道阻且长，行则将至2019年中国智慧城市发展研究报告

亿欧智库 https://www.iyiou.com/intelligence/

Copyrights reserved to EO Intelligence, May 2019

EO Intelligence

前言

“城市”这一概念自原始社会末期兴起，经过几千多年的发展与演变，始终围绕人、环境、信息等核心要素展开，逐步完善城市基础

设施建设，优化城市内部空间结构。智慧城市作为现代化城市运行和治理的一种新模式与新理念，建立在完备的网络通信基础设施、海量

的数据资源、多领域业务流程整合等信息化和数字化建设的基础上，是现代化城市发展进程的必然阶段。

在全球范围内，智慧城市建设兴起于欧美地区，我国虽起步较晚，但在政府的支持和企业的参与下，智慧城市建设也取得阶段性进展。

截至2017年3月，我国95%的副省级城市、83%的地级城市，总计超过500座城市，均明确提出或正在建设智慧城市。亿欧智库认为，随

着人工智能、云计算、大数据等技术成熟，我国智慧城市发展将逐步向数据共享、万物互联、生态共赢迈进。亿欧智库基于大量桌面研究

以及对智慧城市的理解，并与多家智慧城市参与企业高管沟通交流，撰写了《2019年中国智慧城市研究报告》。

《2019年中国智慧城市研究报告》从现代化城市发展路径出发，阐述了智慧城市的概念架构、发展背景和整体现状，重点分析了智

慧安防、智慧交通、智慧社区三大领域的落地应用情况，研究了国内部分城市智慧化建设的创新实践，最后展望了我国智慧城市发展挑战

与趋势。智慧城市建设对于优化城市资源调度，提升城市运行效率，提高市民生活质量具有长远意义，我国智慧城市建设虽然道阻且长，

但行则将至。

2

目录CONTENTS

Part1. 智慧城市发展现状

1.1 智慧城市概念界定

1.2 中国智慧城市发展背景

1.3 中国智慧城市整体现状

Part2. 智慧城市三大应用领域

2.1 智慧安防

2.2 智慧交通

2.3 智慧社区

Part3. 我国智慧城市实践分析

3.1 上海：打造智慧城市新地标

3.2 杭州：为城市安上智慧大脑

Part4. 智慧城市发展挑战与趋势

Part5. 附录

The State of Smart Cities

Part1.智慧城市发展现状

4

EO Intelligence

1.1 智慧城市概念界定Definition of Smart Cities

Part.1 智慧城市发展现状

5

EO Intelligence 6

市场各方对智慧城市的概念界定尚未统一，侧重点有所差异

时间 发布单位 文件/报告名称 “智慧城市”定义

2009年 IBM 《智慧城市在我国》能够充分运用信息和通信技术手段感测、分析、整合城市运行核心系统的各项关键信息，从而对于包括民生、环保、公共安全、城市服务、工商业活动在内的各种需求做出智能的响应，为人类创造更美好的城市生活。

2012年 美国国家情报委员会《全球趋势2030：可选择

的世界》利用先进的信息技术，以最小的资源消耗和环境退化为代价，实现最大化的城市效率和最美好的生活品质而建立的城市环境。

2012年 住房城乡建设部《国家智慧城市试点暂行

管理办法》智慧城市是通过综合运用现代科学技术、整合信息资源、统筹业务应用系统，加强城市规划、建设和管理的新模式。

2014年

发改委、工信部、科技部、公安部、财政

部、国土部、住建部、交通部

《关于促进智慧城市健康发展的指导意见》

智慧城市是运用物联网、云计算、大数据、空间地理信息集成等新一代信息技术，促进城市规划、建设、管理和服务智慧化的新理念和新模式。

2015年我国智能城市建设与推进战略研究项目组

————科学统筹城市三元空间（CPH），巧妙汇聚城市市民、企业和政府智慧，深化调度城市综合资源，优化发展城市经济、建设和管理，持续提高城市发展与市民生活水平，更好地服务市民的当前与未来。

2016年 蚂蚁金服《我国新兴智慧城市蚂蚁

模式白皮书》

新型智慧城市是将网络信息技术基础设施化，通过云、网、端实现实时在线、智能集成、互联互通、交互融合、数据驱动，拓展新空间，优化新治理，触达新生活，从而重构人与服务、人与城市、人与社会、人与资源环境、人与未来关系的可持续化经济社会发展新形态。

