智慧城市可视化管理篇1

这恐怕是人们对如何建设智慧城市观点分歧、莫衷一是的原因，什么都沾边，怎么说都有道理。既然怎么说都有道理，策划和实施智慧城市项目的人就可以充分利用“筐子大”的好处，什么好装装什么，把好看的、容易实施的、甚至是能捞一笔的项目放进智慧城市规划里。项目做完，城市“被智慧”了，然而对市民并没有什么用。

各有智慧

开展智慧城市建设，最没价值的事情是跟风，因为城市和城市不同，智慧城市也应该各有智慧。思路上，不妨把包罗万象、包治百病的雄心壮志暂且收起，挥动奥卡姆剃刀，把枝蔓砍去，只找一个突破口，要么把某个特色加强，要么把某个短板补上。我们有这么多“堵城”，哪一座通过智慧城市方案显著改善交通状况，就是了不起的成绩。（通过大数据技术进行智能交通规划和管理的尝试正在多个城市进行，或许一两年内就能传来好消息。）

国内研究借鉴较多的国外成功智慧城市应用案例，几乎全是开窄口深开掘的。国家发改委城市和小城镇改革发展中心曾到日本考察，发现日本智慧城市的建设目标很明确，以节约能源资源和保障能源安全为出发点，在丰田、柏叶等城市用不同模式试验，利用技术手段提升能源管理能力、减少能源消耗、降低能源供应峰值、加强单栋建筑的能源安全，特别在社区层级，重点试验社区能源的集约节约利用。如在柏叶，实现了统筹社区能源使用，白天用电量低时储存电能，晚上释放出来，还建立激励制度，为低能耗的家庭提供社区服务奖励。

再如韩国，几个智慧城市案例同样目标明确。首尔智慧城市提出“利用大数据解决市民小烦恼”，建立“开放数据广场”，目前已经可以公开的数据涵盖育儿、公共交通、停车场、餐厅等等，方便了市民生活。首尔市用数据和信息技术来提升公共服务水平，如根据人流情况，改善公交线路。昌原的智慧城市建设，聚焦在一个点上，即应用信息技术建立自行车公共租赁系统，也取得了切实有效的成果。

地理环境、人口情况、经济形态塑造了特色迥异的城市，需要用量体裁衣的细致，让它们各有各的智慧。

不离其宗

面对特别能装的“智慧城市之筐”，做减法、用剃刀，可能比做加法、大而全更可贵，更容易做出成效。有了成效，形成模式，又可以做乘法，把模式推广到其他也适合的城市，也可以做到一定程度再做加法，增加功能。

手持奥卡姆剃刀来考察各种智慧城市方案，帮它们瘦身，但不能乱剃，必须把方案和实施方案的前景可视化，把握智慧城市的“逻辑图景”。

可视化在智慧城市的讨论中已经被常常提及，有两个含义：一个是比喻意义上的，意思是智慧城市的“蓝图”可以用可视化的方式绘制出来，让策划者、实施者和使用者把握其中的关键信息，促成互相理解；一个是实际意义上的，通过分布在城市中的摄像头、视频监控系统采集图像信息，可视化呈现，实时应用于调度指挥和应急管理，并存储部分信息，形成数据库，进行分析挖掘，非实时应用于城市路网规划等。

智慧城市专家、浙江大华公司副总裁张伟对本刊记者说，可视化是智慧城市应用的关键，因为“眼见为实”，视频信息是研究日常城市居民通勤、商业中心人流、大规模活动进行时人群的聚集和疏散等的一手信息，比其他信息都直观都可靠，因此基于计算机视觉的视讯方案应该成为智慧城市方案的一部分，功能涵盖平安城市、交通、城管、环保、旅游、农业，不一而足。可视化应用方面，韩国也有一个典型案例――松岛智慧城，全城摄像头连接到一个智能控制中心，用于各类日常调度，并处理突发性事件。

张伟说，智慧城市项目建设常常跑偏，是因为实施者过于重视建机房、上设备，却不太重视这些机房和设备究竟要产生什么效果。回到智慧城市的初衷，还是应该为市民服务――如果一个智慧城市项目和市民没有关系，很难说它是必要的。

2015年12月，中央城市工作会议在北京举行，中共中央政治局7位常委全部出席。会议提出统筹“五个三”：统筹空间、规模、产业三大结构，统筹规划、建设、管理三大环节，统筹改革、科技、文化三大动力，统筹生产、生活、生态三大布局，统筹政府、社会、市民三大主体。智慧城市的要义，也在其中。

今年两会，李克强总理说：“打造智慧城市，改善人居环境，使人民群众生活得更安心、更省心、更舒心。”

智慧城市可视化管理篇2

如果从目前的智慧城市的发展状况来看，至少就国内而言，成绩算不上可圈可点。现实的状况是，各种重建轻管、信息闭塞、各行其是的现象比比皆是，众多智慧城市试点沦为形象工程，重复建设的情况亦触目惊心。

据悉，IBM内部也承认这场由自己在全球主导并推动的“Smart Cities”，其实际效果没有达到预期。

“本质的原因在于，智慧城市不是由一个厂家就能推动的，哪怕IBM这样一家在全球拥有超过40万员工的IT巨无霸也不行。”广东威创视讯科技股份有限公司信息可视化产品部总经理周志文指出，“IBM固然解决不了，其他方面的参与也未必奏效。一个交通拥堵问题，就已经让所有城市都头疼不已，再多的行政部门参与也无济于事，更不用说遇到一些灾害，遇到一些重大的交通事故，重大的群众上访事件、应急事件，就显得更加复杂。”

正因为此类种种问题，智慧城市的推行俨然进入冷却期，“智慧城市”也早已不再是时髦的谈资。甚至IBM自身都在冷却。

当然，对此我们并无意于泼冷水。实际上，IBM提出和推行的智慧城市概念，得到了全球及各界的认可。但仅从现阶段来看，周志文先生认为智慧城市可能还只是一个“梦想”，要实现这一梦想，尚需要漫长的道路和时间。

包括威创在内的一些行业内企业，开始与电信企业、IT企业一起，更多地在行业应用上发力，这种“迂回作战”的方式，应是推行智慧城市由概念到落地的一个可行进程。众多深化的行业智慧化应用，为未来的智慧城市资源整合打下了坚实的基础，项目实施方也因此积攒了宝贵的经验。

信息的跨行业流通是阻止智慧城市落地的根本原因之一

作为可视化领导厂商，威创近几年在公安、交通、金融等领域的“标杆工程”战略取得了不俗的成绩。但周志文先生坦言威创在智慧城市项目中尚有不能彻底解决的一些问题。

对此他从几大行业的特点入手进行了具体分析。

首先是交通行业，涉及航务、水运、客运、出租车、公交、高速、铁路、轨道等众多形态，十分庞大。交通行业的其中一个典型特征是，其社会化运作程度非常高，比如公交公司和出租车公司，任何一座城市都有几十家，均为公司化运营。

