北京目前有多少城市在发展智慧城市组成部分

在新基建的推动下，我国的智慧城市建设正迎来新的发展阶段。5G的普及会极大加速整个社会数字化的进程，随之而来的数据规模会呈倍数甚至指数级的增长。“自2016年，智慧城市进入到了以数据驱动为主的新型智慧城市的阶段，数据已经成为新的生产要素。我们认为谁离数据更近、对数据理解更深，谁能更好的建设新型智慧城市。”

“智慧社区已经成为了新型智慧城市建设过程中很主要的一个建设单元，而且也是一个容易让百姓有更多的获得感、体验感的场景。 到底什么才是智慧城市？北京目前有多少城市在发展智慧城市组成部分

化与城镇化深度融合，有助于缓解“大城市病”，提高城镇化质量，实现精细化和动态管理，并提升城市管理成效和改善市民生活质量。

谁**早提出这个概念？美国公司IBM。

2008年11月，IBM(国际商业机器公司)提出“智慧地球”概念；2009年8月，IBM发布《智慧地球赢在中国》计划书；2010年，IBM正式提出了“智慧城市”愿景——这些在当时都是比较前卫的思想。

IBM经过研究认为，城市由关系到城市主要功能的不同类型的网络、基础设施和环境六个系统组成：组织(人)、业务、交通、通讯、水和能源。这些系统不是零散的，而是以一种协作的方式相互衔接。而城市本身，则是由这些系统所组成的宏观系统。

与此同时，国内不少公司也在“智慧城市”概念启示下提出架构体系，包括层面也加积极动员。 上海智慧城市有多少智慧城市的建设碰巧需要大量的传感设备来收集城市中不断增长的信息资源 ！

「智慧城市」智慧城市中的智慧交通，现阶段，新型智慧城市早已变成全世界诸多大城市整体规划和设计方案的方位，并着眼于根据各种各样新技术应用的运用来改进城镇居民的工作中与日常生活。

「智慧城市」智慧城市中的智慧交通，但哪些的关键技术可以促进新型智慧城市的基本建设?怎么让新技术应用在新型智慧城市中的运用高效率利润比较大化?它是全部大城市规划者都会思索的难题。

从近期几年全世界全国各地新型智慧城市基本建设的运用实例能够发觉，各种各样新技术应用从大城市基础设施建设和服务设施下手，遮盖智能停车系统、智能路灯、智能交通、智能化电力能源、智慧医疗、建筑智能化和智能化自然环境等七个普遍行业，从各层面逐渐让新型智慧城市变成实际。

智慧城市通过利用物联网基础设施，云计算和地理空间基础设施等下一代信息技术以及Wiki，集成集成实践和联网通用网络等工具和技术，实现集成的包容性体验和宽带。随着互联网帝国的崛起，移动技术的集成和发展以及创新的民主化，知识型社会中的智慧城市成为继数字城市之后信息城市发展的前沿。

在技术发展方面，建设智慧城市需要通过物联网，云计算和其他以移动技术为预示的新一代信息技术应用程序来实现复杂的感知，无处不在的交互，无处不在的计算和集成应用程序。从社会发展的角度来看，智慧城市还需要应用诸如Wiki和集成集成方法之类的工具和技术，以在以用户创新，开放创新，大规模创新和协同创新为特征的知识社会环境中实现可持续创新。以人为本的价值创造，实现经济，社会和环境的包容性和可持续发展。 云计算加上物联网将会是未来智慧城市的发展支柱。

智慧城市分为四层构架

智慧城市体系构架主要分为感知层、通信层、数据层与应用层四层，同时各层之间信息联通。

感知层：该层是智慧城市技术体系的首要环节，主要是利用RFID电子标签、传感器、摄像头、二维码、遥测遥感等传感设备和技术进行信息的采集处理，实现对城市中人与物的感知，为智慧城市的高效运行提供基础信息。主要的感知方式有身份感知、位置感知、多媒体感知和状态感知。通过这些感知方式的多种结合，实现信息汇聚向信息的协同感知和泛在融合发展。

通信层：该层是支撑通信和数据的载体网络，主要分为接入层和传送层。主要通过各种通信网络工具完成感知层网络的接入，将感知层收集和储存的信息及数据连接起来，同时提供安全、准确、及时的数据传送，实现交互与共享。

数据层：该层主要将感知层获取的原始数据，如温度、湿度、定位等各类信息，按照智慧城市领域模型，整合到相应的领域数据库中，同时按照时间、空间维度建立城市信息仓库，并运用数据仓库、大数据分析和云计算等信息技术，实现数据的存储、处理和分析。

应用层：该层直接面向智慧城市的用户，并提供多样化的应用与服务，如智慧政务、智慧交通、智慧安防、智慧金融等。 智慧城市建设是一个渐进式的过程，建设时间有些城市可能需要两三年，而有些城市则需要10年甚至更久。上海智慧城市有多少

智慧城市是谁提出来的？北京目前有多少城市在发展智慧城市组成部分

眼下，中国正在进行500+智慧城市试点项目，占世界总量的一半，而各地日益增多的智慧城市评比也会慢慢出现中国的城市。

之所以被称为智慧，首先在于数据智能，而获取数据在于部署数以千万计的摄像头。

实际上，只要是智慧城市中涉及数据收集的每个项目，都存在对数据隐私的潜在担忧。

因为网络威胁正在增加，并且变得越来越复杂，另外，这些危险只会随着IoT收集的数据量持续增长而增加。

到目前为止，研究表明，许多消费者愿意放弃个人数据，只要它能以某种方式使之受益。比如，金钱方面补贴、提供工作机会等等。

这样一来，数据隐私的风险就变成了一个教育和透明度的问题。

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