⑴ 蓄能高質量發展 生態城「十四五」期間將推出一批「新基建」項目
津雲新聞訊：記者從12月24日中新生態城新聞發布會獲悉，為貫徹落實黨的十九屆五中全會精神，加快建設新型基礎設施，著力提升創新策源能力，中新天津生態城謀劃了一批「十四五」新基建重點項目，項目投資額佔比將達到「十四五」固定資產投資的20%。
據悉，生態城首批新型基礎設施建設項目共32個，項目總投資達300億元，北方大數據交易中心、CIM平台、智慧學校、智慧醫療、光電晶元中心、普洛斯「AI+」智能物流產業園、新能源智能網聯汽車等一批新項目將啟動建設，與此同時，城市大腦、智慧交通、智慧小區、智慧能源小鎮、智慧圖書館、智能充電樁等一系列已落地項目也在不斷完善中。
下一步， 生態城將通過持續增添應用模塊，進一步強化城市大腦的雲調度功能，實現突發事件快速響應，讓城市高效運行。合理布局5G、窄帶物聯網等網路設施，累計建成約200個5G基站，實現住宅、公建及產業樓宇全域覆蓋。布設覆蓋市政、交通、環境、能源等領域的智能感測器，計劃建成約30萬個神經元感知節點，讓全感知終端滲透生態城全域，為智慧城市建設提供基礎。搭建生態城大數據管理平台，為數據開放、數據交換和數據增值，形成城市數據底座。建立CIM城市信息模型平台，在BIM建築信息模型平台的基礎上，進一步整合國土空間規劃、土地權屬、建築能耗、海綿城市監控、地下管線維護等數據，實現智慧城市規劃管理的多規合一。
「十四五」期間，生態城還將打造百個新型應用場景。在智慧能源方面，將建設多場景應用聯合調控虛擬電廠和城市能源大數據中心；在智慧小區建設方面，以已有的吉寶季景峰閣智慧小區為示範，在50餘個住宅小區逐步試點建設1—4個星級智慧小區，改造5個3星級以上的小區。在智慧教育方面，建設生態城教育雲平台和大數據承載平台，實現智慧校園管理和教育教學。在智慧醫療方面，搭建統一的智慧醫療信息監管平台，對區內醫療資源、公共衛生服務資源、防疫資源進行統籌，促進醫聯體成員單位相互協作。在智慧旅遊方面，貫穿遊客集散中心、遊客服務站、智能服務點、智能服務終端，搭建四級智慧旅遊體系，豐富遊客智游體驗。在無廢城市建設方面，建成北部氣力輸送系統、固廢信息化平台、可再生能源循環利用工程，建成50個「無廢細胞」，在固廢管理、資源利用方面持續發揮先行先試作用。
一方面，預留生態城「5G＋AI」應用場景對外介面，創造開放環境，吸引智能科技企業。另一方面，圍繞 5G上下游，培育引進教育培訓、工業維護、零售展示等相關領域開發企業，延展新基建所衍生的產業鏈條。生態城還將借力製造業數字化進程，以移動互聯網、物聯網、大數據、雲計算、區塊鏈等新一代信息技術為支撐，加快打造跨行業跨領域的產業互聯網平台。
此外，為撬動市場化投資主體參與建設，為新基建提供資金支持，生態城將充分發揮政府投資的杠桿效應，積極爭取地方政府專項債券、中央預算資金支持，運用政府購買服務、PPP等方式，撬動社會資本加大新基建投入力度。
⑵ 一文看懂大數據的技術生態圈
一文看懂大數據的技術生態圈
大數據本身是個很寬泛的概念，Hadoop生態圈（或者泛生態圈）基本上都是為了處理超過單機尺度的數據處理而誕生的。你可以把它比作一個廚房所以需要的各種工具。鍋碗瓢盆，各有各的用處，互相之間又有重合。你可以用湯鍋直接當碗吃飯喝湯，你可以用小刀或者刨子去皮。但是每個工具有自己的特性，雖然奇怪的組合也能工作，但是未必是最佳選擇。
