合成数据彻底改变了城市规划，预测更智能、以公民为中心的城市的需求。
智慧城市的核心是通过技术改善市民的生活，推动可持续发展。我们使用的街道和家园正在适应人们的需求，变得更安全、更高效、更环�！⒏�。随着合成数据的使用不断增加，这种适应正在得到推进。
例如，伦敦人五分之四的旅行发生在街道上，这打开了一个新的窗口。这是我们移动和连接的核心。我们如何使用以及如何设计，越来越取决于数据。地图告诉我们最佳的旅行路线，传感器控制路灯，监视器评估污染水平。技术连接得越多，描绘我们城市运作方式的数据就越详细。
是什么将这些城市特色联系在一起?从空气质量和交通传感器到自动驾驶汽车和手机，物联网(IoT)连接所有这些不同的设备，使之能够进行通信，并形成互连的数据源。
这个数据中心正在呈指数级增长，但这种增长可能会导致数据瓶颈，从而阻碍运营并导致扩展问题。仅靠现实世界的数据无法承担这一负�！Ｕ庹诖呱铣沙鞘小桓龀渎煞梦适莸娜率澜�，其反映了现实世界，甚至可以预测我们的需求。
实际数据
数据为我们的城市提供动力。我们越能利用技术来驾驭它，就越能让城市以公民为中心。伦敦交通局的“健康街道”是一项投资于“高质量、有吸引力的公共空间、健康的居民和高效的交通网络”的计划。其目标是通过使街道更清洁、更安全、更有吸引力，鼓励人们走出去，使用可持续的出行方式。要做到这一点，决策者需要数据来了解街道的使用情况和人们的出行方式。这可以帮助其设计基础设施，并实时监控任何变化。
更广泛地说，“15分钟城市打开一个新窗口”这个想法一直在加速。其围绕这样一个理念：一个人所需的一切，像工作、购物、医疗保�。嗬氤鞘械娜魏蔚胤蕉荚�15分钟步行或骑自行车范围内。这样做的目的是鼓励锻炼，减少排放，以及其他好处。
但这个想法也存在分歧。该计划的部分内容，例如低交通街区和超低排放区的出现，受到了赞扬和反对。这些计划鼓励骑自行车、步行等积极出行和清洁空气，但如果实施不当，也会造成交通瓶颈，并在其他地区造成更多污染。
数据是成功实施此类举措的关键。但在某些情况下，可能无法获得足够的信息来了解任何变化的影响。如何测试现实世界中数据较小或不一致的场景?如何尝试各种方案以找到引入其的最佳方式?
矩阵效应：合成城市的作用
计算机人工生成合成数据，以统计方式匹配和模仿现实世界的环境。在这些“合成城市”中，城市规划者可以测试一系列现实世界数据可能过于稀缺、成本高昂、耗时或收集不安全的情况。例如，据估计，英国有超过100万个坑洞。这打开了一个新的窗口——一个巨大的数字，但这只是一个估计。人们对问题的真正严重程度缺乏切实的认识。
现实世界的数据仍然是训练合成数据模型的基�。秸呓岷掀鹄词浅晒Υ葱碌淖钪兆楹�。但合成数据使我们能够填补空白、确保数据隐私并扩大规�！Ｎ璧娜魏伪咴登榭錾傻氖菰蕉�，提供准确类似于现实世界的数据集的潜力就越大。
其从简单但有影响力的日常场景开始。例如，记录现实世界中的街道损坏可能非�：氖�、低效，并且会导致更多拥堵。通过合成模型，规划人员可以创建一系列场景和场景，改变照明和天气条件，以测试常见事件和不太常见的用例，例如磨损的道路标记和丢弃的物品。
这可以扩展到公园、广场、运动场等户外空间。合成数据可以复制这些大型公共环境中的拥堵管理、事件识别、客户支持和丢失设备。最终，这些数据有助于使空间更具包容性和便利性，这是智慧城市的重要目标。
互联的未来
我们的城市有如此多的互动，物理基础设施和街道设施与我们的移动设备和互联网交织在一起，通过物联网创建一个互联的世界。我们掌握的数据越多，就越能了解我们的家庭、街道、设备以及出行方式之间的关系。
实时传感器检测街道物体、监测污染水平，并提供废物管理和能源效率的数据。公交车与公交车站标志、手机和地图进行通信，以创建一个实时旅行信息的互联网络。收集有关这如何影响获得当地支持服务、企业以及餐厅和住宿预订的数据。我们街道的吸引力也直接影响到我们的家园。例如，我们的公共空间如何影响人们停留的时间和使用的能源?
为了有效地训练这些系统，需要提供详尽的数据供应来测试一系列场景。通过合成数据，可以处理任何数据异�：秃奔谋咴登榭�，例如极端天气和交通事故。其提供了实现日益互联的未来所需的大量数据，这些数据可以广泛扩展，并改善我们的日常生活。
智慧城市依靠数据来实现其目标。当然，现实世界的数据仍然是运营不可或缺的一部分。但是，尽管提供了丰富的资源，但物理访问足够的资源并测试替代的现实场景可能会存在问题。合成数据可以让我们复制现实世界，帮助我们改变城市生活并预测未来需求。我们的城市越受数据驱动，就越能更智能地为公民提供服务。
来源：千家网
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