1 、（visionaryapproach）愿景方法
20世纪的大部分时间中，城市的智能化大多出现于大众媒体所描述的科学幻想中。但随着不同规模计算设备的极大发展以及设备的智能化开发，城市的智能化乃至人性化正在迅速变为现实。信息与通信技术的结合正创造出我们从未体验过的新城市环境。城市正日趋智能，不仅体现在日常个人服务、建筑运转以及交通系统的自动化，也体现在通过实时监测、理解、分析以及规划，不断提升城市的效率、公平性以及城市居民的生活质量。短时间、连续性的信息反馈机制正在改变不同时间跨度规划的编制方法，长此以往，城市将更加智能。
智慧城市常常被描述为通过设备在不同空间范围的配置以及多层级网络连接，提供关于人及物的动态连续数据，并形成城市物质与社会空间的决策信息流。但城市的智能化不仅仅在于此，通过开发智能技术使得这些数据能根据具体目标进行整合与综合才能真正实现城市的智能化，这也是实现城市效率、公平、可持续以及提升生活质量的重要途径。基于未来信息与通信技术的发展，智慧城市的研究将不仅仅局限于设施层面（目前仍是各类信息通信技术公司的主要关注领域，这些公司正在为智慧城市的操作系统提供相应的硬件与软件），而是通过这些设备进一步探索不同的社会组织模式。
基础设施的整合将是一个重点。如何挖掘搜集的数据，以及如何运用新技术提高传统意义上的服务配置与供给效率，都是“地球神经系统”（PNS, PlanetaryNervous System）理念的组成部分，PNS也正是我们议题的核心部分。以上是我们的首要目标，同时我们也将饶有兴趣地反过来审视智慧城市的各个组成部分，通过设计更有效的模型和模拟方法，解决城市效率、公平以及生活质量等各方面的问题。整个过程将基于更多的市民通过新的方式参与到城市和社区未来的设计中来这样一个大背，从而实现智慧城市的公众参与。这也与“活跃的地球模拟器”（LivingEarth Simulators）以及“公众参与平台”(ParticipatoryPlatform)等未来信息通信技术的核心理念不谋而合。简而言之，智慧城市将促进信息时代政策分析与规划新模式的形成，而新技术的最大影响将体现在城市社会组织模式及其规划方法上。未来信息通信技术（FuturICT）的主要目标就是为这一转变提供有效而公平的智能技术支持。
智慧城市理念约出现于十年前，这一理念围绕着如何通过各类信息通讯技术的运用提升城市运行效率和城市竞争力，并为解决城市贫困、社会性剥夺以及糟糕的环境等问题提供新的途径[1]。这一理念的本质始终围绕着技术的整合需求，即对分散开发的技术，依据实际操作中表现出的协同关系进行整合和耦合，从而为城市生活品质的提升创造新的机遇。“智慧城市”一词实际上可以有多种解读[2]。智能城市（Intelligentcities）、虚拟城市（Virtualcities）、数字城市（Digitalcities）、信息城市（Informationcities）都体现为智慧城市的各个方面，其共同之处在于以信息通讯技术作为未来城市运转的核心[3]。研究将迎接这一挑战，即通过耦合、协同以及整合技术的探索，最大化的运用不断涌现的新技术以提高社区乃至城市整体的利益。研究方法中关键的一环是运用信息通讯技术，通过多样化的设备以及在线网络解决社区的主要问题，我们将对其中所涉及的计算机设备、技术、方法以及组织架构展开研究，研究将围绕七个主要目标展开。
1.1 研究目标
新的城市问题理解视角：城市是一个由不同部分组合而成的复杂而卓越的系统，通过自下而上、自上而下的个人及团体决策而不断发展。复杂性科学是理解城市问题的必要途径，而这一理解过程本身也是动态的，即我们在理解城市过程中所采用的技术反过来又使得城市变得更加复杂。我们将不仅针对欧洲构建一个城市问题理解机制以指导后续行动和决策，还要将其置于全球的大背景之中。
高效而灵活的城市技术整合方法：随着城市信息技术的快速发展以及在城市服务中的广泛应用，持续性的新方法探索变得尤为迫切。这将涉及现有数据、软件以及组织的整合，以最大程度地提高城市环境的效率和竞争力。
不同时空尺度的城市数据模型和方法：大多数实时城市数据需要与更传统的基于模拟的跨部门数据资源进行整合，以实现实时、常规问题与更为长期的战略性规划和行动相衔接。多层级综合模型是实现这一整合的关键途径。