公安行业则是典型的政府运作模式，其管理形式是半军事化的封闭式管理，公安系统信息实行的是从上到下的一体化管理，与外网有边界网闸，信息很难通过外网获取。

而金融行业则是典型的企业化运作的模式。金融行业对于信息和数据安全、管理、运用的要求甚至比公安的要求还有过之而无不及，仅次于军队标准。他用“登峰造极”、“严格到极致”这样的字眼来描述金融行业的IT信息化标准。

这是三个很有代表性的行业，也是可视化解决方案应用最为典型的三大行业。周志文先生表示，做智慧城市项目一定会面临一个问题，那就是：怎么让信息在不同的行业之间流动起来。这一点，他认为在金融和公安这样的高封闭、内部垂直的、集团化管理的系统下实现起来相对可控，尽管很难，但只要领导层将之放到一个比较高的决策层面来逐步推动就有希望。

而对于社会化运作非常高的交通行业来说，情况就不能相提并论了。他说，“例如，一家公交总公司，它跟城市交通局是什么样的关系？与省级的交通厅是什么样的关系？作为政府机构，怎么要求社会化运营的公司完全、透明地开放他们的信息？用什么方式？行政手段吗？”其他诸如智慧旅游、智慧物流面临的情况也一样，到最后都会面临的问题就是：我们怎么去获取这部分信息？业界很多公司都曾为此努力，比如推出的BOT模式、EOT模式、BT模式，推了很多的概念及其运作方式，但到目前为止，还没有哪家公司能够解决不同的经营法人、不同的社会化公司之间信息的流通问题。

“这些都是威创在实际项目中遇到的问题，相信其他公司同样也会遇到。如果获取不到这些信息，又何谈调度、运营、指挥呢？”周志文先生说道，“现在我们应冷静思考，政府在智慧城市建设这一问题上，到底应该扮演什么样的角色？以往我们喊出的‘政府牵头、社会集资’这样的口号，现在看来是不是值得反思？反过来说，如果政府别牵头、别掺和，走纯粹市场化、企业化运作模式呢？毕竟，政府不是一个独立的机构，本身没有相关的专业人才和专业领域知识，很多看似美好的东西最后可能没法落地。”

“迂回作战”，从行业应用突破

归根结底，就是落地的问题。曾先后供职于爱立信、华为、IBM的周志文先生，对相关公司在推进智慧城市方面的实施策略有自己的看法。他指出，“华为也在布局智慧城市。相对于IBM， 华为的步骤显然更加实干一些。”对此他还做了进一步分析：

第一，华为加快了在全球的IDC布局建设，目前已经部署了近百个全球化的IDC数据中心，解决了数据仓库、数据传输、数据安全管理的问题；

第二，在布局IDC的同时，华为还将IDC与华为企业网行业综合解决方案进行了很好地结合，企业网的很多产品和应用的拓展，都能和其IDC捆绑；

第三，华为并没有大力去推相关概念，而是一方面着眼高处一方面又着手在解决我们在智慧城市环境下、不同行业、不同企业面临的各种民生的问题。从这一方面来说，华为的智慧城市策略更务实一些、落地一些。

周志文先生认为现在做智慧城市比较靠谱的方式，是从行业应用方向入手。这样容易落地，而且会有支撑。

但行业应用、走解决方案路线亦不是一件简单的事情，需要跨越一大步。

“跟电信行业相比，AV行业不是一个解决方案驱动的行业，而是主要由技术驱动。然而现在所有的AV企业都面临着怎么去构建一个以解决方案为龙头的新的运营模式的问题。”周志文先生表示，以前，我们躲在家里的小黑屋里，在里面埋头苦干搞研发，然后拿产品出去卖。现在还这样的话，就走不通了。一定要以解决用户问题、创造用户价值为导向，整合资源，满足用户需求。

他直言：“从这个角度来讲，AV企业的转型是非常难的一件事情，有一些公司现在还没有醒过味儿来，还沉浸在行业高利润回报的余韵中怡然自得，而有一些公司（包括国际化的大公司和国内公司）这几年都在努力往这一方面来突破，既有口号，也有行动。阵痛肯定有，毕竟，解决方案就意味着定制化和个性化的东西多，很难复制，很难做到标准化，而标准化却意味着好管理，成本可控、利润可预期。可以说，解决方案类的盈利模式，非勇敢者不能成也。”

威创在此方面做了很多的布局，包括将业务部门进一步细分，同时有四五个部门都在往可视化解决方案转型，围绕威创何正宇董事长提出的“可持续的盈利模式”方向寻求突破。

大概是“往前一步天地宽”，在“被逼无奈”转型的过程中，“我们和很多IT、电信企业可以‘竞合’，可以发挥各自的优势，一起为用户创造增值的可视化应用。”周志文先生说道，“在大屏高分、可视化，在指挥调度运营的典型场景下，威创有自身独到的优势。包括惠普、华为、爱立信等公司都曾到访威创，他们对于超高分运行环境下的行业应用反而不如威创显得专业，客观上这些IT 巨头的产品、研发和应用的环境都不曾考虑过大屏显示应用，一个庞大场景下数百万数千万乃至于上亿数量级的分辨率更是没有想象过。这种‘比较竞争优势’对于威创来说，是一个很好的时间窗。”

解决问题，呼唤真正的可视化解决方案

可以说，可视化是AV行业参与智慧城市项目的最典型应用（没有之一）。而对于可视化解决方案的深入理解以及随之获取的竞争优势，也促成了威创在行业化应用领域的成绩。

那么，什么是真正的可视化解决方案？

周志文先生以威创所实施的金融行业的一个项目为例进行了说明：超过600个风险模型的图表，放在屏幕上什么都看不到，获取不到真正有价值的信息，这些风险模型只能通过偶然的、不可预测的事件来触发，从而在大屏上得到直观的呈现。而如何将这些不可预测的事件，与这600多个风险模型进行实时的动态的智能的关联，辅助决策，就是威创要为用户解决的问题。

智慧城市可视化管理篇3

然而，尽管过去几年，智慧城市市场蛋糕不断扩大，但分给AV行业的份额似乎有限。对此，深圳迪威视讯股份有限公司集团客户部副总裁张圣做出解释：“智慧城市建设涉及的智能化子系统非常多，但前一阶段主要集中在信息采集前端建设，因此智能化设备供应商（尤其安防厂商）与系统集成商以及运营商占据了主要话语权。”

那么，在智慧城市建设大潮中，AV企业是不是只能当个配角甚至跑龙套？

进入大数据分析时代

在智慧城市基础建设阶段，我们关注的更多是基础前端的建设。比如视频监控系统，从“看得见”的标清摄像机到“看得清”的高清摄像机，这一阶段对管理平台的要求更多是能看、能控、能调取录像。但是随着智慧城市建设的推进，系统规模越来越大，透过前端采集到的数据量日趋庞大，但如此庞大的存储数据中掺杂着有效的、无效的各种信息，智慧城市的本质是需要把信息为人所用，如果仅仅是采集存储信息，便与智慧城市的核心理念背道而驰。于是，智慧城市建设对所有的市场参与者提出了新的要求：整合前端感知系统的各项关键信息，从而对包括公安、交通、城市服务、产业活动在内的各种需求作出智能响应，实现城市智慧化运营管理。

