当城市拿起神经网络的“剧本”，传感器应该扮演何种角色？( 四 )_我们已经讨论过很多关于智能城市的话题

2.数据协作的兼容性。城市数据的另一个问题，是数据源的多种类、多模态。比如仅仅是解决堵车的问题，就需要路面的车流量数据、车辆GPS数据、天气预报、路况健康监测数据等等，只有将不同种类的传感器融合，把各数据源捏合在一起，才能够实现对交通状况的实时把握和调控，主动影响智慧决策。

3.数据处理的高效率。目前许多城市的数据收集方案，都是通过摄像头、通讯基站等方式实现的。这就导致了两个问题：一是摄像头的视觉数据需要进行语义分析、特征提取、图像理解等一系列处理，对算力资源、硬件配置、数据存储等提出了较高的要求；二是大规模的实时高精视觉数据一股脑儿地输送到云端，很容易造成数据堆积和处理延迟，成为“城市大脑”的重担，耽误一些需要实时反应的需求。

归根结底，城市的智慧化不应该只停留在“被数字”的表面功夫，而应该真正让城市的每一寸肌理都能够感知数据、应用数据，这样任何地面事件带来的每一个“神经冲动” ，才能快速而顺利地抵达城市“大脑中枢” 。