《中国智慧城市研究报告》doc.docx

1、中国智慧城市研究报告doc中国智慧城市研究报告 道阻且长，行则将至中国智慧城市发展研究报告亿欧智库CopyrightsreservedtoEOIntelligence,May的发展与演变，始终围绕人、环境、信息等核心要素展开，逐步完善城市基础设施建设，优化城市内部空间结构。 智慧城市作为现代化城市运行和治理的一种新模式与新理念，建立在完备的网络通信基础设施、海量的数据资源、多领域业务流程整合等信息化和数字化建设的基础上，是现代化城市发展进程的必然阶段。 在全球范围内，智慧城市建设兴起于欧美地区，我国虽起步较晚，但在政府的支持和企业的参与下，智慧城市建设也取得阶段性进展。 截至3月，我国95%的

2、副省级城市、83%的地级城市，总计超过500座城市，均明确提出或正在建设智慧城市。 亿欧智库认为，随着人工智能、云计算、大数据等技术成熟，我国智慧城市发展将逐步向数据共享、万物互联、生态共赢迈进。 亿欧智库基于大量桌面研究以及对智慧城市的理解，并与多家智慧城市参与企业高管沟通交流，撰写了中国智慧城市研究报告。 中国智慧城市研究报告从现代化城市发展路径出发，阐述了智慧城市的概念架构、发展背景和整体现状，重点分析了智慧安防、智慧交通、智慧社区三大领域的落地应用情况，研究了国内部分城市智慧化建设的创新实践，最后展望了我国智慧城市发展挑战与趋势。 智慧城市建设对于优化城市资源调度，提升城市运行效率，提

3、高市民生活质量具有长远意义，我国智慧城市建设虽然道阻且长，但行则将至。 2目录CONTENTSPart1.智慧城市发展现状1.1智慧城市概念界定1.2中国智慧城市发展背景1.3中国智慧城市整体现状Part2.智慧城市三大应用领域2.1智慧安防2.2智慧交通2.3智慧社区Part3.我国智慧城市实践分析3.1上海：打造智慧城市新地标3.2杭州：为城市安上智慧大脑Part4.智慧城市发展挑战与趋势Part5.附录TheStateofSmartCitiesPart1.智慧城市发展现状4EOIntelligence1.1智慧城市概念界定DefinitionofSmartCitiesPart.1智慧城市

4、发展现状5EOIntelligence6市场各方对智慧城市的概念界定尚未统一，侧重点有所差异时间发布单位文件/报告名称“智慧城市”定义IBM智慧城市在我国能够充分运用信息和通信技术手段感测、分析、整合城市运行核心系统的各项关键信息，从而对于包括民生、环保、公共安全、城市服务、工商业活动在内的各种需求做出智能的响应，为人类创造更美好的城市生活。 美国国家情报委员会全球趋势住房城乡建设部国家智慧城市试点暂行管理办法智慧城市是通过综合运用现代科学技术、整合信息资源、统筹业务应用系统，加强城市规划、建设和管理的新模式。 发改委、工信部、科技部、公安部、财政部、国土部、住建部、交通部关于促进智慧城市健康

5、发展的指导意见智慧城市是运用物联网、云计算、大数据、空间地理信息集成等新一代信息技术，促进城市规划、建设、管理和服务智慧化的新理念和新模式。 我国智能城市建设与推进战略研究项目组科学统筹城市三元空间（CPH），巧妙汇聚城市市民、企业和政府智慧，深化调度城市综合资源，优化发展城市经济、建设和管理，持续提高城市发展与市民生活水平，更好地服务市民的当前与未来。 蚂蚁金服我国新兴智慧城市蚂蚁模式白皮书新型智慧城市是将网络信息技术基础设施化，通过云、网、端实现实时在线、智能集成、互联互通、交互融合、数据驱动，拓展新空间，优化新治理，触达新生活，从而重构人与服务、人与城市、人与社会、人与资源环境、人与未来

6、关系的可持续化经济社会发展新形态。 亿欧智库整理已公开的“智慧城市”定义发现：“智慧城市”的参与者主要是政府和企业两大主体，但由于出发点和侧重点不同，目前尚无统一和明确的权威性定义。 亿欧智库认为：智慧城市是一种新理念和新模式，基于信息通信技术（ICT），全面感知、分析、整合和处理城市生态系统中的各类信息，实现各系统间的互联互通，以及时对城市运营管理中的各类需求做出智能化响应和决策支持，优化城市资源调度，提升城市运行效率，提高市民生活质量。 Part.1智慧城市发展现状智慧城市概念界定EOIntelligence7我国现代化城市发展大致经历着信息化建设、数字化建设和智慧化建设的路径。 智慧城市

7、的兴起和发展并非一蹴而就，而是建立在完备的网络通信基础设施，海量的数据资源，多领域业务流程整合等信息化和数字化建设的基础上，智慧化城市建设是现代化城市发展进程的必然阶段。 我国智慧城市的发展建立在信息化和数字化建设基础上Part.1智慧城市发展现状智慧城市概念界定人、环境、信息等要素是城市的重要组成部分；城市是人流、物流、信息流的高聚集地。 城市核心要素智慧化建设信息化建设数字化建设初步搭建起我国电子政务的基本架构，且各垂直领域的信息化和监控化基本实现；建设“两网一站四库十二金”；关键技术：系统软件技术、云计算等。 为城市治理奠定信息通信施基础，信息开始以数字形式进行存储；主要以计算机辅助人工

8、为主，实现了网络互通；关键产品：计算机、打印机、投影机等硬件设备。 通过跨行业的业务流程模式整合系统和资源；构建智慧化生态，实现数据共享、万物互联；关键技术：大数据、物联网、人工智能等。 EOIntelligence8智慧城市的ICT基础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。 计算存储层物联感知层网络通信层身份感知设备位置感知设备图像感知设备公共网络专用网络软件资源存储资源计算资源智慧应用层数据与服务融合层其他感知设备智慧政务智慧校园智慧医疗智慧养老智慧家庭智慧生活智慧制造智

9、慧工业智慧农业智慧商业智慧物流智慧零售智慧旅游智慧园区智慧金融智慧消防智慧安防智慧交通智慧社区智慧能源智慧环保智慧气象智慧水务智慧电力智慧粮仓智慧城管智慧警务智慧楼宇安全感知设备环境感知设备环境控制设备安全执行设备通告警示设备其他执行设备感知设备执行设备建设管理体系安全保障体系运维管理体系应用领域信息资源共享交换信息资源基础信息资源互联网信息资源数据整合处理数据采集数据管理治理数据挖掘分析数据融合服务整合服务采集服务使用服务管理服务融合资料来源：参考GB/T34678-我国城镇人口数量亿欧智库：我国城市人口密度外来人口（万人）外来人口（万人）外来人口增加量（万人）上海541.9976.2434

10、.3广州467.8967.3499.5苏州337.4831.8495.4深圳818.1北京509.2794.3285.1天津224.6499.1274.5杭州495.4数据来源：国家统计局Part.1智慧城市发展现状中国智慧城市发展背景EOIntelligence12智慧城市有效解决城市病问题，提高城市运行效率从国内外的实践现状来看，智慧城市建设能够有效解决城市病问题，优化城市运行流程，提高城市运行效率。 比如，智慧交通管理系统可以实现交通信号灯的智能管控，有效提高路口的通行效率，同时达到节能减排、减少污染、改善城市空气质量的目的；智慧安防系统可有效降低犯罪率，维护城市公共安全等。 数据来源：

11、国家统计局、滴滴数据、公开资料Part.1智慧城市发展现状中国智慧城市发展背景智慧交通管理系统智能管控交通信号灯，提高路口通行效率，节能减排南美国家厄瓜多尔使用国家公共安全应急指挥中心（ECU911系统）建立覆盖24个省的摄像机网络，降低24%的犯罪率，在拉美地区治安状况排名从第16位跃居至第4位。 智慧安防系统有效降低犯罪率，维护城市公共安全智慧城市解决城市问题巴塞罗那的智能水系统每年可以为城市节省5800万美元；智能停车系统每年能为城市节省5000万美元。 智能水系统和停车系统可充分利用资源，有效节省成本美国的远程病人监测系统采取积极预防的治疗理念，降低4%以上医疗负担。 远程病人监测系统

