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物聯(lián)網(wǎng) 值得借鑒的國(guó)外智慧城市項(xiàng)目的5個(gè)關(guān)鍵見解

2019-04-22 09:09 OFweek物聯(lián)網(wǎng)

導(dǎo)讀:智慧城市物聯(lián)網(wǎng)項(xiàng)目正在成為城市發(fā)展的基礎(chǔ)。例如,EIP-SCC(智能城市和社區(qū)的歐洲創(chuàng)新伙伴關(guān)系)在2019年底之前花費(fèi)高達(dá)10億歐元在歐洲開發(fā)300個(gè)智能城市。

智慧城市物聯(lián)網(wǎng)項(xiàng)目正在成為城市發(fā)展的基礎(chǔ)。例如,EIP-SCC(智能城市和社區(qū)的歐洲創(chuàng)新伙伴關(guān)系)在2019年底之前花費(fèi)高達(dá)10億歐元在歐洲開發(fā)300個(gè)智能城市。物聯(lián)網(wǎng)解決方案供應(yīng)商的機(jī)會(huì)很明顯 - 國(guó)外Analytics咨詢機(jī)構(gòu)在其發(fā)布的2016年第一季度的物聯(lián)網(wǎng)分析報(bào)告中指出——智能城市是全球所有物聯(lián)網(wǎng)項(xiàng)目的首要實(shí)施區(qū)域。

物聯(lián)網(wǎng) 值得借鑒的國(guó)外智慧城市項(xiàng)目的5個(gè)關(guān)鍵見解

分析顯示市場(chǎng)正在增長(zhǎng),預(yù)計(jì)2018年至2022年間智能路燈連接市場(chǎng)將以21%的復(fù)合年增長(zhǎng)率增長(zhǎng),而智能停車市場(chǎng)同期的復(fù)合年增長(zhǎng)率為14%。

考慮到智能城市物聯(lián)網(wǎng)項(xiàng)目在公共服務(wù)領(lǐng)域的復(fù)雜性,增長(zhǎng)率非常有希望。在大多數(shù)情況下,項(xiàng)目的靈感來(lái)自市政當(dāng)局的數(shù)字化轉(zhuǎn)型政策。然而,由于公共部門組織需要考慮各個(gè)城市的利益相關(guān)者(例如,項(xiàng)目受到強(qiáng)有力的公共責(zé)任),采購(gòu)過(guò)程可能既繁瑣又耗時(shí)。

在本文中,Analytics分享了的350個(gè)智能城市物聯(lián)網(wǎng)項(xiàng)目中的5個(gè)關(guān)鍵見解,以及隨后與城市決策者的討論。

1.傳感器網(wǎng)絡(luò)應(yīng)采用適合特定環(huán)境的適當(dāng)傳感器進(jìn)行戰(zhàn)略性設(shè)計(jì)

為智能城市物聯(lián)網(wǎng)項(xiàng)目選擇傳感器時(shí),最重要的兩個(gè)原則是:

a)部署解決方案的環(huán)境和

b)需要實(shí)現(xiàn)的結(jié)果。

例如,在智能停車的情況下,磁力計(jì)最適合戶外智能停車環(huán)境,因?yàn)樗鼈兛梢缘挚固鞖飧蓴_和照明條件。另一方面,攝像機(jī)傳感器非常適用于車庫(kù)和停車場(chǎng)等路外停車位置 - 因?yàn)樗鼈円子诓渴?,并且其性能受到照明和天氣條件的影響。

磁力計(jì)和攝像機(jī)傳感器只是智能停車項(xiàng)目的兩種選擇。在其智能停車報(bào)告中已經(jīng)確定了目前智能停車項(xiàng)目中使用的8種傳感器。該報(bào)告還定義了幾個(gè)標(biāo)準(zhǔn),可以幫助智能停車設(shè)計(jì)人員為他們的項(xiàng)目確定正確的傳感器,如下表所示。

物聯(lián)網(wǎng) 值得借鑒的國(guó)外智慧城市項(xiàng)目的5個(gè)關(guān)鍵見解

2.LPWAN和4G / 5G正成為智能城市應(yīng)用的關(guān)鍵連接選擇

與傳感器選擇一樣,選擇正確的連接形式取決于需要部署的解決方案。例如,如果智能城市解決方案需要通過(guò)燈桿上的監(jiān)控系統(tǒng)對(duì)停車位或街道進(jìn)行視頻監(jiān)控,則連接選項(xiàng)應(yīng)提供必要的帶寬。在這種情況下,蜂窩技術(shù)(4G和即將推出的5G)是最合適的連接解決方案。在數(shù)據(jù)流量較低的情況下(例如,存在傳感器,照明強(qiáng)度傳感器),LPWAN的各種形式(如下圖所示)是智能城市物聯(lián)網(wǎng)項(xiàng)目最合適的連接解決方案。顯示智能停車和連接街道照明是使用LPWAN最常采用的智能城市應(yīng)用 - 而智能計(jì)量是所有行業(yè)中LPWAN的最多采用者。


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3.軟件中間件工具是成功智能城市物聯(lián)網(wǎng)項(xiàng)目的核心支柱

