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3 、结论与讨论
3.1 结论
大数据概念的提出是ICT技术,例如移动智能终端、物联网等在当前社会生产、生活中广泛应用和渗透的发展结果。智慧城市建设着眼于提升城市可持续发展能力和竞争力,并以提高城市生活品质为根本目标,其规划与建设需要依托于整合ICT的城市基础设施规划与建设,在运行和管理层面,智慧城市则需要大数据相关技术的支持。然而,大数据本身的三个特点——大容量、高速度和多样性,则分别给大数据的存储、处理及系统整合提出了巨大挑战。目前来看,大数据相关技术在智慧城市规划与建设中的应用取得了相当多的进展,但仍处于起步探索阶段。一方面,其应用范围较多局限在智慧城市各个子系统,较少有整合多个系统的应用案例,但也可以看到,整合多个城市系统数据的数据平台也在构建当中,如哥本哈根的“开放价值网络”。另一方面,大数据在各个子系统的应用方式虽然具体内容不同,但大多可归纳为实时信息的收集监控、分析与推送,随着长期大数据的积累,其应用方式有待获得更多拓展,如我国的北京城市实验室(BCL)正在利用多年积累的北京公交和轨道交通刷卡数据研究北京的城市贫困问题。
3.2 讨论
大数据背景下,智慧城市规划建设在理论与实践层面都面临着一系列挑战。在规划理论层面,智慧城市的系统性规划理论目前尚处于孕育之中,但关于智慧城市子系统的理论研究则已经逐步展开。例如伦敦大学学院(UCL)高级空间分析中心(CASA)基于地铁刷卡数据的伦敦市民地铁出行行为研究,新加坡—麻省理工学院技术研究联合体(Singapore-MIT Alliance for Research and Technology)基于手机数据的新加坡市民24小时出行可视化与大数据分析等。不可否认,目前这些研究主要集中在ICT使用密集且已经较为深入渗透的城市子系统(例如交通系统、土地利用系统等),而对于智慧管理、智慧生活等子系统的研究还非常有限。这一方面在于这类数据的结构更加复杂,相关数据的捕捉获取技术也有待发展;另一方面在于相关研究所需的数据开放与整合面临着多个政府部门之间行政权力的分割阻碍,这一问题在我国尤为明显。因此,目前智慧城市的规划与建设实践大多表现为城市局部子系统的实践。
此外,大数据与智慧城市的出现也为传统城市规划理论提出了新的挑战。在过去半个多世纪,城市规划理论经历了早期的蓝图式规划到理性主义,再到后来的有限理性(bounded rationality)、渐进主义(incrementalism)以及沟通式规划(communicative planning)的发展历程,而发端于自然科学领域的复杂性科学思想(complexity thinking)虽然受到了部分城市规划学者的关注,但到目前为止仍处于城市规划思想的边缘。然而城市本身以及城市规划过程的复杂性,使得当今城市规划实践面临着种种困境,进而导致了所谓的城市规划“第三次理论危机”。随着大数据相关技术的发展与智慧城市规划建设实践的兴起,大数据所体现的城市系统复杂性以及智慧城市规划建设所需处理的各种新、旧问题的复杂性,使得城市规划理论越加趋向于向复杂性理论转变。
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