开发新通讯与传播技术：新城市数据资源的获取，城市问题、规划以及政策的解读以及实现城市社区智能化的新设备都需要通过基于最新的信息通讯技术，即分散式计算机设备以及最先进的人机交互技术，的新在线公众参与得以实现。
新城市管理与组织形式：制定在线网络世界的管理机制是改造城市，使之更加智能、灵敏、有竞争力且公平的途径之一。隐私权以及访问权是其中的关键。
定义城市、交通以及能源等关键问题：未来信息通讯技术将着重对城市中快速出现、预料之外的关键问题进行定义，其中一部分涉及城市主要基础设施。对于这些问题的分析与解读是实现智慧城市的持续性和耐受力的关键。我们将针对城市房地市场泡沫、城市更新乃至种族隔离等城市变化开发新的模型与模拟技术。研究的核心基于城市远非静态平衡，而是不断处于或快或慢的动态变化以及或长或短的变化周期之中。
智慧城市的风险、不确定性以及灾害：通过运用新的数据、技术以及集成方法，城市的灾害风险将得到更加确切的认知。城市是一个极为耦合的系统，拥有较高的不确定性以及动态性，而新技术的引入正在改变这一不确定性（虽然这种改变不一定是使城市变得更好）。更加智能技术的开发将有望预测城市的动态性，而不断涌现的新技术将是实现这些研究的关键。
1．2 研究机遇
下一个十年，新信息通讯技术将和传统硬件技术更加紧密地结合。目前，英国已有22%的人拥有智能手机，并因此享受网络服务，目前这一比例正以38%的速度增长。参考这一增长速度，到2015年，智能手机将全面占领移动设备市场。另外，有人预测到2015年，全球将有超过20亿智能手机用户，依此估计，到2022年未来信息通讯技术项目接近尾声时，网络服务将成为人们获取信息的主要途径。
随着不同时空尺度下移动客户端或其他平台的广泛运用，智慧城市将迎来大发展时期，但真正的挑战在于如何开发新技术以更好的整合这些迅速出现的个体化以及地方技术。只有当这些技术被真正整合起来并产生协同效应，伴随智慧城市理念的种种经济与社会效益才会成为现实。这将涉及与未来信息通讯技术相关联的一系列技术措施，其中包括解决关键社会问题的一系列硬件、软件、数据库以及组织技术，并通过全新的方法与模型，实现迄今尚未解决的多样数据和理念的整合。这也预示着随着信息通讯技术的运用，社会经济问题的解决途径将面临较大的模式变更，而智慧城市将成为这一改革的前沿。
1.3**研究挑战**
目前我们乃至其他社会研究者面临的主要挑战在于，我们必须接受这样一个理念，即当我们开发新数字技术时，我们同时又要利用这些技术进一步研究他们的应用、实施以及对社会的影响。MarshallMcLuhan 1964年曾在他具有开创性的书[4]中说“我们塑造工具，工具反过来也塑造我们”。这也是我们在建设真正的智慧城市，并提升全体市民生活质量的过程中，需要迎接的挑战。在此，参与制定政策的过程将与以往大不相同，因为随着信息技术的发展，未来的政策制定者将大多是信息获取能力较强的精英们。目前，随着众包技术（crowd-sourcing）的运用，市民已经可以通网络获取新的数据以及相关建议，并取得信息获取上的优势。移动设备等的广泛运用也将促发新的消费偏好，同时随着现金消费逐渐被取代，网络经济越来越成为主流。我们需要顺应这一巨大变革，积极挖掘未来信息通讯技术中的强大技术优势。
为此，我们可以得出与以上七项目标相关的五项关键科学技术挑战
通过管理、控制以及优化措施，落实智慧城市基础设施的实际操作与规划。信息通讯技术正在迅速地运用于城市基础建设的方方面面，而无线通讯技术也在以惊人的速度增长。同时，这些技术也逐渐被吸纳到城市规划的数据分析与定量化计算中去。我们目前的主要方向是将这些技术整合起来，使规划师和居民能通过这些技术的运用，提升生活品质，而这才是城市之所以“智慧”的关键。这一多模态（multimodality）正是挑战之所在。
城市作为创新实验室的理念探索。信息通讯技术正被广泛地用于提高城市能源系统效率，优化城市基础设施乃至零售设施的选址，提升城市通讯与交通运输条件等过程中。建立城市模型，实时处理日常数据已经清晰可行。智慧城市将以创新实验室的形式开发智能技术，并广泛用于城市监管与设计。城市的竞争优势对于这些智能技术的开发尤为关键。
