本篇文章給大家談談gis地圖疫情態勢，以及疫情防控和GIS對應的知識點，希望對各位有所幫助，不要忘了收藏本站喔。
目錄一覽：
- 1、智慧城市與數字城市發展的當下，GIS都有哪些應用？
- 2、2003年我國出現“非典”(SARS)疫情。國家有關部門成功研制了“非典”疫情地理信息系統。可以圖、文方式詳
- 3、胡中南：Web端GIS技術新進展 | (PPT+速記)
- 4、胡堅波丨城市大腦的未來形態
- 5、怎么用混亂之治測試地圖上的數據
- 6、gis技術在抗擊疫情中有哪些應用
智慧城市與數字城市發展的當下，GIS都有哪些應用？
以城市為基礎，對城市各類基礎設施數據以更加多樣化形式進行可視化展示。將 GIS 數據和云計算、大數據、物聯網等技術相結合，構建真正的數字經濟，數字城市，數字中國。
通過可視化分析技術，對城市的規劃、布局、分析和決策提供技術支撐，推進城市數字化轉換和建設。
貼合題主問的智慧城市與數字城市發展， 我想?Hightopo的大數據運營中心 IOC —— Web GIS 地圖應用案例應該是最貼合的案例了。
智慧城市智能運營中心（IOC）案例以廈門為基點，IOC 智慧城市智能運營中心大屏結合 GIS 地圖，以城市地圖為背景，輔以左右兩側 2D 面板進行展示。分別從城市綜合、生態文明、社會治理、文化旅游四個方面對整座城市進行運營整合，全方位掌控城市運行狀況，及時做出運營策略調整。
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IOC 智慧城市智能運行中心以數字城市基礎設施、通過數據匯聚和分析，結合 GIS 地圖的可視化展現形式，以生態化的服務為運營模式，利用“實時、全樣、精準”的城市數據建立全程在線、全域覆蓋、實時反饋的“城市運行態勢地圖”，從而快速有效的感知、預警、調度、處置全市 *** 安全風險，提高管理決策的科學性和精準性，提升管理效率和應急響應能力，助力城市的數字化轉型和數字經濟發展。
HT for Web GIS 意在顛覆傳統的 GIS 系統的開發，讓 2D GIS 系統和 3D GIS 系統的開發變得更加便捷，數據更加直觀，展現更加多樣化。支持對不同地圖瓦片服務或數據、航拍傾斜攝影實景的 3DTiles 格式數據以及城市建筑群等不同的 GIS 數據的加載。
同時，結合 HT 數據面板、BIM 數據輕量化、三維視頻融合以及 2D 和 3D 的無縫融合等技術優勢，在 GIS 系統中對海量的 POI 數據、交通流量數據、規劃數據，現狀數據等進行多樣化的可視化展示。
2003年我國出現“非典”(SARS)疫情。國家有關部門成功研制了“非典”疫情地理信息系統。可以圖、文方式詳
從圖中可以看出我國除新疆、 *** 、青海、黑龍江外的所有省、市、自治區都有SARS發生，都屬于SARS的分布地區。這些地區人員交往密切，加速了SARS的傳播。
從發病職業構成來看，4月26日—4月30日發病率更高的是醫護人員，這與醫護人員與SARS病人密切接觸，并對該病情缺乏足夠的了解，防護措施不利有關。5月21—5月25日?發病率較高的是待業、其他、民工等，這些人員一般文化層次較低，防護意識不夠是可能的原因。
從地圖和統計圖表中提取有用信息，是地理學科學習所必備的基本技能和重要能力，同時也是解決實際問題的基本能力。地理事物和現象(如SARS)發生、發展以及分布是有規律可循的，及早地發現其規律可以更好地解決和控制。這里研究的SARS疫情是在人類身上從未發生過的疾病，若能及早地發現疫情的發生原因、發生地點、傳播方式等，對人類早日預防和戰勝SARS有著非常重要的意義。如果沒有地理信息系統(GIS)的幫助，人們對SARS的研究速度將大大放慢，SARS疫情給人類帶來的痛苦和災難也將大大加劇。地理信息系統(GIS)能夠迅速地把有關SARS的信息(包括病人發生的地點、時間、數量等)匯集起來。如上圖，依據以上資料人們可以迅速找出SARS疫情有關規律，為有關部門迅速制定控制措施提供最可靠的根據。
本題要求我們在掌握一定中國區域地理相關知識的前提下，能根據圖中資料所提供的信息對SARS疫情的發生地區、病人的職業構成等有一個初步的判斷。同時，要求我們要關心時事，學以致用，把所學知識多和生產、生活實際聯系起來。
胡中南：Web端GIS技術新進展 | (PPT+速記)
在GTC 2020『GIS基礎軟件新技術論壇』上，超圖研究院副院長胡中南作《云原生GIS及Web端技術新進展》報告，他首先系統講解了云原生GIS技術的三大新進展：微服務更微、可擴展，容器化部署更全、更易用，自動化編排適配更多平臺等，介紹了這些技術如何支撐云南地質大數據等系統實現高可用、高并發、高彈性“三高”價值；也系統闡述了Web端GIS技術從基礎庫、組件庫、模板庫到WebApps的多層次結構及相關新進展，讓GIS前端應用開發定制更快速便捷。
本文將分為云原生GIS（點擊左側藍色文字可直接查看）與Web端GIS兩大部分，現分享Web端GIS技術部分資料如下：
演講PPT
