智慧城市 | 走向城市全域数字化治理 2025-01-22

随着信息技术的飞速发展，城市发展面临着诸多挑战，如资源利用效率低下、环境污染、交通拥堵等。新型智慧城市建设成为解决这些问题的关键路径，旨在通过数字化手段提升城市管理水平和服务质量，实现城市的可持续发展。

一新型智慧城市建设背景

2023年关于数字中国的整体规划文件出台，中共中央、国务院印发《数字中国建设整体布局规划》，并发出通知，要求各地区各部门结合实际认真贯彻落实。作为影响中国未来发展的重磅文件，这也被业界评价为“数字挂帅时代来临”。到2025年，基本形成横向打通、纵向贯通、协调有力的一体化推进格局，数字中国建设取得重要进展。数字基础设施高效联通，数据资源规模和质量加快提升，数据要素价值有效释放，数字经济发展质量效益大幅增强，政务数字化智能化水平明显提升，数字文化建设跃上新台阶，数字社会精准化普惠化便捷化取得显著成效，数字生态文明建设取得积极进展，数字技术创新实现重大突破，应用创新全球领先，数字安全保障能力全面提升，数字治理体系更加完善，数字领域国际合作打开新局面。

2024年，国家发展改革委 国家数据局 财政部 自然资源部印发 《关于深化智慧城市发展 推进城市全域数字化转型的指导意见》（以下简称 《指导意见》），对深入推进城市全域数字化转型、智慧化发展作出部署。

到2027年，全国城市全域数字化转型取得明显成效，形成一批横向打通、纵向贯通、各具特色的宜居、韧性、智慧城市，有力支撑数字中国建设。城市数字经济创新活跃，数字治理高效精细，数字服务畅享便捷，数字应急韧性安全，生态环境智慧绿色；适数化制度机制实现突破创新、长效化运营确保可持续发展、协同化发展格局联动内外；数字设施大动脉畅通优化，数据资源大循环活力释放，城市发展成果惠及全民。2024年中共中央办公厅、国务院办公厅印发《关于推进新型城市基础设施建设打造韧性城市的意见》(以下简称《意见》)。到2027年，新型城市基础设施建设取得明显进展，对韧性城市建设的支撑作用不断增强，形成一批可复制可推广的经验做法。到2030年，新型城市基础设施建设取得显著成效，推动建成一批高水平韧性城市，城市安全韧性持续提升，城市运行更安全、更有序、更智慧、更高效。完善城市信息模型（CIM）平台。因地制宜推进城市信息模型平台应用，强化与其他基础时空平台的功能整合、协同发展，开展城市综合风险评估，统筹利用地上地下空间，合理划定防灾避难空间，为科学确定不同风险区的发展策略和风险防控要求提供支撑，提高城市空间韧性。搭建完善城市运行管理服务平台。加强对城市运行管理服务状况的实时监测、动态分析、统筹协调、指挥监督和综合评价，推进城市运行管理服务“一网统管”。

二智慧城市构架

智慧城市是由多个数字化产业共同组建而成的综合概念。

可以概括为，智慧城市是运用物联网、云计算、大数据、地理空间信息等新一代信息技术，促进城市规划、建设、管理和服务智慧化的新理念和新模式，助力城市运行、行政管理、产业发展、公共服务等不同领域全面发展，是现代城市发展的高端形态。

大家从上图可以看到，智慧城市是通过连接终端，应用信息化技术和网络，组建城市中枢系统，最终促进各领域效率提升和经济结构优化。

智慧城市中枢系统，不是简单理解为一套系统，而是由不同领域的厂家，在政府职能体系的推动下，共同建设的城市系统。也是一个复杂的、相互作用的系统，各类资源要素优化配置且共同作用，推动城市的智慧运行。城市综合管理和指挥中心负责各类资源的汇聚共享、智能决策并进行跨部门协调联动，是城市的“大脑”。可以表现为，同一个领域有多个厂家共同开发，同一个厂家也会在多个领域内有产品。智慧城市生态参与主体多元化，各方协同推进智慧城市的演进及优化。

