智慧城市白皮书

海纳云物联科技有限公司

国家重点研发计划《智慧城市信息应用和体验感知评价关键技术研究》项目组

2022 年 1 月

专家顾问：

刘剑锋（中国安全技术防范认证中心副主任、研究员，国家重点研发计划

《智慧城市信息应用和体验感知评价关键技术研究》项目总负责人）

卢克宇（中国城市科学研究会可持续城市规划研究所所长）

胡群芳（同济大学教授、博士生导师，国家住房和城乡建设部城市安全与

防灾专家委员会委员）

郭 亮（山东大学数据科学研究院副院长）

冯文全（北京航空航天大学青岛研究院院长）

石会昌（中关村智慧城市产业技术创业战略联盟执行副秘书长）

陆继锋（中央党校博士后，中国应急管理学会社区安全专业委员会委员、

青岛市应急管理协会副秘书长）

焦双健（中国海洋大学教授、青岛太平洋学会海洋应急专业委员会副会长）

主编：

杨金涛

执行主编：

于 宇

印制时间：

2022 年 1 月

编委会成员（以姓氏笔画为序）：

王 玮 王 韬 吕昌昌 匡风军 孙守宽 孙云雷 安广飞

陈国虎 张 帅 郇宝贵 金 岩 侯晓辉 夏延升 黄 荣 等

参编（以姓氏笔画为序）：

王德新 王少华 韦宏天 田世艳 刘全杰 杜付昌 苑雪成

朋兴亚 胡 丹 贾学兵 贾 茹 唐修涛 梁金平 董 燕

颜 泽 等

序preface

海纳云物联科技有限公司

智慧城市是推动城市治理体系和治理能力现代化建设的重要

抓手。自 2016 年国家提出建设新型智慧城市以来，智慧城市的建

设越来越注重顶层设计和统筹规划，通过打破壁垒，实现不同部门、

不同行业、不同平台企业的数据互联互通和业务协同，使智慧城

市运行更加高效。

本白皮书在政策、行业需求、技术发展等层面分析了国内智

慧城市的发展原动力。站在智慧城市顶层设计层面，分析了城市

大脑和智慧城市之间的关系，阐明了城市大脑作为运行中枢在智

慧城市运行中的重要地位和为智慧城市的上层应用可提供的底层

能力。同时，海纳云系统阐述了智慧城市在政府治理、社会经济、

民生服务等领域的重点业务场景以及预期建设效果。

海纳云基于公司在 AIoT、大数据、AI、数字孪生等方面的技

术实力，打造了海纳云智慧城市大脑，通过打造智慧城市的数字

底座支撑能力，助力智慧城市建设成果进一步彰显。

同时，海纳云基于对智慧城市发展趋势和自身业务方向的结

合，将重点布局以下几方面业务领域，助力新型智慧城市建设再

上新台阶：

1. 聚焦垂直行业，助力城市治理精准落地；

2. 优化产业环境，支撑城市经济转型升级；

3. 关注民生服务，推进智慧成果全民共享。

基于对以上重点业务领域的聚焦，海纳云在智慧城市建设方

面积累了丰富的经验，在镇街、市政、应急、园区、智慧社区、

老旧小区改造等热点领域均形成了差异化的解决方案，并为用户

带来了可观的经济和社会效益，得到了行业和市场的高度认可。

智慧城市建设牵扯社会治理和群众生活的方方面面，是一个

复杂的系统性工程，海纳云愿汇聚行业资源，打造共创共赢的生

态，在不断的探索和实践中，一起为中国智慧城市的建设事业贡

献力量。

海纳云物联科技有限公司

| 序

| 第一章 智慧城市发展现状及趋势

1.1 智慧城市发展阶段������������������� 1

1.2 国家政策引领建设方向����������������� 3

1.3 行业需求驱动业务落地����������������� 5

1.4 技术发展助力应用创新����������������� 8

| 第二章 海纳云行业定位及智慧城市业务方向

2.1 行业定位����������������������� 17

2.2 海纳云智慧城市业务方向���������������� 19

| 第三章 智慧城市大脑

3.1 城市大脑与智慧城市之间的关系������������� 23

3.2 城市大脑架构及能力������������������ 25 concents目录

| 第四章 智慧城市应用场景

4.1 智慧城市总体架构�������������������������� 37

4.2 聚焦垂直行业，助力城市治理精准落地����������������� 39

4.3 优化产业环境，支撑城市经济转型升级����������������� 54

4.4 关注民生服务，推进智慧成果全民共享����������������� 67

| 第五章 海纳云智慧城市案例和实践 ������������������� 83

| 第六章 《智慧城市信息应用和体验感知评价关键技术研究》项目介绍

6.1 项目基本情况���������������������������� 95

6.2 智慧城市信息应用系统及关键物联感知设备认证共性技术研究������ 100

6.3 智慧城市体验感知认证评价技术研究����������������� 102

6.4 智慧能源多能互补系统认证评价关键技术研究������������� 105

6.5 智慧城市认证指数构建及测评关键技术研究�������������� 108

| 结 语 ���������������������������������� 110

目录

智慧城市发展现状及趋势 第一章

海纳云物联科技有限公司

1

| 第一章  智慧城市发展现状及趋势

1.1 智慧城市发展阶段

（1）概念导入期

自 2008 年 IBM 提出“智慧地球”的概念以来，智慧城市

的概念逐步成型。依托光纤宽带、无线互联网、GIS 和 GPS 等

技术手段，政府开始主导在其管理的各个垂直行业进行数字化

和网络化改造，但各个系统建设孤立，发展不均衡，整体看来

属于无序规划和分散建设的阶段。

（2）试点探索期

2012 年，中华人民共和国住房和城乡建设部办公厅发布

《关于开展国家智慧城市试点工作的通知》，牵头在全国范围

内开始智慧城市试点建设。2013 年至 2015 年期间，全国共有

290 个城市入选智慧城市试点名单，智慧城市建设在全国铺开。

