⑴ 蓄能高质量发展 生态城“十四五”期间将推出一批“新基建”项目
津云新闻讯：记者从12月24日中新生态城新闻发布会获悉，为贯彻落实党的十九届五中全会精神，加快建设新型基础设施，着力提升创新策源能力，中新天津生态城谋划了一批“十四五”新基建重点项目，项目投资额占比将达到“十四五”固定资产投资的20%。
据悉，生态城首批新型基础设施建设项目共32个，项目总投资达300亿元，北方大数据交易中心、CIM平台、智慧学校、智慧医疗、光电芯片中心、普洛斯“AI+”智能物流产业园、新能源智能网联汽车等一批新项目将启动建设，与此同时，城市大脑、智慧交通、智慧小区、智慧能源小镇、智慧图书馆、智能充电桩等一系列已落地项目也在不断完善中。
下一步， 生态城将通过持续增添应用模块，进一步强化城市大脑的云调度功能，实现突发事件快速响应，让城市高效运行。合理布局5G、窄带物联网等网络设施，累计建成约200个5G基站，实现住宅、公建及产业楼宇全域覆盖。布设覆盖市政、交通、环境、能源等领域的智能传感器，计划建成约30万个神经元感知节点，让全感知终端渗透生态城全域，为智慧城市建设提供基础。搭建生态城大数据管理平台，为数据开放、数据交换和数据增值，形成城市数据底座。建立CIM城市信息模型平台，在BIM建筑信息模型平台的基础上，进一步整合国土空间规划、土地权属、建筑能耗、海绵城市监控、地下管线维护等数据，实现智慧城市规划管理的多规合一。
“十四五”期间，生态城还将打造百个新型应用场景。在智慧能源方面，将建设多场景应用联合调控虚拟电厂和城市能源大数据中心；在智慧小区建设方面，以已有的吉宝季景峰阁智慧小区为示范，在50余个住宅小区逐步试点建设1—4个星级智慧小区，改造5个3星级以上的小区。在智慧教育方面，建设生态城教育云平台和大数据承载平台，实现智慧校园管理和教育教学。在智慧医疗方面，搭建统一的智慧医疗信息监管平台，对区内医疗资源、公共卫生服务资源、防疫资源进行统筹，促进医联体成员单位相互协作。在智慧旅游方面，贯穿游客集散中心、游客服务站、智能服务点、智能服务终端，搭建四级智慧旅游体系，丰富游客智游体验。在无废城市建设方面，建成北部气力输送系统、固废信息化平台、可再生能源循环利用工程，建成50个“无废细胞”，在固废管理、资源利用方面持续发挥先行先试作用。
一方面，预留生态城“5G＋AI”应用场景对外接口，创造开放环境，吸引智能科技企业。另一方面，围绕 5G上下游，培育引进教育培训、工业维护、零售展示等相关领域开发企业，延展新基建所衍生的产业链条。生态城还将借力制造业数字化进程，以移动互联网、物联网、大数据、云计算、区块链等新一代信息技术为支撑，加快打造跨行业跨领域的产业互联网平台。
此外，为撬动市场化投资主体参与建设，为新基建提供资金支持，生态城将充分发挥政府投资的杠杆效应，积极争取地方政府专项债券、中央预算资金支持，运用政府购买服务、PPP等方式，撬动社会资本加大新基建投入力度。
⑵ 一文看懂大数据的技术生态圈
一文看懂大数据的技术生态圈
大数据本身是个很宽泛的概念，Hadoop生态圈（或者泛生态圈）基本上都是为了处理超过单机尺度的数据处理而诞生的。你可以把它比作一个厨房所以需要的各种工具。锅碗瓢盆，各有各的用处，互相之间又有重合。你可以用汤锅直接当碗吃饭喝汤，你可以用小刀或者刨子去皮。但是每个工具有自己的特性，虽然奇怪的组合也能工作，但是未必是最佳选择。
