千家周报|本周热门资讯 排行榜（7月11日-7月15日）

众所周知，超高层建筑天生具有投资及维护成本高、安全隐患突出等问题，而且各地无底线攀高竞赛也带来了许多现实问题……

推动开展城市设计，加强城市风貌塑造和管控，促进新老建筑体量、风格、色彩相协调。落实适用、经济、绿色、美观的新时期建筑方针，治理“贪大、媚洋、求怪”等建筑乱象。严格限制新建超高层建筑，不得新建500米以上建筑，严格限制新建250米以上建筑。

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对于智能建筑的定义及翻译，目前有很多版本，例如intelligent buildings 和 smart buildings，虽然很多时候我们将其通用，但其还有有点微妙的区别。

智能建筑和智慧建筑之间的区别在于，在智能建筑中，用户将对系统进行编程，使其以符合用户最佳意图的方式行事。但是，智慧建筑具有适当的传感和处理能力，可以自行检测周围环境，然后自行编程以执行其认为最佳的操作。

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根据 Allied Market Research 的数据，2020 年全球数据中心市场价值 1873.5 亿美元，预计到 2030 年将达到 5171.7 亿美元，2021 年至 2030 年的复合年增长率为 10.5%。企业中的数据中心物理设施旨在共享 IT 运营和设备，以存储、处理和传播数据和应用程序。此外，数据中心是基于旨在共享信息和数据的计算机应用程序和存储解决方案网络的企业。由于多云计算的进步，传统的本地物理服务器向基于虚拟网络的数据中心的转变正在推动全球数据中心的增长。企业中的现代数据中心可以与多个站点进行通信，包括云计算和本地。

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根据全局数据建设影响者平台的数据，我们评选出了2022年第二季度关于未来城市的5大热门词汇，而物联网则处于领先位置。

基于物联网的公共事业、智能电表和恒温器，从而提高基础设施管理的效率，从而帮助改善城市居民生活。互联建筑和物联网解决方案有望在降低能源消耗、提高生活质量方面发挥关键作用。因此，研究强调，美国近85%的企业都在投资智能建筑技术以降低能源成本。

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在智能建筑和设施管理应用中使用物联网技术并不新鲜。 该技术已经存在了近十年，并且在 COVID-19 时代之前就已经用于设施管理。

然而，COVID-19 大流行带来了新的物联网用例，并帮助揭示了物联网在设施管理中的全部潜力。 因此，我们预计物联网部署的速度将在新常态期间（即大流行结束后）持续甚至增加。

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近年来，人工智能从一项新兴技术渐渐转变为一种必需品。重点已经转向人工智能转型，为更大规模的企业问题寻找解决方案。尽管人工智能是一个伟大的推动者，但科学项目和概念验证的时间正在迅速耗尽。

预计在2022年，人工智能业务的规模、战略重要性和任务关键性将不断增长，并强调长期可扩展性。在电气与电子工程师协会最近一项名为“2022年最重要的技术”的研究中，95%的首席信息官、首席技术官和技术领导者都认为，在未来一到五年内，人工智能将是几乎所有行业领域创新的主要驱动力。

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“智慧城市”的理念旨在通过数字化创新改善市民的生活，通过在治理、经济、交通、环境、资源和人民服务(如医疗、教育、住房和生活)方面的卓越表现，使城市生活可持续。智慧城市实际上代表了一个“生态系统”的概念，在这个概念中，每个子系统相互连接，使完整的包裹成为一个有吸引力的总和。

智慧城市实际上代表了一个“生态系统”的概念，其中每个子系统都相互连接，使完整的包成为一个有吸引力的总和。但是我们的城市有多聪明？让我们潜入水中。

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数字化转型正在被许多行业采用，包括商业房地产和设施对日常运营至关重要的行业。为了寻找降低运营成本和能源消耗的方法，建筑业主正在将物联网系统和传感器添加到经常老化的建筑管理系统中。

然而，联网物联网设备增加了网络攻击面，此时智能建筑是一个诱人的目标。由于它们部署的系统种类繁多，缺乏内在的安全性，且对管理网络风险的关注程度较低，因此它们提供了许多被攻破的机会。许多暴露在外的系统不受IT安全保护，如暖通空调、电梯、照明和停车。

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即使云计算变得越来越流行，周围仍然有很多企业数据中心，这使得它们成为网络窃贼和恶意黑客非常有吸引力的目标。

国家网络安全中心 (NCSC) 和国家基础设施保护中心 (CPNI) 合作为数据中心运营商和用户提供安全指南，以帮助保护数据中心及其内部数据的安全。

数据中心运营商和用户应考虑各种问题，以维护适当的安全程序并确保数据安全可靠。

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有些人认为边缘计算是数据采集或本地数字过程控制的一种美化形式。然而，边缘远不止这些。

边缘涉及许多数据源，通常位于地理分布的位置。但请记住，这些数据的聚合是价值和洞察力的关键。对这些数据的分析发生在核心数据中心，并且通常需要在边缘位置完成由所得见解指导的行动。这意味着边缘系统面临的一个令人惊讶的挑战是不仅 从 边缘到核心的高效流量，而且还可以再次返回。

这一切发生的规模也是一个问题。边缘源的传入数据通常非常大；来自大量边缘位置的大量数据可以创建真正大量的数据。

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