但由于城市之间的建设和发展差异，各个城市在智慧城市的建

设侧重点也不尽相同，缺乏在更高层面上的统筹。

比如，北京、上海、杭州等大型城市的建设重点主要是交

通、医疗、教育、治安等民生相关领域，通过治理、民生等各

个层面的智慧化，提升城市综合竞争力；烟台、海口、桂林等

中型城市，则根据城市发展现状和自身经济或产业特点打造某

几个重点领域的智慧城市，提供从网络到城市平台建设的一揽

子解决方案；而一些资金不足的小城市，首先选择解决信息基

础设施的短板，并选择重点行业或者产业建设智慧城市应用示

范和亮点。

第一章 智慧城市发展现状及趋势

2

（3）统筹推进期

2016 年 4 月，习近平总书记在网络安全和信息化工作座

谈会上，提出要以信息化推进国家治理体系和治理能力现代化，

统筹发展电子政务，构建一体化在线服务平台，分级分类推进

新型智慧城市建设，打通信息壁垒，构建全国信息资源共享体

系，更好用信息化手段感知社会态势、畅通沟通渠道、辅助科

学决策。

传统智慧城市的建设主要是采用市面上的新技术，去解决

各个行业在管理上遇到的问题，存在技术至上和“头痛医头脚

痛医脚”的问题，缺乏统筹规划，数据烟囱和数据孤岛的现象

依然较为普遍。

新型智慧城市则是通过城市大脑的驱动，本着以人为本、

统筹集约、注重成效的原则，将重点聚焦在公共服务与社会治

理两大主要方面，通过顶层规划和数据更深层次的融合汇聚，

结合物联网、云计算、边缘计算、大数据、人工智能、区块链、

数字孪生等新一代信息技术，统筹解决人与设备、人与人、人

与社会之间的和谐，实现城市的可持续发展。

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3

从智慧城市的发展阶段来看，在我国，智慧城市的建设一

直是坚持政府引领、市场推动的原则。在智慧城市发展的几个

阶段中，政府一直主导和引领着智慧城市建设的方向。

2012 年，中华人民共和国住房和城乡建设部办公厅发布

《关于开展国家智慧城市试点工作的通知》，这是首次以政府

部委的名义在全国范围内推动智慧城市试点建设。为规范和

推进智慧城市建设的持续、健康、快速发展，国家发展和改

革委员会、工业和信息化部以及科学技术部等八部委于 2014

年 8 月联合印发了《关于促进智慧城市健康发展的指导意见的

通知》。

在国家层面，中共中央、国务院在《“十三五”规划纲要》

和《“十四五”规划纲要》中，从国家层面提出了“以基础设

施智能化、公共服务便利化、社会治理精细化为重点，充分运

用现代信息技术和大数据，建设一批新型示范性智慧城市”“推

动政务信息化共建共用”等智慧城市顶层规划设计指导意见，

为国内智慧城市的建设指明了方向。

根据国内数字经济和智慧城市的建设现状，国务院依据

《“十四五”规划纲要》的精神，对“十四五”期间的数字经

济和智慧城市发展进行了专项规划，并于 2022 年 1 月印发了

《“十四五”数字经济发展规划》，进一步在优化升级数字基

础设施、充分发挥数据要素作用、推进产业数字化转型、推动

数字产业化、持续提升公共服务数字化水平、健全完善数字经

济治理体系、强化数字经济安全体系等方面提出了建设和规划

要求，为推动我国数字经济健康发展和下一阶段的数字经济建

设规划提供了顶层指导意见。

1.2 国家政策引领建设方向

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（1）技术驱动，引领行业新需求落地

随着各级智慧城市的建设，智慧应用逐渐趋于多元化，而

更加细致的服务需求和不断衍变的科技创新能力，倒逼智慧城

市产业供给能力持续分化，服务链条不断延伸，更加贴近细分

领域和微场景需求，引领行业新需求落地。随着 5G、大数据、

人工智能等新技术的不断发展和进步，原本无法通过技术手段

来满足的用户需求有了实现和落地的可能。

（2）为民服务，加快政务数字化转型

“互联网 + 政务服务”成为深化“放管服”改革的重要抓

手，市场规模进一步扩大。

目前，全国各地推行“最多跑一次”“只进一扇门”“一

网通办”等政务服务改革创新，聚焦提升居民福祉，推进跨地区、

跨部门、跨层级的政务信息数据共享，简化政府服务、行政审

批、执法监管流程，形成以信息技术创新推动流程创新，进而

推动组织创新的倒逼机制，推动“放管服”改革向纵深推进，

通过一站式政务服务平台，实现“数据多走路，群众少跑腿”。

（3）基层治理，推动发展成果全民共享

随着社会治理重心的下沉，越来越多的工作转移到了基层

一线，如何让智慧城市的成果惠及基层民众和工作者，也成为

智慧城市下一步发展应当关注的方向。

新型智慧城市建设的推进，改变了城市治理的技术环境及

条件，通过推进在区县、镇街、乡村等基层的治理现代化和智

慧化，切实提升一线工作人员的效率，提升人民群众的获得感、

幸福感和安全感，推动智慧城市发展延伸至社会治理“最后一

公里”，推动城市发展成果全民共享，成为政府治理的重点方

向之一。

1.3 行业需求驱动业务落地

第一章 智慧城市发展现状及趋势

6

（4）以人为本，共筑城市安全发展道路

新型智慧城市建设，秉承“以人为本”理念。近年来各城

市聚焦城市安全和民生领域，平安城市、天网工程、智慧交通、

智慧医疗、智慧警务、智慧社区、智慧校园等工程建设已初见

成效，其最终目标是要最大限度地为老百姓的医、食、住、行、

游、教等方面提供更为便捷的服务和更安心的保障。把人民群

众当作社会发展前行的主力军，如此才能同心同德、同向同行，

推动城市绿色、健康、可持续发展。

（5）数字孪生，打造智慧城市通用底座

实时映射的城市信息模型是呈现城市运行状态、推演未来

趋势的信息载体，也是数字孪生城市建设的核心特征。

目前部分发达地区率先提出数字孪生城市建设，如坚持数

字城市与现实城市同步规划的雄安新区。全国各地都在抢抓先

机，开展数字孪生城市规划建设，以孪生城市为导向推进智慧