大数据，首先你要能存的下大数据。传统的文件系统是单机的，不能横跨不同的机器。HDFS（Hadoop Distributed FileSystem）的设计本质上是为了大量的数据能横跨成百上千台机器，但是你看到的是一个文件系统而不是很多文件系统。比如你说我要获取/hdfs/tmp/file1的数据，你引用的是一个文件路径，但是实际的数据存放在很多不同的机器上。你作为用户，不需要知道这些，就好比在单机上你不关心文件分散在什么磁道什么扇区一样。HDFS为你管理这些数据。存的下数据之后，你就开始考虑怎么处理数据。虽然HDFS可以为你整体管理不同机器上的数据，但是这些数据太大了。一台机器读取成T上P的数据（很大的数据哦，比如整个东京热有史以来所有高清电影的大小甚至更大），一台机器慢慢跑也许需要好几天甚至好几周。对于很多公司来说，单机处理是不可忍受的，比如微博要更新24小时热博，它必须在24小时之内跑完这些处理。那么我如果要用很多台机器处理，我就面临了如何分配工作，如果一台机器挂了如何重新启动相应的任务，机器之间如何互相通信交换数据以完成复杂的计算等等。这就是MapRece / Tez / Spark的功能。MapRece是第一代计算引擎，Tez和Spark是第二代。MapRece的设计，采用了很简化的计算模型，只有Map和Rece两个计算过程（中间用Shuffle串联），用这个模型，已经可以处理大数据领域很大一部分问题了。那什么是Map什么是Rece？考虑如果你要统计一个巨大的文本文件存储在类似HDFS上，你想要知道这个文本里各个词的出现频率。你启动了一个MapRece程序。Map阶段，几百台机器同时读取这个文件的各个部分，分别把各自读到的部分分别统计出词频，产生类似（hello, 12100次），（world，15214次）等等这样的Pair（我这里把Map和Combine放在一起说以便简化）；这几百台机器各自都产生了如上的集合，然后又有几百台机器启动Rece处理。Recer机器A将从Mapper机器收到所有以A开头的统计结果，机器B将收到B开头的词汇统计结果（当然实际上不会真的以字母开头做依据，而是用函数产生Hash值以避免数据串化。因为类似X开头的词肯定比其他要少得多，而你不希望数据处理各个机器的工作量相差悬殊）。然后这些Recer将再次汇总，（hello，12100）＋（hello，12311）＋（hello，345881）= （hello，370292）。每个Recer都如上处理，你就得到了整个文件的词频结果。这看似是个很简单的模型，但很多算法都可以用这个模型描述了。Map＋Rece的简单模型很黄很暴力，虽然好用，但是很笨重。第二代的Tez和Spark除了内存Cache之类的新feature，本质上来说，是让Map/Rece模型更通用，让Map和Rece之间的界限更模糊，数据交换更灵活，更少的磁盘读写，以便更方便地描述复杂算法，取得更高的吞吐量。有了MapRece，Tez和Spark之后，程序员发现，MapRece的程序写起来真麻烦。他们希望简化这个过程。这就好比你有了汇编语言，虽然你几乎什么都能干了，但是你还是觉得繁琐。你希望有个更高层更抽象的语言层来描述算法和数据处理流程。于是就有了Pig和Hive。Pig是接近脚本方式去描述MapRece，Hive则用的是SQL。它们把脚本和SQL语言翻译成MapRece程序，丢给计算引擎去计算，而你就从繁琐的MapRece程序中解脱出来，用更简单更直观的语言去写程序了。有了Hive之后，人们发现SQL对比Java有巨大的优势。一个是它太容易写了。刚才词频的东西，用SQL描述就只有一两行，MapRece写起来大约要几十上百行。而更重要的是，非计算机背景的用户终于感受到了爱：我也会写SQL！于是数据分析人员终于从乞求工程师帮忙的窘境解脱出来，工程师也从写奇怪的一次性的处理程序中解脱出来。大家都开心了。Hive逐渐成长成了大数据仓库的核心组件。甚至很多公司的流水线作业集完全是用SQL描述，因为易写易改，一看就懂，容易维护。