◆ 亿欧智库整理已公开的“智慧城市”定义发现：“智慧城市”的参与者主要是政府和企业两大主体，但由于出发点和侧重点不同，

目前尚无统一和明确的权威性定义。

◆ 亿欧智库认为：智慧城市是一种新理念和新模式，基于信息通信技术（ICT），全面感知、分析、整合和处理城市生态系统中的各

类信息，实现各系统间的互联互通，以及时对城市运营管理中的各类需求做出智能化响应和决策支持，优化城市资源调度，提升城

市运行效率，提高市民生活质量。

Part.1 智慧城市发展现状智慧城市概念界定

EO Intelligence 7

◆ 我国现代化城市发展大致经历着信息化建设、数字化建设和智慧化建设的路径。智慧城市的兴起和发展并非一蹴而就，而是建立在

完备的网络通信基础设施，海量的数据资源，多领域业务流程整合等信息化和数字化建设的基础上，智慧化城市建设是现代化城市

发展进程的必然阶段。

我国智慧城市的发展建立在信息化和数字化建设基础上 Part.1 智慧城市发展现状智慧城市概念界定

• 人、环境、信息等要素是城市的重要组成部分；

• 城市是人流、物流、信息流的高聚集地。

城市核心要素

智慧化建设

信息化建设

数字化建设

• 初步搭建起我国电子政务的基本架构，且各垂直领域

的信息化和监控化基本实现；

• 建设 “两网一站四库十二金”；

• 关键技术：系统软件技术、云计算等。

• 为城市治理奠定信息通信施基础，信息开始以数字形

式进行存储；

• 主要以计算机辅助人工为主，实现了网络互通；

• 关键产品：计算机、打印机、投影机等硬件设备。

• 通过跨行业的业务流程模式整合系统和资源；

• 构建智慧化生态，实现数据共享、万物互联；

• 关键技术：大数据、物联网、人工智能等。

EO Intelligence8

◆ 智慧城市的ICT基础架构自下而上包含五层，依次为：物联感知层、网络通信层、计算存储层、数据与服务融合层、智慧应用层，

除基础架构外，还包含建设管理体系、安全保障体系和运维管理体系。

计算存储层

物联感知层

网络通信层

身份感知设备 位置感知设备

图像感知设备

公共网络 ……专用网络

软件资源存储资源计算资源

智慧应用层

数据与服务融合层

其他感知设备

智慧政务

智慧校园

智慧医疗 智慧养老

智慧家庭

智慧生活

智慧制造 智慧工业

智慧农业

智慧商业

智慧物流

智慧零售 智慧旅游

智慧园区

智慧金融

智慧消防

智慧安防 智慧交通 智慧社区

智慧能源 智慧环保 智慧气象

智慧水务 智慧电力 智慧粮仓

智慧城管 智慧警务 智慧楼宇

安全感知设备环境感知设备 环境控制设备 安全执行设备

通告警示设备 其他执行设备

感知设备

执行设备 ……

……

建设管理体系

安全保障体系

运维管理体系

应用领域信息资源共享交换信息资源基础信息资源 互联网信息资源 ……

数据整合处理

数据采集

数据管理治理

数据挖掘分析数据融合

……

服务整合

服务采集

服务使用

服务管理服务融合

……

资料来源：参考GB/T 34678- 2017 《智慧城市技术参考模型》

亿欧智库：智慧城市ICT参考模型

Part.1 智慧城市发展现状智慧城市概念界定我国智慧城市的网络通信技术（ICT）架构

EO Intelligence

1.2 中国智慧城市发展背景Background of Smart Cities

9

Part.1 智慧城市发展现状

EO Intelligence 10

城市需求和技术成熟双轮驱动，智慧城市在政府引领中迅速发展

◆ 城市发展至今已基本完成了基础设施建设，开始由外部建设向内部治理转变。一方面，伴随城镇化进程的加快，交通拥堵、环境污

染等城市问题凸显；另一方面，伴随人民经济水平的提升，更加宜居、便捷、安全的城市生活成为人们的新追求；同时，在日益成

熟的人工智能、大数据、云计算等技术推动下，智慧城市成功驶入城市建设轨道，并在政府的引领和企业的支持下取得快速发展。

Part.1 智慧城市发展现状中国智慧城市发展背景

城市问题凸显

城市生活新要求

技术逐渐成熟

交通拥堵

环境污染

城市治安

能源短缺

住房紧缺

信息安全

资源浪费

就医困难

…

更高效

更环保

更安全

更智慧

更便捷

更宜居

更惠民

可持续

…

大数据

云计算

人工智能

物联网

地理信息

生物芯片

知识图谱

区块链

…

我国智慧城市产生

政府引领

• 顶层设计

• 政策支持

• 资金投入

• 项目规划

• ……企业支持

• 技术支撑• 产品服务• 解决方案• 信息服务• ……

EO Intelligence 11

我国城市人口快速增加，城市规模与传统治理模式产生矛盾

◆ 随着我国城镇化的不断发展，大量农村人口涌入一二线核心城市，导致我国城市人口数量快速增加，城市人口密度持续攀升。从而

使得城市的资源承载能力无法与快速增长的城市人口匹配，以城市政府为城市管理唯一主体的传统治理模式与现有的城市规模产生

矛盾。我国面临着交通拥堵、环境污染等各种城市问题挑战，亟需满足当今城市运行需求的新城市治理模式。

城镇人口数量快速增加 城市人口密度持续攀升

45906

5428362403

71182

7929887264

36.2% 41.8%47.0%

52.6%57.3% 61.9%

0

20000

40000

60000

80000

100000

120000

2000 2004 2008 2012 2016 2020E

城镇人口（万人） 城镇化率

亿欧智库：2000-2020年我国城镇人口数量 亿欧智库：2008-2018年我国城市人口密度

2080

2147

2209 2228

2307

2362

2419 2399

2408

2477 2506

2000

2100

2200

2300

2400

2500

2600

城市人口密度（人/平方公里）

核心城市人口大量涌入

城市

2009年外来人口（万人）

2018年外来人口（万人）

2009-2018年外来人口增加量（万人）

上海 541.9 976.2 434.3

广州 467.8 967.3 499.5

苏州 337.4 831.8 495.4

深圳 —— 818.1 ——

北京 509.2 794.3 285.1

天津 224.6 499.1 274.5

杭州 —— 495.4 ——

数据来源：国家统计局

Part.1 智慧城市发展现状中国智慧城市发展背景

EO Intelligence 12

智慧城市有效解决城市病问题，提高城市运行效率

◆ 从国内外的实践现状来看，智慧城市建设能够有效解决城市病问题，优化城市运行流程，提高城市运行效率。比如，智慧交通管理

系统可以实现交通信号灯的智能管控，有效提高路口的通行效率，同时达到节能减排、减少污染、改善城市空气质量的目的；智慧

安防系统可有效降低犯罪率，维护城市公共安全等。

数据来源：国家统计局、滴滴数据、公开资料

Part.1 智慧城市发展现状中国智慧城市发展背景

智慧交通管理系统智能管控交通信号

灯，提高路口通行效率，节能减排

✓ 南美国家厄瓜多尔使用国家公共安全应

急指挥中心（ECU911系统）建立覆盖

24个省的摄像机网络，降低24%的犯罪

率，在拉美地区治安状况排名从第16位

跃居至第4位。

智慧安防系统有效降低犯罪率，维护城市公共安全

智慧城市解

决城市问题

✓ 巴塞罗那的智能水系统每年可以为城

市节省5800万美元；智能停车系统每

年能为城市节省5000万美元。

智能水系统和停车系统可充分利用资

源，有效节省成本

✓ 美国的远程病人监测系统采取积极预

防的治疗理念，降低4%以上医疗负担。

远程病人监测系统可降低医疗负担，

改善慢性病治疗方式

✓ 以济南为例，在334个路口上线智慧信号

灯后，每天可节省超过3万个小时通行时

间，相当于每年节省1158万小时，并且

全年累积减少4.4万吨二氧化碳的排放量。

EO Intelligence 13

日益成熟的网络通信技术促进智慧城市发展

◆ 伴随我国网络通信技术（ICT）在安防、交通、金融等多个领域的规模化商用，且以人工智能、云计算、大数据、物联网为主的新

一代网络通信技术开始协同作用，为智慧城市的发展奠定丰富技术支撑，使智慧城市具备感知互联、交互共享的能力，促进智慧城

市更快发展。

Part.1 智慧城市发展现状中国智慧城市发展背景

云计算

云计算的IaaS、PaaS、SaaS

服务可以实现数据的有效存

储和计算，并满足各系统间

的交互和共享需求.。

物联网通信

伴 随NB-IoT的 全面普 及 和

5G的商用落地，信息传输速

度和容量飞速发展，智慧城

市万物互联成为可能。

人工智能

以计算机视觉和深度学习等为代表的人

工智能技术已经在安防、金融、医疗健

康、出行等领域实现规模化商用实例，

为智慧城市建设提供算法支撑。

大数据

以数据处理/挖掘/建模等为主的大

数据技术可以使互联网信化和数

字化建设中积累和现有智能化设

备获取的海量数据发挥更大价值。

地理信息技术

以“3S”技术（GPS/GIS/RS）为代表

的地理信息技术可以提供空间位置定位

和感知功能，为智慧城市空间维度的治

理提供支持。

EO Intelligence 14

我国出台的智慧城市政策涵盖建设规划、评价体系等多维度

◆ 2012年以来，国家层面的智慧城市建设相关规划、评价体系等政策陆续出台。其中，2012-2014年的政策以政府长期规划、建设

方案、指导意见、项目管理方法等为主，而2015-2018年的政策逐渐关注智慧城市的基础设施建设和具体细分场景，例如：智慧

旅游、智慧交通、智慧时空、智慧政务等。

亿欧智库：2012-2018年智慧城市重点政策文件

时间 发布单位 文件名称 主要内容

2012年11月 住房城乡建设部 《国家智慧城市试点暂行管理办法》 提出国家智慧城市试点申报和实施管理等内容。

2013年8月 国务院 《关于促进信息消费扩大内需的若干意见》明确提出要加快智慧城市建设，并提出在有条件的城市开展智慧城市试点示范建设；

鼓励各类市场主体共同参与智慧城市建设。

2014年8月

国家发改委、工

信部、科技部、

公安部、财政部、

国土部、住建部、

交通部八部委

《关于促进智慧城市健康发展的指导意见》

明确了我国智慧城市建设目标：到2020年，建成一批特色鲜明的智慧城市，聚集和

辐射带动作用大幅增强，综合竞争优势明显提高，在保障和改善民生服务、创新社会

管理、维护网络安全等方面取得显著成效。也为我国的智慧城市建设确立了基本原则。

同时强调：智慧城市的建设必须以人为本、务实推进；因地制宜，以城市发展需求为

导向；市场为主，同时杜绝不必要的行政干预。

2015年10月

国家标准委、中

央网信办、国家

发改委

《关于开展智慧城市标准体系和评价指标体系建

设及应用实施的指导意见》

明确智慧城市标准体系建设：到2020年累计共完成50项左右的智慧城市领域标准制

订工作，同步推进现有智慧城市相关技术和应用标准的制定和修订工作；到2020年

实现智慧城市评价指标体系的全面实施和应用。

2016年2月 国务院《关于进一步加强城市规划建设管理工作的若干

意见》

到2020年，建成一批特色鲜明的智慧城市，通过智慧城市建设和其他一系列城市规

划建设管理措施，不断提高城市运行效率。

2017年1月 交通运输部 《推进智慧交通发展行动计划（2017-2020年）》到2020年逐步实现基础设施智能化、生产组织智能化、运输服务智能化、决策监管

智能化等四个方面的目标。

Part.1 智慧城市发展现状中国智慧城市发展背景

EO Intelligence 15

国家近两年集中制定智慧城市的多项标准体系

数据来源：公开资料查找

亿欧智库：2017-2018年智慧城市国家标准体系

时间 标准名称 发布单位

2017年 GB/T 34678- 2017 《智慧城市技术参考模型》 全国信息技术标准化技术委员会、全国通信标准化技术委员会

2017年GB/T 34680.1-2017《智慧城市评价模型及基础评价指标体系 第1部分：

总体框架及分项评价指标制定的要求》全国通信标准化技术委员会

2017年GB/T 34680.2 -2017《智慧城市评价模型及基础评价指标体系 第2部分：

信息基础设施》全国信息技术标准化技术委员会

2017年GB/T 34680.3-2017《智慧城市评价模型及基础评价指标体系 第3部分：

信息资源》全国信息技术标准化技术委员会

2017年GB/T 34680.4-2017《智慧城市评价模型及基础评价指标体系 第4部分：

建设管理》全国智能建筑及居住区数字化技术标准化技术委员会

2018年 GB/T 36333-2018 《智慧城市顶层设计指南》 全国信息技术标准化技术委员会

2018年 GB/T 36445- 2018 《智慧城市SOA标准应用指南》 全国信息技术标准化技术委员会

◆ 2017-2018年，我国制定了多项有关智慧城市的标准体系，涵盖智慧城市的总体框架、顶层设计、技术模型和基础设施等方面。

Part.1 智慧城市发展现状中国智慧城市发展背景

EO Intelligence

1.3 中国智慧城市整体现状The Current Situation of Smart Cities

16

Part.1 智慧城市发展现状

EO Intelligence 17

我国智慧城市试点数量持续增加

99

154

255

286

386

600

0

200

400

600

2011 2012 2013 2014 2015 2016

时间 智慧城市试点工作成效

2013年1月 住建部公布首批国家智慧城市试点，覆盖90个城市。

2013年5月 住建部公布新增的第二批国家智慧城市试点103个。

2015年4月 住建部公布新增的第三批国家智慧城市试点97个。

2016年6月我国95%的副省级城市、76%的地级城市，总计超过500座城市，明确提出构建智慧城市的相关方案。

2016年12月 全国智慧城市试点近600个，提出智慧城市规划的城市超过300个。

2017年3月我国95%的副省级城市、83%的地级城市，总计超过500座城市，均明确提出或正在建设智慧城市。

2017年7月全国338个地级以上城市中有249个城市启动新型智慧城市指标数据的填报，启动率73.67%；220个城市完成填报，填报率65.09%。

数据来源：智慧城市网、住建部

亿欧智库：我国智慧城市试点工作情况

◆ 自住建部2012年底启动首批国家智慧城市试点项目以来，我国智慧城市试点数量持续增加，截至2016年底该数量已接近600个，

其中住建部公布的前三批国家智慧城市试点数量合计达到290个。

◆ 2017年是我国提出“新型智慧城市”的第二年，全国已有73.68%的地级以上城市启动了新型智慧城市指标数据的填报。

Part.1 智慧城市发展现状中国智慧城市整体现状

亿欧智库：2011-2016年我国智慧城市试点数量（个）

EO Intelligence 18

我国智慧城市试点基本覆盖全国各个省市、自治区

◆ 我国的智慧城市试点已基本覆盖全

国各个省、市和自治区：

✓ 已入选我国智慧城市试点的城

市和地区大部分分布在黄渤海

沿岸和长三角城市群。

✓ 山东智慧城市试点数目最多，

为30个，其次为江苏28个，

湖南位列第三，为22个。

✓ 智慧城市试点东西部仍有较大

差异，除澳门、香港、台湾外，

智慧城市试点数目最少的地区

为西藏，仅有2个。

Part.1 智慧城市发展现状中国智慧城市整体现状

数据来源：智慧城市网、住建部

山东：30个

江苏：26个

湖南：22个

注：此处城市标注位置为该省市的省会位置

EO Intelligence 19

我国智慧城市生态以人为核心，五类参与者协同配合

◆ 《关于促进智慧城市健康发展的指导意见》中强调：智慧城市

的建设必须以人为本、务实推进。智慧城市的发展要以“人”

为核心，围绕其构建智慧城市生态。亿欧智库认为，围绕以用

户为核心的我国智慧城市生态参与者主要包括管理者、应用开

发商、系统集成商、服务运营商、第三方机构。

✓ 管理者：管理者可分为协调者和决策者，主要负责智慧

城市建设和发展的规划和监管，协调、指导智慧城市建

设工作。

✓ 应用开发商：为智慧城市开发应用，应保证智慧城市应

用符合标准的安全运维和管理要求。

✓ 系统集成商：按客户需求提供系统模式，以及实现该系

统模式的具体系统解决方案。主要包括设备系统集成商

和应用系统集成商。

✓ 服务运营商：整合现有传统产业资源，催生城市智慧应

用体系，推动智慧应用与传统产业的协同发展。

✓ 第三方机构：为智慧城市生态的其他参与者提供资金、

咨询、资讯等服务，助力其他参与者更好发展。

Part.1 智慧城市发展现状中国智慧城市整体现状

软硬件系统

需求

应用开发商

人

第三方机构

系统集成商 服务运营商

管理者

EO Intelligence 20

我国智慧城市建设模式逐步从单一向多元模式转变

1

2

3

4

5

6

7

政府独立投资建设和运营

政府和运营商共同投资，运营商建设和运营

政府投资，委托运营商/第三方建设和运营

运营商/第三方独立投资建设和运营

联合公司运营

政府牵头，BOT（建设—经营—转移）模式

联合建设运营

政府负责基础设施/平台的投资、建设、维护和运营

政府和运营商共同出资、共同拥有，日常建设和运营管理由电信运营商进行

政府进行投资，并通过招标等方式委托一家或多家运营商建设和运营

通过市场化方式引入企业资金投资基础设施建设，许诺投资方在建成后一段时期内拥有经营权，到期后再由政府收回管理经营

由政府主导或参与

由企业主导或参与

综合实力较强的电信运营商或者第三方独立负责子任务（如：基础设施/平台或应用建设）的投资建设和运营

电信运营商、应用开发商、系统集成商、终端设备提供商中的两家或多家联合开发智慧平台或应用并共同推广

电信运营商、应用开发商、系统集成商、终端设备提供商共同成立一个管理成员及系列子公司进行投资建设和运营

资料来源：《智慧城市典型商业模式分析和选择》

◆ 我国智慧城市建设的参与方主要包括政府、电信运营商、应用开发商、系统集成商、终端设备提供商等，根据参与程度不同，可以

将智慧城市的建设模式划分为七大类：1）政府独立投资建设和运营；2）政府和运营商共同投资，运营商建设和运营；3）政府投

资，委托运营商/第三方建设和运营；4）政府牵头，BOT（建设—经营—转移）模式；5）运营商/第三方独立投资建设和运营；6）

联合建设运营；7）联合公司运营。

◆ 目前，我国的智慧城市项目建设模式逐步从政府主导的单一模式向社会共同参与、联合建设运营的多元化模式转变。

Part.1 智慧城市发展现状中国智慧城市整体现状

The Applications Domains of Smart Cities

Part2. 智慧城市三大应用领域

21

EO Intelligence 22

智慧安防、智慧交通、智慧社区为智慧城市落地最快的三大领域

◆ 在政策支持及基础设施完备的基础上，智慧城市的应用场景日益丰富，例如智慧安防、智慧交通、智慧社区、智慧商业、智慧旅游、

智慧环保、智慧能源等。亿欧智库通过访谈行业从业者及专家确定了目前需求最高、落地最快、技术与服务相对成熟的三大领域：

智慧安防、智慧交通、智慧社区。

智慧安防一方面可以为智慧城市建设搭建底

层基础设施，另一方面也可以为智慧城市的

其他环节建设提供关键技术支撑。

智慧安防

智慧交通作为一种新的服务体系，为通畅的

公众出行和可持续的经济发展服务，是智慧

城市的重要组成部分。

智慧交通

智慧社区作为社区管理的一种新理念，致力

于实现居住智能化、服务智能化，是智慧城

市发展不可或缺的组成部分。

智慧社区

Part.2 智慧城市三大应用领域

EO Intelligence

2.1 智慧安防Intelligent Security

23

Part.2 智慧城市三大应用领域

EO Intelligence 24

智慧安防突破传统安防界限，呈现“大安防”格局

◆ 自2015年起，安防行业逐渐引入AI技术，“智慧安防”一词开始进入大众视野。智慧安防突破传统安防的界限，进一步与IT、电

信、建筑、环保、物业等多领域进行融合，围绕安全主题扩大产业内涵，呈现出优势互补、协同发展的“大安防”产业格局。

社区安防

健康检测

应急系统

数字邮政、

数字工商

景区安防

数字城管建设工程

政务公开

数字物流

智能交通

数字路检食品安全

环境监测

校园安防车管平台

行政审批

平安城市

智慧“大安防”

