導讀：與之前的集中式愿景不同，邊緣計算提供了一種新的分散化方法，可以抓住機遇并應對城市轉型所帶來的風險
如今，城市化已成為全球現實。全球一半以上的人口居住在城市地區——消耗了75%的能源，并產生了80％的全球二氧化碳排放量。隨著越來越多的人口成為城市居民，必須考慮這對交通、住房、健康、工作和安全的影響。
隨著城市化進程以指數級的速度發生，負責城市規劃和協調的人員需要采取前瞻性的方法進行設計和維護。如果忽視這一點，對大多數市民而言可能意味著較低的生活質量，尤其是在與其他諸如洪水泛濫和空氣污染加劇等問題同時出現時。實際上，倫敦大氣排放清單的最新數據顯示，倫敦的大多數人都生活在低質量空氣環境中。隨著倫敦人口的增長，二氧化碳排放量也隨著汽車數量的增加而增加。
好消息是，技術以及更重要的是數據為城市領導者提供了一個機會，以支持更可持續的城市化轉型——解決人口和資源對環境的影響以及需求的可用性。換句話說，就是智慧城市。
邊緣計算讓智慧城市煥發生機
建設智慧城市的目的是通過在停車場、公共交通站、垃圾車、城市照明等系統中安裝傳感器，并收集有助于城市決策的數據，以優化交通、能源分配和向居民提供的服務。此外，整個城市產生的海量數據提供了大量關于其居民行為、習慣和需求的數據。
數字化技術是所有智慧城市的核心，這些技術為城市轉型提供了重要的潛力。近年來，邊緣計算由于其支持的許多基于物聯網的用例而在這一領域引起了轟動。與之前的集中式愿景不同，邊緣計算提供了一種新的分散化方法，可以抓住機遇并應對城市轉型所帶來的風險。邊緣計算允許在設備本身（而不是大型數據中心）即時處理和分析大量數據。
交通管理是智慧城市如何利用邊緣計算的一個很好例子。像wejo這樣的互聯汽車初創企業，正在利用這一優勢向城市中尋求汽車數據實時分析的相關組織提供關鍵信息。這意味著更好的實時預測和路線的準確性，有助于減少交通擁堵。這些豐富的數據也可以用來幫助城市規劃人員根據交通狀況設計道路和城市。
隨著城市變得越來越“智能”，電子交通將繼續發展。邊緣計算將在使智慧城市中的電子交通服務成為可能方面發揮關鍵作用。例如，在發生嚴重車禍的情況下，邊緣計算可以處理車輛數據，并向當地服務部門發出事故警報。事實上，這種能力已經成為歐盟對新車的要求。
然而，設備中創建的數據量不斷增加，這造成了問題，因為數據中心沒有能力處理這一數據量。此外，隨著連網設備和服務的增長，我們還面臨著網絡擁塞的風險。城市可以通過將邊緣計算部署在更靠近數據生成的位置來減輕這些問題，而且越來越多的城市規劃人員正在將其納入設計中。這允許在邊緣處理大量數據，從而消除了自動駕駛的障礙。
規劃人員和城市設計師還需要在云中構建一個可擴展和安全的架構，以確保安全、數據質量和有效的數據管理。通過這種方式，邊緣系統可以執行數據的初始處理和分析，并在有足夠處理器和存儲容量的數據中心或云中進行進一步的分析。
構建成功的智慧城市數據戰略
城市必須致力于大數據戰略，以實現可持續的智能化。使用生成的海量數據，不僅可以更好地了解城市的運作方式及其市民的行為方式，而且還可以消除市民與政府之間的障礙，并創造出更適合的新服務。
但是，僅僅生成數據是不夠的，數據還必須準確且可信。也就是說，部署的數字平臺需要能夠大規模收集數據，并創建一個單一的信任點，在此可以對數據進行驗證、分類和保護。數據將成為最有價值的資產，如果智慧城市設計有效，這將會產生大量豐富且適用的數據，但只有在數據完整的情況下，才能對規劃人員有益。
面對城市轉型可能給城市資源帶來的潛在問題，我們迫切需要尋求明智的解決方案。在城市規劃中確保強有力的數據策略，并充分利用邊緣優勢，是有助于減輕轉型帶來的各種影響的有效方法。從其他城市為數字時代鋪平道路的啟示中發現，我們需要部署智能解決方案，以消除人類活動對環境的影響，并有效管理資源，以滿足日益增長的人口需求。數據完整性、數據速度和數據信任都是基礎，而這些基礎使邊緣生成的數據可以支持和發展未來的智慧城市。
