Мы часто слышим, что город будущего – это «умный город», но никто точно не может сказать, где он начинается, а где заканчивается. Сегодня существует актуальный список наиболее продвинутых городов с точки зрения Smart City, но если присмотреться, то все они еще в начале своего пути и далеки от полной функциональности «умного города». Когда мы говорим про «умный город», то подразумеваем освещение, парковки, управление трафиком, безопасность, медицину и все, что связано с взаимоотношениями граждан с государственным сектором. Это действительно так, но каждый из этих блоков подразумевает большое количество задач. Существует референциальная архитектура «умных городов», состоящая из десятков блоков, сгруппированных по десяти функциональным областям: от сбора информации и управления оборудованием до обеспечения безопасности данных, от обеспечения каналов связи до поддержки городской инфраструктуры и взаимодействия с жителями. Это некий «фреймворк», который подготовлен при поддержке Совета Европы как описание «умного города».
Далее мы рассмотрим семь кейсов, которые наглядно демонстрируют все разнообразие того, что может называться «умным городом».
ОТВОД ВОДЫ В БУЭНОС-АЙРЕСЕ (АРГЕНТИНА)
Этот город является одним из передовых с точки зрения автоматизации. Там реализовано большое количество сценариев – все что касается освещения, вывоза мусора и так далее. Но самый интересный кейс – это отвод воды. Исторически Буэнос-Айрес всегда сталкивался с угрозой затопления в период ливневых дождей. В городе порядка 30 тысяч дренажных колодцев, которые периодически должны проверяться, но в связи с их огромным количеством обеспечить нормальное функционирование всех дренажных колодцев практически невозможно. Проблема становилась очевидной только тогда, когда уже начинался период непрерывных ливневых дождей и уровень воды на улицах стремительно поднимался. Это тот случай, когда приходит на помощь интернет вещей, потому что путем установки простейших датчиков стало возможным обеспечить контроль за работоспособностью каждого дренажного колодца. С этих пор мэрия города видит, где возникает проблема и перенаправляет информацию сервисной организации, которая быстро устраняет неисправность. По этим датчикам становится понятно, действительно ли была произведена ремонтная работа.
Это достаточно простой сценарий, но с тех пор в Буэнос-Айресе не было сильных наводнений. Это тот пример, когда простое, но эффективное решение помогает изменить жизнь города и его жителей в лучшую сторону.
ГОРОДСКОЕ ОСВЕЩЕНИЕ В КАРЛСРУЭ (ГЕРМАНИЯ)
Все по-разному понимают, что такое «умное» городское освещение, но классический вариант – это освещение, которое может включаться и выключаться в зависимости от времени суток, анализируя количество естественного света, а также наличие людей и автомобилей на улицах.
Это означает, что в позднее время, когда на улице практически нет людей и машин, – свет затухает, но как только появляется движущийся объект, например, автомобиль, фонари загораются. Однако есть города, которые подошли к задаче «умного» освещения творчески. К примеру, есть такой город – Карлсруэ, который оснащен системой умного освещения. По всему городу у них есть столбы, оснащенные фонарями, к которым подведены электричество и интернет. Было решено использовать эти фонари по максимуму: они раздают wi-fi, заряжают электромобили, анализируют ситуацию на дорогах, на них установлены датчики загрязнения воздуха, а также расположены тревожные кнопки для вызова экстренных служб. Модернизировав всю систему освещения в городе и увеличив количество всей собираемой информации, в Карлсруэ построили новый диспетчерский центр, благодаря которому можно увидеть загруженность дорог, экологическую обстановку, а по wi-fi определить скопления людей в городе и оперативно реагировать на внештатные ситуации.
АНАЛИЗ ТРАНСПОРТНЫХ ПОТОКОВ В НАНКИНЕ (КИТАЙ)
Во всем мире дорожная инфраструктура часто не поспевает за количеством людей и автомобилей. Особенно остро это ощущается в Китае. С целью устранения этой проблемы в городе Нанкине весь общественный транспорт и такси были снабжены специальными датчиками, благодаря которым стало возможным анализировать перемещение машин и людей. Собранные данные помогают определить степень загруженности дорог. Наблюдая за образованием пробок, можно изменять схему движения, вносить дополнительный маршрут или выделять полосу для общественного транспорта. На основании предоставленной информации китайцы планируют дальнейшее развитие города.
Они видят, в каком направлении лучше застраивать город, чтобы сбалансировать движение автотранспорта.
ОРГАНИЗАЦИЯ ДОРОЖНОГО ДВИЖЕНИЯ В ЛОНДОНЕ (ВЕЛИКОБРИТАНИЯ)
С помощью больших данных и аналитики власти Великобритании анализируют движение в Лондоне: они определяют наиболее проблемные места конкретных районов (пробки, заторы и аварии). Имея информацию о том, как люди передвигаются в течение дня и строя прогнозы по их перемещению, администрация Лондона имеет возможность составлять плановое расписание ремонтных работ таким образом, чтобы минимально влиять на дорожную обстановку, не затрудняя при этом движение автомобилей в час пик.
