綠色城區(qū)智能感知平臺技術(shù)體系研究

葉鴻 張蒙 高海強 朱佳

摘? 要：本文以綠色城區(qū)智能感知平臺技術(shù)體系為分析對象，首先介紹了感知要素與感知對象，接著分析了綠色感知數(shù)據(jù)架構(gòu)，再接著分析了智能感知平臺應(yīng)用設(shè)計，以便完善綠色城區(qū)智能感知平臺技術(shù)體系。

關(guān)鍵詞：綠色建筑;感知;數(shù)據(jù)架構(gòu);技術(shù)體系

中圖分類號：TU98 文獻(xiàn)標(biāo)識碼：A

0 引言

2020年9月，我國提出力爭2030年前二氧化碳排放達(dá)到峰值，努力爭取2060年前實現(xiàn)碳中和?！半p碳”目標(biāo)意味著能源結(jié)構(gòu)的重大調(diào)整，是面向21世紀(jì)中葉的發(fā)展戰(zhàn)略?！笆奈濉逼陂g，我國圍繞推動經(jīng)濟(jì)社會高質(zhì)量發(fā)展主旋律，將加快促進(jìn)節(jié)能減碳綠色轉(zhuǎn)型，實現(xiàn)資源高效利用[1]。事實上，“綠色建筑”可謂這方面的先驅(qū)行業(yè)，至今已經(jīng)走過20年的發(fā)展歷程。從“可持續(xù)發(fā)展”理念出發(fā)，聯(lián)合國環(huán)境與發(fā)展大會在1992年提出“綠色建筑”的概念，重新審視建筑與環(huán)境、能源等攸關(guān)人類物質(zhì)生活方方面面之間的關(guān)系[2]。

然而，這些理念與技術(shù)不易在短期內(nèi)得到感知。綠色建筑用戶通常是關(guān)注環(huán)境友好產(chǎn)品的人群，研究表明對環(huán)境漠不關(guān)心的感知實驗參與者并不會因“綠色”標(biāo)簽或室內(nèi)物理條件的不同而影響感知結(jié)果[3]。就目前的情況看來，住房與建設(shè)監(jiān)管方、技術(shù)支撐方等專業(yè)人士固然了解綠色建筑的理念和技術(shù)，但一般大眾可能不具備該能力，也無需具備相關(guān)技術(shù)能力[4]。因此，將“可感知的綠色建筑”傳達(dá)給用戶是貫穿綠色建筑整個生命周期的工作任務(wù)。

1感知要素與感知對象

感知（perception）是心理學(xué)術(shù)語，是對感覺信息的組織、識別和解釋，以表示和理解所呈現(xiàn)的信息或環(huán)境。體驗（experience）是有意識的生物體感知周圍世界的過程。和傳統(tǒng)建筑相比，綠色的親環(huán)境性通常令其被認(rèn)為更具健康、舒適等感知體驗，但實際作用由環(huán)境感知和生理途徑共同驅(qū)動，而非單一因素。將“可感知的綠色建筑”作為對比研究綠色與傳統(tǒng)建筑的工作基礎(chǔ)，有利于為綠色建筑的學(xué)術(shù)研究提供實證數(shù)據(jù)。

綠色城區(qū)感知屬于“全景感知”，涉及人們城市生活的多個部門，實際操作的難度因勢而定。例如，大型公共建筑、工業(yè)企業(yè)等部門可響應(yīng)政策，共享運行數(shù)據(jù)，成為感知數(shù)據(jù)源，但私人住宅數(shù)據(jù)就涉及公民隱私，往往無法獲得直接的感知對象。把問題約束在公共領(lǐng)域，我們將城區(qū)要素大體分為四類，分別是：地理實體、資源環(huán)境、基礎(chǔ)設(shè)施、社會服務(wù)。

綜上所述，可感知的綠色城區(qū)產(chǎn)生多種要素，分別屬于不同類別，可以被不同部門的人群感知。視其數(shù)據(jù)類型，要素感知分別以數(shù)據(jù)監(jiān)測、監(jiān)控、監(jiān)管的方式進(jìn)行。

2綠色感知數(shù)據(jù)架構(gòu)

