数海理清城市建设学科各行业之间的数据流动，建立数据输入端和输出端之间的联系，打破不同行业之间数据交流的隔阂，提供数据发布和索取服务，成为建设相关行业数据共享平台，为行业专家提供数据来源查询服务。

首先对建设工程相关学科进行分类，划分出12个建造工程学科——水文、港口、水工、铁路、污水、规划、道桥、能源、建造、结构、材料、防护，3个数据工程学科——测量、监控和数据库。按照纵轴宏观到微观，横轴自然到人工布局，成为数海的基础骨架。

其次建立数据与学科之间的联系，对单一的建设工程数据其产出源头为数据流出端，以此数据作为进一步工程设计的学科为流入端。

如此将建设工程中的数据建立成网络关系，学科间通过数据交流连接成为上下游关系。

图4-3-1　数海
Fig.4-3-1　Data ocean structure

图4-3-2　数据流动于不同学科间
Fig.4-3-2　Data flows among different disciplines

潘云鹤　院士　国际欧亚科学院院士

当前，我国的智慧城市建设正处于快速发展期，许多城市都纷纷宣布建设智慧城市，热情之高令世界瞩目。其原因在于，近年来我国城市快速膨胀，由此带来“城市病”高发，急需城市发展的新理念、新方法予以应对。在这样的背景下，我国城市智能化要把握自身发展趋势，在世界智慧城市建设浪潮中走在前列，关键是把握好以下四个方面。

把握城市智能化多层结构深入推进的趋势。与发达国家智慧城市建设不同，我国目前正处于“五化”同步发展阶段，城市智能化发展的任务也应有自身独特内容，包括城市建设、城市信息基础设施、城市产业发展、城市管理与服务、城市人力资源五个方面的智能化。目前，从推进的途径看，我国多数城市的智能化发展都是从建设各种智能应用系统，如智能医疗、智能电网、智能交通等着手，这是可行的。但要不断提高城市智能化水平，还要继续在其他方面发力。

把握城市大数据深度使用的趋势。用好城市大数据，能前所未有地深刻认识城市各系统之间的关系，大大提高城市运行的水平。目前，城市的各种数据大多被条块管理体制分割为信息孤岛，需要将它们打通与汇聚，并合理地提供给大家共享与应用。这样，才能将城市大数据的丰富价值转化为城市发展的巨大动力，为城市政府管理与服务决策、经济发展、民生保障提供智能化支撑。

把握智能经济与智能民生双轮驱动的趋势。城市智能化发展不但要让市民生活明显改善，也要让城市的产业兴旺发达，如加强电子商务与制造业互动、加强城市内行业间的互动、优化主要产业的市场和供应链、加快新型服务业发展等。因此，需要把握智能经济与智能民生的双轮驱动，以推动我国城市智能化、高效率和可持续发展。

把握城市智能化服务于市民需求、企业发展和政府决策的趋势。城市智能化发展是一个从分到合、由浅入深的过程，从建设各智能系统着手，逐步向宏观决策和微观服务深入发展，使城市智能化建设与“经济—社会—生态”发展相统一。

图4-3-3　数海数据查询
Fig.4-3-3　Data query(www.daowen.com)

图4-3-4　数海数据筛选
Fig.4-3-4　Data filter

图4-3-5　数海关键字搜索
Fig.4-3-5　Key word searching

图4-3-6　数海数据上传
Fig.4-3-6　Data upload

周丰峻　院士　总参工程兵第三研究所研究员

过去，城市发展的决策过程由于条件不成熟，走了很多弯路，现在有了科学的智能的办法，可以进行智能建设。

从城市发展功能性上，提几点意见：

（1）交通问题。现在无论是一、二线城市还是三、四线城市，交通问题都十分突出。解决交通问题，需要靠顶层设计。例如解决交通问题至少有两种方式：

①立体化交通。先进国家很多都是运用立体化解决交通问题，如地块深挖等。我国过去总是强调要节省建设资金，但是从长远看，立体化交通其实更加节约。因为建了拆、拆了建来回往返的花费，据统计将更多。

②地下枢纽。交通枢纽也是商业枢纽，对减缓市区的交通压力非常起作用。

（2）安全问题。在工业、工程安全中，检测、实时监测、疏散通道、紧急情况处置这个思路还没有充分应用。例如消防员红外检测装置，消防队员戴着这个装置，可以很迅速找到被困人员，以及找到逃生出口。这些好的设备如果可以运用于实际，可以大大降低消防队员的伤亡情况。

（3）环境问题。包括水质问题、沉降问题、空气污染问题、固体废弃物问题等。比如，北京通过汽车牌照限号的政策，不让大家买车，这就不是智慧解决环境的方式。

【注释】

[1]黄刘生，田苗苗，黄河.大数据隐私保护密码技术研究综述[J].软件学报，2015.