智慧城市的实施难点有哪些

您好，前瞻经济学人为您提供相关行业分析：

一、智慧城市建设中存在的问题

（一）认识有差异

尽管我国许多城市都提出了智慧城市建设的目标，但对智慧城市认识有着很大差异，对其的认识还只存在于技术方面，对上层架构很少提及。有些地方的智慧城市规划，也没有涉及物联网、云计算以及三网融合等先进的信息技术的应用，技术思路与模式比较落后。另外，不同地区的相同部门对智慧城市建设的看法也是不同的。

图表1：物联网建设主要技术关系分析

资料来源：前瞻产业研究院整理

（二）规划不系统

我国许多城市的信息产业比较薄弱，在信息化建设上，并没有制定长期的城市发展规划，也没有进行相关的信息化建设、信息产业发展的管理措施以及政策法规或者标准规范等。管理体系的不健全，成为我国智慧城市建设的快速推进的最大阻碍。而我国也有些智慧城市规范缺乏科学与权威性，智慧城市规划的实行没有进行有效监控。

我国还有些城市在智慧城市建设时没有制定统一的规划管理的标准以及基础技术的支持，信息共享、数据获取以及更新机制等都无法得到有效改善和解决，缺少科学有效的智慧城市建设总体构架以及适用于不同类型城市所使用运行模式。

图表2：智慧城市运营模式分析

资料来源：前瞻产业研究院整理

图表3：智慧城市运营模式条件

资料来源：前瞻产业研究院整理

（三）技术标准不规范

物联网等核心技术标准不规范也是我国智慧城市建设的一大阻碍。我国智慧城市建设中，由于缺乏统一的标准，数据格式没有统一，对数字化发展带来很大不便。而我国的物联网技术等在高频领域仍使用国际标准，对于核心的超高频领域，其标准受国外组织控制，若是照搬这种模式需要付出量的专利费用，不利于企业的发展以及智慧城市的建设。另外，传感器标签成本过高，不利于物联网技术的应用推广。

（四）必要人才缺乏

由于我国的智慧城市建设比较晚，大部分城市的物联网建设不够完善，技术创新人才十分紧缺，尤其是高级专业技术人才以及懂技术和了解政府流程与企业管理的复合型人才尤为紧缺，难以实现管理信息系统与政府和城市管理、经营等方面的有机结合，严重影响了信息化平台的运行效率与质量。而我国很多城市在智慧城市建设中缺少的人才，主要是区域经济学、产业经济学、电子科技以及通信类等人才。

二、智慧城市运营中存在的问题

（一）财政压力大

根据工信部等相关政府部门测算，“十二五”期间，我国智慧城市建设投资规模在5000亿到10000亿之间，“十三五”期间，按照各地智慧城市“十三五”规划，仍然会保持大致相当的投资规模。由于各地方财政收入目前普遍面临增长压力，而财政支出规模却不断扩大，因此智慧城市建设的财政资金压力将会加大。

图表4：部分智慧城市建设投资规模（单位：亿元）

资料来源：前瞻产业研究院整理

（二）数据应用缺少平台

目前各地方政府纷纷制订智慧城市大数据应用规划，各政府部门自行开发的系统众多，系统间缺乏共同的标准规范，横向整合共享难以深入进行，政务信息的跨部门共享协作仍然存在困难，大数据对于科学决策的辅助支持不够。

（三）产业拉动效应弱

现在智慧城市项目绝大部分由政府直接投资建设，在吸引企业、社会力量参与方面一直没有合适的模式，企业、社会力量参与度较低，产业拉动效应弱。此外，政府主导的信息化项目和社会力量自发建成的信息系统相对割裂，没有很好融合。

这种现状的改变还需通过政府机制、政企合作模式等方面的创新，吸引企业共同建设运营。只有企业参与到智慧城市建设中来，政府才能够更多地专注于管理和引导，充分发挥市场的主体作用。

以上数据及分析均来自于前瞻产业研究院发布的《2018-2023年中国智慧城市建设发展前景与投资预测分析报告》。

建设数字智慧工厂需要根据实际情况和需求，结合技术方案、数据分析等多个方面进行评估和比较，选择最适合自身的系统。以下是一些数字智慧工厂系统的推荐：

智能制造管理软件MES：MES主要用于制造过程中的精细化管理和优化，可以对生产线的各个环节进行搜集和分析，优化作业过程和提高生产效率。

工厂物联网平台（PDMoT）:  PDMoT (Plant Data Management over IoT) 是与第四次工业革命密不可分的平台，它深度整合了人工智能、云计算、大数据处理等技术手段，协助企业策略转型，并通过大量实测、仿真等 *** 作保证每一个投入都十分值得。

还有其它的系统如ABB Ability Manufacturing Operations Management, 行业创新平台（FlexNet）, GE Predix 等等，建议您可以结合自身的需求和实际情况进行咨询、比较和选择，同时建议与供应商沟通您具体的企业环境、产品类型和工艺流程等细节，以便其能够为您提供更专业的方案和支持。

可以应用在云计算方面。

大数据具体的应用：

1、洛杉矶警察局和加利福尼亚大学合作利用大数据预测犯罪的发生。

2、google流感趋势(Google Flu Trends)利用搜索关键词预测禽流感的散布。

3、统计学家内特西尔弗(Nate Silver)利用大数据预测2012美国选举结果。

4、麻省理工学院利用手机定位数据和交通数据建立城市规划。

5、梅西百货的实时定价机制。根据需求和库存的情况，该公司基于SAS的系统对多达7300万种货品进行实时调价。

6、医疗行业早就遇到了海量数据和非结构化数据的挑战，而近年来很多国家都在积极推进医疗信息化发展，这使得很多医疗机构有资金来做大数据分析。

7、及时解析故障、问题和缺陷的根源，每年可能为企业节省数十亿美元。

8、为成千上万的快递车辆规划实时交通路线，躲避拥堵。

9、分析所有SKU，以利润最大化为目标来定价和清理库存。

10、根据客户的购买习惯，为其推送他可能感兴趣的优惠信息。

扩展资料：

大数据的用处：

1、与云计算的深度结合。大数据离不开云处理，云处理为大数据提供了d性可拓展的基础设备，是产生大数据的平台之一。

自2013年开始，大数据技术已开始和云计算技术紧密结合，预计未来两者关系将更为密切。除此之外，物联网、移动互联网等新兴计算形态，也将一齐助力大数据革命，让大数据营销发挥出更大的影响力。

2、科学理论的突破。随着大数据的快速发展，就像计算机和互联网一样，大数据很有可能是新一轮的技术革命。可能会改变数据世界里的很多算法和基础理论，实现科学技术上的突破。

参考资料：

百度百科--大数据