基于“全景感知”的考慮，綠色城區(qū)的各感知對象可以設(shè)計為城區(qū)全要素數(shù)據(jù)采集，以便得到完整的記錄，形成一個“數(shù)據(jù)可溯源、信息可查詢、知識可表達(dá)、模型可利用、內(nèi)容可發(fā)布”的全面感知應(yīng)用。綠色城區(qū)的感知數(shù)據(jù)多源異質(zhì)數(shù)據(jù)的融合、處理、分析及可視化，并遵循數(shù)據(jù)的安全與標(biāo)準(zhǔn)規(guī)約。

2.1 數(shù)據(jù)處理

數(shù)據(jù)處理在整個數(shù)據(jù)架構(gòu)中處于支撐地位。時至今日，城市數(shù)據(jù)處理多選擇大數(shù)據(jù)平臺進(jìn)行，它包括數(shù)據(jù)共享交換平臺、數(shù)據(jù)資源平臺、數(shù)據(jù)服務(wù)平臺、數(shù)據(jù)治理平臺等。大數(shù)據(jù)平臺依托（大）數(shù)據(jù)中心，或采用云部署。事實上，大數(shù)據(jù)與云計算均以分布式計算、分布式存儲為基礎(chǔ)，大數(shù)據(jù)的功能需求與云計算解決方案匹配，無論其是共有云還是私有云。云化的資源包括計算、存儲和網(wǎng)絡(luò)等組成，以彈性擴展的共享資源池為綠色城區(qū)感知數(shù)據(jù)處理提供按需調(diào)取的IT服務(wù)，實現(xiàn)可靠、安全、規(guī)范的技術(shù)支撐。

2.2 數(shù)據(jù)融合

數(shù)據(jù)融合負(fù)責(zé)完成感知數(shù)據(jù)的提?。╡xtract）、轉(zhuǎn)換（transform）和加載（load），即ETL過程，最終放置于數(shù)據(jù)倉儲（data warehouse）。傳統(tǒng)的ETL是基于事務(wù)（transaction）進(jìn)行的，數(shù)據(jù)從在線事務(wù)處理（OLTP）數(shù)據(jù)庫或其他數(shù)據(jù)源中提取。OLTP具有高吞吐量、大量的讀寫請求的特征，但它們不適合于數(shù)據(jù)分析任務(wù)。因此數(shù)據(jù)要在一個暫存區(qū)進(jìn)行轉(zhuǎn)換（數(shù)據(jù)清洗和優(yōu)化）再用讀優(yōu)化的在線分析處理（OLAP）進(jìn)行分析。更現(xiàn)代的技術(shù)是使用數(shù)據(jù)倉儲，通常是基于云計算的即席分析數(shù)據(jù)庫與SaaS應(yīng)用的結(jié)合。

城市數(shù)據(jù)無疑歸屬于物聯(lián)網(wǎng)（IoT）和大數(shù)據(jù)（Big Data）的交叉領(lǐng)域。在現(xiàn)代數(shù)據(jù)架構(gòu)設(shè)計中，需要考慮系統(tǒng)的低時延和高可用、多源數(shù)據(jù)的格式、數(shù)據(jù)的容錯性和異常預(yù)警等問題。此外，數(shù)據(jù)清洗（data cleansing）在整個數(shù)據(jù)融合過程中的作用顯著，而且其結(jié)果會影響后續(xù)數(shù)據(jù)分析。尤其是從物聯(lián)傳感終端攝入的數(shù)據(jù)和用戶通過表單填報的數(shù)據(jù)，分別對應(yīng)數(shù)值型和文本型的數(shù)據(jù)清洗模型。

2.3 數(shù)據(jù)分析

為了從綠色城區(qū)感知數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)有用的信息并支持決策，需要借助數(shù)據(jù)分析。數(shù)據(jù)分析是一個建模過程，包括統(tǒng)計推斷、數(shù)據(jù)挖掘、數(shù)據(jù)智能等多種方法。

通過各類感知終端采集的綠色建筑（城區(qū)）數(shù)據(jù)，從網(wǎng)絡(luò)通信基礎(chǔ)設(shè)施匯集到大數(shù)據(jù)平臺，經(jīng)過數(shù)據(jù)融合和數(shù)據(jù)分析最終得出有效信息，提供給監(jiān)管方、建設(shè)方、綠色用戶等不同社會部門來感知和體驗。

