可以摸的互聯網！比5G還快，科學家讓父母遠程“抱”孫子
▲侯占偉和他的家人（圖片來源：悉尼大學）
▲侯占偉和他的觸覺設備（圖片來源：悉尼大學）
▲侯占偉的觸覺設備（圖片來源：悉尼大學）
▲侯占偉和他的家人（圖片來源：悉尼大學）
▲侯占偉和他的觸覺設備（圖片來源：悉尼大學）
▲侯占偉的觸覺設備（圖片來源：悉尼大學）
馬斯克在推特上發表了一個特殊的觀點：人類之所以創造出超人的人工智能，可能是受到某種「腦寄生蟲」的控制。
這則言論是回應在一則名為「控制精神的寄生蟲使鬣狗幼崽在獅子麵前肆無忌憚」的國家地理故事下：
馬斯克在下面回復道，這種寄生蟲也是導致人類創造高級AI的原因。
弓形蟲（Toxoplasma）會感染老鼠，然後是貓，然後是製作貓視頻的人類，人工智能訓練實現了對網絡貓視頻的超人智能訓練，從而使弓形蟲病成為我們命運的真正仲裁者。
這句話炸開了網友的吐槽，有人表示「我們並沒有被操控要殖民火星。」
也有人調侃道，「我們也沒有被控制主宰加密貨幣市場。 」
顯然，這些是對馬斯克的諷刺。
然而，馬斯克的話不是沒有道理。因為據學術研究表明，弓形蟲病檢測呈陽性的人可能會表現出更多的冒險行為。
根據研究表明，弓形蟲居然還對人類「有點幫助」。
研究表明，企業家比一般人群更容易被感染，並且攜帶寄生蟲的企業家平均每年比沒有寄生蟲的企業家多賺6,000 美元。
在另一項研究發表名為「Risky business: linking Toxoplasma gondii infection and entrepreneurship behaviours across individuals and countries」（弓形蟲感染與創業行為）中，研究人員對美國一所大學近1,500 名生物學和商業研究學生進行了測試。
結果表明，商科專業的寄生蟲檢測呈陽性的可能性是生物學專業的1.4 倍，在商科專業中，專攻創業的學生檢測呈陽性的可能性是風險較低的商業研究亞專業的學生的1.7倍。
（大學生和商業專業人士）感染與創業結果之間的關係
研究人員還測試了197 名參加創業研討會和活動的專業人士。結果還發現，其中有124 人感染了這種寄生蟲。而且在這124 名專業人士中，有17 人自己創業。
這項研究得出的理論是，弓形蟲「操縱」人們的大腦，使他們不再害怕辭掉工作並獨自一人創辦自己的公司。
但是，作者也表示，「我們不能肯定地說這就是正在發生的事情，但這是我們根據研究得出的論點。」
你有多久沒去ATM取過錢了？
由於移動支付的誕生，中國民眾現在出門很少帶現金了，為了跟上“移動化”的潮流，銀行的ATM機經過不斷升級已經有了NFC、無卡取款甚至是刷臉取款。
從誕生之初，ATM就一直被不法分子覬覦，畢竟ATM裡面有大量現金，附近還無人值守，是一個天然吸引犯罪的地方。
一般來說，銀行在考慮到ATM存在被搶風險的情況下，都會把ATM機建造的很堅固，但是依然有人選擇“硬來”；
當然，也有人選擇智取。近期，一位安全公司的研究人員發現了現在ATM機中NFC功能的漏洞，利用這個漏洞，可以修改交易金額，甚至可以讓ATM直接吐錢。
安全公司IOActive的研究員和顧問何塞普·羅德里格斯（Josep Rodriguez）去年開始一直在挖掘和報告所謂的NFC芯片的漏洞，這些芯片被用於全球數百萬台ATM機。
在ATM機上，NFC功能可以讓你在ATM機上揮動銀行卡，而不是刷卡或插入銀行卡，從而進行支付或從提款機中取錢。
為此，羅德里格斯開發了一個Android應用程序，可以讓他的智能手機模仿銀行卡的NFC通信功能，並利用NFC系統固件中的缺陷入侵ATM機或者銷售點終端。
也就是說，僅僅利用一部智能手機，羅德里格斯就可以侵入ATM機或者銷售點終端收集和傳輸銀行卡數據，悄悄地改變交易數額，甚至鎖定設備。
羅德里格斯說，他甚至可以強迫至少一個品牌的ATM機直接支付現金ーー由於與ATM供應商簽訂了保密協議，他拒絕詳細說明或公開披露這些漏洞。
