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2021年智慧城市发展水平调查评估报告

各地应不断深入对智慧城市发展阶段的认识,促进智慧城市均衡发展,有力支撑数字中国建设。数据是智慧城市智能化发展的基础,也是提升城市治理能力的关键。智慧城市建设的目标归根结底还是提高城市居民幸福感、安全感和获得感。
发布时间:2021-08-17 17:21        来源:数字经济杂志        作者:吴志刚 王闯 杨帅 中国软件评测中心

智慧城市发展现状
政策不断出台
近年来,为推动我国智慧城市健康有序发展,各部门、各地方先后出台了一系列政策举措和战略部署优化发展环境。一是国家层面高度重视。多次就智慧城市建设发表重要讲话,做出重要指示。2018年6月,国家标准《智慧城市顶层设计指南》GB/T 36333—2018正式发布,规定智慧城市顶层设计的总体要求、基本过程及需求分析、总体设计、架构设计、实施路径设计等。2021年3月,新华社全文刊发的《中华人民共和国国民经济和社会发展第十四个五年规划和2035年远景目标纲要》中明确提出“构建智慧城市和数字乡村”和“构筑美好数字生活新图景”。二是地方层面积极推进。各地纷纷发布智慧城市建设政策文件,正式翻开了“十四五”开局之年的智慧城市新篇章。上海市发布了《关于全面推进上海城市数字化转型的意见》、苏州市召开数字经济和数字发展推进大会,并发布《苏州市推进数字经济和数字化发展三年行动计划(2021-2023年)》;深圳市发布《深圳市人民政府关于加快智慧城市和数字政府建设的若干意见》,将打造具有深度学习能力的城市智能体等。在中国,智慧城市已经成为一种城市发展理念,受到各级政府、社会各界的高度重视。

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技术能力快速提升
智慧城市的建设需求在不断推动信息技术的升级革新,同时互联网、物联网、智能硬件、大数据、云计算、人工智能等前沿技术不断驱动着智慧城市的创新发展。众所周知,智慧城市的建设过程并不是单一技术的简单应用,而是以多应用、多行业、复杂系统组成的综合体。随着我国互联网、物联网、大数据、云计算等技术的重点突破和应用成熟,我国智慧城市的发展具备了更多现实基础。
大数据在城市发展的三大功能(城市承载功能、经济功能和社会功能)实现中起到至关重要的作用。一是通过大数据应用可对城市进行合理规划,二是数字化、网络化和智能化的发展能够对城市进行实时监测,三是在智能决策方案、快速行动和绩效考核等方面精准决策,四是向市民提供高效的服务。物联网在智慧城市应用建设中,扮演的是神经系统的角色,通过传感器全方位的感知城市信息,再通过大数据物联网云平台对感知的数据进行分析处理,以此为市民提供更智慧、便民的城市应用服务。云计算是一种基于网络的计算服务供给模型,它提供给客户可定制的服务。云计算支持异构的基础计算资源,可以实现计算资源的按需分配、按量计费,达到按需索取的目标,最终促进计算资源规模化,促使分工的专业化,有利于降低单位资源成本,促进网络业务创新。
建设成效逐步显现
(1)在网络基础设施、物联网等前期建设投入的基础上,一些城市开启了城市大脑建设的探索。这些城市在城市大脑的建设和应用过程中,侧重点亦有不同,或侧重于服务,或侧重于治理,为其他城市树立了典范。

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典型案例-宁波城市大脑
宁波城市大脑通过大数据互联互通,全领域、全主体、全周期支撑数字化改革需求,是宁波数字化改革成果的全领域展示中心、城市运行体征的全要素监测中心、重要活动和应急事件的全畅通指挥中心以及重大事项的全景式决策分析中心。项目打造了具有宁波特色的“851”总体框架,即“一网、一云、一库、一中台、一图、一用、一屏、一码”8大支撑体系,城市大数据中心、城市整体智治中心、城市数据共享开放与交易服务中心、城市网络数据安全中心、大数据新经济赋能中心5大功能中心,打造宁波市一体化智能化公共数据平台。