城市建设。而随着孪生城市建设的逐步完善，可提供城市全景

视角和全量数据分析，深度透视城市体征，洞察城市运行规律，

重塑城市治理模式。

（6）双碳引领，推进智慧城市绿色可持续发展

在“双碳”目标和“数字中国”愿景的驱动下，绿色化、

数字化、智能化的协同成为“十四五”阶段的重要发展方向。

在城市 IT 基础设施领域，云计算、边缘计算等技术迅速

发展，使计算存储设施得到了集中统筹和高效利用，降低了各

个系统重复建设和使用能耗；在城市市政设施方面，智慧灯杆

等基础设施的广泛应用，也为精准控制城市照明和更高效地利

用城市市政资源提供了抓手；在城市绿色应用方面，各城市也

围绕碳排放的主要场景，如交通运输、绿色出行、建筑能耗管

理、环境管理、园区智慧运营等领域进行深入挖掘。

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第一章 智慧城市发展现状及趋势

8

1.4 技术发展助力应用创新

1.4.1 5G+ 智慧城市：助力万物互联

5G 技术的超大移动带宽能力，使得高清、超高清视频的

无线传输成为可能。对于智慧城市中 AR、VR、超高清视频等

新型移动业务，5G 技术必将使智慧城市的视频应用朝着移动

化、便携化的高清时代转变。

5G 技术的高可靠、低时延特点，可以实现智慧城市中的

无人机 / 机器人图像实时回传和远程操控，通过回传的视频和

图像，人工智能算法可以快速实现实时决策，并快速反向控制

传感器和机动装置。

5G 技术的海量物联通信能力，为海量的智能硬件、传感

器提供了窄带物联数据通道。基于 5G 网络，通过物联网技术

实现智慧城市中传感器、控制器等物联设备的连接，形成人、

物、环境的协同控制与管理，提升了智慧城市的互联能力，增

强了智慧城市的管理水平。

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1.4.2 边缘计算 + 智慧城市：助力全面感知

边缘计算以其就近处理的特点，可以让数据处理更靠近源，

而不是外部数据中心或者云，可以实时或更快地进行数据处理

和分析。同时，对使用企业来说，可以大大降低经费预算，提

升应用程序效率，减少数据管理设备上的投资。

在智慧城市场景下，边缘计算主要具有以下优势：

（1）海量数据处理

在智慧城市运行中，无时无刻不在产生着大量的数据，而

这些数据如果全部交由云中心来处理，将会造成巨大的网络负

载，资源浪费严重。如果这些数据能够就近进行处理，在数据

源所在的局域网内进行处理，那么网络负载就会大幅度降低，

数据的处理能力也会有进一步的提升。

（2）低延迟

在智慧城市应用中，有很多服务是要求具有实时特性的，

这就要求响应速度不断提升。比如医疗和公共安全方面，通过

边缘计算，将减少数据在网络中传输的时间，简化网络结构，

对于数据的分析、诊断和决策都可以交由边缘节点来进行处理，

从而提高用户体验满意度。

（3）位置感知

对基于位置的一些应用来说，边缘计算的性能要优于云计

算。比如导航，终端设备可以根据自己的实时位置把相关位置

信息和数据交给边缘节点来进行处理，边缘节点基于现有的数

据进行判断和决策。整个过程中的网络开销都是最小的，用户

请求得以极快地得到响应。

第一章 智慧城市发展现状及趋势

10

（4）数据安全隐私性

传统的云计算模式需要将数据上传至云计算中心，传输链

路长，经过的设备节点多，用户隐私数据泄漏风险较高。而在

边缘计算中，对数据和用户的身份认证协议安全性高，同时结

合边缘计算中分布式、移动性等特点，加强了统一认证、跨域

认证和切换认证等技术方式，可以保障用户数据的安全性，提

升数据和隐私安全。

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1.4.3 大数据 + 智慧城市：助力数据共享

未来智慧城市内的海量数据管理和服务呈现如下特点：

数据类型的多样化，包含结构化数据（如用户数据）、半

结构化数据（文档报表、统计报表数据）以及非结构化数据（图

片数据、音视频数据）；数据处理需求的多样化，包括离线数

据分析类应用和在线并发访问类应用。

目前，对大数据的处理形式主要包括对静态数据的批量处

理、对在线数据的实时处理，以及对图数据的综合处理。其中，

在线数据的实时处理又包括对流式数据的处理和实时交互计算

两种。

智慧城市作为一个产生各类有价值数据的巨型应用系统，

需要按照目标要求进行收集、整理、加工和分析数据，从庞杂

的各类数据中提炼有效信息。如果说物联网是建构智慧城市的

“血管”，那么大数据分析则是构建智慧城市的“大脑”，为

人们的工作、购物、饮食、娱乐等提供各项便利智能的方案，

最终实现生活智能化。

比如，在社区大数据应用中，通过智慧社区的舆情与百姓

意见的数据分析，可以知道目前政府管理的薄弱环节，使政府

管理有的放矢，降低影响社会的不稳定性因素。以数据为基础，

通过智慧城市大数据库，能够建立一个政府、社会、小区居民

畅通的沟通渠道；从居民消费数据出发，科学分析，能够发现

社区居民潜在的生活需求和消费习惯，使服务商在运营时能够

精准定位，未雨绸缪，在恰当的时间为社区居民提供恰当的服

务，提高服务质量。

第一章 智慧城市发展现状及趋势

12

1.4.4 人工智能 + 智慧城市：助力智能升级

人工智能按照发展程度，分为弱人工智能、强人工智能、

超级人工智能三个层次。目前弱人工智能较为成熟，主要代表

性技术是基于监督学习的深度学习技术。在弱人工智能时代，

算法、算力、数据是人工智能发展的三大要素。

算法的发展，实现了从传统模式识别到深度学习的深化。深

度学习技术可以使用深度卷积神经网络，一方面提升了场景适应

性和识别准确度，动态人脸识别、车辆识别、物体识别等算法在

智慧城市中得到了广泛应用。另一方面，随着在线学习、小样本

