預計十年內世界人口將達到驚人的86億，其中三分之二預計將生活在城市地區和城市。隨著人口密度的增長，智能設備的數量也在增加，到2025年估計將達到750億。

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隨著我們變得更加緊密聯系和人口稠密，社會和周圍環境將被迫改變。管理當局及相關機構已經必須重新考慮公共服務，并變得更加以數據為中心。

智慧城市是變革的主要機遇。借助分析、機器人技術和物聯網(IoT)傳感器技術，正在以看不見的規模生成數據。今天，管理機構有責任整理數據，解釋行為并相應地優化基礎實施。

盡管增強的連通性可以提高效率(從緩解擁塞和使交通順暢到呼吸更潔凈的空氣)，但必須有效地利用它，以實現收益。

緩解擁堵

隨著城市中心變得更加擁擠，智慧城市技術可以緩解對基礎設施日趨脆弱，提高效率和改善生活的壓力。

運輸是現代最大的難題之一-我們的經濟需要蓬勃發展才能發展壯大，但是大多數運輸網絡在設計時都沒有考慮到現代要求。僅道路擁堵在2018年就使英國損失了近80億英鎊，道路使用者平均每人損失178小時。

時空數據無疑具有推動創新的潛力。但是，僅憑數據是沒有價值的，我們必須能夠實時解釋和分析數據。那就是超空間數據平臺的用武之地，將來自大量傳感器的多模式移動性數據匯總在一起，可以進行更深入、更準確的行為分析。

例如，可以查詢行人數據以及交通流量和建筑物用途，既顯示繁忙區域，又揭示原因。然后，可以用于通知服務，從改變公共交通頻率和街道照明到移動公共服務或適應建筑物的用途。

整體可視化數據至關重要。這樣做可以使城市規劃人員識別問題并有效實施變更。對于劍橋市議會，通過將數據可視化為熱圖進行分析，結果表明，大多數送貨車輛都是通過M11，A14和Gonville Place進入劍橋的-后者并不是為主要交通量而設計的。對于規劃者來說，這導致他們重新設計了Gonville Place及其周圍的網絡以解決該問題。

借助數據洞察力，地方政府可以準確了解如何優化旅行路線和城市規劃。反過來，這將使現在和將來能夠容納更多人口的更加智能，更具可持續性的城市成為可能。

減少排放

未來幾年，城市的首要任務是降低空氣污染水平。這已經是一個主要問題，據世界衛生組織稱，90%的城市居民呼吸被污染的空氣，每年導致700萬人死亡。隨著城市人口和交通量的增長，智能技術在應對污染中的作用將至關重要。

盡管有關排放和擁堵的數據已有一段時間，但直到最近我們才能夠全面了解其影響范圍和危害。融合來自各種來源的數據可以揭示用于管理能源使用和最小化污染的新見解。例如，物聯網傳感器技術可以智能地檢測到什么時候甚至很少甚至沒有行人或道路交通，自動調暗路燈并節省能源。

通過實時處理車輛費率以及壓力、溫度和濕度，可以準確預測和繪制空氣質量水平。這為主動調整流量控制和減輕危害提供了決策參考。

學習借鑒

與其他問題一樣，明智的做法是分析和采用其他城市和國家的最佳實踐。例如，由于政府在數字創新和互聯技術上的大量投資，通常認為新加坡是全球智慧城市的領導者。通過創建GovTech和新加坡智慧國家計劃，這座國家城市已經能夠解決與高密度生活有關的一系列城市問題。至關重要的是，這些機構的任務是將來自不同政府機構的技術和數據整合在一起，以發揮凝聚力，共同實現共同利益。

通過其戰略投資，新加坡已成為眾多數據支持創新的家園，從電子支付到自動班車和無人駕駛出租車。長期以來一直鼓勵公共部門組織采取有益于居民的明智舉措。例如，新加坡陸路交通管理局(Land Transport Authority)于10年前與IBM沃森實驗室(IBM Watson Lab)進行了研究，以使用分析來了解交通流量并確保公交車的到來預測更加準確。

自那時以來，私營部門和公共部門之間的合作伙伴關系為使智慧國家的思維方式對新加坡公民變得更加切實做出了努力。例如，流行的乘車稱呼應用程序Grab將機器學習作為其開發策略的核心，每隔幾秒鐘就會從GrabHitch，GrabShare和GrabTaxi之類的應用程序中收集數百萬行GPS定位數據。

提前規劃

所有城市都需要進行重大的基礎設施變更，以應對未來的挑戰。從根本上講，這需要革命性的政策。

在前幾代人中，基礎設施是獨立開發的，孤立的項目缺乏統一的愿景。從本質上講，智慧城市需要一種具有凝聚力的方法，只有通過處理每個可用數據點，才能真正優化城市。

雖然將所有公共數據集整合在一起以創建整體視圖的過程將花費一些時間，但是今天必須要有一些系統。如果沒有可以快速、有效和經濟地查詢數據的平臺，數據最終將毫無用處。該后端信息中心是所有智慧城市的骨干，不可忽視。

將地時數據帶入生活可以為政府滿足不斷增長的人口需求提供有價值的前景。為了確保這一點，必須將公民體驗置于智能城市建筑中數字創新的核心。但是，時間至關重要。我們越早創建一個能夠吸收大量數據的平臺，決策者就越能夠果斷地采取行動改善我們的生活質量。