典型案例-海淀城市大脑
为助力建设国际科技创新中心核心区、国家服务业扩大开放综合示范区,北京市海淀区携手中科大脑、百度、北京联通等科技企业打造海淀城市大脑。 目前海淀城市大脑初步建成,在城市感知方面,汇聚传感器、视频监控、路侧智能、互联网4类数据,接入14500余路视频信号,建成具备百万级物联网感知设备接入能力的全区物联网管理平台。初步形成城市安全运行监测体系,接入重点区域街道8种2万余个传感器监测点位,覆盖井盖倾斜、井下环境(有毒气体、液位等)、消防设施安全、大型广告牌、路面积水、道路结冰、桥梁缺陷等10余场景。在信息资源利用方面,截至2020年底,海淀城市大脑涵盖城市管理、公共安全、生态环保、智慧交通、智慧能源等领域,已汇聚18个市区部门数据。其中,海淀IOCC接入全区13个委办局35个业务系统6000多万条数据,城市大脑每天处理数据量16万条,已共享给委办局30万条。

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(2)为进一步消除信息孤岛,促进数据资源共享,一些城市建设了城市大数据平台,实现了扁平化的数据交换共享网络,形成了完整的数据资源管理体系,进一步探索构建数据交易市场。

典型案例-遂宁智慧中心
遂宁智慧中心将各个部门的数据进行全面汇聚,形成“中央数据交换与共享”模式,消除了“两两协作”的数据共享方式,已初步形成“星型”的、扁平化的数据交换与共享网络。遂宁智慧中心还在市委领导的大力支持下,进行城市级大数据的统一梳理、全面整合、清洗治理、数据编目、数据共享,建设城市基础库以及主题库,形成标准统一、出口统一的数据资源体系,为数据应用提供大数据支撑,有效促进信息共享以及跨部门协同应用创新。结合基础信息资源以及各委办局提交注册的资源目录,目前已整合30家委办局63个系统的信息资源,形成接近6000个数据资源目录,近10亿条数据,并在此基础上建立了数据资源目录标准与规范,形成了完整的数据资源管理体系。后期,通过数据的汇聚,治理和融合应用,逐步释放数据红利、挖掘数据价值,推动数据资产市场化运营,探索构建数据交易市场。

(3)在移动互联网的时代浪潮下,一些城市成功打造数字服务“品牌”,形成具有鲜明地方特色的超级应用,以移动端城市服务这一民生最为关切的领域作为突破口,推动数字服务水平迈上新台阶。

典型案例-无锡城市服务APP
无锡城市服务“灵锡”APP于2020年5月7日正式上线,为无锡市区提供智慧便民服务(为民办实事项目),目前入驻“政务预约”、“阳光食堂”、“宾馆入住”、“网吧开机”等服务事项500项,注册用户260万人,日活跃用户峰值20万人,实现“电子身份证”“社会保障卡”“地铁码”等22张电子码照随身带。依托“灵锡”派发惠民消费券总额达到6000万元,惠及市民70万人,拉动消费5亿元。与支付宝、大东方、红豆集团等17家单位联合开展“灵锡数活月”活动。2020年7月以来,为应对常态化疫情防控的新形势,又在“灵锡”APP上先后开发部署了无锡市入境人员转运系统、进口冷链食品申报追溯系统、大规模人群核酸筛查信息系统等疫情应急防控平台。高效按时完成健康码数据、疫情数据与省大数据中心的互联互通,累计推送锡康码和药品监测相关数据1308万条。