提供城市模拟指南，引导未来城市设计。随着实时城市模拟以及传感技术能够提供城市长期变化信息，建立城市模拟模型将更为直接。集计（aggregate）模型将被非集计（disaggregate）模型取代，我们的项目将进一步探索基于复杂科学的不同城市模型类型。为同一场景建立不同模型很重要，多元化途径将是理解城市复杂性的核心。
开发保障城市公平性、公正性、提高城市生活品质的技术。城市应在效率和公平之间取得平衡。新技术正趋向于极化和分级化，我们需要探索新的城市规划与交通规划规则，并通过技术促进经济与社区的发展。显然，智慧城市将有望解决当前信息阻隔局面，但它同时也将促生其他信息阻隔，真正的挑战在于对这些有可能出现的阻隔进行有效预测和规划。
开发促进广泛公众参与的技术。新信息通讯技术应该基于互联网络，并促进不同空间尺度以及不同领域之间的广泛交流。市民能够通过公众参与以及与技术开发专家学者交流信息，在最新数据系统利用以及运用分散式计算设备进行技术整合的过程中扮演重要角色。
确保和增进城市人口的流动性。新信息通讯技术将从多个层面增加城市人口的流动性，增加就业、娱乐、社交等空间的可达性与机会均好性，并最终提升城市居民的生活满意度。
2 最新进展
2.1 主要议题
2.1.1 解释：智慧城市科学
对于智慧城市建立准确一贯的定义是我们工作的基础。“智慧”一词源于美国，主要用于表达日常生活中人或观点的深入洞察力，近期则因为“理性增长（smartgrowth）”理念而被城市规划领域所广泛采纳。“理性增长”认为应通过交通、土地、环境保护以及经济发展等因素的综合统筹，控制市场导向的放任式发展如城市的无序蔓延，从而提高城市发展的效率与质量。我们在此采用Caragliu,DelBo和Nijkamp（2009）[5]维基百科中对于智慧城市的定义是：智慧城市是将硬件设施与便捷优质的信息通讯及社会设施有机结合的城市，后者对于城市竞争力有决定性影响(http://en.wikipedia.org/wiki/Smartcity)。通常，数字城市更加关注于硬件设施的建设而智慧城市则更关注基础设施如何更好的使用[6-8]。早先还出现“有线城市（wiredcity）”的概念[9]，最早源于JamesMartin提出的“有线社会（wiredsociety）”。
基于此，我们提出的智慧城市理念还包括提高社区环境及生活质量等城市软实力。如果一座城市仅仅重视经济发展而忽视居民的社会生活状况，就不能称之为智慧城市。事实上，“智慧城市”一词已经变得炙手可热，IBM、CISCO、Microsoft、Oracle和SAP等大公司通过对互联网以及软件服务等信息基础设施的开发，正在开拓全球化电子信息市场，而下一轮全球市场的产品潮流就是城市自身，这些大公司正瞄准这一市场重新整合他们的产品。接下来，我们将从硬件设施与服务、数据与模拟以及预测、公众参与和设计等方面概要性地对智慧城市理念进行介绍。
世界上大多数成功的信息通讯企业正将对软件的关注拓展到区域尺度的应用，如城市在线服务分配系统的开发，并将其视为智慧城市的一部分。比如，处于这一服务前沿的IBM虽然仍将日常公共设施以及交通服务，尤其是城市运营研究这一传统领域，作为其关注点，但他们同时也在向更具战略性的功能以及智能技术开发方面进行拓展，并致力于引导未来城市发展以及提高长远生活质量。IBM的“智慧地球计划（SmartPlanet Initiatives）”专门设立智慧城市研究中心（keycenters），正如其网站所展示的那样（http://www.ibm.com/smarterplanet/us/en/smarter_cities/overview/index）。他们的商业发展部归纳了智慧城市的服务范围[10]（如表格1）。并侧重于通过信息通讯技术应对现有城市问题与政策。事实上，FuturICT将提供更加深入和详尽的智慧城市研究视角，通过将智能技术与社会问题联系起来，促进更多像IBM一样致力于智慧城市研究的信息通讯技术企业不断拓展新的研究计划。
2.1.2 展示：测量与挖掘城市数据
交通流是城市最先通过自动化方式收集到的数据，但是各类城市空间数据的收集可以追溯到数百年前。事实上，发明电子计算设备的初衷不仅仅是科学计算，也是统计数据的整理。HermanHollerith为1890年美国人口调查发明的穿孔卡技术直接导致了IBM前身的出现。自1990年代末以来，这些数据已得到广泛的收集并通过地理信息系统（GIS）技术可视化。导航地图是最早在网络上得以直观呈现的数据系统，自此拉开了由各类新电子信息渠道收集数据的序幕，其中包括车载或人体便携GPS，社交网络电子记录，购物记录、供需相关讯息以及各种网站登录情况。现今，卫星遥感数据也得到了广泛的运用，特别是来自于雷达影像（LIDAR）的更为本地化的遥感数据。同时，各类扫描技术也得到较快发展，不仅覆盖从区域到个人的广泛尺度，也包括物联网等专业化领域。其中，开放街道地图（OpenStreet Map）是维基百科之外运用最为广泛的一项众包应用，该应用由大约两万名活跃的网民参与建设，他们通过GPS技术实时地图数据更新。的确，各类专项领域的众包技术发展正促进更多新城市模型的出现，并引导更加高效而公平的城市设计[33]。
下一个20年内，我们用以理解城市的大部分数据将从各类日常交易的电子记录中获取，这些多元的记录数据多数情况下附带有时空信息。为了解译这些数据，我们需要开发和拓展已有的数据挖掘技术，并借此发现数据的内在联系并进行可视化展示。开源数据正处于增长势头（e.g. http://data.gov.uk/），而FuturICT将通过设计新的数据库模式，从城市尺度探求这些数据的解译方法。同时，我们也将众包作为智慧城市相关数据获取的关键，并用于分析人群偏好和城市主要问题的社会实验。目前，人群主观偏好分析及其空间地点关联研究正在进展中(http://www.mappiness.org.uk/)。
自上个十年以来出现的新一轮城市分析浪潮主要基于人群移动的大数据集，并通过无线技术的广泛运用得以强化，后者包括基于卫星的GPS技术以及移动电话网络。作为这些互联网基础设施日常操作的附带产品，海量时空数据的获取和收集（例如手机通话详细记录以及导航系统的GPS轨迹记录）为我们呈现出社会尺度人类活动的详尽信息。这些海量移动数据也提供了有力的社会性视角，帮助我们了解人类移动特征，发现隐藏的人类日常行为规律与模式[12,13]。在这些研究中，个人隐私问题应得到重视（但实际很少受到侵害），因为这些数据已经通过不同层次的审查与保密程序进行了匿名处理。
目前，不同学科领域的科学家已经开始参与并讨论这一研究方向，不仅仅作为一次重要的学术（Intellectual）挑战，同时对城市规划，可持续交通以及交通工程，公共卫生，经济预测等领域也具有重要的意义。欧洲FET项目GeoPKDD（GeographicPrivacy -aware Knowledge Discovery and Delivery，www.geopkdd.eu 2005-2009）通过开发时空数据的各类挖掘与分析方法，成为了人类移动数据挖掘领域的先导。欧洲乃至国际上的各类相关项目，也都通过下至个人日常生活轨迹上至高层次的整体移动信息的原始数据收集，探索和挖掘其背后的复杂讯息，以此支持城市出行与交通管理者作出正确决策，并展现海量移动数据的惊人分析能力。分析人士还在就这些新概念展开激烈的讨论，例如系统性及偶然性移动行为，出行目的以及职住交通模式等。相应的，主流交通工程分析工具，例如OD（Origin/destination）矩阵，还主要基于实地调查与访问等传统途径所获得的丰富语义数据，而海量原始移动数据能够克服这些实地调查的局限性，即高昂的成本、时间的不连续性、迅速过时、不完整以及不准确性。
另一方面，自动监测的移动数据是对现实状况的真实反映：活动数据被实时、直接、连续性地记录下来，不附带任何语义或背景标注。大量研究表明，大数据可以通过其数据量以及准确性优势，弥补在语义方面的不足[14]。大空间尺度实验已经探索出应对移动行为等复杂问题的分析方法和解决途径，例如：哪些是个体最受欢迎的出行路线，这些出行的时空分布怎样，人们接近热点地区（如大型车站或机场）的行为方式，人们如何到达和离开大型活动（如一场重要球赛）场所，如何预测短期的交通拥堵区域，如何解析交通堵塞的特点。这些疑问的解答不仅需要参考相关案例，更需要专业分析师通过范式性研究，对大量、丰富的个体位置与出行轨迹进行解析，以发现其拥有的共同行为模式和目标[15]。毫无疑问，这些问题的解答目前还无法通过现有技术系统加以解决。在FuturICT中，我们将进一步拓展这一技术前沿。