上半部分主要講云原生GIS技術如何助力GIS系統快速部署與運維。
接下來我為大家介紹Web端GIS技術。
以前大家可能認為SuperMap的Web端就是一個SuperMap iClient JavaScript，僅僅是將Leaflet等開源技術做一些封裝集成、改進，和SuperMap服務器產品的REST API做了對接，其實這只是我們Web端技術棧的組成之一，也即圖上所示的基礎的iClient Libraries類庫（L1）。
我們在上面還提供了iClient Components，就是所謂的WebGIS組件庫（L2），適配了Vue框架和React框架。在這之上我們面向行業應用共性，基于組件庫進一步封裝，提供了Web模板庫iClient Templates（L3），只需將數據、LOGO和圖片等進行簡單修改，就可以快速上線。我們還提供了可構建、可定制、可擴展的Web Apps，如MapDashboard和WebSite UI（L4），以及更偏向使用的一些Web Apps，用做制圖、分析等（L5）。
由此可見，SuperMap GIS的Web端包括這五個層次的內容,已經不僅僅是SuperMap iClient JavaScript單個產品。
在SuperMap iClient JavaScript層面，我們也有新的增強與改進。
SuperMap iClient JavaScript 2020模塊圖。Web Libraries和 Web Components都有一些增強，新增加了Web Templates。
在此，我重點介紹一下組件和模板的新特性和新技術：組件技術就是把Libararies類庫做進一步的封裝，更少的代碼做更快的開發，比如可以一行代碼加一個Web Map組件，里面填一個服務地址和地圖資源ID，就可以出一個地圖了。歡迎大家在超圖軟件官網查看范例。
這是2019年我們提供的技術。今年我們新增了多款Vue組件，包括時間軸、卷簾地圖等。地圖、圖表等都有新的增強和改進。
今年我們新增了多款Vue組件，包括時間軸、卷簾地圖等。地圖、圖表等組件都有新的增強和改進。
這是我們做的全球新冠疫情圖范例。使用組件技術做了封裝，用戶不用一行一行寫代碼，操作更方便、開發更快捷。
新的Web模板技術，可以讓應用開發更便捷。直接提供多種行業應用模板，用戶只需修改LOGO、配色，或刪除不用的地方即可。
再上面就是大屏，可快速開發建站。
No Code無代碼開發，可以快速建站，包括SuperMap iPortal門戶首頁、地圖大屏App等，都可以進行拖拉式操作，不需要寫代碼就可以完成可視化定制。門戶首頁可以拖出來，Web應用可以用大屏拖出來。
地圖大屏也做了一些增強。
以前做了大屏只能看，不能互動，不能點，點了以后也不能操作。現在能看、能點、能互動。有了交互更好用。
包括，我們對布局也做了優化，移動端可以自己修改布局。
包括超寬屏終端都可以適配，這是一個項目的照片。
另外一個定制就是SuperMap iPortal站點定制和擴展增強。
從首頁到登錄頁、管理頁甚至各個Web Apps都支持定制和擴展。
從而實現No Code的可視化定制，同時做了一些新的組件和能力增強。
可以用這個特性快速搭建一個新的首頁，從上面的菜單、左上角的LOGO，包括Banner、橫幅各種內容都支持修改、增加和刪除。甚至用戶不懂開發都可以直接進行操作。此外，該布局是自適應的，在手機上同樣可以觀看。
這是2019年已有功能，今年我們做了新的增強。另外就是全代碼定制。
你可以基于自己的技術直接寫一個首頁。不管是我們提供的組件，還是你自己寫的組件，或是第三方組件都可以拿來使用。
包括我們的登錄頁和資源管理頁都可以進行修改和定制。
此外，大屏本身也是可以擴展的。
包括數據上圖。
數據洞察，都是可以修改和定制的。
可以加自己的圖表、UI。
前面所提到的是定制開發，再上層就是直接使用的WebApp。
如果大家感興趣，可以去我們官網：，或GTC網站：來觀看新特性。
數據上圖，制圖能力更豐富。
可以在線打印Web地圖。
簡單回顧一下，我們講到的兩大部分技術：一個是云原生GIS技術，讓GIS后臺服務管理運維更高效，另一個是Web端GIS技術，讓GIS前端應用開發定制更快速。一個是高效，一個是快速。
總的報告可以用兩個圖連起來，之一就是K8s部署結構圖，通過它可以把云原生GIS技術一覽無余，包括SuperMap iServer、SuperMap iPortal、SuperMap iManager之間的關系、用了什么技術等都可以看到。
第二張圖如上所示，我們在Web端的整體技術層次都可以看到，從SuperMap iClient Libraries類庫，到組件、模板，到大屏、Site UI定制、擴展，以及WebApps等等。
以上就是我的報告，謝謝大家。
胡堅波丨城市大腦的未來形態