学习、无监督学习、迁移学习、强化学习等算法的逐步成熟，可

极大降低对训练数据量和标注的要求，使得场景迁移成为可能。

算力的发展，诞生了专门应用于机器视觉的“AI 芯片”。

AI 芯片通过专用硬件加速，支撑深度学习神经网络万亿级计

算单元的视觉计算处理，可以轻松完成如目标检测、目标分类

等任务。智慧城市应用中，AI 芯片的诞生使得智能算法可以

内嵌到智能硬件中，从而快速实现边缘计算，赋能智慧城市终

端的智能处理能力。

数据的发展，带来了数据从单维到多维的提升。数据不仅

呈现指数级的增长，同时数据的类型也呈现了多维的特点。在

智慧城市应用中，视频图像大数据和多维感知数据的融合，可

以全息刻画观察对象，基于历史数据分析行为规律、预判预测

下一步的行为，做好重点目标的预警。通过大数据技术，可以

实现智慧城市中人、车、物、环境的多目标关联分析。

在智慧城市的智能应用中，需要融合算法、算力、数据三

个要素，实现面向城市级场景的人工智能应用。人工智能将以

全面升级智慧城市各个层次，包括边缘智能硬件、智能物联网

平台、智慧城市应用，极大地提高城市的智能化水平。

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1.4.5 区块链 + 智慧城市：助力协同治理

区块链是一种以密码学算法为基础的点对点分布式账本技

术，可以在多中心的系统中构建不可篡改、不可伪造的数据安

全体系，并保证系统中各个节点所拥有账本的动态一致性。其

本质是一种互联网共享数据库。

区块链以其分布式、公开透明、安全等特性，使得人们可

以在互联网上方便快捷、低成本地进行价值交换，是构建价值

互联网的基石。区块链技术的引进，将为智慧城市的发展带来

巨大的改变，也为数据的安全共享提供了保障，其典型应用场

景如下：

场景 1：区块链让公民的身份证号不再是单一的一串数字，

而是拥有众多的标签、证照、授权的集合体。群众无须每次都

到各机构往复开证明，直接在系统中输入身份证号，业务办理

所需资料即可调出，让群众办事“最多跑一次”。

场景 2：以扶贫资金监管为例，受助人的信息将在调研机

构核查后，记录进区块链。公益金在流转过程中，在各个关键

节点间实时同步。借助区块链，能将资助流转信息及时自动同

步到监管部门，同时部分开放第三方对区块链数据的访问权

限，提升了资金透明度。

场景 3：在保证数据安全的前提下，多个部门都可查看其

他部门的原始数据，减少了各个部门提供原始数据的烦琐流

程，实现了数据共享。

场景 4：多方联动机制。当有重点事件发生时，事件的相

关信息会同时发布到各个部门中，省去了信息层层上报、层层

指派的烦琐流程。而且，借助于区块链不可篡改的特性，每一

次多部门联动都会记录在区块链上，便于协作方的互相监督和

贡献划分。

海纳云行业定位及智慧城市业务方向 第二章

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17

| 第二章  海纳云行业定位

及智慧城市业务方向

2.1 行业定位

海纳云是国内具有领先水平的数字城市物联科技平台，为

客户提供智慧城市全场景的产品、服务和解决方案。

基于 IoT、大数据、AI、数字孪生等核心技术，公司打造

了海纳云城市大脑这一智慧城市能力底座，形成了数字城市服

务和智慧社区 / 园区两大生态品牌，同时构建智慧市政、数字

BIM/CIM、智慧应急、智慧环境和智慧安全五大应用场景，形

成“1+5+2”数字城市生态战略。其中，数字城市生态平台聚

焦于智慧镇街、数字乡村、智慧城管、智慧水务等八大场景，

社区 / 园区生态平台聚焦于智慧园区、智慧社区、安防社区、

老旧社区改造等重点业务。目前海纳云已经形成了生态品牌、

场景品牌、高端品牌合力开拓智慧城市市场的新局面。

通过统筹破解城市更新、城市治理和空间数字化转型等难

题，海纳云为用户提供体验迭代的价值循环，为生态资源方打

造共创共享的价值循环，目前已成长为新城建、“AIoT”领域

的优秀企业。

第二章 海纳云行业定位及智慧城市业务方向

18

目前，海纳云已建立起物联网 / 大数据 / 人工智能三大

研发中心，由博士领衔的 200 余人团队，覆盖物联网、GIS、

BIM、AI 等专业领域，快速构建起在行业内具有引领水平的

“AIoT、大数据、智能算法、数字孪生”4 大核心技术，以及

“1+5+2”覆盖数字城市“咨询 + 解决方案 + 施工 + 运维”的

全生命周期业务板块；获得软著及专利授权总数 300 余件，并

将按每年 50% 速度持续增长；主编 2 个国家级标准，参编 2

个国际标准，参与 4 个国家标准、6 个团体标准制定，发展势

头迅猛。

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2.2 海纳云智慧城市业务方向

（1）筑牢数字底座，以底层能力赋能上层应用

海纳云基于公司在 AIoT、大数据、AI、数字孪生等方面

的技术实力，打造了海纳云智慧城市大脑，通过打造智慧城市

的数字底座支撑能力，助力智慧城市建设成果进一步彰显。

通过全域感知中心，实现智慧城市前端设备的海量连接和

快速接入，为构建设备互联互通、场景化的持续创新提供了方

便快捷的平台能力，也为内部场景和外部企业客户降低开发成

本、加快第三方开发者的开发效率提供了有效抓手；通过数据

服务中心，实现数据安全赋能、技术资源共享、业务高效协同，

快速响应各类应用建设需求，解决要素资源流通安全、烟囱、

协同等问题；通过 AI 赋能中心，实现城市大脑的深度学习能力，

提升目标事件识别的广度和精度，助力城市管理效率、敏捷性、

精度等方面的提升，进一步减少城市治理一线人员的工作量；

通过时空孪生中心，整合城市地上地下多维信息模型数据和物

联感知数据，以此为统一资源底座，打造城市基础设施数字体

系，构建数字孪生城市。

（2）聚焦政府基层治理，打通城市治理“最后一公里”