在交通需求相似的情况下，交通量却每天都发生显著的变化，这一现象目前仍缺乏解释。新信息通讯技术将为我们提供全新的数据集以解答这一疑问。如何对交通拥堵的发生和扩展进行准确的时空预测目前也尚不确定，这些不确定性在非重复性交通事件的预测中表现的尤为突出（例如事故、道路建设），这也将影响交通系统的效率与应变能力。如何将以上所有问题与网络拓扑相关联，研究交通需求的大小扰动和交通系统的网络特性如何影响人们的出行选择（包括出行路线、出发时间和出行模式）将是我们所面临的主要挑战。
在相当长的时间里，人们在交通网络中的选择是基于平衡且变化较小的情景。新数据能帮助我们在综合考虑成本函数、人们的选择模式以及这些选择如何影响交通网络拥堵的形成与蔓延后，逐渐哦按段现实的城市交通是否是一个真的平衡体系。全球不同规模城市以及不同地点的大量行为轨迹及分类交通数据将为我们提供一个独特的视角以认识宏观观测和控制参数中影响个体选择的关键要素，并将其纳入基于个体的模型（agent-basedmodels）中。当前的日常交通分配模型并不适用于交通网络拓扑关系发生显著变化情况下的交通模拟系统（例如一次显著干扰或新交通方式的出现，后者常常出现在发展中国家的城市中）。因为这些交通模型假设驾驶者都依据往常的经验进行选择。然而，当交通网络发生显著变化时，实际观测的缺乏将使实际交通演进建模以及平衡与非平衡的识别无法进行。智慧城市的研究将致力于解决以上挑战。
现实挖掘（realitymining）[16]这一理念正日趋智能化，其主要关注于通过无处不在的移动电话对复杂的城市社会系统进行详细周密的数据收集，这将是解读城市居民互动的关键。现实挖掘需要依托定位软件、社交活动以及其他服务和应用技术的使用。对获取数据集的分析将协助行为模式的提取，并解析日常活动中的行为架构[17]。一旦隐私权问题得到解决，这些高时空分辨率数据将有望在城市尺度建立解读城市动态运作的新视角。当前手机使用数据集、有地理标记的在线社交网站以及微博平台研究已经指引出颇有前途的发展方向。当前的主要关注点在于移动模式分析，社会网络结构的空间化，群体行为识别以及城市功能运作的数据驱动特征（data-drivencharacterization）。
通过数据挖掘以及网络分析，我们能够创造表征一个城市人群移动的城市移动图集。这一图集将通过实时浏览（一天中不同时段，一星期中任何一天，不同地理位置，不同气象条件等），探索不同情形下的城市动态，并观察城市非常态变化[18]。为了充分理解智慧城市的移动图集概念，我们需要将日益丰富的移动数据资源（包括公共交通数据、道路监测、普查以及官方数据、社交媒体以及参与式传感器等）整合为自相关的数据库，并将空间移动与经济社会网络相关联。
2.1.3 连接：耦合网络
城市社会架构是许多相互交织、多层面人、机构、场所关系网络的结果，除了空间移动性之外，我们还需要考虑社会经济网络。认识城市的关键在于认识这些耦合网络结构及其演化规律。空间移动、零售消费交易以及社会网络之间的耦合便是城市生活层面的一个典型。当前，虽然大数据角度的社会网络研究发展迅猛，但主要关注点还是在于社会空间层面，对于个体空间移动模式及其对社会网络的塑造和影响至今却鲜有研究，而交通行为及其心理则已有部分基础性工作[19]。
事实上，社会联系常常受空间距离左右，无论是工作或家庭主导活动还是各种社会集体活动。这些社会关系交集以及面对面的接触，在空间上表现为个人移动轨迹的空间重叠，无论是长期友谊的维持还是新社会关系的形成，都将对社会网络结构产生显著影响。
目前对于个体空间移动与社会网络之间相互作用的认识还很局限，部分原因在于收集同时记录个人空间移动及其社会关联信息的大尺度数据十分困难。但移动电话的普及正迅速转变这一情形。事实上，电信公司的移动通讯记录，通过实时跟踪双方的每一个通话以及对打电话一方的时空定位，为个体行动轨迹及其社会关系的深入研究提供了条件。移动电话广泛融入人们的日常生活意味着这些数据将包括整个国家大部分人的相关信息。大量详细通话记录的获取将有望对大范围的传统社会网络假设进行实证，例如格兰诺维特（Granovetter）的弱连带优势[20]以及第一代人群空间移动现实模型及其预测能力的发展[21]。