當前，新一輪 科技 革命和產業變革方興未艾，數字化正以不可逆轉之勢深刻改變人類生產生活方式。作為新基建的重要內容，城市大腦不僅僅是技術創新，更是 社會 創新，揭示了城市未來的發展模式，也預示著城市文明新階段的到來。未來，城市大腦管理運行的領域、類型與內容還將不斷擴展，運用大數據、云計算、區塊鏈、人工智能等前沿技術推動城市管理手段、管理模式、管理理念創新，從數字化到智能化再到智慧化，是推動城市治理體系和治理能力現代化的必由之路。
中國信息通信研究院總工程師胡堅波認為， 作為推動數字化轉型的重要抓手，城市大腦在我國整體上處于發展起步階段，平臺賦能不足、業務支撐不力、建設運營模式不清晰等問題也很突出，這反映了城市大腦相關理論認識與政策規劃的分散與不足。建議通過構建“四大核心平臺”，賦能“七大協同場景”，實現對城市治理和服務領域的全面覆蓋，因地制宜推動城市大腦加快落地實施。
目前我國城市大腦建設中還存在哪些主要問題？
1、平臺賦能機制有待完善。當前城市大腦組件的系統性、功能性相對較弱，難以快速提供上層系統需要的大數據、物聯網感知、城市信息模型等服務，場景靈活搭建和系統快速生成能力不強，城市大腦支撐平臺全面賦能上層應用的作用機制有待進一步健全。
2、跨部門業務協同型場景支撐力不足。城市大腦中涉及多部門聯動處置的業務經常出現“數據盲區、數據打架”等問題，城市大腦針對跨部門業務需求打造的典型場景和超級應用有待進一步完善。
3、城市大腦常態化運營模式不清晰。城市大腦系統復雜度高、技術更新迭代快、所需資金數額巨大，需建立長效運營理念，建立與技術支撐、制度建設相匹配的城市級建設運營服務體系，提供基礎技術支撐。
如何因地制宜推動城市大腦落地實施？
1、因地制宜創新建設運營模式。相對于智慧城市建設，城市大腦的技術復雜度更高、更新速度更快、系統集成度更復雜，勢必需要專業的公司進行建設和運營。
2、內外協同構建建設運營生態。城市大腦是一個復雜巨系統，需要協調內外部資源形成建設運營生態。對內強化統籌協調，形成 *** 多部門協同合力，對外成立產業聯盟，聚合市場建設資源。
3、示范引領穩步推進城市大腦建設。城市大腦建設應根據城市自身發展戰略、數字 *** 建設需求、數字 社會 及數字經濟發展需求，遵循“需求導向、頂層設計、示范引領、分步實施”思路穩步推進，避免貪大求快。
更多精彩觀點
01 城市大腦整體處于發展起步階段
據不完全統計，“十四五”期間，城市大腦投資規模可達千億。截至2020年10月底，全國共有129個項目以“城市大腦”為名進行招標，平均中標金額約為5500萬元，成為當前新型智慧城市的建設熱點。在全國36個省級城市（含直轄市、計劃單列市）、255個地級市和2851個縣級行政區中，完成或正在建設城市大腦的城市不足2%，根據中國信息通信研究院（以下簡稱“中國信通院”）測算，2019年全國智慧城市投資總規模約為1.7萬億元，而城市大腦占智慧城市總投資比例約為4%，預計未來幾年城市大腦項目可能保持100%以上增速。此外，在地域分布上，東部地區城市大腦建設數量遙遙領先，占比達到60%，其中，浙江省共17個市縣已啟動建設城市大腦，建設普及率居全國之一。
《中華人民共和國國民經濟和 社會 發展第十四個五年規劃和2035年遠景目標綱要》明確提出“ 探索 建設數字孿生城市”。2020年，國家發改委、 科技 部、工信部、自然資源部、住建部等部委密集出臺政策文件，有力推動城市信息模型及建筑信息模型相關技術、產業與應用快速發展，助力數字孿生城市建設。隨著數字孿生城市在雄安新區先行先試，數字孿生建設理念深入到各地新型智慧城市規劃中。2020年2月，上海市發布《關于進一步加快智慧城市建設的若干意見》，明確提出“ 探索 建設數字孿生城市”；8月，海南省發布《智慧海南總體方案》，提出“到2025年底，基本建成‘數字孿生之一省’”；12月，浙江省提出建設數字孿生社區。據中國信通院統計，2018年全國僅有兩項城市信息模型相關投標項目，2019年新增8項，2020年（截至2020年10月）新增19項，增長迅猛，標志著城市信息模型已加速進入到 探索 推廣階段。
各地城市大腦著重提升協同聯動能力，深化“一網統管”建設，一方面聚焦公共安全、應急管理、規劃建設、城市網格化管理、交通管理、市場監管、生態環境等重點領域，實現態勢全面感知、風險監測預警、趨勢智能研判、資源統籌調度、行動人機協同；另一方面打破“層層上報、層層審批”的傳統上傳下達方式，聚焦數據采集慢、融合難、整理耗時長等問題，著力構建“市、區、街道社區”三級聯動體系，實現快速靈活綜合調度。例如，在疫情防控初期，傳統數據報送處理方式層級多，數據從采集、整理、摸排、上報到發布要一天左右。海口城市大腦疫情防控智能指揮平臺建立“市、區、街道社區”三級聯防聯控體系，基層人員和公眾可直報數據到城市大腦，城市大腦處置命令直達工作人員，實現命令下達、執行跟蹤、摸排上報、群防群治全鏈路快速閉環，避免了多級數據采集和命令傳達的滯后。
在新冠肺炎疫情前期，疫情發展迅速，急需快速搭建疫情監測、人口排查、防控指揮等全新應用場景。城市大腦基于基礎支撐平臺、成熟應用組件庫、基礎數據庫等，實現了疫情防控新平臺的快速搭建。例如，杭州基于城市大腦快速開發 健康 碼平臺，將開發周期從常規的4周縮短到16小時；北京海淀區基于城市大腦的“時空一張圖”和“AI計算平臺”等，推動了疫情防控平臺的快速上線。
