日前，《依托智慧服務 共創新型智慧城市——2022智慧城市白皮書》(下稱“白皮書”)于北京正式發布。白皮書由國家工業信息安全發展研究中心、中國產業互聯網發展聯盟、工業大數據分析與集成應用工信部重點實驗室、人民網財經研究院、聯想集團集合各自優勢資源，匯集在智慧城市方面的研究成果，結合產業實踐，共同編制。

　　據介紹，白皮書通過梳理近年來智慧城市發展脈絡，總結研判發展實踐中的新變化、新內涵，提出了一系列智慧城市建設的新理念、新架構、新建議，旨在為建設應用技術先進、社會效益良好、生態環境友好的新型智慧城市提供參考。

　　城市治理催生25萬億市場

　　“雙碳”管理已成當務之急

　　在智慧城市建設不斷深入的同時，一些智慧城市治理層面的問題與挑戰也不容忽視。首先，數據繁冗和數據孤島成為智慧城市建設所需要面對的問題，需要從共建共享層面，從技術標準和體制機制等方面實現數據互通。其次，疫情災害暴露諸多城市管理問題，以應急管理為核心的城市綜合管理體系已成為智慧城市建設的重要發力點，加快城市應急管理創新，提高應對公共危機的能力尤為重要。第三，智慧城市的建設開始以社會和諧穩定為前提，以民生幸福為考核標準，智慧城市整體上需要達到城市發展與人民生活水平提高相互協調的目標。第四，中國70%以上的碳排放來自城市，城市綠色建設和管理運營出現標準和架構體系空位缺失情況。

　　這些問題將進一步激發市場需求，如建立智慧城市全國統一通行標準，搭建城市應急管理體系，建立彈性的“雙碳”監測和管理數字化及智能化轉型升級等。

　　白皮書顯示，隨著我國穩定的經濟增長及科技水平的提高，智慧城市市場規模日益擴大。中國智慧城市工作委員會的數據顯示，預測到2022年，我國智慧城市市場規模將達到25萬億元。智慧城市的市場機會將得益于技術和應用層面的拉動，以5G、大數據、云計算、人工智能、區塊鏈等為代表的新IT技術進入實用化階段，技術之間互相交叉融合，拓寬了原本智慧城市的范圍。

　　未來新型綠色智慧城市

　　將呈現六大特征和三大轉變

　　“十四五”期間，我國智慧城市建設將在國家治理現代化要求指引下，從需求出發，結合城市能力特色，順應信息技術發展趨勢，深化數字基礎設施、提升服務水平、加快數據治理、構建協同機制。

　　白皮書認為，相比傳統城市，智慧城市利用新IT打破設備、組織間的數據孤島，實現智慧政務、智慧交通、智慧安防、智慧園區等多領域的融合服務。白皮書根據智慧城市的技術實施結構，認為智慧城市將呈現六大特征：精確感知、及時處理、云端處理、可靠傳輸、優質服務、安全穩定。即通過智能終端精確感知，通過智能邊緣及時處理，通過網和云進行可靠傳輸和計算，形成以服務為優勢、安全穩定可靠的智慧城市技術體系，最終構成新型智慧城市的六大特征。

　　人民網財經研究院常務副院長張曉赫在白皮書發布時說，“圍繞‘優政、興業、惠民’的發展目標，近幾年新型智慧城市逐漸覆蓋政務、民生、產業和城市運營等各種場景，在智慧政務、智慧交通、智慧教育、智慧醫療等領域發揮越來越大的作用。”

　　展望未來10年，中國城鎮化率有望達到70%，智慧城市發展將發生三大變化：治理思路改變，即從城市數字化到數字城市化，整個城市在數字領域將形成“數字巨系統”。階段重點改變，即從建設智慧城市到運營智慧城市，針對科技設備和數字空間的設計、運營、維護、培訓、管理等全流程服務成為重點，如何用好智慧城市將會是下一階段的重點任務。互動形式升級，即從人與人的聯接到萬物互聯，萬物互聯場景下，萬物發聲，智慧城市的交互性將邁上新臺階，智慧城市各要素之間形成互動新生態。

　　綠色智城解決方案

　　由“新IT+綠色能源”雙輪驅動

　　據了解，聯想方案服務業務集團提出了“新IT+綠色能源”智慧城市解決方案。該方案基于“一個平臺，兩大架構”一體化的“綠色智城”解決方案，以期全面促進綠色科技賦能城市。

　　“一個平臺”是用數字孿生技術開發的城市運營管理中臺，即以推動城市空間、城市部件、城市運行動態的數字化為目的，將建筑信息模型(BIM)、地理信息系統(GIS)和物聯網(LOT)等多項技術統一集成的開放式城市信息模型(CIM)平臺。平臺匯聚了城市基礎設施建設大數據，建立面向城市管理應用的數據治理體系，打造數據驅動的項目全生命周期管理新模式，實現實景動態監測感知、事件聯動及指揮調度應用等，形成新型智慧城市建設基礎。城市基礎設施的運行狀態，城市資源的安全運控，都會通過傳感頭、攝像頭、數字化子系統采集出來，并通過包括5G、北斗在內的物聯網技術傳遞給云端和城市的管理者，基于這些數據以及城市模型，可以構建數字孿生體，進而更高效管理我們的城市。

　　“兩大架構”是基于“端邊云網智”的新IT技術架構和城市“源網荷儲控”綠色能源架構。在實際交付中，基于聯想新IT技術架構體系，構建“城市數據大腦”，同時這也是城市實現綠色智能和自我進化的重要載體。在中臺核心應用層的AI能力將實現知識到城市智能的轉化，并進一步降低大系統中人工搜索和讀取數據的比例，從而實現從一個城市到更多城市的快速復制能力。(任敏)