生产安全

Part.2 智慧城市三大应用领域智慧安防

EO Intelligence 25

智慧安防产业链日趋完善，界限逐渐模糊，生态更加开放

◆ 智慧安防产业链从上游到下游依次为软硬件类厂商、产品/解决方案类厂商、运营/集成类厂商。产业链各环节的参与者除了原有的

传统安防企业外，AI算法公司、云计算服务商、数据处理企业等纷纷参与进来，共同完善产业链各细分环节。

◆ 由于AI、云计算等技术成熟，传统安防设备厂商开始向产业链上下游拓展业务；同时，AI算法厂商、云服务商、数据处理厂商迅速

入场，并直接向用户提供产品或解决方案。这使得产业链各环节界限逐渐模糊，产业生态逐渐走向多元化、开放化。

集成类

硬件系统集成商

应用系统集成商

项目集成商

……

硬件类

芯片制造商

光学镜头制造商

视频传感器制造商

存储器制造商

运营类

销售渠道商

运营服务商

工程建设商

…………

软件类（含技术）

软件开发商ISV

AI算法厂商

云服务商

数据处理商

……

客户

政府

大型企业

中小型企业

社会居民

产业链上游 产业链中游 产业链下游 应用层

产品类

视频监控系统设备商

楼宇对讲系统设备商

门禁系统设备商

入侵报警系统设备商

……

解决方案类

平安城市解决方案提供商

智慧交通解决方案提供商

智慧社区解决方案提供商

智能楼宇解决方案提供商

……

Part.2 智慧城市三大应用领域智慧安防

EO Intelligence 26

智慧安防企业图谱

◆ 智慧安防的企业按照从上游到下游的顺序，可以分为三层，即提供软硬件类基础设施的制造商、提供产品和解决方案的供应商、提

供集成和运营的服务商。

Part.2 智慧城市三大应用领域智慧安防

运营/集成

集成商

产品/解决方案

芯片 镜头 存储器 AI算法 云计算技术 数据治理传感器

软硬件

软件开发ISV

楼宇对讲系统 门禁系统 出入口控制系统 入侵报警系统

解决方案

腾 龙

龙猫数据

安全管理系统巡检系统

运营商

视频监控系统

安 威 士奥迪安技术

安 居 宝

ZNV力维

EO Intelligence

智慧安防场景划分为警务和民用，警务场景下实现全程监控

27

◆ 智能安防产业发展趋向于两极化，即宏观的智慧城市大安防与微观的民用服务微安防，较为典型的场景包括公安、司法和监狱等警

用场景和贴近生活的民用场景两种。本部分将重点研究智慧安防在公安警用场景的落地应用，其在交通、社区等场景中的落地应用

将在后续内容中介绍。

◆ 智慧安防在公安场景中的应用，已基本从传统安防的事后查证、人工决策，转变为事前预警、事中处置、事后分析的全程监控和智

能决策。

01 02 03事前预警

针对可能产生的犯罪事件，预先做防范措施

• 对于重大犯罪现场，通过调用专家预案库，

结合其他系统（如GIS等），可以实现预案

定位、指挥布控、警力查询、包围圈和逃逸

分析等辅助决策作用；

• 通过图像的智能识别技术，当通缉罪犯、嫌

疑罪犯出现在监控范围内时，进行自动报警。

事中处置

实时定位和追踪重点监控人或嫌疑人

事后分析

对情报信息或案件进行综合分析与处理

• 构建基于云架构和大数据分析的新一代安防

综合应用平台、综合运营维护平台，提高案

件侦破效率；

• 创建公安大情报系统，实现多种信息接入，

提高安防主动预警和处理能力。

• 实时高精度识别并自动锁定重点监控人或嫌

疑人，准确判断其位置；

• 实时对重点监控人或嫌疑人动态轨迹跟踪、

行为分析，并及时处置。

Part.2 智慧城市三大应用领域智慧安防

EO Intelligence 28

智慧安防技术多元融合，实现公安部门破案全流程智慧化

◆ 视频结构化、生物识别、物体识别等安防技术仍在公安场景中占据主流地位，以视频结构化和人脸识别的结合为主。视频结构化技

术可以对视频内容做自动分析，提供目标的检测、提取、跟踪和属性分析等功能；人脸识别能够对动态视频中的人脸与黑名单库中

的影像记录做实时比对。二者结合可以优化拘捕抓逃的流程，提升案件侦破的效率。

◆ 近年来，云计算、边缘计算等技术也逐渐应用于安防领域，并与视频结构化、人脸识别等主流技术向多元融合、协同作用方向迈进，

实现公安办案全流程的信息化、智能化和高效化。

智慧安防技术融合

利用人体固有的生理特性和行为特征来做个人身份鉴定的技

术。人脸、指纹、虹膜识别方式是目前较广泛的生物识别方

式，三者结合使用实现了产品的便捷性、安全性和唯一性。

生物识别技术

利用计算机视觉和视频监控分析方法对摄像机拍录的图像

序列和视频流内容进行自动分析，提供目标的检测/提取/

跟踪、属性分析、行为描述、以图搜图等功能。

视频结构化

边缘计算是在前端通过数据分析处理，实现物与物之间传

感、交互和控制。目前边缘计算主要部署在视频监控系统

中的人脸识别盒子、NVR等上。

边缘计算技术

云计算技术具备存储、计算和分析数据的功能，其可以

对AI摄像机、卡口相机等设备感知的数据，进行分析与

挖掘，为公安部门提供更多有效信息。

云计算技术

判定一组图像数据是否包含某个特定的物体、

图像特征或运动状态，在特定环境中识别特

定目标的技术。目前能做到简单几何图形识

别、人体识别、印刷或手写文件识别等。

物体识别技术

利用计算机视觉技术判断图像或者视频序列中

是否存在特定行人的技术，旨在弥补目前固定

的摄像头的视觉局限，并可与行人监测/行人跟

踪技术相结合。

行人再识别技术

Part.2 智慧城市三大应用领域智慧安防

EO Intelligence 29

前端边缘计算与后端云计算协同助力智慧安防在公安场景落地

◆ 由于云计算具有节省成本、资源整合、高灵活性、便捷管理等众多优势，其IaaS和SaaS服务可以实现安防后端的存储、运算、显

示、控制这四大功能，比原有本地化效果更好。

◆ 理论上前端不需要任何运算能力，但实际运用中，因为云计算面临传输成本和响应速度的限制，把前端数据直接传输到云中并不现

实，所以需用边缘计算技术在前端部署算力，并与后端的云计算协同作用，使智慧安防在公安场景中实现全程监控和智能决策。

前端

后端

存储 运算 显示 控制

本地化存储（存储方式含

DVR/NVR等）

IaaS

✓ 可无限存储✓ 根据需要随

时租用存储服务，避免本地化存储对存储空间的浪费，从而节省成本。

服务器（按最大算力资源独立进行部署）

IaaS

✓ 服务商集中管理大量服务器，可降低采购成本

✓ 提供不同的运算能力，灵活满足不同运算需求。

电视墙/监视器（时刻值守、效率较低）

SaaS

✓ 相关人员可使用Web随时查看，增加灵活性

✓ 显示设备更加多样化，电脑、平板、手机等均可。

多业务平台/软件平台（本质为一个系统）

SaaS

✓ 原来多业务平台的功能可以由一个SaaS软件实现，省去本地化的复杂管理过程，节省成本。

边缘侧

后端

AI-IPC（网络摄像机）

卡口/全景相机 ……

AI-Box（人脸识别盒子）

智慧NVR ……

AI

大数据 云计算

AI

大数据 云计算

AI

大数据 云计算

Part.2 智慧城市三大应用领域智慧安防

EO Intelligence 30

AI视频监控系统提升监控视频质量，实现自动查证和分析

◆ 视频监控系统作为公共机关追踪和逮捕违法人员的必要手段之一，经过近10年建设已覆盖城市各个角落，但依然存在以下问题：1）

监控视频质量无法满足公安办案要求；2）海量监控数据多是非结构化数据，公安机关仍依靠人工被动查证。

◆ 伴随AI技术在安防领域的快速落地，AI视频监控系统的各类前端高清智能摄像机产品，不但可以提升监控视频的质量；而且通过嵌

入多种智能识别算法，可以自动发现异常情况并报警、自动跟踪并精准定位等，实现自动查证与分析。目前较为典型的AI视频监控

系统主要有基于视频流的动态对比识别系统和基于图片流的静态比对识别系统。前者主要由区县级及市级公安部门建设，后者则主

要由省级公安部门建设。

前端

边缘侧

市区级

省级

• 主要建设静态人像比对识别系统• 实现人员数据的静态查询• 智能应用包括：图像检索、属性分析对比、串并案分

析等

• 对前端接入的部分视频流、图片流进行人脸识别比对• 实现结构化属性识别分析与存储

• 主要建设动态比对识别系统• 实现实时视频监测抓拍、实时过人比对、视频结构化

属性识别• 智能应用包括：人员布控、人口管理、落脚点分析、

轨迹分析、情报研判、人脸大数据分析等

• 采集信息• 实时监测

AI摄像机 高清摄像机 卡口相机 全景相机 其他类摄像机

智能视频监控一体机NVR 人脸识别盒子

智能分析服务器

静态人像对比识别系统

中心管理及数据库服务器

人像大数据服务器

人脸实时布控服务器

存储、解码等其他服务器

Part.2 智慧城市三大应用领域智慧安防

EO Intelligence 31

公共安全视频联网系统实现视频专网与公安专网的数据共享

◆ 目前，城市各场景下的视频数据仍主要在各监控视频专网上传输，未能真正实现与公安专网之间的数据共享。公安部门在实际处理

案件过程中，无法及时和直接调阅各视频专网上的数据信息，严重阻碍案件侦破进程，延缓拘捕抓逃时间。

◆ 通过构建基于公安信息网和公安视频专网的公共安全视频联网系统，可以对接省、市、县区级不同的应用体系，汇聚整合治安监控

图像资源、智能交通图像资源和社会面监控资源，利用大数据和物联网技术实现对城市中的“人”、“车”、“物”等要素的全面

管控和实时查看，为各种情报信息的研判提供更高价值的视频资源，支撑公安部门的实战应用。以下列举了大华股份平安城市的公

共安全视频联网解决方案。

资料来源：大华股份官网

社会视频资源

省级共享平台

视频专网视频资源 公安信息网视频资源

视频专网

市级共享平台

县级共享平台

公安信息网

省级联网平台

市级联网平台

县级联网平台

省级

市级

县级

边界接入平台1

边界接入平台3

边界接入平台2

Part.2 智慧城市三大应用领域智慧安防

EO Intelligence 32

我国智慧安防落地重要为政府市场，平安城市首屈一指

◆ 从智慧安防的终端客户出发，智慧安防市场可以划分为三个层级：顶层的政府市场、中层的行业市场、底层的渠道市场。其中，政

府市场主要服务的客户是政务机构、公安、司法、交警等，具体落地领域主要为平安城市、智慧交通、智能楼宇、文教卫、金融行

业等。由于政府市场的项目规模一般较大，所需解决方案涉及层级较多，且更注重软件性能，因此供应商一般表现出资金实力强、

软件能力强、政府关系好等特点。

◆ 根据公开数据显示，在仅考虑政企客户的情况下，2017年我国安防产品应用最大的领域是平安城市，占比24%，其次为智能交通

（18%）、再次为智能楼宇（16%）。汇总该部分比例后，亿欧智库发现政府市场在安防产品应用所占比例约为47%，成为我国

智慧安防落地的重要领域。

24%

18%

16%

13%

12%

7%

5%5%

平安城市

智能交通

智能楼宇

文教卫

金融行业

能源

司法监狱

其他

政府市场

领域：平安城市、智慧交通、司法监狱、公安……

供应商：资金实力强、软件能力强、政府关系好

渠道市场领域：餐饮、零售、物流、家庭、……供应商：价格低廉、产品品质好、品牌溢价、大规模制造能力

行业市场

领域：医疗、教育、金融、商业楼宇、……供应商：客户关系好、项目运作能力强、提供定制化解决方案

亿欧智库：2017年我国安防产品应用情况亿欧智库：我国智慧安防市场层级与供应商特点

Part.2 智慧城市三大应用领域智慧安防

EO Intelligence 33

智慧安防助力平安城市的快速完成，推动智慧城市建设实现

◆ 平安城市作为智慧城市的重要组成部分，也是智慧城市建设的首要阶段和基础阶段。其从最初提出到现在，经过了四个阶段：

2002年启动的“金盾工程”主要任务是建设全国公安通信网，全国犯罪信息中心、全国公安指挥中心和全国公共网络安全监督中

心；2005年启动的“3111工程”主要任务是建设省、市、县级大型监控和报警网；2007年启动的“天网工程”主要任务是建设

一个大规模的分布式视频监控网络，在公安系统内部的部级、省级和市县级之间共享信息；2016年启动的“雪亮工程”主要任务

是将县、乡、村的视频监控系统介入到国家级监控平台上，同时建立包含执法、应急服务和其他相关政府机构的视频数据分享机制。

可见，平安城市建设的每个阶段都离不开安防系统的助力，尤其是视频监控系统。

◆ 从安全技术防范系统角度来说，平安城市的建设主要涉及技防系统、物防系统、人防系统，而智慧城市则在此基础上增加了管理系

统，但这必须借助智慧安防才能实现。智慧安防一方面可以为智慧城市建设搭建底层基础设施，另一方面也可以为智慧城市的其他

环节建设提供关键技术支撑。

注：本部分仅介绍智慧安防在平安城市领域的落地，其在智慧交通和智慧社区的落地于之后两节重点介绍

2002年

金盾工程

2005年

3111工程

2007年

天网工程

2016年

雪亮工程

平安城市

技防系统

物防系统

人防系统

管理系统

智慧城市

智慧安防

视频智能分析

图像智能分析

人脸识别

车辆识别

大数据分析

精准定位

……

Part.2 智慧城市三大应用领域智慧安防

EO Intelligence

海康威视：软硬件一体化服务商，提供全面的安防服务

34

公司定位：以视频为核心的智能物

联网解决方案和大数据服务提供商。

核心产品：网络摄像机、数字摄像

机、显示设备、消费级摄像机萤石

系列、萤石云平台、AGV产品阡陌

系列、物联网感知控制终端等。

应用场景：公安、交通、司法、文

教卫、金融、能源、智能楼宇、智

能家居、工业自动化、汽车电子等。

商业模式：硬件销售、配套解决方

案服务收入。

企业名片速览 软硬件结合的一体化服务：以平安城市解决方案为例

全场景的视频监控

硬件产品矩阵

主要应用产品有卡口

抓拍机、电警一体机、

透雾摄像机、单兵终

端和各类摄像机、人

像抓拍机等。

全流程的高清视频

解决方案

产品线覆盖采集、传

输、存储、控制、显

示，拥有高清编解码

能力和Smart高保真

低码率算法。

智能分析能力

基于高清视频的人脸

抓拍比对、智能化治

安异常监测，并提供

视频管理和图像增强

系统平台。

后期运维能力

综合监控与管理系统，

实现对各类设备终端

运行的实时监控。

核心技术能力

应用场景和功能

前端感知：高清治安监控、人员卡口、治安卡口、电子警察

数据管理：视频汇聚、视频分析、社会监控资源聚合

公安监控：大屏显示终端、视频检索、图像处理、治安异常告警、设备管理系统

Part.2 智慧城市三大应用领域智慧安防

EO Intelligence

• 三架马车并驾齐驱，率先同时拥有算法+芯片+大数据能力，性能优异，是服务客户的最核心价值点；

• 经长时期和大规模数据运行检验，2016年4月在深圳龙岗上线，现积累的动态人像数据规模第一，系

统能在百亿级数据上保持稳定；

• 深耕客户实际应用场景，结合企业实际业务场景设计方案，实现模块化，兼容支持各类采集终端；

• 技术团队实力强，2018年荣获被誉为中国智能科学技术最高奖的“吴文俊人工智能科技进步奖”。

云天励飞：视觉AI领域独角兽，兼具AI算法、芯片和大数据平台

35

公司定位：视觉AI领域独角兽，同

时拥有芯片、算法和大数据能力的

“全栈式” 技术解决方案提供方。

核心产品：人像识别系统、视频结

构化平台、图像大数据分析系统

应用场景：平安城市、智慧社区、

智慧商场、智慧校园、智慧机场、

地铁立体化防控等。

商业模式：芯片+算法+大数据+应

用+服务。

企业名片速览

Part.2 智慧城市三大应用领域智慧安防

边缘计算 前端采集

人像智能分析引擎 数据聚合+

数据库单元软件

布控应用单元软件

数据转发单元软件

流媒体单元软件

静态身份查询单元软件

系统业务支撑平台：接口、支撑、框架

智慧公安动态人像识别解决方案：以“深目”系统为例

技术优势：算法+芯片+大数据

合作案例

已服务全球80多个城市公安部门，

深圳龙岗“深目”系统是全球最大

的动态人像识别系统。

服务对象

技侦、反恐、刑侦、禁毒、打私等

多个警种、公交和机场等专业分局。

…

系统特点

专注动态人像识别，实时抓拍并识

别人脸，百亿级数据秒级定位。

“深目”

系统

优势

EO Intelligence

2.2 智慧交通Intelligent Transportation

36

Part.2 智慧城市三大应用领域

EO Intelligence 37

智慧交通重点应用于城市公路交通、道路交通、公交信息化

◆ 交通是一个城市的核心动脉,也是智慧城市建设的重要组成部分。智慧交通作为一种新的服务体系，是在交通领域充分运用物联网、

空间感知、云计算、移动互联网等新一代信息技术，对交通管理、交通运输、公众出行等交通领域全方面以及交通建设管理全过程

进行管控支撑，使交通系统在区域、城市甚至更大的空间范围具备感知、互联、分析、预测、控制等能力，以充分保障交通安全、

发挥交通基础设施效能、提升交通系统运行效率和管理水平，为通畅的公众出行和可持续的经济发展服务。

◆ 我国智慧交通已经从探索逐步进入实际开发和应用阶段，按照空间可以划分为城市内部交通和城际交通，其中城市内部交通又可以

分为城市轨道交通、城市高速公路和城市道路交通。从应用领域来看，我国智慧交通的落地应用集中于公路交通信息化、城市道路

交通信息化以及城市公交信息化领域。基于此，亿欧智库将重点研究城市内部交通，并就城市道路交通进行具体分析。

智慧交通

城市内部交通

城际交通

城际轨道交通

航空

水上交通

城市轨道交通

城市高速公路

城市道路交通

地铁

轻轨

APM

公交车

私家车/出租车

货车

紧急车辆

自行车

Part.2 智慧城市三大应用领域智慧交通

EO Intelligence 38

智慧交通总体架构分为感知层、通讯层、平台层和应用层

◆ 智慧交通的总体架构自下而上分为感知层、通讯层、平台层和应用层。其中感知层利用可以随时随地感知、测量和捕获信息的设备

和系统，实现一体化交通运行状态的可视和可测。通讯层是通过车云网、车内网、传输系统实现人、车、路、环境这四大要素的互

联互通。平台层作为智慧交通系统交换信息的枢纽，是集数据管理和计算环境于一体的综合中心，实现交通委、公安交警、城管、

交通相关部门之间的信息共享和交换。应用层是深入分析和挖掘海量跨地区、跨行业、跨部门的数据，从而应用到特定的行业和场

景中，具体包括运输管理体系、运营决策支持体系、交通管理体系和一体化出行服务体系等。

平台层

感知层

通讯层

RFID 超声波检测

车云网

信号数据道路数据

应用层

红外传感 地磁感应 ETC

车辆数据

特种车辆监管

运营车辆监管

道路综合管理

公交智能调度运输管理体系 交通指挥调度

智能缴费系统

交通信号控制

交通流量监控交通管理体系

摄像头 车载终端 地感线图 微波检测 路测单元

GSM CDMA 4G-LTE 5G 车内网 ETHERNET 传输系统 基站 卫星 光纤网络

行驶数据 服务数据数据管理

计算环境 云计算数据总线 大数据 智能算法

交通决策支持系统

运营决策支持

体系

交通管理仿真系统

一体化出行服务体系 导航路线服务 共享叫车服务 公共交通信息服务 停车信息服务

事故数据

Part.2 智慧城市三大应用领域智慧交通

EO Intelligence 39

智慧交通的产业链玩家众多，市场集中度较低

◆ 智慧交通产业链上游主要是提供信息采集与处理的设备制造商，中游主要包括软件和硬件产品提供商、解决方案提供商，下游以运

营/集成/内容等第三方服务商为主。产业链各环节玩家众多，传统安防企业、互联网厂商、云计算服务商、算法提供商等均开始进

入智慧交通各细分领域。

◆ 交通行业的信息化需求复杂、覆盖面较广，使得细分市场众多，市场集中度普遍较低，整个行业没有绝对市场份额领先的企业，如

千方科技、佳都科技等进入市场较早、专注服务于某些特定区域的供应商，已经积累一定的技术能力、市场经验和客户资源，成为

目前市场的中坚力量。

政府用户

企业用户

个人用户

解决方案提供商

软件产品提供商

硬件产品制造商

产业链上游 产业链中游 产业链下游 应用层

芯片、电路集成制造商

摄像头、雷达、车载传感器等硬件制造商

高精度地图等软件开发商

算法、数据、云计算提供商

运营服务商

集成服务商

内容服务商

Part.2 智慧城市三大应用领域智慧交通

EO Intelligence 40

智慧交通企业图谱

◆ 智慧交通重点参与企业从产业链上游到下游主要包括：芯片/软件/硬件产品供应商、解决方案提供商、运营/集成/内容服务商。

注：此处重点写智慧城市内部交通

Part.2 智慧城市三大应用领域智慧交通

服务商

产品/解决方案提供

商

道路交通领域

智慧交通多领域

轨道交通领域

高速公路领域

芯片、软件、硬件产品供应

商

芯片 AI算法 云计算技术摄像头 雷达 高精地图 V2X

腾讯位置服务

成 为 智 能 交 通

EO Intelligence 41

城市内部交通包括城市轨道交通、城市道路交通、城市高速公路

◆ 城市内部交通按交通道路网大致分为：城市轨道交通、城市道路交通与城市高速公路。智慧交通在城市轨道交通的建设集中于对城

市道路实施全面监控，创建城市轨道交通综合管理与服务系统；在城市道路交通的建设主要集中于构建城市交通基础设施体系，搭

建城市交通管控中心，使人、车、路、环境这四大组成要素协调运行；在城市高速公路的建设主要集中于通过物联网、云计算和大

数据分析等技术，逐步建立完善的基础设施监控体系、智能化的路网运行感知体系、实时的预报预警体系和高效的应急保障体系。

应用场景 城市轨道交通 城市道路交通 城市高速公路

概念定义采用轨道结构进行承重和导向的车辆运输系统

供城市内车辆和行人交通使用，负责各区域通达并与城市对市外交通相连的道路的总称

由政府统一编号标识的全封闭或半封闭高等级公路，含符合相关公路技术标准、交通流量需求和经济政策意义等的高等级公路和一级公路

主要形式以列车和单车形式为主，包括地铁、轻轨、单轨、磁悬浮交通以及APM列车等

以机动车道、非机动车道和人行道为主按管理和战略意义分为国家高速公路和省级高速公路两大类。国家高速公路联通全国范围内的城市、省级高速公路联通本省和邻省的城市

建设路径对城市道路实施全面的监控，创建城市轨道交通综合管理与服务系统

构建城市交通基础设施体系，搭建城市交通管控中心，使人、车、路、环境这四大组成要素协调运行

建立完善的基础设施监控体系、智能化的路网运行感知体系、实时的预报预警体系和高效的应急保障体系

主要系统高清视频监控系统、GPS监控系统、乘客资讯系统、自动售检票系统、CBTC信号系统等

高清视频监控系统、GPS监控系统、道路交通流量和交通态势分析系统、交通诱导发布系统、公交运营软件系统、城市停车诱导管理系统等

高清视频监控系统、GPS监控系统、自动收费系统、通信系统、机电系统等

关键技术

BIM（建筑信息模型）技术、GIS（地理信息）技术、CIM（计算机集成制造）技术、有线无线通信技术、信息处理技术、自动驾驶技术等

智能公交定位技术、GIS（地理信息）技术、GPS（全球定位系统）技术、射频识别技术、3G无限车载系统监控技术、出行信息联网技术、乘客自动计数技术等

主动交通管控技术、路网状态感知技术、5.8G路径识别技术、SOA（面向服务的架构）、GIS技术、智能车路协同技术、匝道ETC自由流技术等

Part.2 智慧城市三大应用领域智慧交通

EO Intelligence 42

城市道路交通智慧化建设响应运行需求，提升运行效率

◆ 城市道路交通作为城市内部交通智慧化应用最多，且企业关注最为密切的领域，主要是指供城市内车辆与行人交通使用，为人们工

作、生活、娱乐等提供出行服务，负责各区域通达并与市外交通相连的道路总称，主要分为机动车道、非机动车道和行人车道。

◆ 城市道路交通智慧化建设，不但响应城市道路交通中的交通管理、设施管理、人员/车辆管理、指挥决策和信息服务等核心需求，

而且能够使人、车、路、环境这四大组成要素协调运行，从而缓解交通环境拥堵，改善交通运行状况，提升交通运行效率，保障城

市道路安全。

城市道路交通核心需求

交通管理

路况信息

便民服务

气象环境

指挥决策

信息采集

交通仿真

预案决策

特勤服务

设施管理

现场设备管理

交通标志

设备维护

人员、车辆管理

车牌识别防伪

车辆查缉

驾驶员管理

行人管理

交通信息服务

信号控制 交通诱导违章处罚 缓解拥堵

缓解交通拥堵

改善交通运行状况

人

车路

环境

保障城市道路安全

提升交通运行效率

Part.2 智慧城市三大应用领域智慧交通

EO Intelligence 43

智慧交通系统帮助交通管理部门及时作出决策，迅速发布信息

◆ 智慧交通系统（Intelligent Traffic Systems, ITS）是一个复杂的综合性系统。其通过各类传感器采集交通信息后，统一汇聚到城

市交通信息处理分析系统中心，对数据进行处理和挖掘，用于分析和掌握拥堵状态和突发事件等道路交通运行情况，帮助交通管理

部门及时作出决策，迅速发布各类交通信息。

◆ 智慧交通系统主要由交通信息采集系统、信息处理分析系统、信息发布系统组成。目前较为主流的智慧交通系统包括交通监控系统

（TMS）、交通诱导系统（TGS）、地理信息系统（GIS）、智能公共交通系统（APTS）、智能车辆控制系统（AVCS）、货运管

理系统（FMS）、电子收费系统（ETC）、应急智慧系统（ICS）、紧急救援系统（EMS）等。

注：此部分的智慧交通子系统概念介绍详见附录

交通信息采集系统

智能摄像机

GPS车载导航仪器

移动终端

车辆通信电子信息卡红外雷达检测器

线圈检测器光学检测仪 ……

信息处理分析系统

信息服务器 专家系统 智能决策GIS应用系统 ……

信息发布系统

移动终端 车载终端 交通显示屏红绿灯 ……

数据汇聚

决策支持

智慧交通系统

地理信息系统

（GIS）

智能公共交通

系统（APTS）电子收费系统

（ETC)

紧急救援系统

（EMS）

交通诱导系统

（TGS）

应急指挥系统（ICS）

交通监控系统

（TMS）

智能车辆控制

系统（AVCS）

货运管理系统

(FMS)

Part.2 智慧城市三大应用领域智慧交通

EO Intelligence 44

智慧交通监控系统为道路安全运行提供必要的数据支持

◆ 智慧交通监控是利用计算机视觉技术对视频信号进行处理、分析和理解，在不需要人为干预的情况下，通过对序列图像自动分析，

对监控场景中的变化进行定位、识别和跟踪，并在此基础上分析和判断目标行为。智慧交通监控作为城市道路交通智慧化建设的基

础设施，过去由于视频监控系统的智能化程度不足，道路情况的分析基本靠人工完成。

◆ 目前，智能视频监控系统可以有效完成行人行为、车辆行为、道路设施状态、交通环境状况等信息的实时自动监控，为道路安全运

行与危险情况营救提供必要的数据支持。主要表现在：1）准确判断车辆的驾驶行为，实时掌握车辆减超速、车辆逆行等交通违章

现象并及时处理；2）就车流量、车速、交通拥堵等进行分析和预测，实时显示道路运行信息，自动完成拥堵、畅通等级的划分；

3）迅速评估火灾、急救、道路烟雾等突发事件紧急程度，为应急救援车辆规划最佳路线，同时快速为周边车辆传播突发危险信息。

交通违规处理 交通拥堵疏通 突发事件处理

闯红灯智能抓拍

违规停车智能抓拍

超速智能抓拍

压中线智能抓拍

逆行智能抓拍

违规变道智能抓怕

…

监控设备1 监控设备2 监控设备3

车流量

车辆速度

车辆行驶路径

车辆属性

车辆行驶方向

车辆排队时间

…

道路积水

道路火灾

道路烟雾

交通事故

道路塌方

紧急救援车行驶

…

公安监控中心 交管局监控中心

Part.2 智慧城市三大应用领域智慧交通

EO Intelligence 45

车路协同（V2X）建设成为城市道路交通智慧化建设的起点

◆ 城市道路交通智慧化的实现，需要基于无限通信、传感器探测等技术，实现人、车、路、环境等要素之间的大协同，这种大协同首

先需要从车路协同（V2X）的建设开启。车路协同（V2X）的核心在于实现车辆与车辆、行人、基础设施、云端等万物的互联，能

够感知外部环境，助力下一代自动驾驶，实现实时监控，进一步缓解交通环境拥堵、提高道路交通安全。

◆ 目前，车路协同（V2X）有两种技术发展路线——DSRC和C-V2X，亿欧智库研究发现，C-V2X技术正在向LTE-V和5G方向发展。

车路协同（V2X）主要分为车对车（V2V）、车对人（V2P）和车对基础设施（V2I）、车对网络（V2N）四大类。下图分别展示

了车路协同（V2X）的技术发展路线和其分类图解。

V2V V2V V2V

停车库 宏蜂窝

智慧城市

小基站

中央数据中心 边缘数据中心

NB-IOTV2X

DSRC C-V2X

4G LTE LTE-V 5G

演进 演进

亿欧智库：车路协同（V2X）技术发展路线 亿欧智库：车路协同（V2X）分类图解

Part.2 智慧城市三大应用领域智慧交通

EO Intelligence 46

车路协同应用包括危险路况预警、交通信号播报和协同控制等

◆ 目前，车路协同在我国主要有3个试点方向：一是高速公路或快速路的车路通信，二是高速公路或快速路的运营车辆编队行驶；三

是城市道路的车与交通设施通信，主要为车与交通信号的通信。仅就车路协同在城市道路交通的落地应用来看，主要包括危险路况

的预警、交通信号的播报、交通协同控制、信息服务、交通监控监测等。

1、高速公路出入口

2、路径标识站点交通流量信息采集

5、隧道安全监测及二次事故预警

6、智能电子标识

管理与服务云平台

7、车端增值服务

3、拥堵提醒4、透视

8、桥梁检测

11、团雾检测

9、“两客一危”车辆在途监管

12、交汇速度诱导

13、行人检测预警

14、智慧路灯

15、路径标识站点交通流量信息采集

16、卡车编队行驶

10、可变限速牌

Part.2 智慧城市三大应用领域智慧交通

终点

EO Intelligence

千方科技：“交通+安防”双轴驱动，全面覆盖大交通产业

47

公司定位：基于大数据+人工智能

能力的智慧交通与智慧安防解决方

案提供商。

核心产品：城市交通管理中心、高

速ETC产品、智慧路网解决方案、

网络摄像机、物联网传感器、存储

与AI算力设备。

应用场景：交通、安防

商业模式：硬件销售、系统集成、

软件开发、运营服务收入。

企业名片速览 发力交通及安防两翼：以城市智慧交通解决方案为例

路网精细化监测

能力

提供多种类交通流量

检测、动态称重感知

设备产品，并拥有路

网运行监测、异常预

警、协同处置等能力。

典型的如交通管理控

制中心，接入各类数

据和智能交通应用系

统，提供监测、指挥、

信息服务职能。

交通信号控制能力

“类脑”集中式控制，

由“信号优化与信号

控制系统、信号控制

机、车辆检测器协同

处理完成

智慧停车控制能力

拥有车牌抓拍、车牌

识别与电子不停车收

费系统建设能力。

核心技术能力

应用场景和功能

交通监测调度：路网运行监测、城市公交与出租车调度、轨道指挥、 两客一危车辆监管、枢纽管理

交通违法管理：违法行为及交通事故监控、车辆识别、违法抓拍、异常上报、警力调度辅助

交通出行服务：智慧停车、智能公交电子站牌、车载导航、12308公交出行平台

交通行业信息化

系统建设能力

Part.2 智慧城市三大应用领域智慧交通

EO Intelligence

2.3 智慧社区Intelligent Community

48

Part.2 智慧城市三大应用领域

EO Intelligence 49

智慧社区全面满足居民的生活和发展需求

◆ 社区是城市的“细胞”，智慧社区作为智慧城市的重要组成部分，是社区管理的一种新模式和新形态，其以社区居民为服务核心，

利用物联网、云计算、移动互联网等新一代信息通信技术的集成应用为居民提供安全、高效、舒适、便捷的居住环境，全面满足居

民的生活和发展需求。

◆ 智慧社区涵盖社区内部和社区周边的各项服务，社区内主要包括智慧家庭、智慧物业、智慧照明、智慧安防、智慧停车等基础设施

服务，社区周边主要包含智慧养老、智慧医疗、智慧教育、智慧零售、智慧金融、智慧家政、智慧能源等民生服务。

小区内

智慧家庭

智慧社区

智慧政务

智慧物业 智慧停车

智慧安防

智慧城市

智慧养老

智慧医疗智慧教育 智慧金融

智慧电力

智慧家政智慧零售

智慧水务

智慧交通

智慧警务智慧环保

智慧物流

智慧园区

智慧园区

…… ……

智慧制造

智慧农业

智慧校园

智慧生活

智慧能源

智慧照明

智慧楼宇智慧消防

Part.2 智慧城市三大应用领域智慧社区

EO Intelligence 50

智慧社区产业链已逐渐形成各方参与、互利共赢的局面

◆ 智慧社区产业链已逐渐形成各方参与、互利共赢的局面，产业链上下游涉及设备提供商、软件/算法供应商、电信运营商、系统集

成商、解决方案提供商、地产开发商、物业运营商等多个角色。其中，设备提供商、系统集成商、电信运营商位于产业链上游环节，

业务提供商、房产开发商、物业运营商、社区运营商则分布在产业链中下游环节，产业界限划分较为模糊，各方更多以合作方式参

与到智慧社区的建设中。

◆ 智慧社区有政府、企业和个人三大类用户，各方对智慧社区的功能需求均不相同。政府以“居民信息管理”为核心，更关注社区信

息收集、处理和响应以及社区环境建设；企业更关注与居民生活相关的新产品、新服务推广与运营；居民主要关注的是居住环境和

提供服务的安全性、便捷性、舒适性等。

居民

关注社区环境和服务的安

全性、便捷性和舒适性等

关注信息收集、处理和响

应，以及社区环境建设

企业

关注与居民生活相关的新

产品、新服务推广与运营

智慧社区用户

政府

设备提供商 电信运营商 解决方案提供商 物业运营商

软件/算法供应商 系统集成商 地产开发商

Part.2 智慧城市三大应用领域智慧社区

EO Intelligence 51

智慧社区企业图谱 Part.2 智慧城市三大应用领域智慧社区

◆ 智慧社区重点参与企业从产业链上游到下游主要包括：设备提供商、软件/算法供应商、电信运营商、系统集成商、解决方案提供

商、地产开发商、物业运营商。

地产开发商解决方案提供商

安 居 宝

电信运营商

系统集成商

设备提供商

优点科技

趋 视 科 技

软件/算法供应商

物业运营商

ZNV力维

EO Intelligence 52

智慧社区系统主要分为信息服务系统、物业管理系统、安防系统

◆ 从系统的服务功能出发，智慧社区系统主要分为信息服

务系统、物业管理系统、安防系统。目前，由于三大系

统服务客户的差异性，尚处于分离状态。

✓ 信息服务系统是为社区居民、社会组织提供集咨

询服务、事项服务、交流互动、娱乐休闲于一体

的综合便民信息服务；

✓ 物业管理系统是为物业部门提供社区公共设施管

理、维修与保养服务，社区综合监管、停车场管

理及保洁服务信息，也可发布水、电、燃气、电

话等账单查询和代缴费服务等；

✓ 安防系统通过整合社区的视频监控、入侵报警、

门禁控制、楼宇对讲等多类子系统的动态感知数

据，实现社区内实有人口管控、人车轨迹研判、

异常告警处置、潜在风险预控等应用，为公安和

政府部门的人口管理、案件侦查、综合治理、态

势研判提供有利的信息和技术支撑。

◆ 从系统的应用落地来看，由于政府和公安部门的资金支

持以及安防系统自身所能发挥的更大效能，目前安防系

统的商用化最为乐观。

智慧社区

计算机网络子系统

智能家电子系统

有线电视子系统

视频点播子系统

电子公告子系统

综合服务子系统

信息服务系统

自动缴费子系统

设备管理子系统

能源消耗子系统

停车场子系统

系统维护子系统

人事管理子系统

物业管理系统

安防系统

入侵报警子系统

电子巡更子系统

门禁控制子系统

楼宇对讲子系统

访客管理子系统

公共广播子系统

消防报警子系统

周界防范子系统

视频监控子系统

位移检测子系统

Part.2 智慧城市三大应用领域智慧社区

EO Intelligence 53

智慧社区安防系统包括感知子系统、传输子系统、综合管理平台

◆ 智慧社区安防系统由三部分组成，分别是前端感知子系统、网络传输子系统、综合安防管理平台。

✓ 前端感知子系统主要由视频监控子系统、门禁控制子系统、楼宇对讲子系统、访客管理子系统、消防报警子系统、入侵报警

子系统、位移检测子系统等组成，实现对前端数据、事件的全面感知；

✓ 网络传输子系统实现视频、图片、结构化数据等的可靠接入，转发至后端应用平台；

✓ 综合安防管理平台通过对海量社区感知数据和业务数据的存储、计算和处理，挖掘数据的实际价值，为公安、综治、居民、

街道、物业等多方用户提供个性化应用；

视频监控子系统 对讲子系统门禁控制子系统 访客管理子系统 入侵报警子系统消防报警子系统

移动终端控制键盘 存储设备服务器 综合安防管理平台电视墙/大屏

网络传输子系统

手机APP

室内机

视频门禁终端

门禁主机交换机

网络摄像机

全景智能相机

高清智能相机

双目智能相机

对讲终端1

对讲终端2

对讲主机

报警按钮

红外设备

雷达设备

警铃/警号

控制主机

APP登记

二代证刷卡

访客管理客户端

管理主机

烟雾报警器

电弧报警器

水压检测器

侦测主机

客户终端

Part.2 智慧城市三大应用领域智慧社区

EO Intelligence 54

智慧社区安防系统为公安、街道、人口办等提供信息服务

◆ 智慧社区安防系统在社区基础设施建设中表现出“一举多得”的关键用途，可以面向公安、街道、网格中心、政务中心、人口办等

提供各类信息服务，以提升工作效率和服务质量。

采集社区各类基础数据，并通过视频智能

分析、大数据分析技术，实现重点人员和

车辆的管控，预判各类警情事件；同时，

通过政务微信APP应用，形成 “推送-接

警-处置-反馈-结束”的警情处置闭环。

面向公安

系统将各类告警事件推送给网格系统，网

格系统根据事件种类将各类事件进行分类，

产生工单，推送给网格员、居委干部等，

形成事件处置闭环。

面向网格中心

人口办基于人员感知发现和感知离开数

据，及时处置核实，实时更新人口数据。

面向人口办

街道办通过建立数据模型和数据规则对

感知数据进行筛选，并生成感知事件。

系统对感知事件进行自动整理，根据事

件性质和紧急程度推送至不同处置系统，

进入相关的处置环节进行流转、处理。

面向街道

政务中心基于各类感知数据的汇聚和

统计，实现智慧社区系统建设成效的

统一展现，实时展现社区感知数据总

量、增量，人\车通行情况，外来感知

人员数量、事件处置数量等信息。

面向政务中心

其他单位均可以通过开放服务接口，按

需获取社区实时感知数据、告警数据、

数据分析结论等。

面向其他单位

Part.2 智慧城市三大应用领域智慧社区

EO Intelligence 55

智慧社区安防系统解决传统社区的四大管理难题

◆ 目前，传统社区存在四大管理难题：1）人员管控问题，比如老人、残障人员、“五类”人员，以及不法租客和访客、传销组织等

外来流动人员的管控需要人工监视巡查，且上门摸排难度大、时效性低；2）车辆管控问题，比如，社区内车速得不到有效控制、

社区内乱停车现象频繁发生；3）公共区域管理问题，比如，在消防通道等重要区域出现垃圾堆放现象；4）周界防盗问题，小区

居民生命财产安全遭受损失，但由于安防设施不到位造成无法有效取证并及时追查。

◆ 智慧社区安防系统围绕人、房、车、警情事件等要素，通过各类前端感知子系统对重点人车进行实时且全面的数据采集，并精准识

别异常人员或车辆，实现小区实有人口管理、关注人员管控、人车轨迹研判、异常告警处置、潜在风险预控等应用。以下列举了东

方网力的智慧社区安防平台整体设计思路。

一标六实

实有人口

实有房屋

实有单位

实有力量/装备

实有安防设施

实有警情事件

实有人口治理

重点人车管控

关注人员预警

业务专题动态感知

应用

人脸感知

消防感知

警力感知

过车感知

开门感知

位移感知

视频身份提取

人车感知发现

以图搜图

全息档案

云搜索

轨迹分析

异常行为分析

潜在风险分析

异常行为模型

人车房查询

告警事件

闭环处置

用户管理

资源管理

日志管理

运维管理

权限管理

安全审计

视频智能分析

社区大数据分析

社区APP 系统管理

业务模块 应用模块 管理模块

Part.2 智慧城市三大应用领域智慧社区

EO Intelligence

腾讯优图：基于云、数、AI与C端触达能力，探索智慧化落地场景

56

公司定位：腾讯优图实验室聚焦计算

机视觉，专注在图像处理、模式识别、

机器学习、数据挖掘等领域开展技术

研发和业务落地。优图实验室以产品

为核心，以AI技术落地为导向。通过

腾讯云及“腾讯优图开放平台”对外

输出团队核心的技术能力，建立AI云

生态，带动行业的智能化变革。

核心产品：智慧社区 智慧零售 人脸

核身 人脸支付 智能硬件。

应用场景：金融、交通、医疗、零售、

汽车、教育、泛互、公益等。

商业模式：通过腾讯云以及AI开放平

台输出技术和方案，赋能合作伙伴提

供产品技术落地解决方案

企业名片速览 技术能力商业化落地探索：以智慧社区解决方案为例

人脸人体基础能力

全面的人脸检测与聚

类、人体检测、活体

检测、人流与人群分

析、人脸对比与检索

等能力。

图像视频理解与

编辑/增强能力

识别图像并添加人物

属性标签、图像去模

糊、夜景增强。

车辆分析能力

车辆检测、追踪、属

性识别、车辆检索能

力

多技术关联能力

多视图人体定位和场

景拼接，绘制人体坐

标轨迹，跨摄像头及

传感器信息融合能力。

核心技术能力

应用场景和功能

智慧管理：人脸及车辆识别进出、流动人口管理、实有人口及车辆管理

智慧安防：人脸及车辆感知布控、轨迹分析、报警处置、巡更管理、房屋及设备感知

智慧服务：警民互动、社区信息、线上政务、物业服务、互动论坛、其它公共及生活服务

Part.2 智慧城市三大应用领域智慧社区

Practices of Smart Cities

Part3.我国部分城市的智慧化实践

57

EO Intelligence 58

我国智慧城市的落地应用指数指标体系

◆ 业界关于智慧城市评估指标的选取方式并没有统一标准，目前运用的方法主要是基于基础设施、行业应用、发展环境（包括政府支

持及城市发展水平等）等指标得出智慧城市发展排名。

◆ 亿欧智库聚焦于智慧安防、智慧交通和智慧社区三大领域，对已发布的多份智慧城市评估榜单排名居前的城市1，逐一进行资料搜

集与对照，最终根据政策完整度、基础设施与服务水平、应用落地实施进度，选定北京、上海、广州、深圳、杭州这五大城市进行

针对性的评估。

评估项目 一级指标 二级指标 指标评估方式

智慧城市落地应用指数

政策完整度（30%）

智慧城市战略全面性 智慧城市战略覆盖领域数量，完善程度

投入 一般公共服务支出、公共安全支出、城乡社区支出、交通运输支出合计值

目标分解计划和时间表 计划数量、覆盖对象

执行效率 早期目标完成情况

基础设施与服务水平（20%）

IT基础设施网络互联 城市互联网平均速率、电信业务收入

技术建设能力 科技创新企业数量、信息化从业人员数量

基础服务 政务服务便捷度 线上服务开通数量

应用落地实施进度

（50%）

智慧交通 交通落地 智慧交通控制区域范围、应用落地数量和实施效果

智慧安防 安防落地 城市监控设施数量；监控系统建设运营情况

智慧社区 社区落地 智慧社区数量；应用情况

亿欧智库：我国智慧城市落地应用指数指标体系

Part.3 我国智慧城市实践分析

注1：北京、上海、广州、深圳、杭州、苏州、宁波、大连、重庆、成都

EO Intelligence 59

我国智慧城市落地应用评价结果：上海、杭州、北京排名位居前三

◆ 根据上述指标评价结果，上海以85.7分的总得分位列第一，杭州、北京以微弱分差居于二、三位。

✓ 政策完整度方面，广州、上海、北京的智慧城市建设规划全面，政府投入较大，有相对明确的实施细则，早期目标完成度高。

✓ 基础设施和服务水平方面，北京、深圳、上海的IT基础设施建设完备；杭州、上海、北京的基础服务较好，尤其以线上政务

服务居多。

✓ 应用落地实施进度方面，杭州、上海、北京在交通、安防和社区三大领域的智慧化程度相对更高。

广州

深圳

北京

杭州

上海

政策支持 基础设施与服务 智慧交通 智慧安防 智慧社区

亿欧智库：我国智慧城市发展指数TOP5城市

85.7

85.6

85.1

78.4

76.4

Part.3 我国智慧城市实践分析

EO Intelligence

3.1 上海：打造智慧城市新地标Shanghai: Building a new landmark of Smart Cities

60

Part.3 我国智慧城市实践分析

EO Intelligence 61

上海：智慧城市建设规划制定较早，覆盖领域全面

◆ 上海市在全国范围内率先制定智慧城市建设行动计划，持续聚焦于信息化基础设施、智能应用（生活、经济、治理及政务）、智慧

地标等重点项目，旨在建成泛在化、融合化、智敏化的智慧城市。

◆ 协同措施上，上海市设立有信息化发展专项资金，并于2015年起连续四年发布《上海市智慧城市发展水平评估报告》，总结和评

估上海市整体和各区智慧城市建设进展。

亿欧智库：2011-2019年上海市智慧城市重点政策文件

时间 发布单位 文件名称 相关内容

2011年9月 上海市人民政府《上海市推进智慧城市建设

2011-2013年行动计划》

发展信息基础设施、信息感知和智能应用、信息产业体系、城市信息安全保障体

系、信息安全监管。

2014年12月 上海经信委《上海市推进智慧城市建设行动计划

（2014-2016）》

重点发展信息感知和智能应用，着眼于普惠化智慧生活、高端化智慧经济、精细

化智慧城管、一体化智慧政务，围绕社区、村庄、商圈、园区、新城打造智慧城

市新地标。

2016年9月 上海市人民政府《上海市推进智慧城市建设“十三五”规划》

2020年，信息化整体水平保持领先，着眼于便捷化智慧生活、高端化智慧经济、

精细化智慧治理、协同化智慧政务，建设智慧化的社区、村庄、商圈、园区、新

城，初步建成泛在化、融合化、智敏化的智慧城市。

2017年2月 上海经信委 《上海市信息化发展专项资金管理办法》设立上海市信息化发展专项资金，支持信息产业、软件和信息服务业、集成电路

企业、智慧城市示范项目和基础支撑项目、相关咨询项目和国家规划项目等。

资料来源：上海市政府公开资料

Part.3 我国智慧城市实践分析上海：打造智慧城市新地标

EO Intelligence 62

上海：“十三五” 智慧城市建设总体框架

亿欧智库：上海市推进智慧城市建设“十三五”规划总体框架

智慧社区 智慧商圈 智慧新城 智慧园区 智慧村庄

建设内容 具体专项

新一代信息基础设施 光纤宽带 无线城市 物联专网 通信枢纽

新一代信息技术产业 集成电路 高端软件 新型显示 云计算 智慧装备

数据资源 政务数据 公共数据 社会数据 政府商事民生服务 技术研发与产业

网络安全 综合监控与应急响应 安全测评与认证 网络安全技术与产业

◆ 上海市智慧城市建设“十三五”规划在智慧城市地标、主要建设领域及信息基础能力协同方面，制定了全面、详细的实施细则。

高端化

智慧经济

公共数据开放 电子政务一体化 网络服务能级

公共信用信息平台 公共服务渠道

精细化

智慧治理

协同化

智慧政务

智慧制造 智慧航运 智慧商务

智慧企业 互联网金融

综合管理信息化 食品安全信息化 环境保护信息化

公共安全信息化 智慧化城市生命线

普惠化

智慧生活

智慧交通 智慧健康 智慧教育 智慧养老

智慧文化 智慧旅游 智慧就业 智慧气象

智慧地标

智慧城市建设领域

信息基础能力

资料来源：上海市政府公开资料

Part.3 我国智慧城市实践分析上海：打造智慧城市新地标

EO Intelligence 63

上海：着眼于便捷化智慧生活，提供多场景的智慧交通服务

停车与服务 道路

奉贤全区智慧停车

提供全区范围内的停车泊位查询、线上输入泊号编码及车牌号，购买泊车时长并下单缴费。 2019年3月上线。

停车资源共享利用信息系统

建立停车资源共享信息系统，错时利用周边公共、专用、道路等停车资源。规划于2019年底建成100个停车共享项目。

交通配套APP

提供实时公交到站预报、部分路段实时路况展示、虚拟交通卡和乘车码服务、车驾管在线办理服务等。

多功能电子警察

单一设备中集成多项违法抓拍功能，智能识别交通违法行为，并实现“违法抓拍即时告知”功能。

智能交通信号灯管理

实时路况的感知，智能执行类信号的控制和最佳交通方案的规划。区域平均车速提升10%，路口通行能力提升7%。2018年10月起运用于部分地区，规划于2019年底覆盖外环线1000个路口。

公交信号优先系统

在试点线路上，实现路口车流信息、交通状态、公交调度系统和信号系统协同，智能执行不同级别的公交信号优先方案。

行人过街提示系统

首创行人过街提示系统，监测并警示闯红灯行为，规划于2019年底完成外环线100个重点路口建设。

亿欧智库：上海市智慧交通落地应用（部分)

◆ 上海市强调为都市人群提供更便捷、高效、安全的城市通行方式，注重车辆管理、停放、交通监控、公共交通等领域的智慧化落地。

Part.3 我国智慧城市实践分析上海：打造智慧城市新地标

EO Intelligence 64

上海：着眼于精细化智慧治理，建立泛在的智慧安防能力

◆ 上海警方“一中心、一平台、多系统、多模型、泛感知、泛应用”的框架搭建基本完成，夯实智慧安防能力。

◆ 建设效果：全市110警情到场时间平均缩短20%，警情处置时间平均缩短35%。

上海智慧公安数据中心

智慧公安综合服务平台

服务器5000台 30PB容量和5PB数据实时计算能力

应用系统181个 应用模型400个 开放数据接口1200个

卡口 道路 楼宇 社区

各类感知设备合计55万个

网络

卡口：智能卡口123个

网络：防护网站13万个道路：监控高清化、智能化改造

亿欧智库：上海市智慧公安建设框架 亿欧智库：上海市智慧安防落地应用（部分)