2.4 數(shù)據(jù)可視化

數(shù)據(jù)可視化（data visualization）是設(shè)計并展現(xiàn)信息的技術(shù)統(tǒng)稱，最常見的形式是圖形、圖表、地圖等視覺元素，以幫助用戶直觀地感知數(shù)據(jù)所反映的模式、趨勢或異常。綠色城區(qū)大數(shù)據(jù)以其規(guī)模之大、種類之多、更新之頻繁，難以直接被數(shù)據(jù)使用者采用繼而發(fā)現(xiàn)價值，通常需要借助可視化的輔助工具。數(shù)據(jù)處理過程的結(jié)果之一正是將數(shù)據(jù)接入可視化工具。這些工具形式多樣，既可能是桌面應(yīng)用程序，也可能是Web前端頁面，甚至小到智能穿戴設(shè)備、大至建筑物幕墻投影。

針對不同類型的感知數(shù)據(jù)和展現(xiàn)終端設(shè)備，視覺設(shè)計師應(yīng)該慎重考慮呈現(xiàn)目的，并且與數(shù)據(jù)分析師協(xié)同創(chuàng)新，才能制作科學(xué)、合理、美觀的數(shù)據(jù)可視化作品。我們通過對感知數(shù)據(jù)的不同來源和維度進(jìn)行梳理，得到折線圖等11類常用圖表類型，結(jié)合7種可視化任務(wù)，即類別、對比、分布、趨勢、相關(guān)、關(guān)聯(lián)和示意，技術(shù)組合關(guān)系如表1所示。

3 智能感知平臺應(yīng)用設(shè)計

從綠色城區(qū)的高質(zhì)量發(fā)展角度看，一個能夠從智能傳感到用戶查看的端到端感知應(yīng)用平臺無疑更具吸引力。通過創(chuàng)建這樣的智能感知平臺，綠色建筑（城區(qū)）相關(guān)利益方可以共享數(shù)據(jù)、互聯(lián)互通，最大程度地減少重復(fù)開發(fā)、降低跨域風(fēng)險，并進(jìn)一步提升數(shù)據(jù)分析質(zhì)量。監(jiān)管方、建設(shè)方和綠色用戶在同一個平臺上分別以不同的角色交互數(shù)據(jù)。綠色用戶是建筑使用者，更關(guān)心綠色發(fā)展的理念和技術(shù)在建筑物和城市基礎(chǔ)設(shè)施上的具體應(yīng)用成效，這些通常包含用戶自身的健康、舒適、生產(chǎn)力等，以及建筑設(shè)施設(shè)備的安全耐久、節(jié)約便利、空間功能等要素。建設(shè)方是綠色建筑（城區(qū)）的專業(yè)支撐，他們除了關(guān)心綠色用戶所關(guān)心的問題，還需要收集建筑物和城市基礎(chǔ)設(shè)施的海量運行數(shù)據(jù)，以便從中得出科學(xué)實用的數(shù)據(jù)模型，為建筑物的維修和整改提供參考，感知綠色發(fā)展帶來的經(jīng)濟(jì)收益。監(jiān)管方主要是政府相關(guān)部門的工作人員，需要全面感知城區(qū)監(jiān)測點位的各類數(shù)據(jù)和從市民處回收的調(diào)查數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)都應(yīng)接入智能感知平臺，監(jiān)測監(jiān)控數(shù)據(jù)經(jīng)由物聯(lián)網(wǎng)平臺獲取，調(diào)查數(shù)據(jù)亦從平臺向民眾發(fā)放，在應(yīng)用程序域內(nèi)形成良性閉環(huán)。

3.1 技術(shù)體系

如圖1所示是常州市高鐵新城規(guī)劃中的綠色城區(qū)智能感知平臺技術(shù)體系總圖，目前該感知平臺已經(jīng)進(jìn)入開發(fā)測試階段。

該技術(shù)體系從底層到頂層包括感知對象、感知方法、基礎(chǔ)設(shè)施、應(yīng)用架構(gòu)、智慧業(yè)務(wù)和感知呈現(xiàn)六層，額外兩個支撐來自安全和標(biāo)準(zhǔn)。圖1列舉了各層主要設(shè)計內(nèi)容和所需技術(shù)。