大數據，首先你要能存的下大數據。傳統的文件系統是單機的，不能橫跨不同的機器。HDFS（Hadoop Distributed FileSystem）的設計本質上是為了大量的數據能橫跨成百上千台機器，但是你看到的是一個文件系統而不是很多文件系統。比如你說我要獲取/hdfs/tmp/file1的數據，你引用的是一個文件路徑，但是實際的數據存放在很多不同的機器上。你作為用戶，不需要知道這些，就好比在單機上你不關心文件分散在什麼磁軌什麼扇區一樣。HDFS為你管理這些數據。存的下數據之後，你就開始考慮怎麼處理數據。雖然HDFS可以為你整體管理不同機器上的數據，但是這些數據太大了。一台機器讀取成T上P的數據（很大的數據哦，比如整個東京熱有史以來所有高清電影的大小甚至更大），一台機器慢慢跑也許需要好幾天甚至好幾周。對於很多公司來說，單機處理是不可忍受的，比如微博要更新24小時熱博，它必須在24小時之內跑完這些處理。那麼我如果要用很多台機器處理，我就面臨了如何分配工作，如果一台機器掛了如何重新啟動相應的任務，機器之間如何互相通信交換數據以完成復雜的計算等等。這就是MapRece / Tez / Spark的功能。MapRece是第一代計算引擎，Tez和Spark是第二代。MapRece的設計，採用了很簡化的計算模型，只有Map和Rece兩個計算過程（中間用Shuffle串聯），用這個模型，已經可以處理大數據領域很大一部分問題了。那什麼是Map什麼是Rece？考慮如果你要統計一個巨大的文本文件存儲在類似HDFS上，你想要知道這個文本里各個詞的出現頻率。你啟動了一個MapRece程序。Map階段，幾百台機器同時讀取這個文件的各個部分，分別把各自讀到的部分分別統計出詞頻，產生類似（hello, 12100次），（world，15214次）等等這樣的Pair（我這里把Map和Combine放在一起說以便簡化）；這幾百台機器各自都產生了如上的集合，然後又有幾百台機器啟動Rece處理。Recer機器A將從Mapper機器收到所有以A開頭的統計結果，機器B將收到B開頭的詞彙統計結果（當然實際上不會真的以字母開頭做依據，而是用函數產生Hash值以避免數據串化。因為類似X開頭的詞肯定比其他要少得多，而你不希望數據處理各個機器的工作量相差懸殊）。然後這些Recer將再次匯總，（hello，12100）＋（hello，12311）＋（hello，345881）= （hello，370292）。每個Recer都如上處理，你就得到了整個文件的詞頻結果。這看似是個很簡單的模型，但很多演算法都可以用這個模型描述了。Map＋Rece的簡單模型很黃很暴力，雖然好用，但是很笨重。第二代的Tez和Spark除了內存Cache之類的新feature，本質上來說，是讓Map/Rece模型更通用，讓Map和Rece之間的界限更模糊，數據交換更靈活，更少的磁碟讀寫，以便更方便地描述復雜演算法，取得更高的吞吐量。有了MapRece，Tez和Spark之後，程序員發現，MapRece的程序寫起來真麻煩。他們希望簡化這個過程。這就好比你有了匯編語言，雖然你幾乎什麼都能幹了，但是你還是覺得繁瑣。你希望有個更高層更抽象的語言層來描述演算法和數據處理流程。於是就有了Pig和Hive。Pig是接近腳本方式去描述MapRece，Hive則用的是SQL。它們把腳本和SQL語言翻譯成MapRece程序，丟給計算引擎去計算，而你就從繁瑣的MapRece程序中解脫出來，用更簡單更直觀的語言去寫程序了。有了Hive之後，人們發現SQL對比Java有巨大的優勢。一個是它太容易寫了。剛才詞頻的東西，用SQL描述就只有一兩行，MapRece寫起來大約要幾十上百行。而更重要的是，非計算機背景的用戶終於感受到了愛：我也會寫SQL！於是數據分析人員終於從乞求工程師幫忙的窘境解脫出來，工程師也從寫奇怪的一次性的處理程序中解脫出來。大家都開心了。Hive逐漸成長成了大數據倉庫的核心組件。甚至很多公司的流水線作業集完全是用SQL描述，因為易寫易改，一看就懂，容易維護。