“在‘互联网+’浪潮的推动下，智慧城市建设开始迈入大数据时代。用户的需求从过去关注智能化系统建设转向数据的可视化应用。”迪威视讯张圣举例说到，比如一个平安城市项目，过去用户关心的是前端布点和图像联网。“一个城市需要多少布点，在哪些位置安装摄像机，能否获取高质量的图像质量作为事后调阅取证。”但进入大数据分析时代，智慧城市的可视化就不再是这样简单粗暴，而是要像人的大脑中枢一样，对这些海量数据进行系统评估分析后利用“激光可视化+”数据平台以图像形式呈现在决策人面前，科学直观地指挥人的决策行为。

以迪威视讯为例，作为国内领先的智慧城市综合服务运营商，近年来公司加大研发投入，推动大数据技术应用创新（尤其是智慧城市大数据可视化平台）。据张圣介绍，过去的指挥中心都很简单，在真正遇到突发事件时很难在短时间调配资源，但新一代的可视化平台就将城市运行体征中的静态和动态数据经由数据中心处理之后，再以图像或视频的信息呈现在显示终端上，为领导提供最及时、准确、全面的数据分析，方便决策人在第一时间准确界定突发事件的等级，以形成精准快速的应急方案。

现阶段，基于大数据的数据挖掘和智能化对政府决策、公共服务、产业发展乃至城镇化建设起到至关重要的作用，并推动着智慧城市建设一步步走向纵深。

理解用户需求――重要的事情说三遍！

“十三五”期间的新一轮智慧城市建设，对于AV企业而言，机遇和挑战并存，手握大数据可视化分析这张王牌或更有助于抢占市场先机。可这对于一直以提供显示终端为主要盈利模式的AV厂商来讲，并不是那么容易。

“如果再向你的用户宣称你的设备采用了多么先进的编解码压缩算法，可以实现多高的分辨率、呈现多大画面尺寸，那么就有点LOW了。因为用户真正需要的是你能解决什么问题，能否超预期地解决其需求。”张圣举例到，激光显示技术具备众多优势，色域空间大、光源寿命长、节能环保等。但它终究只是作为显示单元的一个光源设备，只有将其融合入到大数据平台中，与控制中心的大数据分析系统、中控系统、扩音系统、照明系统等智能化系统融合应用，才能体现其真实价值。

当然，系统整合的能力是需要培养的。要能将系统整合成一个具有大数据分析功能的平台，最根本的就是要能深刻理解用户需求。智慧城市的主要用户群体是政府部门，比如公安、交通、消防、城管，这些部门的业务流程都完全不一样。“比如电力、银行部门更多的是关注数据，公安、交通部门更多关注图片、视频，不同的需求对软件的处理能力要求差别较大。”如果对用户的业务需求没有深入的了解，就更谈不上为用户搭建适合他们业务需求的大数据平台。

张圣提到，目前迪威视讯的四大业务方向包括智慧城市、激光显示、云数据中心和视频通讯，这些业务之间看似独立，却相互交错。“十五年来，迪威视讯一直致力于视频相关的产业。从最早的视频通讯，到后来的智慧城市、激光显示、云数据中心，所有的业务方向都顺应行业需求、基于行业应用角度来思考，而不是为了卖产品而做产品。”

得益于对不同行业用户需求的深入了解，迪威视讯在不同发展阶段，都抓住产业变革的机遇。“我们的核心竞争力与设备制造商不一样，我们的关注点在提供符合用户需求的解决方案上，”张圣补充道，“比如如何结合城市特色做顶层设计，如何搭建“城市管理+城市产业+城市民生”三位一体平台，都是建立在对用户的理解上。”

正是源于对用户需求的精准理解和对市场的敏锐嗅觉，让迪威视讯由一家视频通讯研发型企业脱胎换骨，成为国内领先的智慧城市综合服务商。如今，通过多年来的努力，迪威视讯已经初步完成了面向智慧城市领域的数据综合服务能力的构建、应用技术的储备及专业人才的积累，形成了智慧城市顶层规划、建设和运营服务能力，在为客户提供完整的一揽子服务方面，拥有显著的行业领先优势。

以市场为导向作为产品和系统设计的方向，这一模式又倒逼了企业的产品创新，颠覆了企业只负责生产产品卖向市场这种本末倒置的传统。大数据时代的智慧城市建设就是所有产品、技术、集成的方向都以用户需求为导向，企业配备专业的人员团队、开发团队、售前支持，以及到后期的施工、运行，将产品嵌入到软件平台中去，将平台作为一个载体，把过去的孤岛一个个连接起来，最终实现1+1大于2的价值最大化。

更直白地说，不同厂家之间的竞争力在一定程度上就体现在数据分析能力上，而数据分析则是由用户需求的理解来进行。具备大数据分析能力的公司往往都经历了长期的业务磨合沉淀，它们懂得如何给政府提供服务，如何提供超预期的服务，对行业需求的理解程度将直接体现为企业最核心的优势。

认清自身优势，整合，整合，整合！

那么，面对每个行业的用户的独特需求，一家企业能否各个领域通吃？迪威视讯采取了不同的针对策略，比如公司认为投影机产品太为单薄，很难具备较强的竞争力，于是提出了“激光可视化+”概念，一方面，向大型的系统集成商提供硬件，并配合他们提供一些产品理念和用户需求，将自己对用户的理解和产品优势整合到工程投影机中；另一方面结合自身在室内应用中对用户需求掌握的透彻性，与激光投影机在户外应用的理念进行整合，形成一套包括投影、融合、VR&AR内容、场景、管理、控制、灯光音响、会议于一体的可视化解决方案，最终实现从前台到后端，从平台管理到应用呈现的完全可视化方案。

智慧城市可视化管理篇4

关键词：信息化；智慧校园；可视化设计研究

随着信息化的普及和快速发展，在教育领域，智慧校园建设已成为一种必然趋势，使校园教育实现科学、智能、人性化的方向发展。智慧校园建设具有着创新意义与价值，可促进师生关系改善，且无论从教师角度出发还是从学生角度出发，都能够优化其学习方式，使其对自身工作、学习都更加满意。信息可视化设计为建设智慧校园提供了有利条件，同时也是现代化校园教育模式的改变和人才培养形式创新的手段。当前，在智慧校园发展阶段，如何推动智慧校园的信息可视化建设与发展，让大数据、云计算成为其发展的有效技术支持，为校园师生营造一个科学智能的学习与感知环境，并不断实现智慧校园环境下教学资源利用最大化和信息服务智能化。

