智慧城市，智慧于盘活时空( 二 )

认知即生产力，一切非我所有，一切为我所用。数据不仅仅是应用系统中0和1组合代码，其也存在于光照、温度、湿度、时间等细节之中，更显露在步数、体力、交通等人类行为之中。通过终端传感器的捕捉，各类数据可集成到整体农场量化模型公式中，从而计算得出各种元素对最终成果的贡献权重。
【智慧城市，智慧于盘活时空】通过大量的试错，在各类数据中挖掘交叉的辩证关系，从而不断迭代养殖方案而取得更佳效果。依靠数据量化方程，在人口总量、时空资源和政策规则中找寻平衡点，让资源在数据指引中准确匹配，这种方法论在日本东京、韩国首尔等先天资源极为有限、农业养殖效能发达的国家城市中得到充分的论证和发展。

以城市农场作为线索的一端，按图索骥探寻“智慧城市”的要义，其关键过程动作便在于数据的记录、分析、建模，从而探寻事物本质之后，再通过科技手段实现既定的目的。如同四川省建筑设计研究院有限公司的“智慧城市”团队，在新冠疫情的城市分布及防范中充分运用了数据和数学的力量，形成了对城市防疫更深层次的认知。
今日的智慧城市，常常将“智慧”等同于“科技感” ，将“科技感”同等于“大屏展示” ，多少偏颇于“术” ，而忽略了“道” 。其中缘由之一，可能便是收集繁杂的数据、支持底层的数据、解析多源的数据、归整待用的数据，其成本投入和收益回报不成正比，因而无法引起商业群体的共鸣。

但随着业界对于“元宇宙”等平行数字孪生概念的深入讨论， “系统之用基于数据”也愈加成为业界的共识，其表象便是各大头部集团愈加强调生态联合，尤其是与专注针尖领域、强调数据能力的生态伙伴合作。过往的数据欠缺导致了现有系统中看不中用，但如同硬币两面，数据也将成为未来智慧系统可用的解决之道。
【大象云·结语】生产线“零库存”供应链管理，交通主干道“潮汐通道”早晚峰腾移等等，都是基于数据而对时空资源相互匹配的绝佳案例，而未来的“智慧城市”很可能便是在生活和生产的方方面面实现各类资源的时空搭配。

城市农场，或许可作为“智慧城市”缩影，定义了认知、数据、科技等角色本分。 “智慧”便是盘活时空，物尽其用，看似简单，却如同高空走钢索，在不同线脉之间穿插环绕。系统间复杂切换，需要统一的节奏踩点，而这便是各类数据所构成的认知地图重要性。
思路至此，不禁继续深思，如若“数据驱动，智慧城市”角度不错，那么其源动力是什么呢？包含哪些因素呢？表象哪类信号呢？

声明：本文所有文字版权均属大象云所有，任何媒体、网站或个人欢迎来访交流。
如需转载、链接、转帖或以其他方式复制发表，请注明“稿件来源：大象云” 。

特别声明：本站内容均来自网友提供或互联网，仅供参考，请勿用于商业和其他非法用途。如果侵犯了您的权益请与我们联系，我们将在24小时内删除。