自從數據分析人員開始用Hive分析數據之後，它們發現，Hive在MapRece上跑，真雞巴慢！流水線作業集也許沒啥關系，比如24小時更新的推薦，反正24小時內跑完就算了。但是數據分析，人們總是希望能跑更快一些。比如我希望看過去一個小時內多少人在充氣娃娃頁面駐足，分別停留了多久，對於一個巨型網站海量數據下，這個處理過程也許要花幾十分鍾甚至很多小時。而這個分析也許只是你萬里長征的第一步，你還要看多少人瀏覽了跳蛋多少人看了拉赫曼尼諾夫的CD，以便跟老闆匯報，我們的用戶是猥瑣男悶騷女更多還是文藝青年／少女更多。你無法忍受等待的折磨，只能跟帥帥的工程師蟈蟈說，快，快，再快一點！於是Impala，Presto，Drill誕生了（當然還有無數非著名的交互SQL引擎，就不一一列舉了）。三個系統的核心理念是，MapRece引擎太慢，因為它太通用，太強壯，太保守，我們SQL需要更輕量，更激進地獲取資源，更專門地對SQL做優化，而且不需要那麼多容錯性保證（因為系統出錯了大不了重新啟動任務，如果整個處理時間更短的話，比如幾分鍾之內）。這些系統讓用戶更快速地處理SQL任務，犧牲了通用性穩定性等特性。如果說MapRece是大砍刀，砍啥都不怕，那上面三個就是剔骨刀，靈巧鋒利，但是不能搞太大太硬的東西。這些系統，說實話，一直沒有達到人們期望的流行度。因為這時候又兩個異類被造出來了。他們是Hive on Tez / Spark和SparkSQL。它們的設計理念是，MapRece慢，但是如果我用新一代通用計算引擎Tez或者Spark來跑SQL，那我就能跑的更快。而且用戶不需要維護兩套系統。這就好比如果你廚房小，人又懶，對吃的精細程度要求有限，那你可以買個電飯煲，能蒸能煲能燒，省了好多廚具。上面的介紹，基本就是一個數據倉庫的構架了。底層HDFS，上面跑MapRece／Tez／Spark，在上面跑Hive，Pig。或者HDFS上直接跑Impala，Drill，Presto。這解決了中低速數據處理的要求。那如果我要更高速的處理呢？如果我是一個類似微博的公司，我希望顯示不是24小時熱博，我想看一個不斷變化的熱播榜，更新延遲在一分鍾之內，上面的手段都將無法勝任。於是又一種計算模型被開發出來，這就是Streaming（流）計算。Storm是最流行的流計算平台。流計算的思路是，如果要達到更實時的更新，我何不在數據流進來的時候就處理了？比如還是詞頻統計的例子，我的數據流是一個一個的詞，我就讓他們一邊流過我就一邊開始統計了。流計算很牛逼，基本無延遲，但是它的短處是，不靈活，你想要統計的東西必須預先知道，畢竟數據流過就沒了，你沒算的東西就無法補算了。因此它是個很好的東西，但是無法替代上面數據倉庫和批處理系統。還有一個有些獨立的模塊是KV Store，比如Cassandra，HBase，MongoDB以及很多很多很多很多其他的（多到無法想像）。所以KV Store就是說，我有一堆鍵值，我能很快速滴獲取與這個Key綁定的數據。比如我用身份證號，能取到你的身份數據。這個動作用MapRece也能完成，但是很可能要掃描整個數據集。而KV Store專用來處理這個操作，所有存和取都專門為此優化了。從幾個P的數據中查找一個身份證號，也許只要零點幾秒。這讓大數據公司的一些專門操作被大大優化了。比如我網頁上有個根據訂單號查找訂單內容的頁面，而整個網站的訂單數量無法單機資料庫存儲，我就會考慮用KV Store來存。KV Store的理念是，基本無法處理復雜的計算，大多沒法JOIN，也許沒法聚合，沒有強一致性保證（不同數據分布在不同機器上，你每次讀取也許會讀到不同的結果，也無法處理類似銀行轉賬那樣的強一致性要求的操作）。但是丫就是快。極快。每個不同的KV Store設計都有不同取捨，有些更快，有些容量更高，有些可以支持更復雜的操作。