1智慧校园的含义与特征

1.1定义

智慧校园于2008年由相关人士提出，以解决当今人类社会发展过程中，面临的一系列环境问题：如能源短缺、资源利用效率低下等等，充分运用先进的信息技术，来调节整个生态系统，促进整个产业以及公众服务区域的改变，从而形成新的全人类运行模型。在教育领域相关人士研究指出：智慧校园服务是基于现代科学技术背景下，以服务师生为宗旨，根据师生不同个体差异及学习需要提供具有针对性、实效性、创新性、先进性的平台，提供全面有效的互联网通信，在这种环境下，营造最有效的支持学习过程分析、论述评价、和科学决策的全新教育学习环境和轻松方便的环境。结合当前校园内的实际状况和相关人士的分析定论，可以认为智慧校园是一个拥有多种分类的智能生活环境，例如有智能服务、智慧管理、智能应用等等，它包含了现实生活中的校园与信息化的虚拟校园，是一种新形势的校园与人工智能感知的一种综合。智慧校园能够大大改善当前校园的学习环境，通过对学习、工作主体感知的改善，为其提供更便捷、科学的环境。通过智慧校园进行管理是顺应新时期校园管理的直接体现，以创新模式进行科学管理，利用大数据、云计算等实现可视化，最大限度发挥科技优势，体现“智慧”校园，彰显科学技术与校园管理融合魅力。

1.2特征

（1）高速网络宽带全面化。信息技术的发展与应用始终依托于网络基础，因此在开展智慧校园建设中其网络基础设施是十分关键的构成。例如各种有线或无线网、校内与校外网等等。作为实现校园内的各种互联互通的基本，为智慧校园的信息可视化提供了服务和推广的基础，高速网络宽带具有全面性、完整覆盖性特征，基于该网络宽带可实现校园内部硬件环境的搭建，同时也是为校园内信息可视化提供了良好环境。（2）及时智能的物联网环境。以提供校内师生在学校中生活与学习的智能化服务环境为目的，需要充分使用各种物联网新兴技术，随时采集校内的各种信息数据，通过大数据计算与处理，得出科学预测结果，这一预测结果对建设智慧校园及优化校园管理都有着积极意义。（3）多种业务智能应用整合。建设智慧校园的重点是依托顶层设计，统筹规划，从校内各种办公与学习生活环境出发，推行一个标准开放、协调统一的信息可视化框架。基于信息化平台上运用大数据对校园管理中涉及到的所有数据、信息进行处理应用，其中关键业务包括对数据的筛选、汇总、计算等等。通过多种业务智能整合以更全面服务于校园管理决策者。（4）采集大数据与分析。依据智慧校园的各种服务平台中在运营过程中的大量数据，并逐步采集，建造大数据的模型，使用云计算，全面分析各类数据并预测，实现推理智能化，充分体现使用者对大数据目标的需求。（5）为终端使用者提供有好便利。信息可视化服务的好处在于既可以面对群体，又可以面对个体。针对各种使用者的不同需要。智慧校园可以提供给使用者一个良好的运用服务界面，并且展现完美的应用体验和服务功能，让信息化服务的使用更加科学便捷、智能人性化。

2信息化下的智慧校园与可视化系统的联系

随着大数据时代海量数据激增，各种信息以飞快的速度传播。随着移动网络的普及，以及各种电子产品的应用，人们在生活中享受了各种便利，大数据以一种创新的思维模式，以数据分析获得我们所需要的数据价值。在校园学习管理活动中，大数据与云计算的角色日益重要，传统的教学模式已经不能满足师生们的多方需求，将面临重大改变。大数据对海量的数据进行实时监控与分析，并呈现有价值的数据。

2.1依据大数据分析，展现多种形式

在建设智慧校园过程中，所有系统运用的数据交换处理都要依赖于数据中心和标准数据处理的规范化，基于基础数据和规范统一数据这样的建设理念增强了大数据信息的相互联系。随着信息服务平台集群化的深度推广，造成基本数据和各种子数据库的容量大增，数据密度日趋加大。使得智慧校园的可视化技术的表现形式在大数据分析和云计算的作用下表现形式更加多样化。这样，大数据的分析结果不再是单调乏味的数据，而是变成形式丰富多样，便于理解的状态。极大程度降低了校园管理的难度，使学校管理起来高效便捷。

2.2以可视化为平台展现数据

基于物联网，学校随时都在产生各种数据，以文本、数字、图像、音视频作为数据存储格式的基础，利用大数据分析在可视化信息技术的平台上的展现，形成一个详细直接的可视化信息数据分析结果。并利用可视化技术以多角度、全方位进行数据信息管理，通过这种更加直接的模式来达到准确的决策。

2.3活动全程可视可逆

管理者可以依托信息网络和大数据，在学校生活和学生学习活动之间开展全天的数据记录。运用可视化技术能够打破传统数据管理的限制，更快速检索并确定目标进行处理，利用技术追踪方法以实现全过程动态管理。信息可视化管理整合最具价值的大数据，从多种角度、各个方位、没有时限的将校园内各个时期的各个活动得以展现，便于决策者依据事实依据和数据基础来对校园教学和生活来进行决策。

3信息化条件下的智慧校园可视化设计分析

3.1框架结构分析

（1）在数据系统中的设计框架。作为信息可视化设计的设计基础，信息数据需要以电子设备和人工采集和整理来展现，由数据产生、收集、处理、媒介展示、受众5个层面组成。校园环境已基本稳定前提下可视化设计主要以数据来源、数据生产者及最终数据进行体现。系统分为数据收集、处理决策和预测数据部分，数据收集用布点分布图，显示部分则依据交互段的设计。在智慧校园可视化设计背景下，借助可视化设计的应用环状结构来完成数据系统的设计，首先进行数据的生产（受众），其次采集数据，获得需要的数据信息后，完成我们对智慧校园信息可视化设计的决策处理与数据预测，再进行的媒介展示（设计），根据媒介展示或设计，来完成新的数据生产（受众），如此循环。可视化设计的应用环状结构之间相辅相成，互相依赖。（2）在交互段的设计框架。交互段作为该设计的关键环节，以突出强调网页端、用户客户端设计，其主要设计框架结构包括可视化基本结构、图形用户界面组件、任务驱动设计。可视化设计是一种可以被人有效处理的图形系统，有几个基本部分组成：图形空间、图形属性、以建立智慧校园信息可视化基础，进一步转化为师生应用界面的组件，方便实际操作。在交互段设计中，要有总体的任务流程，之后完成交互操作设计、可视化结构设计、用户界面组件设计，多种设计的关联最终形成用户图形予以反馈。

3.2信息可视化的应用案例

（1）通过“实时新加坡”的可视化设计，该国市民可以每天看到各种出港信息、交通、天气的分布状况等，各种维度的数据和基本框架都被相互式的度数据信息可视化建立起来了，无论官方还是个人，都可以随时了解自己想要的各种信息。（2）欧洲智慧公民系统，对该区进行地理位置、网络、硬件和软件收集和共享，主要是将人、环境、城市三方实现关联，以达到对资源、技术、服务的综合优化。我们可以通过网络和手机之间随时了解该区域的天气、各种有趣事件、以及相关信息等，还可以在服务平台上进行随时咨询和交流。