“例如，你可以修改固件並將價格改為1美元，即使屏幕顯示你要支付50美元。你可以使設備失效，或者安裝一種勒索軟件。這有很多可能性，”羅德里格斯表示， “如果你發動連鎖攻擊，並向ATM機的處理器發送一個特殊的有效載荷，你就可以在ATM機上找到突破口——比如提現。”
羅德里格斯擔任顧問多年來一直在測試ATM機的安全性。他表示，一年前他開始探索ATM機的NFC是否可以成為黑客入侵的捷徑。
NFC讀卡器通常由支付技術公司ID tech銷售，羅德里格斯從eBay上購買NFC閱讀器和銷售點設備，很快發現其中許多都有同樣的安全缺陷——他們沒有驗證通過NFC從銀行卡發送到讀卡器的數據包（APDU）大小。
因此，羅德里格斯創建了一個定制的應用程序，通過他的支持NFC的Android手機向ATM機或銷售點設備發送一個精心製作的APDU，這個程序比設備預期的要大幾百倍，這樣，羅德里格斯能夠觸發一個“緩衝區溢出”（buffer overflows），這是一種有幾十年曆史的軟件漏洞，黑客可以利用該漏洞破壞目標設備的內存，並運行自己的代碼。
羅德里格斯說，他在7個月至1年前通知了受影響的ATM機和銷售點終端供應商，其中包括ID Tech、Ingenico、Verifone、Crane Payment Innovations、BBPOS、Nexgo，以及未透露姓名的ATM供應商。
即便如此，他警告稱，受影響的系統數量之多，以及許多銷售點終端和ATM機不會定期接收軟件更新，而且在許多情況下需要物理訪問才能進行更新，這意味著這些設備中的許多可能仍然容易受到攻擊。
羅德里格斯說：“給成千上萬的自動取款機打補丁，這需要很多時間。”
為了展示這些揮之不去的漏洞，羅德里格斯與《連線》雜誌分享了一段視頻，視頻中，他在自己居住的馬德里街頭的一台ATM機的NFC感應區上揮舞一部智能手機，並讓這台機器顯示一條錯誤信息。
羅德里格斯要求《連線》雜誌不要發布這段視頻，因為擔心承擔法律責任。他也沒有提供劫機攻擊的視頻演示，因為他說，他只能在IOActive向受影響的ATM供應商提供安全諮詢的機器上進行合法測試，IOActive已經與該供應商簽署了保密協議。
安全公司SRLabs的創始人、著名的固件黑客卡斯滕·諾爾（Karsten Nohl）回顧了羅德里格斯的工作，他說，這些發現是“對嵌入式設備上運行的軟件脆弱性的極好研究”。但是諾爾也指出了這項發現的一些局限性，正是這些局限降低了它在現實世界中被不法分子利用的可能性。
諾爾指出，被入侵的NFC讀卡器只能竊取信用卡的磁條數據，而不能竊取受害者的個人識別碼或EMV芯片中的數據。事實上，ATM提現還要求目標ATM的代碼有一個額外的、明顯的漏洞。
當《連線》聯繫受影響的公司時，ID Tech、BBPOS和Nexgo沒有回應置評請求，ATM行業協會也拒絕置評。
Ingenico公司在一份聲明中回應說，由於它的安全緩解措施，羅德里格斯的緩衝區溢出技術只能使其設備崩潰，而不能執行攻擊代碼，但是，“考慮到給我們的客戶帶來的不便和影響，”Ingenico還是發布了一個補丁。
Verifone公司則表示，早在羅德里格斯報告之前，他們就已經發現並修復了羅德里格斯在2018年指出的漏洞。但羅德里格斯說，他去年在一家餐館的Verifone設備上測試了他的NFC攻擊技術，發現它仍然很脆弱。
在保密了整整一年之後，羅德里格斯計劃在未來幾週的網絡研討會上分享漏洞的技術細節，部分原因是為了讓受影響廠商的客戶引起重視。他希望更廣泛地呼籲人們關注嵌入式設備安全的糟糕狀況，他發現，像緩衝溢出這樣簡單的漏洞存在於如此之多的常用設備中ーー這些設備正處理著人們敏感的財務信息。
“這些漏洞已經存在多年，我們每天都在使用這些設備來處理我們的信用卡，我們的錢，”他說。“它們需要得到保護。”
論文鏈接：