產業生態方面，企業基于四大核心優勢融入城市大腦領域，形成群雄逐鹿的產業格局。一是以云數據為內核的生態整合實力。基于“云+數”優勢，通過打造城市級“云數”平臺，面向合作伙伴打造“合作生態”，助力合作伙伴基于平臺快速構建應用層，提供“最后一公里”服務。如華為基于可同時提供云管端協同ICT產品與創建解決方案的能力，打造數據底座，提供云計算服務、新ICT能力和行業使能，構建了開放的數字化生態。二是以AI為核心的技術實力。基于AI核心技術，提供更多具有“AI思維”的解決方案，從而迅速打開市場空間。如百度基于百度大腦和AI核心技術，提出AI智能城市“ACE王牌計劃”，引入自動駕駛 汽車 、智慧道路車路協同，提升車和路的智能化水平；研發自主泊車功能，幫助駕駛員節省尋找停車位的時間。三是便捷觸達公眾的平臺優勢。依托城市服務平臺能夠更為便捷地服務群眾，發揮城市智能中樞應用工具和應用場景得天獨厚的多元化優勢，形成技術與場景的點線面結合。如騰訊提出構建“WeCity未來城市”，以騰訊云基礎產品為底層架構，為數字政務、城市治理、城市決策和產業互聯等領域提供解決方案，并通過微信、小程序等工具觸達用戶。四是系統集成能力。依托傳統集成商強大的產業鏈上下游整合能力和售后服務能力，積極融入城市智能中樞建設。
一是平臺賦能機制有待完善。當前城市大腦組件的系統性、功能性相對較弱，難以快速提供上層系統需要的大數據、物聯網感知、城市信息模型等服務，場景靈活搭建和系統快速生成能力不強，城市大腦支撐平臺全面賦能上層應用的作用機制有待進一步健全；
二是跨部門業務協同型場景支撐力不足。城市大腦中涉及多部門聯動處置的業務經常出現“數據盲區、數據打架”等問題，一張圖規劃、一盤棋管理等跨部門跨行業應用場景的實施效果相對有限，不利于決策指揮、聯防共治，城市大腦針對跨部門業務需求打造的典型場景和超級應用有待進一步完善；
三是城市大腦常態化運營模式不清晰。城市大腦系統復雜度高、技術更新迭代快、所需資金數額巨大，需建立長效運營理念，建立與技術支撐、制度建設相匹配的城市級建設運營服務體系，引入具有定制化服務、長效運營增值、生態伙伴培引等功能的本地運營機構，提供基礎技術支撐。
02 “一體四翼”構建未來城市大腦
城市大腦以 *** 、計算、感知設施為基礎，全面匯聚整合分布在城市各級各部門各行業的海量數據，構建聚合數據、共享技術、協同業務、賦能應用的城市運營中樞平臺，促進數據協同、技術協同、業務協同，賦能生產、生活、生態等上層應用場景。作為城市新型基礎設施，城市大腦是開放、不斷完善、迭代發展的，一方面能夠隨著未來信息技術的發展不斷演進；另一方面，隨著各行業信息化建設逐步深化，激活城市各行業以及跨行業的基于城市大腦的系統建設，有利于推進各行業系統接入及提升。
四大核心平臺。
城市大腦是互聯網大腦架構與智慧城市建設結合的產物，是城市級的類腦復雜智能巨系統，在人類智慧和機器智能的共同參與下，在物聯網、大數據、人工智能、邊緣計算、5G、云機器人、數字孿生等前沿技術的支撐下，充分推進城市數據資源 *** 化共享、集約化整合、高效化開發、全面化賦能，各類共性支撐平臺是城市大腦的核心要素：
（1）城市大數據平臺。城市大數據平臺以城市信息模型數據為框架，通過對全域全量數據匯聚、融合、存儲與分析，并使用智能感知、分布式存儲、數據挖掘、實時動態可視化等大數據技術，提高數據資源利用水平，打造數據驅動治理模式的強大引擎。隨著數據處理技術的不斷進步和數據應用需求的不斷提升，城市大數據的數據資源越來越豐富。同時，城市大數據結構異構特征顯著，數據量大、速度提升快、處理速度和實時性要求高，且具有跨部門、跨行業流動的特征。雖然各級地方 *** 和企業都在積極 探索 城市大腦建設，但仍然存在特色不明、體驗不佳、共享不足等問題。究其根源在于未能實現城市大數據資源與城市業務的良好融合，大部分城市仍停留在政務數據共享交換平臺的水平，即主要在 *** 內部進行的數據共享；
（2）城域物聯感知平臺。城域物聯感知平臺以全域物聯感知和智能化設施接入為基礎，為設備開發者、應用開發者、業務管理者、運維服務者等參與者提供物聯感知服務，成為終端設備與智能應用之間的紐帶。城域物聯感知平臺的核心功能主要包括接入管理、設備管理、數據管理三部分，向下接入感知終端，兼容適配各類協議接口，提供感知數據的接入與匯聚；中間面向設備開發者、管理者、運維者提供遠程運維管理、事件告警、反向控制等設備管理；向上為應用開發者提供數據解析、數據分析、數據統計、數據調用等數據管理，支撐物聯數據創新應用；
（3）城市信息模型平臺。城市信息模型平臺是刻畫城市細節、呈現城市發展趨勢、推演未來趨勢的綜合信息載體。城市信息模型平臺基于城市地理信息系統GIS地圖，按照地形層、道路層、建筑層、水域層等順序加載城市大數據平臺和城域物聯感知平臺數據，并對建筑物、橋梁、停車場、綠地等城市部件進行單體化處理。在模型單體化基礎上，同步接入人口、房屋、水電燃氣、交通等城市公共系統的信息資源，實現可視化展示城市運行狀態，并運用模擬仿真、深度學習等技術，模擬推演城市發展態勢；