3.3关于信息化条件下的智慧校园可视化建设对策

应该把校内师生的需求房子智慧校园可视化建设的首位，在把师生需求放在首位的前提下，通过对其调查结果的设计，综合考虑管理和技术方案，打造稳定和谐、安全高效、不断发展的信息化条件下的智慧校园可视化建设。其次，应进一步明确智慧校园系统设计的多元化要求，如包括网页端设计、手机段设计、户外屏幕端等。结合这3种途径，可以更全面有效的在校园范围内发生的信息和数据。同时也将学校内原有的各种信息整合统一。还可以在服务平台中加如使用者的个性空间和简便的通讯聊天等各种子系统，方便使用者高效利用的可视化设计系统，以进一步强化系统与用户之间粘合度。未来社会，信息可视化设计除了满足校园需求和校内人员的互相沟通，还可以讲个所院校互相联系起来，实时分享各校新鲜资讯。在教育教学过程中，学校之间的联系非常重要，每个学校通过服务平台，将自己的优秀资源与学科跨校分享，也可以将著名企业和政府资源纳入校园系统，将学校资源利用最大化。各院校在进行管理过程中可根据实际情况和需要进行自行管理，不同用户也可根据自己需要和熟悉的部分进行选择应用。通过这种跨越学校、平台、和行业的完整的系统将更优秀的智慧平台提供给校园师生。

4结束语

因为在国内信息化条件下的校园可视化建设还处于初步阶段，需要我们不断规划、分步骤实施、不断调整。在大数据和互联网云计算大环境下，要整合校内教育教学资源，实现资源的合理分配利用、数据集中共享，利用充分的数据资源有效实施信息化条件下的智慧校园可视化设计，有利于教学方法和教学模式的创新、全面培养优等人才，提升校园管理者科学规范的决策，进一步完善了学校的教学方法，提升了学生学习的动力和自主能力，给校园的师生们一个智能优化的智慧校园。

参考文献

[1]贾巍，陈建国.基于智慧校园的外语教学环境建设研究[J].软件导刊（教育技术），2017，（10）：61-63.

[2]马晓亚.智慧校园之决策支持系统理论与应用研究[D].中央民族大学，2017.

[3]曹艳杰.校园光缆资源可视化管理系统的设计与实现[D].西北大学，2016.

智慧城市可视化管理篇5

智慧城市的目标在于实时获取信息，并利用这些信息来改善生活质量，减少对环境的影响以及提高城市服务的效率。智慧城市，大有可为！

如今，世界各地都正在以不同的方式发展智慧城市。对中国而言，智慧城市已经掀起了一波又一波的建设热潮，国家推行的智慧城市试点已经超过200个。

今年8月，国家发展和改革委员会、工业和信息化部、科学技术部等八部委联合印发的《关于促进智慧城市健康发展的指导意见》也正式出台。我们看到，智慧城市在如火如荼发展的同时，也暴露了许多发展的不足之处。

如何拨开纷扰，让城市有效智能起来？九层之台，始于累土。建造任何事物的第一步都是建立一个夯实的基础。打通了“基础”这个“任督二脉“，智慧城市的“武功”必定突飞猛进。

数据可视化

对于智慧城市来说，这个基础始于地理空间数据，就是将所有的数据置于一个可视化的环境中。地理空间信息是智慧城市发展的关键所在。因为采集的所有关于道路、公共交通路线、污水管道系统、智能电表等的信息都会显示在地图上。信息可视化是一个城市核心运营系统的基础，也是市政服务的基础。一个强有力的地理空间信息基础可以帮助一个城市更好地管理其资产和突发事件。

理论上讲，智慧城市可以实时监控交通，自动化地通知市民道路拥堵情况以及其它的可选路线；当消防或者其它突发事件发生时，可以即时派遣应急人员；在市政路桥不牢固时，可以警报这些原来都是各自运作的。尽管如此，在全球范围内，包括加拿大埃德蒙顿和瑞士苏黎世在内的部分城市已经开始建立智能基础，利用地理空间数据来监控和改善它们的运营。

埃德蒙顿，是加拿大阿尔伯塔省的省会城市，是第一批建立了数字形式的城市地理空间信息的城市之一。早在上世纪70年代就进行了地理空间信息的数字化转换。在2007年，该城市基于鹰图公司的GeoMedia产品，为其GIS数据建立了一个资源库。现在，该城市拥有所有类型的位置信息，包括街道网络、公共交通路线、公共基础设施、地界以及公园、人行道、公墓的概况。埃德蒙顿市利用这些地理空间数据来改善其市民的生活品质。

数据共享与管理

虽然一个强大的地理空间信息基础是必不可少的，但可视化还不足以解决一个城市的问题。数据必须是可操作的，作为特定环节的工作流的一部分，例如综合安防、包括交通/信息服务在内的各类公共服务平台以及各种管网的基础设施规划。

以瑞士苏黎世为例，在苏黎世有两个独立运作的公共安全调度中心，一个在机场，一个在市区内，拥有着不同的协调和传输数据。一些急救车为其中的一个调度中心所管理，其它的急救车又被另一个调度中心管理。如果市区所有的急救车都外出了，那么就很难从机场调用急救车。如果机场的消防警察可以更快地到达某个事发地，但警报却很难从市区的调度中心呼叫转移到机场的调度中心。通过鹰图计算机辅助调度软件（I/CAD），苏黎世将两个应急调度中心整合到一个中央通信中心。通过连接系统和流线型工作流，苏黎世现已能更好地利用其数据并更有效地调度公共安全工作人员。

类似的情况也发生在加拿大的阿尔伯塔省。在2009年，加拿大阿尔伯塔省将其9个地区公共卫生服务机构整合成一个。同时，原本服务于各市的急救医疗服务机构也被调整，进行统一调度管理，面向全省370万广大市民提供服务。在有效采集了各种类型的信息之后，对求助者进行准确定位，调配最近距离的救护车进行救助。

通过地理空间数据和工作流管理来改善服务和降低成本，这仅仅是个开始。随着移动设备的发展，城市和地区政府旨在将更多的功能转交到工作人员和广大市民手上。将地理空间数据和智能电话结合在一起，是从真正意义上将智慧城市的概念启动。事实上，这也应该是城市利用其地理空间数据的下一步计划。

数据分析

建立了强大的核心系统，结合从移动设备或者传感器获取的实时数据，可以帮助各个城市达成更多的态势感知能力和达成更好的决策结果。通过更有效地分析与利用数据，各个城市将变得一天比一天智能。最后会形成市民全情投入智慧城市。为市民提供唾手可得的、可靠的以及有求必应的服务，这也是智慧城市努力的方向。

2012年，海克斯康作为智慧城市行业专家正式了其“智慧城市”战略：以社会经济的繁荣为目标，以社会和谐稳定为前提，以民生和人民幸福为考核目标，通过以云计算、移动互联、物联网为代表的信息技术手段进行融合创新，推进中国新型城市化进程，全力打造以便利城市、健康城市、高效城市、平安城市、绿色城市为特征的智慧城市。

未来的智慧城市必然是一个有机体，是一个高效运营的智慧体系。各个良好运转的基础，带来的将是无穷尽的可持续的发展生命力！

智慧城市可视化管理篇6

智慧城市面对的不确定性

为什么要关注不确定性

信息技术的应用成功激发了智慧城市的构想，但智慧城市顶层设计却频频出现难以落地的问题，重要原因是没有意识到信息技术工具都有其适用的边界，信息技术是利用历史的数据与经验的算法来解决未来的问题，它只能适应确定性环境，无法适应不确定性环境。确定性是信息技术应用的边界，智慧城市恰恰具有极大的不确定性，顶层设计必须识别不确定性才能使智慧城市顺利落地。

两种类型的政府业务

智慧城市的一项重要任务是推动服务型政府建设，信息技术提高政府工作效率的可行性与政府的业务类型密切相关，政府业务可分为两类：一是以规范化操作为中心的基层服务型业务，主要面对确定性问题；二是以政府决策与管理为中心的政府高层业务，主要处理不确定性问题。

两类业务面对问题的确定性程度有很大不同，这种差别将会极大地影响信息技术应用的有效性，顶层设计需要选择更有效的业务领域。

信息技术对基层业务的积极贡献

政府基层业务是信息技术最容易发挥作用的领域，发改委、网信办等十部委联合提出“一号、一窗、一网”的要求，面对的正是信息技术最能够提高政府服务的效率之处。信息技术能否发挥作用依赖于业务规范化程度，政府基层服务的规范性支持了信息化应用取得高效益。

信息技术对高层决策作用不大

政府的重要决策是由领导人制定的，决策本身需要创新思维，决策需要解决的是仅靠数据不能解决的问题，从数据中能够计算出未来的策略不需要高层决策，只有缺乏数据、没有先例、需要创新的重要场合才需要高层决策。决策者不仅要制定政策还需要承担责任，创新与责任都是计算机系统无法做到的。

城市产业发展的不确定性

智慧城市的产业发展具有不确定性，因为产业发展不是本地区政府所能控制的，产业是跨地区竞争的，技术是不断更新的。发展态势不仅受到本地区策略的影响还受到外地市场竞争的影响，不确定性是产业发展的基本规律，智慧城市对产业发展做精确设计是不可能的，政府能做的主要是改善经济发展的基础环境，如交通与通信、城市更宜居、提高人才吸引力等。

智慧城市需要面Σ蝗范ㄐ

虽然大数据、人工智能、云计算、物联网等先进技术对智慧城市建设增加很多重要手段，但是信息技术还有其与生俱来的局限性，其能力与局限均来自信息技术的机理，信息技术只能解决确定性问题，因此顶层设计必须从确定性与不确定性问题的分析入手，扬长避短地选择合适的领域与合适的项目，提高智慧城市建设的效益水平。

运行管理中心与城市大脑

自组织发展的城市没有集中的大脑

大数据、云计算、物联网、人工智能抬高了人们对智慧城市的期望，许多人相信可以利用这些新技术建立城市大脑，使政府的决策走上科学化的道路。建立城市大脑出发点虽然好却不现实，城市的出现有几千年，并不存在什么城市大脑，城市是按自组织模式发展起来的，城市的智慧是分布式存在的，这种智慧模式不是顶层设计可模仿的。

信息技术只能构建智能系统

计算机虽然被称为电脑，但与人脑思维模式有很大不同。人脑可以有两种思维模式，逻辑思维与直觉思维，直觉思维成为创造性的主要来源。然而电脑只有逻辑思维一种模式，电脑不能创造概念，只能按照逻辑方法处理数据，却不会将数据提升为信息更不会创新（即使人工智能也做不到），信息技术可以建设智能系统，却无法真正模拟人脑，智慧城市顶层设计也设计不出超越逻辑的城市大脑。

大数据技术解决不了创新问题

大数据技术提升了人们认识问题与处理问题的能力，而信息技术处理问题能力依然存在着先天的局限性，只能应对可预测的变化，该变化规律已经存在于历史数据之中。不确定性意味着未来是不可预测的，而信息技术无法应对不可预测性，大数据也无法解决不确定性问题，大数据没有创新能力。

人脑是可以创新的，人脑不仅能理解包含在数据之中的信息，还能理解非数字化的信息，人脑能够从对人性的理解中悟出潜在的需求进行创新并能承担决策风险，这是大数据技术做不到的。

人脑能在数据不完备时决策而电脑不能

靠完整的政府数据和运行管理中心的计算能力就能够实现决策的科学化只是一种幻想，实际上政府的数据永远是不可能收集齐全的，很多重要的数据并没有进行采集，很多信息因无法数字化而无法采集，已采集的数据还存在质量问题。政府官员之所以可以在数据不完备环境下决策，是因为人还可以接受其它渠道的信息，包括非数字化的信息，电脑没有这种能力，因而不会在数据不完备时决策。

认识政府数据不完备的现实

历史数据并不能支持创新决策

数据收集永远滞后于实际，不论多及时收集的数据都是历史数据，数据所表达的是过去，而不是现在更不是未来。而决策是面向未来的，历史数据并不总是能预测未来，在发展是连续性的环境下预测未来有可能，但是在发展不连续的环境下，未来是不确定的，数据不能预示未来，分析历史数据并不能对未来提出有用的策略建议，历史数据没有支持创新决策的能力。

不是所有数据都能收集齐全的

政府数据收集并非唾手可得，政府的数据经由各部门收集，集中起来并不容易，数据的更新维护是通过部门系统完成的，数据可以集中，但更新维护渠道却难以集中，很多分析想要的数据政府并没有收集，政府虽然可以发放统计调查表，但数据收集之路艰苦漫长且费用很高，期待政府有足够的数据可支持每项决策分析是不现实的。

一些重要信息是无法数字化的

政府决策分析缺乏数据是普遍现象，不仅是数据未集中上来或是可以调查数据却没有去做，更大的困难是很多重要信息无法数字化，例如国内外形势、重大事件、社会文化、公众士气等，信息不能数字化则无法进入计算机，计算机数据分析系统无法考虑数据之外的信息，这就制约了计算机系统的政策建议能力。

数据的规模受到投资的制约

大稻莘治瞿芄辉谌范ㄐ晕侍獾拇理中发挥积极作用，然而能用的大数据资源是十分稀缺的。大数据主要来自现成业务的副产品，专门为获取信息而设计大数据收集渠道成本太高而难以执行，即使是常规数据也不是随时就能采集的。数据资源的丰富是靠政府投资堆出来的，政府投资的有限性决定了政府数据完备是不可能的，决策分析对此要有思想准备。

城市运行管理中心工作建议

工作重点不是改进高层决策

政府数据不完备与城市运行管理中心数据推理思维的局限性，使运行管理中心只适合改进规范性的业务，而不适合优化政府决策，政府决策工作还是要由政府领导层完成。城市运行中心需要依据自己的特点扬长避短，多数城市运行管理中心并不属于政府部门，远离政府保密数据有利于提高工作效率，且有助于适应未来政务工作开放的新趋势。

面向政府的基层服务主战场

信息技术最能发挥作用的领域是政府的基层服务业务。规范化的基层业务操作很适合计算机应用却始终未得到足够重视，电子政务一直期望在高层服务上有所作为却未能如愿，如今政府已经认识到基层服务才是政府精细化管理的主战场。因此，将城市运行管理中心的工作重点向基层倾斜，提高基层公务员的工作效率将大有作为。

建设政府部门工作的激励平台

很多城市运行管理中心大量汇聚部门业务数据向领导层提供，使得领导层了解部门工作细节并能够直接指挥，但上级干预业务细节会降低部门领导的责任心，部门能自行处理的问题也向领导层请示，反而增加了领导的负担。运行管理中心应成为部门工作的激励、汇报、检查系统，让部门发挥作用，使其工作汇报可互相查阅参考并向公众开放，激励各部门努力工作。

创造数据共享新渠道

政府内部的数据资源大都由政府数据资源中心来管理，其业务的重点是建立政府数据资源目录与数据交换平台，服务对象是政府内部，信息共享主要内容也是政府各部门的数据源，而很少考虑外部资源的利用。

城市运行管理中心的业务应当与资源中心不同，重点是提高政府数据利用效率，要更多以外部数据利用为主，积极引进外部数据并推动政府数据开放。运行管理中心可重点推动可视化数据的共享，可视化数据能绕过隐私与保密的障碍易于获取。利用可视化共享平台，政府部门可视化工作汇报可以向公众开放，可以采购企业的可视化数据产品向政府提供，可视化数据共享平台可成为城市数据与信息共享的新渠道。

智能系统与智慧城市的关系

智能与智慧是两个层次的概念

聪明是具体的智慧，智慧是长远聪明。聪明指一时一事的高效率，智慧指对长远目标的高效益。智能是具体的自动化应用，智能与聪明是同一层次的概念。而智慧是大量智能应用涌现的新状态，因此智慧是比智能高一个层次的概念。不同层次有不同的思维方式，不能用智能层次的思维去构想智慧城市，而要用自组织涌现的新层次去理解智慧城市。

人们只能建设确定性的智能系统

迄今为止的信息技术（包括大数据、物联网、云计算、人工智能等），都有其与生俱来的局限性，它们建立在数据与程序的基础之上，只能解决确定性问题，对于未知的不可预测的问题无能为力，它们是针对具体环境的自动化工具，可称为智能系统。信息工程理论是设计智能系统的工具，智慧城市意味着城市智能系统创新的繁荣，信息工程学可设计具体智能系统却无法设计智能化繁荣。

国内外智慧城市概念有何不同

国内智慧城市概念要比国外的概念更宽泛，很多人会把自己对智慧的想象注入智慧城市，想象着智慧城市能解决一切问题，而不深探信息技术的局限性，导致很多智慧城市方案大而全，成为智慧城市建设浪费的主要原因。

国外的智慧城市目标要小得多也具体得多，因而容易成功，IBM公司的智慧地球主张按领域实现智能化，如水务管理、电力管理、交通管理、医疗管理等，而没有像国内这样动辄做全市范围的大规划，目前的知识与技术并不足以胜任全市规模的顶层设计。

智慧城市是智能系统繁荣涌现的新生态

从历史视角看，智慧城市应当是一个方向而不是静态的成果，人类今天掌握的技术只是技术发展史上的一个瞬间，今天最得意的技术明天就会过时，城市的智慧化是没有尽头的，没有任何城市能说自己已经是智慧化了，任何静止的概念都是在违背智慧城市的理念。

智慧城市是一种不断创新的生态环境，人类只能设计应对确定性问题的系统，智慧城市只能建设一个又一个有限生命力的智能系统，无数智能系统不断被创造出来又不断被更新淘汰，而智慧城市就是智能系统繁荣所依赖的土壤。

智慧城市可视化管理篇7

关键词：智慧档案馆；可视化分析；研究热点；中国知网；CitespaceIII

智慧档案馆是在当前信息技术高速发展的背景下，为适应物联网、云计算、大数据出现的新一代档案馆。“智慧”的理念最早由IBM在2008年正式提出，进而引发了国内智慧建设的大浪潮，“智慧档案馆”也应运而生。定位智慧档案馆在目前来说，是一项困难的工作，国内学者多从“智慧城市”的概念出发定义其概念。普遍认为，智慧档案馆是采用物联网、云计算等新技术构建的智能管理多元化的档案资源，具有感知与处置档案信息能力，并提供档案信息泛在服务的一种新型档案馆模式。[1]具体来说，智慧档案馆以物联网技术为基本支撑，以实现多层次、全方位的一站式个性化服务为最终目标，全面提升物与物、人与物、人与人之间的感知与互联。[2]

为全面客观和系统地反映我国近年来智慧档案馆的研究历程，分析研究热点，为未来智慧档案馆的研究、建设，以及实现我国智慧档案馆建设目标提供借鉴，本文收集了中国知网（CNKI）中收录的有关智慧档案馆领域的研究文献，并借助CitespaceⅢ软件对所收集的文献进行统计和可视化分析。

1 样本文献来源与研究方法

1.1 样本文献来源。本文进行统计分析时抽取的样本是由CNKI检索而来的文献，以“主题”为检索入口，检索方式为：主题=“智慧档案馆”or 主题=“智慧档案室”，检索时间为“2016年11月10日-15日”，经筛选得到有效文献75篇，发表年份分布在2013至2016年11月10日之间，其中包含期刊论文67篇，报纸报道2篇，会议论文4篇，学位论文2篇。

1.2 研究方法。对收集的文献进行可视化分析时，主要借助于国内广泛使用的CitespaceⅢ可视化分析工具。该软件是由美国学者陈超美博士团队基于Java语言开发，通过绘制知识图谱对特定领域文献进行分析，从而获得该领域相关研究的主要作者、机构与期刊等信息，同时利用关键词共现知识图谱，分析该领域的研究热点。

2 研究现状分析

2.1 文献量和作者分析。随着国内关于智慧档案馆的相关理论研究在“智慧城市”理念提出之后逐渐展开，青岛市档案局（馆）在2013 年初智慧档案馆建设新目标的提出和积极建设，标志着我国智慧档案馆的兴起，这也为我国智慧档案馆的理论研究提供了典型案例，并为我国全面建设智慧档案馆提供参考和借鉴。此后，智慧档案馆的研究呈现逐年上升发展趋势。如表1所示：

表1 论文年度分布

运行CitespaceⅢ软件，节点类型选择作者（Author），运行调试后得到文献作者的合作网络知识图谱，如图1所示。节点越大，表明作者的发文量越多；节点间的连线表示作者之间的合作关系，连线的粗细表明合作发文数量的多寡。由图1可知，杨来青、莫家莉、薛四新等发文量比较大，他们在智慧档案馆的研究领域发挥着积极的引领作用。

2.2 发文机构分析。对作者所在单位进行分析可揭示不同研究机构在某研究领域的科研能力和学术水平。运行Citespace软件，以节点类型选择机构（institution），调试运行后，得到智慧档案馆领域的研究机构合著网络知识图谱，如图2所示，节点越大表示机构的发文量越多，如北京市档案局（馆）、青岛市档案局、中国人民大学信息资源管理学院、上海大学图书情报档案系、攀枝花学院、辽宁大学历史学院、清华大学档案馆等。由图2可以看出，智慧档案馆领域发文量较多的机构为高等院校n案学专业，他们总体科研实力强，学术氛围浓厚，在研究智慧档案馆理论发展过程中起着重要的作用；其次是各级档案机关，他们在智慧档案馆的建设中积极探索与实践，积累了丰富的经验，成为研究的重要力量。

2.3 主要期刊分析。通过对来源期刊的统计分析，可揭示某一研究领域论文的空间分布情况，便于研究者了解且快速吸收利用这些研究成果。由于智慧档案馆是档案学的一个重要的研究领域，因此收录该领域论文的期刊主要是档案学专业期刊，如中国档案、档案与建设、北京档案等。表2是CNKI收录智慧档案馆相关文献发文量4篇及其以上的期刊分布。此外，笔者进一步通过对档案学九种核心期刊中关于智慧档案馆的载文量统计可知，发表于核心期刊的论文约占期刊发文总量的63%。核心期刊刊载某一研究主题的论文数量代表了该主题在学科内的学术地位，由此反映出我国档案学界对智慧档案馆未来发展方向的重视。

3 研究热点分析

一篇文献的关键词是论文核心内容的浓缩和提炼，若某一关键词在其所在领域的文献中反复出现，则反映出该关键词或主题词所表征的研究主题是该领域的研究热点。然而仅仅通过关键词的直接分析来考察智慧档案馆研究热点并不一定能够得到准确的结果，其原因是：① 很多关键词专指度太低，很难反映出具体研究内容；② 存在许多专指度太高而频率很低的关键词，忽略这些关键词极有可能会造成研究热点分析不准确。因此，针对上述情况，我们可以做出的处理方法是一方面去掉过于泛指的关键词，另一方面把这些关键词与其他专指度高的关键词进行合并，在全面考虑的基础上综合分析这些关键词。

在Citespace软件界面中，以节点类型选择关键词（keyword），调试运行后，得到智慧档案馆领域研究热点的知识图谱如图3所示，节点越大，表示关键词出现的频次越高。去掉没有实际意义但出现频率很高的关键词如档案馆工作、档案馆建设等，最后出现频率较高以及专指度高的关键词有智慧档案馆、数字档案馆、智慧城市、档案信息、物联网、信息技术、档案实体、顶层设计、信息服务、大数据、档案数字化、总体架构、云计算、信息化等。分析这些关键词，可以看出目前我国智慧档案馆热点主要集中在以下四个方面：

3.1 智慧档案馆管理模式。智慧档案馆是借由“智慧城市”派生出来的新概念，是以提高档案管理和服务效益为目标的档案信息化发展的高级形态。传统的数字档案馆运用数字技术管理起来的数字化档案资源，彼此之间缺少必要的联系，对档案管理工作所起到的反馈作用不大。[3]智慧档案馆作为数字档案馆进一步发展的延续和提升，突破了现有馆藏结构对档案资源的限制，实现了档案信息与档案实体管理的结合，利用档案射频识别标签的读写器，将获取到的档案管理信息充分地进行数据挖掘，改变了档案实体以往被动接受档案管理系统的管理状态，实现主动向档案管理系统传输管理数据的转变，真正达到对馆藏档案的全面感知和实时监控，是一种互联互通、全面感知、高效利用的新型档案管理模式。[4]杨来青、徐明君、邹杰在《档案馆未来发展的新前景：智慧档案馆》一文中指出：数字档案馆主要功能是依托数字技术管理档案“信息”，并未在管理档案实体方面取得实质性的突破，档案信息与档案实体在数字档案馆中没有有机结合起来，数字档案馆给档案馆带来的仅是档案信息管理的革命，而并非档案管理革命。[3]

3.2 智慧档案馆技术应用。构建智慧档案馆的根本目标是应用新一代信息技术及相关工具和方法， 最大限度地提高档案信息资源的整合建设能力和服务开发能力。物联网、云计算、移动互联网、大数据则是智慧档案馆目标实现的四大关键新技术：物联网采集数据、云计算快速处理、移动互联网迅速传输、大数据深入挖掘。这四大关键新技术的集成应用将推动智慧档案馆的充分应用和模式创新。[5]田雷在《物联网技术在智慧档案馆建设中的应用研究》一文中强调当下智慧档案馆领域的研究重点在于物联网技术如何在智慧档案馆的建设中发挥作用。[6]陶水龙在《智慧档案馆建设思路研究》文章中阐述了智慧档案馆建设中四大核心技术的融合：与智能楼宇的融合，为智慧档案馆提供了明确的建设标准；与物联网的融合，使智慧档案馆获得基础技术和“聪明”技术；与云计算和大数据技术的融合，为智慧档案馆提供更加广泛的区域覆盖和服务能力，使智慧档案馆获得更为和谐的协同处理技术，以及与智慧城市的链接技术。[7]

3.3 智慧档案馆体系架构。在数字档案馆及其技术日趋完善的情况下，国内一些地区已经开始对智慧档案馆进行探索，他们思考并尝试建设智慧档案馆，所以学者们的研究重点纷纷倾向于研究智慧档案馆建设的体系架构。智慧档案馆体系架构的搭建既要以传统实体档案馆和数字档案馆为基础，又要从自动化、系统化、智能化、人性化等方面入手扩展其功能。杨来青、李大鹏在《中国档案》上发表的《智慧档案馆功能及体系结构》一文中提出在智慧档案馆的建设过程中需要做好顶层设计，开展智慧档案馆功能设计与组织的观点。莫家莉等在《智慧档案馆顶层设计研究：总体架构及运行机理》一文中进一步具体指出智慧档案馆顶层设计即将顶层设计的方法和理念运用到智慧档案馆发展领域，以智慧档案馆建设与发展的核心目标为统领，以需求分析为基础，从全局视角出发，运用系统集成的方法，统筹考虑和协调智慧档案馆的各层次要素，对智慧档案馆的基本架构及其内部要素有效组合运行的动力机制、建设C制和发展机制进行总体的、全面的集成规划和设计。[8]此外，清华大学档案馆薛四新等发表的文章《智慧档案馆研究思考》，在智慧城市背景下从发展的视角分析了智慧档案馆研究的意义和价值， 提出智慧城市生态环境下智慧档案馆的基础体系架构和主要研究内容。[9]

3.4 智慧档案馆服务方式。智慧档案馆作为智慧城市公共文化服务的重要机构，其目标和职责就是实现安全、便捷、高效、智能的档案信息服务。智慧档案馆的智慧服务将是建立在传统档案服务基础上的更加自动化和智能化的服务方式，能够利用云计算技术，将档案信息资源存放于“云”上，使档案信息资源处于无界化状态，彻底打破了时空限制，用户通过手机、PAD等移动设备就能轻松获取档案信息资源，真正实现档案资源共享。杨智勇、周枫在《档案学通讯》上发表的文章将智慧档案馆的内涵概括为：借助于互联网、物联网、移动通信和大数据等技术充分挖掘档案馆特有的文献资源，为用户提供泛在化、细微化、个体化、差异化且随时、随地、随心的利用服务；同时提到未来的智慧服务方式将包括网络化服务、感知化服务、系统化服务和智能化服务。

4 小结

智慧档案馆是在现代信息技术高速发展的背景下，社会化服务达到一定阶段的必然产物，也是智慧城市建设的必然要求。结合本文分析结果表明，今后我国在智慧档案馆领域的研究中应注意：一是要结合各学科专业研究优势。智慧档案馆研究涉及档案学、信息学、管理学等