城市大数据平台白皮书_41页_4mb

报告摘要

本白皮书由中国信息通信研究院牵头编写，联合多家企业与机构共同完成，旨在阐述城市大数据平台在新型智慧城市建设中的重要性，分析其发展现状，提出通用技术架构与运营模式，并给出政策建议。

智慧城市发展迎来新机遇
- 智慧城市概念最早由 IBM 提出，具备“感知化、互联化、智能化”三大特征。
- 我国智慧城市建设经历三个阶段：起步探索阶段（2011-2012）、落地实践阶段（2014-2015）、发展转型阶段（2015年至今）。
- 十九大提出“智慧社会”，推动智慧城市建设向“新型智慧城市”转型，强调数据资源的集中与高效利用。
数据驱动成为核心特征
- 城市大数据是智慧城市的重要战略资源，涵盖政务、产业和社会公益数据。
- 城市大数据平台是实现数据共享、治理与智能应用的核心引擎，支撑“政通、惠民、兴业”三大目标。
发展面临的问题
- 数据孤岛：信息系统烟囱林立，数据共享困难。
- 数据治理薄弱：缺乏统一标准和质量管理，数据质量参差不齐。
- 数据管理分散：政府与企业之间存在管理与技术能力的不匹配。
城市大数据平台的作用
- 加速信息资源整合：统一数据治理标准，提升数据质量与管理效率。
- 提升公共服务水平：通过智能分析支持交通、公安、政务、医疗等领域的精准服务。
- 推动数字经济发展：促进政企数据共享，激发社会创新活力。

平台建设情况
- 截至2019年5月，36个主要城市中，仅有10个城市初步建设了“城市级平台”，其余仍以“政务平台”为主。
- 已建成城市级平台：北京、上海、杭州、贵阳、南宁、福州、海口、广州、宁波、深圳等。
- 正在建设：其余26个城市仍处于建设阶段。
数据开放情况
- 25个城市已建立政府数据开放平台，部分城市依托省级平台进行数据开放。
- 数据格式多样，部分城市如贵阳提供丰富的数据集。
- 数据可视化、API接口等能力逐步完善，但整体开放水平仍有提升空间。
大数据主管机构
- 多数城市已设立大数据管理机构，但机构性质和职责有所不同。
- 主要有三种类型：政府组成部门、政府直属机构、政府部门下属机构。
- 4个城市尚未设立专门的大数据管理机构。

城市大数据平台参考架构包含以下系统：

总体架构
- 基于城市云平台，涵盖物理感知层、计算、存储、网络、安全等模块。
- 为智慧城市提供统一的数据支撑与资源调配。
管理开发系统
- 包括数据共享交换、数据集成、数据治理和数据开发。
- 重点在于数据的统一治理、标准化与高质量应用。
业务支撑系统
- 提供统一用户认证与统一支付功能，支撑多场景应用。
资源中心
- 归集数据资源，形成人口、法人、信用、电子证照等主题库。
- 支持数据直接共享与接口调用两种方式。
智能系统
- 提供智能模型全生命周期管理，支持个性化智能服务构建。
安全系统
- 覆盖数据生命周期各阶段，确保数据安全、业务安全与运营安全。
- 包括数据脱敏、加密、数字水印等技术手段。
应用服务
- 依托云计算、大数据、物联网等技术，支撑民生、环保、安全、治理、产业等领域的智慧应用。
建设实践
- 深圳：构建城市大数据中心与智慧城市运行管理中心，实现四大领域应用联动。
- 上海：建设数据共享交换平台，形成数据治理、共享、质量、安全四大子系统。
- 杭州：依托阿里云建设“城市大脑”，实现数据汇聚与融合，形成政企合作生态。

政府主导型
- 优势：政府可发挥宏观调控与协调作用，保障数据安全可控。
- 劣势：技术能力与场景拓展能力较弱，投资回报周期长。
- 适用城市：信息化水平高、对安全要求高。
政企合作型
- 优势：利用政府资源与企业技术优势，推动平台建设与服务创新。
- 劣势：政府与企业之间可能存在利益分歧，影响平台发展。
- 适用城市：具有一定信息化基础、协调能力强。
企业主导型
- 优势：充分发挥企业技术与资源优势，提升平台建设的专业化水平。
- 劣势：整体采购成本较高，适用于经济发达地区。
- 适用城市：信息化基础较低或历史系统复杂，愿意进行高投入。

城市	大数据主管机构	成立时间	上级单位
北京	北京市大数据管理局	2018年11月	北京市人民政府
上海	上海市大数据中心	2018年4月	上海市人民政府办公厅
杭州	杭州市数据资源局	2018年1月	杭州市人民政府
贵阳	贵阳市大数据发展管理局	2017年2月	贵阳市人民政府
深圳	深圳市政务服务数据管理局	2019年2月	深圳市人民政府

运营模式	主要优势	主要劣势	适合城市类型
政府主导型	安全可控、协调能力强	技术能力不足、投资回报周期长	信息化水平高、对安全要求高
政企合作型	资源与技术结合、推动创新	政企利益不一致、管理分歧	有一定信息化基础、协调能力强
企业主导型	技术优势明显、建设专业化	成本高、政府监管难度大	信息化基础较低、愿意高投入