原标题：上篇：城市大脑解决方案（含智慧交通、智慧环保、智慧停车、智慧旅游……）
读前必看：我们聚焦于数字化与智慧城市建设，能为数字经济版图下的施工方、集成商和设备厂商提供资金和资源支持。
大数据的浪潮拍打着世界的角角落落，智慧城市的建设成为城市治理者们追逐的灯塔。城市大脑以实现高效能治理为目标，已成为各地方构建经济治理、社会治理、城市治理等全方位城市治理体系的有效抓手。
城市大脑指的是城市智能化管理系统。城市大脑利用人工智能、大数据、物联网等先进技术，为城市交通治理、环境保护、城市精细化管理、区域经济管理等构建一个后台系统，打通不同平台，推动城市数字化管理。 城市大脑作为支撑未来城市可持续发展的全新基础设施，有利于推动城市治理、安全保障、产业发展公共服务等各领域的数字化转型升级，提高城市治理水平，提升政府管理能力，并实现治理能力的科学化.精细化和智能化。城市大脑利用丰富的城市数据资源，对城市进行全局的实时分析，即时修正城市运行缺陷推动城市可持续发展，实现城市治理模式、城市服务模式和实现城市产业发展的“三突破”。
本文将节选阿里云集团从 智慧交通、 智慧环保、智慧停车、智慧旅游、智慧医疗、智慧应急、智慧监管、智慧党建、城市治理、数字规划建设等十大方面讲述城市大脑各个方面的解决方案，以供大家学习和参考。
城市大脑是整个城市的可持续发展的全新基础设施和智能中枢可以对整个城市进行全局实时分析利用城市的数据资源优化调配公共资源，最终将进化成为能够治理城市的超级智能。
城市大脑总体架构可分为三层： 底层由基础的感知平台和城市计算平台组 成，提供数据采集、存储、计算的基础能力。 中层由数据资源平台、智能服务平台和行 业引擎组成，形成完整的城市数据智能操作系 统。底层数据在这里进行汇聚和处理，经过一 系列智能算法和模型计算，形成可支撑不同行 业、部门的智能引擎，在这个过程中城市大脑 以数据和智能为核心，形成对上层应用的智慧 化赋能支撑。 上层由面向各行业和领域的智能应用所组 成，围绕“优政、惠民、兴业”三大领域，建 设数据智能应用，全面促进政府的数字化转型。
目前城市大脑已打通融合交警、交通、城管、医疗、应急、环保、消防等多部门数据在交通治理、环境保护、城市精细化管理、区域经济管理等领域进行了诸多有效探索。
随着城市化进程加快，交通运输得到快速发展，《交通强国建设纲要》（中央国务院印发 2019-09-19）明确要求提高城市群内轨道交通通勤化水平，推广城际道路客运公交化运行模式，打造旅客联程运输系统。加强城市交通拥堵综合治理，优先发展城市公共交通，鼓励引导绿色公交出行，合理引导个体机动化出行。推进城乡客运服务一体化，提升公共服务均等化水平，保障城乡居民行有所乘。交通运输部，2019年12月9日，推进综合交通运输
大数据发展行动纲要里又明确提出要求，综合交通运输大数据标准体系更加完善，大数据在综合交通运输各业务领域应用更加广泛。鼓励各类市场主体培育“出行即服务（MaaS）”新模式，以数据衔接出行需求与服务资源。基于以上背景，构建交通运输行业数据底盘，统一行业数据标准，提升城市交通公共交通服务水平，明确评估城市出行需求和公共交通线网现状，给出决策数据支持，构建交通运输行业供需匹配评价体系。
交通运输数据资源中心，汇聚融合交通运输行业全网数据，包括交通局各二级单位数据、客运运输数据、货运物流运输数据、其他局委（交警、公安、工商等）交通运输相关数据、运营商手机信令数据、互联网出行数据、气象数据、视频数据等，对多源数据进行融合治理后，形成统一路网表达。基于交通运输行业特点，构建交通运输行业数据模型和指标体系，形成城市的交通运输数据资产，提供统一的数据服务支撑上层智能应用。