（4）應用支撐模型平臺。應用支撐模型平臺是城市大腦關鍵共性技術、應用開發組件和城市模型服務的模塊化封裝集成平臺，能夠實現靈活配置和高效開發利用，包括共性應用組件服務、信息模型服務和核心使能技術服務。其中，共性應用組件服務包括信用服務、身份認證、非稅支付、電子證照等底層技術支撐；信息模型服務是指面向應用場景的賦能服務，包括自定義渲染服務、空間分析計算、虛實融合互動等；核心使能技術服務包括人工智能、大數據、區塊鏈等新技術能力，旨在為上層應用提供技術支撐。
七大協同場景。
城市大腦在行業系統應用的基礎上，著眼城市建設和管理，以解決城市運行問題為牽引，推動場景不斷向跨部門跨領域的超級場景應用方向發展，協同聯動成為業務場景建設的重點和亮點：
（1）多規融合一圖管控。城市大腦整合基礎空間數據、現狀數據、規劃成果、地下空間數據等城市規劃相關信息資源，在城市信息模型上實現合并疊加，解決潛在沖突差異，統一空間邊界控制，形成規劃管控的“一張藍圖”。在充分保證“一張藍圖”實時性和有效性的前提下，匯聚更多規劃數據，如人口分布密度、綠地面積布局、交通流量、實時環境檢測、空氣流動、溫度變化、群體社交活動等信息，并基于全量數據構建各類模型，如城市風貌模型、控規模型、參數化模型等，對各種規劃方案及結果進行模擬仿真及可視化展示，實現方案的優化和比選；
（2）項目建設全程可視。在設計階段，利用數字孿生技術，構建還原設計方案周邊環境，充分考慮設計方案和已有環境的相互影響因子，讓原來到施工階段才能暴露出來的缺陷提前暴露在虛擬設計過程中，方便設計人員及時針對缺陷進行優化。在施工階段，利用數字孿生技術將施工方案和計劃進行模擬，分析進度計劃的合理性，對施工過程進行全面管控。在運營維護階段，基于設計、施工、裝配過程中留存數據生成的建筑三維模型，結合建筑內外部各類傳感器、監控設備采集的建筑環境數據、設備運行數據、構件壓力和應變數據、視頻監控數據、異常報警數據等，開展智能分析，對可能出現的影響建筑壽命、設備 健康 等問題進行預測預警；
（3）城市運行一網統管。基于統一標準的城市部件數字編碼標識體系和空天地全方位立體部署的物聯感知設施，為各類城市部件、基礎設施甚至是動植物等生命體賦予獨一無二的“數字身份證”，從而實現對城市部件的智能感知、精準定位、故障發現和遠程處置。利用城市智能引擎賦能城市攝像頭，智能識別跨門經營、違章停車、堆物堆料、暴露垃圾、無證游商、積存垃圾渣土、沿街掛曬等違章行為，通過智能立案、派發、審核，縮減案件處置流程，有效縮短處置時間、節省工作人力投入，提升城市管理的智能化水平，提升市民滿意度。此外，通過全要素數據聚合，準確抓取城市體征，進行城市畫像，洞察城市機場、高鐵站、交通樞紐、地鐵站、熱門景點、博物館、圖書館、 體育 館運行狀態和實時利用率，人和車輛動態和軌跡追蹤，城市大型建筑、橋梁、游樂場、重點設施的安全監控，實現一張圖全景展現城市運行動態；
（4）公共安全一屏掌控。依托城市大腦，基于AI和大數據技術能力，構建治安防控圈，對重點區域、重點出入口等監控點位的人員和車輛進行全覆蓋、全方位智能采集，將散布在城市各個角落的監控攝像頭等設備產生的數據連接起來，進行分析與整合，根據結構化數據形成一臉一檔、一車一檔及標簽庫等，做到“人過留像、車過留牌、留特征、留軌跡”。當 社會 治安防控系統智能發現顯性問題時，可啟動自動報警、快速響應與協同處置等機制，實現對城市的精準分析、整體研判、協同指揮。例如，當發生老年人、幼童走失等事件時，系統將自動調出事發現場及其周邊的視頻監控設備，通過軌跡跟蹤和自動尋位，降低人員走失風險；
（5）應急指揮一鍵調度。城市大腦依托其應急指揮中心功能，能夠為決策者實時遠程分析、多維度展示城市信息，對重大事件和重點人群進行動態監測、跟蹤、信息預警，支持跨層級、跨部門的全域資源快速調動，從而實現對重大公共安全事件、突發公共衛生事件、自然災害等緊急突發事件的有效應對，做到統一平臺、統一通信、統一部署、統一指揮、統一調度，打造“管理駕駛艙”。通過整合視頻監控等各類信息，快速還原應急事故現場的環境，為相關部門開展災情研判、災害分析等工作提供保障；通過可視化界面實時展示各種應急資源的位置、狀態，并基于空間實際地理坐標對可用應急資源進行查詢，形成應急資源“一張圖”；通過三維模擬仿真技術對整個應急事件的處置進行全流程仿真，通過多種評價方式對每個具體的仿真流程、整體應急資源的準備情況、應急預案整體執行效率等進行多維度的評價，為領導決策提供科學輔助；