自从数据分析人员开始用Hive分析数据之后，它们发现，Hive在MapRece上跑，真鸡巴慢！流水线作业集也许没啥关系，比如24小时更新的推荐，反正24小时内跑完就算了。但是数据分析，人们总是希望能跑更快一些。比如我希望看过去一个小时内多少人在充气娃娃页面驻足，分别停留了多久，对于一个巨型网站海量数据下，这个处理过程也许要花几十分钟甚至很多小时。而这个分析也许只是你万里长征的第一步，你还要看多少人浏览了跳蛋多少人看了拉赫曼尼诺夫的CD，以便跟老板汇报，我们的用户是猥琐男闷骚女更多还是文艺青年／少女更多。你无法忍受等待的折磨，只能跟帅帅的工程师蝈蝈说，快，快，再快一点！于是Impala，Presto，Drill诞生了（当然还有无数非著名的交互SQL引擎，就不一一列举了）。三个系统的核心理念是，MapRece引擎太慢，因为它太通用，太强壮，太保守，我们SQL需要更轻量，更激进地获取资源，更专门地对SQL做优化，而且不需要那么多容错性保证（因为系统出错了大不了重新启动任务，如果整个处理时间更短的话，比如几分钟之内）。这些系统让用户更快速地处理SQL任务，牺牲了通用性稳定性等特性。如果说MapRece是大砍刀，砍啥都不怕，那上面三个就是剔骨刀，灵巧锋利，但是不能搞太大太硬的东西。这些系统，说实话，一直没有达到人们期望的流行度。因为这时候又两个异类被造出来了。他们是Hive on Tez / Spark和SparkSQL。它们的设计理念是，MapRece慢，但是如果我用新一代通用计算引擎Tez或者Spark来跑SQL，那我就能跑的更快。而且用户不需要维护两套系统。这就好比如果你厨房小，人又懒，对吃的精细程度要求有限，那你可以买个电饭煲，能蒸能煲能烧，省了好多厨具。上面的介绍，基本就是一个数据仓库的构架了。底层HDFS，上面跑MapRece／Tez／Spark，在上面跑Hive，Pig。或者HDFS上直接跑Impala，Drill，Presto。这解决了中低速数据处理的要求。那如果我要更高速的处理呢？如果我是一个类似微博的公司，我希望显示不是24小时热博，我想看一个不断变化的热播榜，更新延迟在一分钟之内，上面的手段都将无法胜任。于是又一种计算模型被开发出来，这就是Streaming（流）计算。Storm是最流行的流计算平台。流计算的思路是，如果要达到更实时的更新，我何不在数据流进来的时候就处理了？比如还是词频统计的例子，我的数据流是一个一个的词，我就让他们一边流过我就一边开始统计了。流计算很牛逼，基本无延迟，但是它的短处是，不灵活，你想要统计的东西必须预先知道，毕竟数据流过就没了，你没算的东西就无法补算了。因此它是个很好的东西，但是无法替代上面数据仓库和批处理系统。还有一个有些独立的模块是KV Store，比如Cassandra，HBase，MongoDB以及很多很多很多很多其他的（多到无法想象）。所以KV Store就是说，我有一堆键值，我能很快速滴获取与这个Key绑定的数据。比如我用身份证号，能取到你的身份数据。这个动作用MapRece也能完成，但是很可能要扫描整个数据集。而KV Store专用来处理这个操作，所有存和取都专门为此优化了。从几个P的数据中查找一个身份证号，也许只要零点几秒。这让大数据公司的一些专门操作被大大优化了。比如我网页上有个根据订单号查找订单内容的页面，而整个网站的订单数量无法单机数据库存储，我就会考虑用KV Store来存。KV Store的理念是，基本无法处理复杂的计算，大多没法JOIN，也许没法聚合，没有强一致性保证（不同数据分布在不同机器上，你每次读取也许会读到不同的结果，也无法处理类似银行转账那样的强一致性要求的操作）。但是丫就是快。极快。每个不同的KV Store设计都有不同取舍，有些更快，有些容量更高，有些可以支持更复杂的操作。