智慧城市分为4个层次：

2.1基础层 / 感知层

基础层包括：设备层、城市网络、计算存储共同组建而成。

设备层，指的是各类终端设备。将通过物联网的方式接入到城市体系中。

城市网络，指的是城市中的基础网络建设。包括有互联网、政务网、物联网、边缘网、5G网络等。

计算存储，指的是运用云计算技术，提供计算存储等基础服务，为大规模软件、硬件、数据的操作和管理提供平台。

有些资料称为感知层，感知层与物联网密切相关，是智慧城市的神经元。感知层实现了信息系统与物体之间的信息交换和自动控制，具有智能化识别、感知、定位、跟踪、监控和管理能力，主要由各种传感器构成，包括温湿度传感器、二维码标签、ＲFID 标签和读写器等。

2.2数据层

数据层包括：基础数据、主题数据。

基础数据，指的是通用的最底层的数据，如人口数据、法人数据。

主题数据，指的是经过数据治理和分析后的专题数据，如政务办件数据、运行监管数据。

也有一种说法：第二层为网络层。网络层主要由互联网、移动网、广播电视网以及自主的无线接入网( 如WIFI 等) 组成，是智慧城市的神经系统，负责传递由感知层获取的相关信息、各个平台之间业务的交换以及用户需求信息的传输。

2.3平台层

在云计算平台的基础上，平台层对感知层获取数据进行统一的存储和管理，利用数据挖掘技术，发现数据中潜在的规律和隐含的特征，提取用户感兴趣的模式和特征，从而提高智慧城市的智能化水平。

平台层包括：应用支撑平台、大数据平台、公共支撑平台。

（1）应用支撑平台

应用支撑平台指的是为上层业务或产品提供的统一应用服务。

APAAS，主要用于快速搭建上层业务。

移动基座，为移动端的程序提供快速开发，部署上线的能力。

开发框架，为上层业务提供标准开发流程及框架，如小程序平台。

（2）大数据平台

大数据平台主要从数据采集、数据治理、数据计算、数据共享这4个方面进行综合处理。其中有3个概念名称，数据中台、数据中枢、数据交换中心，很容易弄混淆。

我们都知道数据孤岛，这是因为各类数据都由自己的业务部门进行存储和管理，数据之间不互通，就造成了数据孤岛。而数据若想能够进行高效利用，一般要从数据采集、数据治理、数据计算、数据共享这4个方面进行综合处理。

数据中台，就是将数据从采集、治理、计算等方面，综合将各业务部门之间的数据集成到一个平台中，并开放成为接口对外共享。

数据交换，指的是数据通过权限开放的形式，支持上层业务调用底层的数据，实现真正意义上的“数据多跑路”。

数据中枢，一般泛指“城市大脑中枢”，它是一个基础底座、一个连接器，负责将下层数据的接口集成到中枢中，它也不负责处理数据（因为这是数据中台干的事情），同时为上层业务提供数据调用的能力。 

所以综合来看，数据中台和数据中枢是两款产品，相辅相成。而数据交换则是一个概念，在某些程度上，可以代替数据中枢。

（3）公共支撑平台

公共支撑平台指的是从公共支撑的角度，为上层业务提供标准的能力。可以随着能力的接入，不断拓展，共享各个厂家的标准能力。

统一消息，指的是应用内的统一消息通知提醒。

统一用户，指的是用户一个账号可以获取全部上层应用的权限。

统一入口，指的是一个入口前往所有的业务模块。

统一安全，指的是端-管-云三级安全标准。

统一接入，指的是第三方业务统一标准接入到体系中。

统一流程，指的是流程业务标准统一，实现数据和业务的协同。

2.4应用层

应用层，指的是各行业内的最终产品的具体表现，是智慧城市信息公共平台的价值体现，将根据各个行业自身特点，结合行业需求，形成专业化的服务平台或终端，直接为行业用户提供专业性服务，实现信息应用的精细化、实用化和智能化。

民生服务，面向C端用户的应用。一网通办、一码通办、一号通办，代表产品有“浙里办”、“健康码”、“城市服务”等。

城市治理，面向G端用户的应用。政务办公、智慧交通、领导驾驶舱，代表产品有“政务通”、“浙政钉”等。

产业经济，面向B端产业的应用。智慧园区、智慧物流、智慧制造、智慧水务等。代表产品有“园区通”、“人脸门禁”等。

生态环境，面向生态环保、和谐生活的应用。智慧社区、能源环保、智慧旅游等。代表产品有“亲清在线”、“一键停车”。

智慧城市分层架构

智慧城市的网络通讯技术（ICT）架构自下而上包含五层，依次为：物联感知层、网络通信层、计算存储层、数据与服务融合层、智慧应用层，除基础架构外，还包含建设管理体系、安全保障体系和运维管理体系。

