by Marika Yang， Carnegie Mellon University

随着世界的技术进步，“智能”一词已应用于从智能手机到智能家居的所有事物。现在，包括城市在内，一切都是“智能”的。智慧城市利用各种物联网（IoT）传感器收集整个城市的数据，并对其进行分析以更好地运行和管理城市的资源和服务。一些应用包括交通拥堵、噪声和污染控制等。

所有这些应用程序都需要数据，更具体地说，准确的学习需要好的数据。这导致了发展中的智能城市的主要问题之一：城市很大。北京为1，600平方英里，人口超过2000万，而纽约市为302平方英里，人口超过800万。为了收集数据，传感器需要遍布整个城市，但是由于成本、人工和对某些区域的访问受限，不可能将传感器部署到任何地方。

卡内基梅隆大学电子与计算机工程副研究员张培（ZeiZhang）转向出租车作为移动传感平台。为什么？出租车队的运行时间长，空间覆盖范围大，并且具有巨大的数据收集潜力。

Zhang说：“在一个高密度的城市中放置传感器很昂贵，而且难以维护，但是像出租车这样的可管理车队到处都是，到处都是。”

尽管有出租车队的潜力，但这也带来了新的挑战。如果在没有任何规则或规定的情况下将传感器部署在出租车上，则数据可能会有错误和不完整的结果，因为出租车自然不会行驶到城市的每个部分。相反，它们密集地分布在受欢迎的地方。“出租车并不是为了支持研究而设计的，”Zhang开玩笑说。

为了获得更好的数据以进行准确的学习，Zhang和他的同事开发了一种算法，以制定最佳计划来激励出租车司机前往不太受欢迎的地区——通过金钱激励来激励他们收集数据。研究人员强调了数据收集的两个主要目标：覆盖更大比例的城市区域和分布更加均匀的覆盖范围。为了确定要激活哪个出租车以获得最佳数据，该算法考虑了多个因素，包括给定出租车的位置、可能的路线、潜在的客户以及降低成本的需求。

Zhang说：“基本上，该算法会告诉驾驶员：＇按照我的路线，您可能会发现更多的客户，但如果不这样做，我们会给您带来差额。”“对于我们来说，我们将沿着新的道路获取新的数据，并提高我们对该城市的整体了解。”

全市数据众包的启动系统取得了积极的成果。研究人员发现，感知覆盖质量提高了40％，乘车请求匹配率提高了30％，而所需的基本预算仅为10％。他们与中国公司EnvironmentalThinking合作，目前在深圳有146个部署，在天津有19个部署。

作为合作的一部分，他们开发了一种称为“大气监测系统”的污染绘图工具，该工具可以跟踪给定位置中有关空气污染的大量信息。该工具将天气信息到颗粒物（PM2．5），二氧化氮（NO2）和臭氧（O3）污染的24小时图表汇总到一个平台中。

Zhang说：“随着城市变得更加智能，我们的系统将为城市管理者或居住者提供高分辨率和准确性的传感信息。”“有了更好的情境感知，智慧城市将能够更好地回应居住者。”（编译／Cassie）

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