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智慧城市发展水平评估指标体系
评估指标总体框架
本次智慧城市发展水平评估指标体系的设计紧扣SMART理论模型,共设计有5个一级指标,分别从技术、资源、平台、管理和服务方面详细展开16个二级指标和52个三级指标。
其中,服务完备度和应用平台成熟度权重略高,分别占30%和25%;管理成熟度权重居中占20%;技术支撑度和资源准备度权重设置较低,分别占10%和15%。
智慧城市技术支撑度评估指标
基础设施资源,尤其是网络基础设施,包括各种传感网、有线宽带网和无线网络,是数字建设的物质基础。智慧城市 “技术支撑度”水平主要考察六个方面:网络基础、物联网、云计算、智慧终端、创新能力建设和产业生态。
智慧城市资源准备度评估指标
智慧城市建设的战略目标是为了满足公众更高层级的服务需求。信息(数据)资源标准规范和信息(数据)资源库建设作为衡量智慧城市“建设资源支撑度”的重要体现,本次被列入智慧城市“资源准备度”评估的指标体系。
智慧城市应用平台成熟度评估指标
应用平台建设是智慧城市服务和管理的实现手段,与城市服务管理所涉及的各个领域密切相关。平台开放度、平台统一度、平台安全度和平台效果是本次智慧城市“应用平台成熟度”评估的细分二级指标。
智慧城市管理成熟度评估指标
规划管理是数字化管理与运营的前提,运营管理是数字化管理与运营的关键,监督评价是数字化管理与运营的保障。因此,将智慧城市“管理成熟度”细分为建设管理和社会管理两个维度。
智慧城市服务完备度评估指标
从服务公众的角度,智慧城市的服务应该涵盖社会民生的各个领域。同时,智慧城市的建设也离不开社会公众的参与,畅通的服务反馈渠道有助于不断提升服务质量。智慧城市“服务完备度”评估指标细分为数字服务和服务体验两个方向。
 