（6）政務服務一網通辦。以城市大腦建設為基礎，打造一體多端的政務服務平臺，以 *** 服務大廳、政務服務網、城市級App、自助終端、12345熱線等為基礎，整合各部門、各領域現有公共服務入口，形成統一入口，整合用戶使用頻率高、需求量大的服務事項，實現政務服務線下大廳辦、網上辦、掌上辦、自助辦、12345熱線辦等多渠道聯動。打造政務服務支撐平臺，推進區塊鏈+政務服務審管互動應用，加強政務服務事項治理分析，利用OCR識別、自然語言處理、語音識別、智能機器人等AI能力，實現跨部門業務流程自動化和12345語音智能識別、審批材料智能化識別，解決審批信息二次錄入問題，支撐利企惠民服務直達。以惠民服務為例，通過“掌上政務”服務平臺融合身份證、駕駛證、社保卡、醫保卡、銀行卡等功能權限，為市民提供交通出行、教育繳費、看病就醫、政務服務、智慧社區、信用支付、不動產交易、小微貸款、圖書館借閱等便民服務；
（7）產業發展一圖總覽。基于城市大腦，匯聚投資、消費、就業、稅收、財政、金融、能源等經濟運行領域的監測數據，為產業經濟運行分析提供數據支持。開展產業運行態勢綜合監測，實現生產運營管理總體情況便捷查詢，數據范圍涵蓋產業結構、入駐企業、產值分析、稅收、招商引資、復工復產情況等；生成產業地圖，重點聚焦城市產業分布，從空間和產業兩個維度生成現狀圖和未來圖，通過發揮產業地圖的指引作用，有效服務各類投資者，推動重大項目與產業地圖精準匹配、快速落地，引導 社會 資本向重點區域集聚，加快構建集產業鏈、創新鏈等為一體的產業要素體系；創新產業經濟分析模式，通過分析城市傳統產業、優勢產業、戰略產業的發展規模、投資、效益、稅收情況，以及各產業在研發、生產、銷售、管理各環節的狀態、資源分布情況，建立經濟運行大數據分析模型，對區域經濟運行趨勢進行分析和預判，為淘汰落后產能、清理“僵尸企業”、鼓勵 科技 創新、扶持優勢產業、改造技術落后企業等一系列經濟調節目標提供及時、精準、有效的決策信息。
03 因地制宜推動城市大腦落地實施
因地制宜創新建設運營模式。
相對于智慧城市建設，城市大腦的技術復雜度更高、更新速度更快、系統集成度更復雜，勢必需要專業的公司進行建設和運營。 目前，國內城市大腦建設主要有三種模式：
（1）企業總包建設運營模式。由某家企業總包負責城市大腦建設運營，企業通常為與城市簽訂戰略合作協議的國內領軍ICT企業。該模式的優點是系統之間集成整合相對平滑， *** 部門統籌組織難度低；缺點是城市大腦企業標簽化色彩較重，技術體系開放度較低；
（2）領軍企業生態圈建設+主導企業運營模式。由智慧城市主管部門組織實施，由國內領軍ICT企業負責城市大腦的總體架構設計和核心模塊建設，聚集若干專業化企業形成生態圈，共同參與城市大腦不同模塊建設。在城市大腦建設完成并投入運行后，由主導企業負責后續運營工作。該模式的優點是建設階段能實現生產合力更大化，缺點是 *** 統籌組織壓力較大；
（3）政企合作組建公司開展建設運營模式。由政企合作性質的公司負責建設運營（該公司通常為某主導企業和后續參與建設的領軍企業合資），推動該領軍企業的技術方案落地，同時引入其他專業化企業參與建設，并承擔后續運營工作。該模式的優點是整個建設運營階段都由專業化公司負責，有利于有效整合企業資源，缺點是組建公司等前期準備工作相對復雜。
內外協同構建建設運營生態。
城市大腦是一個復雜巨系統，需要協調內外部資源形成建設運營生態。一方面，對內強化統籌協調，形成 *** 多部門協同合力。例如，杭州在市級層面成立杭州城市大腦建設領導小組，由市委書記掛帥，六位市領導擔任副組長，由一位副市長主抓，各區縣（市）和各部門主要領導均為領導小組成員；同時，以項目為單元，建立工作專班，統一進駐云棲小鎮集中辦公。又如，上海成立城市運行綜合管理中心，持續深化聯席會商機制，對于需要多部門共同處置的事件，建立共同的規則和秩序，明確責任主體、規范處置流程。另一方面，對外成立產業聯盟，聚合市場建設資源。例如，在海淀城市大腦的建設過程中，百度牽頭45家公司成立 科技 產業聯盟；在杭州城市大腦的建設過程中，阿里云負責總體架構以及計算平臺、數據采集系統、數據交換中心、開放算法平臺、數據應用平臺等核心模塊建設，若干大數據運營企業負責模塊建設等系列工作。
示范引領穩步推進城市大腦建設。
城市大腦建設應根據城市自身發展戰略、數字 *** 建設需求、數字 社會 及數字經濟發展需求，遵循“需求導向、頂層設計、示范引領、分步實施”思路穩步推進，避免貪大求快。根據項目實施重點的不同，城市大腦建設期可劃分為夯實基礎、推廣應用、全面建設三個主要階段。夯實基礎階段重點圍繞頂層設計編制、平臺運營公司組建、平臺及重點子系統建設等工作開展；推廣應用階段重點圍繞平臺及重點系統完善、先行先試示范應用項目建設等工作開展；全面建設階段重點圍繞各領域智慧應用服務全面深化和協同運行，打造多維度、多元化的特色智慧應用。
原文標題：《關于城市大腦未來形態的思考》（微信有刪節）
怎么用混亂之治測試地圖上的數據
如何做好基于地圖的數據如下:
這個地圖是Audubon鳥類和氣候變化報告中的一部分，預測了季節變化的區域，黃色代表該地區處于夏季，藍色代表冬季。
地圖具有神奇的能力，可以給我們展示不能直接看到的東西，例如Curiosity在火星上的路徑，北達科他州地下水力壓裂井的混亂，加州未接種疫苗兒童的簇狀分布。對于記者來說，地圖既是一個強大的數據可視化工具，也是一個強大的報告工具。
