高的大數據集群。當大數據集群中某個節點出現故障時，不會影響整個集群的穩定性。

3、數據安全性，采集到的數據一旦進入大數據系統就很難丟失。數據被按照數據塊備份多份分布在不同的數據節點中，而一個節點的故障不會影響整個系統，當這個節點恢復時，這個節點的數據也會被修復。

4、適合于海量數據的處理與分析，系統就是為海量數據處理而設計的，小V大數據引擎可高速的對海量數據進行統計分析，數據搜尋秒級響應，實時模型對比、預測預警、定時離線分析、數據清洗與重塑等功能，能夠實現數據的價值轉換。

5、使用靈活，小V大數據引擎提供統一方便的SDK，方便于基礎到多個系統中。可根據用戶與物聯網系統經營者的需求，根據所采集的數據，做離線分析、機器學習，對整個物聯網IoT進行不斷地優化，給出各種優化建議，能夠降低整個系統的使用成本，真正做到高效、節能、安全、省心、省錢。

八大應用，助力城市更加智慧

1. 城市公共安全：

隨著智能電話和電腦網絡的普及，犯罪嫌疑人活動會產生大量在線信息，通過對收集到的海量的、模糊的、不完整的案件信息中的涉案人員信息、涉案物品信息、旅館業信息、航班信息、車輛信息等，進行分析、挖掘，發現案件屬性與犯罪人員屬性的關聯規則，進而找到犯罪的規律、特點，對預防、打擊犯罪，保障城市公共安全具有重要的理論意義和現實意義

2. 智慧交通：

通過在道路上預埋或預設物聯網傳感器，實時收集車流量、客流量信息，結合各種道路監控設施及交警指揮控制系統數據，識別道路通行的能力并可用作未來車流量的預測依據，把抽樣的數據進行類比分析得出隱藏在數據中的發展趨勢，預測道路車輛流量的發展，并根據預測的結論來管理交通。同時可利用大數據挖掘技術研究各種與交通存在潛在關系的對象的數據，來識別這些影響道路運營的因素，演算測出各個因素的影響度，最終的目的是利用這些挖掘出來的高價值信息，精確地指導交通，為城市服務。

3. 智慧城管：

通過挖掘城市管理部件數據(涉及公用設施類、道路交通類、市容環境類、園林綠化類、房屋土地類、其他設施等)、城市管理事件數據(涉及市容環境類、宣傳廣告類、施工管理類、突發事件類、街面秩序類以及擴展事件類等)、歷史業務數據(歷史案卷數據、歷史統計數據、歷史考評數據等)、專業管理數據(涉及戶外廣告數據、門前三包數據、執法車輛數據、工地管理數據、企業法人數據、視頻探頭數據、市政公用事業數據、風險源數據等)各種類型的綜合數據，將信息與空間地理坐標進行關聯，及時發現并有效處理城市管理中的各種問題，為智慧城管的深層次應用提供了必要前提。

4. 應急指揮

通過實時采集并集成海量、多源、異構應急數據，對線上多源應急信息進行抽取、過濾、標準化、儲存、智能分析與態勢研判;基于網絡技術進行智能化應急感知、異常探測、預警和應急資源實時定位，智能發掘應急需求，為情景還原和應急需求決策提供堅實的數據基礎。

5. 電子政務：

在電子政務方面，政府部門的政務公開、政府上網工程的實施，民眾對政府行為監督的要求，市領導對全市城市發展、經濟發展、人口分布、交通狀況等情況的了解，都需要在市政府各部門的數據庫中挖掘出有用、潛在的知識，支持領導的決策和滿足群眾的要求。

6. 智慧環保

借助大數據采集技術，可以將收集到大量關于各項環境質量指標(PM2.5、水質、噪音等等)的信息，通過傳輸到中心數據庫進行數據分析，直接指導下一步環境治理方案的制定，并實時監測環境治理效果，動態更新治理方案。

7. 智慧能源

通過物聯網系統對城市水、電、氣、暖等資源進行數據采集，利用大數據挖掘技術發現之間關聯，例如通過時段調配能源供給或在電力峰值不同的建筑物之間進行電力融通，提高能源使用效率以達到節能減排之目的。

8. 智慧醫療

以大數據為基礎的新的醫學時代，將對循證醫學、關注病征的傳統醫學產生強烈沖擊甚至顛覆。由于新技術的支持，對個體的醫學數據的大量獲取，使得醫療服務更加關注個體，治療、檢查、健康管理會更有針對性，醫療服務模式和質量將產生飛躍。