在交通运输数据资源中心基础上，通过统一的路网地图表达，实现交通运输的全局综合监测，从而把握交通运输运行态势、发展情况，并构建协调联动机制。辅助管理者准确掌握全市交通运行情况，并对异常情况及时进行分析研判告警，提升交通运输精细化管理水平。包括一体化视频监控管理系统、一体化客运状态监测系统、一体化货运状态监测系统、一体化路网运行状况监测系统、交通运输综合监测大屏系统等，形成城市交通运输全局态势感知和多维监测体系。
在对交通运输行业大数据挖掘分析的基础上，形成公交、出租、轨道、长途客运、交通枢纽等领域的运行决策分析，为交通局进行交通运输市场监管提供数据支撑；为城市交通基础设施建设、行业发展规划、行业政策制定、投资计划、多种交通运输方式协同优化等提供决策依据。包括行业运行分析、客流出行特征分析、公交线网优化分析、轨交公交接驳优化分析、交通状况分析、交通运输综合分析等内容。
实现各类应急预案和应急资源全面管理，及时获取并发布应急信息，进行应急响应。实现信息和指令上传下达，支撑节假日、公路、水路、城市交通的综合指挥协调，全面加强雨雪冰冻天气及公路大流量条件下运输保障和安全监管工作，并形成及时且全面处理突发事件的能力。对历史应急事件可进行归档、评估和查询。
从“两客一危”、重型货车等重点车辆入手，通过将重点车辆、重点企业、重点驾驶人员在市场监督管理局、公安交警支队、环保局、应急管理局等部门分散的相关业务审批数据、动态监管数据统一打通，借助大数据挖掘和视频图像识别能力，针对全市重点车辆实现全时全域的动态监管，实时产出车辆疑似本地注册异地非法运营、车辆失管、车辆离线上路、车辆逾期未检等预警信息，交通局侧重点针对接收到的预警实现部门内部闭环管理，并对预
警事件的高效处置提供信息化赋能，从而达到重点车管控的情指一体、情勤联动，实施精准管控。并基于人、车、企的历史违法违章数据，建立信用评分体系，实现对重点车辆相关人、车、企情况的主动预前监测、干预和管控。
综合执法处置平台充分利用前沿技术和手段，融合大数据融合分析、视频识别事件数据，快速准确的发现并定位各类交通违法、区域隐患事件，提高交通运输违法事件的发现率、处置率，提升事件响应效率，并实现预警事件推送、处置、分析的一体化闭环处理流程。包含四部分内容：事件感知及指挥调度子系统、智能勤务子系统、数据研判子系统、单兵联动子系统。
公众出行数据服务平台是建立在对交通运输静动态信息进行融合汇总、分析的基础上，向公众提供全局、多点、实时可靠的综合出行信息服务，包括交通出行信息、交通基础设施状况、交通服务机构评价、交通资讯等，提高百姓出行的快捷性、安全性和经济性。
交通运输行业数据全网接入，结合相关局委数据、运行商手机信令数据、互联网出行数据，实现对城市交通运输态势的全局精准刻画，并进而构建交通运输行业数据模型和指标体系。实现全域交通监测与管理，通过人工智能等技术识别行业监管风险，通过大数据进行多视角监测、多维度分析快速发现交通运输过程中的异常情况，提前做出预判和告警，进行自动化、智能化管理，实现交通运行状态全掌握。
在城市交通大数据分析方面积累了一系列的运筹优化和机器学习算法模型。包括路况分析预测、公共交通综合评价体系、客流分析、公交线网优化、排班调度算法等。达摩院的视觉AI能力，可提供精准的事件分析、客流检测、以图搜图、轨迹还原等。强大的运筹优化、机器学习和视觉AI能力，是支撑交通运输智能应用的“最强大脑”。 基于交通运输大数据及AI技术，可支撑交通运输管理部门在城市交通基础设施建设、行业发展规划、行业政策制定、投资计划、多种交通运输方式协同优化等领域的智能决策，提高公共交通分担率、提升公众出行体验。