必有一款适合你。除此之外，还有一些更特制的系统／组件，比如Mahout是分布式机器学习库，Protobuf是数据交换的编码和库，ZooKeeper是高一致性的分布存取协同系统，等等。有了这么多乱七八糟的工具，都在同一个集群上运转，大家需要互相尊重有序工作。所以另外一个重要组件是，调度系统。现在最流行的是Yarn。你可以把他看作中央管理，好比你妈在厨房监工，哎，你妹妹切菜切完了，你可以把刀拿去杀鸡了。只要大家都服从你妈分配，那大家都能愉快滴烧菜。你可以认为，大数据生态圈就是一个厨房工具生态圈。为了做不同的菜，中国菜，日本菜，法国菜，你需要各种不同的工具。而且客人的需求正在复杂化，你的厨具不断被发明，也没有一个万用的厨具可以处理所有情况，因此它会变的越来越复杂。以上是小编为大家分享的关于一文看懂大数据的技术生态圈的相关内容，更多信息可以关注环球青藤分享更多干货
⑶ 生态环境大数据有哪些方面的数据
大数据:一种规模大到在获取、存储、管理、分析方面大大超出了传统数据库软件工具能力范围的数据集合，具有海量的数据规模、快速的数据流转、多样的数据类型和价值密度低四大特征。
大数据的价值体现在以下几个方面：1)对大量消费者提供产品或服务的企业可以利用大数据进行精准营销;2) 做小而美模式的中长尾企业可以利用大数据做服务转型;3) 面临互联网压力之下必须转型的传统企业需要与时俱进充分利用大数据的价值。
数据的资源化，大数据成为企业和社会关注的重要战略资源，并已成为大家争相抢夺的新焦点。企业必须要提前制定大数据营销战略计划，抢占市场先机。
与云计算的深度结合，云处理为大数据提供了弹性可拓展的基础设备，是产生大数据的平台之一。
科学理论的突破,随之兴起的数据挖掘、机器学习和人工智能等相关技术，可能会改变数据世界里的很多算法和基础理论，实现科学技术上的突破。
数据科学将成为一门专门的学科，被越来越多的人所认知。各大高校将设立专门的数据科学类专业，也会催生一批与之相关的新的就业岗位。
未来几年数据泄露事件的增长率也许会达到100%，除非数据在其源头就能够得到安全保障。
数据质量是BI(商业智能)成功的关键
数据生态系统复合化程度加强
⑷ 京津冀有哪些重点或者有名的产业园区，类似中关村、天津滨海新区什么的，请高手指点，谢谢
天津滨海新区将在三个区域建跨境电商产业园区
滨海新区将以园区为依托，从电商平台、经营主体、仓储物流、快递配送、售后服务等环节入手，打造跨境电子商务完整的生态链和产业链。以物流通关、公共信息服务、金融增值服务三位一体的服务体系为核心竞争力，实现跨境电商与先进制造业、现代服务业的融合发展，将其打造成为，带动京津冀、辐射“三北”、面向东北亚的中国北方跨境电子商务发展高地。
天津滨海新区《大数据行动方案》已经基本完成制定，新区将尽快整合相关资源，规划布局大数据产业发展园区。
滨海新区：天津双创特区众创 空间达15家
天津双创特区累计注册双创企业2191家，运营及签署落户协议众创空间15家；引入双创人才7000余人，聚集优质创业项目1000余个。预计今年下半年将有阿里云创客、中信国安创客、创业黑马、网络众筹等九个众创空间在这里实现入驻运营。
滨海新区动漫产业园
天津滨海光热产业园于2014年9月落户滨海高新区，
滨海光热产业园一期2016年，年8月投产
天津滨海广告产业园位于天津市西南部滨海高新区华苑环内核心区，主体园规划总建筑面积近20万平方米，固定资产总投资20亿元，地处京津发展轴
天津双创特区实施“就业即落户”政策
随着天津市公安局人口服务管理中心在天津自贸区中心商务区综合服务大厅设立滨海分中心，天津双创特区的“就业即落户”政策也正式开始实施。
2016年
