【大象雲·寄語】
從刀耕火種，到科技賦能，變化是載體，不變工具的本質。工具顯眼，過程常見，因而易過專注于過程，卻忽略了工具加持的初衷目的。常聽“智慧城市”，“城市”明確，“智慧”何解？展示大屏？炫酷動畫？
城市的效率，在于有限資源規模覆蓋無盡需求。倉禀實而恃無恐，城無糧而矛盾升。資源總量制約于客觀現實，既然無法總量上額外尋求，便唯有存量中實現質量飛躍。城市之智慧，應該是一種“雜物收納”時空技藝，對時空資源物盡其用，張弛有序。
智慧城市，以科技賦能爲工具，目標于極盡時空資源價值。新加坡，花中獅城，城市農場，便是一個典型的案例。
【城市農場·時空盡其用】
新加坡，亞太花園城市，4個深圳土地面積，現代氣息濃郁于建築與人文、科技和生態，以一種組合尚顯怪異、卻又眼眸舒適的方式交融一起。
2020年以來，屋頂農場得以推廣，16個多層停車場屋頂改造成各類種植“田場”。多層機架與流動營養液，便捷消費者中轉交通消費的同時，也實現了農作物新鮮感的保持和傳統物流成本的降低。而在另一些屋頂農場中，機械可調升蔬果機架至9米空中，從而更大程度接受陽光的親近和洗禮。
類似的直立式農場、室內封閉農場、雞蛋農場等，在溫度、光照等多維科學量化下，不僅在有限的國土中爭取了更多空間的利用，更在于總結出了“元素轉化”的時間周期及比例，衍生出一道時空的方程公式，能夠對未來的發展規劃提供客觀的參考依據。
按照獅城加府的規劃，2030年新加坡的農業食品自給率將達到30％，而實現目標的手段便在于悟透了資源並非止步于平面廣袤無垠，更可探索入立體廣宏空間。既然先天國運便不具面積優勢，那就創造條件讓生命蔓藤攀爬更高，接納更多陽光溫暖的普照。
農作物一定程度自給自足，其存在也改善了城市的空氣、景觀設施，從生態和諧角度爲城市之“現代”進行重新诠釋。綜合體頂樓可做蔬果養殖，魚類副産品則需考慮占地面積和環保問題置于偏郊地區，公園考慮景觀則宜種植更流光溢彩的植物種類。
不同的基礎設施，不同的地理位置，不同的時空需求，不同的人文流量，構成了城市農場不同的層次規劃，城市農場之前，人、植物、混凝土各安其位，終歸有那一條細細的邊線劃界，而蔬果植于市卻讓農業與建築、建築與人、人與自然融于一體、良性閉環、互不分割。
作爲全境只有1％農耕面積、2021年人均GDP 5.8萬美元、90％生存食糧物資依賴進口的國度，30％自給自足提供了獅城在新冠疫情反複、地緣政治跌宕、經濟驅動換擋中一絲保障，也爲這一“彈丸小國”補足了生存策略、政治考量、商業格局的“水桶短板”。
【科學量化·科技賦能】
1990年，古巴也曾試行所謂城市農場策略，但其只不過是農戶居民在自家地田中坑坑挖挖，並非對時空資源的重組拓展。而獅城加府的城市農場，科技賦能作爲實現的手段，科學量化提供考量的依據，以“實驗主義”而對農場養殖進行跟蹤記錄，通過終端傳感器對各類影響生長的因素進行模型量化。
認知即生産力，一切非我所有，一切爲我所用。數據不僅僅是應用系統中0和1組合代碼，其也存在于光照、溫度、濕度、時間等細節之中，更顯露在步數、體力、交通等人類行爲之中。通過終端傳感器的捕捉，各類數據可集成到整體農場量化模型公式中，從而計算得出各種元素對最終成果的貢獻權重。
通過大量的試錯，在各類數據中挖掘交叉的辯證關系，從而不斷叠代養殖方案而取得更佳效果。依靠數據量化方程，在人口總量、時空資源和政策規則中找尋平衡點，讓資源在數據指引中准確匹配，這種方法論在日本東京、韓國首爾等先天資源極爲有限、農業養殖效能發達的國家城市中得到充分的論證和發展。
以城市農場作爲線索的一端，按圖索骥探尋“智慧城市”的要義，其關鍵過程動作便在于數據的記錄、分析、建模，從而探尋事物本質之後，再通過科技手段實現既定的目的。如同四川省建築設計研究院有限公司的“智慧城市”團隊，在新冠疫情的城市分布及防範中充分運用了數據和數學的力量，形成了對城市防疫更深層次的認知。
今日的智慧城市，常常將“智慧”等同于“科技感”，將“科技感”同等于“大屏展示”，多少偏頗于“術”，而忽略了“道”。其中緣由之一，可能便是收集繁雜的數據、支持底層的數據、解析多源的數據、歸整待用的數據，其成本投入和收益回報不成正比，因而無法引起商業群體的共鳴。
但隨著業界對于“元宇宙”等平行數字孿生概念的深入討論，“系統之用基于數據”也愈加成爲業界的共識，其表象便是各大頭部集團愈加強調生態聯合，尤其是與專注針尖領域、強調數據能力的生態夥伴合作。過往的數據欠缺導致了現有系統中看不中用，但如同硬幣兩面，數據也將成爲未來智慧系統可用的解決之道。
【大象雲·結語】
生産線“零庫存”供應鏈管理，交通主幹道“潮汐通道”早晚峰騰移等等，都是基于數據而對時空資源相互匹配的絕佳案例，而未來的“智慧城市”很可能便是在生活和生産的方方面面實現各類資源的時空搭配。
城市農場，或許可作爲“智慧城市”縮影，定義了認知、數據、科技等角色本分。“智慧”便是盤活時空，物盡其用，看似簡單，卻如同高空走鋼索，在不同線脈之間穿插環繞。系統間複雜切換，需要統一的節奏踩點，而這便是各類數據所構成的認知地圖重要性。
思路至此，不禁繼續深思，如若“數據驅動，智慧城市”角度不錯，那麽其源動力是什麽呢？包含哪些因素呢？表象哪類信號呢？
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