スマートシティ技術の未来: AI、ビッグデータ、クラウド

世界の人口の半分以上が都市に惹かれています。成長、繁栄、雇用、機会、教育、娯楽の誘惑は、抵抗できないほど魅力的だからです。都市計画者や起業家は、住民に必要なサービスや事業を提供することでこの発展を促進し、都市部の急速な拡大を推進しました。

その結果、市民の変化するニーズに適応するために、持続可能な開発目標、スマートな密度、スマートなテクノロジーなどの要件が生まれました。しかし、COVID-19パンデミック危機の発生により、都市ガバナンスの質、不平等の程度、そして都市が一夜にして緊急事態に適応できる方法が明らかになった。

新型コロナウイルス危機が明らかにしたのは、多くの都市部門が歴史的にサイロ化しており、公共安全、医療、電子政府、通信、交通、電力・水道、自治体サービス、環境、物流などが住民を守るために十分に連携し適応することができなかったということだ。したがって、情報に基づいた意思決定を行うために、必要なすべてのデータ ソースからほぼリアルタイムで情報と状況認識を利用できる、都市サービスのデジタル変革が必要です。

今日、スマート シティのデジタル変革は、「デバイス – パイプ – クラウド – アプリケーション」というコンセプトに従います。デバイスがデータを収集し、パイプラインがデータを転送インフラストラクチャを通じてクラウドに配信します。クラウドでは、データが保存、分類、相互相関され、視覚化処理のためにアプリケーションで利用できるようになるため、情報に基づいた意思決定が可能になります。これは簡略化されたモデルですが、スマート シティのあらゆる分野に適用できます。鍵となるのは、分類に基づいて適応型処理と意思決定を実行し、「データ レイク」内のすべてのデータにアクセスすることができる、共同のクラウドベースのデジタル プラットフォームです。

このモデルは、都市がより効果的な意思決定を行い、都市をより適切に管理するのに役立ちます。

ファーウェイがこれらの原則を採用してスマートシティソリューションを開発している都市の1つが、サウジアラビアのソルトボーン王立委員会です。輸送、監視、スマート照明、ヘルプポイント、駐車場、環境監視などのさまざまなサブシステムのデバイスを接続するインフラストラクチャから始めて、多段階のアプローチが採用されました。今後の段階では、効率的な自治体の共同管理、高品質の公共サービスを提供し、持続可能な経済発展を促進するためのデジタル プラットフォームに重点が置かれます。ヤンブー スマート シティ プロジェクトは、バルセロナで開催された 2017 年スマート シティ エキスポで名誉ある「データおよびテクノロジー賞」を受賞しました。

クラウドがスマートシティの成功の核となる理由

各市の部署にはそれぞれのサービスに対応する既存のシステムが多数存在しており、段階的にクラウドに移行できます。第一段階では、政府機関間のデバイスの接続と情報交換を可能にするためにインフラストラクチャをアップグレードします。第 2 フェーズでは、民間と公共のニーズを満たすハイブリッド クラウドの形で共有デジタル プラットフォームを構築します。クラウド環境の利点は数多くあり、情報共有、リソース共有、負荷分散、高可用性、クラウド コンピューティング、単一の監視および保守操作、柔軟なスケーラビリティ、総運用コストの削減などが挙げられます。

さらに、最も強力な機能の 1 つは、プロセスの自動化、特に人工知能 (AI) によって強化された自動化サービスを導入することで、ペーパーレス サービスの品質と効率を向上できることです。 「デバイス-パイプライン-クラウドアプリケーション」モデルの各レベルにAIを追加することで、デバイスのインテリジェントな相互作用、インテリジェントな冗長性、自己修復接続を実現し、データをインテリジェントクラウドセンターに送り込んでデータ処理することで、新しいスマートシティの開発への道を切り開くことができます。

Huawei が Huawei Cloud Service (HCS) で提供するサービスの 1 つは、オンライン クラウドでオンデマンドでトレーニングし、エッジベースのニューラル コンピューティング テクノロジーに基づいて適応したアルゴリズムを推論することで、AI 機能を特定の顧客ニーズに適応させることです。これをエンタープライズ インテリジェンス (EI) と呼びます。事前にトレーニングされた人間のような API アルゴリズムが数十種類あり、これらを組み合わせることで、スマート シティやあらゆる垂直産業に必要な顧客固有のインテリジェント ルーチンを作成し、トレーニングできます。

これらの API には、画像認識、光学文字認識、自然言語処理、音声テキスト変換 (およびその逆)、画像検索、ビデオ コンテンツの表示などが含まれます。これらのアルゴリズムは、顧客が提供するデータでトレーニングされると、スマートツイン スマート シティに必要なレベルで現場で適用されます。

スマートツインをスマートシティで効果的に活用できる例の 1 つは、スマート交通管理です。さまざまなセンサーを使用して都市の主要な交通動脈すべてから十分なデータを収集することで、ほぼリアルタイムで交通フローのインテリジェントなデジタルツインを作成し、それを管理して効率を最適化することができます。これは中国の大都市深センで成功裏に実施され、緑レーンの設置により、ピーク時の平均渋滞時間が 12% 短縮され、平均車両速度が 6% 向上し、緊急サービスが事故現場に到着するまでの時間が 40% 短縮されました。

その他の用途としては、ロボットを使用した自動目視による廃棄物選別、カメラ付きドローンを使用した送電線の目視検査、公共の安全検査のために都市を巡回する自律型ロボット、自治体の目視検査データの収集などがあります。すべての EI 実装は、サービスの生産性、効率、品質、安全性を向上させるように設計する必要があり、偏見、説明責任、不平等に対する倫理的精査のプロセスを常に含める必要があります。

データの強化

スマート シティ変革の鍵は、利用可能な膨大な量のデータを活用して、AI 支援デジタル プラットフォームがスマートな意思決定を行えるようにすることです。このデータをうまく活用することで、都市は状況認識を提供し、反復的なプロセスの生産性を自動化および最適化し、予測モデルと予測モデルを有効にし、最適な管理のためにインテリジェントなデジタルツイン環境をシミュレートすることができます。このすべての情報を視覚化するユーザー インターフェイスは、Intelligent Operations Center (IOC) アプリです。このアプリは、3D GIS と拡張現実を使用して、すべてのアクティビティと統計のインタラクティブなダッシュボードを提供します。

前述のデバイス-パイプ-クラウド-アプリケーションの簡素化された原理を適用することに加えて、将来のスマートシティの主要技術構成は、人工知能、ビッグデータ、クラウド（ABC）と、伝送媒体としての5Gを組み合わせたシンプルなものになります。これらを組み合わせることで、将来のデジタル変革のニーズに対応できます。これにより、スマート シティは、新たな標準となる可能性のある、いわゆる VUCA の原則である不安定性、不確実性、複雑性、曖昧性に対して俊敏かつ適応性のあるデジタル クラウド プラットフォームに基づくイノベーションの理想的なテスト ベッドになります。優先事項には、持続可能な開発の原則に従うこと、循環型経済を優先すること、気候変動に適応すること、公平性の原則などが含まれます。

数え切れないほどの電話会議を通じて、多くの人がリモートワークやリモート学習の新たなルーチンを確立した今、都市から田舎への流れが見られ始めるかもしれません。新たな常態が何になるかを予測することは不可能だが、逆都市化になる可能性が高い。問題は、都市が今後も繁栄するかどうかではなく、都市をデジタル変革し、私たちが常に必要としてきた、より安全で、より持続可能で、スマートで、適応力と回復力のある生活様式を実現するための想像力とビジョンを私たちが持つかどうかです。