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新型智慧城市建设中的数据科学技术与应用

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2021-09-06

CCF YOCSEF武汉

新型智慧城市建设中的数据科学技术与应用 


智慧城市,其实质是利用先进的信息技术,实现城市智慧式管理和运行,进而为城市中的人创造更美好的生活,促进城市的和谐、可持续成长。中国的智慧城市建设发展了近十年时间,在民生、环保、公共安全、城市服务、工商业活动等领域都有较好的应用,但所谓的“智慧“还处于初级阶段,距离真正的“智慧”还有较长的路要走。在AIoT 的助力之下,智慧城市的建设融合许多先进的人工智能技术,向建设新型智慧城市转变,而其中数据科学技术起到至关重要的作用。2020年12月5日,CCF YOCSEF武汉组织线上技术论坛,以新型智慧城市建设中的数据科学技术与应用为主题,就数据高效管理、智能应用等角度对新型智慧城市建设中的技术亮点展开讨论。

     主要从以下三个方面展开思辨和探讨:

     新型智慧城市建设“新”在哪里?

     新型智慧城市中海量数据处理技术的挑战在哪?

     新型智慧城市中如何保障“安全”?

本期技术论坛,邀请了湖北工业大学计算机学院徐志刚教授、常学立副教授、张宇成老师、甘海涛教授、张吉昕老师等有影响力的专家及青年学者,为我们分享他们的观点


会议首先对CCF YOCSEF(中国计算机学会青年科技论坛)做了简短的介绍,让听众对其有了初步的了解,CCF YOCSEF针对时代背景衍生出的问题及时做出讨论,向社会发声。

接下来是嘉宾的引导发言阶段。嘉宾分别就公安大数据的建设、遥感技术的发展历程及在智慧城市中的应用、高效存储压缩技术三个方面对进行了发言。公安大数据关系到我们生活的方方面面,交通出行、移动通讯、安防安保、社区管理等方面保障居民的生活便利及安全,提高生活质量;遥感卫星发展多年已经处于世界的前列,高分卫星应用为城市管理提供可靠的数据,也为城市带来活力;高效存储是智慧城市数据中心的基础支撑技术,其从提高存储的效率的角度提高系统整体性能。嘉宾的精彩讲解为我们打开智慧城市建设中的技术之门,同时也为后面的思辨环节奠定基础。


01
思辨环节


Q: 新型智慧城市有哪些“新”技术应用?

A: 甘海涛:人工智能在智慧医疗、智能交通中的应用较好。

A: 常学立:多种卫星应用在智慧城市和智能驾驶中,形成智慧城市脑;定位、时空数据、基于图像进行定位都需要遥感卫星影像数据的支持。

Q:“新”技术的应用存在哪些挑战?

A: 甘海涛:数据冗余多,数据共享方式,数据标准一致性问题;人工智能的可解释性问题;各类数据的融合问题,即多源异构数据如何融合;小样本数据,采集成本高,如何利用。

A: 张吉昕:智慧城市有多种应用,如公安、交通,依托的支撑技术主要为数据和人工智能技术,但会引发安全相关的问题。人工智能算法自身存在安全隐患,噪音数据可能会导致人工智能算法失效,出现安全问题。数据安全方面,数据包含大量隐私,如何保证人工智能功能的情况下,还能保证隐私,这是一个挑战。各个单位的数据进行汇聚可能导致失泄密。管理、法律法规的制定也需要跟进;社会伦理:所见所闻可能被人工智能推荐所影响。

Q:对机器学习、深度学习算法的研究,近年来发展很快,也有较多的应用,那么机器学习算法在智慧城市的实际应用中会有哪些瓶颈?

A: 甘海涛:计算能力的限制;小样本问题。

A: 张吉昕:大多采用有监督学习,标签数据只占总数据中的极小比例,标签数据少的情况小如何让人工智能算法发挥作用;数据共享中的隐私问题,导致企业不愿意共享数据,从而缺少真实数据。

Q: 在设计数据存储方法的时候,是存储的空间利用率优先,还是数据查询速度优先?或者兼而有之?是否有可能用人工智能技术来辅助设计数据存储方法?

A: 张宇成:肯定是兼而有之,具体哪个优先要根据实际应用场景来确定。是否有可能用人工智能技术来辅助设计数据存储方法?2014年已有相关工作,以后应该会有更多相关的工作。关于“现有视频、图像数据等处理技术是否适应海量数据的“冲击””,大致是适应了

A: 常学立:卫星数据分发用时较长,目前以小时计,服务政府部分尚可,但要应用到普通大众,数据分发需要以分钟计,对卫星的数据处理要求特别高,需要星上处理,但卫星算力有限。卫星照片范围大,需要快速过滤出兴趣区才能给普通用户提供实时的服务。

Q: 卫星的计算资源非常珍贵,哪些数据在卫星上,哪些传回地面站处理?有何选择原则?

A: 常学立:根据感兴趣的相对固定的时空信息,处理特定区域的图像。

Q: 新型智慧城市的中,城市安全对人工智能新技术有什么样的需求?

A: 甘海涛:知识产权,产业化的产品和标准。

A: 张吉昕:算法到算力设备的自主可控方面的需求,还有算法的知识产权问题

Q: 数据安全技术在实际应用中有何难点?

A: 张吉昕:这个问题比较宽泛,比如包括数据加密。

Q: 面对海量数据及大规模应用,如何保障数据安全?

A: 甘海涛:联邦学习(保护隐私),边缘计算

A: 张吉昕:首先建立健全法律法规,在此基础上,利用合理的技术如加密进行处理,如对模型和数据加密、联邦学习。

02
总结

   

   经过本次思辨,主要观点认为智慧城市的建设在现阶段取得了一些成绩,但同样存在数据安全、大规模数据处理、数据存储等诸多的技术瓶颈,需要在实践及理论上不断应用与探索。同时,应当从管理、法律、法规的角度为新型智慧城市建设及人工智能技术提供良好的发展环境。





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