綠色城區(qū)智能感知平臺設(shè)計多個業(yè)務(wù)應(yīng)用，包括但不限于建筑智慧感知、環(huán)境智慧感知、健康智慧感知、交通智慧感知、社會服務(wù)智慧感知、能源與水智慧感知等。這些業(yè)務(wù)可以分別開發(fā)對應(yīng)的功能界面，供用戶使用。支撐這些業(yè)務(wù)應(yīng)用的基礎(chǔ)是（云）數(shù)據(jù)中心提供的PaaS服務(wù)，在面向服務(wù)的開發(fā)架構(gòu)（SOA）的諸多選擇中，微服務(wù)提供松散耦合的細(xì)粒度服務(wù)集合，適合分布式開發(fā)不同的模塊化應(yīng)用，更具可擴展性。

3.2 關(guān)鍵技術(shù)

綠色城區(qū)智能感知平臺采用了多種IT技術(shù)的組合創(chuàng)新，其中關(guān)鍵技術(shù)包括邊緣計算、CIM、深度學(xué)習(xí)等。

邊緣計算是一個分布式計算框架，使企業(yè)應(yīng)用更接近數(shù)據(jù)源，如物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備或本地邊緣服務(wù)器。這種方式可以帶來更多信息收益，包括更快的洞察力、改進(jìn)的響應(yīng)時間和更好的帶寬可用性。

城市信息模型（CIM）技術(shù)是在建筑信息模型（BIM）的基礎(chǔ)上，結(jié)合地理信息系統(tǒng)（GIS）的空間大數(shù)據(jù)分析與呈現(xiàn)功能。BIM使設(shè)計人員能夠量化系統(tǒng)和材料對環(huán)境的影響以支持設(shè)計可持續(xù)建筑所需的決策，GIS可提供捕獲和分析空間和地理數(shù)據(jù)的能力。CIM做到了BIM與GIS的深度融合，在共享數(shù)據(jù)和服務(wù)的基礎(chǔ)上，適用于開發(fā)和部署城市級別的上層業(yè)務(wù)應(yīng)用。

深度學(xué)習(xí)是人工智能中“機器學(xué)習(xí)”的一個子集，其神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)能夠從非結(jié)構(gòu)化或無標(biāo)簽的數(shù)據(jù)中監(jiān)督或無監(jiān)督學(xué)習(xí)。深度學(xué)習(xí)比傳統(tǒng)機器學(xué)習(xí)的優(yōu)勢在于其強大的模型表現(xiàn)力。

4 結(jié)論

本文通過梳理從建筑到城區(qū)、“點面結(jié)合”的綠色感知要素和感知對象，提出了“人-建筑物-環(huán)境”的交互作用，分析了整個系統(tǒng)中物質(zhì)和能量的流動關(guān)系，并在建成環(huán)境的必要感知對象中找到時空屬性（空間數(shù)據(jù)、時序數(shù)據(jù)）、建成屬性（建筑物和城市基礎(chǔ)設(shè)施運行數(shù)據(jù)）、管理屬性（社會服務(wù)數(shù)據(jù)、行政管理數(shù)據(jù)）三大類感知數(shù)據(jù)。針對不同種類的感知數(shù)據(jù)，本文提出使用監(jiān)測、監(jiān)控和監(jiān)管的方法進(jìn)行數(shù)據(jù)采集，并設(shè)計綠色感知數(shù)據(jù)架構(gòu)，包括從數(shù)據(jù)融合、數(shù)據(jù)分析到數(shù)據(jù)可視化的一系列技術(shù)集成，這些技術(shù)均需要基于（云）數(shù)據(jù)中心的信息處理能力方可穩(wěn)定、高效、安全地實現(xiàn)。在此基礎(chǔ)上，本文建議了一套綠色城區(qū)智能感知平臺技術(shù)體系，并將該體系應(yīng)用于江蘇省常州市高鐵新城的綠色建筑感知平臺的開發(fā)過程。最后，文章就該體系中的幾個關(guān)鍵技術(shù)進(jìn)行簡單闡述。

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收稿日期：2021-08-05

作者簡介：葉鴻（1984—），男，江蘇宜興人，博士，講師，研究方向：建筑行業(yè)的數(shù)據(jù)采集與數(shù)據(jù)分析、軟件架構(gòu)設(shè)計。

通訊作者：張蒙（1990—），女，江蘇徐州人，本科，工程師，副總經(jīng)理，研究方向：環(huán)境監(jiān)測技術(shù)、物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)。