12、可降低医疗负担，改善慢性病治疗方式以济南为例，在334个路口上线智慧信号灯后，每天可节省超过3万个小时通行时间，相当于每年节省1158万小时，并且全年累积减少4.4万吨二氧化碳的排放量。 EOIntelligence13日益成熟的网络通信技术促进智慧城市发展伴随我国网络通信技术（ICT）在安防、交通、金融等多个领域的规模化商用，且以人工智能、云计算、大数据、物联网为主的新一代网络通信技术开始协同作用，为智慧城市的发展奠定丰富技术支撑，使智慧城市具备感知互联、交互共享的能力，促进智慧城市更快发展。 Part.1智慧城市发展现状中国智慧城市发展背景云计算云计算的IaaS、PaaS、SaaS服务可以

13、实现数据的有效存储和计算，并满足各系统间的交互和共享需求.。 物联网通信伴随NB-IoT的全面普及和5G的商用落地，信息传输速度和容量飞速发展，智慧城市万物互联成为可能。 人工智能以计算机视觉和深度学习等为代表的人工智能技术已经在安防、金融、医疗健康、出行等领域实现规模化商用实例，为智慧城市建设提供算法支撑。 大数据以数据处理/挖掘/建模等为主的大数据技术可以使互联网信化和数字化建设中积累和现有智能化设备获取的海量数据发挥更大价值。 地理信息技术以“3S”技术（GPS/GIS/RS）为代表的地理信息技术可以提供空间位置定位和感知功能，为智慧城市空间维度的治理提供支持。 EOIntelligen

14、ce14我国出台的智慧城市政策涵盖建设规划、评价体系等多维度以来，国家层面的智慧城市建设相关规划、评价体系等政策陆续出台。 其中，的政策以政府长期规划、建设方案、指导意见、项目管理方法等为主，而的政策逐渐关注智慧城市的基础设施建设和具体细分场景，例如：智慧旅游、智慧交通、智慧时空、智慧政务等。 亿欧智库：智慧城市重点政策文件时间发布单位文件名称主要内容11月住房城乡建设部国家智慧城市试点暂行管理办法提出国家智慧城市试点申报和实施管理等内容。 8月国务院关于促进信息消费扩大内需的若干意见明确提出要加快智慧城市建设，并提出在有条件的城市开展智慧城市试点示范建设；鼓励各类市场主体共同参与智慧城市建设

15、。 8月国家发改委、工信部、科技部、公安部、财政部、国土部、住建部、交通部八部委关于促进智慧城市健康发展的指导意见明确了我国智慧城市建设目标：到，建成一批特色鲜明的智慧城市，聚集和辐射带动作用大幅增强，综合竞争优势明显提高，在保障和改善民生服务、创新社会管理、维护网络安全等方面取得显著成效。 也为我国的智慧城市建设确立了基本原则。 同时强调：智慧城市的建设必须以人为本、务实推进；因地制宜，以城市发展需求为导向；市场为主，同时杜绝不必要的行政干预。 10月国家标准委、中央网信办、国家发改委关于开展智慧城市标准体系和评价指标体系建设及应用实施的指导意见明确智慧城市标准体系建设：到累计共完成50项左

16、右的智慧城市领域标准制订工作，同步推进现有智慧城市相关技术和应用标准的制定和修订工作；到实现智慧城市评价指标体系的全面实施和应用。 2月国务院关于进一步加强城市规划建设管理工作的若干意见到，建成一批特色鲜明的智慧城市，通过智慧城市建设和其他一系列城市规划建设管理措施，不断提高城市运行效率。 1月交通运输部推进智慧交通发展行动计划（）到逐步实现基础设施智能化、生产组织智能化、运输服务智能化、决策监管智能化等四个方面的目标。 Part.1智慧城市发展现状中国智慧城市发展背景EOIntelligence15国家近两年集中制定智慧城市的多项标准体系数据来源：公开资料查找亿欧智库：智慧城市国家标准体系时

