今天，全世界的城市居民人数比历史上任何时候都要多。尽管城市仅占地球土地面积的2%，但它们容纳了世界50%的人口，消耗了全球生产的75%的能源，并产生了全球CO2排放的80%。
在不久的将来，全球变暖给城市居民带来新的挑战，包括沿海城市的洪水和各地空气质量差。
为了满足城市居民不断变化的需求，城市规划人员必须考虑新的城市设计和维护方法。好消息是，城市领导者可以使用数据和技术改善居民条件，维持甚至改善他们的生活质量。技术(更重要的是数据)通过解决人力资源管理对环境的影响以及需求的可获得性，为城市领导人提供了支持更可持续的城市转型的机会。
通过边缘计算使城市更智能
城市规划者负责优化交通、能源分配和其他住宅服务。为此，通常需要在停车场、公共交通站、垃圾车和城市照明系统等地方安装传感器。所有这些传感器都会生成大量数据，并提供有关居民行为的大量信息。
近年来，边缘计算已帮助城市机构在提供服务方面变得更加敏捷。在边缘计算中，可以在云或其他分散的区域中存储和处理数据。这使代理机构可以更快速地处理和分析大量数据，更靠近生成数据的位置。
智慧城市如何利用边缘计算的一个很好的例子是交通管理领域。联网汽车初创企业使用边缘计算来提供信息，使城市能够分析实时汽车数据。该数据可为路线提供更好的实时预测和准确性，从而有助于通过将车辆从高流量区域转移开来减少拥堵。丰富的数据提供还可以用于帮助城市规划人员根据运动来设计道路和城市。
随着城市变得越来越聪明，它们将继续发展以提供新的服务。例如，在发生严重车祸的情况下，边缘计算可以处理车辆数据并向本地服务警报事故。实际上，具有此功能的能力已成为欧洲议会对新车的要求。
对于依赖集中式数据中心的组织而言，边缘计算解决了一个共同的挑战。随着连接的设备和服务的增长，城市面临着整个网络拥堵的风险。计划人员可以通过在生成数据的点附近托管边缘计算节点来缓解这些问题，从而允许在边缘处理大量数据。这有助于消除自动驾驶等新实践的障碍。
新加坡智慧城市项目
根据IMD智能城市指数，新加坡是世界上最智能的城市。新加坡政府正在实施一系列城市规划和管理实践，以实现城市数字化，并将至少GDP的1%(2018年为136亿美元)持续投资到其“智能国家计划”和其他基于数据的项目中。
作为该计划的一部分，新加坡已部署了数千个传感器来收集城市所有区域的数据。该项目利用边缘的互联设备来实现互联的急救车和运输、智能监控系统以及用于老年人保健的数字服务平台。
随着智慧城市的好处越来越广为人知，全世界其他城市将寻求实现边缘计算和利用新数据源的方法。
致力于大数据
边缘系统非常适合执行数据的初始处理和分析。城市仍然需要数据中心或云中的数据中心，因为数据分析需要高水平的处理器和存储容量。因此，城市建筑师应该计划构建涉及边缘和云资源的可扩展和安全的体系结构，以确保安全性、数据质量和有效的数据管理。
城市必须致力于大数据战略，以实现可持续发展的智慧。大数据不仅可以使人们更好地了解城市的运作方式及其居民的行为，而且还可以帮助组织在创建新服务时消除部门和运营商之间的障碍。
但是，仅生成数据是不够的。计划者和组织必须访问数据，并且数据必须准确可靠。新的数字平台不仅需要能够大规模地收集数据，而且还需要创建一个单一的信任点，在这里可以对数据进行质量检验、分类和保护。
这个受信任的存储库必须支持集成、共享、发现和治理，以便计划者可以跟踪监测数据。城市必须认识到数据本身是有价值的商品，其价值取决于数据的完整性。
城市环境始终面临危机，但是技术可以为他们提供智能解决方案。在城市规划中记录和实施利用边缘计算优势的强大数据策略是一种有效的方法，可帮助我们通向更紧密联系的未来。
通过从其他在数字时代铺平道路的城市汲取灵感，精通技术的计划人员需要部署智能解决方案，以消除人类活动对环境的影响并有效地为日益增长的人口管理资源。数据完整性、速度和信任度可以作为基础，使边缘生成的数据可以支持和发展未来的智慧城市。