三智慧城市建设的关键点

智慧城市发展的三个阶段：

智慧城市建设的关键点：

四新型智慧城市建设内容

4.1智慧基础设施建设

1. 网络基础设施：构建覆盖全市的高速、稳定、安全的5G网络，为城市各类应用提供基础支撑。同时，完善城市有线网络和无线网络覆盖，确保网络信号无死角。 

2. 物联网平台：建立城市级物联网平台，连接各类传感器、设备和设施，实现对城市运行状态的实时监测与管理。通过物联网技术，实现城市各系统之间的互联互通和信息共享。

3. 城市信息模型CIM平台：通过构建城市数字空间底座，连接人、事、地、物、情，打造时空一体的数字孪生城市，服务城市的“规、建、管、服”全生命周期‌ 

4. 智能交通数字基础设施：建设智能交通数字基础设施，包括智能交通信号灯、智能停车系统、交通监控系统等。通过大数据分析和人工智能技术，优化交通流量，缓解交通拥堵，提高出行效率。

4.2智慧服务体系

1. 公共服务：整合医疗、教育、社保等公共服务资源，建立统一的公共服务平台。利用大数据和人工智能技术，实现公共服务的精准化和个性化。例如，通过医疗大数据分析，为居民提供个性化的健康管理服务；通过教育资源共享，实现教育公平。 

2. 政务服务：推进政务服务数字化转型，实现线上线下一体化服务。建立政务服务信息平台，实现政务信息公开、在线办理、实时反馈等功能。同时，加强政府与企业、居民之间的互动，提高政务服务效率和质量。

3. 社区服务：建设智慧社区，为居民提供便捷的生活服务。通过社区信息化平台，实现社区管理、居民互动、物业服务等功能。例如，居民可以通过手机APP实现社区报修、投诉、缴费等功能。

4.3智慧交通建设

1. 智能交通系统：建设智能交通指挥中心，实现对交通流量的实时监测和调控。推广智能交通诱导系统，引导车辆合理行驶，缓解交通拥堵。

2. 公共交通优化：加大公共交通的投入，建设智能公交系统，实现公交车辆的智能调度和实时查询。推进轨道交通的建设和发展，提高公共交通的覆盖率和服务水平。

3. 智能停车管理：利用物联网技术，建设智能停车管理系统，实现停车位的实时查询、预订和导航。推广电子支付方式，提高停车管理的效率和便捷性。

4.4智慧环保建设

1. 环境监测与预警：建立环境监测网络，对空气质量、水质、噪声等环境指标进行实时监测。利用大数据和人工智能技术，实现环境预警和风险评估。

2. 污染治理与防控：通过智能环保设备和技术，加强对工业污染、生活污染等的治理和防控。推进垃圾分类和资源化利用，提高资源的回收利用率。

3. 生态保护与修复：利用智能技术对城市的生态系统进行监测和评估，制定科学的生态保护和修复方案。加强对自然保护区、生态廊道等的保护和管理。

4.5城市应急管理

1. 全方位感知设备部署：在城市的各个关键区域，如化工园区、高层建筑、交通枢纽、河流堤坝等，安装大量的传感器。例如，在化工企业安装气体泄漏传感器和温度压力传感器，实时监测生产环境中的危险气体浓度以及设备运行参数；在高层建筑部署火灾烟雾传感器和电气火灾监控传感器，及时发现火灾隐患；在交通要道设置交通流量和事故监测传感器，预防交通事故引发的次生灾害。

2. 多源数据融合分析：整合气象、地震、水文等各类自然数据，以及城市运行中的能源、市政等数据。通过大数据分析技术，对这些多源数据进行关联分析。比如，将气象部门的暴雨预警信息与城市排水系统的水位数据相结合，提前预测城市内涝风险；综合地震监测数据和建筑结构信息，评估地震可能对城市建筑造成的破坏程度，从而精准发布预警信息，为市民争取更多的应对时间。