АНАЛИЗ СЕЙСМИЧЕСКОЙ АКТИВНОСТИ В ТОКИО (ЯПОНИЯ)
В Токио достаточно часто случаются землетрясения разной силы, поэтому по всему городу установлены станции, анализирующие сейсмическую активность. Однако никто ранее не проводил анализ колебаний каждого здания во время подземных толчков, так как установка специальных датчиков достаточно сложный, долгий и затратный процесс. Как была решена проблема? Разработчики из Японии создали мобильное приложение, которое записывает сейсмическую активность с помощью акселерометра телефона. В дальнейшем японцы использовали эту информацию для точного анализа поведения конструкций домов при землетрясении и разработки более устойчивых каркасов.
БЕЗОПАСНОСТЬ ОБЩЕСТВЕННОГО ТРАНСПОРТА В ЯПОНИИ
Другой очень яркий пример из Японии связан с безопасностью общественного транспорта. К сожалению, как и большинство историй о безопасности, идеи рождаются уже после серьезных происшествий, так случилось и с пассажирами автобуса, водитель которого уснул за рулем. Власти Японии постарались позаботиться о том, чтобы минимизировать возможные риски и не допустить повторения ситуации. Для этого они решили проанализировать ситуацию и понять, что влияет на безопасность движения. В результате проведенного анализа были определены четыре основные категории, две из которых связаны непосредственно с водителем:
во-первых, на безопасность движения влияет окружающая среда: погода, трафик и все, что с этим связано. Данные собираются из различных внешних источников – метеослужба, дорожная служба и полиция. Если мы видим, что произошла авария, то, соответственно, предупреждаем водителя о том, что ему лучше снизить скорость, если пошел снегопад, мы также можем оценить риски и решить, как лучше следовать по маршруту;
во-вторых, все, что связано с самим автобусом и его оборудованием. По умолчанию данные собираются со стандартной шины передачи данных, например, OBD II, которые содержат подробную информацию с датчиков, установленных изготовителем транспортного средства. Помимо этого, данные могут собираться и с любых других датчиков, например, с камер, установленных в салоне автобуса.
Последние две группы факторов описывают водителя. С одной стороны – это его привычки и манера вождения, то есть те факторы, которые могут быть скорректированы с помощью дополнительного обучения. Например, резкие разгоны и торможения, а также не использование сигналов поворота позволяют менеджеру по персоналу принять решение о назначении для водителя дополнительного обучения или принятия других кадровых решений.
Последняя группа факторов характеризует физическое и эмоциональное состояние водителя в моменте. В первую очередь это данные об усталости, нервном напряжении и положении тела в пространстве. Это позволяет выявить те риски, которые практически невозможно определить в рамках предрейсового медосмотра из-за их лавинообразного проявления.
Много времени было потрачено на поиски подходящей технологии, которая позволила бы контролировать физическое и эмоциональное состояние человека, в том числе степень его усталости. Первое, что пришло в голову, – это использовать фитнес-браслет, но его точность оставляет желать лучшего. Тогда на помощь пришла японская компания NTT Docomo. Она изготовила специальный жилет из проводящего материала, к которому крепился специальный датчик, снимающий электрокардиограмму в режиме реального времени. Интерпретируя эти показатели, удалось определить три категории – усталость, нервное возбуждение и положение тела человека, чтобы понять, не отвлекается ли водитель от дороги. Это тот самый пример, когда комплексный сбор разнородной информации очень полезен для существенного повышения уровня безопасности.
УМНОЕ ПРИЛОЖЕНИЕ ДЛЯ ОБЕСПЕЧЕНИЯ БЕЗОПАСНОСТИ ТУРИСТОВ
Последний, не менее интересный пример полета человеческой фантазии – приложение Prescience, обеспечивающее туристам безопасность по всему миру. Система агрегирует данные из различных медиаисточников, на основании которых разработчики приложения строят прогнозы рисков практически для любой точки планеты. По сути, приложение отслеживает местоположение туриста, затем сопоставляет и анализирует все новости и события, которые так или иначе привязаны к этой местности, и выдает справку о том, в каких местах нужно быть особенно внимательным, а какие и вовсе стоит избегать. Достаточно интересное решение, показывающее возможности скрининга огромного количества информации и поиска неочевидных закономерностей, влияющих на безопасность.
Говоря об «умных городах», важно понимать, что любой из них, даже самый продвинутый, в настоящий момент находится в начале пути с точки зрения развития интеллектуальных систем. Причем, чем дальше они развиваются в части автоматизации, тем чаще мы сталкиваемся с многочисленными проблемами. Это связано с большой разрозненностью всех подобных систем. Все «умные города» автоматизировались очень фрагментарно. В некоторых европейских странах, например, только для контроля оплаты парковки используется целый набор не интегрированных систем. И если до какого-то момента это работало, то со временем разрозненность и не интегрированность систем начнет доставлять неудобство и существенно повышать стоимость эксплуатации. То, над чем сейчас работают во всем мире, – это унификация единой платформы для создания Smart City.
Например, сегодня, когда речь заходит об «умном городе», мы представляем систему с общей платформой идентификации и аутентификации, которая позволит существенно снизить риск утечки персональных данных, что является критически важным вопросом для любого государства.
