这里所说的一个智能核心，是指即使分割成为无数小份部署在无数机器上面，在整体上也需要形成一个“智能意识”，所有的指令都需要从这个“智能意识”发出。
这又要牵扯到怎么让无数机器上面的小份智能核心时刻保持状态同步，最终形成一个“智能意识”呢，仅仅只是这个问题就是一个高难度问题。
上面所说的其实就是两个问题，第一个就数据的读写分析问题，第二个就是智能核心内部的协调机制问题。
“关于数据读写分析问题，我们可以采用分层的办法来解决，先将城市数据，按照数据类型分类，分别交给一个专门处理这方面信息的智能核心分模块来处理。
在这个分模块下面，可以分出若干个对这类数据再细分处理的次一级智能核心分模块，以此类推，直到最终将庞大的数据分解成为有限的数据进行处理。
至于智能核心想要做到这种随意分层分块的灵活度，这个你们不用担心，我会在提供的智能核心当中，加入这些设置，你们只需要设置好就可以定义他们的功能。
到了你这边，只需要提供和数据类型相匹配的外研系统，智能核心就可以根据这些数据特点和外延系统要求，分析整理好相关的数据，以供外延系统使用。
至于分层后带来的数据纠错分析问题，我们可以采用核心数据清单上报审核机制，如果数据冲突，可以尽快的发现，并且在当前分层处理好这些问题。
然后在继续上报到更高层级，直到抵达给分类的最高智能核心模块，在各个过程当中，就可以保证该分类数据的一致性和正确性。
当然，这些只是对需要实时处理的数据进行的，其实在城市管理当中，还有很多数据是不需要实时处理的，针对这部分数据，你们可以采用缓存的形式提前处理。
这些动作可以在智能城市大脑空闲的时候处理好，等到别人需要查阅相关信息的时候，只需要直接从处理好的缓存信息中提取即可，可以节约大量的时间和资源。
关于智能核心内部的协调机制问题，可以采用交叉信息汇总上报机制，如果分类信息不需要经过其他智能模块的配合，可以将直接处理好的数据形成命令，传递到统一对外接口。
这类问题基本上都是单项问题，例如路口红绿灯之间的等待时间协调问题，就可以直接在红绿灯信息子模块当中处理好，并对外下达指令。
如果需要其他的智能模块配合处理交叉信息，则是添加中间协商智能核心的办法，由这个协商智能核心分发出去数据一致性标签。
各个分系统拿到这个标签后处理的信息后面都会带着个标签，然后返回到协商智能核心，进行交叉信息处理，然后形成命令，再交由统一对外接口下达命令。”赵一说道。
说实话，他之所以按照这种逻辑进行分析，主要还是以积木软件公司可以做到的方式进行的，如果真的是由他自己提供的智能核心，根本就不需要这么复杂。
只是他不能只是从他提供的智能核心的角度来考虑问题，他还需要考虑到，智能核心替换之后，也不会出现需要大幅度改造的问题。
也就是说，按照这种方式的处理机制，等到积木软件公司自己的智能核心编写好了之后，只需要对这些智能核心进行替换，外研系统等其他附属系统基本上不需要更换。
这样的话，就可以节省大量的时间，不需要做修改工作，只要做过程序员的都知道，修改系统有时候比重新写一个都要难得多，这就仿佛是带着脚镣跳舞，感觉处处受限制。
左大千听完赵一的话，闭目思考了一会儿，觉得这么做也不失为一个办法，灵活性上是足够的，也能够达到目的。
最重要的是可以根据城市规模的大小，对外延系统的需求不同，自由组合部署智能城市大脑，适用范围更广。
不过这么做也不是没有问题，就是由于分层太多，交叉智能模块太多，最终会导致运营管理上的难度较大，在维护成本上花费较高。
当然，这个缺点也可以通过技术手段来解决，建设一个智能运维系统，就可以解决给运维带来的麻烦。
智能城市大脑不仅仅只有软件部分，其实硬件部分占据的比例并不比软件部分来的低，甚至在研发投入上面会更大。
这里的硬件不是指后台系统部署硬件，而是指涉及到城市运作的各个电子硬件设备，例如交通红绿灯、城市电力设备、个人手持终端、汽车、广告牌等等。
如果真的要说的话，凡是城市里面的所有信息都可以被信息化、被智能化，就连居民饲养的宠物，都可以植入智能芯片。
以后宠物走丢了，或者出现了意外，居民直接就可以连接智能城市大脑查看得到，解决的速度就非常的快了。
可以说，智能城市大脑的大成阶段，就是实现万物互联，可以将城市里面的所有要素通过互联网连接到智能城市大脑，然后由城市大脑提供信息、做出决策、规划管理等等。
好在这些东西不需要积木软件公司自己来做，即使他们想要自己来做，也做不好，做不了，也做不到。
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