智能城市物聯(lián)網(wǎng)項(xiàng)目通過(guò)傳感器及其收集的數(shù)據(jù)提供城市的新視圖。必須遠(yuǎn)程管理傳感器的景觀。收集的數(shù)據(jù)必須用于分析解決方案的行為,預(yù)測(cè)故障,最重要的是,用于做出可以對(duì)城市居民的生活產(chǎn)生積極影響的決策。所有這些都需要一套軟件中間件工具作為智能城市解決方案的核心支柱。例如,智能停車軟件中間件工具的架構(gòu)如下圖所示。

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這種架構(gòu)可以由許多參與者提供,例如智能城市軟件解決方案專家甚至傳統(tǒng)的垂直解決方案專家(例如,停車公司,照明公司等)。例如,有幾個(gè)物聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)提供商在智能城市和社區(qū)擁有豐富的經(jīng)驗(yàn),如Thing.io,Verizon ThingSpace以及Microsoft Azure和AWS等知名企業(yè)。其他公司為特定應(yīng)用提供軟件解決方案,或者在某些情況下提供更全面的智能城市物聯(lián)網(wǎng)項(xiàng)目,例如Livingify IT,UrbanOS,Chordant by和Interact by Signify(前身為飛利浦照明)。

選擇合適的供應(yīng)商并不容易,但這是必要的一步。有幾個(gè)城市使用軟件中間件解決方案的例子,如銀石(Chordant),蒙得維的亞(FIWARE),多倫多(Microsoft Azure),曼徹斯特(包括CISCO的聯(lián)盟)和Almere智能城市(Plan IT Urban OS)。

4.公私合作伙伴關(guān)系(PPP)是智慧城市物聯(lián)網(wǎng)項(xiàng)目最主要的財(cái)務(wù)和運(yùn)營(yíng)方式

智慧城市物聯(lián)網(wǎng)項(xiàng)目顯然具有強(qiáng)大的公共部門性質(zhì)。然而,市政當(dāng)局無(wú)法自行提供智能城市應(yīng)用,因?yàn)樗鼈兺ǔo(wú)法負(fù)擔(dān)金融投資和/或缺乏運(yùn)行項(xiàng)目所需的技術(shù)和管理資源。公私伙伴關(guān)系正在成為克服這種情況的重要途徑。在典型的PPP設(shè)置中,私人實(shí)體將資助智能城市項(xiàng)目的設(shè)計(jì),部署和管理。在合作結(jié)束時(shí),私營(yíng)實(shí)體將以零成本將智能停車設(shè)施轉(zhuǎn)移到公共地方當(dāng)局。

例如,芝加哥停車收費(fèi)表項(xiàng)目是PPP。該項(xiàng)目的特許權(quán)被授予了12億美元的預(yù)付款。該特許權(quán)涉及運(yùn)行,維護(hù)和改進(jìn)超過(guò)36,000個(gè)路邊停車收費(fèi)表并保留所產(chǎn)生的收入。芝加哥的地方當(dāng)局只負(fù)責(zé)停車執(zhí)法。

5.采用智能城市物聯(lián)網(wǎng)項(xiàng)目的主要障礙與技術(shù)無(wú)關(guān)

幾乎在世界各地,城市都開始實(shí)施智能城市物聯(lián)網(wǎng)項(xiàng)目。在Analytics評(píng)估的350多個(gè)項(xiàng)目中發(fā)現(xiàn)智能城市項(xiàng)目目前面臨的一些共同挑戰(zhàn)。令人驚訝的是,與技術(shù)相關(guān)的方面并未被強(qiáng)調(diào)為采用的主要障礙。例如,最近的物聯(lián)網(wǎng)分析研究顯示了智能照明項(xiàng)目中遇到的主要挑戰(zhàn)。

由于預(yù)算限制和城市管理機(jī)構(gòu)的各種非物聯(lián)網(wǎng)優(yōu)先事項(xiàng),資金是第一大障礙。因?yàn)榇蠖鄶?shù)智能城市物聯(lián)網(wǎng)項(xiàng)目是垂直驅(qū)動(dòng)而不是整體智能城市方法。由于智能城市物聯(lián)網(wǎng)項(xiàng)目的復(fù)雜性涉及多個(gè)利益相關(guān)者,包括公眾,這可能是繁瑣且耗時(shí)的,因此政策及法規(guī)因素是第三大障礙。

但是,理事機(jī)構(gòu)可以通過(guò)研究其他成功的項(xiàng)目方法來(lái)學(xué)習(xí)如何解決這些挑戰(zhàn)。例如,巴黎的光之城和馬德里的互聯(lián)照明項(xiàng)目等項(xiàng)目展示了公私合作伙伴關(guān)系如何成為克服成本問(wèn)題的良好模式。此外,巴塞羅那,阿姆斯特丹和布里斯托爾等城市成功地解決了從智能城市的垂直項(xiàng)目觀到更全面的觀點(diǎn)的轉(zhuǎn)變。最后讓所有利益相關(guān)者盡早收集意見和想法,有助于減少摩擦,避免在智慧城市項(xiàng)目設(shè)計(jì)中受到政策法規(guī)破壞和干擾。