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环保与智慧城市会擦出怎样的火花?

文章出处: 人气:发表时间:2018-12-20 11:15:15

第四次工业革命来临,中国迎来“弯道超车”的历史机遇,它将会对当前的工业产生颠覆性的影响,核心技术仍是新一轮工业革命的竞争制高点。

   大数据背景下的智慧水务、环卫云、大气监测作为融入“智慧城市”的概念应运而生,相关产业链逐步形成,其间蕴藏的巨大商机是否来临?“物联网、云计算、大数据”能否帮助环保行业融入智慧城市建设成为下一个爆点? 

   7月15日,全国工商联环境商会主办的中国环保产业高峰论坛上嘉宾面对面的交流,带来了思想和智慧的碰撞,探讨了环保行业与智慧城市相融这一行业爆点。

   环保行业与智慧城市“惺惺相惜”

   中国的城市建设需要智慧环保,中国城镇化过程中的治理和运营需要绿色发展的理念。同时,中国的环保产业也需接管中国的新型城镇化建设,之前的环保做的只是点式的,没有融入城市建设的系统。

    首先,目前的政策环境、市场环境已经对智慧环保的要求越来越高。习总书记的两山论,党中央、国务院及各级地方政府对生态环境的压力越来越迫切,老百姓对美好环境的呼声越来越高。其次,相关上下游产业链不断延伸,对数据挖掘的需求不断增长;最后,互联网、物联网这股春风吹到了环保产业上,让“环保+”蓬勃发展。

    “互联网+”才刚刚开始,应上升到理论的高度看待智慧环保。研究城市问题离不开四个关键词:分工、交易、信用、定价。从传统产业结构未来的转型升级来讲,无论是大规模农业、生态有机农业、休闲农业还是从中低端转向中高端的制造业的转型升级,环保产业都有大量可进入的空间。

    产业空间的变迁及人口在空间上的集聚是将来决定大国城镇化两个最基础的力量,应适应这一规律。智慧城市是高科技和城镇化的结合,应摒弃以往低端的产业发展模式,用“互联网+”、新科技手段解决国家城镇化、智慧城市对环保产业的诉求。

    变革、资本、技术成就“凤凰于飞”

    环保人应学会以下四点,才能真正接轨融入智慧城市建设。

    呼吁政府顶层设计。因为环保产业在参与智慧城市建设的过程中,交易对手以政府为主。过去的城市建设与环保产业发展是两个不同的系统。要打通这两个系统,就要呼吁政府顶层设计。

    敢于变革。过去可能更强调在某一个区域、行业做治理,将来的参与是以新型的城市智慧建设为主,要在观念上、制度、运营机制上敢于变革。

    善于创新。参与智慧城市建设要有技术支撑,一个没有技术支撑的产业不可能走很长,更不可能成为支柱产业。

    善于融合发展。环保要与城市建设融合,数据、信息、物联网是智慧城市建设中的重要部分,环保人要学会融合、跨界。

    环保产业离不开资本的护航。从根本上来讲,环保行业是个资本密集型行业。此外,产业发展应相互协调,软硬件间需要结合。

    回归环境服务本位 将产业链延伸至C端

    环保行业需回归到环境服务业概念上,打造企业的运营能力。为什么环保产业运营许多年还要谈运营能力,这与环保行业的开放程度有关。以前的环保行业系统不是全开放的,被割裂开来,污水先被开放,其他诸如管网单元没有被纳入进来,没有延伸到针对客户的C端,这样导致很难跨界。

    目前环保市场越来越讲究实效,整个系统都要开动起来。比如固废领域,原来只是做生活垃圾的处理,垃圾从哪来,哪个区域运垃圾,居民怎么扔垃圾,包含什么种类的垃圾等问题没有被考虑。多分析企业在其中能做什么,比如做清扫和运输就可以延伸到C端。这样,有了服务客户的机会和能力,就可通过云平台实现跨界。

    借助专业平台 用数据驱动环保行业发展

    环境作为市政基础设施建设范畴,是整个智慧城市重要的组成部分,智慧更多是对数据的加工和提升。

    首先,传感器很重要,在线监测设备、新的探测技术使环保设施具备智慧运算的基础;其次,需要通过运维来提升效率,无论智慧城市还是智慧环保都需要解决效率问题。将数据分析融入建造、设计、运维中,需要环保行业与软件行业的融合;第三是服务,数据化的过程不仅需要硬件的支撑,也需要将原有存量设施数据化,比如管网的智慧化运维;最后,需延伸环保行业的概念,以前是从污染角度来治理,将来应将安全、职业、卫生等要素统一考虑进去,通过智慧运维来解决是其发展方向。

    应该用数据驱动环保行业,作为互联网行业也需将更多维度的数据与其他行业结合,构建真正的大数据环境。其中,高级人才在其中的作用不可小觑。

    环保行业需借助专业化的公司、人才做大数据方面的分析。目前环保治理更多偏重于末端,应把整个行动路线的着力点放到源头上,这样可能能起到事半功倍的作用。放到源头上,就要靠智慧城市或者智慧环境赋予的决策层面的支撑,通过数据分析助力产业结构的升级,这实际上是一个长期的过程。

    制约智慧城市发展的一个问题就是数据的品质,环境数据本身的客观性和真实性是阻碍我们真正去挖掘数据的因素。

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