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智慧城市中国数字化城市|2020年中国数字化城市发展现状分析和前景预测

数字化城市
管理 ， 是指综合应用计算机技术、无线网络技术、信息化技术等数字技术 ， 通过建立城市管理信息系统和创建新的城市管理体制 ， 采用“万米单元网格管理法”、“城市部件管理法”、“城市事件管理法”等新方法而形成的城市管理运行的新架构 。
近些年来国内在城市管理方面有越来越多的“城市病”开始暴露出来 ， 诸如城市交通拥堵、环境污染、公共卫生事件爆发等等 。 尤其此次新冠疫情的爆发 ， 更是对我国城市治理体系和治理能力发起了一次严峻的大考 。 当下 ， 我们已进入到人工智能、大数据、物联网等多技术融合的智能化时代 ， 如何运用创新技术手段完善我国城市治理体系和治理能力成为了科技领域需要直面的一大课题 。
根据中研产业研究院《2020-2025年中国数字化城市市场现状分析及发展前景预测报告》
分析：
中国数字化城市发展现状

中国系统践行“安全为先、需求牵引、数据赋能、迭代发展”的现代数字城市建设理念,构建了行业+生态、产品+技术四轮驱动的核心竞争力,致力于服务中国数字经济,成为中国领先的现代数字城市运营服务商 。
其基于原有PK体系的应用与发展,在当前云环境下对于PK系统的一次全方位实践,构筑支撑现代数字城市业务的新一代数字化基础设施 。
为实施创新驱动战略,2017年起,烟台招远市委、市政府和中国系统,一道大胆开启了“数字金都”的项目建设,以期探索出全域城市化、城市管理精细化和产业转型升级的新思路 。
项目采用DBFOT(即设计、建设、融资、运营、移交)的建设模式,解决信息共享和业务协同难题,全面提升政府服务效率和精准治理水平,强化民生服务保障,壮大产业发展动能,将招远打造成具有“金都”特色的全国县级数字城市标杆 。
此次项目目标即为四个打造:打造泛在互联、统筹集约的智能城市;打造民生服务普惠便捷的幸福城市;打造城市管理精细动态的先行城市;打造新型经济融合创新的活力城市 。
截至目前,“数字金都”已完成安全、市监、交通等18个项目的建设和5个项目的竣工验收,多次协助政府进行各项工作部署 。 招远市政府主要领导在调研“数字金都”项目时这样评价:“项目启动以来对招远的城市治理起到了积极的作用,要持续跟进,把握技术前沿,让‘数字金都’这个名片更响亮、更深入、更持久 。 ”
数字化城市治理已成趋势

随着城市治理创新理念的诞生和前沿技术的发展 ， 近几年来多个城市都陆续掀起了“城市大脑”项目的建设热潮 。 借助城市大脑所构建的强大数据引擎 ， 城市的数字化治理和智能化水平得到了进一步的提升 ， 从这两年部分城市的治理效果来看成效显著 ， 其中 ， 城市交通方面的改善表现更为突出 。
通过将城市各类交通数据(包括互联网交通数据、交通设备检测数据、政府部门数据和摄像头视频数据)进行信息整合和融合分析 ， 构建起一套数字化的城市交通管控体系 ， 既能实时刻画城市交通全局态势 ， 又能支持车道级别的精准管控 ， 助力交管部门制定科学有效的城市交通治理策略和预案 。 如日常出行高峰期车道、车流、红绿灯灵活管控 ， 或节假日城域高速公路网交通流调控预案等 ， 通过科学的交通治理方案提升了城市各路口的人车通行效率和体验 。
纵观目前国内城市治理的总体情况 ， 随着大数据、物联网、人工智能等现代科技信息技术手段向城市管理全过程、多领域延伸 ， 城市治理能力正在向数字化、智能化、精细化大步迈进 。 并在 “智慧交通”、“智慧社区”、“智慧教育”、“智慧医疗”等多个领域落地实践 ， 经过多年建设和创新发展 ， 涌现出了一批如智慧轨交、互联网医院等创新应用 ， 部分领域的应用更是在全球智慧城市建设中处于领先地位 。
不过 ， 尽管数字化城市治理已然成为显著趋势 ， 但从现阶段国内城市治理的现状来看 ， 依然存在不少短板问题有待提升和解决 。 其中 ， 较为迫切的包括国内城市治理数字化面临的顶层设计不强、城市数据融合和治理联动不够、智慧城市发展生态未形成等问题 ， 需要有针对性地进行完善 。
数字化城市发展前景

AI、大数据技术完善城市治理技术手段
顶层设计的重新规划为城市治理奠定了核心的基调 ， 而要落实数字化城市治理建设 ， 还需要从技术、系统架构等诸多实际环节着手改进 。 以人工智能、大数据、云计算为代表的新兴科技正成为城市治理的重要技术手段 。
在这个过程中 ， 视频监控作为城市的“眼睛” ， 扮演着相当重要的城市态势视觉感知系统的角色 。 伴随着前沿技术的日趋成熟,尤其是在处理视频、图片等结构化数据方面的能力不断提高 ， AI视频技术作为一种能力 ， 能够实现各类场景下从各类非结构化数据中提取有效的结构化信息 。 通过AI视频技术从通用场景中提取人、车、物等相关有效信息 ， 可实现对城市治理中最重要的三要素“人、车、物”的精细化管理 。 基于视频监控系统所构建的视频大数据平台 ， 更成为城市的“视觉中枢” ， 不仅使城市看得懂 ， 更能帮助城市思考 ， 指导城市管理者的行动 ， 使城市治理更智慧 。
不过相较于现在已经相对成熟的人脸识别的技术应用而言 ， AI视频技术在城市治理场景中仍然需要做一些更碎片化和小众的算法训练 ， 比如针对环卫监管领域的垃圾分类、扬尘治理等细分场景时 ， 需要事先采集细分场景下各类要素图片进行标注训练 ， 这也是AI视频技术企业所需要面对的基础挑战 。


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