8月15日，2020大数据驱动新型智慧城市建设研讨会在贵阳召开。来自国家部委、地方政府、科研院所、行业重点企业等信息化领域的诸多领导嘉宾近百人出席现场、2000余人线上参与,共商新型智慧城市发展方向。
会议由贵州省大数据发展促进会专家委员会主办，国泰新点软件股份有限公司承办，杭州海康威视数字技术股份有限公司、华为技术有限公司、北京华数云网科技有限公司协办，邀请中国信息协会副会长朱玉、贵阳市创新驱动发展战略研究院党委书记宋青等嘉宾分别发言，旨在学习借鉴先进地区新型智慧城市建设经验，充分运用大数据、人工智能、物联网、5G等信息技术手段推进社会治理体系和治理能力现代化。
总之，明确政府、企业及个人对数据的政策管理及奖惩措施，形成积极有效的数据驱动下的保障机制，目的是为了使政府、社会、企业和个人更好地开放和使用数据，同时保护数据安全和公民隐私，为政府和管理部门提供高效、科学、合理的决策支持服务。
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本框架既能按照某个行业领域主题构建智慧城市下的“行业私有云”大数据处理技术平台，又能创建某个城市多种数据源公共大数据技术平台。目前更倾向于某个行业下的大数据技术平台，这样更有利于行业大数据的存储管理和垂直主题的挖掘、分析；既能有效保护行业数据资产又能提供精细化、深层次的应用服务。在此，大数据驱动的智慧城市技术框架中的具体技术细节不再阐述，但整个技术框架做到了以海量、异构、多源大数据为基础，先进的分布式并行计算及前沿技术为支撑，应用为导向，监测和安全为保护手段；同时也会考虑标准化的行业规范、法律、法规和有效管理机制作为保障。
2）法律层面上，对数据本身应有的权利属性宣传不到位，导致公民的数据维权意识淡薄。例如：数据的可携带权、数据的被遗忘权，大多数用户对其含义不清楚。
图为T11 2016暨TalkingData智能大数据峰会现场。 新华网发
本技术框架的总体思路：采用目前先进的分布式并行计算模式Lambda混合架构，即同时进行历史数据批处理和实时数据处理的混搭模式。实时数据进入一个流处理系统进行检测分析，同时也进入Hadoop集群，全量数据放在Hadoop中的分布式文件存储系统（HDFS）里。一是对历史数据进行分析，二是对采集的实时数据进行分析，做到两者数据的融合处理，然后应用程序利用这个“大数据库”做城市中各个行业主题库（例如各种轨迹大数据、交通领域大数据、城市居民的消费大数据、健康医疗大数据、社交媒体大数据、气象环境和空气质量大数据、城市地图和地理信息大数据、制造业工业化大数据等领域）的分析、挖掘、智能计算和可视化展示等，做到了同时处理实时数据和历史数据。纵向处理数据方式遵循“数据采集→数据存储→数据管理→数据分析和挖掘→数据可视化及应用”的多层次技术路线。
在2003年就提出了城市计算这个概念，但是并没有引起人们的重视，正是由于大数据驱动下智慧城市建设的发展，近年来城市计算逐渐成为研究热点。微软亚洲研究院主管研究员郑宇研究团队认为：城市计算是一个通过不断获取、整合和分析城市中多种异构大数据来解决城市所面临的挑战（如环境恶化、交通拥堵、能耗增加、规划落后等）的过程，同时提出了一个城市计算框架，如图2所示。城市计算将无处不在的感知技术、高效的数据管理和分析算法，以及新颖的可视化技术相结合，致力于提高人们的生活品质、保护环境和促进城市运转效率。城市计算帮助人们理解各种城市现象的本质，甚至预测城市的未来。
4）数据驱动技术和市场奖惩机制有益结合，从政府和管理部门层面不仅对数据的有效使用、挖掘数据价值上给予奖励机制，同时更要加大违法使用数据、滥用数据的监管和惩罚力度。
“大数据+精准服务” 推动地产生态链更智慧
当天，武汉推进学习型城市建设三年行动计划（2023—2025年）启动。根据行动计划，武汉力争到2025年打造好“书香武汉”全民阅读综合服务平台、武汉终身学习全媒体宣传平台，推广“书香武汉”掌上APP，上线300门“武汉人文云上行”终身学习精品课程。新增15个社区教育实验街道、50个社区教育实验项目、30个数字化学习社区、30个社区教育基地、30个职工思想政治教育示范点、3个终身学习联盟。推介60位百姓学习之星、60个终身学习品牌项目、500个社区教育学习共同体、1000个群众性学习团队。促进以各种形式经常性参与老年教育活动的老年人口占老年人口总数的比例超过20%；社区居民培训率达55%以上；全市学习型社区（村）达到80%以上。
引用地址:https://www.cha65.net/202305/27352.html
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