17、间标准名称发布单位GB/T34678-GB/T34680.1-GB/T34680.2-GB/T34680.3-GB/T34680.4-GB/T36333-GB/T36445-，我国制定了多项有关智慧城市的标准体系，涵盖智慧城市的总体框架、顶层设计、技术模型和基础设施等方面。 Part.1智慧城市发展现状中国智慧城市发展背景EOIntelligence1.3中国智慧城市整体现状TheCurrentSituationofSmartCities16Part.1智慧城市发展现状EOIntelligence17我国智慧城市试点数量持续增加9915425528638660001月住建部公布首批国家智慧城市

18、试点，覆盖90个城市。 5月住建部公布新增的第二批国家智慧城市试点103个。 4月住建部公布新增的第三批国家智慧城市试点97个。 6月我国95%的副省级城市、76%的地级城市，总计超过500座城市，明确提出构建智慧城市的相关方案。 12月全国智慧城市试点近600个，提出智慧城市规划的城市超过300个。 3月我国95%的副省级城市、83%的地级城市，总计超过500座城市，均明确提出或正在建设智慧城市。 7月全国338个地级以上城市中有249个城市启动新型智慧城市指标数据的填报，启动率73.67%；2底启动首批国家智慧城市试点项目以来，我国智慧城市试点数量持续增加，截至底该数量已接近600个，其中

19、住建部公布的前三批国家智慧城市试点数量合计达到290个。 是我国提出“新型智慧城市”的第二年，全国已有73.68%的地级以上城市启动了新型智慧城市指标数据的填报。 Part.1智慧城市发展现状中国智慧城市整体现状亿欧智库：我国智慧城市试点数量（个）EOIntelligence18我国智慧城市试点基本覆盖全国各个省市、自治区我国的智慧城市试点已基本覆盖全国各个省、市和自治区：已入选我国智慧城市试点的城市和地区大部分分布在黄渤海沿岸和长三角城市群。 山东智慧城市试点数目最多，为30个，其次为江苏28个，湖南位列第三，为22个。 智慧城市试点东西部仍有较大差异，除澳门、香港、台湾外，智慧城市试点数目

20、最少的地区为西藏，仅有2个。 Part.1智慧城市发展现状中国智慧城市整体现状数据来源：智慧城市网、住建部山东：30个江苏：26个湖南：22个注：此处城市标注位置为该省市的省会位置EOIntelligence19我国智慧城市生态以人为核心，五类参与者协同配合关于促进智慧城市健康发展的指导意见中强调：智慧城市的建设必须以人为本、务实推进。 智慧城市的发展要以“人”为核心，围绕其构建智慧城市生态。 亿欧智库认为，围绕以用户为核心的我国智慧城市生态参与者主要包括管理者、应用开发商、系统集成商、服务运营商、第三方机构。 管理者：管理者可分为协调者和决策者，主要负责智慧城市建设和发展的规划和监管，协调、

21、指导智慧城市建设工作。 应用开发商：为智慧城市开发应用，应保证智慧城市应用符合标准的安全运维和管理要求。 系统集成商：按客户需求提供系统模式，以及实现该系统模式的具体系统解决方案。 主要包括设备系统集成商和应用系统集成商。 服务运营商：整合现有传统产业资源，催生城市智慧应用体系，推动智慧应用与传统产业的协同发展。 第三方机构：为智慧城市生态的其他参与者提供资金、咨询、资讯等服务，助力其他参与者更好发展。 Part.1智慧城市发展现状中国智慧城市整体现状软硬件系统需求应用开发商人第三方机构系统集成商服务运营商管理者EOIntelligence起，安防行业逐渐引入AI技术，“智慧安防”一词开始进入

22、大众视野。 智慧安防突破传统安防的界限，进一步与IT、电信、建筑、环保、物业等多领域进行融合，围绕安全主题扩大产业内涵，呈现出优势互补、协同发展的“大安防”产业格局。 社区安防健康检测应急系统数字邮政、数字工商景区安防数字城管建设工程政务公开数字物流智能交通数字路检食品安全环境监测校园安防车管平台行政审批平安城市智慧“大安防”生产安全Part.2智慧城市三大应用领域智慧安防EOIntelligence25智慧安防产业链日趋完善，界限逐渐模糊，生态更加开放智慧安防产业链从上游到下游依次为软硬件类厂商、产品/解决方案类厂商、运营/集成类厂商。 产业链各环节的参与者除了原有的传统安防企业外，AI算法

23、公司、云计算服务商、数据处理企业等纷纷参与进来，共同完善产业链各细分环节。 由于AI、云计算等技术成熟，传统安防设备厂商开始向产业链上下游拓展业务；同时，AI算法厂商、云服务商、数据处理厂商迅速入场，并直接向用户提供产品或解决方案。 这使得产业链各环节界限逐渐模糊，产业生态逐渐走向多元化、开放化。 集成类硬件系统集成商应用系统集成商项目集成商硬件类芯片制造商光学镜头制造商视频传感器制造商存储器制造商运营类销售渠道商运营服务商工程建设商软件类（含技术）软件开发商ISVAI算法厂商云服务商数据处理商客户政府大型企业中小型企业社会居民产业链上游产业链中游产业链下游应用层产品类视频监控系统设备商楼宇对

24、讲系统设备商门禁系统设备商入侵报警系统设备商解决方案类平安城市解决方案提供商智慧交通解决方案提供商智慧社区解决方案提供商智能楼宇解决方案提供商Part.2智慧城市三大应用领域智慧安防EOIntelligence26智慧安防企业图谱智慧安防的企业按照从上游到下游的顺序，可以分为三层，即提供软硬件类基础设施的制造商、提供产品和解决方案的供应商、提供集成和运营的服务商。 Part.2智慧城市三大应用领域智慧安防运营/集成集成商产品/解决方案芯片镜头存储器AI算法云计算技术数据治理传感器软硬件软件开发ISV楼宇对讲系统门禁系统出入口控制系统入侵报警系统解决方案腾龙龙猫数据安全管理系统巡检系统运营商视频

25、监控系统安威士奥迪安技术安居宝ZNV力维EOIntelligence智慧安防场景划分为警务和民用，警务场景下实现全程监控27智能安防产业发展趋向于两极化，即宏观的智慧城市大安防与微观的民用服务微安防，较为典型的场景包括公安、司法和监狱等警用场景和贴近生活的民用场景两种。 本部分将重点研究智慧安防在公安警用场景的落地应用，其在交通、社区等场景中的落地应用将在后续内容中介绍。 智慧安防在公安场景中的应用，已基本从传统安防的事后查证、人工决策，转变为事前预警、事中处置、事后分析的全程监控和智能决策。 010来，云计算、边缘计算等技术也逐渐应用于安防领域，并与视频结构化、人脸识别等主流技术向多元融合、

26、协同作用方向迈进，实现公安办案全流程的信息化、智能化和高效化。 智慧安防技术融合利用人体固有的生理特性和行为特征来做个人身份鉴定的技术。 人脸、指纹、虹膜识别方式是目前较广泛的生物识别方式，三者结合使用实现了产品的便捷性、安全性和唯一性。 生物识别技术利用计算机视觉和视频监控分析方法对摄像机拍录的图像序列和视频流内容进行自动分析，提供目标的检测/提取/跟踪、属性分析、行为描述、以图搜图等功能。 视频结构化边缘计算是在前端通过数据分析处理，实现物与物之间传感、交互和控制。 目前边缘计算主要部署在视频监控系统中的人脸识别盒子、NVR等上。 边缘计算技术云计算技术具备存储、计算和分析数据的功能，其可

27、以对AI摄像机、卡口相机等设备感知的数据，进行分析与挖掘，为公安部门提供更多有效信息。 云计算技术判定一组图像数据是否包含某个特定的物体、图像特征或运动状态，在特定环境中识别特定目标的技术。 目前能做到简单几何图形识别、人体识别、印刷或手写文件识别等。 物体识别技术利用计算机视觉技术判断图像或者视频序列中是否存在特定行人的技术，旨在弥补目前固定的摄像头的视觉局限，并可与行人监测/行人跟踪技术相结合。 行人再识别技术Part.2智慧城市三大应用领域智慧安防EOIntelligence29前端边缘计算与后端云计算协同助力智慧安防在公安场景落地由于云计算具有节省成本、资源整合、高灵活性、便捷管理等众

