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Gartner:物聯(lián)網(wǎng)將終結(jié)一輪又一輪的霧霾

作者: 時(shí)間:2016-12-14 來(lái)源:百分點(diǎn) 收藏

  告訴你們一個(gè)壞消息,全國(guó)都進(jìn)入了吸霾模式。

本文引用地址:http://m.butianyuan.cn/article/201612/341576.htm

  且看下面這張綠色呼吸網(wǎng)站實(shí)時(shí)發(fā)布的霧霾監(jiān)測(cè)指數(shù)(12月12日13點(diǎn)),不僅北京進(jìn)入“糟”模式,吸霾群眾的心情糟糕透了,實(shí)際上,根據(jù)最近一個(gè)月的霧霾監(jiān)測(cè)顯示,在全國(guó)監(jiān)測(cè)的361個(gè)城市中,三分之一的城市都呈現(xiàn)了霧霾輕度、中度污染的情況,朋友圈各地的吸霾群眾也都在心有戚戚焉不停地刷屏。

 

  再告訴你們一個(gè)好消息,許多城市已經(jīng)開(kāi)始使用來(lái)讓城市更加智能。

  最近發(fā)布的報(bào)告顯示,IOT是當(dāng)前許多城市正在使用的技術(shù),主要應(yīng)用在運(yùn)輸和擁塞問(wèn)題,特別是圍繞環(huán)境、氣候變化等方面穩(wěn)定度問(wèn)題。

  霧霾霧霾奈若何?

  其實(shí),當(dāng)霧霾籠罩,我們已經(jīng)沒(méi)那么恐慌了,這也是緣于大家對(duì)霧霾的認(rèn)知逐漸理性,懂得霧霾產(chǎn)生的原因無(wú)外乎那么幾點(diǎn):工廠(chǎng)排污、施工揚(yáng)塵、汽車(chē)尾氣等等。但治霾是需要逐步演進(jìn)的,可以針對(duì)污染區(qū)域工廠(chǎng)停工、車(chē)輛限號(hào),但現(xiàn)在的手段還過(guò)于粗放,暴力治霾影響著公民出行和生活。

  當(dāng)前,使用空氣監(jiān)測(cè)設(shè)備是一個(gè)良好的開(kāi)端,知道各地區(qū)監(jiān)測(cè)情況,許多城市已經(jīng)開(kāi)始使用該數(shù)據(jù),讓城市治理有的放矢。但表示,是時(shí)候到下一個(gè)層次。

 

  比如車(chē)輛限行可以更加智能化,依托豐富的數(shù)據(jù)可以做出更好的規(guī)劃,指導(dǎo)需要減少多少出行汽車(chē)數(shù)量,指導(dǎo)新能源汽車(chē)車(chē)輛用戶(hù)優(yōu)先出行。

  還可以更合理的規(guī)劃共享騎行、公共交通電氣化,需要建設(shè)多少基礎(chǔ)設(shè)施支持電動(dòng)車(chē)和內(nèi)燃機(jī),需要在哪些地方收擁塞費(fèi)等等,所有的這些例子都是利用收集信息,大數(shù)據(jù)進(jìn)行處理來(lái)驅(qū)動(dòng)城市霧霾治理的,甚至可以調(diào)節(jié)如何產(chǎn)生較少的溫室氣體排放量和天然氣能量,同時(shí)改善了車(chē)輛的噪聲水平。

  下一個(gè),是更環(huán)保和更具包容性的城市

  預(yù)測(cè),許多智能城市將改變他們的關(guān)鍵績(jī)效指標(biāo)(KPI),以便滿(mǎn)足這些目標(biāo)。但最重要的是,如何利用和傳感器收集的數(shù)據(jù)做出更好的規(guī)劃決策?這就需要會(huì)利用物聯(lián)網(wǎng)、數(shù)據(jù)和分析數(shù)據(jù)的專(zhuān)業(yè)的數(shù)據(jù)科學(xué)家,來(lái)負(fù)責(zé)這些項(xiàng)目,更需要一些專(zhuān)業(yè)大數(shù)據(jù)解決方案提供商來(lái)支撐。

  Gartner還預(yù)測(cè),到2017年,智能城市中被連接的設(shè)備使用將達(dá)到約380萬(wàn),其中約58%的設(shè)備被用來(lái)在建筑和商業(yè)交通領(lǐng)域。到2020年,IoT傳感器和連接裝置將躍升至1.39億之多。

  所以接下來(lái)要討論的問(wèn)題是,這么多設(shè)備,如何保證它們有效地監(jiān)測(cè)建筑物和交通情況、天氣情況?

