虽说智能家居让我们的生活变得更方便，但可以说，传感器和相关物联网技术的真正潜力在于智慧城市和智能汽车。这可能会改善大多数人的生活方式，提高资源效率，并克服城市面临的许多问题。毕竟，现在世界上56%的人口居住在城市，且这一比例还将继续上升。
但是智能汽车和城市背后的传感器和技术准备好了吗?在回答这个问题之前，先来看看它们的能力。
物联网技术之所以得名，是因为其是始终连接到互联网的设备，并且利用这种连接来执行比传统的无连接设备更多的功能。物联网可以不断地收集数据，并将其反馈给中央服务器，使这些信息从任何有数据连接的地方可用。此外，其通常包含收集更多数据的传感器。
智慧城市的梦想是一个充满基础设施的城市，其中包括能够处理周围环境信息的设备，并利用这些信息提高效率和安全性，提高城市居民的生活质量。这通常与减少能源消耗等环保目标有关，但好处不止于此。
街景中的传感器
在智能城市的背景下，传感器可以了解人们如何与城市的基础设施和公用事业进行互动。这可以使之更实时地适应环境，并满足上面概述的目标。此外，各种各样的数据可以收集来帮助规划者改善一个城市的长远发展。
智能电表可以跟踪建筑物的能源消耗，因此智能电网可以对这些信息做出反应，以更有效地满足能源需求。智能垃圾管理可以确保监控垃圾水平并将其传输到服务器的垃圾桶不会溢出，而垃圾收集团队可以响应这些需求。智能空气质量监测器可以监测社区污染水平，当附近的野火造成空气质量指数较低时，当局可以触发警告和警报。
传感器还可以安装在路灯上，这样路灯就可以根据周围的人数来调整亮度，而不是基于一个简单的开关系统，每天都保持不变。同样，智能交通信号灯可以根据当前的交通流量改变其模式，以缓解拥堵，保持车辆畅通。前者有助于保障人们的安全，而后者可以减少排放，甚至可能有助于阻止危险驾驶。
想象一下，当所有这些活动结合在一起时，可以收集到什么样的数据——特别是如果使用机器学习算法来分析。人工智能可以识别不同基础设施可能产生的影响的模式或运行模拟，城市规划者可以使用其来持续改善城市。
与此同时，街道家具不再是单一用途的被动实体。每个企业都在监控不同的数据点，这些数据点会产生大量的信息。由于其庞大，有时被称为“大数据”。但是，一旦经过人工智能和训练有素的分析人员处理，就会产生一些见解，从而创建一个更安全、能耗更低、出行更方便、总体上更能满足公民基本需求的城市。
将汽车融入智慧城市
汽车给城市带来各种各样的问题。首先，城市实际上是为汽车而设计的。城市的大部分土地通常用于道路和车辆停车场。随着婴儿潮一代将其家庭搬到郊区，这是一个必要的回应。
汽车还将碳排放直接带到人行道上，在住宅、企业、公园和学校前造成呼吸危害和污染危害。糟糕或注意力不集中的司机也会对行人和其他司机造成危险。汽车也容易受到诱导需求的影响，这意味着为缓解拥堵而修建的道路实际上只会吸引更多的汽车。
一个至少可以解决上述部分挑战的潜在解决方案是，将传感器和无线网络集成到车辆上，这一概念被称为“车联网”(V2X)。这些智能汽车将自动为基础设施网络提供天气状况、事故、道路拥堵、路面状况、行人密度等数据。因此，交通工程师可以在交通高峰期绕路以避免事故。或者在事故发生时立即通知紧急服务部门。
车辆类别，如卡车或公共汽车，可以排在一起，并优先于其他车辆类型。如果网络基础设施提前给自动驾驶汽车或司机提供选择，那么为了街区聚会和活动关闭街道也会更方便。总之，V2X可以让交通和居住生活更加和谐。
V2X也可能是自动驾驶的关键，几家汽车制造商正在研究和开发自动驾驶。尽管还有一段路要走，但其将提供高级驾驶员辅助系统成为现实所需的额外环境数据。
智慧城市准备好了吗?
如果手机或笔记本电脑不时出现故障或遇到问题，这可能很烦人，但至少不会危及任何人的生命安全。但车辆和交通信号灯就不同了。如果自动驾驶汽车出现问题，很有可能导致行人死亡。因此，不禁发问：我们如今拥有的技术有多可靠?
智能汽车面临的一个严重障碍是，道路是为人类而建的，而我们容易理解的事情对传感器来说可能是挑战。以路标为例，虽然可以训练人工智能阅读路标，但要让人工智能识别光线昏暗或部分被树或雪遮挡的路标就困难得多。
实现这一目标的一项关键技术是光探测和测距(激光雷达)，其使用脉冲光波为车辆提供周围环境的完整3D图像，而不受光线和天气的影响。
为了让智能传感器在城市中发挥其最大功能，支持其的网络需要是可靠的、高带宽、低延迟的无线连接。在当今的时代，这可能最好通过5G连接来实现。然而，到目前为止，5G蜂窝网络的推出受到限制，其波长范围相对较短，需要比前几代协议更多的天线密度。这可能意味着某些领域最终会比其他领域更智能、更先进。
这意味着一个成熟的智慧城市还需要数年，甚至数十年的时间。
开启智能革命
随着越来越多的人涌向城市，我们构建智慧城市的方式，以及在城市之间移动的方式，可以显著影响普通人的生活质量。显然，规划者面临着许多障碍。