3. 统一指挥调度：打造一体化的应急指挥平台，打破部门之间的信息壁垒。当突发事件发生时，应急管理、公安、消防、医疗等各个部门能够在这个平台上实现信息共享和协同作战。例如，在火灾事故中，消防部门可以通过平台实时获取火灾现场的建筑布局、周边道路状况等信息，公安部门负责现场秩序维护和交通管制，医疗部门提前做好救援准备，各部门在统一指挥下高效开展救援工作。

4. 智能调配与保障：利用智能算法，根据突发事件的类型、规模和发展态势，自动生成最优的应急资源调配方案。当发生重大灾害时，系统能够快速计算出距离灾害现场最近、最匹配需求的应急物资储备点和救援队伍，并通过智能物流系统实现物资的快速运输和人员的及时到位，确保应急救援工作的顺利开展。

4.6城市医疗管理

1. 医疗信息平台：建设医疗信息共享平台，实现医疗机构之间的信息互联互通。患者可以通过平台查询自己的医疗记录和检验报告，实现就医的便捷化。

2.远程医疗服务：推广远程医疗技术，实现远程会诊、远程诊断等服务。提高基层医疗机构的医疗服务水平，解决偏远地区居民看病难的问题。

3. 智能医疗设备：引进和推广智能医疗设备，如智能诊断设备、智能康复设备等。提高医疗服务的质量和效率，降低医疗成本。

4.7城市智慧教育

1. 教育资源平台：建设教育资源共享平台，整合各类优质教育资源，实现教育资源的公平分配。学生可以通过平台进行在线学习和自主学习。

2. 智慧校园建设：推进智慧校园的建设，实现校园管理的智能化、教学的信息化。利用人工智能技术，为学生提供个性化的学习辅导和评价。

3. 教育大数据应用：通过对教育大数据的分析和挖掘，了解学生的学习情况和需求，为教育决策提供科学依据。优化教育教学方法，提高教育教学质量。

4.8城市产业经济监测

城市产业经济运行监测大脑聚焦宏观经济运行监测预警、产业分析、重点产业链强补延链、重点企业培育等核心能力，以数字化转型为驱动，以业务流程再造为核心，以数据高质量赋能为主线，以一体化服务感知为导向，运用大数据、云计算、人工智能等先进信息技术，对核心业务板块需求开展数据采集、聚类、融合、汇总、分析与展示，利用数据模型、机器学习算法等形成实时监测与预警，提升智慧分析能力和智慧决策能力，构建服务于政府决策和产业链集聚的城市产业经济大脑。

五智慧城市信息化建设关键技术

智慧城市信息化建设项目中包含许多关键技术，以下为您介绍一些常见的：

5.1 物联网（IoT）技术

1. 传感器技术通过各种类型的传感器，如温度传感器、湿度传感器、压力传感器、图像传感器等，实时采集城市中的物理数据和环境信息。例如，在城市交通系统中，通过安装在道路上的车辆传感器，可以实时监测车流量、车速等信息；在环境监测中，利用空气质量传感器、水质传感器等，对城市的环境质量进行实时监测。

2. 无线通信技术用于实现传感器与数据中心、设备与设备之间的信息传输。常见的无线通信技术包括蓝牙、Zigbee、WiFi、LoRa、NB - IoT 等。例如，智能电表通过 Zigbee 或 LoRa 技术将用电数据传输到电力公司的数据中心；智能家居设备通过 WiFi 或蓝牙与手机等控制终端进行连接和通信。

5.2 大数据技术

1. 数据采集与预处理技术从各种数据源（如传感器、社交媒体、政府数据库、企业系统等）采集大量的数据，并对这些数据进行清洗、转换、集成等预处理操作，以确保数据的质量和可用性。例如，通过数据清洗去除重复数据、纠正错误数据；通过数据转换将不同格式的数据转换为统一的格式。

2. 数据存储与管理技术用于存储和管理海量的城市数据。传统的关系型数据库在处理大规模数据时存在性能瓶颈，因此，分布式数据库（如 HBase、Cassandra）、数据仓库（如 Hive、Snowflake）和数据湖（如 Amazon S3、Azure Data Lake Storage）等技术被广泛应用。例如，城市交通管理部门利用 HBase 存储实时的交通流量数据；城市规划部门将地理信息数据存储在数据湖中。