據外媒報導，當地時間6月29日，美國專利商標局正式向蘋果授予了兩項泰坦項目專利，而這兩項專利都與車輛致動器系統有關，此類系統是能夠引起或影響車輛運動的可控系統，包括推進致動器、制動致動器、轉向致動器、懸掛制動器等。
蘋果泰坦項目概念圖（圖片來源：patentlyapple.com）
專利一：冗餘車輛致動器系統
車輛致動器系統正常工作就能夠對車輛進行正確控制，而如果一個或多個致動器出現故障，就會引起車輛不可控制，從而無法繼續運行。
蘋果獲批的專利其中一方面涵蓋一個車輛致動器系統，包含一個致動器、第一致動器控制器（可控制致動器的操作以及確定與致動器操作相關的參數的第一個值）、第二致動器控制器（可控制致動器的操作以及確定與致動器操作相關的參數的第二個值）以及至少一個額外組件（可確定參數的第三個值） 。
在確定第一個值與第二個或第三個值中的至少一個值不匹配時，就可識別出故障。在識別出故障後，第一致動器控制器將從激活狀態（負責控制致動器）變成失活狀態（無法控制致動器），而第二致動器控制器從失活狀態（不負責控制致動器）變成激活狀態（負責控制致動器）。
蘋果的專利圖1展示了一輛擁有車身（#102）的汽車（#100），車身可能包含內部結構部分和外部結構部分，例如，車身可能包括一個或多個單片式車身、一個車架、一個副車架、單體架構以及車身面板。該車也包括懸架組件，其中可能包括會根據控制信號而改變懸架組件（#106）特徵的致動器。
蘋果專利圖1與圖6（圖片來源：patentlyapple.com）
蘋果專利圖6顯示了一個制動系統（#618），其中包括一個監督裝置（#620）、一個主制動控制模塊（#622）、一個二級制動控制模塊（#624）、制動致動器（# 651、 652、, 653、和#654）以及壓力流體管道（#656，如製動管路），能夠從主制動控制模塊和/或二級制動控制模塊中提供加壓液，使製動致動器能夠進行操作，而致動器可能是流體壓力活塞，能夠讓摩擦制動組件（如製動片和轉子）嚙合，讓車輛的一個或多個車輪減速。
專利二：全致動懸架系統
蘋果專利# 11,046,143提供了一個全致動懸架系統，能夠為非簧載質量上方的中立懸架位置的簧載質量提供可調節位移。該系統包括一個能夠調節中立懸架位置和執行低頻位移的變壓空氣彈簧以及一個能夠執行高頻位移的液壓驅動活塞。
該系統能夠通過致動器位移提供的觸覺反饋，與駕駛員交流信息，從而提升駕駛員的態勢感知。而且，該系統能夠通過取代施加到車輛表面的非簧載質量來增強車輛的製動力，其中由車輛休息以增加法向力和車輛表面非簧載質量的接觸面，卸下向車輪施加的製動壓力引起的車輪扭力。該系統還能夠彌補車輛在主駕駛頻率下產生的振動，從而減輕乘員暈車的風險。
蘋果專利圖1和圖4（圖片來源：patentlyapple.com）
蘋果專利圖1展示了含有全致動懸架系統的車輛，專利圖4中的全致動懸架系統包括一個控制系統以及與單獨的車輪組件耦合的一組懸架致動器，其中，控制系統經過配置，能夠獨立控制懸架致動器，以便通過觸覺反饋，向一個或多個乘員傳達信息。
2021 年6 月24 日，佛羅里達州瑟夫賽德，一名邁阿密-戴德消防救援官員和一名K-9 繼續在部分倒塌的12 層尚普蘭塔南公寓大樓中進行搜救行動。
夏日炎炎，海灘逐漸成為大家的周末消遣。
但是要提醒大家，可別忘了隨身帶走垃圾喔。
最近，在英國多個海灘上，就被發現人為製造的垃圾多達1.5噸，共計123000多件物品，其中前三名分別是香煙（47,467）、包括收據和餐巾紙在內的紙張（32,678）和塑料碎片（6,578）。
不過，令人驚訝的是，疫情之下，包括口罩和一次性手套在內的個人防護裝備僅佔垃圾總量的0.7%。
如此龐大的搜索量，短時間內僅靠人為力量是無法完成的，這就要求助於無人機了。
從5月底至6月初的一周內，無人機飛越了伯恩茅斯、基督城和普爾的海灘，對18個地點進行了檢測，檢測總面積達到了475000平方米。
本次活動中使用的無人機能夠在遠距離識別不同種類的垃圾，比如PET和泡沫聚苯乙烯，或者其他特定物品和品牌，就像這樣：
該系統由科技公司Ellipsis Earth創建，公司首席執行官兼創始人Ellie Mackay說：“我們正在使用無人機、固定攝像機和車輛等技術來創建詳細的垃圾地圖，確定熱點，並了解垃圾是如何移動的。”
“我們提供的數據不僅高度準確，而且非常詳細，這使得我們能夠為BCP委員會制定具體的、有針對性的建議，以便能夠集中精力發揮最大作用。”
要實現整個過程，當然是困難的。
首先就要解決數據的問題。Ellipsis的數據庫視頻和照片來自世界各地，包括無人機、衛星、潛艇和閉路電視，用戶可以向Ellipsis提交圖像，或者Ellipsis旗下的500多名無人機飛行員中的一位會來聯繫。
隨後無人機便會在測量海灘、河流或海洋的長度時拍攝數千張照片，經由人工智能軟件將多張照片混合成一張主圖像，用於增強地理空間製圖。
這個過程中，人工智能係統將會對垃圾做出分類，比如塑料瓶、漁網、瓶蓋或牙刷等。研究人員甚至可以定制算法，以更具針對性地去檢測當地常見的塑料類型（如PVA, PET或聚苯乙烯泡沫塑料）或當地的商品和品牌。
在多地進行多次工作後，Ellipsis便能提供垃圾的全球熱圖，可以過濾和覆蓋現有數據集，並進行空間和時間上的比較。 Continue reading
據美國科技雜誌Wired報導，谷歌母公司Alphabet旗下人工智能公司DeepMind與製藥組織DNDi達成合作，將使用其研發的人工智能（AI）模型AlphaFold，來尋找能有效治療寄生蟲病的藥物。
這一技術在去年新冠疫情流行初期就已嶄露頭角，並被公認為2020年最令人印象深刻的人工智能重大突破研究之一。
雖然仍有一部分科學家對它的作用提出質疑，但它表現出來的預測蛋白質結構的能力或將大大縮短藥物研發過程，得到了廣泛的關注，業內人士對它的發展前景表示期待。
2020年初，新冠肺炎疫情剛剛開始爆發，DeepMind的科學家就利用自研AI模型AlphaFold繪製出一些SARS-CoV-2病毒（即新型冠狀病毒）的蛋白質結構，這個結果後來被實驗證明是準確的，隨後被全世界的病毒學家使用。這時它不同尋常的能力就已經開始展露。
年底，DeepMind宣布，AlphaFold已經破解了困擾生物學界50多年的一項難題，即對蛋白質結構的準確預測。
▲左為藥物實驗室結果，右為AlphaFold結果
馬里蘭大學計算生物專家約翰·莫爾特（John Moult）對於AlphaFold的潛力感到既驚訝又興奮：“這是人工智能首次解決嚴重的科學問題，它可以對蛋白質的結構進行高質量的計算，這個前景將對理解生物學的許多方面產生極大的幫助。例如，下次我們遇見大流行病時，可以更快地確定可能的藥物策略。”
諾貝爾化學獎得主、英國結構生物學家Venki Ramakrishan亦稱讚道：“DeepMind的這項工作代表了蛋白質結構預測領域的驚人進展，這是一個生物學上的重大突破，將從根本上改變生物學研究方式。”
如今DeepMind正將AlphaFold的能力延伸至更多現實世界的應用中。最近，它宣布與總部設立在日內瓦的Drugs for Neglected Diseases initiative（DNDi）建立新的伙伴關係。
DNDi是一家非營利性製藥組織，在過去18年中一直致力於解決發展中國家最致命的疾病：昏睡病（sleeping sickness）、恰加斯病（Chagas disease）和利甚曼病（Leishmaniasis）。
DNDi在尋找治療昏睡病的新方法方面已經取得了相當大的成功，但是對於後兩種疾病卻沒什麼進展。因此，他們希望AlphaFold能夠在治療這兩種疾病方面發揮更大的作用。
在過去的18個月裡，DNDi和華盛頓大學、鄧迪大學以及葛蘭素史克（英國製藥公司）的一組傳染病研究人員已經發現了一種分子，它似乎能夠與與恰加斯病的寄生蟲克氏錐蟲上的蛋白質結合，這使得它能夠封閉寄生蟲並殺死它。
