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西门子“城市智能平台（CIP）”为将城市所有基础设施的数据整合起来搭建统一的管理系统创造了可能。在*试点城市开展的试验旨在表明，这将如何大幅提高总体效率，以及相应地降低能源需求。

自我调节，在自然界我们视之为理所当然。但能不能像自然生态系统那样，为城市配备足够多的传感器和反馈回路，来自动管理其大多数服务，同时尽可能地充分利用资源呢？这便是西门子“城市智能平台”背后的理念。该系统目前正在欧洲的几个城市进行试验，为城市决策提供基本原则，并致力于优化基础设施。

为实现这一点，目前正进行测试的该平台将不同来源的信息进行综合，比如商业建筑和住宅、电厂以及交通和供水管理系统。负责该平台的项目经理Christian Schwingenschlögl 解释道：“城市的众多不同系统产生了大量数据。”各式传感器和计量设备可以对城市中发生的一切活动进行测量，不论是多少比特或字节的传输数据，还是多少度电、多少升水、多少污染排放物或多少公斤废弃物等等。譬如，摄像头可以将车速和交通流量信息转发至交通管理系统，后者可能根据这些数据，为有晚点之虞的公共汽车亮起绿灯。这将提高公交系统的吸引力，从而降低排放，减少噪音。Schwingenschlögl说：“我们的城市智能平台融合了这些不同类型的数据，以做出尽可能全面的分析。”其结果是易于理解的关于城市不同进程的描述，以便了解它们相互之间的关联，并提供全新的运转模式。

世界雾都之一同时也是一座有着巨大优化潜力的特大城市：中国首都北京。

畅想统一平台

怎样才能更好地管理高峰时段的交通？可以采取哪些措施来降低写字楼的用电需求？哪种反馈机制有助于家庭降低其用电需求？怎样才能提高数据传输速度？怎样才能将电动交通整合到城市的基础设施中？这些是Schwingenschlögl及其团队希望通过一个由不同子系统构成的统一城市软件平台能够解决并优化的领域。

电力浪费：新德里的一栋建筑物外墙上挂满了空调外机。

譬如，城市智能平台已经与一个名为“楼宇能源代理（BEA）”的系统相关联，后者是西门子中央研究院开发的。BEA可以连接至楼宇的光伏发电装置、楼宇管理系统、智能电表及电动汽车充电系统等。如果楼宇的电力网络出现了用电或发电高峰，那么，BEA将调节光伏发电装置逆变器和充电站，以确保电网电压保持在预先规定的可控范围内。在这个过程中，BEA考虑了诸如楼宇运营者和最终用户的特定要求等因素。CIP也可连接至“电力快照（Power Snapshots）”，这是西门子中央研究院研发的另一个系统，旨在使电网运营商在早期阶段识别危急状况，并继续在合理的限值内运行其电网。这款软件可以从一个相当大的网络区域内产生的海量数据中确定异常值，并对偏离预估值的任何网络部分进行分析。现在，电网运营商可以收到用精细图表呈现的测量数据，以便它们高效地做出响应。

最绿色的交通出行

等待而非驾驶：在许多城市，公共交通并不能满足通勤者的需求。

不仅能将诸如BEA和电力快照等西门子应用程序接入城市智能平台，而且可以连接第三方供应商提供的应用。Schwingenschlögl说：“我们绝不可能凭一己之力实现每一种想象得到的应用。我们希望开放接口为客户提供重要的附加价值，就像在App应用商店里那样。”

譬如，欧盟“Streetlife”项目中开发的“绿色交通App”，旨在鼓励人们不仅使用最快捷、的交通方式，而且也使用那些对环境影响最小的交通方式。这款应用程序以充满吸引力的图形化视图全面呈现了替代交通方式的状况和实时交通延迟信息。目前正在德国柏林、意大利罗韦雷托和芬兰坦佩雷等地对Streetlife的研究成果进行试验。

电动汽车与楼宇互联互通

意大利博洛尼亚大学与西门子研究人员合作开发了另一款非常适合城市智能平台的交通应用。在这个系统中，一个程序模拟了电动汽车与城市配电网之间的交互作用。来自西门子的项目经理Randolf Mock解释道：“在这个系统中，汽车既被视为用电者，亦是储电装置。譬如，在乌云天，企业办公楼的光伏发电系统发电量会暂时降低，而停车场内的电动汽车将适时提供电能来缓冲用电紧张状况。”

楼宇、汽车和人的需求之间存在着不计其数的相互依存点，这款软件可以帮助对这些关联进行模拟和可视化。譬如，在博洛尼亚，有2万辆电动汽车在城市街道间来来往往，它们或行或停或充电。Mock表示：“有了这款新软件，我们可以模拟如果电动汽车数量增至10万辆的话，会对基础设施造成什么样的影响。”这项研究是欧盟开展的“能源互联网”项目的一部分，是和来自欧盟6国15位合作伙伴共同开展的。

住房短缺、基础设施不堪重负、供水和供电瓶颈等问题已经让许多城市备感挣扎。

自我学习的城市综合运行系统

目前，城市智能平台正在几个城市进行试验，它将充当城市综合运行总部。随着相关App数量的增加，城市智能平台在基础设施自动化方面将变得越来越有效。项目经理Schwingenschlögl的 愿景是一个“基于高度发达的、能随数据量增加而持续不断改进其性能的算法的城市综合运行系统。”最终，这将形成一个在很大程度上实现了自主功能的自学习型系统，有朝一日，它将对所发生的事件做出即时响应，并能不断优化自身。