打通各委办局关于重点车辆相关数据，实现从事前准入审批、事中运行监控、事后执法处置的精准闭环管控。并结合人、车、企信用体系构建，对重点车辆进行主动预前管控。规范重点车辆的运行，提升安全管理水平。
利用大数据分析和人工智能技术，快速准确的发现并定位各类交通运输违法事件，提高事件的发现率、处置率，提升事件响应效率，实现事件推送、处置、分析的一体化闭环处理流程。以科技换人，变被动执法为主动布控，突破有限执法力量瓶颈，提高交通运输执法效率。
重点车辆管理系统面向“两客一危”、普货、重货、自卸车、渣土车和水泥搅拌车等重点车辆及相关的重点运输企业入手，整合相关公安交警、交通运输、城市管理、安全监管等部门的数据，搭建部门共治开放体，开发营运车辆交通安全服务平台，实施靶向管理，推进管理闭环，形成智能动态监管。
近年来，全国污染防治攻坚战取得了阶段性成效，但从现实情况来看，还正处于压力叠加、负重前行的关键期，要啃的“骨头”还较多，污染防治攻坚战是一场大仗、硬仗、苦仗，国家先后制定了“大气十条”“水十条”“土十条”，提出了一系列目标任务。智慧环保解决方案以支撑打赢环境污染防治攻坚战和改善环境质量为目标，通过整合各部门、各系统、各层级的生态环境数据资源，促进生态环境保护部门业务深度融合、协同共治，推进生态环境治理体系和治理能力现代化，实现生态环境保护数字治理、精准治理、智能治理，全局治理。
统筹规划建设生态环境数据资源池，实现生态环境物联感知数据、业务应用数据、政务执法数据等相关数据资源的规划、建设、管理和服务，支撑生态环境智慧应用开展。融合部省生态环境数据、局内业务应用系统数据、市委办局数据，新建水环境、大气环境、空气质量、固废与化学品等基础库，建设污染源档案、机动车档案、污染监控档案等主题库，提升基础数据服务能力和水平，推进数据共享，提升数据流通价值。
全局建设生态环境智能决策引擎，实现智慧治理，提高治理效率。包括大气决策引擎、水质决策引擎、污染源决策引擎、移动源决策引擎等。
融合信息化系统基础业务中间件，形成生态环境业务中台，包括档案中心、过程流转中心、用户中心等。
政府数字化转型是新时代政府加强自身建设的重要内容，生态环境部高度重视数字化转型工作。智慧环保解决方案的开展是深入贯彻落实国家、生态环境部对于结合物联网、互利网+、大数据进行生态环境信息化建设、推进政府数字化转型的重要举措。智慧环保解决方案将基于当前生态环境现状，全面推动环境信息互联互通，打破信息孤岛、实现数据共享，促进环境管理信息化应用数字化转型，从而提升生态环境智慧化管理能力，是政府数字化转
污染防治攻坚战是党的十九大提出的我国全面建成小康社会决胜时期的“三大攻坚战”之一。需以改善生态环境质量为核心，以解决人民群众反映强烈的突出生态环境问题为重点，围绕污染物总量减排、生态环境质量提高、生态环境风险管控三类目标，突出大气、水、土壤污染防治三大领域，坚决打好污染防治攻坚战。污染防治攻坚战是系统性工程，需要科学技术为支撑，以信息化手段为抓手，以提高生态环境治理能力和效率，智慧环保的建设能