必有一款適合你。除此之外，還有一些更特製的系統／組件，比如Mahout是分布式機器學習庫，Protobuf是數據交換的編碼和庫，ZooKeeper是高一致性的分布存取協同系統，等等。有了這么多亂七八糟的工具，都在同一個集群上運轉，大家需要互相尊重有序工作。所以另外一個重要組件是，調度系統。現在最流行的是Yarn。你可以把他看作中央管理，好比你媽在廚房監工，哎，你妹妹切菜切完了，你可以把刀拿去殺雞了。只要大家都服從你媽分配，那大家都能愉快滴燒菜。你可以認為，大數據生態圈就是一個廚房工具生態圈。為了做不同的菜，中國菜，日本菜，法國菜，你需要各種不同的工具。而且客人的需求正在復雜化，你的廚具不斷被發明，也沒有一個萬用的廚具可以處理所有情況，因此它會變的越來越復雜。以上是小編為大家分享的關於一文看懂大數據的技術生態圈的相關內容，更多信息可以關注環球青藤分享更多干貨
⑶ 生態環境大數據有哪些方面的數據
大數據:一種規模大到在獲取、存儲、管理、分析方面大大超出了傳統資料庫軟體工具能力范圍的數據集合，具有海量的數據規模、快速的數據流轉、多樣的數據類型和價值密度低四大特徵。
大數據的價值體現在以下幾個方面：1)對大量消費者提供產品或服務的企業可以利用大數據進行精準營銷;2) 做小而美模式的中長尾企業可以利用大數據做服務轉型;3) 面臨互聯網壓力之下必須轉型的傳統企業需要與時俱進充分利用大數據的價值。
數據的資源化，大數據成為企業和社會關注的重要戰略資源，並已成為大家爭相搶奪的新焦點。企業必須要提前制定大數據營銷戰略計劃，搶占市場先機。
與雲計算的深度結合，雲處理為大數據提供了彈性可拓展的基礎設備，是產生大數據的平台之一。
科學理論的突破,隨之興起的數據挖掘、機器學習和人工智慧等相關技術，可能會改變數據世界裡的很多演算法和基礎理論，實現科學技術上的突破。
數據科學將成為一門專門的學科，被越來越多的人所認知。各大高校將設立專門的數據科學類專業，也會催生一批與之相關的新的就業崗位。
未來幾年數據泄露事件的增長率也許會達到100%，除非數據在其源頭就能夠得到安全保障。
數據質量是BI(商業智能)成功的關鍵
數據生態系統復合化程度加強
⑷ 京津冀有哪些重點或者有名的產業園區，類似中關村、天津濱海新區什麼的，請高手指點，謝謝
天津濱海新區將在三個區域建跨境電商產業園區
濱海新區將以園區為依託，從電商平台、經營主體、倉儲物流、快遞配送、售後服務等環節入手，打造跨境電子商務完整的生態鏈和產業鏈。以物流通關、公共信息服務、金融增值服務三位一體的服務體系為核心競爭力，實現跨境電商與先進製造業、現代服務業的融合發展，將其打造成為，帶動京津冀、輻射「三北」、面向東北亞的中國北方跨境電子商務發展高地。
天津濱海新區《大數據行動方案》已經基本完成制定，新區將盡快整合相關資源，規劃布局大數據產業發展園區。
濱海新區：天津雙創特區眾創 空間達15家
天津雙創特區累計注冊雙創企業2191家，運營及簽署落戶協議眾創空間15家；引入雙創人才7000餘人，聚集優質創業項目1000餘個。預計今年下半年將有阿里雲創客、中信國安創客、創業黑馬、網路眾籌等九個眾創空間在這里實現入駐運營。
濱海新區動漫產業園
天津濱海光熱產業園於2014年9月落戶濱海高新區，
濱海光熱產業園一期2016年，年8月投產
天津濱海廣告產業園位於天津市西南部濱海高新區華苑環內核心區，主體園規劃總建築面積近20萬平方米，固定資產總投資20億元，地處京津發展軸
天津雙創特區實施「就業即落戶」政策
隨著天津市公安局人口服務管理中心在天津自貿區中心商務區綜合服務大廳設立濱海分中心，天津雙創特區的「就業即落戶」政策也正式開始實施。
2016年
