智慧城市風起雲湧 大數據改變城市運作方式

過去幾年中，美國各大城市已開始利用收入、竊案、交通、火災、疾病，停車等方面的資料來解決眾多城市問題。無論讓市民更容易找到停車位，或引導衛生檢查員優先鎖定高風險的餐館，或替最可能遇到火災的家庭安裝火災偵測器，大數據技術已開始改變城市的運作方式。

據華爾街日報(WSJ)報導，拜科技進步之賜，各大城市近幾年開始大數據分析技術。雲端運算已大幅降低數據儲存成本;機器學習技術讓市府官員得以運用先進分析工具;物聯網(IoT)和廉價感測器的興起，可追蹤槍擊案、交通空污等大量信息;而手機和App的普及，讓市場和公務員能一起監控問題並將信息反饋給市政府。

城市運用海量數據最具創意的方式，或許是事先預測火災等災難。火災偵測器對防止火災奪走人命相當重要。美國國家消防協會(National Fire Protection Association)表示，火災警報器可將家庭火災的風險降低一半。

紐奧良雖像大多數城市一樣有火災偵測器安裝計劃，但直到最近還是要由市民主動申裝。紐奧良績效與責任辦公室主任Oliver Wise要求資料庫團隊利用兩次人口普查調查數據，找出最多家庭未安裝火災偵測器，而且老人跟小孩最多，若發生火災難以逃生的街區。

此外並且用其他數據鎖定曾有房屋失火的小區，以機器學習技術製作出一張地圖，標示出最可能發生火災的地區，讓消防局可優先安裝火災偵測器。

紐奧良消防局長Tim McConnell表示，自2015年初開始進行此計劃以來，該部門已安裝約1.8萬個火災偵測器。相較之下，舊方案下每年不超過800個偵測器。

預測分析技術也被用於改善芝加哥的餐廳衛生檢查。芝加哥公共衛生局靠30多名檢查員檢查全市逾1.5萬家餐廳有無違法行為，因此需提升排定優先檢查順序的效率。

芝加哥城市創新科技部的資料團隊開發出一種演算法，其中包含餐廳是否曾有違規行為、已營業多久、天氣狀況等11個變數，藉此找出可能違法的餐廳來排定優先檢查。這套演算法在2015年投入使用后，檢查人員比之前早7天檢查可能發生嚴重違規行為的餐館，而且查出嚴重違規行為的餐廳數量增加15%。

此外，城市正在用感測器監控一切。透過物聯網，配備感測器的水管可偵測漏水，電錶可追蹤用電情況，停車表可自動標記逾時停車。堪薩斯市在2016年3月通車的捷運沿線路燈上安裝視訊感測器。該市利用這些感測器收集交通相關信息及沿路的空停車位，並且公共網站上顯示這些信息。

這些感測器甚至能計算人潮，做為投資咖啡廳或零售店的重要依據，並能協助市府官員預估人群大小，在大型活動后安排清潔隊。感測器還能偵測動作，因此也能用於調整LED路燈，若附近沒人就會調暗省電。

而在墨比爾(Mobile)市，建築法規檢查員能藉手機和Instagram App，在短短8天內清點完該市的1,200間受損房屋。檢查員可利用Instagram拍攝房屋相片，讓市府人員在地圖上看到哪裡有遭破壞、遺棄或有其他問題的房屋。

洛杉磯則用手機資料清理城市街道。該市衛生團隊用影片和手機記錄亂倒垃圾的行為，並利用App回報需立即關注的問題。行動小組收集的資料彙編在城市詳細地圖上，並依乾淨程度以不同顏色標示每條街道。

洛杉磯還在在線發布此地圖，讓所有人都能了解城市街道的清潔程度。洛杉磯數據長Lilian Coral表示，這項才剛進行一整年的計劃，讓不幹凈的地區減少80%。

值此同時，波士頓利用Google的Waze導航App，讓駕駛能實時分享路況，以補充監視器和感測器的實時信息，更詳細了解街道上發生的情況。來自Waze用戶的訊息可提醒哪裡出現交通問題，讓官員更快作出響應。