事实上，虽然空间分辨率（由于移动电话基站感知区域的不均匀性）以及采样率（通话时间间隔）具有异质性，大量详细通话记录数据使我们得以重塑许多突出的个人日常生活情形，例如访问最频繁的房间以及相应的停留时间及间隔。因此，这些数据能协助我们同时审视空间模式、社会结构以及社会交往强度三个方面。近期的研究[22]已经证实空间协同定位（co-location）、网络邻近度以及关系强度这三个方面的相互关联性：两人出现于同一地点的概率越高，其在社会网络中就拥有更紧密的联系，拥有直接互动关系的概率也越高[23]。这一惊人的三重相关性将有望解释新的社会联系如何由空间移动行为而促成，反之亦然。确切地说，通过赋予社会以及空间移动网络更加详尽的信息，对城市社会领域演化机制的探索将有望实现，并进一步预测情绪、观点乃至疾病的扩散，以即时理解城市社区边界的演化。
为使这些迅速增长的数据更有意义，我们需要建立数据整合标准，以评估这些数据的准确性并发现其中的错误，通过采用相配套的系统模型，对数据缺项进行补足。大部分的数据都是网络化的，同时将这些数据库网络耦合关联起来将是实现数据最大化利用的关键。为此需要借助硬件和软件建立新的耦合关联方法，这也将是开发智慧城市集成智能的核心。当前的城市控制中心仅仅服务于日常而又有限的系统，比如交通系统，为了实现智慧城市的愿景，网络耦合工作是必须的，也是一个极大的挑战。
2.1.4 协同：整体规划
城市规划的制度化起源于十九世纪的部分西方工业化国家。自此以后，城市规划已经扩展为全世界大部分国家的一项政府功能。城市规划广泛运用于城市、区域、大都市区、城市、城区以及社区等不同空间层面，并涉及乡村、环境以及交通规划等专项领域。然而，相比于这些制度化框架而言，规划所涉及的范围更加广泛，它被各类商务以及社区团体所广泛运用，实际上规划已经涉及城市中每一个利益体的每一项活动。简而言之，当我们呼吁整体规划的时候，我们不仅仅意指广泛、有选择以及灵活的利益整合，同时也指对全系统层面的影响进行实时跟踪分析、理解城市运作特点并将其融入应对措施与设计过程中去。这与上一个主题涉及的空间联系、网络以及数据整合理念有着紧密的联系。智慧城市的智能运作将融入现存城市制度结构中，从而为居民创造更好的生活质量。
智慧城市将聚焦于城市作为一个有竞争力实体以及社会有机体的常见构成部分。其中心在于将信息通讯理念运用于每一处能提高城市性能并创造更好生活质量的领域[24]。在这一项目中，我们将聚焦于信息通讯技术在建筑以及建成环境、城市设计、交通规划、地方规划、大都市区规划、区域规划以及上至欧洲层面的规划运用，其中欧洲层面已有如欧洲空间规划观察网络(EuropeanSpatial Planning Observation Network)等项目，通过运用传统城市与区域规划工具，为整个欧洲智慧城市理念的发展与研究提供资源。
2.1.5 参与：市民科学
公众参与是制度性规划的一项长期传统，但数字技术的出现将使之彻底改变（turnthe activity on its head）。随着所有的市民都可以相互之间以及与代表他们的机构和团体之间进行沟通交流，智慧城市的基于智慧社区这一理念就显得更迫切和必要，在智慧社区中，居民都能够积极参与社区的实际运作和设计。目前，有很多此类计划，而我们也将聚焦于探索市民如何在第一时间获得其所在社区的信息，同时也将探索各方团体如何通过远程或者面对面方式，利用当代信息通讯技术支持下的数据、模型以及情景分析，积极地投入到社区的设计与规划过程中来[25]。
目前的市民参与形式正逐渐适应新信息通讯技术，但仍显得缓慢和被动。新媒体以及网络技术正通过共享数据与相关规划[26]，增加这类互动的灵活性。公众参与正变得更加自下而上，更加接近于复杂系统的演化方式。在FuturICT中，我们将率先示范性地探索一个受过良好教育的居民如何通过与以往不同的方式与各领域专家合作，并设计出提高城市生活质量以及城市效率的情景方案。这将需要调动巨大的资源，涉及到FuturICT提议的方方面面，并意味着数据、模型以及政策的整合需要有显著进展。目前，地图数据、犯罪与治安、房价数据以及健康数据等关键数据资源正逐步可供获取，这些数据将为示范性尝试提供支撑。
一方面，人们需要对他们所帮助建设的公共信息基础设施类型及其所带来的潜在价值建立充分的了解；另一方面，人们需要对他们提供的数据有充分可靠的把握：这些数据在什么时间，通过什么途径获取、整理、分析以及使用，其延续的时间有多久。只有当公共信息系统能够在可靠的框架内提供高质量信息时，高程度公众参与才能成为可能。同时，只有大量、民主的公众参与才能保障可靠、及时以及可信赖的大众信息的获取。这一观点是市民科学（citizenscience）的基础，通过对可靠信息进行分析，我们可以解析出其中蕴含的情绪与观点，及时洞察出大众情绪的变化、重要变化的微弱征兆以及社会团体的结构与演化。
2.2 理解智慧城市
2.2.1 监测与测量
过去，已经从多个层面尝试理解和规划城市。当前，有趋势开展全面的城市变化监测，比如，利用新的手持或遥感探测技术或通过在线交易数据收集，来测度个体以及群体如何消耗能量、使用信息，通过现金交易网络技术的数据获取、存储及处理，已经可以实现数据的广泛收集和整合。新的数据库组织模式将通过大量数据的整合赋予数据更多价值。城市的各类机构和部门众多，但是其中主要的、并正在充分网络化的部门包括：交通系统（不同的交通模式通过智能手段进行操作、协调、排时以及设施网络搭建）、当地天气、污染程度以及废物处理，土地和规划、建筑能源与材料技术、健康信息系统（病人的医疗设施可达性）等。关键在于我们急需对这些领域建立一个总体认识，从而能够将这些多样化的城市运作系统联系起来。
社会结构表现出明显的空间格局。空间相互作用（interaction）过程中的距离衰减[27]是一个广为人知的现象。移动电话数据方面的许多近期研究都证实这一规律：随着距离的增加，两个个体之间的关联度将降低。总的来说，通过电话数据分析得到的社区社会结构显示出区域[28]以及城市层面[29]极强的空间变化规律，揭示出更加细致的城市文化以及社会经济异质性图景。通过探索社会结构来优化城市交通系统的前景广阔，但在目前空间分析成果的基础上还需要进行大量的工作，以显示出社会结构的时间动态性。空间相互作用同时也展示出与城市功能布局之间强烈的空间一致性，后者既取决于城市基础设施以及相关城市规划情况，同时也取决于人们使用城市设施的方式[30]以及这些空间格局的时间演变。特征空间方法（eigenplacesapproach）并没能对两者之间的关系作出解释，但是通过对城市土地使用[31]以及服务设施分布的时空演变进行实时监测，将提供有可能的解释途径。对于内容丰富的微博数据进行分析，将为这些研究提供崭新的视角。这一内容分析法，将更加深入的解析城市的土地使用、人群兴趣的实时变化及相关出行行为[32]，同时，通过不同城市之间的比较，探索和揭示人群国际以及洲际[33]出行的共性要素。尽管取得了这些进步，但对不同渠道获取实时数据的整合仍是个问题，这不仅仅体现在计算层面，在建立整合模型方面亦然。
通过将GPS、卫星遥感、众包（crowd-sourcing）在线互动数据系统与标准二级数据源相联系，并进一步将其与社交媒体上获取的更传统数据相结合，将为智慧城市的运作提供丰富而广阔的前景。
2.2.2 移动与网络
出行是个体参与别处活动所需要付出的最小成本。网络是我们所共同获得的减小这一成本的基础设施。随着城市化程度的加深以及水务、出行、能源、通讯等城市网络在技术层面的不断进步，我们在建设这些设施网络的同时，如何有效取得当前成本与未来成本、可靠性与应变能力之间的平衡应得到更高的重视。随着这些网络作为建成实体而使用所产生的信息日益增多和密集，这些网络系统的规划和实际操作将有广阔的提升空间。日益增长的复杂性应通过本地化的规则和解决途径加以应对，以减小所有参与者的规划成本，特别是对那些规划系统尚不足以催生大范围长期性解决途径的地区。这些规则（grammars）将在不同空间尺度内加以定义，以应对本地、区域乃至国家范围的社会需求。这些规则将是下一步研究工作的重点。
2.2.3 出行行为
信息流的密度及实时性使出行者能够第一时间在脑海中建立对现实情形更全面的了解并做出回应，当然这是建立在他们对于信息的准确度以及其他出行者的判断反应具有充满信心的情况之下。出行者所面临的困难在于，面对某一特定情形，他们到底能多大程度相信自己的判断；与此相关的，他们对于某一特定信息源（A广播站、B政府建议、C朋友、最新观察到的交通流）应给以多大的关注比重。认识到什么时候改变行程或出行模式比保持原计划划算也需要一个学习的过程。