随着城市治理的职能和范围不断扩大，城市治理难度和工

作负荷均不断增大。海纳云通过对基层业务的聚焦和赋能，不

断提升一线职能机构的工作效能，通过在街道、乡镇等政府基

层机构和城管、应急、行政执法、水务等政府垂直行业的深耕，

充分挖掘一线业务难点、堵点、痛点，为城市治理的数字化、

精细化、智慧化提供更多新的可能性，助力城市治理智慧化在

政府治理部门更扎实地落地。

第二章 海纳云行业定位及智慧城市业务方向

20

（3）推进社区惠民建设，共享智慧城市发展成果

海纳云聚焦民生领域，在智慧小区、智慧安防社区、老旧

小区改造方面均有丰富的实施案例和项目经验，通过差异化的

解决方案，打造基础设施完善、防灾防疫设施完备、居住环境

整洁、社区配套齐全、管理机制长效、文明和谐的宜居社区。

通过社区建设、社区治理和社区运营三管齐下，加快推动城市

更新，切实增强人民群众获得感、幸福感、安全感。

（4）提升产业办公环境，助力城市经济高质量发展

海纳云瞄准智慧楼宇和智慧园区建设，通过打破园区内人

员、停车、能源等系统的数据壁垒，实现数据采集、共享，支

撑上层应用，从而达到提升内部管理水平、实现更精细的运营、

增强对外服务能力、为入驻企业提供高品质服务的目标。通过

提升产业办公环境，改善产业投资形象，促进产城融合，助力

城市经济转型升级，为城市更新提供持续动力。

智慧城市大脑 第三章

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| 第三章  智慧城市大脑

3.1 城市大脑与智慧城市之间的关系

（1）传统智慧城市建设面临的问题

城市大脑是智慧城市发展到高级阶段的必然产物。传统智

慧城市在建设过程中，借助物联网、5G、云计算、人工智能、

区块链、大数据等新一代信息技术的兴起和发展，建设了大量

的垂直行业系统，汇聚了海量数据，其架构体系和协同关系十

分复杂，但系统之间相对独立，AI 能力没有得到统筹建设，

海量数据无法得到有效应用，数据孤岛的情况仍普遍存在。

（2）城市大脑的主要作用

新型智慧城市更加注重顶层设计。通过城市大脑的建设，

将政务、城市管理、水务、交通、能源等城市运行要素整合在

一起，形成智慧城市的运行管理中枢，有机地对城市运行数据

进行感知和融合，形成跨行业、跨层级、跨部门的指挥系统，

实现对新型智慧城市规划设计、建设管理、运维服务的全方位

管控。

拿计算机来打比方，如果说城市各个应用领域的智慧化应

用是一个个应用程序的话，城市大脑则可以理解为整个智慧城

市的操作系统，有了好的城市大脑，才能为各个垂直领域的行

业应用提供足够的底层能力和统筹运行效率。通过城市大脑的

建设，将在很大程度上弥补智慧城市建设“软实力”不足的短

板，赋予城市更高智能和创造力。

第三章 智慧城市大脑

24

（3）城市大脑与行业大脑的关系

当然，城市大脑不能涵盖城市管理的所有行业。在城市管

理的每个领域，都有自己独特的业务需求和业务流程，而城市

大脑不应也不可能将所有行业的特殊能力要求都进行集成，这

样既不经济也不专业。因此，每个专业垂直领域不应因为有了

城市大脑就放弃自己行业大脑的建设，行业大脑与城市大脑应

统筹建设、互联互通，共同构建跨地区、跨部门、跨层级的协

同工作平台和管理协调机制，协同实现城市级业务流程再造，

减少数据流转环节、压缩数据流转时间，提升城市各部门、各

企业间沟通协作效率，最大程度地优化城市数字化效能，驱动

城市数字化转型，促进新业态新模式发展。

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3.2 城市大脑架构及能力

城市大脑是基于云计算、物联网、大数据、人工智能、数

字孪生等新一代信息技术，打通横向各部门、纵向各层级的业

务壁垒，充分推进城市数据资源网络共享、集约整合、高效开

发、全面赋能，支撑城市运行生命体征感知、公共资源配置优

化、重大事件预测预警、宏观决策指挥的新型基础设施。

城市大脑可以在城市治理、应急管理、公共交通、生态环

保、基层治理、城市服务等方面提供综合应用能力，实现整体

智治、高效协同、科学决策，推进城市治理体系和治理能力现

代化，是智慧城市运行的中枢。

城市大脑具有如下能力：

（1）物联接入能力

通过全域感知中心，对数据进行全量接入，同时为应用开

发者、业务管理运维服务人员提供物联感知服务，成为终端设

备、数据处理与上层应用之间的纽带。同时，全域感知中心应

具备协议匹配、设备及接入管理等功能，向下可以接入设备，

向上可以为应用开发者提供开放 API，支撑上层业务高效创新

应用。

第三章 智慧城市大脑

26

（2）数据治理能力

针对智慧城市中的文本、音频、视频、图像等多模态数据，

数据服务中心以数据集成、交换、共享、存储为核心，通过设

计数据交换各信息主体间的共享策略来构建大数据平台。在此

基础上，利用自然语言处理、复杂图聚类和典型性相关分析等

方法，实现海量跨媒体数据的分析挖掘，发现事件和对象之间

蕴含的关联关系，建立跨媒体数据关联关系全景谱图，提取蕴

含在跨媒体数据中与智慧城市相关的模式和知识。在此期间，

数据服务中心可对数据全生命周期的各个阶段进行优化配置，

以解决异构环境下大规模批量数据交换、数据服务接口调用、

处理性能高可用等关键需求。

（3）AI 算法能力

在智慧城市的应用中，AI 的重点分析对象是人、物和事，

包括人体分析，涉及人脸识别、体态识别、人体特征提取等；

图像分析，涉及视频质量诊断、视频摘要分析等；车辆分析，

涉及车牌识别、车辆识别、车辆特征提取等；行为分析，涉及

目标跟踪监测、异常行为分析等。AI 赋能中心可以提供强大

的智能视频分析能力，完成对人员、车辆、事件三个维度的全

景检测分析，明确“是谁在做什么事儿”，以第一时间准确判

断，并联动预警和态势研判。AI 支撑能力作为智慧城市大脑

的核心技术，基于深度学习平台的不断迭代，支撑城市个性化、

碎片化 AI 模型训练及调优。与此同时，通过多类型工作站对

海量多模态数据信息进行识别、处理、分析，利用深度学习构

建城市知识图谱，精细化支撑城市领域各业务系统对 AI 服务

的使用需求，赋能城市自我训练、持续演进。

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（4）数字孪生能力

时空孪生中心面向城市全要素整合对象的物理属性、时空

属性、业务属性等数据，形成一个城市级共用的数字底座。随

着物联感知、大数据与人工智能技术的融合发展，城市内全要

素完成管、控、营数字化贯通，形成“万物智联”的城市全要

素感知体系，城市物理空间与数字空间可实现精准映射、智能

运行。基于城市级数字孪生及城市感知体系，时空孪生中心对

各业务部门可开展位置溯源、空间计算、人机交互、远程控制、

监测预警等业务支撑，打造创新“去部门化”的集约治理和“一

站式”服务模式。

第三章 智慧城市大脑

28

3.2.1 全域感知中心

全域感知中心是一个集成设备管理、数据安全通信和消

息订阅等能力于一体的开放平台，向下支持连接海量设备、采

集设备数据上云，向上提供云端 API，服务端可通过调用云端

API 将指令下发至设备端，实现远程控制。平台依托“物模型

+ 通信模组 + 边缘网关 + 流媒体服务”构建“数据流 + 视频流”