28、多优势，其IaaS和SaaS服务可以实现安防后端的存储、运算、显示、控制这四大功能，比原有本地化效果更好。 理论上前端不需要任何运算能力，但实际运用中，因为云计算面临传输成本和响应速度的限制，把前端数据直接传输到云中并不现实，所以需用边缘计算技术在前端部署算力，并与后端的云计算协同作用，使智慧安防在公安场景中实现全程监控和智能决策。 前端后端存储运算显示控制本地化存储（存储方式含DVR/NVR等）IaaS可无限存储根据需要随时租用存储服务，避免本地化存储对存储空间的浪费，从而节省成本。 服务器（按最大算力资源独立进行部署）IaaS服务商集中管理大量服务器，可降低采购成本提供不同的运算能力，灵活

29、满足不同运算需求。 电视墙/监视器（时刻值守、效率较低）SaaS相关人员可使用Web随时查看，增加灵活性显示设备更加多样化，电脑、平板、手机等均可。 多业务平台/软件平台（本质为一个系统）SaaS原来多业务平台的功能可以由一个SaaS软件实现，省去本地化的复杂管理过程，节省成本。 边缘侧后端AI-IPC（网络摄像机）卡口/全景相机AI-Box（人脸识别盒子）智慧NVRAI大数据云计算AI大数据云计算AI大数据云计算Part.2智慧城市三大应用领域智慧安防EOIntelligence30AI视频监控系统提升监控视频质量，实现自动查证和分析视频监控系统作为公共机关追踪和逮捕违法人员的必要手段之一，

30、经过近10年建设已覆盖城市各个角落，但依然存在以下问题：1）监控视频质量无法满足公安办案要求；2）海量监控数据多是非结构化数据，公安机关仍依靠人工被动查证。 伴随AI技术在安防领域的快速落地，AI视频监控系统的各类前端高清智能摄像机产品，不但可以提升监控视频的质量；而且通过嵌入多种智能识别算法，可以自动发现异常情况并报警、自动跟踪并精准定位等，实现自动查证与分析。 目前较为典型的AI视频监控系统主要有基于视频流的动态对比识别系统和基于图片流的静态比对识别系统。 前者主要由区县级及市级公安部门建设，后者则主要由省级公安部门建设。 前端边缘侧市区级省级主要建设静态人像比对识别系统实现人员数据的静态

31、查询智能应用包括：图像检索、属性分析对比、串并案分析等对前端接入的部分视频流、图片流进行人脸识别比对实现结构化属性识别分析与存储主要建设动态比对识别系统实现实时视频监测抓拍、实时过人比对、视频结构化属性识别智能应用包括：人员布控、人口管理、落脚点分析、轨迹分析、情报研判、人脸大数据分析等采集信息实时监测AI摄像机高清摄像机卡口相机全景相机其他类摄像机智能视频监控一体机NVR人脸识别盒子智能分析服务器静态人像对比识别系统中心管理及数据库服务器人像大数据服务器人脸实时布控服务器存储、解码等其他服务器Part.2智慧城市三大应用领域智慧安防EOIntelligence31公共安全视频联网系统实现视频

32、专网与公安专网的数据共享目前，城市各场景下的视频数据仍主要在各监控视频专网上传输，未能真正实现与公安专网之间的数据共享。 公安部门在实际处理案件过程中，无法及时和直接调阅各视频专网上的数据信息，严重阻碍案件侦破进程，延缓拘捕抓逃时间。 通过构建基于公安信息网和公安视频专网的公共安全视频联网系统，可以对接省、市、县区级不同的应用体系，汇聚整合治安监控图像资源、智能交通图像资源和社会面监控资源，利用大数据和物联网技术实现对城市中的“人”、“车”、“物”等要素的全面管控和实时查看，为各种情报信息的研判提供更高价值的视频资源，支撑公安部门的实战应用。 以下列举了大华股份平安城市的公共安全视频联网解决方案。 资料来源：大华股份官网社会视频资源省级共享平台视频专网视频资源公安信息网视频资源视频专网市级共享平台县级共享平台公安信息网省级