经济合作与发展组织(OECD)预测，到2050年，世界人口将达到90亿，其中70%将居住在城市中心。可以预见，全球许多城市(如新加坡、迪拜和旧金山)已经进行了数字化转型建设，以应对当前全球最大的挑战：人口增长、污染、资源稀缺、水资源管理和能源效率等非常棘手的问题。
这些城市依靠信息和通信技术(ICT)以及AI、ML和云等技术，朝着面向未来的飞跃迈进，有效、可持续地管理从交通到能源、水和天然气管理、公共空间以及与他们的居民。
对于那些正在考虑向智能化过渡的城市，重要的是要注意这一过程需要时间。许多城市之所以未能达到期望，是因为它们没有奠定正确的数字基础，并且无法很好地规划旅程。
与我们的合作伙伴一道，我们很高兴与城市合作，以吸引居民，增强城市员工的能力，优化城市运营和基础设施，并进行转型以加速创新和机遇。可以将这些城市称为“智能”、“智慧”、“数字”、“网络”、“信息”或“有线”城市，但目标保持不变——提高效率、可持续性和竞争力，提供更好的经济和更高的水平居民的生活质量。
为了寻求更好的治理、经济发展、稳定的连通性和改善居民的生活质量，城市寻求了一个互联的现代化基础设施。解决这些问题的答案是智慧城市解决方案。智慧城市依赖于核心技术的组合，例如计算、存储、数据库、数据仓库和先进技术，包括对大数据、实时流数据、AI、ML和IoT的分析。
在实施智慧城市技术时，城市面临的最常见障碍是内部能力以及设计、实施和管理这些技术的能力，以及实现这一目标所需的投资。
基于云的解决方案如何支持“智能化”
云技术旨在通过允许城市优化使用这些技术来改善现有技术或创建对居民生活质量产生积极影响的新服务，从而降低准入门槛。
智慧城市会从传感器、边缘设备和回程基础设施中生成大量流数据。采集、存储和分析此实时数据通常需要大量的计算能力。数据获取必须考虑数百万甚至数十亿个设备。此能力还必须根据输入量和执行的分析类型进行扩展。解决方案应该能够根据需求轻松扩展。
例如，在主动能源管理的情况下，通过深度分析了解用电模式非常重要。存储在数据湖中的用电量被分析和可视化层消耗，以从中获取价值。分析大型数据集通常需要大量可扩展的计算能力。
大多数云供应商都提供了高度分布式的计算框架，提供了近实时和批量分析此类数据的功能。分析层的关键组件之一是使用机器学习来执行批处理或实时的预测分析。 ML服务和ML模块已内置在云平台中，从而无需从头学习复杂的算法/技术。
值得注意的是，智慧城市的数据量几乎肯定会大幅增长。它可能需要廉价且安全的归档，这是云归档存储功能派上用场并提供极低成本、安全和可靠的冷存储服务的地方。
基于安全的“智能”
智慧的数字城市还需要以最少的技术债务来确保数据安全性、隐私性和可靠性。对于任何一个城市领导者来说，为智慧城市大规模实施安全保护始终是头等大事。
云平台提供了多种安全解决方案，例如身份和访问管理解决方案、数据加密、密钥管理、设备身份验证和平台API安全性，这些安全解决方案也可以轻松地与本地解决方案集成。
城市通常更喜欢开源平台，并且大多数云服务都建立在此类平台上。许多供应商都在推广开放源代码技术和平台，例如Linux、Apache Hadoop等，这进一步降低了成本并提高了可靠性。
欧洲城市如何才能变得“更智能”?
欧洲城市可以探索云等新时代的数字技术，这些技术现在已成为连接各种以市民为中心的公用事业服务的主流。 随着居民通过用户友好的数字互动的增长逐渐走向高度发展的数字生活，他们期望从社区服务中获得同样的体验。
虽然没有明确的蓝图来打造智慧城市，但这些是所有城市踏上这一旅程的基本步骤。 通过使用智慧城市解决方案，了解和评估可用的云解决方案，城市可以变得更加智能。 这样做的结果是为居民带来了更好的经济和生活质量。 此外，他们可以改善与市民合作的方式，使他们共同创造更好的生活水平。
