深度學(xué)習(xí)在城市大數(shù)據(jù)融合中的應(yīng)用與挑戰(zhàn)分析

耿慧中

摘要：現(xiàn)如今，我國城市建設(shè)在不斷加快，城市大數(shù)據(jù)具有多源、異構(gòu)和模態(tài)復(fù)雜等特點(diǎn)，通常在數(shù)據(jù)融合之后才能納入統(tǒng)計(jì)分析。融合處理需要首先識(shí)別城市大數(shù)據(jù)的基本特征，然后選擇相匹配的數(shù)據(jù)融合方法。深度學(xué)習(xí)算法作為數(shù)據(jù)融合中的前沿技術(shù)，可以用于城市大數(shù)據(jù)的輸出階段融合、輸入階段融合和雙階段融合，解決包括人群流動(dòng)、環(huán)境污染預(yù)測和交通流量預(yù)測在內(nèi)的諸多城市問題。未來的研究面臨著數(shù)據(jù)質(zhì)量低、模態(tài)復(fù)雜和融合方法單一等問題，應(yīng)從數(shù)據(jù)特征探索、融合方法創(chuàng)新和特征關(guān)聯(lián)分析繼續(xù)推進(jìn)。

關(guān)鍵詞：城市大數(shù)據(jù);數(shù)據(jù)融合;深度學(xué)習(xí)

引言

城市大數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)資源豐富多樣，廣泛存在于社會(huì)的各個(gè)領(lǐng)域，是政務(wù)、行業(yè)和企業(yè)等各類數(shù)據(jù)的總和。城市大數(shù)據(jù)的異構(gòu)特征顯著，數(shù)據(jù)類型豐富、量大、速度增長快、處理速度和實(shí)時(shí)性要求高，且具有跨部門、跨行業(yè)流動(dòng)的特征。按照數(shù)據(jù)源和數(shù)據(jù)權(quán)屬不同，城市大數(shù)據(jù)可以分為政務(wù)大數(shù)據(jù)、產(chǎn)業(yè)大數(shù)據(jù)和社會(huì)公益大數(shù)據(jù)。政務(wù)大數(shù)據(jù)指的是政務(wù)部門在履行職責(zé)過程中制作或獲取的，以一定形式記錄、保存的文件、資料、圖表和數(shù)據(jù)等各類信息資源。產(chǎn)業(yè)大數(shù)據(jù)指的是在經(jīng)濟(jì)發(fā)展中產(chǎn)生的相關(guān)數(shù)據(jù)，包括工業(yè)數(shù)據(jù)、服務(wù)業(yè)數(shù)據(jù)等。此外，還有一些社會(huì)公益大數(shù)據(jù)。當(dāng)前，城市大數(shù)據(jù)多數(shù)為政務(wù)大數(shù)據(jù)和產(chǎn)業(yè)大數(shù)據(jù)，所以城市大數(shù)據(jù)的主要推動(dòng)者應(yīng)為一個(gè)城市的政府和具有一定數(shù)據(jù)規(guī)模的企業(yè)。

1大數(shù)據(jù)發(fā)展概述

隨著信息化時(shí)代的飛速發(fā)展，大量數(shù)據(jù)快速積累，大部分行業(yè)都形成海量、高增長率和多樣化的信息資產(chǎn)。為充分利用這些信息資產(chǎn)，同時(shí)為行業(yè)發(fā)展提供更強(qiáng)的洞察力、決策力以及流程優(yōu)化能力，實(shí)現(xiàn)業(yè)務(wù)的突破性發(fā)展，必須設(shè)法解決大體量數(shù)據(jù)的處理問題。因此，大數(shù)據(jù)時(shí)代的主要挑戰(zhàn)就體現(xiàn)在如何處理大體量數(shù)據(jù)并快速地從海量數(shù)據(jù)中獲取有價(jià)值的信息。也基于這個(gè)原因，我們現(xiàn)在所說的大數(shù)據(jù)不僅是指大數(shù)據(jù)本身的4V特性——數(shù)據(jù)規(guī)模龐大（Volume）、數(shù)據(jù)更新頻繁（Velocity）、數(shù)據(jù)類型多樣（Variety）和數(shù)據(jù)價(jià)值巨大（Value），而是從各種類型大體量的數(shù)據(jù)中快速獲得有價(jià)值信息的相關(guān)技術(shù)成為了大數(shù)據(jù)的核心技術(shù)，包括與大數(shù)據(jù)相關(guān)的數(shù)據(jù)采集處理工具、數(shù)據(jù)管理平臺(tái)以及數(shù)據(jù)分析處理系統(tǒng)等。大數(shù)據(jù)相關(guān)技術(shù)突飛猛進(jìn)的發(fā)展肇始于2004年Google發(fā)表的三篇重要論文，俗稱Google的“三駕馬車”，也奠定了Google在大數(shù)據(jù)時(shí)代的領(lǐng)導(dǎo)地位。Lucene項(xiàng)目創(chuàng)始人DougCutting最早關(guān)注了Google這三篇大數(shù)據(jù)論文，并很快就依據(jù)論文的原理實(shí)現(xiàn)了類似GFS和MapReduce的功能框架。到了2006年，這個(gè)類似MapReduce功能的大數(shù)據(jù)技術(shù)被獨(dú)立出來，單獨(dú)開發(fā)運(yùn)維，之后成為聞名遐邇的Hadoop的產(chǎn)品。