“地圖是信息密度更大的數據通信方式，”洛杉磯時報的數據可視化主管Len De Groot說。因為人們在日常生活中就使用地圖，所以能直觀理解地圖。Len De Groot認為“因為人們已經理解基本的地圖，你可以用地圖做很多事情，不像散點圖那么難以被理解。”
地圖也可以揭示不那么顯而易見的關系和故事。在21世紀中期，當時De Groot在南佛羅里達的一個團隊，制作聯邦應急管理局在幾個颶風，包括2004年弗朗西斯颶風襲擊后的花費。“我們開始時沒有任何計劃，只是制作錢花在哪里的標準事項，”他說。“讓我們驚訝的是來自邁阿密的一個郵編，我們發現這個地區損傷很少，但是支出卻在上升。”于是我們通過報紙開展大規模的調查，發現了大面積的欺詐，這使得我們得到了普利策獎提名,并最終讓聯邦應急管理局改變了政策。
對地圖感興趣的記者非常幸運，由于（大部分）免費和開源軟件的增加，地圖比以往任何時候都更容易制作，任何一個擁有電腦的人可以在不到一個小時的時間制作不錯的地圖。然而，做出很好的地圖并不是那么容易，它需要更多的思考，并愿意學習一些技術技能。這里有一些要記住的注意事項，以及一些如何開始的建議。
是否要地圖
國家地理的高級圖形編輯Virginia Mason認為，給定的數據集可以制作地圖，不意味你應該制作地圖。關鍵問題是，地理位置對你要講述的故事是否很重要。例如，一個即將被講述的故事涉及到農業部的一個挑選狼來保護農場動的物計劃。圖形數據團隊擁有每個州多少動物被殺的數據，所以他們之一個念頭就想到地圖，用陰影來表示死亡動物的數量。但他們很快就改變了主意。“真正重要的不是在美國的地方,而是地方的名字。”梅森說。所以他們決定創建一個圖表，一眼就知道看到哪些州打死的狼最多。
如果是在地圖上顯示同樣的數據，讀者將必須瀏覽地圖，然后用不同州的顏色或者陰影來做比較。這是不是我們的大腦特別擅長的，一個自學成才的地圖制作者和BuzzFeed新聞的記Peter 。很多感知科學家在研究，我們的大腦善于區分哪些視覺特性。Aldhous說，已經發現的例子有：相比區分區域、顏色、或者飽和度，我們的大腦在擅長比較線條的長度。所以,如果要比較的數字是點，條形圖是一個可靠的選擇。(想要更好的了解使用感知科學做出更好的信息圖，請翻閱Alberto Cairo的書——《功能藝術（The Functional Art）》）。
國家地理圖形的梅森和她的同事們，制作了一張地圖，或者一系列地圖，為了另一個保護區故事——2013年對非洲獅子的專題。地圖顯示了獅子的歷史分布，涵蓋了非洲的大片，以及現在他們生存的分散的小區域。她說，在這種情況下，地理位置很重要——現在獅子幾乎全部生存在野生動物園或者其他野生動物保護區。而且，大多數讀者不像了解美國50個州那樣熟悉非洲地理。“如果你做一個野生動物保護區獅子數量的圖表，人們不會知道這些保護區在哪里，”梅森說。
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國家地理2014年出版了這張地圖，顯示了獅子的歷史分布，涵蓋了非洲的大片，以及現在他們生存的分散的小區域。
你的觀點是什么？
賓夕法尼亞州立大學的制圖學教授安東尼·羅賓遜說，一旦你決定了你想要的是地圖，下一個問題則是你想要通過你的地圖傳達什么觀點。然后你需要花一些時間思考如何設計地圖，讓地圖的每一部分來強調你的觀點，并且其他信息沒有丟失。（羅賓遜還在MOOC上開了制圖課，已經有超過100000的人選擇了這門課——它是一個很好的導論課程，但后續的課程還尚未安排)。
“我看到一個共同的地方是衛星或類似選舉地圖的航拍圖像，”羅賓遜說。如果地圖上的點是誰投票給誰,那么地表覆蓋是無關緊要的，通常可以用中立的白色或灰色背景。
羅賓遜說，另外一個陷阱是太多雜亂。地圖軟件可以設置每一條小路、河流和知名城市，你要抵抗想包括所有這些的沖動，即使你必須違背軟件的默認設置或使用Adobe Illustrator等類似的程序手動刪除一些特征。
下面這幅來自 *** 的地圖，是一個很好的有強烈視覺層次結構地圖的例子。
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這幅 *** 的地圖把海洋和陸地細節弱化到了最小，記錄了難民的逃難運動。
紅線顯示的是世界各地的難民的逃難運動，白色的海洋和灰色陸地只是足以提供參考的可見。“我們使用的是一張衛星圖像，但我們拿走了所有的顏色，這樣紅色箭頭可以凸顯出來，”地圖制圖者和圖形編輯蒂姆?華萊士說。這個地圖還演示了如何做一個可以揭示新故事的地圖——對比最近媒體關注難民在絕望中試圖穿越地中海和安達曼海域，地圖顯示了非洲驚人的移民數量。
選擇合適的投影
2003年，《經濟學人》出版了一張地圖和一篇文章說明來自北朝鮮導彈攻擊的威脅。他們使用一個標準的墨卡托投影和同心圓來暗示存在潛在傷害的地區。不對！墨卡托投影嚴重扭曲了兩極附近的距離，所以真正達到這些區域的來自平壤的導彈距離將大非常多。很快，雜志出版了修正版，和校正后的地圖。（點擊這里查看兩個版本)。
