by Marika Yang， Carnegie Mellon University

隨著世界的技術進步，“智能”一詞已應用于從智能手機到智能家居的所有事物。現在，包括城市在內，一切都是“智能”的。智慧城市利用各種物聯網（IoT）傳感器收集整個城市的數據，并對其進行分析以更好地運行和管理城市的資源和服務。一些應用包括交通擁堵、噪聲和污染控制等。

所有這些應用程序都需要數據，更具體地說，準確的學習需要好的數據。這導致了發展中的智能城市的主要問題之一：城市很大。北京為1，600平方英里，人口超過2000萬，而紐約市為302平方英里，人口超過800萬。為了收集數據，傳感器需要遍布整個城市，但是由于成本、人工和對某些區域的訪問受限，不可能將傳感器部署到任何地方。

卡內基梅隆大學電子與計算機工程副研究員張培（ZeiZhang）轉向出租車作為移動傳感平臺。為什么？出租車隊的運行時間長，空間覆蓋范圍大，并且具有巨大的數據收集潛力。

Zhang說：“在一個高密度的城市中放置傳感器很昂貴，而且難以維護，但是像出租車這樣的可管理車隊到處都是，到處都是。”

盡管有出租車隊的潛力，但這也帶來了新的挑戰。如果在沒有任何規則或規定的情況下將傳感器部署在出租車上，則數據可能會有錯誤和不完整的結果，因為出租車自然不會行駛到城市的每個部分。相反，它們密集地分布在受歡迎的地方。“出租車并不是為了支持研究而設計的，”Zhang開玩笑說。

為了獲得更好的數據以進行準確的學習，Zhang和他的同事開發了一種算法，以制定最佳計劃來激勵出租車司機前往不太受歡迎的地區——通過金錢激勵來激勵他們收集數據。研究人員強調了數據收集的兩個主要目標：覆蓋更大比例的城市區域和分布更加均勻的覆蓋范圍。為了確定要激活哪個出租車以獲得最佳數據，該算法考慮了多個因素，包括給定出租車的位置、可能的路線、潛在的客戶以及降低成本的需求。

Zhang說：“基本上，該算法會告訴駕駛員：＇按照我的路線，您可能會發現更多的客戶，但如果不這樣做，我們會給您帶來差額。”“對于我們來說，我們將沿著新的道路獲取新的數據，并提高我們對該城市的整體了解。”

全市數據眾包的啟動系統取得了積極的成果。研究人員發現，感知覆蓋質量提高了40％，乘車請求匹配率提高了30％，而所需的基本預算僅為10％。他們與中國公司EnvironmentalThinking合作，目前在深圳有146個部署，在天津有19個部署。

作為合作的一部分，他們開發了一種稱為“大氣監測系統”的污染繪圖工具，該工具可以跟蹤給定位置中有關空氣污染的大量信息。該工具將天氣信息到顆粒物（PM2．5），二氧化氮（NO2）和臭氧（O3）污染的24小時圖表匯總到一個平臺中。

Zhang說：“隨著城市變得更加智能，我們的系統將為城市管理者或居住者提供高分辨率和準確性的傳感信息。”“有了更好的情境感知，智慧城市將能夠更好地回應居住者。”（編譯／Cassie）

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