城市变得更聪明

在这座城市的交通是各种，愉快，和低影响。有安全高效的自行车道，和任何人都可以订购便宜乘坐从自主，低排放车辆。因为较少的人开车，和几乎没有人空闲时间在交通，空气质量很高。因为汽车不是那么常见，有很多的公园和开放空间。在你的城市生活是快乐、 健康、 可持续。首先，你的城市是一个智能的城市。

智能城市一样，智能家居，是建造及各地”互联网的东西，”网络的产品收集、 存储和共享用户数据，同时与另一个以创建改进和高效率的生活环境进行通信。在智能城市，物联网的向外膨胀从家到大量的自动化和相互联系的城市设备。和这些设备之间的通信允许大量的市政资料集中起来，最终分析。智能城市利用其收藏的大量的数据，以了解其居民，展示智能城市正在超越物联网，通过收集正在逐渐帮助研究人员了解广阔和复杂网络的大规模数据集的方式。

然而不同智能城市可能定义或描述、 基础都是的数组的相互联系的社会网络和系统，理解其中允许数据驱动城市规划，势必大大提高城市生活质量。莎拉 · 威廉姆斯、 数据、 系统和社会 (IDSS) 的代销商和指示麻省理工学院公民数据设计实验室的助理教授的城市设计研究所 — — 使用数据可视化和数据收集来识别和理解各种城市现象城市研究中心 — — 为例，城市规划师使用此数据来交流驱动器决定为了城市生活的复杂性。”当数据向大量的人，都可理解时”威廉姆斯说，”这是有利的位置，推动社会变革。创建合成和收集数据的工具转换我们如何看待世界，一次向我们展示同时也提供关键信息，来制定新的城市战略政策的影响”。港泉SMT

威廉的研究显示了智能决策支持系统的研究人员正在通过制定和传达的庞大而复杂的城市社会网络的理解的影响。同时，其他智能决策支持系统的研究人员正在帮助开发智能技术等自主车辆和智能电表，这意志力未来城市以系统的方法，建立有效的解决方案，为城市生活的改善和解决社会问题。

智能城市交通系统

交通是最大的问题，以及创新智能城市之内的最重要领域之一 — — 特别是自主车辆的承诺。埃米利奥 · 弗拉佐利，智能决策支持系统系子公司为基础在南京航空航天大学部已取得重大进展在汽车自主创新领域。弗拉佐利加盟的项目负责人及高级纸作者 Daniela Rus，安德鲁和埃尔娜维特教授在电气工程和计算机科学 — — 以及其他同事 — — 在测试自主车辆驾驶员计划去年秋天在新加坡，新加坡麻省理工学院联盟研究和技术 (SMART) 的所在地。在六天之内，自治区高尔夫车提供给了游客在新加坡，一个大型的公共花园乘客可以召唤他们通过在线订票站和书骑，从预定的位置。小推车，自主车辆 15 英里每小时，最大速度与最简版本巧妙地导航路径在花园里，一定要避免行人和骑自行车的人。

弗拉佐利现在正在创造街准备自主车辆技术，能够在不久的将来改变城市旅行。”如果部署更广泛地说，”弗拉佐利说，”自主汽车有可能会改变我们如何看待个人的流动性，尤其是在城市环境中。能够自主开车去接客户，带他们去他们的目的地，然后公园本身 （或成为下一位顾客） 的车可以提供几乎和私人拥有的汽车，与公共交通的可持续性作为方便的流动服务。

从弗拉佐利对自主车辆技术的另一个贡献是他开发与实践和在麻省理工学院都市研究部与规划卡洛的城市实验室主任教授卡罗的一个数学模型。自主，或”基于槽，”十字路口的模型计划”(Sl)。这些交叉删除为交通灯需要通过允许自主车辆，在音乐会中担任的事情，要确保每个到达路口，需经过一个”槽”安全变为可用时，正是而互相沟通互联网的一部分。这一进程加快交通流量通过消除不必要的故障，减少排放和提高效率。弗拉佐利的模型演示，有可能打造一个城市没有交通灯，虽然这一成就将需要新的创新，在其他领域，例如在开发行人和骑自行车的方式一起通过 Sl 交叉口车辆安全地移动。

智能激励

最聪明的智能城市走得更远比机械和系统改进，然而，通过帮助其居民学会如何最节约的资源，包括他们自己的钱。大量的数据收集的关于城市交通模式帮助研究人员了解和制定奖励措施，鼓励人们适应其行为，以更高效的模式，并将更多的最优选择，例如，非繁忙时间旅行期间。

麻省理工学院助理教授和教员 IDSS 杰西卡兰西协作与摩西 · 本-设，教授土木与环境工程，领导一个大型项目，探索帮助人们适应他们的运输行为的可能性。这对兄妹和几个其他麻省理工学院部门和马萨诸塞大学阿默斯特，在一个团队正在开发优化的旅行或棉末，令消费者有获得奖赏系统的移动电子市场 — — 正如其他地区的市场上 — — 为优化行为。兰西说:”人们做出运输选择根据他们的喜好和他们的信息。毫无疑问，获得信息…影响个人交通工具选择在日常的基础上”。

由得到准确、 实时的信息和反馈，鼓励消费者和居民交换行为的效率更高的效率较低模式。在智能城市，在那里可以测量行为，数据揭示的实际行为和选择也可以更容易地收集，能改变允许城市建筑师和工程师，以了解哪些个人的选择，提高整体的生活质量和效率。兰西尔特说到的”为什么模型很重要。通过建模我们可以结合图片日常供选择，可以向消费者提供车辆、 司机、 旅客更一般的不同数据集的信息的最有用片段。”

这种现成的数据，适用于个人的选择，关于运输、 能源和其他资源，快速响应，事实上，可能正是最后关闭”开路”的能源市场，从而创造更加高效、 可靠的电网，特别是所需要的现在和未来时代的”巨型城市”。