人民日報5月26日刊發「1+1」報道，在頭版報眼位置刊發《濱海新區 十年創業不尋常》，在10版刊發《十年磨劍濱海築夢》；新華社5月27日播發通稿並在新華每日電訊頭版刊發《「先行先試」十年路創新驅動「第三極」——天津濱海新區開發開放十年記》；經濟日報5月25日在頭版頭條位置刊發《砥礪十年展新姿——天津濱海新區跨越發展紀實》；中央人民廣播電台5月22日「新聞和報紙摘要」頭條播發《天津濱海新區瞄準先進製造業 發力供給側改革》。
中心商務區
創新驅動跨越前行
於家堡堅持圍繞推進自貿區制度創新、自創區政策創新和「雙創特區」服務創新下功夫，積極推進重點領域和關鍵環節改革。在跨境投融資、資產證券化等領域，於家堡形成了一批全國領先、區域首創的典型服務案例，逐步奠定了於家堡作為北方地區重要金融「出海口」的地位。
中新天津生態城
建設綠色發展示範區
經過八年時間的建設，生態城的產城融合進入深度整合，以文化創意、互聯網+高科技、精英配套等為主要發展方向的綠色產業正在這片熱土上逐漸成長壯大，為生態城市建設提供了「動力源」
臨港經濟區
打造國家高端裝備製造新高地
臨港經濟區積極藉助港口工業一體化的區位優勢，在做大做強傳統產業的同時，加速發展新產業、新業態、新要素，高端裝備產業不斷集聚，傳統裝備產業優化升級，海洋經濟發展迅速，智能裝備產業初具規模，以港口物流、研發服務為代表的生產性服務業釋放出巨大潛能。
東疆保稅港區
展示北方國際航運中心風采
積極做好創新舉措承接，投資貿易便利化水平不斷提升，以改革激發內生動力，以開放聚合全球資源，努力建設新一輪改革開放「試驗田」。而在天津自貿區、京津冀協同發展、濱海新區開發開放、「一帶一路」、自創區等各項國家賦予的利好政策以及各項功能創新試點的推廣下，一批大項目好項目紛紛落戶東疆，藉助東疆的優勢平台開拓新業務領域。
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⑸ 海博科技AI+大數據生態圈推動「孿生」智慧城市新升級
以技術創新為驅動，伴隨著中國IT業不斷成長和發展，2004年創辦的海博 科技 是國內最早一批將大數據、人工智慧技術應用在平安城市運營和智慧公安建設的企業，曾參與保障北京奧運會、海軍節、世園會、全運會、APEC等諸多國際重大活動，以及天網工程、平安城市等國家級重點項目建設，產品及創新解決方案研發能力處於國內一流水平，一個以海博為核心的「AI+」生態圈正在加速構建。
如今，海博 科技 與華為、阿里巴巴建立戰略合作夥伴關系，與海信進行視頻解碼的相關技術研究，……全面推動公共安全、智慧城市、大 健康 等領域的「AI+」升級，以演算法引領數字孿生，賦能城市升級。
（一）多款「AIoT」智能產品國內領先
作為山東省第三批「瞪羚企業」，海博 科技 正如瞪羚一樣，已跳躍進入了高成長期。2018年是海博人最自豪的一年，「這一年我們幹了兩件大事，一是圓滿保障了上合組織青島峰會，二是企業產品化轉型成功。」山東海博 科技 信息系統股份有限公司總經理韓東明表示。
2018年公司團隊全面支撐上合組織青島峰會視頻保障工作，協助客戶以環魯、環青、環城三道防控圈為核心，整合城市監控視頻、移動警務視頻、海警船4G視頻、衛星通信視頻等，構建起海陸空視頻監控聯動的「天羅地網」，為各單位在指揮調度、 社會 面管控、要人警衛、應急處突、反恐防爆、情報預警等6個維度提供穩定智能的視頻安保支撐。海博 科技 自主研發的視頻雲警務大數據實戰平台，連續6024個小時以全面、穩定的場景能力保障活動安全有序舉行。
2018年，海博 科技 在「AIoT（人工智慧物聯網）」智能產品研發上取得了極大的突破。技術研發團隊憑借對人體行為分析、手勢識別、圖像深度學習、視頻智能分析等技術的研發和創新應用，打造了多款「AIoT」智能產品，覆蓋終端用戶，包括智能警用無人機、警務終端、智能車載、智能體檢機器人等。
