用战略性眼光
务实布局
“物联网的‘泡泡糖’（PPT）时代已经过去，现在要演示的是真q实d。”张伟（某物联网公司CEO，化名）想起一年前跟用户交流时如是感叹，以前多数公司都是停留在方案构思和宣讲阶段，只能靠PPT（幻灯片）来展示物联网，而现在，用户不再满足于PPT了，要看实际案例。如果说，去年来到无锡，每次参观者接触到的示范项目都是“太湖鱼”，那么今年的无锡，则呈现出更多物联网的应用。
本届博览会就是一次大秀场。以传感器、RFID、网络设备、嵌入式终端制造等为代表的物联网制造业，以通信网络为代表的物联网基础设施服务业，和以软件集成、应用开发等为代表的物联网服务业等产业链条上的各个环节都参与了此次博览会。
无锡，整个城市都散发着浓郁的物联网氛围，从2009年8月以来，物联网概念的公司比肩接踵地成立，分布在无锡新区、滨湖区等地。新区设立了10亿元产业培育专项基金，主要用于重点支柱产业促进和新兴产业培育，尤其是包括物联网在内的战略性产业，核心企业入驻园区，新区都给予3年贷贴息或一定比例的注册资本金配套；滨湖区位于长江三角洲腹地，也在集聚各类资源，已累计引进物联网及相关企业200家以上，其中注册资本1000万元以上的企业35家。
无锡市市长毛小平介绍说，2009年8月7日温总理在视察无锡时提到建立感知中国中心，同年10月13日国务院批准同意建设无锡传感网实验区，无锡迅速开始创建物联网、传感网的示范区，技术研发事业培育、人才引进等配套技术相继出台。到今天，有156个物联网项目已经签约，即将开工建设。
去年11月12日，江苏省人民政府、中国科学院、无锡市人民政府签署了共建中国物联网研究发展中心协议，先期以江苏物联网研究发展中心和中国科学院物联网发展中心为运作载体，总部设在无锡。发展中心第一任主任为叶甜春。据叶甜春介绍，发展中心采用了市场化的运作方式，吸纳社会资本，与工业界紧密合作，推进科技成果产业化。发展中心目前设立了综合协调部、战略规划部、应用总体部和技术服务部四个部门。
叶甜春认为，物联网与现有传感网和信息化技术的差异是：更大规模的节点覆盖、更综合的系统集成和更智能的信息处理。“物联网作为‘战略性新兴产业’，更需要‘战略性眼光’，物联网的培育和发展不可能一蹴而就，而是需要一个相当长的过程，这其中核心技术的培育和掌握是关键中的关键。”叶甜春发自肺腑地说，如果没有重点地一哄而上、遍地开花，可以推进信息化，但做不成物联网，或者成为又一个缺乏核心竞争力的“打工产业”。
中国科学院在知识创新工程中，对传感网/物联网领域进行了战略性的前瞻布局，已开展了近10年工作。包括传感器与芯片、信息网络与传输技术、信息处理与存储、软件等，传感器与芯片方面包括声学、振动、压力、温度、湿度、生物、化学等传感器。
借力运营商
物联网与互联网经常被相提并论，虽然两者的本质、内涵及应用模式都有差别，但发展路线却是可以作一定借鉴的。启明创投董事总经理邝子平认为，互联网发展初期，要感谢运营商，因为他们在互联网还没有明确形态时，就大力投入组建了骨干网，进行了一系列改造和完善，促进了互联网的快速发展。如今，物联网来了，运营商又开始摩拳擦掌。
中国电信所关注的领域包括节能减排、民生工程、防灾减灾等。中国电信副总工程师靳东滨透露，中国电信已经在着手建立物联网的企业标准。“因为国家物联网标准组有一些标准并没有出来，在这种情况下，中国电信建立了企业标准。目前，中国电信已经出台了七个关于M2M的标准，包括终端、平台设备和服务协议等。”
