、注目，企业做到设施；而其中很多的技术研究点，比如说大数据的有序对外开放分享、数据的智能服务等，是研究机构专心的问题，企业相对来说就较为很弱一点。但是砖设施，比如说辟大数据中心或者是砖网络，这个是企业所擅长于的。所以，从这个层面，我们国家有四五百个城市都堪称在智慧城市建设，但它们意味着是由企业来参予辟的数据中心，竣工网络，这个是很最重要的一步，但并不是已完成了智慧城市建设的任务。
而从国家层面，需教授指出，要想要构建智慧城市的发展，要有很好的顶层规划设计，而明确的实行过程中间不会有一些阻力；这些阻力并不是来自于平台，并不是来自于数据中心、网络，而是来自于数据的对外开放分享，我们说道城市与城市之间的对外开放分享、行业与行业之间的对外开放分享，做到人工智能的算法跟数据可以做到一些突破的，所以关键还是在数据在这一块。同时，这也是我们国家将大数据算力与人工智能算力融合一起的原因——C 大家都在做到，而且做到得很好，A 无论是产业界还是大学都在做到，但 B 大数据对外开放分享现在还必须更进一步强化。而针对智慧城市数据分类的问题，需教授回应，目前在学术界也有多种多样的分类，还包括从有所不同的维度来展开分类，但实质上，数据分类跟明确应用于是密切相关的，我们并不是说道抽象地来讲数据，而是某个特定应用领域产生的数据才有意义。
数据共享是大方向，但也要维护隐私需教授回应，从目前来看，在智慧城市的未来发展中，数据共享将不会是一个大的方向，尤其是公共数据必需要对外开放分享，而且要有序，比如说行业与行业之间，城市与城市之间；但同时，数据共享过程中也要注目隐私维护的问题，也就是在隐私维护疑虑的情况下怎么需要作好数据智能服务。不过，需教授特别强调，数据共享不意味著数据对外开放，比如说银行数据认同无法分享。
比如说，金融服务中间很最重要的一块就是做到风险掌控（也就是风触），那风触怎么来做到呢？根据某一个客户的消费行为也不一样，他在这个银行有消费行为，在另外一个银行也有很多的消费行为，在另外一个零售商也有很多消费行为……但这些数据是不有可能对外开放分享的。由此，需教授提及了一个同时面向数据共享和数据隐私维护的模型——牵头自学（Federated Learning）模型，它需要在不分享数据的情况下怎么能过来挖出数据内在的价值，也就是在顾及数据隐私的情况下同时又能获取智能服务。了解到，在 2017 年，Google 曾多次公开发表过一篇讲解牵头自学技术的博客，这一技术的最重要特点就是在维护数据隐私的情况下来展开自学。
以医疗为事例，首先在有所不同医院用它自己的数据训练出来有所不同的模型，然后把这些模型送往中心处理器并统合为一个极致模型；当每个医院不时获取数据，通过把近期的极致模型iTunes到医院末端，并将新的数据引入，再行启动时返中心服务器；通过这样的步骤，新的数据会被互相交换过来，被互相交换的只有模型，所以数据也会被偏移揭发。他回应，目前这个模型的研究尚且正处于初级阶段。
同时，针对智慧城市建设过程中的隐私维护问题，需教授回应：期望政府层面在隐私维护方面需要尽早有一些措施可以发售，一方面希望数据共享，一方面维护隐私，特别是在是具体对数据的所有权问题；这对大数据、人工智能的发展是十分有益的。举例来说，你的消费行为数据在被企业收集之后，这个消费行为数据究竟是你的还是企业的？正如我们以前摄影，你享有这个相片还是照相馆享有的相片？诸如此类的问题，现在还没界定。智慧城市发展要南北精细化而针对我国智慧城市发展在全球格局的水平，需教授评价称之为，我国智慧城市的发展在应用于的范畴内较为领先，但这种应用于是较为粗浅的；我们的挑战在于如何作好精细化的管理，这方面还是有距离的，这个反映在我们城市生活中的的方方面面，我们的管理是粗放型，还没到精细化。
为此，需教授还荐了一个例子，就交通而言，我们的绿波带上（录：红绿灯的绿波带上）辩论了很长时间，但如期没落地，但是这个技术在二十年前的美国纽约就早已构建，从上城到下城乘出租车，十几公里全部都是绿灯——这种就是基于车流对系统来掌控信号灯，全局优化，这就是精细化管理——但我们国内还是逗留于局部优化，掌控单个信号灯，但实质上，制约城市的交通流量问题，很多情况下都是一排信号灯同步的，这种的提高起到就是十分大的。在专访中，需教授也向讲解了澳门大学在去年正式成立的一个国家重点实验室——智慧城市物联网国家重点实验室，这是目前我国唯一的以智慧城市来命名的国家重点实验室，该实验室的主任正是澳门大学校长宋永华。目前，该实验室部署有一个公共技术服务平台，四个核心关键应用于（分别是智能交通、医疗、智能电网、旅游），以及一个公共政策平台；目前研究团队有 15 个人左右，目前正在面向全球人口老龄化中，最后是期望发展到 30 人左右的研究团队。最后，他回应，在现有的基础上，智慧城市物联网国家重点实验室也将维持一种对外开放的心态，目前也在大力市场需求与国内的更好的院校和研究所有一些合作，比如说先进设备院（按：中国科学院深圳先进设备技术研究院，英文全称为 SIAT，需教授目前也兼任 SIAT 的首席科学家）等，而合作的方向主要是牵头研究以及牵头人才培养方面。
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