2深度學(xué)習(xí)在城市大數(shù)據(jù)融合中的應(yīng)用探索

2.1基于深度學(xué)習(xí)的數(shù)據(jù)輸出融合

2.2交通大數(shù)據(jù)平臺(tái)

高新興采用交通物聯(lián)網(wǎng)感知、交通信號(hào)智能協(xié)調(diào)、AI智能技術(shù)、VGIS視頻地圖技術(shù)、超高頻RFID技術(shù)、車聯(lián)網(wǎng)自適應(yīng)技術(shù)等核心技術(shù)，充分利用大數(shù)據(jù)構(gòu)建了一套城市級(jí)大交通解決方案。此平臺(tái)涉及交通管控、交通運(yùn)輸、企業(yè)服務(wù)、公眾出行等。交通管控可以提供給政府部門進(jìn)行交通態(tài)勢監(jiān)測、智慧調(diào)度、稽查布控、研判分析等;交通運(yùn)輸內(nèi)含路政管理、公交管理、出租車管理、定位終端管理等;企業(yè)服務(wù)包括車隊(duì)監(jiān)測、運(yùn)營監(jiān)測、駕駛員監(jiān)測等;公眾出行服務(wù)包括路況查詢、出行導(dǎo)航、停車服務(wù)等。交通大數(shù)據(jù)真正意義上實(shí)現(xiàn)了從政府管控、企業(yè)運(yùn)營到民眾需求的一體化交通運(yùn)行體系，使得智慧城市的運(yùn)行管理效率更為高效。

2.3大數(shù)據(jù)與AI智能的融合

A1人工智能當(dāng)前已經(jīng)成為技術(shù)和市場的寵兒，特別是在安防市場上，使用海量的大數(shù)據(jù)進(jìn)行AI訓(xùn)練，構(gòu)建精準(zhǔn)的AI引擎，已經(jīng)是業(yè)內(nèi)的慣用做法，通過海量的數(shù)據(jù)去訓(xùn)練各種車輛分析算法、人像分析算法、人體分析算法等。在傳統(tǒng)AI建模流程中，通常由安防業(yè)務(wù)專家提出具體的分析應(yīng)用需求，然后再通過數(shù)據(jù)科學(xué)、算法、開發(fā)訓(xùn)練、測試驗(yàn)證等多個(gè)角色來配合完成具體的算法建模任務(wù)。在很多情況下，由于各種角色的專業(yè)背景不同，常常會(huì)導(dǎo)致溝通成本過高，比如業(yè)務(wù)專家對業(yè)務(wù)相當(dāng)了解，但是由于AI技術(shù)較為復(fù)雜，很難理解AI的技術(shù)原理和細(xì)節(jié)，不知道該如何有效利用數(shù)據(jù)和優(yōu)化模型。而算法開發(fā)人員對相關(guān)的技術(shù)細(xì)節(jié)很了解，但是也很難理解業(yè)務(wù)邏輯的關(guān)鍵環(huán)節(jié)或者核心需求，無法有針對性的優(yōu)化算法模型的各類相關(guān)參數(shù)。從而出現(xiàn)模型訓(xùn)練結(jié)果沒有達(dá)到預(yù)期的情況，即使是完成的模型，往往也很難抽象成應(yīng)用更廣泛的通用模型，從而制約了算法模型的應(yīng)用和發(fā)展。

3結(jié)束語

大數(shù)據(jù)時(shí)代將會(huì)給人類社會(huì)帶來巨大的變化。隨著大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)生態(tài)鏈正在逐步構(gòu)建，政府企業(yè)相互合作、協(xié)調(diào)發(fā)展，推進(jìn)社會(huì)前進(jìn);不同的行業(yè)產(chǎn)業(yè)互通，數(shù)據(jù)交融，互惠互利，共同發(fā)展。大數(shù)據(jù)作為智慧城市的核心資產(chǎn)，智慧城市建設(shè)的效用高低，很大程度上取決于大數(shù)據(jù)資產(chǎn)利用的深度與廣度。沒有大數(shù)據(jù)，就沒有眾多面向政務(wù)、產(chǎn)業(yè)和民生的智慧應(yīng)用，智慧城市也只能成為空中樓閣。因此，建設(shè)智慧城市從頂層設(shè)計(jì)到基礎(chǔ)設(shè)施再到運(yùn)營管理，都必須堅(jiān)持大數(shù)據(jù)為主的思想，才能取得成功。