3. 数据分析与挖掘技术通过数据分析和挖掘技术，从海量的数据中提取有价值的信息和知识，为城市的规划、管理和决策提供支持。常见的分析和挖掘技术包括数据统计分析、机器学习、深度学习、数据可视化等。例如，利用机器学习算法对城市的犯罪数据进行分析，预测犯罪热点区域；通过深度学习模型对城市的交通流量进行预测，优化交通信号灯控制策略。

5.3人工智能（AI）技术

1. 智能语音识别与合成技术使城市中的设备和系统能够实现语音交互，提高人机交互的效率和便捷性。例如，智能客服系统通过语音识别技术理解用户的问题，并通过语音合成技术回答用户的问题；智能导航系统通过语音指令为用户提供导航服务。

2. 计算机视觉技术利用摄像头等图像采集设备，结合图像识别、目标检测、行为分析等技术，实现对城市中的人、车、物的智能监控和管理。例如，在城市安防系统中，通过人脸识别技术识别嫌疑人；在交通管理系统中，通过车辆识别技术检测违章车辆。

3. 智能决策支持技术基于人工智能算法和模型，为城市的管理者提供决策支持。例如，利用多目标优化算法为城市的资源分配提供最优方案；通过风险预测模型为城市的应急管理提供决策依据。

5.4云计算技术

1. 基础设施即服务（IaaS）提供服务器、存储、网络等基础设施资源，使城市信息化建设项目能够快速部署和扩展。例如，城市的政务云平台可以基于 IaaS 服务搭建，为政府部门提供计算和存储资源。

2. 平台即服务（PaaS）为开发者提供应用开发、测试、部署和管理的平台环境，提高应用开发的效率和质量。例如，城市的智慧交通应用开发可以基于 PaaS 平台进行，利用平台提供的数据库管理、消息队列、应用托管等服务。

3. 软件即服务（SaaS）提供各种应用软件服务，如办公软件、客户关系管理软件、企业资源规划软件等，用户可以通过网络按需使用这些软件服务，无需自行安装和维护软件。例如，城市中的中小企业可以使用 SaaS 模式的财务管理软件，降低信息化建设成本。

5.5地理信息系统（GIS）技术

1. 空间数据采集与处理技术通过卫星遥感、航空摄影测量、地面测量等手段采集城市的地理空间数据，并对这些数据进行处理和分析。例如，利用卫星遥感图像制作城市的数字高程模型（DEM）；通过地面测量获取城市的建筑物坐标和高度信息。

2. 空间分析与建模技术对城市的地理空间数据进行分析和建模，为城市规划、土地利用、交通规划等提供支持。例如，通过缓冲区分析确定城市公共设施的服务范围；通过网络分析优化城市的交通网络布局。

3. 地理信息可视化技术将城市的地理空间数据以地图、图表、三维模型等形式进行可视化展示，使城市管理者和公众能够直观地了解城市的空间分布和发展状况。例如，通过制作城市地图展示城市的行政区划、道路网络、公共设施分布等信息；通过三维城市模型展示城市的建筑风貌和景观。

5.6网络安全技术

1. 身份认证与访问控制技术用于确保只有合法的用户和设备能够访问城市信息化系统中的资源和数据。常见的身份认证技术包括密码认证、指纹认证、人脸识别认证、数字证书认证等；访问控制技术包括基于角色的访问控制（RBAC）、基于属性的访问控制（ABAC）等。例如，城市政务系统通过数字证书认证确保公务员的身份合法性，并根据其职位和职责分配相应的访问权限。

2. 数据加密与解密技术对城市信息化系统中的敏感数据进行加密处理，防止数据泄露和篡改。常见的数据加密算法包括对称加密算法（如 AES）和非对称加密算法（如 RSA）。例如，城市的医疗数据在传输和存储过程中采用加密技术，保护患者的隐私信息。

3. 网络安全监测与预警技术实时监测城市信息化系统的网络活动，及时发现和预警网络安全威胁。例如，通过入侵检测系统（IDS）和入侵防御系统（IPS）监测网络中的异常流量和攻击行为；通过安全信息和事件管理系统（SIEM）对安全事件进行集中管理和分析。