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调查评估结果
智慧城市发展初步迈进智能化阶段
从整体得分来看,50个样本城市的智慧城市发展水平平均指数为0.70,各样本城市的智慧城市发展水平指数按照从高到低形成了三个梯队,北京、上海、杭州、广州、青岛、深圳、宁波、无锡等城市能够在各个领域协同推进智慧城市建设,发展相对成熟,处于样本城市的领先水平。
领军城市、先锋城市及探索城市三个梯队中城市数量占比分别为16%、34%和50%。整体来看,智慧城市发展初步迈进智能化阶段,多数地方的智慧城市发展处于智能化发展的初级阶段。
智慧城市智能化根基日趋牢固
智慧城市建设管理和数字化社会管理初具规模,为智慧城市发展筑牢管理基础。从二级指标平均指数情况来看,各样本城市较为重视公共安全、社会信用、数字城管、数字社区和数字城管等方面的建设,业已取得较好的建设成效,且样本城市之间的标准差均小于0.15,智慧城市的管理基础发展较为均衡。其中,深圳、北京、上海、广州、青岛、杭州等城市在管理成熟度方面处于领先地位。
智慧城市的数字服务全面铺开,民生领域智慧政务不断升级。从二级指标得分情况来看,数字服务平均指数为0.80,高于服务完备度的整体指数,说明各地在数字交通、医疗、教育、社保、政务和就业等方面的数字服务建设相对成熟,取得了较好的建设成效。各样本城市在数字服务方面的标准差仅为0.09,发展相对均衡。其中,深圳、北京、上海、广州、宁波、苏州等城市在应用平台成熟度方面处于领先地位。物联网、网络基础等网络基础设施持续赋能智慧城市建设。从二级指标平均指数情况来看,网络基础、物联网的平均指数高于整体平均指数,均超过了0.80,说明样本城市重视智慧城市建设的技术支撑,通过创新技术落地持续赋能智慧城市发展。样本城市中,深圳、北京、上海、广州、无锡、南京、青岛等城市在技术支撑度方面处于领先地位。应用平台整体取得较好的建设成效。从二级指标的平均指数来看,平台统一度、平台安全度均高于整体平均指数,平台效果次之,说明各地对“一站式”服务、“一卡通”服务、安全技术保障、安全制度建设、安全事故防范和平台风险控制等方面的建设较为重视,业已取得良好建设成效,为智慧城市的整体推进搭建了较为成熟的载体框架。从均衡性上来看,平台统一度的整体标准差最低,为0.07,平台安全度和平台效果次之,分别为0.12和0.14。说明各样本城市在平台统一度、平台安全度和平台效果等方面均衡发展,差异性较小。
智慧城市呈现发展不均衡现象
发展指数与经济规模正相关
通过对比不同经济规模城市的智慧城市发展指数可以看出,不同经济规模的智慧城市发展水平差距明显。所选样本城市的智慧城市发展水平整体标准差为0.11,其他各经济规模城市发展水平标准差均低于0.1,且经济规模相近的城市之间智慧城市发展水平差距不大。
此外,经济规模对不同指标的得分指数影响强度不同。从一级指标来看,虽然经济规模与各一级指标得分指数基本呈现正相关的态势,但在技术支撑度、资源准备度、服务完备度方面,经济规模对智慧城市发展水平的影响尤为明显。
长三角珠三角发展水平优势明显
三大经济圈中,长三角和珠三角智慧城市发展指数高于整体情况,京津冀城市群的智慧城市发展水平有待提高。长三角经济圈和珠三角经济圈内智慧城市建设成效显著,平均指数分别为0.74和0.79,均高于整体平均指数0.70,京津冀经济圈的智慧城市发展平均指数为0.70,与整体平均指数持平,有待提高。根据样本城市所属的不同经济圈,智慧城市发展平均指数如图1所示。
技术支撑度资源准备度相对薄弱
在五个一级指标中,城市应用平台成熟度平均指数最高,达到0.80,管理成熟度、服务完备度平均指数次之,均接近0.80,技术支撑度和资源准备度的平均指数值较低,尤其资源准备度平均指数仅为0.47,与其他一级指标存在较大差距,如图2所示。可见,在当前智慧城市建设中,各地顶层设计和基础平台已经基本成型、服务初见成效,而技术和资源方面的建设成效有待进一步提升。五个一级指标得分指数对比如下:
以技术支撑度为例,样本城市的二级指标平均指数的最大分差达0.51。云计算、智慧终端的发展水平平均指数均在0.60以下,存在较大提升空间。其中,智慧终端的平均指数仅为0.38,是目前技术支撑度的最大短板。此外,样本城市在云计算、智慧终端、产业生态等方面也存在较大标准差,各城市的发展水平参差不齐,特别是智慧终端的发展不均衡情况较为明显,如图3所示。
 智慧城市建设面临成效不充分的问题
服务体验不佳,市民参与积极性差
伴随各地政府数字化转型政策的推进,各样本城市在数字交通、医疗等民生领域的数字服务建设相对完备,但在移动端服务、无障碍访问和市民反馈等方面,仍有较大的提升空间,说明现阶段我国智慧城市发展过程中对用户服务体验的重视不足,需要进一步围绕“以人为本”的理念推动服务体验升级,将改善人民生活作为智慧城市发展的核心落脚点。
从发展均衡性的角度看,数字服务平均指数的标准差为0.09,而服务体验的标准差为0.25,高于整体平均情况,说明不同样本城市完善数字服务的能力相近,但提升服务体验的水平参差不齐。
数据流通不畅,数据要素潜能亟待激活
制约数据流通的关键指标得分不理想,软实力提升相对滞后于基础设施建设。得益于智慧城市建设前期对网络基础、应用平台等基础设施的建设投入较大,各样本城市对应指标的平均指数较高,但信息(数据)资源标准规范、信息(数据)资源库建设、平台开放度等与政府软实力建设息息相关的指标平均指数较低,发展相对滞后,一定程度上制约着数据要素的自由流通,数据要素的驱动力受到限制,阻碍了智慧城市推进过程中数据价值最大化的实现。样本城市各二级指标得分情况如下:
在资源准备度方面,信息(数据)资源标准规范和信息(数据)资源库建设平均指数均低于0.5,信息(数据)资源库平均指数略高于信息(数据)资源标准规范,说明尽管各地相对重视基础、宏观调控、社会管理和公共服务信息(数据)资源库建设和开放,但数据共享方面的资源准备工作依然不理想,尤其信息(数据)资源标准规范有待完善。此外,两个二级指标的平均指数标准差均大于0.3,不同样本城市之间的资源准备度发展水平差异较大。在应用平台成熟度方面,平台开放度的平均指数仅为0.53,低于整体情况和其他二级指标,说明各城市在智慧城市建设过程中尚未打破信息(数据)资源壁垒,对平台信息(数据)资源的内部集成共享和外部开放相关内容的重视程度有待提高,如表2所示。