中国移动通信研究院副院长杨志强认为，TD-SCDMA的独特优势为物联网的规模发展提供了网络平台，TD的优势是：国家自主知识产权标准保障了通信的安全可靠；频谱效率更高、客户为每比特数据传输支付费用低；根据网络需求，可自行配置上下行资源，特别适合监控等非对称性数据传输业务。杨志强指出，物联网与TD结合有利于我国两大基础创新技术发挥协调作用。“TD与物联网都属于产业链形态的集群性创新模式，由于这种集群性和链条性，使得这两大基础创新在芯片、终端、测试、系统及应用等各个环节具有高度的重合和协同性，将会充分发挥基础协调作用。”杨志强介绍说。
据悉，中国移动M2M业务已经超过了500万终端，2009年，M2M业务收入超过7个亿，2010年，M2M终端用户超过500万，年增长率66%。M2M产业从分布上来看，电力行业占终端总数的35%多，主要应用为电力远程抄表、电力输配变设备监控；交通行业占终端总数的30%，主要应用为车辆定位管理。
中国移动在无锡物联网研究院建设完善了研发试验环境，拥有总面积达1050平米的基础实验室和支持2G和3G的应用开发测试系统；并建立了中国移动物联网体系架构。其目标是把每一个人、每一辆车、每一个家庭、每一个城市接入物联网。
事实上，物联网产业应该借力于运营商及大企业的投入，给物联网一个初始推动，逐步渗透入行业。
从集中走向分布
运营商所擅长的基础设施是一个方面，物联网最后落地，必然是在行业应用中。物联网应用的一个最普遍特点是从集中走向分布，突出表现在智能安防和制造业等领域。
本土著名安防企业博康集团总裁李璞认为，物联网可实现分布式的智能，分布于全系统内的智能化使人与物、物与物得以通信对话，从而自动获取物的动态特征、关联特征，实现所有物征动态信息互通共享。物联网为智能安防带来了一套完整可参照的“技术体系框架”，改变了现在安防领域局部智能、局部互通的限制。经过海量数据存储、处理及多传输通信技术，实现事前的分析预警、事发的实时报警和事后的侦查取证。
西门子中国研究院院长徐亚丁也认为物联网技术为自动化领域带来了更好的分布式解决方案。“制造业面临的大趋势是个性化定制需求、全球化的采购和生产。发达国家的现状是机器密集型，发展中国家的现状是劳动力密集型，两者都向大机器分布式模块化制造转变。”徐亚丁介绍说，采用物联网技术可以使生产自动化从集中走向分布，能够自动调整工序、灵活增减工序。物联网架构使模块可重用性得以提高，可进行重新配置组合以适应生产需要，减少资源浪费，还可以调整就业人口，使受良好教育的劳动力从事高附加值的模块设计维护。“分布式模块化生产系统的关键技术就是物联网，物联网技术使每个模块智能化，能够承担灵活多样的生产任务；使模块内部集成，实现机电/人机一体化。”可见，要深化物联网的应用，必须吃透其技术特性和优势，才能找准应用切入点。
资本市场冷静观望
在中国国际物联网(传感网)大会的投融资高峰论坛上，来自德同资本、红杉资本、启明创投、美国风投协会等风险投资领域的专家，围绕“风险资本如何孵化伟大企业”这一焦点话题畅所欲言。面对火热的物联网概念，资本市场的态度显得很冷静。
邝子平认为，物联网重点在B2B的市场，物联网早期的发展，更多仍然还是给集团客户解决其所需要解决的一些问题，而不是给最终用户提供一个娱乐或者个性化的平台。“不同于互联网，互联网更多关注B2C市场，物联网的商业模式跟互联网将非常不一样，进入的门槛不一样，它的销售周期也会不一样。”邝子平分析说，B2B业务在中国所面临的不确定性非常大，例如为行业用户或政府部门服务的物联网企业，要有能力协调好各方的关系。旷子平认为第一批成功的物联网企业很可能是做系统集成的，即整合各方的物联网资源，提供综合物联网解决方案，而并非纯技术型企业。
中国科学院院士何积丰在谈到物联网时也提醒产业界，物联网刚刚起步，对其期望值不要太高，实际上产业界对物联网领域，从技术和体制上都还没完全做好准备。