城市公安大脑

• 数据的汇聚、可视化、调用和分析

• 智能识别违法犯罪行为

• 按需调动执法民警

• 规划进行区域警用中脑建设

一标六实数据可视化系统

• 规范标准地址，录入实有人口、房

屋、单位、警情、安防及装备数据，

实现标准地址与实有数据匹配，提

高出警效率

• 已在闵行区启用

客流监测与预警指挥系统

• 整合地铁站、景点等大客流地区无线网

络、闸机票卡及视频监控数据，智能分

析并预测短期客流趋势

• 实施客流疏导和治安维护等预案

• 准确率超96%

反欺诈中心

• 建立可疑电话预警数据模型，分析

诈骗电话信息，智能识别进行中的

疑似诈骗行为

• 相关警情直接推送至所在社区民警、

居委会干部、楼组长

Part.3 我国智慧城市实践分析上海：打造智慧城市新地标

EO Intelligence 65

上海：打造智慧城市新地标，围绕社区管理再造能力

◆ 智慧社区沿安防建设和社区服务两大方向推进，通过布局ICT基础设施，逐渐建成了基于信息和数据分析的智能管理及服务系统。

• 主要包括门禁、视频监控、出入微卡口控制、烟感、温感、电气、燃气、移动感应和水压监测等智能感知设备；

• 布置于楼宇、卡口、社区道路、路灯、垃圾箱、水箱、井盖等多类场地；

• 数据汇集至智慧社区数据中台，并向公安、市政系统开放。

智能消防感知系统

• 社区感知设备数据实时分析， 实现了风险隐患

的自检自查、自动预警、实时推送；

• 全市已有3500余栋高层建筑建有智能消防感知

系统，2018全年“零火灾”。

立体化感知分布

提供上海市政务服、社区事务与周边信息查询等

功能，“一网通办”。

市民云 智慧社区操作平台

智慧社区服务与社区居民之间桥梁，居民可在平

台上进行数据查看、开门、物业服务等活动。

智能安防系统

• 社区感知设备数据实时分析，重点监测已录入与未

录入的个人与团体，以及独居老人的活动情况；

• 全市已有2700余个小区建有智能安防系统， 2018

全年“零案发”。

研判处置

感知泛在

社区服务

Part.3 我国智慧城市实践分析上海：打造智慧城市新地标

EO Intelligence

3.2 杭州：为城市安上智慧大脑Hangzhou：Build Smart Brains for Cities

66

Part.3 我国智慧城市实践分析

EO Intelligence 67

杭州：政策发力推动城市大脑在各领域的应用部署

◆ 杭州市在数字经济、产业培育方面已有较好基础，在此背景下杭州市政府制定了一系列以城市精细化管理、民众便捷化服务为导向，

面向2022年杭州亚运的智慧城市发展规划。

◆ 将城市大脑打造成为数字化治理基础设施，着重推进智慧交通和智慧安防能力建设。

亿欧智库：2015-2019年杭州市智慧城市重点政策文件

时间 发布单位 文件名称 相关内容

2015年4月 杭州市经信委《杭州信息经济智慧应用总体规划

（2015-2020 年）》规划建设智慧公共服务能力、覆盖智慧治理、民生服务、环境保护三部分内容。

2017年7月 杭州市人民政府《“数字杭州”（“新型智慧杭州”一期）

发展规划》

强调民生服务环境营造，覆盖领域包括智慧教育、医疗、社保、社区、扶贫、体

育、文化、旅游、农业、气象；强调城市精细治理，覆盖领域包括智慧交通、警

务、城管、市场监管、安监、检务、党建、审计、环保、信用。

2018年10月 杭州市人民政府《杭州市全面推进“三化融合”打造全国数

字经济第一城行动计划（2018-2022年）》

将“城市大脑”打造成为城市数字化治理基础设施，推动数据向城市大脑汇聚；

增强大脑算力支撑；深化城市大脑在各行业各领域的部署和应用；

2019年，城市大脑交通治理实现主城区全覆盖；2020年，城管、医疗、房管、

安监、市场监管等系统建设完成并投入运行；2022年，治安防控系统基本建成，

城管、医疗、房管、安监、市场监管等系统实现全市全覆盖。

2019年2月 杭州市发改委 《杭州市城市数据大脑规划》建设并完善城市数据大脑交通系统、平安系统，2022年实现城市数据大脑交通治

理全域覆盖；基本完成城市数据大脑在各行业系统建设，投入实际运行。

资料来源：杭州市政府公开资料

Part.3 我国智慧城市实践分析杭州：为城市安上智慧大脑

EO Intelligence 68

杭州：以城市大脑中枢为基础，智慧系统及应用不断生长

◆ 2018年12月城市大脑综合版发布，对接交通、公安、城管、卫健、旅游五大系统，提供九项惠民应用。

◆ 基于城市大脑中枢，杭州市规划在2019年底前，实现智慧交通、智慧安防的主城区全覆盖，智慧社区建设加速。

城市大脑算法服务 城市大脑

数据资源

城市大脑计算资源

公共数据

互联网数据

政务数据

便捷泊车

畅快出行

智慧警务

欢乐旅游

舒心就医

五大智慧系统

数据赋能

九项惠民应用

泊位全城共享

重车全程严管

交通全域应用

优驾自动容错

华数智慧生活

桐庐智能旅游

建德数字专列

公园卡郊县游

先看病后付费

落地应用

注：智慧警务系统面向公安机关群体，暂未推出惠民应用。

亿欧智库：杭州市城市大脑综合版2019

…

Part.3 我国智慧城市实践分析杭州：为城市安上智慧大脑

EO Intelligence 69

杭州：旨在建成全国首个全市域智慧交通系统

停车与服务 道路

武林商圈智慧停车

包括智能停车诱导系统和无感支付系统，实时监测停车数量、空置率、周转率，并预测下一时间段停车情况，规划2019年底系统覆盖武林商圈全部车位，并增加错时收费功能。2019年4月上线。

泊位全城共享

首家城市级共享泊位平台，接入各类停车场库泊位资源，市民通过支付宝或贴心城管应用即可预约停车，通过高德地图获得“车到位”的精确导航服务。

智能信号灯管理

智能分析视频、路口数据，应急车辆信息并进行信号优化控制，提供应急救援车辆一路护航功能。已覆盖路口1300个，接入视频4500路。路段通行速度提升15%，应急车辆到达时间节省50%。

公共交通工具调度

通过视频、高德、运营商等数据识别人群密集区域，测算所需运力，进行公交车班次规划、出租车调度等，降低人群滞留率。

智能巡检与交警指挥系统

每2分钟便对城市道路交通状况进行一次扫描，覆盖3400路监控球机，可跟踪两重一危车辆，智能识别110种警情。主动报警，日均发现警情3万余起，准确率95%以上。通过手持终端，可直接指挥杭州市200余名交警就近前往现场处置。

人工智能公交线路

基于公交大数据，设计全新公交线路、包括站点设置、线路布置、首末班车时间、潜在客流分析、运营时间设定等。已开通两路数据大公交。

亿欧智库：杭州市智慧交通落地应用（部分)

