物聯網分析如何改變公共部門的運營

已發表: 2025-12-10

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每分鐘，城市公交車、交通信號燈、垃圾桶、空氣質量監測器和無數其他公共資產都會悄悄發布數百萬個傳感器讀數。

大部分原始數據曾經消失在數字以太中。然而，如今，廉價的連接和雲規模的分析正在將這些被遺忘的字節轉變為具體的決策，從而節省資金、提高安全性並提高服務水平。

歡迎來到公共部門的 IoT（物聯網）分析時代，這是 DXC 更深入探索的變革。

從原始傳感器數據到可行的決策

物聯網分析的核心融合了三個要素：

連續感知物理世界溫度、振動、位置、電壓、噪聲和數百個其他參數的設備。
近乎實時地轉發這些讀數的網絡。
分析引擎通常位於雲端或邊緣，將模式轉化為警報、預測和自動化操作。

雖然私營部門開創了許多此類技術，但政府正在迅速迎頭趕上，因為其價值主張令人信服：

在問題變得失敗之前對其進行預測。
實時優化路線、時間表和能源使用。
在違規行為發生時立即發現，而不是幾個月後。
用自動遠程診斷代替手動檢查。

共同點是更快地做出更好的決策，這正是人們在反饋即時且預算緊張的數字十年中想要的。

高影響力用例

超靈敏的移動管理

擁堵既是經濟的拖累，也是令人頭痛的政治問題。物聯網分析從多個方面解決了這個問題：

自適應信號控制。在洛杉磯，ATSAC（自動交通監視和控制）系統使用約 4,500 個十字路口的實時環路檢測器數據來動態調整信號計時。事實證明，它可以減少主要走廊上的旅行時間。
交通優先。洛杉磯還實施了位於 ATSAC 之上的交通優先系統 (TPS)。配備應答器的公交車可通過環路檢測器進行檢測，當它們落後於計劃時，系統會授予“提前綠燈”、“綠燈延長”或其他優先級以幫助它們趕上，從而提高可靠性，而不偏向早到的公交車。

這些功能依賴於相同的三層架構：邊緣傳感、低延遲通信（通常是光纖或 5G）以及無需人工干預即可閉環的分析引擎。

更智能的環境監測和合規性

環境監管機構長期以來一直依賴稀疏且昂貴的監測站。

物聯網正在利用低成本的空氣質量、噪聲和水傳感器改寫這一方程式，這些傳感器可以由數十個而不是少數幾個來部署。有兩個例子很突出：

2024 年，美國環境保護局擴大了對野火煙霧監測的支持，通過 WSMART 貸款計劃向當地和部落空氣質量機構提供便攜式太陽能 PM2.₅ 傳感器裝置。在俄勒岡州等州，各機構目前正在部署低成本 SensOR™ 傳感器，將近乎實時的 AQI 數據輸入 AirNow 風格的地圖，幫助指導火災事件期間的公共衛生警報和戰術決策。
在首爾，市政府公共衛生與環境研究所在漢江上運行著一個 24 小時實時水質監測網絡，並設有自動監測站來跟踪包括溶解氧在內的參數。這些數據發佈在首爾的開放數據門戶上，從而實現持續、透明的環境監督。

除了合規性之外，這些密集的傳感器網格還創建了非政府組織和公民可以探索的開放數據集，從而提高了透明度和信任。

數據驅動的應急響應

在洪水、火災或恐怖襲擊期間，分秒必爭。公共部門的物聯網分析提供的態勢感知能力是無線電聊天無法比擬的。

在荷蘭，UrbanFlood 項目為堤壩配備了實時傳感器（例如孔隙壓力、位移），以監測堤壩穩定性。該系統使用預測建模和決策支持工具（包括“虛擬堤壩”模擬）來實時估計故障概率和潛在的洪水蔓延，為當局提供了採取行動的關鍵提前時間。
對於威脅檢測，ShotSpotter 聲學槍聲檢測系統（在美國許多城市使用）採用麥克風網絡來區分槍聲和其他噪音（如煙花）。它對聲音位置進行三角測量並向執法部門發送實時警報。