双通路连接能力，实现设备标准协议与三方协议全覆盖。

全域感知中心的技术架构如下：

其中，感知层是信息采集的关键部分，由基本的感应器件

（例如 RFID 标签和读写器、各类传感器、摄像头、GPS、二

维码标签和识读器等基本标识和传感器件组成）以及感应器组

成的网络（例如 RFID 网络、传感器网络等）两大部分组成；

传输层作为纽带连接着感知层和应用层，它由各种私有网络、

互联网、有线和无线通信网等组成，负责将感知层获取的信息

安全可靠地传输到应用层，然后根据不同的应用需求进行信息

处理；平台层主要包括基于物模型标准协议的“数据流”物联

网 PaaS 开放平台和基于视频监控通用协议的“视频流”音视

频管理平台两部分。一方面为物联产品提供“产品创建—调

试—发布—远程升级”一站式服务；另一方面，解决了多场景

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下监控设备品牌多、利旧难的问题，实现城市级监控设备跨部

门、跨网络的视频汇聚和转发；应用层可以对采集数据进行计

算、处理和挖掘，结合场景构建相关场景应用。

依靠全域感知中心，可以实现设备互联互通、持续平台场

景化创新，为内部场景和外部企业客户降低开发成本、加快第

三方开发者的开发效率。

3.2.2 数据服务中心

数据服务中心以“4S”理念构筑数据基座，即 Storage（海

量存储）、Scalability（可扩展性）、Security（安全性）和 Smart（智

能化）。该平台主要由基础设施层、大数据支撑层、大数据服

务层和大数据应用层组成。

数据服务中心的技术架构如下：

首先，大数据治理中心具备高效的数据服务能力，实现与

底层 IoT 平台、上层业务系统的快速对接。其次，数据服务中

心具备精准的数据建模能力，基于动力学理论分析各类感知信

息的时序关联和动态演化规律，建立适当的统计量化指标和统

计学习模型，利用机器学习和数据挖掘方法建立统计模型和知

第三章 智慧城市大脑

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识库，对重要事件的成长过程进行全局性的建模与评判，对异

常态势进行预警。第三，具备可靠的数据安全保障能力，可通

过差分隐私、多方计算、同态加密、区块链等技术，确保在多

方不泄露各自私有数据的前提下达到业务协同与协作，实现信

息安全的保密性、完整性和可用性。第四，具备友好的数据可

视化展示能力，数据服务中心通过构建多尺度城市大数据呈现

的语义金字塔模型，依托海量情报的语义聚合形成最高层的全

局性安全态势图，基于不同主题进行时空演进的可视化模式描

述和展示重大事件的来龙去脉，协助管理者洞察全局、高效科

学决策。

依托数据服务中心，城市管理者可以实现全部城市管理要

素资源信息的全息掌控和动态管理。通过大数据信息的“慧聚”，

为智慧城市的建设奠定数据基础。

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3.2.3 AI 算法中心

AI 算法中心是一套完整的算法模型全生命周期的管理平

台和服务配置体系，基于数据服务中心，通过对算法的共享复

用、对算法研发相关角色的精细化管理，以及算法研发流程的

标准化、自动化，为前端业务的个性化定制服务和模型迅速构

建能力提供支持。该中心可提供 AI 共享，包括模型设计训练、

模型 / 算法库、标注管理、模型部署等 AI 紧耦合的能力支持；

向下连接数据和设备，向上连接应用，横向连接算法，通过初

始 AI 能力部署和应用 AI 能力沉淀，与数据治理以及智慧应用

融合，发挥“催化剂”和“倍增器”作用。

AI 赋能中心包括 AI 基础层、AI 支撑层和 AI 应用层。其

技术架构如下：

其中，AI 基础层将依托海量数据资源，以及“云—边—

端”三级架构进行算法部署及协同处理，为人工智能平台提供

了数据保障和算力保障；AI 支撑层将依托基础层的运算平台

和数据资源，进行大规模深度学习训练和机器学习建模，涉及

领域包括计算机视觉、语音识别、自然语言处理、知识图谱、

第三章 智慧城市大脑

32

决策判别等。组建算法中心，可根据业务需求提供对应的算法

模型，为业务应用层提供感知能力、认知能力、学习能力。在

服务业务的同时，不断迭代和优化 AI 算法的精度，形成良性

循环。AI 应用层将为城市提供市政服务引擎、交通服务引擎、

应急服务引擎等多类别服务引擎，为智慧交通、智慧安防、智

慧市政等场景提供 AI 服务，进而打造新一代的智慧城市人工

智能平台样板。

AI 算法中心具有如下特征：

算法可复用。进行标准化算法研发，实现算法模块化，使

算法具有高可扩展性和可复用性能力。

服务可统一。定义统一的接口规范，建立标准化的服务接

口，可实现多业务的服务动态编排组合。

流程可拆分。明确定义研发角色，标准化算法研发流程，

并对流程进行精细化管理，建立 AI 算法研发流水线，从而实

现多角色协作与多任务并行。

迭代可自动。基于 AI 算法开发环节的流程化管理，对算

法产品在环节内部和环节之间自动迭代。

数据可对接。建立与数据服务中心对接的数据接口，数据

经过清洗和预处理后，通过数据接口快速接入标准化数据，并

实时监控数据流。

资源可管控。针对 AI 算法中心各类算法涉及的计算、存

储等资源，进行统一管理、弹性调度。

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3.2.4 时空孪生中心

作为智慧城市建设的核心技术底座，时空孪生中心为城市

构建虚实共生的数字基础设施能力。

时空孪生中心平台汇聚了 BIM、GIS、IoT 等数据和技术，

整合城市历史状态、现状以及未来状态数据，打造 4D时空平台，

为智慧城市各业务平台输出基础能力，由数字底板、基础平台

及业务平台三部分组成。

通过 1 : 1 复原真实城市空间，在广度上覆盖了地上的建筑、

地下的市政管网和隧道、地铁，对城市进行全面数字化建模，

在细度上将数据颗粒度细化到建筑内部的一根水管、一根电线、

一个机电配件。可利用 GIS 系统实现城市从地下到地上地理信

息的数字化，利用 BIM 模型构建城市的三维数据空间画像，

同时整合城市遥感、北斗导航、地理测绘信息、智能建筑等城

市空间数据，在数字空间模拟仿真组建出虚实映射的数字孪生

城市模型。

通过开放 SDK/API 接口，将底层能力输出至各业务口，

打造以基础平台为核心，实现规划、建设、管理一体化的城市

全生命周期业务支撑，实现城市规划布局仿真可计算、城市建