這些科學家想通過研究這種蛋白質的結構，能確切地了解藥物是如何阻止寄生蟲發揮作用的。
在過去，這是一項複雜而費力的試驗任務，需要很多年的時間來完成。但通過AlphaFold，DNDi及其合作者已經得到了對這種蛋白質形狀的預測。佩里希望現在可以利用這些預測信息來設計更多藥物，以不同的方式與這種蛋白質相結合來殺死寄生蟲。
“這可以讓我們比幾年前更快地破解恰加斯病和利甚曼病。如果你能快速獲得這些蛋白質結構，你可以設計多個候選藥物，所以你有很多的臨床試驗目標。” DNDi的藥用化學家和項目負責人本·佩里（Ben Perry）說。
▲克氏錐蟲
一些科學家仍然認為，圍繞AlphaFold的大量炒作需要降降溫。
“可以看到DeepMind在蛋白質折疊方面的工作改變了遊戲規則，但現在說對藥物發現的影響還為時過早。” 加州大學舊金山分校的神經學教授史蒂文·芬克貝納（Steven Finkbeiner ）說。
“我總體上認為，它是一種經濟有效的方法，可以提供一個立足點，但算法遠非完美，並且有很多情況下它不起作用。蛋白質的世界極其複雜，病毒或寄生蟲的蛋白質結構往往更容易預測，然而人體內部的變化要大得多。”芬克貝納警告道。
儘管AlphaFold的實際作用仍存在爭議，但它所展現出來的加速藥物發現的可能性已經在醫學領域得到了廣泛關注。
據佩里所說，僅僅是因為他們現在掌握了AlphaFold這項技術，已經大大提高了其製藥合作夥伴們對幫助其研發熱帶病新藥的興趣。 Continue reading
近日，德國弗勞恩霍夫協會通訊、信息處理和人機工程學研究所（Germany’s Fraunhofer FKIE institute）的研究人員研製了一種無人機，可以通過麥克風收集聲音，然後分析判斷出人類求救的尖叫聲以及聲音方向，來定位需要幫助的人。
這款無人機配有兩個核心裝置，分別是利用聲音特徵訓練出的人工智能軟件和微型數字麥克風構成的陣列，來保證搜尋有效性和快速性。
該項目首席科學家之一瑪卡麗娜·瓦雷拉（Macarena Varela）告訴《華盛頓郵報》：“與地面救援人員或訓練有素的狗相比，無人機可以在更短的時間覆蓋更大的區域。如果有倒塌的建築物，無人機可以提醒和協助救援人員，可以去到救援人員自己無法到達的地方。”
“配置”不同的無人機，常應用於不同場景。例如，多數情況下，無人機被用來拍攝被損壞建築物的航拍圖像，有些無人機具有熱成像功能來掃描生命體，而較大的無人機可以向偏遠地區受災人員運送醫療用品和其他物品。美國華盛頓大學研究人員設計研發使用氣味來定位災難倖存者的無人機，美國航空航天公司（Aerospace Corporation）正在開發可以在視覺上識別狗，並與救援隊分享它們位置的無人機。
除了給無人機裝上“眼睛”和“鼻子”之外，科學家還想給無人機添加上“耳朵”，來實現更好的搜救效果。
但是無人機使用空中聲學定位面臨挑戰——聽覺裝置需要在人類叫聲和自然界中經常發生的聲音（例如動物叫聲和風聲）之間進行破譯，還可能需要識別求救人員試圖引起救援隊注意的踢腿、鼓掌或其他響動。
FKIE團隊研發這款無人機，正是直面如何能準確識別出哪些聲音才是人類發出的求救信號這類挑戰。
FKIE的工程師在構建無人機時，考慮了環境噪音和非人聲求救信號因素，並根據這些進行設計。他們首先記錄了自己的尖叫聲、敲擊聲和其他需要幫助的人可能發出的聲音。然後，研究人員分析每個聲音頻率，以找到共同的特徵，並用這些特徵來訓練人工智能軟件，調整軟件以過濾掉諸如無人機旋翼聲和其他環境噪音。
除了軟件算法，這個搜尋系統的其餘部分並沒有那麼複雜。研究人員選擇了能在智能手機上找到的微型麥克風類型，讓無人機保持輕便靈活。採用一種稱為“鴉巢陣列”（CNA）的特定類型的麥克風陣列裝備在無人機下方，結合先進的信號處理技術，來定位求救人員產生特定聲音的準確位置。陣列中空間分佈和麥克風數量對估計位置的精度有重要影響，因此正確選擇它們非常重要。
