2021爱分析･智慧城市实践报告-49页_12mb

智慧城市迈入应用为重的发展新阶段

核心内容

智慧城市的发展已进入数据汇聚与应用为主的新阶段。这一阶段的核心目标是通过数据治理和业务场景深度融合，全面提升城市治理、产业经济、民生服务和生态宜居等领域的治理和服务能力。本报告聚焦城市治理、智慧园区和智慧政务三大领域，分析其发展现状、存在问题及解决方案，旨在为智慧城市进一步发展提供参考。

主要观点

• 智慧城市分阶段发展：智慧城市分为基础建设和数据应用两个阶段，当前重点在于数据汇聚与应用。
• 数据治理是关键：通过统一的数据平台和数据治理机制，实现多源数据融合，提升数据价值。
• 技术驱动应用创新：AI、大数据、RPA等技术在智慧城市建设中发挥重要作用，推动服务模式创新。
• 以应用为导向：智慧城市发展需以实际业务需求为出发点，推动技术与场景深度融合。
• 平台化建设是趋势：城市大脑、数字平台、政务云等平台的建设，为上层应用提供统一支撑。
• 应用成效显著：在城市治理、园区运营和政务服务中，数据驱动的应用提升了效率和体验。

关键信息

城市治理

• 数据汇聚与治理：通过城市大脑数字底座，实现政务、物联、社会和经济数据的汇聚，形成城市全域数据湖。
• 应用场景拓展：从垂直行业应用逐步向综合性应用发展，如城市运行态势、经济运行、公共卫生等。
• 典型案例：北京市某区通过城市大脑平台，实现数据治理与AI应用，提升治理能力；宿迁市通过市域治理现代化指挥中心，推动社会治理和便民服务。

智慧园区

• 数据联通与应用：智慧园区需打破系统孤岛，实现数据联通，构建统一平台，提升园区运营效率。
• 数据驱动产业招商：通过大数据分析产业链，精准招商，提升企业入驻率与留存率。
• 典型案例：深圳湾科技生态园通过数字平台与AI技术，提升园区管理与服务能力；某产业集团通过数智园区运管平台，实现企业全生命周期管理与产业协同发展。

智慧政务

• “一网通办”实现突破：政务数据整合、统一平台建设，推动政务服务流程优化。
• 数据治理支撑应用：通过数据治理和标准化，提升政务服务效率和准确性。
• AI与RPA提升效率：通过RPA+AI技术，减少人工操作，提升政务人员效率和群众体验。
• 典型案例：深圳市龙华区通过数据治理与平台建设，实现“秒批”“秒办”等创新应用；张家港市通过RPA+AI机器人，实现跨系统数据调取与自动化处理，提升政务服务效率。

结构与发展路径

• 平台建设：构建城市级大数据平台、数字园区平台、政务云平台等，为上层应用提供统一支撑。
• 数据治理：制定统一数据标准、完善数据共享机制、提升数据质量，为智能应用提供数据基础。
• 应用场景创新：围绕城市治理、产业经济、民生服务等核心领域，推动应用从可视化向智能决策转变。
• 长期运营模式：智慧城市建设需从项目制向长期运营模式转变，持续发挥数据与技术的协同效应。

未来展望

• 数据开放与共享：随着数据治理机制的完善，城市数据资源池将更加丰富，推动更多第三方参与数据应用。
• 智能化与精细化：未来智慧城市将更加注重智能化与精细化治理，推动跨部门、跨层级、跨区域的数据融合与应用。
• 绿色与低碳：智慧园区将向低碳生态化发展，通过大数据分析实现节能减排，推动可持续发展。
• 政务服务优化：推动政务服务从“跑腿办事”向“一网统管”“一网通办”转变，实现更高效、更精准、更智能的服务模式。

结语

智慧城市是一项复杂的系统工程，其发展需要结合城市特点，以问题为导向，优先发展关键领域。通过技术与业务深度融合，推动平台建设与应用创新，智慧城市将不断优化城市治理、提升公共服务效率、促进经济发展，最终实现城市治理现代化和市民获得感的提升。