舍恩伯格介绍，第二个前沿的洞察，到底需要哪些数据才能够使得智能城市的概念行之有效？同时知道怎样妥善使用间接的方法收集这些数据？

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　　舍恩伯格表示，智能城市的核心不在于某一项具体的技术，会使数字的基础设施，虽然智能城市需要这些东西，智能城市核心在于做出更好的决策，其基础在于丰富多样的数据◆★◆■■，需要的远不止技术上的进步■◆■★■◆，更需要组织和机制上的创新以及进步。

　　通常而言，复杂的模式识别和深度学习的方法，来找到可能有用的代理数据，但是这一点通常不太需要特别新颖的技术，而更加依靠于创新理念和突破性的思考，它更多的依赖的是创意思考，因此它的执行难度会更大。

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　　怎么才算真的对学生好？ 怎么做，才算真的是为学生好呢？好多新老师对这个问题好像还不是很明确，我建议开■◆..◆■◆■■.

　　“今天我介绍了两个非常前沿的洞察，前面我解释了数据驱动的智能城市发展，在多大程度上取决于发现和使用代理数据，更少的传统技术★■■◆、更多依赖于创新思考。”舍恩伯格表示◆■◆■，“随着全球各地在试点智能城市的项目◆★◆■★■，人们开始更好理解我们所面临真正的挑战◆◆◆★★，可以说需要的硬件和软件在减少，但需要更多的组织和思维的元素。”

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　　7月8日★■■◆，2021世界人工智能大会在上海召开。“大数据之父”牛津大学网络学院互联网治理与监管专业教授舍恩伯格(Viktor Mayer-Schönberger) 在开幕式上分享关于数据驱动智能城市发展的前沿洞察。

　　以公共交通为例里进行说明■★◆★，在一个成功的智能城市当中◆■◆，决策者需要知道居民使用各条轨道交通和公交车线路的频次和时间，以及在城市当中这样相关的数据是无法获得的，人们可能会留下一些数据的线索。比如什么时候进入地铁站★■★★，什么时候出地铁站，但是我们确不知道它具体坐了哪条线路。

　　这趋势也为城市带来了巨大的压力★★，人们不仅希望城市是宜居的，同时也希望城市能发展得更好，他们希望城市有更好的管理和智能体系，不仅对居民的需求要有所回应，而且要未雨绸缪。

　　舍恩伯格介绍的首个洞察，是在实施和维系智能城市时遇到的重要挑战。数据显示，截至2020年全球有半数以上人口居住在城市或城镇区域，这是人类发展史上的一项重要的里程碑。

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