（二）加強技術攻堅，持續以演算法引領智慧城市賦能升級
公司的人體行為分析技術，可「實現同時對數十人的面部表情、手勢、身體行為進行捕捉、識別和分析，進而做到行為預測、深度生物識別」，尤其視頻大數據、人工智慧產品及創新解決方案研發能力，始終在公共安全和民生領域處於國內領先。
經過對駕駛員體檢業務以及相關技術應用的研究，海博 科技 研發駕駛員智能自助體檢機，實現了由項目型向產品型軟體公司轉型的戰略升級。目前擁有包括軟體著作權、實用新型專利等在內的近50餘項知識產權。，海博 科技 近年來成功研發推出了國內領先的駕駛員智能自助體檢機。
海博 科技 在與公共安全領域用戶的業務合作中發現，通過人工智慧技術對提供駕駛員體檢服務已經具備了技術可行性，並且也有較大的現實需求。這是一套融合了視頻圖像深度學習、人工智慧演算法、多模態感知等技術，對人體行為進行智能化檢測的AIoT設備。「在學車訴求較強的旺季，一台駕駛員智能自助體檢機一天能實現100餘人的體檢業務，徹底改變駕駛員體檢線下模式，減輕體檢人來回奔波、浪費人力物力，提升服務效率，有效降低整個 社會 成本，取得良好的 社會 效益和經濟效益。」
（三）打通城市警務體系「毛細血管」
在技術人才方面，海博 科技 長期專注於大數據和人工智慧領域的 科技 研發及技術創新工作，現已形成穩定的團隊，圍繞公司目前的核心產品，已攻克了多個行業共性難題。
近年來，海博 科技 共有21個獨立開發的項目列入青島市技術創新重點項目計劃，與哈爾濱工業大學成立校企聯合實驗室，達成產學研合作項目1個，共同進行「監控視頻分析與處理」項目的研究開發，開展人工智慧以及視覺技術分析等內容的技術研究，分別與中國海洋大學、山東大學達成合作意向，雙方未來將在人才、技術、設備等多方面進行合作。依託這些技術，公司在2020年推出海博銳鷹智慧警車系統，將算力、本地解析能力從市局、分局前移到民警手中，以邊緣計算、人工智慧演算法打通城市警務體系「毛細血管」。
此外，海博 科技 還積極與上下游企業進行技術交流，「用 科技 守護美好生活」是海博 科技 的企業使命，每時每刻都在守護和改變著這個城市。秉持「智匯物聯，安創未來」的信念，希望通過海博的研發和努力，能讓城市更加安寧、和諧，美好。
（四）「數字孿生」推動城市智慧升級，從虛實結合到虛實互動，智慧孿生城市未來已來。
數字孿生作為實現數字世界與物理世界實時互動的重要技術，得益於物聯網、大數據、雲計算、人工智慧等新一代信息技術的發展，數字孿生與國民經濟各產業融合不斷深化，有力，成為我國經濟 社會 發展變革的強大動力。
在推動智慧城市建設中，公司的計算機視覺識別技術就破解了夜間識別這一長期的行業痛點，實現了復雜環境的精準識別與定位。針對公安業務需求，海博 科技 研發了近二十項「專家+實戰型」智能研判技戰法模型，極大豐富了預警、研判、指揮、管控等手段，讓行業尖端技術真正成為用戶一線實戰強有力的「武器」。
在公共安全領域，海博 科技 立足於場景化和互聯網化的思維，以人工智慧大數據為服務基石，基於領先的人臉識別車輛識別技術，在智能安防領域不斷取得重大進步。聯合安全領域全球合作夥伴共同打造出端到端公共安全解決方案，以視頻解析為中心，構建大數據可視分析決策平台——智慧公安創新應用實驗室。匯聚人臉識別、視頻結構化、車輛識別等功能模塊，實現海量視頻價值數據的存儲、管理和智能化應用，助力實現數字警務、智慧公安的美好願望。
回溯創業歷程，創始人深有感觸：「正是對團隊、員工以及客戶的信任，讓海博 科技 從不到十人的創業團隊，一步步發展成為國家高新技術企業、山東省瞪羚企業，也讓我們有勇氣、有信心實現讓海博的產品服務每座城市的目標。」