選擇錯誤的投影是菜鳥級別的錯誤。問題很簡單：地球是圓的，而地圖是平的。投影是根據數學公式強制把圓的地球映射到平面的地圖上。每一種投影都是扭曲的面積、形狀、方向和距離的組合，都有其優點和缺點。墨卡托，是為16世紀航海圖而設計，很擅長保持方向。等積方位投影，保留了相對于中心點的距離，應該也是北朝鮮地圖的一個不錯的選擇。如果保留區面積很重要，比如描繪氣候變化對鳥類棲息地的影響，Albers圓錐等面積投影是一個不錯的選擇。
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規范化你的等值線圖
當我之一次在2013年一個制圖會議上見到安東尼·羅賓遜，他身上別了一個別針寫著:“規范化你的等值線圖”。我當時不知道這是什么意思，后來才發現它是非常重要的建議。
等值線地圖到處可見。使用顏色或陰影來映射變量——從選舉結果到作物產量到癌癥發病率的任何變量。但是如果你不小心，很容易產生誤導或無意義的地圖。以癌癥變量為例，如果你把美國不同地區的癌癥病例映射到地圖上，你可能會看到東海沿岸和南加州都是深色大斑點，中西部只有幾個小氣泡。這是因為人多分布在東海沿岸和南加州。你也許制作了一幅人口地圖，更有趣的是,癌癥病例數在每100000居民時高于或低于正常例數。標準化（在這種情況下，通過人口)）允許讀者進行有意義的比較。在其他情況下，您可能需要通過面積來標準化，比如空氣污染來源的地圖可能需要標準化來顯示每平方米工廠或汽車的數量。
顏色也很重要
沒有什么比一個像你經常在天氣圖中看到的彩虹顏色方案，讓專業地圖制作者更沮喪的了。羅賓遜說，“這就像在各種食物上放培根的趨勢”。“太沒有道理了”。彩虹調色板乍看也許還挺好看的，但是很難是制作地圖的好選擇。特別是像溫度這樣的連續變量，將是非常糟糕的選擇。如果紅色比藍色代表更溫暖，那為什么紫色（紅色和藍色的混合）比藍色的冷？為什么2攝氏度的溫差有時對應一個從淺綠到深綠的微妙變化，有時又突然從綠色變成黃色？更直觀的配色方案會用深色調的單一顏色來代表更高的值。
羅賓遜在賓夕法尼亞州立大學的同事辛迪·布魯爾，用她職業生涯的大部分時間應用感知科學到制圖中的顏色研究。她的這個網站,Color Brewer，對于初學者來說是一個很好的資源。它迫使你去思考你地圖中的數據，對于異常值——低于或高于的地區，如平均降雨量，Color Brewer可能建議用從從棕色到綠色，中間用中性白色的配色方案。對于不同類別的數據，如不同地區的主要入侵物種在，該網站將建議使用很容易分辨的不同顏色組合。它也建議你限制使用不超過12個分類——更多的類別會使讀者很難區分這些顏色。Color Brewer同樣提供可以讓色盲人可以識別，或在紙上和屏幕上顯示效果都很好的顏色方案讓您選擇。
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在最近的一個Katrina 颶風年度報告中，BuzzFeed新聞的科學報道員Peter Aldhous使用來自一個NOAA電腦模型（左圖）的風暴潮數據，并試圖“使它看起來不像油漆工廠的入侵之旅”。右圖是他的溫和但更具直觀可讀版本。
準備開始
僅僅幾年前，開始使用數字地圖，就意味著要深入到各種被自然資源管理、城市規劃者,以及其他專家者使用的復雜地理信息系統（GIS）。如今使用數字地圖要容易得多了，CartoDB就是一個很好的選擇。這個在線地圖制作工具允許你上傳數據，簡單的點擊式操作就可以生成交互式地圖。如果要制作更復雜的地圖，或定制你想要的地圖，你需要學習一些編程。你不會一夜之間成為一個專家,但你可以迅速撿起足夠有用的知識，特別是如果你利用CartoDB為記者設計的在線課程。使用價格不同決定了你能上傳的數據有多少——免費版本允許你上傳足夠使用的50MB。
在我自己之一次努力制作地圖時，我用了一個更簡單的選擇：ArcGIS on line ，來自是微軟的GIS地圖軟件Esri。記者可以請求通過Esri的媒體關系團隊免費獲取。單擊式界面可以輕松獲取到人口普查數據和其他公共數據庫，并包括幾個可以將照片和文字組合成“故事地圖”的模板，如我曾做過的一個佛羅里達野生動物滅絕的故事。免費版提供的個性化和數據分析比CartoDB少，但它是對于討厭代碼者是一個很好的選擇。調查記者和編輯最近發布了一個有的視頻集介紹一些地圖制作和數據可視化工具。
CartoDB、Esri和一些其他的地圖制作軟件經常在記者發布會開相關講座，使用這些軟件的記者也會開一些講座。和De Groot曾在加州大學伯克利分校新聞學院的騎士數字媒體中心開過一個地圖制作講座。Aldhous也曾在IRE的年會上教記者們制作地圖，在IRE這個組織，他培養了制作地圖和數字新聞的廣泛興趣。“他們談論很多關于數據框架思維，你不僅僅為了這個故事我要采訪誰，你還要考慮怎樣使用數據來找到一個故事或者用數據帶入故事背景”他說。“地圖是很重要的一部分。
本文作者：Greg Miller
來源：51CTO
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