设运行全程可操控、城市管理服务要素资源可调配，全面提升

第三章 智慧城市大脑

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城市规划、建设、管理的一体化运作水平，真正实现城市“一

张蓝图绘到底、建到底、管到底”。

时空孪生中心主要输出 6 大核心能力：

感知互联。通过标识解析、智能感知、实时监测、协同控

制等实现孪生环境下的数字城市与物理城市同步运行。同时关

联城市物联网系统，让强大的物联神经网络叠加数字孪生底板，

实现有感知的互联世界。

实体映射。通过状态指标、对象管理、属性管理、特征提

取等建立孪生世界与物理世界的紧密关联，实现线上一座城、

线下一座城。

多维建模。通过事件建模、时空建模、语义建模、规则建

模等实现多维度还原建立三维仿真世界。通过 GIS、BIM、倾

斜摄影等多种技术还原真实世界。

时空计算。通过时空分析、时空解析、时空查询、时空索

引等建立一系列的时空演进深度学习模型，高度还原真实世界

时间维度、空间维度的变化和模拟。

精细渲染。通过将感知的源数据进行数字化三维建模和可

视化渲染，城市数字孪生提供了全要素、全范围、全精度真实

的渲染效果，实现全空间信息和城市实时运行。

仿真推演。通过算法集成、引擎开发、任务管理、优化评

估等对物理城市进行科学预测、指导与优化。

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智慧城市应用场景 第四章

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| 第四章  智慧城市应用场景

4.1 智慧城市总体架构

依托全域感知中心、数据服务中心、AI 赋能中心和时空

孪生中心等底层能力所构成的城市大脑，作为智慧城市的运行

中枢，打通横向各部门、纵向各层级的业务壁垒，全面感知城

市运行体征，充分推进城市数据资源共享和集约整合，为智慧

城市建设全面赋能。

同时，智慧城市的建设应紧扣新型智慧城市民生服务便捷

化、社会治理精准化、社会经济绿色化、城乡发展一体化、网

络安全可控化的基本目标，在城市治理、产业经济和惠民服务

等领域形成具有鲜明特色的场景服务体系，形成从数据接入、

数据赋能到场景服务的全流程智慧城市建设能力。

在政府治理领域，应重点聚焦政府基层和垂直业务领域，

第四章 智慧城市应用场景

38

主要在镇街、乡村等政府基层治理单元以及应急、市政、城管、

水务等城市治理的重点难点领域和薄弱环节，加强智慧化改造

升级。在民生服务领域，应聚焦智慧社区、智慧安防社区和老

旧小区改造等应用场景，以提升人民群众的满意度为出发点，

从社区建设、社区服务、社区运营等领域进行全方位建设。同

时，应在交通、教育、停车等社会重点关注的民生服务领域加

快智慧化建设，满足群众在日常生活中的不同需求并提供个性

化解决方案。

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4.2 聚焦垂直行业，助力城市治理精准落地

4.2.1 智慧镇街

随着社会治理工作向基层进一步下沉，越来越多的事务被

下放到一线执行，而一线人员相对短缺，技术手段相对缺乏。

在这一背景下，如何化解基层社会的矛盾与冲突？如何为公众

提供高效均衡的公共服务？这些问题对政府基层治理能力提出

了巨大挑战，而镇街作为政府最基层的行政管理部门，也亟需

信息化和智慧化手段进行支撑。

智慧镇街的建设应依托物联感知、大数据等手段，打通部

门数据壁垒，有效整合治理资源，对镇街运行状态进行全方位

监测、全态势感知、全维度研判，实现问题自动感应、自动推

送、及时处置，第一时间发现、解决可能出现的安全隐患，将

镇街运行管理中的风险降到最低，从而推动社会治理从应急处

置向风险管控转变，让镇街运行有数据、有结论、有对策，全

面提升领导决策力，推动镇街治理向智慧化、精细化迈进。

系统总体架构如下：

第四章 智慧城市应用场景

40

镇街管理应以智能、人文、服务为核心理念，统筹各类基

层服务资源，涵盖社会管理、社区服务、社区建设、公共服务、

社区安全等方面，在街道综治、社区管理、群众沟通、退役军

人管理、街道特色事务管理等方面，为镇街提供一体化、智能

化、数字化的综合服务管理平台。

智慧镇街一体化平台，向上对接区级数据资源，向下为一

线公务人员提供高效便捷的管理手段，在政府最基层的管理机

构进行多部门的横向衔接，实现数据融合、应用交互、资源共

享，将镇街管理融合为一个全科网格，实现一个平台统管所有

事务。依靠智慧镇街平台，管理部门对辖区内的重点人、重点

事、重点企业进行监管、治理，将更多资源、服务、管理下沉，

提升政府一线的办公效率和精准性，为居民提供精准化、个性

化服务。

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4.2.2 智慧城管

智慧城管的建设，应根据国家、住房和城乡建设部以及省

市相关标准，响应《关于加快推进新型城市基础设施建设的指

导意见》的智慧城市发展要求，按照“共建共治共享的社会治

理格局”及感知、分析、服务、指挥、监察“五位一体”的建

设思路进行建设。市 / 区级智慧城市综合管理服务平台总体架

构如下图所示：

整体架构应包含感知设备、基础设施层、数据资源层、技

术支撑层、业务应用层和用户层等六部分，整个系统依托《城

市综合管理服务平台试点建设指南（试行）》，建立在完善的

标准规范体系和信息安全体系基础上，体系结构层层支持，建

立市辖区城市综合管理工作统筹协调、指挥调度、处置核查和

监督考核的操作平台。

第四章 智慧城市应用场景

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市 / 区级智慧城市综合管理服务平台，以新一代信息网络

基础设施为依托，融合物联网、3G/4G 通信、空间信息、计算

机网络技术、移动通信技术、网格管理技术、城市部件管理技

术等多项前沿技术，着眼于智能分析、智能管控以及智能处理

的建设思路进行系统架构设计。

同时，以感知、分析、服务、指挥、监察五大功能为主体

建设框架，通过数据汇聚、数据共享交换系统，纵向对接国家

平台、省级平台，联通县（市、区）平台，横向整合或共享城

市管理相关部门数据资源，综合城市管理全部业务领域以及综

合行政执法全部权责清单范围，综合服务、管理和执法三种手

段齐头并进，变被动管理为主动服务，变末端执法为源头治理，

构建“大城管”的城市管理服务新格局，实现全面提升城市运