 

  不得不提的一個(gè)技術(shù)就是PHM,故障預(yù)測(cè)與健康管理(Prognosticsand Health Management),它包括兩層含義:一是故障預(yù)測(cè),即預(yù)先診斷部件或系統(tǒng)完成其功能的狀態(tài),確定部件正常工作的時(shí)間長(zhǎng)度;二是健康管理,即根據(jù)診斷/預(yù)測(cè)信息、可用資源和使用需求對(duì)維修活動(dòng)做出適當(dāng)決策的能力。

  PHM技術(shù)具有高大上的背景,它作為實(shí)現(xiàn)武器裝備基于狀態(tài)的維修(CBM)、自主式保障、感知與響應(yīng)后勤等新思想、新方案的關(guān)鍵技術(shù),受到美英等軍事強(qiáng)國(guó)的高度重視和推廣應(yīng)用。如今,PHM技術(shù)作為一個(gè)方法論,已廣泛應(yīng)用于機(jī)械結(jié)構(gòu)產(chǎn)品中,比如核電站設(shè)備、制動(dòng)裝置、發(fā)動(dòng)機(jī)、傳動(dòng)裝置等。因而,PHM系統(tǒng)正在成為航空航天、艦船、能源,以及汽車(chē)制造、交通設(shè)備等系統(tǒng)設(shè)計(jì)和使用中的一個(gè)重要組成部分。

  在霧霾治理設(shè)備管理中,同樣是PHM的用武之地。

  值得注意的是,在PHM應(yīng)用中,關(guān)鍵點(diǎn)是建模這一塊,百分點(diǎn)一直有很強(qiáng)大的建模團(tuán)隊(duì),從業(yè)務(wù)難點(diǎn)角度出發(fā)來(lái)建模。百分點(diǎn)“智慧之盾”中采用PHM技術(shù),通過(guò)物聯(lián)網(wǎng)+大數(shù)據(jù)的方式,可以幫助城市設(shè)備智能治理的目標(biāo)。

  健康度建模:實(shí)時(shí)計(jì)算和監(jiān)測(cè)健康度,是提高設(shè)備資產(chǎn)利用率和發(fā)現(xiàn)異常設(shè)備的重要途徑。百分點(diǎn)針對(duì)設(shè)備運(yùn)行數(shù)據(jù)進(jìn)行建模,將所有監(jiān)控?cái)?shù)據(jù)降維整合為“健康度曲線(xiàn)”這樣的1維數(shù)據(jù)展現(xiàn) ;針對(duì)一個(gè)維度數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)時(shí)分析,使評(píng)估更加簡(jiǎn)單,且新手維修員也會(huì)更容易入手,將運(yùn)用城市治理監(jiān)測(cè)的設(shè)備管理好。

 

  多級(jí)預(yù)警:百分點(diǎn)將預(yù)警等級(jí)分為3級(jí):中度預(yù)警、重度預(yù)警、故障預(yù)警;以健康度為基礎(chǔ),三種預(yù)警以?xún)煞N規(guī)則來(lái)進(jìn)行定義,分別是“次數(shù)”和“相隔時(shí)間”,以此來(lái)檢測(cè)持續(xù)異常報(bào)警和周期性瞬間預(yù)警;

  

 

  異常定位:面對(duì)高復(fù)雜度、高頻度的大規(guī)模數(shù)據(jù),百分點(diǎn)以深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)為重要原型的異常預(yù)測(cè)模型發(fā)揮了重要作用,并建立整合了深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)、深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和超球模型的預(yù)測(cè)模型,可以對(duì)每個(gè)時(shí)間點(diǎn)設(shè)備異常狀態(tài)進(jìn)行預(yù)測(cè)和模擬,及時(shí)提醒設(shè)備狀態(tài)偏離。

 

  超球模型計(jì)算異常狀態(tài)點(diǎn)

 

  深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)模型計(jì)算異常狀態(tài)點(diǎn)

  同時(shí),整合了地理信息和衛(wèi)星遙感影像數(shù)據(jù),實(shí)現(xiàn)PHM大數(shù)據(jù)與地理信息大數(shù)據(jù)的緊密結(jié)合。

 

  我們相信,未來(lái),大數(shù)據(jù)時(shí)代要求政府更多的向社會(huì)開(kāi)放數(shù)據(jù)。只有基于大量的數(shù)據(jù),未來(lái)整個(gè)城市設(shè)計(jì)、交通規(guī)劃以及空氣質(zhì)量的調(diào)節(jié),完全可以依靠大數(shù)據(jù)來(lái)決策。

  比如在建筑節(jié)能中,在積累了大量的數(shù)據(jù)信息之后,按照時(shí)間和地點(diǎn)維度,在龐雜的信息中進(jìn)行大數(shù)據(jù)分析,發(fā)現(xiàn)潛在的規(guī)律和價(jià)值;比如在城市規(guī)劃中,整合地理信息、氣候因素等多層面的海量信息來(lái)綜合指導(dǎo)決策。

  總結(jié)來(lái)說(shuō),這些都需要在數(shù)據(jù)共享基礎(chǔ)上進(jìn)行數(shù)據(jù)拉通,再通過(guò)對(duì)這些信息進(jìn)行大數(shù)據(jù)分析,得出城市規(guī)劃方法論,為城市治理決策提供參照依據(jù)。



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