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2020年，中国经济的规模已经接近100万亿，在这个巨大的存量空间中，几乎所有产业都需要数字化、智能化的升级。随着国家发展改革委员会首度“圈定”新基建范围，为大数据、人工智能、物联网、5G等新技术带来了巨大的机遇，作为这些技术能够落地的最大场景，智能城市的建设成为了业内最为关注的问题。本篇文章将通过为大家分析智能城市遇到的痛点，分享京东数科在此领域的解决方案。
但目前，智能城市的建设往往面临以下三大痛点：
痛点一：新型数据孤岛凸显
经过多年的建设，其实城市中已有丰富的信息系统建设，但由于前期缺乏整体规划，现有的信息化系统建设零散，数据标准和架构体系多样，数据汇聚、治理、共享融合困难，产生了新的数据孤岛。
与此同时，很多政府的应用系统虽然已经上云，但由于数据缺乏融合，往往形成“云上孤岛”。
痛点二：针对智能城市建设的赋能支撑不足
城市中每天都在产生大量的时间和空间数据，比如监控的视频数据、车辆的位置数据、实时变化的天气数据等等，这些数据往往都具备自己独特的特性，导致管理难度很大。
更为重要的是，随着近年来海量、多源、异构的时空数据呈指数倍的增长，需要大量基于时空数据的AI算法来对这些数据进行挖掘和运用，而传统的大数据平台AI赋能支撑弱，无法针对特定的应用需求高效进行数据挖掘。
痛点三：智能城市生态化建设缺失
随着多年来城市中各个信息系统的大量建设，造成了从底层到应用建设内容自称体系，应用之间的数据不仅无法打通，而且逐渐形成了应用孤岛。加之传统大数据平台开放性不足，其他系统不易接入，导致生态严重缺失。
如果把智能城市看成一台超大型的计算机，面对海量、复杂的数据处理需求和数据融合难题，京东数科智能城市选择为它装上一套高效易用的“Windows系统”，来作为智能城市的基石和底座，管理智能城市中的各项资源，解决城市发展中的问题。
京东数科副总裁郑宇在2019年JDD大会中介绍“城市操作系统”
针对前面提到的三大痛点，京东数科智能城市首创基于时空大数据分析管理的城市操作系统。
首先是解决数据孤岛难题。
依托先进的AI和大数据技术，京东数科智能城市首先将城市中的数据分为六大类时空数据，并用时空数据模型去解决数据结构化和标准化的问题，让多源异构数据实现汇聚。
六大时空数据类型
针对数据融合过程中大家都非常关注的安全难题，在智能城市操作系统中，京东城市也正在利用最先进的跨域学习技术，在数据不出库的情况下做到知识共享，打破数据壁垒，解决在安全的前提下实现数据彼此对话。
第二是解决赋能支撑不足的难题。
针对海量的时空数据的应用问题，京东数科副总裁郑宇作为“城市计算”最早的倡导者之一，从2008年开始就和团队一起研究如何用大数据和人工智能技术，对城市中海量、异构的数据进行高效、有价值的管理、分析和挖掘，从而解决智能城市建设中的公共安全、能源、交通等痛点问题。并通过构建京东城市时空数据引擎(JD Urban Spatio-Temporal Data Engine,JUST)，自研了一套高效的、可扩展的、便于使用的时空数据管理系统。
第三是生态化建设缺失的难题。
京东数科智能城市通过对时空AI算法进行模块化、积木式输出，将AI能力开放出来，解决不同场景下智能应用的开发问题，让合作伙伴也可以迅速搭建应用。这等于专为城市打造一个“Windows操作系统”，让第三方公司可以更好地服务于智能城市的建设，逐步解决了生态难题。
与此同时，我们还通过提供信用、停车等服务，来提高项目的运营能力，解决智能城市项目严重依赖政府补贴的现状。
目前，京东数科智能城市在底层“城市操作系统”的基础上，已经构建了智能交通、智能能源、公共安全等垂直类产品以及信用城市、AI+产业发展、智能停车、智能园区和智能城市APP等场景化解决方案，形成了支撑智能城市开放生态的产品阵列。
与此同时，也已经在雄安、南通、北京等城市落地了诸多标杆性的智能城市建设项目。
（作者：京东数科 ）
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