在智慧城市环境下，地理信息主要是用来做什么事情呢？简而言之，就是要能够实现地理信息的实时获取、高效的处理和快速的响应，促进地理信息大范围的、全方位的、深层次的智能化应用。

首先简单比较一下智慧城市跟数字城市之间的关系，可以认为数字城市做的主要是数据在线，提供的是信息服务；智慧城市可能更重要的是应用的在线，提供的是知识的应用。这是从宏观上来看。如果把它放在云计算的框架下来看的话，数字城市主要是指基础设施建设和数据建设，提供社会化服务；而智慧城市同时除了包含数字城市以外，还应该有平台的建设、软件的建设、具体的应用，应该说它是数字城市的一个深化。

智慧城市对地理信息的需求

那么智慧城市对地理信息有哪些需求呢？我个人归纳有这么几个方面：第一是全面的感知和动态数据的更新；第二是构建多元化需求；第三个是快速的数据处理，动态地制图；第四个就是多元数据的整合与自动形成；第五个是建设空间信息、地理信息源。

首先，什么叫动态数据更新？我们现在的地理信息都是测量出来的；等到智慧城市建成，人人都可以通过手机，通过各种手段对地理信息做更新。比如说我们到一个餐馆去吃饭，去了以后发现那个餐馆关门了，那么可能热情的网友就可以把相关信息发到网上，从而实现更新。从地理信息库里面，把这个餐馆去掉，这就是所谓的“泛在社会”——能够打破传统测绘的数据的生成、发布和处理模式，能够实现动态的更新。

那么所谓信息的处理是什么概念呢？我们知道不同的人对地理数据的要求是不一样的。比如说同一个水系数据，不同的部门比如规划部门、土地部门、交通部门、水利水务部门，他们对水系数据的要求不一样。我们提供的数据要能够提供相关的数据处理工具，让用户自己来处理数据——想要什么样的数据，想要多详细，都可以让他自己来进行处理。本来这个工作都是测绘地理信息的专家、技术人员、工程师来做的，而到了智慧城市，应该让一般的用户也能够处理，实现高度自动化的数据处理。

第三个就是动态制图的概念。现在的地图无论是经济地图还是其他地图，都由专门的地图专业人员来做。现在所有数据图的信息都在数据库里，都在网上，有没有可能把这个库存简化、自动化，做成一个合集，让用户来做，让地图使用者来做？也就是说，要搞成一个地图制图的基层制造系统。这样的话，任何人拿到数据以后，就可以根据他的需求生成相关的地图。

第四个就是要自动选址。我们有很多社会经济数据，都在统计局的数据库里面。这些社会经济数据，要在地图上表达出来，需要人工进行标注，这个工作量非常大。比如我们统计长沙市某几个区，下面还有街道、居委会、社区的人口，假如要做一个长沙市的人口分布图，我们现在需要人工去一个社区一个社区的统计。假设我们用一个地理图，把这些空间的位置都很清楚地表示出来，跟相关的统计人员对接起来，就会自动地进行地址的匹配。实际上，目前我们在深圳就做了这个工作，把深圳的市区，从每个区域、每个街道、每个社区，最后到每栋楼都进行了编码，都在地图上标出来。这样每个房子相关的数据也就有了，相关的模型也就有了，这样工商的、税务的、公安的、城管的等等数据，就完全可以用计算机把它跟地图相关的数据自动整合起来。

第五个就是地理信息空间云平台，我们叫地理信息云。我们现在的地理信息还存在相关部门的数据库里，需要把它变成一个“云”，实现社会化的服务、社会化的共享。在变成云的同时，我们既要能够做到动态更新、全面感知，而且要能够快速地接入互联网，非常方便的使用；同时还要能深度融合，把地理信息跟城市的其他信息都能够融合起来，形成一个社会化的城市信息。然后在这个基础上进行相关的深度的挖掘跟应用。

地理信息在智慧城市中的应用

那么关于地理信息应用，我把它概括起来大概是四个方面：第一个是展示地理空间；第二个是提供定位参考；第三个是辅助空间分析；第四个是支撑业务重构。

关于展示地理空间，事实上我们的测绘、地图一直都在做这个事。只不过智慧城市下的地理空间展示可以做成动态的、交互式的，做成具有身临其境的感觉的真实现场感，可以在网上展示一个虚拟而又真实的地理世界。

第二个就是提供相关的定位参考。比如说，通过地理信息框架把社会经济的非人口数据的位置表达出来，这种表达是很重要的。这种表达在传统测绘里叫专题地图，就是用空间的方法把一些非空间的数据表达出来，作为地理参考。

举一个非常精准的应用，在医疗卫生行业的公共卫生专业——一个非常传统的学科的建立，就跟地图的使用密切相关。大概是19世纪80年代，伦敦霍乱病流行，死了很多人。因为当时霍乱的治疗水平还很低，找不到病因。最早认为霍乱病是呼吸传染的，搞得全城紧张。后来有一个医生把所有病人家庭住址在地图上标出来，这样才发现，绝大部分病人是用了同一口水井。抽这个水井的水做调查分析发现水被污染，有了病毒。

有很多类似的情况，你看到统计数据和报表的时候找不出它的规律来，你一旦把它在空间定位以后，马上就发现了它的规律性，能够找到原因。正如公共卫生学这个学科的产生都跟地图有密切的关系。

第三个主要应用叫辅助空间分析。这个也比较简单，我们把城市自建的成果做成虚拟的三维情况，展示一下看看设计效果是不是好。比如说我们把深圳市的居住人口和就业人口做了分布分析：一个人总体上讲有两个最常出现的地点——家庭地址和工作场所。早晨他从家里到单位，晚上从单位到家里，他都要经过相关的交通路网，这样我们就能通过大数据的手段，知道不同路网的交通流量、交通压力，从而对这个交通路网做公交路线优化、道路规划优化等。事实上这种优化的意义是非常大的，我们通过智慧城市的地理空间性分析，能够对我们整个居住布局、产业布局、公共交通布局做优化，降低我们的平均出行时间。它潜在的和直接的经济效益，实际上都非常可观的，包括环境效益、人力时间成本等。

最后讲个比较特殊的应用，我叫它们支持业务重构。就是通过地理信息技术，使相关行业的业务做法被改造，实现业务的重组重构。我把它叫做智慧城市的业务转型。

比如不动产评估，我们有一块土地做了评估，评估出来以后最高的评了7.15个亿，最低的6.16个亿，差了将近一个亿，差了16%。在不动产评估行业，相差20% 是正常或者合理的。但是正如大家所知，如果国家开征不动产税，我们肯定希望一个权威的部门对于不动产评出一个权威的价格来，因为价格直接关系到收费的问题。事实上我们做了一个数字化的评估，所有跟房子有关的，位置、景观、环境包括噪音、日照、污染以及配套设施和交通状况，这些东西通过三维城市建模，通过不同行业的数据的集成，都可以通过数字化的方法把它算出来，并且这种计算的效果会比人工的估算要更准确。

所以，随着智慧城市的建设，地理信息建设能做很多事情。夸张点讲，创造了无限的可能，很多事情都可以通过计算机来算。所以地理信息确实可以让这个城市更智慧，同样也可以让生活更美好。