Конспект. Доктор Си Кион — об умных городах, мэрии будущего и информации как главном ресурсе в жизни города

26 мая в рамках эксперт-классов городского образовательного проекта MadeInKazan выступил Доктор Си Кион — специалист по городским инновациям и Big Data. «Инде» публикует конспект его выступления.

Казань на пути к тому, чтобы стать смарт-городом. Это долгий путь, и каждый город начинает его с разного старта. Сингапур начал двигаться в этом направлении 50 лет назад. Если посмотреть на Сингапур того времени, то становится ясно, что никогда не бывает слишком рано или слишком поздно начинать строить смарт-город. Наука и технологии всегда будут играть большую роль. Основателем стратегии смарт-города был первый премьер-министр Сингапура Ли Куан Ю. В 1966 году он произнёс программную речь о том, что Сингапур хочет стать первым в мире по науке и технологиям. Спустя 50 лет его сын и преемник Ли Сянь Лун провозгласил переход на следующую стадию — построение смарт-нации. Сингапур — маленькая страна, вся наша нация живёт в одном городе. Когда мы говорим о городе, мы представляем здания, дороги, инфраструктуру, а когда говорим о нации, то имеем в виду людей.

И технологии для нас — не пункт назначения, но инструмент для создания смарт-нации.

Главную роль в городах будущего будут играть данные. В 2012 году в журнале The Economics вышла статья, где было сказано, что мэрия городов будущего — это люди, сидящие у экранов и отслеживающие тысячи параметров из жизни города, на основе которых затем принимаются оптимальные решения. Для успешной работы с данными нужно наладить работу в четырёх направлениях:

1. Чтобы владеть ситуацией, вы должны быть способны владеть всей информацией. Нужно развивать технологии, которые будут собирать данные о жизни города. Это такие технологии, которые слышат сердцебиение города и его жителей. Данные — это новое электричество. Нужно чтобы они воспринимались таким же важным ресурсом, как вода. Без данных нельзя построить умный город.
2. Собранные данные необходимо анализировать, поэтому нужны соответствующие технологии — как машины, так и люди. Возможно, этот подход рождает у людей страх перед тотальной слежкой и Большим Братом. Но Большой Брат появляется не там, где собирают данные о городе, а там, где их неверно используют силовые структуры. Это как пример с ножом, при помощи которого можно резать овощи, а можно убивать. Главная роль не у ножа, а у руки, которая его держит.
3. После анализа информации нужны технологии, которые будут моделировать необходимые действия.
4. Необходимо развивать прогностическую деятельность.

Все сказанное можно проиллюстрировать примерами из практики Сингапура.

В городах всегда много шума, и он мешает людям. Мы решали эту проблему с учётом категории назначения земель. Рядом с трассами мы не размещаем жилые кварталы. Вместе с тем в городе мы установили датчики, измеряющие уровень шума. На основе их данных мы получили визуализированную карту интенсивности шума в разных частях города в разное время и источников этого шума. Так, мы с удивлением узнали, что порой шум на детских площадках не намного отличается от уровня шума автомобильных трасс. Полученная информация учитывается при дальнейшем проектировании города. Внедрение сенсоров в среду улучшает конечный результат, потому что они генерируют такие данные, о которых вы, возможно, и не подозревали, но их игнорирование влияет на эффективность деятельности.

Полученная информация помогает при разработке навигации на конкретных участках города. Что если нам нужно посмотреть на весь город? Оснащать весь город датчиками дорого. Есть решение. Люди пользуются картами для оплаты общественного транспорта. На их основе можно узнать среднее время, которое люди тратят на дорогу, их маршруты и расстояния. А это та информация, без которой невозможно проектировать систему общественного транспорта.

В Сингапуре мы также используем информацию от диспетчеров такси. В Сингапуре лучшая система такси в мире, но проблема в том, что автомобили всё ещё управляются людьми, а мы бы хотели, чтобы это были роботы. Иногда такси приходится ждать долго. Мы хотим понять, почему это происходит. У всех такси есть GPS-навигатор, то есть мы видим, где находится автомобиль. В Сингапуре можно также увидеть статус автомобиля: свободен или занят. Статус такси, его местоположение и передвижение показывают спрос на такси в разных частях города в разное время суток, дни недели. Это готовая модель предсказывания, внедрив которую в робота-водителя, можно направить автомобиль туда, где он больше нужен. Сейчас эта система уже консультирует водителей, но есть человеческий фактор, и они не всегда прислушиваются. Это приводит к тому, что, например, у аэропорта всегда много свободных машин, а где-то в городе, наоборот, дефицит такси.

Система, которая собирает и обрабатывает данные, должна отвечать следующим требованиям. Это должна быть единая платформа, объединяющая людей и технологии. Машина пока тоже не принимает решения самостоятельно, и в современном мире люди должны научиться принимать совместные решения с машинами. Умный город строится не сразу. На данном этапе правительству и предприятиям стоит принимать информированные решения — пока машины не могут думать за нас, должна быть дискуссия. Система должна быть устойчивой, чтобы вам не пришлось каждый год обновлять датчики или бесконечно менять в них батарейки. Также она должна иметь опцию масштабирования, то есть должна быть способна действовать на больших и малых площадях. И, самое важное, нужно обеспечить надёжность получаемых данных. Едва ли у вас получится построить умный город, решающий проблемы людей, опираясь на ошибочную информацию.

Фотографии предоставлены MadeInKazan

Читайте также: