江苏如何打造智慧城市品牌

智慧城市基础设施如物联网、环境传感器、全光网络、5G全覆盖、人脸识别与物体识别摄像头、智能抄表、车联网等将是智慧城市的重点投向。城市要想高质量发展，就需要产生更多的财政收入满足城市建设需求，需要新的基础设施建设来提高城市的容量和服务水平。智慧城市基础设施将不再只是道路、高架桥、水电等，而是承载了城市管理的信息基础设施，这些信息基础设施将与物理基础设施逐步实现物网融合。

未来随着智慧城市的深入开展，将有更多的垂直领域开发为城市大脑。比如医疗行业的健康大脑可以在城市医院、疾控系统、社保中心、药店等系统中进行数据互通，从而可以及时分析判断城市中市民的健康状况，提出城市的健康发展政策和进行重大传染疾病应急指挥。 智慧城市到底具有什么特征？江苏如何打造智慧城市品牌

 如果生活在深圳，一定可以深切感受到这座城市的智慧魅力，崛起于深圳的华为，正是建设这座数字之城的重要参与者。在交通治理方面，深圳交警道管科牵头、各部门配合，华为与伙伴深度参与，打破部门壁垒，优化整体流程，实现云网边端协同，打造出“一体化交通治理指挥业务平台”，拥堵指数下降8%，执法效能提升50%，指挥效能提升25%；在公务领域，深圳98%的行政审批事项实现网上办理、94%的行政许可证事项实现“零跑腿”；智慧机场建设实现了刷脸登机和机位智能分配，机场出港航班准点率达90%，旅客平均等待时间缩短近40%……

天津为什么要发展智慧城市方案当前，智慧城市成为国际城市化发展的热点之一，全球都在紧锣密鼓的布局智慧城市建设。

智慧城市分为四层构架

智慧城市体系构架主要分为感知层、通信层、数据层与应用层四层，同时各层之间信息联通。

感知层：该层是智慧城市技术体系的首要环节，主要是利用RFID电子标签、传感器、摄像头、二维码、遥测遥感等传感设备和技术进行信息的采集处理，实现对城市中人与物的感知，为智慧城市的高效运行提供基础信息。主要的感知方式有身份感知、位置感知、多媒体感知和状态感知。通过这些感知方式的多种结合，实现信息汇聚向信息的协同感知和泛在融合发展。

通信层：该层是支撑通信和数据的载体网络，主要分为接入层和传送层。主要通过各种通信网络工具完成感知层网络的接入，将感知层收集和储存的信息及数据连接起来，同时提供安全、准确、及时的数据传送，实现交互与共享。

数据层：该层主要将感知层获取的原始数据，如温度、湿度、定位等各类信息，按照智慧城市领域模型，整合到相应的领域数据库中，同时按照时间、空间维度建立城市信息仓库，并运用数据仓库、大数据分析和云计算等信息技术，实现数据的存储、处理和分析。

应用层：该层直接面向智慧城市的用户，并提供多样化的应用与服务，如智慧政务、智慧交通、智慧安防、智慧金融等。

智慧城市通过利用物联网基础设施，云计算和地理空间基础设施等下一代信息技术以及Wiki，集成集成实践和联网通用网络等工具和技术，实现集成的包容性体验和宽带。随着互联网帝国的崛起，移动技术的集成和发展以及创新的民主化，知识型社会中的智慧城市成为继数字城市之后信息城市发展的前沿。

在技术发展方面，建设智慧城市需要通过物联网，云计算和其他以移动技术为预示的新一代信息技术应用程序来实现复杂的感知，无处不在的交互，无处不在的计算和集成应用程序。从社会发展的角度来看，智慧城市还需要应用诸如Wiki和集成集成方法之类的工具和技术，以在以用户创新，开放创新，大规模创新和协同创新为特征的知识社会环境中实现可持续创新。以人为本的价值创造，实现经济，社会和环境的包容性和可持续发展。 智慧城市不只可以改善生活质量，而且还有助于更有效地利用资源。

智慧城市的应用需要考虑使用者的感受，一旦有人因不能适应智慧城市技术而“被淘汰”，就会出现不同人群之间的“数字鸿沟”，这一点对于许多智慧城市的建设者和参与者来说，都是有着很深的感受。

今年10月份，上海市出租车统一平台“申程出行”推出“一键叫车”功能，其目标是让老年人打车不再难，但是从目前的情况来看，虽然目前每天使用“一键叫车”功能的乘客有几万人次，但老年人比例并没有预想的高。据“申程出行”总经理袁栋梁介绍，为了让更多的老年人使用“一键叫车”功能，他们现在主要做的工作，是通过社区让更多的老年人熟悉这样业务，下一步“申程出行”将开发实名认证功能，方便老年人进行实名登记，使得出租车司机为老年人提供更周到细致的服务成为可能。 智慧城市的未来该怎么走？上海红色经典智慧城市丁岳

云计算加上物联网将会是未来智慧城市的发展支柱。江苏如何打造智慧城市品牌

眼下，中国正在进行500+智慧城市试点项目，占世界总量的一半，而各地日益增多的智慧城市评比也会慢慢出现中国的城市。

之所以被称为智慧，首先在于数据智能，而获取数据在于部署数以千万计的摄像头。

实际上，只要是智慧城市中涉及数据收集的每个项目，都存在对数据隐私的潜在担忧。

因为网络威胁正在增加，并且变得越来越复杂，另外，这些危险只会随着IoT收集的数据量持续增长而增加。

到目前为止，研究表明，许多消费者愿意放弃个人数据，只要它能以某种方式使之受益。比如，金钱方面补贴、提供工作机会等等。

这样一来，数据隐私的风险就变成了一个教育和透明度的问题。

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