一個關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)的框架，可以為智慧城市提供實現(xiàn)其社會、政治和財政目標(biāo)所需的一切。

智慧城市將成為物聯(lián)網(wǎng)最顯著的表現(xiàn)之一。目前對新興智慧城市市場規(guī)模的估計超過40萬億美元，圣何塞、巴塞羅那、新加坡和許多其他大城市正在采用智能技術(shù)。

智慧城市的吸引力是二元的。一方面，物聯(lián)網(wǎng)的自動化連接有助于降低公共基礎(chǔ)設(shè)施(如路燈和交通)支出的相關(guān)成本。有了智能照明，市政當(dāng)局只在人們在場時支付路燈費用。此外，通過利用智能停車的動態(tài)定價選項，該技術(shù)可以提供新的收入機會。

盡管有這些優(yōu)勢，智慧城市仍需要廣泛的數(shù)據(jù)管理。來自多個位置和部門的數(shù)據(jù)實施一致集成，對于支持新系統(tǒng)和遺留系統(tǒng)之間的互操作性是必要的。智慧城市需要粒度數(shù)據(jù)治理來實現(xiàn)長期的可持續(xù)性。最后，它們需要開放的標(biāo)準(zhǔn)，以保證它們的永久效用。

知識圖(Knowledge graphs)是一類企業(yè)范圍內(nèi)連接所有內(nèi)部或外部使用的數(shù)據(jù)資產(chǎn)的圖形，其所能提供的好處甚至更多。它根據(jù)治理協(xié)議為共享數(shù)據(jù)提供一個統(tǒng)一的、相互鏈接的框架，它基于開放標(biāo)準(zhǔn)，并利用數(shù)據(jù)之間的關(guān)系進行業(yè)務(wù)和操作優(yōu)化;它提供了智慧城市實現(xiàn)其社會、政治和財政目標(biāo)所需的一切。知識圖可以使用機器學(xué)習(xí)將上下文分析的輸出重新插入到技術(shù)堆棧中，將物聯(lián)網(wǎng)豐富的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為基礎(chǔ)知識，從而促進改進的民事應(yīng)用。

全市范圍的協(xié)同

智慧城市概念的核心是分布式IT系統(tǒng)之間的全市范圍協(xié)作，以便實時管理公共資產(chǎn)。根據(jù)Gartner，其核心能力是“圍繞智慧城市愿景發(fā)展可持續(xù)的政府、市政公用事業(yè)和機構(gòu)合作”，包括確保“流程交接、關(guān)鍵績效指標(biāo)和數(shù)字平臺間的可互操作性”。

知識圖的基于開放標(biāo)準(zhǔn)關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)方法促進了這一需求。所有數(shù)據(jù)，包括智慧城市傳感器生成的流數(shù)據(jù)，都按照標(biāo)準(zhǔn)化模型進行分類。同構(gòu)分類法和詞匯表在全市范圍內(nèi)使用相同的術(shù)語描述數(shù)據(jù)，而不考慮部門或用例。最重要的是，來自任何數(shù)據(jù)源的數(shù)據(jù)都鏈接在一個全面的、可查詢的語義圖上，以演示關(guān)系中的相關(guān)點。

機器學(xué)習(xí)算法增強了這些圖的智能數(shù)據(jù)能力，使組織能夠?qū)⑽锫?lián)網(wǎng)分析的輸出作為既定知識發(fā)送回這些圖中。因此，數(shù)據(jù)系統(tǒng)、初始模式和用例的產(chǎn)生成為知識圖上數(shù)據(jù)協(xié)調(diào)一致的次要因素，從而創(chuàng)建可互操作的智能應(yīng)用程序。

值得信賴的治理

使用知識圖的一個重要副產(chǎn)品是增強了數(shù)據(jù)治理的傾向性。知識圖通過根據(jù)適用于整個企業(yè)的統(tǒng)一模型和分類法消除豎井來改進治理。使用這種方法，與同一對象的不同術(shù)語相關(guān)的數(shù)據(jù)質(zhì)量問題顯著減少;前述的標(biāo)準(zhǔn)化模型提供了形式治理的一致性特征。

確保了可追溯性，原生源代碼功能表示數(shù)據(jù)在整個組織中的各個方面，而語義語句根據(jù)治理要求提供數(shù)據(jù)訪問。無論政治周期或員工流動如何變化，這種治理特征都符合治理流程，確保了智慧城市數(shù)據(jù)的長期使用。

公民應(yīng)用

知識圖對于智慧城市提高應(yīng)用能力至關(guān)重要。通過確定整個城市實時數(shù)據(jù)之間的相關(guān)關(guān)系，它們?yōu)楦倪M流程以滿足城市目標(biāo)提供了藍圖。例如，分析交通模式數(shù)據(jù)，以確定繁忙十字路口的預(yù)測維修計劃，或減少無人居住地區(qū)的照明開支。

其他用例包括確定天氣條件和地理位置之間的關(guān)系，以加強災(zāi)害準(zhǔn)備工作。智能電網(wǎng)的功能定位和隔離停電，以防止廣泛的停電，是這種功能的一個很好的例子。

最引人注目的例子是使用人工智能(AI)來分析數(shù)據(jù)，找出使城市獨一無二的特征，解決特定的市政問題。例如，將2017年加州納帕市森林大火的氣象、地理和應(yīng)急響應(yīng)團隊數(shù)據(jù)的機器學(xué)習(xí)分析結(jié)果重新設(shè)置為人工智能知識圖，可以說明如何減輕或預(yù)防未來的火災(zāi)。智慧城市的物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)中心的低延遲甚至可以實時提供這些信息，從而影響響應(yīng)工作。

基于結(jié)果的行動

智慧城市利用知識圖表的主要優(yōu)勢——識別不同數(shù)據(jù)源之間的關(guān)系和相關(guān)點以獲得組織優(yōu)勢——來實現(xiàn)諸如減少開支、創(chuàng)造收入和服務(wù)市民等目標(biāo)。它們被機器學(xué)習(xí)能力所支持，這些能力將實時物聯(lián)網(wǎng)分析輸出重新引入到圖形中。

反過來，這種可證明的知識是更深入分析和應(yīng)用的基礎(chǔ)。這些圖的開放標(biāo)準(zhǔn)和治理功能的互操作性確保了它們的長期相關(guān)性。