何积丰建议，物联网产业在上项目的时候要考虑“先民生后重大基础设施”，在“十二五”规划中一个重要的元素是关注民生，他建议在无锡先做一些跟民生相关的项目，如教育、医疗试点等。
除了要撬动资本市场外，国家在整个物联网产业的发展中也起着重要的作用，包括早期的示范及推动、行业标准及法则法规的确定，特别是在营造良性竞争环境、降低产品成本方面，从国家层面的协调与布局将起到很大的作用。
今年8月，中国传感网国际创新园在太湖国际科技园内建成启用，中国物联网研究发展中心等多个研发中心成为首批入驻单位。
“2010中国国际物联网(传感网)博览会”掠影
2010中国国际物联网(传感网)博览会以“感知科技、感知未来”为主题，围绕信息的感知、传输、处理、应用四大核心领域，集中展示物联网产业链各个关键环节的国内外新技术、新产品、新装备、新工艺和新的解决方案，突出展示物联网在工业、农业、电力、交通、物流、环保、水利、安保、家居、教育、医疗、园区等12个领域应用所带来的高品质生活、高效率管理和高科技网络。博览会展示总面积15000平方米，参展及出席单位包括中国移动、中国联通、中国电信、IBM、微软、华为、航天信息、清华同方、大唐电信、CETC、东软集团、国网信通、美新半导体、长电科技、华润微电子等众多业内知名企业，共200多家来自世界各地的物联网产业链企业参加了展览。参展企业涵盖了产业链上游的芯片和传感器制造商，中游的应用设备提供商、软件与系统集成商、软件与应用开发商，以及下游的海量数据处理和信息管理服务提供商。
物联网疫苗冷链运输车。要使民众用上放心安全的疫苗，疫苗冷链运输环节至关重要。近期，宁波凯福莱特种汽车有限公司正式推出了历时三年研发的我国首款物联网疫苗冷链运输车。在疫苗运输前能预先了解冷藏车状态，对运输的整个过程实时监控、记录，避免车辆内冷冻机组、箱体密封问题引起的故障。该特种车实现了疫苗运输工具的智能化、感知化、网络化，使传统的冷藏车变成了具有物联网功能的专业网络信息终端。
平安城市。联通结合WCDMA网络和视频终端采集系统，利用现代信息通信技术，提供公共场所以及重要场所的视频监控、移动执法等多种综合管理信息服务，系统前端数据通过视频监控系统采集并传输到市、区监督指挥调度中心，实时监控并对紧急事件做出快速响应和应对，防范和处理危害城市公共安全的行为。
食品溯源。消费者只要用手机拍摄食品包装标签上的二维码，就可查询到相关食品的原材料和生产程序等，这种产品可溯源功能大大方便了消费者，为消费者放心消费提供了保障。
感知健康。无锡矽丰展示的基于物联网和云服务技术的感知健康体验中心及健康管理服务平台，用以达到提高人们健康水平的目的。
瑞孚特感知停车。车辆电子标签技术为保安、停车及进出管理提供独立、不间断的系统设备，可以实现对商业区及社区的方便管理，确保只有经过许可的车辆进入。系统还可以提供车辆定期出入及停车费用管理数据。掌握车辆动态情况，分析车辆运行规律，采取有效防范措施，实现车辆调度派遣无纸化、进出场区识别自动化。
物联网比特实验室。无锡爱睿芯电子有限公司把目光放在了物联网教育市场。实验室主要面向青少年开展物联网方面的宣传、培训和体验等活动。通过数字化的实验、积木化的游戏、个性化的作业和整合化的展示等方式，使学生在互动式、体验式的快乐氛围中，找到适合自己特点的发展方向，更快地接受最新的科技知识，锻炼自主学习的能力。好。根据查询信通院西部分院网页显示，中国信息通信研究院西部分院致力于提升我国中西部地区工业与信息化进程，优化产业发展环境，强化产业区域优势，培养和扶持中西部地区电子信息相关企业拓展国内外市场能力，不断完善自身科研与检测能力，努力打造中西部地区电子信息产业、物联网产业科研检测基地，鼎力支撑重庆市成为中国新一代移动通信产业基地和中国物联网产业核心基地。
当前，新一轮 科技 革命和产业变革方兴未艾，数字化正以不可逆转之势深刻改变人类生产生活方式。作为新基建的重要内容，城市大脑不仅仅是技术创新，更是 社会 创新，揭示了城市未来的发展模式，也预示着城市文明新阶段的到来。未来，城市大脑管理运行的领域、类型与内容还将不断扩展，运用大数据、云计算、区块链、人工智能等前沿技术推动城市管理手段、管理模式、管理理念创新，从数字化到智能化再到智慧化，是推动城市治理体系和治理能力现代化的必由之路。
中国信息通信研究院总工程师胡坚波认为， 作为推动数字化转型的重要抓手，城市大脑在我国整体上处于发展起步阶段，平台赋能不足、业务支撑不力、建设运营模式不清晰等问题也很突出，这反映了城市大脑相关理论认识与政策规划的分散与不足。建议通过构建“四大核心平台”，赋能“七大协同场景”，实现对城市治理和服务领域的全面覆盖，因地制宜推动城市大脑加快落地实施。
目前我国城市大脑建设中还存在哪些主要问题？
1、平台赋能机制有待完善。当前城市大脑组件的系统性、功能性相对较弱，难以快速提供上层系统需要的大数据、物联网感知、城市信息模型等服务，场景灵活搭建和系统快速生成能力不强，城市大脑支撑平台全面赋能上层应用的作用机制有待进一步健全。
2、跨部门业务协同型场景支撑力不足。城市大脑中涉及多部门联动处置的业务经常出现“数据盲区、数据打架”等问题，城市大脑针对跨部门业务需求打造的典型场景和超级应用有待进一步完善。
3、城市大脑常态化运营模式不清晰。城市大脑系统复杂度高、技术更新迭代快、所需资金数额巨大，需建立长效运营理念，建立与技术支撑、制度建设相匹配的城市级建设运营服务体系，提供基础技术支撑。
如何因地制宜推动城市大脑落地实施？
1、因地制宜创新建设运营模式。相对于智慧城市建设，城市大脑的技术复杂度更高、更新速度更快、系统集成度更复杂，势必需要专业的公司进行建设和运营。
2、内外协同构建建设运营生态。城市大脑是一个复杂巨系统，需要协调内外部资源形成建设运营生态。对内强化统筹协调，形成政府多部门协同合力，对外成立产业联盟，聚合市场建设资源。
3、示范引领稳步推进城市大脑建设。城市大脑建设应根据城市自身发展战略、数字政府建设需求、数字 社会 及数字经济发展需求，遵循“需求导向、顶层设计、示范引领、分步实施”思路稳步推进，避免贪大求快。
更多精彩观点
01 城市大脑整体处于发展起步阶段
据不完全统计，“十四五”期间，城市大脑投资规模可达千亿。截至2020年10月底，全国共有129个项目以“城市大脑”为名进行招标，平均中标金额约为5500万元，成为当前新型智慧城市的建设热点。在全国36个省级城市（含直辖市、计划单列市）、255个地级市和2851个县级行政区中，完成或正在建设城市大脑的城市不足2%，根据中国信息通信研究院（以下简称“中国信通院”）测算，2019年全国智慧城市投资总规模约为17万亿元，而城市大脑占智慧城市总投资比例约为4%，预计未来几年城市大脑项目可能保持100%以上增速。此外，在地域分布上，东部地区城市大脑建设数量遥遥领先，占比达到60%，其中，浙江省共17个市县已启动建设城市大脑，建设普及率居全国第一。
《中华人民共和国国民经济和 社会 发展第十四个五年规划和2035年远景目标纲要》明确提出“ 探索 建设数字孪生城市”。2020年，国家发改委、 科技 部、工信部、自然资源部、住建部等部委密集出台政策文件，有力推动城市信息模型及建筑信息模型相关技术、产业与应用快速发展，助力数字孪生城市建设。随着数字孪生城市在雄安新区先行先试，数字孪生建设理念深入到各地新型智慧城市规划中。2020年2月，上海市发布《关于进一步加快智慧城市建设的若干意见》，明确提出“ 探索 建设数字孪生城市”；8月，海南省发布《智慧海南总体方案》，提出“到2025年底，基本建成‘数字孪生第一省’”；12月，浙江省提出建设数字孪生社区。据中国信通院统计，2018年全国仅有两项城市信息模型相关投标项目，2019年新增8项，2020年（截至2020年10月）新增19项，增长迅猛，标志着城市信息模型已加速进入到 探索 推广阶段。
各地城市大脑着重提升协同联动能力，深化“一网统管”建设，一方面聚焦公共安全、应急管理、规划建设、城市网格化管理、交通管理、市场监管、生态环境等重点领域，实现态势全面感知、风险监测预警、趋势智能研判、资源统筹调度、行动人机协同；另一方面打破“层层上报、层层审批”的传统上传下达方式，聚焦数据采集慢、融合难、整理耗时长等问题，着力构建“市、区、街道社区”三级联动体系，实现快速灵活综合调度。例如，在疫情防控初期，传统数据报送处理方式层级多，数据从采集、整理、摸排、上报到发布要一天左右。海口城市大脑疫情防控智能指挥平台建立“市、区、街道社区”三级联防联控体系，基层人员和公众可直报数据到城市大脑，城市大脑处置命令直达工作人员，实现命令下达、执行跟踪、摸排上报、群防群治全链路快速闭环，避免了多级数据采集和命令传达的滞后。
在新冠肺炎疫情前期，疫情发展迅速，急需快速搭建疫情监测、人口排查、防控指挥等全新应用场景。城市大脑基于基础支撑平台、成熟应用组件库、基础数据库等，实现了疫情防控新平台的快速搭建。例如，杭州基于城市大脑快速开发 健康 码平台，将开发周期从常规的4周缩短到16小时；北京海淀区基于城市大脑的“时空一张图”和“AI计算平台”等，推动了疫情防控平台的快速上线。
产业生态方面，企业基于四大核心优势融入城市大脑领域，形成群雄逐鹿的产业格局。一是以云数据为内核的生态整合实力。基于“云+数”优势，通过打造城市级“云数”平台，面向合作伙伴打造“合作生态”，助力合作伙伴基于平台快速构建应用层，提供“最后一公里”服务。如华为基于可同时提供云管端协同ICT产品与创建解决方案的能力，打造数据底座，提供云计算服务、新ICT能力和行业使能，构建了开放的数字化生态。二是以AI为核心的技术实力。基于AI核心技术，提供更多具有“AI思维”的解决方案，从而迅速打开市场空间。如百度基于百度大脑和AI核心技术，提出AI智能城市“ACE王牌计划”，引入自动驾驶 汽车 、智慧道路车路协同，提升车和路的智能化水平；研发自主泊车功能，帮助驾驶员节省寻找停车位的时间。三是便捷触达公众的平台优势。依托城市服务平台能够更为便捷地服务群众，发挥城市智能中枢应用工具和应用场景得天独厚的多元化优势，形成技术与场景的点线面结合。如腾讯提出构建“WeCity未来城市”，以腾讯云基础产品为底层架构，为数字政务、城市治理、城市决策和产业互联等领域提供解决方案，并通过微信、小程序等工具触达用户。四是系统集成能力。依托传统集成商强大的产业链上下游整合能力和售后服务能力，积极融入城市智能中枢建设。
一是平台赋能机制有待完善。当前城市大脑组件的系统性、功能性相对较弱，难以快速提供上层系统需要的大数据、物联网感知、城市信息模型等服务，场景灵活搭建和系统快速生成能力不强，城市大脑支撑平台全面赋能上层应用的作用机制有待进一步健全；
二是跨部门业务协同型场景支撑力不足。城市大脑中涉及多部门联动处置的业务经常出现“数据盲区、数据打架”等问题，一张图规划、一盘棋管理等跨部门跨行业应用场景的实施效果相对有限，不利于决策指挥、联防共治，城市大脑针对跨部门业务需求打造的典型场景和超级应用有待进一步完善；
三是城市大脑常态化运营模式不清晰。城市大脑系统复杂度高、技术更新迭代快、所需资金数额巨大，需建立长效运营理念，建立与技术支撑、制度建设相匹配的城市级建设运营服务体系，引入具有定制化服务、长效运营增值、生态伙伴培引等功能的本地运营机构，提供基础技术支撑。