智慧城市发展建议 
重视软硬结合,促进智慧城市均衡发展
各地应不断深入对智慧城市发展阶段的认识,促进智慧城市均衡发展,有力支撑数字中国建设。一方面以实现“智脑决策”为目标,继续加强“联接协同”的“感知城市”基础设施建设。不断强化智慧终端建设投入,补齐短板,利用5G、IoT、边缘计算等技术,多端采集政府业务数据、物联网监测数据、视频数据、社会数据、互联网数据、第三方数据等数据,整合视频、数据、位置、环境等多类型感知信息,提供集中管理、分散控制的感知终端管控服务,实时动态感知城市运行状态,精准控制和统一管理城市公共基础设施,实现智慧城市“视觉、听觉、嗅觉、触觉”的有机统一。另一方面要以“制度为先”、“生态为核”,不断提升软实力建设。要将智慧城市建设作为一把手工程,在制度创新上久久为功,解决好统筹协调、平战有序转换等问题。摒弃运营主体各自为政的模式,围绕智慧城市前沿技术研发创新、整体性解决方案供给、多样化应用场景落地、标准规范制定、市场化运营等,加速构建政企研学用体系,发挥各自所长、生态共融,创新政府引导、多主体参与的新型智慧城市建设运营模式,减少智慧城市建设投入碎片化、运营无序化、标准多样化等问题。
强化数据意识,提升智慧城市治理能力
数据是智慧城市智能化发展的基础,也是提升城市治理能力的关键。一方面要以“数治赋能”,着力于打通制约数据流通的关键环节。数据畅通流转是智慧城市向智能化发展的核心。既包括政府部门之间的数据流通,也包括政府和社会数据的融合互通。另一方面要坚持“安全为根”,强化网络数据安全保障。随着5G、云计算、人工智能等新基建在智慧城市中的深入应用,基础设施云化、业务系统上云已成趋势,数据集中化、透明化、网络化加大了数据安全和个人隐私泄露的风险。
坚持以人为本,扩大智慧城市建设成效
智慧城市建设的目标归根结底还是提高城市居民幸福感、安全感和获得感。一方面要提供“聚合服务”,改善各类政务服务体验度。加强移动政务集约化建设,推进信息(数据)资源共享,构建一体化移动政务服务体系,将推进移动政务建设作为提升政务服务能力、转变政务管理模式的重要抓手。顺应信息社会技术发展趋势,挖掘用户需求,加快推进移动政务App和移动版网站的建设与应用。不断满足公众日益增长需求,提高政务信息传播率、服务到达率。另一方面要坚持“用户至上”,提升市民参与度满意度。要本着多用户多场景、千人千面的思路,立足市民生活、政府管理、企业运营等多用户的实际需求,丰富拓展智能技术应用场景,从场景解决方案中破解城市发展中遇到的堵点、难点问题,提供人本化、精细化、强感知的城市管理服务,改进治理过程,提升治理能力和水平,切实增强人们群众的获得感和幸福感。

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