如今，城市轉型已成為全球現實。城市是全球一半以上人口的家園，全球城市消耗了人類所生產能源的75%，并產生了全球二氧化碳排放量的80%。隨著越來越多的人成為城市居民，我們必須考慮對交通、住房、健康、工作和安全的影響。

隨著這種過渡的發生呈指數級增長，負責城市規劃和協調的人員需要采用前瞻性的方法進行設計和維護。如果忽視這一點，對大多數公民而言可能意味著較低的生活質量，尤其是在與其他諸如洪水泛濫和空氣污染加劇等問題同時出現時。

實際上，倫敦大氣排放清單的最新數據顯示，倫敦的大多數人都處于非法空氣污染水平之下。隨著倫敦人口的增長，汽車數量隨著二氧化碳排放量增加的連鎖效應而增加。

好消息是，技術以及更重要的是數據為城市領導者提供了一個機會，以支持更可持續的城市轉型，解決人力資源管理對環境的影響以及需求的可用性。換句話說，就是智慧城市。

通過邊緣計算將智慧城市帶入生活

邊緣計算是在高帶寬、時間敏感型、物聯網集成這個背景下發展起來的技術 。對物聯網而言，邊緣計算技術取得突破，意味著許多控制將通過本地設備實現而無需交由云端，處理過程將在本地邊緣計算層完成。這無疑將大大提升處理效率，減輕云端的負荷。由于更加靠近用戶，還可為用戶提供更快的響應，將需求在邊緣端解決。

建設智慧城市的目的是通過在停車場、公共交通站、垃圾車、城市照明系統等中安裝傳感器，并收集有助于城市決策的數據，從而優化向居民提供的交通、能源分配和服務。整個城市產生的龐大數據量可提供有關居民行為、習慣和需求的大量信息。

數字化技術是所有智慧城市的核心，它們提供了重要的轉型潛力。近年來，邊緣計算由于其啟用的許多基于IoT的應用而在智慧城市領域引起了轟動。與之前的集中式愿景不同，邊緣計算提出了一種新的分散式方式，可以抓住機遇并應對城市轉型帶來的危害。邊緣計算允許在設備本身（而不是大型數據中心）上即時處理和分析大量復雜數據。

交通管理是智慧城市如何利用邊緣計算的一個很好的例子。像wejo這樣的聯網汽車初創企業正利用這一優勢為正在尋找汽車數據實時分析的城市中的相關組織提供關鍵信息。

這意味著更好的實時預測和準確性，通過從高流量區域重新優化來減少擁塞。這種豐富的數據提供還可以用于幫助城市規劃人員根據交通流量來設計道路和城市。

隨著城市變得越來越“智能”，電動出行將繼續發展。邊緣計算將在智慧城市內實現電動交通服務方面發揮關鍵作用。例如，在發生嚴重車禍的情況下，邊緣計算可以處理車輛數據并向本地服務警報事故。實際上，這種能力已成為歐盟內新車的要求。

但是，設備中創建的數據量不斷增加，這造成了問題，因為數據中心基礎架構沒有能力處理此數據量。

隨著連接的設備和服務的增長，我們冒著網絡擁塞的風險。城市可以通過將邊緣計算節點托管在更靠近數據生成點的位置來減輕這些問題，越來越多的城市規劃人員正在將其納入其設計。這允許在邊緣本身處處理大量數據，從而消除了自動駕駛的障礙。

規劃人員和城市設計師還需要在云中構建可擴展和安全的架構，以確保安全性，數據質量和有效的數據管理。通過這種方式，邊緣系統可以執行數據的初始處理和分析，并在有足夠處理器和存儲容量的數據中心或云中進行進一步的分析。

建立成功的智慧城市數據策略

城市必須致力于大數據戰略，以實現可持續發展的智慧。利用生成的數據量，不僅可以更好地了解城市的運作方式及其居民的行為，而且還可以消除各種參與者和運營商之間的障礙，并創建更適合新用途的新服務。

但是僅生成數據本身是不夠的。計劃者和組織必須訪問數據，并且數據必須準確且值得信賴。話雖這么說，部署的數字平臺需要能夠大規模收集數據并創建一個單一的信任點，在此可以對數據進行質量檢驗、

分類和保護。不僅如此，他們還必須支持集成、共享、發現和治理，以便計劃者可以跟蹤和監視其數據。數據將成為最有價值的商品之一，如果有效地設計一個智慧城市，將會生成大量的豐富且適用的數據，但這僅對具有數據完整性的計劃者有益。

面對城市轉型對城市資源可能帶來的潛在問題，我們迫切需要尋求明智的解決方案。在城市規劃中確保強大的數據策略并充分利用邊緣優勢是有助于減輕過渡帶來的各種影響的有效方法。

從數字時代鋪平道路的其他城市中汲取靈感，我們需要部署智能解決方案，以消除人類活動對環境的影響并有效管理不斷增長的人口資源。數據完整性、數據速度和數據信任是所有基礎，這些基礎使邊緣生成的數據可以支持和發展未來的智慧城市。