关于“数字城市”智能转型的几个关键技术问题

　　进入21世纪的第二个10年，工业信息化、农业现代化和城镇新型化已成为中国社会发展的战略需求和紧迫任务。这三个方面的交汇融合、协同发展需要我们以信息化为统领、以新型城镇化为抓手。在过去的10年里，数字城市、大数据城市和智慧城市等成了学术界、各种先锋论坛和社会媒体热议的话题。一般而言，一个行业或一个区域的信息化过程可分为两个阶段：第一个阶段是数字化，又称为数字城市（以下简称dCity，即data City），它包括信息的传感、存储、计算、传输和控制的网络化和数字化。第二个阶段是智能化，是数字化的更高阶段，又称为智能城市（以下简称iCity, 即intelligent City）。

　　对于数字城市这个概念的内涵，学术界和产业界的认识都比较一致。数字城市主要是指最大限度使用数字传感技术、网络技术和计算技术构成的信息基础设施，在云计算的软件环境（也称平台）下，对城市的人口、资源、环境、经济、社会等大数据加以存储、处理与统计，将反映城市社会的各种大数据有效整合，用于规划、预测、运营以及城市监管，提升政府部门的管理与决策能力，提高城市居民的生活品质。实际上，世界上包括我国在内的发达地区和许多城市都已经在不同程度上达到了数字城市的要求。

　　至于智能城市，有人也称智慧城市或城市大数据的智能应用等，这方面讨论甚多，但还是缺少一个比较统一的实际可行的描述。本文拟从数字城市的智能转型这个角度，探讨智能城市必须提供的几种服务以及为实现这些服务在软件工程实现方面需要采取的措施和方法。

　　本文关于智能城市与数字城市区别的基本思路包括以下几点：

　　从系统服务的角度来看，智能城市与数字城市的标志性区别是：iCity是一个复杂信息生态系统，它提供下述三种标志性服务。它们是深度查询（deep search），定律发现（law discover）和决策生成（solution make）。

　　从大数据处理角度来看，构建iCity需要建立统一的非结构数据模型，而且必须从信息的感知、传感和输入的阶段开始就使用这种统一数据模型，才能保证iCity的服务质量和服务效率。

　　从系统研制、开发和维护的角度来看，iCity的研制、开发和维护都必须使用群体软件工程方法。

　　一个大数据服务系统只有在具备以上几个特征之后，才可以称为智能大数据系统。

　　让我们通过一个例子说明什么是深度查询，然后再来看怎样开发和使用这种查询。如果我们向Google输入：我经常恶心、头痛，有时呕吐，看东西不清楚，偶尔出现耳鸣，我该怎么办？Google给出的回答如下：

　　图1列出的文字，是根据网页中关键词被覆盖多少排序的前三条。这就是当今云计算和大数据处理的典型作品。Google帮助我们把在Internet 上存储的、在全世界网站所能查到的所有与我们提出的问题有关的网页，或者说所有与我们输入的关键词有关的网页都查找出来了。但是我们在赞叹Google的效率的同时，却无法称之为智能服务，因为我们最关心的问题：究竟我得了什么病，应该怎么治，并没有得到像朋友，更不用说像看医生那样直截了当，有建设性的回答。

　　下面，让我们仿照病人去医院看病的过程，设计一个简单的深度查询的例子。这个查询过程由下述四步组成。

　　1.初诊导医：病人向iCity输入症状或感觉：头痛、恶心、呕吐、耳鸣和怎么办，iCity应该向病人提供有上述病症表现的主要疾病名称，即脑部肿瘤、美尼尔氏症、颈椎病或胃肠感冒。需要指出的是：iCity提供的这四种可能的任何一种，都是归纳推理的结果，因为其作用就是从症状（如头痛、恶心等）到实体（如脑部肿瘤），即从个别（现象）到一般（结论）的转化操作，常被称为归纳推理，更准确地应称为归纳猜想；其中猜想是因为这种推理可能是错误的，即不具有可靠性。例如，用户得的病不是脑肿瘤，而是美尼尔氏症，而归纳代表这种猜想是理性的。

　　病人从四种病中选择了其中一种，例如脑部肿瘤，并将其输入iCity，这种行为称为关联选择或关联推理，因为iCity把四种不同但又有共同病状的实体关联起来。这种关联关系是由iCity提供的，而病人的选择是由用户即病人完成的，但对iCity而言，它是系统之外发来的一个信息。从这里也可以看出：人机交互是关联推理的先决条件或环境（environment）。

　　2.方案推荐：它由两部分组成，即先做关联，再做逻辑推理（图3）。

　　首先，在病人做出初诊选择后，iCity的反应是：推荐三种治疗预案，即治疗药物推荐、肿瘤医院推荐、肿瘤专家推荐。iCity又把三种本体[2]关联起来，而用户再做一次关联选择，例如选中肿瘤医院。

　　接着，再做一次选择，譬如选中国医学科学院肿瘤医院，这次iCity做的是逻辑推理，是全局到个体的推理，因为中国医学科学院肿瘤医院是一所肿瘤医院。