人民日报5月26日刊发“1+1”报道，在头版报眼位置刊发《滨海新区 十年创业不寻常》，在10版刊发《十年磨剑滨海筑梦》；新华社5月27日播发通稿并在新华每日电讯头版刊发《“先行先试”十年路创新驱动“第三极”——天津滨海新区开发开放十年记》；经济日报5月25日在头版头条位置刊发《砥砺十年展新姿——天津滨海新区跨越发展纪实》；中央人民广播电台5月22日“新闻和报纸摘要”头条播发《天津滨海新区瞄准先进制造业 发力供给侧改革》。
中心商务区
创新驱动跨越前行
于家堡坚持围绕推进自贸区制度创新、自创区政策创新和“双创特区”服务创新下功夫，积极推进重点领域和关键环节改革。在跨境投融资、资产证券化等领域，于家堡形成了一批全国领先、区域首创的典型服务案例，逐步奠定了于家堡作为北方地区重要金融“出海口”的地位。
中新天津生态城
建设绿色发展示范区
经过八年时间的建设，生态城的产城融合进入深度整合，以文化创意、互联网+高科技、精英配套等为主要发展方向的绿色产业正在这片热土上逐渐成长壮大，为生态城市建设提供了“动力源”
临港经济区
打造国家高端装备制造新高地
临港经济区积极借助港口工业一体化的区位优势，在做大做强传统产业的同时，加速发展新产业、新业态、新要素，高端装备产业不断集聚，传统装备产业优化升级，海洋经济发展迅速，智能装备产业初具规模，以港口物流、研发服务为代表的生产性服务业释放出巨大潜能。
东疆保税港区
展示北方国际航运中心风采
积极做好创新举措承接，投资贸易便利化水平不断提升，以改革激发内生动力，以开放聚合全球资源，努力建设新一轮改革开放“试验田”。而在天津自贸区、京津冀协同发展、滨海新区开发开放、“一带一路”、自创区等各项国家赋予的利好政策以及各项功能创新试点的推广下，一批大项目好项目纷纷落户东疆，借助东疆的优势平台开拓新业务领域。
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⑸ 海博科技AI+大数据生态圈推动“孪生”智慧城市新升级
以技术创新为驱动，伴随着中国IT业不断成长和发展，2004年创办的海博 科技 是国内最早一批将大数据、人工智能技术应用在平安城市运营和智慧公安建设的企业，曾参与保障北京奥运会、海军节、世园会、全运会、APEC等诸多国际重大活动，以及天网工程、平安城市等国家级重点项目建设，产品及创新解决方案研发能力处于国内一流水平，一个以海博为核心的“AI+”生态圈正在加速构建。
如今，海博 科技 与华为、阿里巴巴建立战略合作伙伴关系，与海信进行视频解码的相关技术研究，……全面推动公共安全、智慧城市、大 健康 等领域的“AI+”升级，以算法引领数字孪生，赋能城市升级。
（一）多款“AIoT”智能产品国内领先
作为山东省第三批“瞪羚企业”，海博 科技 正如瞪羚一样，已跳跃进入了高成长期。2018年是海博人最自豪的一年，“这一年我们干了两件大事，一是圆满保障了上合组织青岛峰会，二是企业产品化转型成功。”山东海博 科技 信息系统股份有限公司总经理韩东明表示。
2018年公司团队全面支撑上合组织青岛峰会视频保障工作，协助客户以环鲁、环青、环城三道防控圈为核心，整合城市监控视频、移动警务视频、海警船4G视频、卫星通信视频等，构建起海陆空视频监控联动的“天罗地网”，为各单位在指挥调度、 社会 面管控、要人警卫、应急处突、反恐防爆、情报预警等6个维度提供稳定智能的视频安保支撑。海博 科技 自主研发的视频云警务大数据实战平台，连续6024个小时以全面、稳定的场景能力保障活动安全有序举行。
2018年，海博 科技 在“AIoT（人工智能物联网）”智能产品研发上取得了极大的突破。技术研发团队凭借对人体行为分析、手势识别、图像深度学习、视频智能分析等技术的研发和创新应用，打造了多款“AIoT”智能产品，覆盖终端用户，包括智能警用无人机、警务终端、智能车载、智能体检机器人等。