▲定位求救者的概念圖
瓦雷拉向《華盛頓郵報》表示，他們團隊進行了幾次成功的露天測試，他們的無人機在接收到他們發出的聲音後“幾秒鐘內”就成功地估計了某人的位置。下一步，研究人員計劃在樣機中添加一個更高頻率的麥克風，以使其更好地檢測更多聲音。
這不是大眾第一次看到科學家考慮使用聲音來增強無人機的能力。去年，美國普渡大學的研究人員開發了一種系統，該系統允許無人機使用四個麥克風和一個揚聲器進行導航。
無人機具有體積小、造價低、使用方便、對作戰環境要求低等優點，在救援領域越來越重要的作用。無人機也越來越全能，大都配備可見光攝像機、紅外攝像機、三維激光雷達和熱成像儀等傳感器設備，可以完成視頻、圖像採集和定位搜索。
不過無人機的紅外探測器和雷達探測器可探測距離受某些因素限制，後續無人機增加聽覺傳感設備後，有望彌補現有傳感探測器的不足，在災害救援時增加識別概率和加快識別速度，避免更大損失。
導讀：由於使用了當下最具創新性的技術，互聯、可持續和人性化。以下是世界上6 個成功智慧城市的例子……
據估計，全世界每天至少有180000 人遷往城市生活。基於這一假設，並考慮到預計到2050 年世界人口將大幅增加，屆時地球上很可能將有大約97 億人居住，而目前為77 億人，其作用更加明確。而智慧城市的出現，不僅是為了提高公民的宜居性，也是為了可持續性問題。
事實上，智慧城市面臨的關鍵挑戰之一是利用數字化轉型對巨大的全球城市化挑戰做出具體回應：從人口增長到能源效率，從資源稀缺到減少大氣中的溫室氣體。
但是，當今世界上哪些城市可以被定義為最智能的呢？今天，我們一起來共同看看全球6個比較成功的智慧城市案例。
城市“智慧”的關鍵點
一個城市必須具備哪些特徵才能被認為是真正的智慧？使城市“智慧”是一條持續多年的戰略路徑，並以漸進的步驟為基礎。然而，有一些關鍵因素可以作為真正的轉折點。
主要包括：
存在對環境影響低的自動化建築；
綠地智能管理；
有效的城市規劃；
可持續出行和當地公共交通；
智能廢物管理；
可再生和清潔能源的存在；
技術在教育和健康方面的應用；
政府對其公民的透明度；
整個社區的共同承諾。
但目前哪些城市可以被定義為“智慧城市”呢？讓我們一起發現世界上智慧城市的最佳典範。
世界智慧城市：效率和創新的案例
就像世界上最智能的城市的其他排名一樣，考慮到事情每年都在變化，制定一個精確的列表並不容易。然而，一些城市一直處於領先地位。這就是倫敦的情況，在2020年，倫敦在“智慧城市政府”(Smart City government)前50名中位居榜首。但在世界上最智慧的城市中，紐約、新加坡、阿姆斯特丹、波士頓和西班牙巴塞羅那等城市也位列前茅。讓我們看看為什麼。
倫敦
英國首都設有倫敦技術與創新辦公室，該辦公室專門致力於技術發展，以確保倫敦成為一個日益智能的城市。該辦公室開展了許多支持各級研究和技術的項目，其中包括與Tech.London 合作，這是一項針對企業家和初創企業的倡議。
倫敦還可以利用Smart London Board，該委員會定期提供更新和提示，使城市變得更智能。
為實現其目標，英國首都制定了一項致力於智慧城市的計劃，其中包括在不同城市地區實施技術的戰略。迄今為止，倫敦正在致力於解決醫療保健、大數據管理、交通、連接、網絡安全和能源管理等主要問題。
紐約
通過跨越公共和私營部門的舉措，這座城市正在經歷一場真正的數字化轉型，旨在改善所有公民的生活。其中心目標包括安全和成本節約。
新加坡
新加坡一直以在技術方面領先一步而著稱。因此，它是世界上最智慧的城市之一也就不足為奇了。其智能國家計劃早在2014 年就啟動，為在整個城市安裝大量傳感器提供了條件。這些設備還根據市民的習慣獲取了大量有關當地宜居性的信息。 Continue reading