出行者的决策参与对于任何以自洽（self-consistency）为目标的建议系统而言都是一个挑战。建议系统的自洽性是一个至今尚未征服的议题，特别是兼顾公共与私人性并依次为出行者提供不同服务的建议系统尤为如此。FuturICT项目将通过计算和模拟，理解出行者与不同建议系统之间的交互模式，并指导系统在给定参与者的数量和类型之后，形成最佳的系统配置，以期最终解决这一问题。多交通模式出行规划以及建议系统目前尚处于发展初期，我们希望FuturICT能带动这些实际应用的发展。
2.2.4 土地使用与交通
电信技术所带来的日益丰富的社会体验提出这样的问题：城市通过各类人群的聚集（供应商与消费者、设计师与工程师、商人与零售商、科学家与手工艺者）而形成的以创新和规模经济为核心的中心地位是否还有存在的价值。随着出行者可到达空间范围的增广，单一地点的重要性正在下降，但对于不同人、团体以及环境而言，特定地点的象征意义并未减少。网络系统，无论是社会还是物质环境方面，都需要通过计算机以及电信技术加以拓展。对于其结构及影响力的评估应涵盖从经济到环境的方方面面，既涉及常态也涉及非常时期，既涉及政府管控也涉及社会应急。
2.2.5 城市市场及交易
城市是各类市场的聚集地，个体以及团体聚集在一起进行交易。随着不同专业技能劳动力的聚集，空间距离阻隔得以克服，人们能够在一个理想的环境下为获取稀有资源而竞争。众所周知，电子讯息技术极大地改变了空间距离效应（与成本），因而对城市结构与功能产生显著的影响。目前为止，城市市场仍主要以传统的方式运行，但随着全球化、网络经济以及能源与材料信息的发展，本地经济正逐渐实现电子网络化。其中一个明显的例子便是书店以及其他零售店随着其主要经营行为的网络化，其存在形式与空间位置正在改变，但对于住房市场、劳动力市场、经济发展、交通设施的供需以及教育和医疗资源获取等，电子通讯技术对这些市场的影响却是复杂而模糊的。进一步说，货运领域的新系统开发将促进物流产业的变革，而信息通讯技术在交通领域的应用也将促进更多新系统的出现。
对这些网络经济市场建立更加清晰的认识是必要的，探索增进理解的新途径是其中重要的一环，这与FuturICT中涉及金融市场与行为模拟[34]的项目有着紧密的联系。与此同时，新型网络及市场正在出现，例如能源市场[35]，这也印证了新空间资源决策方法在日益丰富人们生活的同时，在不断增加着城市的复杂性。
2.2.6 公司与组织
当前的城市规划模型对企业及其空间行为的识别还非常有限。一旦能够实现不同时期、地点的网络选择偏好的跟踪监测，便可依据企业大小、类型及门类等信息建立企业代理，用于土地使用、交通以及经济的新模型之中。若以上无法实现，基于个体的城市市场建模将是不完整且有可能是误导性的。虽然传统上基于投入产出分析的集计经济预测模型一直居于主导地位，但为了反映与决策制定紧密相关的行为法则，开发新的分析模型实为迫切。
2.2.7 社区与网络
社区问题是城市的传统关注焦点，50年前，这一问题大多是通过对19世纪破旧房的大拆大建加以解决。在许多西方工业化国家，公共部门是这一更新运动的主导。但自此以后，随着公共部门地位的下降，关注点也从物质环境转移到社会不平等以及就业机会缺乏等社会议题中去。社会公共福利政策与积极的劳动市场改善措施相结合，已经代替了过去以基础设施改善为主导的举措。信息通讯技术使得这些领域的相关信息能够迅速的传递给相关人群，并提供相关建议。智能技术是实现这一过程的核心，类似的还有卫生与教育等相关服务领域。但如何将这些服务领域联系起来，并获得真正价值，还有大量的工作要做。
图2智慧城市功能的类型
信息通讯技术在收集社区理念与建模方面的应用，借助于更加深入的社会网络分析，将进一步拓展我们对社区问题的分析能力。FuturICT将通过连接社交媒体以及移动设备数据库和网站中挖掘到的相关数据，建立社区网络，并关联住房及劳动力市场数据。与此同时，我们还将关注智能社区的规划过程中的社会网络设计，并将其融入到新的社区规划方法中，使社区真正参与到其相关数据的分析中来。
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本文转自微信号“北京城市实验室BCL”
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