环境信息化经过多年建设，已建设了诸多业务系统，积累了大量的数据，智慧环保的建设也会存储和集中大量环境信息，需对这些海量数据进行组织、提取、深入挖掘加工，将大数据技术等先进的信息化技术与环境保护工作紧密结合起来，利用模型、评价体系和综合分析等工具促进环境信息在规划计划、政策法规、环境影响评价、污染防治、生态保护和环境综合执法等方面的有效应用，为政府进行及时高效的决策提供科学依据。为使污染源及环境
质量数据进一步发挥社会效益，需要将污染源及环境质量与节能减排、环境质量管理等环境保护存在的深层次问题相结合进行深入研究，通过对污染源管理及环境质量信息的集成、梳理、分析，将环境信息作为一种重要的资源，为环保战略可持续发展提供可靠持续的信息保障，充分反映环境的动态特征，为环境管理与决策提供信息支持和服务，大大增强对环境管理的科学决策和有效控制能力。
郑州智慧环保项目实现生态环境管理由“粗放”到“精准”、由“独唱”到“合唱”、由“盆景”到“风景”、由“可办”到“易办”、由“线上”到“指尖”的跨越式提升和转变，构建生态环境管理的新机制，全面提升郑州市生态环境管理部门的履职能力，优化营商环境，便企便民办事，提升民众获得感 。
城市大脑停车系统以“便民、利民、惠民”为宗旨，通过资源整合、手段创新、功能拓展，围绕“全市规划、全域调度、全程服务、全时执法、全局协同”核心功能，构建全市统一的停车场库管理系统，同时通过制定技术标准，建立服务质量评价体系及配套管理和运营制度，实现全市停车场库的统一接入，以及对停车资源进行集中化、一体化、专业化的管理，为交警、物价、质监、市场监管、城管等部门提供监管支撑，有效缓解停车难问题，促进
智慧停车综合管理是城市停车资源管理者和停车场运营商使用的操作平台，停车场运营商在该平台进行配置停车场信息、管理收费员、查看车场运营数据等操作，优化管理流程；城市资源管理者在该平台可进行城市停车数据分析、财务分析、清分结算、记录查询、会员管理等功能，提升管理水平，降低运营成本，为提高全市停车资源利用、城市发展做决策。
智慧停车决策分析在采集的停车场以及路侧停车位数据基础上，结合其他交通数据，运用大数据分析理论和算法对城市的停车现状进行科学分析。本系统旨在为停车管理部门的规划研判、政策制定、管理服务提供决策支撑，以期通过科学安排停车设施、构建有序停车环境、合理引导交通需求，逐步形成与城市资源条件和土地利用相协调，与公共交通优先发展战略相适应，与未来车路协同、无人驾驶等交通技术相符合的可持续停车发展模式。
充分运用城市大脑停车系统建设成果，以城市大脑停车系统汇聚的郑州市停车场（库）的实时数据为基础服务，建设服务渠道便捷多样，集停车余位预测，停车资源发布查询，停车预约，景区/重大活动调度，医院/商圈调度，停车诱导发布，虚拟泊位与错峰停车，路径导航与接驳推荐，先离场后付费，无感支付，柔性执法，等为一体，功能实用全面的智慧停车便捷服务系统。
城市停车大数据环境涉及多种信息系统和多个管理部门，具有容量大、类型多、异构的特征，各种数据源单独使用时并不能提供完备的信息，且由于设备自身、管理和传输等多种原因，数据往往存在缺陷。但是将这些信息源整合在一起，则有可能提供一幅研究对象比较完整的数据图像。
在这样的背景上，建立一套标准的、可伸缩的、广泛使用的数据模型和自动化数据处理流程，旨在真实反映城市交通运行状态，为城市大脑的停车业务应用提供融合的、统一表达的、高质量的数据服务。
在全市采集的停车场以及路侧停车位数据基础上，结合其他交通数据，运用大数据分析理论和算法为全市泊位提供科学规划，为管理服务提供数据化智能化全局化决策支撑，掌握全市停车盲点与停车需求，构筑有序停车环境。
通过剩余泊位精准预测，智能诱导接驳推荐，景区商圈高效调度，先离场后付费等多种便捷服务，提升百姓出行停车体验。