至關重要的是，這些部署將分析視為始終在線的實用程序，而不是工作人員僅在危機期間打開的儀表板。

構建模塊：架構和技能

有效的邊緣計劃始於了解領域限制和現代軟件實踐的多學科團隊。

邊緣優先的數據管道

將傳感器數據的每個字節轉移到雲端既不便宜，也不快，不足以做出瞬間決策。

成功的公共部門團隊通常會使用 Python 編寫輕量級分析模型，或將其作為容器化函數部署到位於街道機櫃、車輛或基站中的網關上。

只有總結的見解或異常事件才會向上游傳播，從而削減帶寬費用並尊重數據主權要求。

邊緣分析還可以在網絡中斷期間保持服務運行，這是應急管理和流量控制不可協商的要求。

網絡安全和治理護欄

隨著設備的激增，攻擊面也在增加。美國政府問責局對廣泛的網絡安全挑戰發出警告，包括持續監控方面的差距。領導機構強制執行三種做法：

零信任網絡，可對每個設備進行身份驗證並端到端加密流量。
自動證書輪換以避免硬編碼憑據。
在第一個傳感器投入使用之前闡明保留、匿名和共享規則的數據分類策略。

雖然治理聽起來很乏味，但成功的首席信息官將其視為推動者：一致的標準加速了採購和集成，因為供應商知道道路規則。

衡量資產負債表之外的投資回報率

公共首席財務官仍然會問：“回報是什麼？”答案往往超出了直接節省成本的範圍：

服務可靠性。路燈停電次數的減少意味著社區更安全，居民滿意度更高。
監管合規性。多年的傳感器維護可以通過避免一次污染罰款來補償。
運營彈性。主動情報可以幫助各機構應對勞動力短缺的問題，因為較小的團隊可以覆蓋更多的領域。

為了量化這些無形效益，主要司法管轄區採用平衡計分卡，其中包括關鍵績效指標，例如計劃外停機時間、公民投訴量以及每美元支出減少的二氧化碳排放量。

當溝通團隊在開放儀表板中發布這些指標時，他們就建立了支持下一波物聯網投資的政治資本。

公共部門領導人的實用路線圖

確定具有明確痛點和可用數據的“薄切片”用例，例如政府住房中的長期電梯故障。避免需要數年時間才能實現的龐大智慧城市願景。
進行發現衝刺。將每個數據躍點從設備映射到決策。記錄延遲要求、網絡安全限制和組織所有者。
從小規模開始設計：選擇支持開放 API、容器化工作負載以及與設備無關的通信協議（例如 MQTT 或 NGSI-LD）的平台。
儘早投資於人才。同時了解運營技術 (OT) 和信息技術 (IT) 的數據工程師是非常有價值的。當他們與領域專家、維護主管和交通工程師組成混合“融合團隊”時，試點到生產成功的機會就會增加三倍。
將治理納入採購。要求供應商提供 SBOM（軟件物料清單）並遵守 ISO 27001 或同等網絡安全標準。將開放數據作為合同交付物，除非隱私法禁止。
在六個月內測量並公佈結果。即使是部分勝利，例如投訴數量下降 15%，也能創造有助於確保多年資金的敘事動力。

結論：數字政府的轉折點

物聯網分析曾經是技術會議上的未來幻燈片。到 2025 年，它將成為一種實用且經濟實惠的工具，運營良好的機構將部署它來照亮道路、預測管道洩漏、縮短救護車到達時間並保持河流清潔。

這些要素、廉價傳感器、無處不在的連接、雲原生分析和強大的安全框架已經共同成熟，同時降低了風險和成本。

對於公共部門管理者來說，問題不再是物聯網分析是否屬於工具包，而是從哪裡開始以及擴展的速度如何。

那些將數據視為戰略資產、投資跨職能技能並實施嚴格治理的人會發現，更好的結果和更精簡的預算確實可以共存。

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