行的智慧化管理水平，将城市运行产生的数据取之于民用之于

民，创新城市治理新模式，让“城市更聪明，让治理更智慧”。

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4.2.3 智慧路桥

近年来，道路桥梁安全事故频发，直接影响到了行车人员

的人身安全，并且对整个公路桥梁的稳定性产生了不良影响。

因此对道路桥梁运行状态的实时监测、及时进行运行状态的预

警、实现巡检运维智慧化，已成为桥梁道路管理重点关注的

方面。

依托物联感知平台，以道路、桥梁等市政基础设施的安全

监测、养护管理等场景为目标，通过统一的综合监管服务平台

对多源数据的汇集、处理、分析，利用大数据挖掘分析技术，

为桥梁管理提供数字化支撑。通过建立桥梁监测“物联网 + 监

测中心 + 云”服务体系，实现桥梁运行状况监测、预测预警、

养护管理、应急处置等应用，提供多种方式辅助不同角色用户

进行管理应用。

桥梁道路监测应当主要包括以下部分：

建立多元的智慧桥梁结构监测的前端感知设备，通过在关

键点位设置测斜仪、加速度计、水准仪、应变计、视频、温湿

度、动挠度仪等传感设备，实时监测桥梁的结构稳定性变化、

感知桥梁的运行状态。

第四章 智慧城市应用场景

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传感设备应具备网络通讯功能，可通过 NB-IoT、互联网、

4G/5G 等多种形式，对前端设备获取到的数据信息进行传输，

并保障数据传输的及时性。

构建桥梁 GIS 分布数据、桥梁非结构化 / 结构化的档案数

据，整合巡查数据、汇聚桥梁的 BCI 评估数据、监测数据，

经过长时间的运维、监测数据的沉淀，为桥梁的运行状态提供

专家评估数据支撑，保障桥梁的健康运行。同时，搭建 GIS/

BIM、IoT 等基础服务能力平台，并支撑对外的数据共享，构

建桥梁的分析评估模型，形成统一的服务能力。

基于 IoT 平台提供桥梁数据接入、设备管理和汇聚数据接

入能力，同时对桥梁和道路的构建 , 道路、桥梁的检测数据、

管理数据、专业数据进行集中可靠的海量存储、多源信息融合

分析、大数据挖掘和常态化管理，实现统一监控、多维度预警、

安全评估和决策辅助支持。

在应用层面，主要通过建设资产、监测预警、巡检等应用

场景，打造以下功能应用——资产管理模块：打破信息壁垒，

实现道路桥梁全生命周期统一管理。对监测设备的维修、更换

进行数字化管理，支持对设备资源的录入、查询、分类统计，

并以图表、报表的形式进行呈现。监测管理模块：及时预警保

障运营安全，通过支座位移监测传感器、直线位移传感器、合

适固定测斜仪，结合 NB-IoT/5G 通信技术，对桥梁的实时运行

状态数据进行数据挖掘和分析，实现了桥梁的预测预警，提升

了桥梁管理水平。巡检养护模块：结合巡检计划，基于移动端

实现道路、桥梁在线巡检，巡检发现的异常信息进行工单闭环

处理，真正做到桥梁全生命周期管理，提升桥梁信息资源的管

理和利用效率。

基于桥梁道路管理单位管理层以及一线业务人员的不同需

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求，可设置大屏、PC 端、移动端等不同的应用和展现形式，

面向管理者、业务人员等提供个性化的服务。

通过桥梁道路一体化监测平台的应用，可为城市级住建、

交通、高速等道路桥梁管养单位的日常管理工作形成有力支撑，

对各管理单位的资产管理、健康监测、路桥全生命周期进行管

理，打造桥梁的“智慧医生”，对桥梁道路的病态早发现、早

维护、早治疗，成为城市生命线核心板块。

第四章 智慧城市应用场景

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4.2.4 智慧应急

根据国家对智慧应急建设的指示精神以及城市发展的迫切

需求，智慧应急体系的建设应当从“大应急、大安全”的业务

关切出发，聚焦“智慧应急”需求，融合对安全推进城市韧性

建设的思考，将人工智能、物联网、大数据等高科技手段与应

急救援技术深度融合，打造国内领先的全域感知、全局响应、

全程预控的智慧应急物联生态体系，提升城市韧性，构成智慧

城市高质量发展的有力保障。

通过“1+3+N”智慧应急物联生态体系，打造包括 1 个大

应急生态、3 大应急领域（监测预警、应急指挥救援、应急服务）

和 N 个应用场景，对影响城市安全的多灾种风险实时监测预警、

提前预防预备、及时响应救援和有效恢复，促进建立综合性、

全方位、系统化的城市安全发展体系，全面提高城市安全保障

水平，有效防范和坚决遏制重特大安全事故发生。

（1）城市安全风险综合监测预警

充分汇聚整合城市安全风险感知数据，建设城市安全风险

综合监测预警平台，实现城市生命线、公共安全、生产安全、

自然灾害等安全领域的统一风险监测、耦合风险评估、综合研

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判预警和联动处置能力，并以“一张图”形式呈现城市整体运

行和风险态势，形成全方位、多层级、立体化的城市风险监测

预警平台以及多主体、大联动应急管理协同处置机制，提升城

市安全综合风险防控能力。

（2）城市安全风险专项应用场景

因地制宜、因地施策，打造城市生命线、公共安全、生产

安全、自然灾害等安全领域的专项场景应用。各专项应用面向

城市安全管理的具体场景，建立不同灾种监测预警模型及应急

预案，做到“能监测、会预警、快处置”，以模块化方式实现

可拆分、可组装、可协同，对城市安全风险防控更具实用价值

和现实意义。

1）城市生命线工程安全。围绕城市生命线整体安全运行

要求，深化燃气、供排水、热力、桥梁、综合管廊、地铁隧道

等城市公共基础设施的实时监测与安全运行。

2）公共安全。覆盖消防、交通、特种设备以及人员密集

场所等公共安全场景，对关键风险源实时汇聚和智能预警。

3）生产安全。落实“工业互联网 + 安全生产”，对高危

行业企业的关键数据联网汇聚并实时监测预警；对工贸行业企

业风险隐患实施静态管控和动态监测。

4）自然灾害。涉及地质、海洋、水旱、气象、地震、森

林火灾等灾害隐患的监测、识别和预警。

（3）科学决策的应急指挥救援支撑

建立基于“应急一张图”的可视化指挥调度平台。面向突

发事件，及时感知并辅助决策分析，构建指挥决策分析模型，

快速实施统一指挥调度和联动处置；对现场救援需求和救援能

力进行科学评估，动态更新应急处置决策，优化救援人员的调

动、受灾人员的转移安置以及救援物资的调配方案；打造反应