◆ 基于城市大脑的智慧交通系统具有以下特征：覆盖范围更大，汇集数据更海量，数据融合与计算更高效（首例可计算得出实时路上

车辆数目），综合调控（如：智能识别火情 → 联动消防大队推送救火方案 → 着火点周边信息可视化 → 信号灯一路护航）。

Part.3 我国智慧城市实践分析杭州：为城市安上智慧大脑

EO Intelligence 70

杭州：高效的大数据能力推动智慧安防能力跃升

◆ 杭州市基于城市大脑中枢、以系统接入的方式，创新地构建出不同类型的数据处理和人机协同应用，同时加强数据采集渠道建设，

提升城市智慧安防能力。

亿欧智库：杭州市智慧安防建设发力点（部分）

• 织密视频监控网络，规划2019年底前，

达到重点公共区域视频监控点位8万个，

人脸抓拍摄像机1.5万个，整合接入社会

面自建视频监控点位6万个的目标。

• 精准寻人系统，对行人、车辆、物体细节

进行识别，行人识别准确率世界第一，处

于试点阶段。

• 网上网下事件处置联动系统，实现网格事

件自动汇总、自动归口、自动派单。

• 物联网设备，加强对人、车、物等轨迹信

息的实时采集、动态跟踪、智能预警。

• 城市眼云共治系统，实时识别并抓取商户

违规行为、不文明现象等信息，准确率超

过90%。

• 三图合一系统，在一张地图上实现警力可

视、警情可视、现场可视，为民警执法提

供信息支撑。

数据采集 人机协同数据处理

Part.3 我国智慧城市实践分析杭州：为城市安上智慧大脑

EO Intelligence 71

杭州：以安防角度切入，推广智慧社区试点经验

◆ 2019年底前，规划全市累计完成500个智安小区建设，2020年底前完成1300个，2021年底前完成2500个。以萧山区相墅花园智

慧社区“8+N”模式为智安小区建设参考标准。

◆ 相墅花园社区系统建成一年时间里，总警情同比下降28%，治安警情同比下降28.6%。2018上半年实现刑事案件与火灾零发生。

亿欧智库：杭州市智慧社区试点“8+N”模式

“N”代表正在

开发的子系统。

+“N”视频监控 智能门禁 车辆出入管理 人员出入管理 周界入侵报警 电子巡更 人脸抓拍 智慧消防

八大系统

可转动变焦摄像头；

仰角防高空抛物摄像头；

无监控盲区。

建设要点

用于楼道单元门；

通过IC卡、钥匙、APP、刷人脸、室内机开门等方式管理人员通行权限。

车牌识别摄像一体机；

记录通行车辆信息；

与公安系统远程联网。

系统认证后通行；

按需进行人脸抓拍。

智安小区管理平台自动识别非法入侵行为并报警；

在电子地图上显示报警位置。

记录巡更人员活动信息；

通过APP下发巡查任务。

用于小区出入口和电梯轿厢；

留存人脸图像，用于实时对比、历史查询与分析；

与公安系统远程联网。

设置烟感、用电、用气、消防水泵、屋顶液位、充电等感知设备；

发现异常后向住户和小区预警。

Part.3 我国智慧城市实践分析杭州：为城市安上智慧大脑

Challenges and Trends of Smart Cities

Part4.智慧城市发展挑战与趋势

72

EO Intelligence 73

三大挑战：提升经济效益、保障信息安全、实现跨区级信息共享

◆ 经过近十年的发展，智慧城市的建设模式以政府引领并投入大量资金，企业积极参与以提供技术和解决方案支撑为主。看似已成功

驶入快车道的智慧城市建设，正面临着如何提升经济效益、保障信息安全、实现跨区跨级的信息共享的三大挑战。

• 智慧城市依赖于数字化的基础设施，信息系

统和数据资源的融合共享是智慧城市正常运

行的前提；

• 人为干预和自然灾害都有可能导致地方或区

域数字化基础设施的崩溃，因此提升信息安

全的建设能力也是智慧城市建设关键。

信息安全

• 智慧城市顶层设计从完美的未来愿景出发，关

注新技术应用，导致各城市不计成本的为大一

统方案买单，却无法测量实际效益；

• 成功的智慧城市业务不是靠设计的，而是靠效

益导向一步步优化形成的，因此提升经济效益

是政府和企业的重要目标。

经济效益

• 智慧城市的建设越深入，越会触及经济和社会中的深层次问题，

体制机制对智慧城市建设的约束也会越显现；

• 尤其是涉及民生的领域，如医疗、教育等公共服务和人口管理、

食品安全等方面，政府信息管理中的层级分割、条线份额、地区

分割仍普遍存在，跨区跨级的信息共享建设成为难点问题。

跨区级信息共享

智慧城市挑战

Part.4 智慧城市发展挑战与趋势

EO Intelligence 74

趋势一：智慧社会将成为智慧城市建设和发展的未来愿景

◆ 我国目前的智慧城市建设仍以城市信息系统的智慧化建设为主，注重以人为本的“智慧社会”将成为我国智慧城市建设和发展的未

来愿景。“智慧社会”相比智慧城市，更加重视智慧城市的惠民服务，让智慧城市真正“为民所用”，实现“城市即服务”的愿景。

◆ 十九大报告中提出的“智慧社会”涵盖了四个层面的要求，一是统筹城乡发展，二是在数字化基础上实现万物感知，三是在网络化

基础上实现万物互联，四是在智能化基础上使社会更加智慧，实现社会感知、融合、共享、协同、智能。因此，智慧城市向智慧社

会的迈进，首先应该加强顶层规划工作，做好城乡、城市之间以及城市内部各模块之间的统筹工作；其次应该全面提升城市治理和

服务能力，最后也应该推动产业生态更加协同化和共享化。

加强顶层规划，做好城乡、城市间、

城市内部各模块间的统筹工作

• 更加关注城乡间协调发展，尤其

是智慧乡村、智慧农业等，解决

城乡经济社会发展不平衡问题。

• 更加强调“全国一盘棋”，重点

解决信息互联互通问题，真正实

现信息共享，打破城市间孤岛。

全面提升城市治理和服务能力

• 出于政府管理需要，当前智慧城

市建设重点主要围绕智慧政务、

智慧交通等领域展开；

• 智慧社会强调“以人为本”，不

单是硬件智能化水平提高，而是

城市治理和服务能力的全面提升。

推动产业生态更加协同化和共享化

• 除当前的政府、平台企业、技术

方案、硬件设备提供商、工程企

业外，未来将有更多行业企业、

社会组织、民众参与到智慧社会

建设中，生态更加完善，覆盖范

围更为广阔。

Part.4 智慧城市发展挑战与趋势

EO Intelligence 75

趋势二：数据孤岛将被打破，各领域数据逐渐走向融合

◆ 数据是城市规划与管理的“主心骨”，当前智慧城市建设中各领域的数据处于割裂状态，未来随着企业所提供的技术越来越成熟，

政府推动和建立统一的数据中心，并制定相关数据开放的法律体系，实现数据的跨部门共享，各领域的数据孤立将被打破，并逐渐

走向融合。

政府数据中心

物联网

大数据

云计算

人工智能

物联网利用传感器连接网络进行

数据传输，通过对感知信息的计

算处理帮助管理者进行决策。

大数据通过全面获取、高效处理、

深度挖掘数据实现城市智能化。

云计算通过虚拟技术对计算需求

进行动态分析，提升计算能力与

存储利用率，满足智慧城市建设

中对海量信息快速处理的需求。

人工智能技术通过机器学习对海

量数据进行分析和预测，实现城

市智能预测和分析。

数据收集 数据管理数据脱敏、监督

数据整合➢ 原始数据分级➢ 开放数据

➢ 数据筛选➢ 数据开放

➢ 制定统一标准➢ 协调、监督

数据应用

数据中心建设运营

联合企业进行建设

监督数据使用，协调与政府的收益分成

收益分成

收益分成

企业技术支撑

Part.4 智慧城市发展挑战与趋势

EO Intelligence 76

智慧城市参与方共同构建立体化的产业生态圈

◆ 智慧城市建设并非只是运营一个小项目，其覆盖范围广、涉及领域多、项目规模大、资金投入高等特点都促使智慧城市建设需要多

方参与才能完成，因此，政府组织、产业联盟、学研机构、技术/产品/运营服务商等大批优质的智慧城市参与方互相合作，共同构

建立体化的“系统集成/运营/服务+开放式物联网平台+大数据云平台+政企合作平台” 产业生态圈。

产业联盟

学研机构

金融机构

……

内容提供商

运营服务商

技术服务商

产品服务商

政府组织

生态合作 产业生态圈

大数据云平台

开放式物联网平台

政企合作平台

系统集成/运营/服务

Part.4 智慧城市发展挑战与趋势

Appendix

Part5.附录

77

EO Intelligence

附录1：智慧城市相关政策Policy of Smart Cities

78

Part.5 附录

EO Intelligence 79

我国出台的智慧城市政策涵盖建设规划、评价体系等多维度

◆ 2012年以来，我国陆续出台国家层面的智慧城市建设相关规划、评价体系等政策。其中，2012-2014年的政策重点以政府长期规

划、建设方案、指导意见、项目管理方法等为主，而2015-2018年的政策逐渐关注智慧城市的基础设施建设和具体细分场景，比

如：智慧旅游、智慧交通、智慧时空、智慧政务等。

数据来源：公开资料查找

亿欧智库：2012-2018年智慧城市相关政策文件

时间 发布单位 文件名称 主要内容

2012年11月 住房城乡建设部 《国家智慧城市试点暂行管理办法》 提出国家智慧城市试点申报和实施管理等内容。

2012年11月 住房城乡建设部 《国家智慧城市（区、镇）试点指标体系》 列明智慧城市试点的指标体系。

2013年8月 国务院 《关于促进信息消费扩大内需的若干意见》明确提出要加快智慧城市建设，并提出在有条件的城市开展智慧城市试点示范建

设；鼓励各类市场主体共同参与智慧城市建设。

2014年3月 新华社 《国家新型城镇化规划（2014-2020）》明确提出要大力推进智慧城市建设，指明了智慧城市建设方向，以及智慧技术在

城市中的关键应用领域。

2014年8月

国家发改委、工

信部、科技部、

公安部、财政部、

国土部、住建部、

交通部八部委

《关于促进智慧城市健康发展的指导意见》

作为战略政策文件，明确了我国智慧城市建设目标：到2020年，建成一批特色鲜

明的智慧城市，聚集和辐射带动作用大幅增强，综合竞争优势明显提高，在保障

和改善民生服务、创新社会管理、维护网络安全等方面取得显著成效。也为我国

的智慧城市建设确立了基本原则，包括应用智慧技术推动综合公共服务，推动数

字平台的数据收集与分享，促进执法（如通过智慧技术促进依法纳税），推动电

子政务，完善群众诉求表达和受理信访的网络平台等。同时强调：智慧城市的建

设必须以人为本、务实推进；因地制宜，以城市发展需求为导向；市场为主，同

时杜绝不必要的行政干预。

2014年10月 国家发改委《促进智慧城市健康发展部际协调工作制

度及2014-2015年工作方案》————

Part.5 附录智慧城市相关政策

EO Intelligence 80

国家有关智慧城市建设的政策（续表1）

数据来源：公开资料查找

时间 发布单位 文件名称 主要内容

2015年1月 国家旅游局 《关于促进智慧旅游发展的指导意见》

明确了我国智慧旅游的发展目标：到2020年，我国智慧旅游服务能力明显提升，

智慧管理能力持续增强，大数据挖掘和智慧营销能力明显提高，移动电子商务、

旅游大数据系统分析、人工智能技术等在旅游业应用更加广泛，培育若干实力雄

厚的以智慧旅游为主营业务的企业，形成系统化的智慧旅游价值链网络。

2015年5月国家测绘地理信

息局

《关于推进数字城市向智慧城市转型升级

有关工作的通知》

为测绘地理信息部门如何在智慧城市建设中发挥基础性、先行性作用，如何推动

智慧城市健康发展提出指导意见。

2015年10月

国家标准委、中

央网信办、国家

发改委

《关于开展智慧城市标准体系和评价指标

体系建设及应用实施的指导意见》

明确智慧城市标准体系建设：到2020年累计共完成50项左右的智慧城市领域标准

制订工作，同步推进现有智慧城市相关技术和应用标准的制修订工作；到2020年

实现智慧城市评价指标体系的全面实施和应用。

2016年2月 国务院《关于进一步加强城市规划建设管理工作

的若干意见》

到2020年，建成一批特色鲜明的智慧城市，通过智慧城市建设和其他一系列城市

规划建设管理措施不断提高城市运行效率。

2016年11月

国家标准委、中

央网信办、国家

发改委

《关于组织开展新型智慧城市评价工作

务实推动新型智慧城市健康快速发展的

通知》

一是以评价工作为指引，明确新型智慧城市工作方向；二是以评价工作为手段，

提升城市便民惠民水平；三是以评价工作为抓手，促进新型智慧城市经验共享和

推广

2016年11月

国家标准委、中

央网信办、国家

发改委

《新型智慧城市评价指标（2016年）》按照“以人为本、惠民便民、绩效导向、客观量化”的原则制定，包括客观指标、

主观指标、自选指标三部分。

2017年1月 交通运输部《推进智慧交通发展行动计划（2017-

2020年）》

到2020年逐步实现基础设施智能化、生产组织智能化、运输服务智能化、决策监

管智能化等四个方面的目标。

Part.5 附录智慧城市相关政策

EO Intelligence 81

国家有关智慧城市建设的政策（续表2）

数据来源：公开资料查找

时间 发布单位 文件名称 主要内容

2017年7月 国务院 《新一代人工智能发展规划》

构建城市智能化基础设施，发展智能建筑，推动地下管廊等市政基础设施智能化改

造升级，建设城市大数据平台，构建多元异构数据融合的城市运行管理体系，实现

对城市基础设施和城市绿地、湿地等重要生态要素的全面感知以及对城市复杂系统

运行的深度认知；研发构建社区公共服务信息系统，促进社区服务系统与居民智能

家庭系统协同；推进城市规划、建设、管理、运营全生命周期智能化。

2017年9月国家测绘地理信

息局

《智慧城市时空大数据与云平台建设技术

大纲（2017版）》

在原有数字城市地理空间框架的基础上，依托城市云支撑环境，实现向智慧城市时

空基准、时空大数据和时空信息云平台的提升，建设城市时空基础设施，开发智慧

专题应用系统，为智慧城市时空基础设施的全面应用积累经验。凝练智慧时空基础

设施建设管理模式、技术体制、运行机制、应用服务模式和标准规范及政策法规，

为推动全国数字城市向智慧城市的升级转型奠定基础。

2017年9月 交通部《智慧交通让出行更便携行动方案

（2017-2020年）》

加快城市交通出行智能化发展。建设完善城市公交智能化应用系统，到2020年，

国家公交都市创建城市全面建成城市公共交通智能系统；推动城市公交与移动互联

网融合发展；鼓励规范互联网租赁自行车发展；鼓励规范城市停车新模式发展。

2017年10月 ————

《党的十八届中央委员会向我国共产党第

十九次全国代表大会的报告》（简称：

《十九大报告》）

提出推动智慧社会的建设

2017年12月 国家发改委 《关于开展国家电子政务综合试点的通知》

到2019年，各试点地区电子政务统筹能力显著增强，基础设施集约化水平明显提

高，政务信息资源基本实现按需有序共享，政务服务便携化水平大幅提升，探索出

一套符合本地实际的电子政务发展模式，形成一批可借鉴的电子政务发展成果，为

统筹推进国家电子政务发展积累经验。

Part.5 附录智慧城市相关政策

EO Intelligence

附录2：智慧城市相关概念Policy of Smart Cities

82

Part.5 附录

EO Intelligence 83

相关概念1

数据来源：中国信通院

Part.2 云计算产业分析与商业案例中国云计算产业分析

◆ 网络通信技术（ICT）：即信息和通信技术，是电信服务、信息服务、IT 服务及应用的有机结合。

◆ 智慧交通系统（Intelligent Traffic Systems, ITS）：其前身是智能车辆道路系统。智能交通系统将先进的信息技术、数据通信

技术、传感器技术、电子控制技术以及计算机技术等有效地综合运用于整个交通运输管理体系，从而建立起一种大范围内、全方位

发挥作用的，实时、准确、高效的综合运输和管理系统。其目标在于提高运输效率、保障交通安全、缓解交通拥堵、减少空气污染。

◆ 交通信息采集系统：是利用安装在道路上和车辆上的交通信息收集系统（传感器、摄像头等）进行交通流量、行车速度、管制信息、

道路状况、停车场、天气等动态信息收集、处理和发布，成为智能交通系统中的一个重要组成部分。

◆ 信息处理分析系统：对多源交通数据进行分析与融合，实现各种不同类型交通测数据之间的互相转化，并融合为统一和更准确的交

通信息。

◆ 信息发布系统：由服务器、网络、播放器、显示设备组成，将服务器的信息通过网络（广域网/局域网/专用网都适用，包括无线网

络）发送给播放器， 再由播放器组合音视 频、图片、文字等信息（包括播放位置和播放内容等），输送给液晶电视机等显示设备

可以接受的音视频输入形成音视频文件的播放，这样就形成了一套可通过网络将所有服务器信息发送到终端。

◆ 交通监控系统（TMS）：通过监控系统将监视区域内的现场图像传回指挥中心，使管理人员直接掌握车辆排队、堵塞、信号灯等

交通状况，及时调整信号配时或通过其他手段来疏导交通，改变交通流的分布，以达到缓解交通堵塞的目的。

◆ 交通诱导系统（TGS）：是基于电子、计算机、网络和通信等现代技术，根据出行者的起讫点向道路使用者提供最优路径引导指令

或是通过获得实时交通信息帮助道路使用者找到一条从出发点到目的地的最优路径。

◆ 地理信息系统（GIS）：是在计算机硬、软件系统支持下，对整个或部分地球表层（包括大气层）空间中的有关地理分布数据进行

采集、储存、管理、运算、分析、显示和描述的技术系统。

EO Intelligence 84

相关概念2

◆ 智能公共交通系统（APTS）：采用各种智能技术促进公共运输业的发展，使公交系统实现安全便捷、经济、运量大的目标。如通

过个人计算机、闭路电视等向公众就出行方式和事件、路线及车次选择等提供咨询，在公交车站通过显示器向候车者提供车辆的实

时运行信息。在公交车辆管理中心，可以根据车辆的实时状态合理安排发车、收车等计划，提高工作效率和服务质量。

◆ 智能车辆控制系统（AVCS）：开发帮助驾驶员实行本车辆控制的各种技术，从而使汽车行驶安全、高效。AVCS包括对驾驶员的

警告和帮助，障碍物避免等自动驾驶技术。

◆ 货运管理系统(FMS)：即以高速道路网和信息管理系统为基础，利用物流理论进行管理的智能化的物流管理系统。综合利用卫星定

位、地理信息系统、物流信息及网络技术有效组织货物运输，提高货运效率。

◆ 电子收费系统（ETC）：通过安装在车辆挡风玻璃上的车载器与在收费站ETC车道上的微波天线之间的微波专用短程通讯，利用计

算机联网技术与银行进行后台结算处理，从而达到车辆通过路桥收费站不需停车而能交纳路桥费的目的，且所交纳的费用经过后台

处理后清分给相关的收益业主。在现有的车道上安装电子不停车收费，可以使车道的通行能力提高3~5倍。

◆ 应急指挥系统（ICS）：是一个通用模版，是在共同标准化的结构下, 将设施、设备、人员、程序和通讯联合为一个整体，提高事

故管理的效率与质量。

◆ 紧急救援系统（EMS）：其基础是ATIS、ATMS和有关的救援机构和设施，通过ATIS和ATMS将交通监控中心与职业的救援机构

联成有机的整体，为道路使用者提供车辆故障现场紧急处置、拖车、现场救护、排除事故车辆等服务。

Part.2 云计算产业分析与商业案例中国云计算产业分析

EO Intelligence

写在最后

◆ 亿欧智库通过桌面研究及相关企业高管访谈后输出此份报告，报告以外部视角概括了智慧城市的概念架构、发展背景和整体现状，

使用商业分析性思维阐述了智慧安防、智慧交通、智慧社区三大领域的落地情况，研究了国内部分城市智慧化建设的创新实践，最

后根据实际现状、问题，展望了我国智慧城市发展所面临挑战与未来趋势。亿欧智库将持续关注智慧城市的发展，输出更多的研究

成果。

◆ 在此，感谢所有为亿欧智库此次报告提供帮助和协作的企业、投资人、行业专家，感谢你们的鼎力协助。亿欧智库也将继续密切关

注各类新技术、新理念和新应用场景，持续输出更多的研究成果，推动产业创新升级。亿欧智库也十分欢迎大家与我们联系交流，

提出您的宝贵意见。

◆ 报告作者：

85

孙盼 Cassiel

分析师

WeChat：Sunpan0318

Email：sunpan@iyiou.com

由天宇 Deco

亿欧公司副总裁、亿欧智库研究院院长

WeChat：decoyou

Email：youtianyu@iyiou.com

薄纯敏 Hannah

助理研究经理

WeChat：13652092018

Email：bochunmin@iyiou.com

严鹏健

分析师

WeChat： yanpengjianLK

Email： yanpengjian@iyiou.com

EO Intelligence

团队介绍和免责声明

86

◆ 团队介绍：

• 亿欧智库是亿欧公司旗下专业的研究与咨询业务部门。

• 智库专注于以人工智能、大数据、移动互联网为代表的前瞻性科技研究；以及前瞻性科技与不同领域传统产业结合、实现产业升级

的研究，涉及行业包括汽车、金融、家居、医疗、教育、消费品、安防等等；智库将力求基于对科技的深入理解和对行业的深刻洞

察，输出具有影响力和专业度的行业研究报告、提供具有针对性的企业定制化研究和咨询服务。

• 智库团队成员来自于知名研究公司、大集团战略研究部、科技媒体等，是一支具有深度思考分析能力、专业的领域知识、丰富行业

人脉资源的优秀分析师团队；

◆ 免责声明：

• 本报告所采用的数据均来自合规渠道，分析逻辑基于智库的专业理解，清晰准确地反映了作者的研究观点。本报告仅在相关法律许

可的情况下发放，并仅为提供信息而发放，概不构成任何广告。在任何情况下，本报告中的信息或所表述的意见均不构成对任何人

的投资建议。本报告的信息来源于已公开的资料，亿欧智库对该等信息的准确性、完整性或可靠性作尽可能的追求但不作任何保证。

本报告所载的资料、意见及推测仅反映亿欧智库于发布本报告当日之前的判断，在不同时期，亿欧智库可发出与本报告所载资料、

意见及推测不一致的报告。亿欧智库不保证本报告所含信息保持在最新状态。同时，亿欧智库对本报告所含信息可在不发出通知的

情形下做出修改，读者可自行关注相应的更新或修改。

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