（二）加强技术攻坚，持续以算法引领智慧城市赋能升级
公司的人体行为分析技术，可“实现同时对数十人的面部表情、手势、身体行为进行捕捉、识别和分析，进而做到行为预测、深度生物识别”，尤其视频大数据、人工智能产品及创新解决方案研发能力，始终在公共安全和民生领域处于国内领先。
经过对驾驶员体检业务以及相关技术应用的研究，海博 科技 研发驾驶员智能自助体检机，实现了由项目型向产品型软件公司转型的战略升级。目前拥有包括软件著作权、实用新型专利等在内的近50余项知识产权。，海博 科技 近年来成功研发推出了国内领先的驾驶员智能自助体检机。
海博 科技 在与公共安全领域用户的业务合作中发现，通过人工智能技术对提供驾驶员体检服务已经具备了技术可行性，并且也有较大的现实需求。这是一套融合了视频图像深度学习、人工智能算法、多模态感知等技术，对人体行为进行智能化检测的AIoT设备。“在学车诉求较强的旺季，一台驾驶员智能自助体检机一天能实现100余人的体检业务，彻底改变驾驶员体检线下模式，减轻体检人来回奔波、浪费人力物力，提升服务效率，有效降低整个 社会 成本，取得良好的 社会 效益和经济效益。”
（三）打通城市警务体系“毛细血管”
在技术人才方面，海博 科技 长期专注于大数据和人工智能领域的 科技 研发及技术创新工作，现已形成稳定的团队，围绕公司目前的核心产品，已攻克了多个行业共性难题。
近年来，海博 科技 共有21个独立开发的项目列入青岛市技术创新重点项目计划，与哈尔滨工业大学成立校企联合实验室，达成产学研合作项目1个，共同进行“监控视频分析与处理”项目的研究开发，开展人工智能以及视觉技术分析等内容的技术研究，分别与中国海洋大学、山东大学达成合作意向，双方未来将在人才、技术、设备等多方面进行合作。依托这些技术，公司在2020年推出海博锐鹰智慧警车系统，将算力、本地解析能力从市局、分局前移到民警手中，以边缘计算、人工智能算法打通城市警务体系“毛细血管”。
此外，海博 科技 还积极与上下游企业进行技术交流，“用 科技 守护美好生活”是海博 科技 的企业使命，每时每刻都在守护和改变着这个城市。秉持“智汇物联，安创未来”的信念，希望通过海博的研发和努力，能让城市更加安宁、和谐，美好。
（四）“数字孪生”推动城市智慧升级，从虚实结合到虚实互动，智慧孪生城市未来已来。
数字孪生作为实现数字世界与物理世界实时互动的重要技术，得益于物联网、大数据、云计算、人工智能等新一代信息技术的发展，数字孪生与国民经济各产业融合不断深化，有力，成为我国经济 社会 发展变革的强大动力。
在推动智慧城市建设中，公司的计算机视觉识别技术就破解了夜间识别这一长期的行业痛点，实现了复杂环境的精准识别与定位。针对公安业务需求，海博 科技 研发了近二十项“专家+实战型”智能研判技战法模型，极大丰富了预警、研判、指挥、管控等手段，让行业尖端技术真正成为用户一线实战强有力的“武器”。
在公共安全领域，海博 科技 立足于场景化和互联网化的思维，以人工智能大数据为服务基石，基于领先的人脸识别车辆识别技术，在智能安防领域不断取得重大进步。联合安全领域全球合作伙伴共同打造出端到端公共安全解决方案，以视频解析为中心，构建大数据可视分析决策平台——智慧公安创新应用实验室。汇聚人脸识别、视频结构化、车辆识别等功能模块，实现海量视频价值数据的存储、管理和智能化应用，助力实现数字警务、智慧公安的美好愿望。
回溯创业历程，创始人深有感触：“正是对团队、员工以及客户的信任，让海博 科技 从不到十人的创业团队，一步步发展成为国家高新技术企业、山东省瞪羚企业，也让我们有勇气、有信心实现让海博的产品服务每座城市的目标。”