利用监控摄像头进行视频画面算法分析，实现了“机器换人”的AI视频巡逻技术。不仅可以做到无差别地巡查监控范围内的所有违停行为，并在系统后台自动记录违停证据。同时也能够向车主发送违停提醒短信及附近可用泊位信息，督促车主自觉改正违法行为。十五分钟内车主驶离未停区域即可免于处罚的人性执法，既实现对城管队员公平执法的监督，也最大程度地消除了群众对城管“选择性”执法的误解。
目前杭州市停车管理各区摸底、市规划勘测院普查，对全市现有泊位进行了梳理，梳理出全市泊位共130+万个，已接入泊位数量90+万个，实现先离场后付费泊位数量30+万个，通过对卡口数据的分析，我们得到主城区48个街道的停车需要在凌晨12点达到了最高峰，平均有近130+万辆车要进行停车，也就是说在这个时刻，主城区每天都有50+万辆车需要通过其他渠道甚至违停才能解决停车问题。
城市大脑停车系统的建设成果最终要交由市民来体验和评判。因此，城管委在人行道违停在线罚缴、道路停车无感支付、停车在线补缴费、道路停车包月在线办理、共享停车等便民服务的基础上，进一步拓展了动态车位查询、预约停车、泊位提醒、室内外一体化导航、反向寻车等停车服务， 同时和高德进行对接，向高德推送实时数据，将原先“车到库”这种粗放的停车体验，升级到“车到位”的精细化停车服务。
随着数字经济的崛起，越来越多的人选择自由行，对旅游产业的数据融合、数据智能服务的需求越来越强。通过数据的打通，充分协同交通管理、公共出行、城管停车、治安平安等能力，实现“多游一小时、多留一天”等业务目标，驱动提升政府行业监管能力、旅游产业营销效能、公众旅游服务体感。
通过区分旅游出行人群及轨迹，进行旅游小区划分和旅游人群OD分析，对高频出行轨迹及热门一日两日游线路进行匹配，给出数字旅游直达专线推荐建议，并给出合理的排班、站点建议，对数字旅游专线日常运营情况进行监控。
通过对交通卡口数据的深度分析挖掘，对自驾游出行人群的轨迹进行分析，刻画自驾游出行人群画像、监测热门目的地，辅助进行旅游产品精准营销。
对于多目的地的一日游/两日游/三日游进行联程规划，实现个性化化标签约束、最短路径算法、实时路径优化。
对于景区停车场实时泊位使用情况进行监测，对余位进行预测并进行景区及周边停车场的停车诱导。
对于景区停车场实时泊位使用情况进行监测，对余位进行预测并进行景区及周边停车场的停车诱导。利用地图LBS定位等互联网数据，进行景区实时客流实时监测，刻画客流画像，进行舆情监控等。
提高游览转场的效率。持续推进“数字旅游专线”的建设，在交通枢纽、集散中心以及景区建立人流疏散点，开通“数字旅游专线”共享大巴，游客利用移动端平台预定，实现从市区（热门）景区到郊区（其他）景区快速串联。
智能引导游览路径。通过探针、视频监控、闸机、互联网数据等方式精准地探测景区实时人流，并将数据接入城市大脑文旅系统以及应急系统，当景区接近饱和人流时，提前预警并通过微信、短信、高德等渠道通知游客，将游客疏导至周边景区，提升游客的游览效率。
通过自驾游分析等精准营销的建设，推出城市旅游名片（1日游/2日游/3日游套票）等精细化旅游产品，提升旅游体感，实现停留意愿提升。
杭州城市大脑文旅系统面向政府监管、产业服务、公众服务三个方面建设了三大平台，文化、旅游、交通多方位融合，囊括景区、酒店、旅行社、文化资源、会展旅游等行业监管，监管数据反哺产业提供产业数据支撑，同时给公众用户提供“杭州城市旅游一卡通”、“找酒店”、“找空房”、“智能行程规划”等多样旅游服务。