02 “一体四翼”构建未来城市大脑
城市大脑以网络、计算、感知设施为基础，全面汇聚整合分布在城市各级各部门各行业的海量数据，构建聚合数据、共享技术、协同业务、赋能应用的城市运营中枢平台，促进数据协同、技术协同、业务协同，赋能生产、生活、生态等上层应用场景。作为城市新型基础设施，城市大脑是开放、不断完善、迭代发展的，一方面能够随着未来信息技术的发展不断演进；另一方面，随着各行业信息化建设逐步深化，激活城市各行业以及跨行业的基于城市大脑的系统建设，有利于推进各行业系统接入及提升。
四大核心平台。
城市大脑是互联网大脑架构与智慧城市建设结合的产物，是城市级的类脑复杂智能巨系统，在人类智慧和机器智能的共同参与下，在物联网、大数据、人工智能、边缘计算、5G、云机器人、数字孪生等前沿技术的支撑下，充分推进城市数据资源网络化共享、集约化整合、高效化开发、全面化赋能，各类共性支撑平台是城市大脑的核心要素：
（1）城市大数据平台。城市大数据平台以城市信息模型数据为框架，通过对全域全量数据汇聚、融合、存储与分析，并使用智能感知、分布式存储、数据挖掘、实时动态可视化等大数据技术，提高数据资源利用水平，打造数据驱动治理模式的强大引擎。随着数据处理技术的不断进步和数据应用需求的不断提升，城市大数据的数据资源越来越丰富。同时，城市大数据结构异构特征显著，数据量大、速度提升快、处理速度和实时性要求高，且具有跨部门、跨行业流动的特征。虽然各级地方政府和企业都在积极 探索 城市大脑建设，但仍然存在特色不明、体验不佳、共享不足等问题。究其根源在于未能实现城市大数据资源与城市业务的良好融合，大部分城市仍停留在政务数据共享交换平台的水平，即主要在政府内部进行的数据共享；
（2）城域物联感知平台。城域物联感知平台以全域物联感知和智能化设施接入为基础，为设备开发者、应用开发者、业务管理者、运维服务者等参与者提供物联感知服务，成为终端设备与智能应用之间的纽带。城域物联感知平台的核心功能主要包括接入管理、设备管理、数据管理三部分，向下接入感知终端，兼容适配各类协议接口，提供感知数据的接入与汇聚；中间面向设备开发者、管理者、运维者提供远程运维管理、事件告警、反向控制等设备管理；向上为应用开发者提供数据解析、数据分析、数据统计、数据调用等数据管理，支撑物联数据创新应用；
（3）城市信息模型平台。城市信息模型平台是刻画城市细节、呈现城市发展趋势、推演未来趋势的综合信息载体。城市信息模型平台基于城市地理信息系统GIS地图，按照地形层、道路层、建筑层、水域层等顺序加载城市大数据平台和城域物联感知平台数据，并对建筑物、桥梁、停车场、绿地等城市部件进行单体化处理。在模型单体化基础上，同步接入人口、房屋、水电燃气、交通等城市公共系统的信息资源，实现可视化展示城市运行状态，并运用模拟仿真、深度学习等技术，模拟推演城市发展态势；
（4）应用支撑模型平台。应用支撑模型平台是城市大脑关键共性技术、应用开发组件和城市模型服务的模块化封装集成平台，能够实现灵活配置和高效开发利用，包括共性应用组件服务、信息模型服务和核心使能技术服务。其中，共性应用组件服务包括信用服务、身份认证、非税支付、电子证照等底层技术支撑；信息模型服务是指面向应用场景的赋能服务，包括自定义渲染服务、空间分析计算、虚实融合互动等；核心使能技术服务包括人工智能、大数据、区块链等新技术能力，旨在为上层应用提供技术支撑。
七大协同场景。
城市大脑在行业系统应用的基础上，着眼城市建设和管理，以解决城市运行问题为牵引，推动场景不断向跨部门跨领域的超级场景应用方向发展，协同联动成为业务场景建设的重点和亮点：
（1）多规融合一图管控。城市大脑整合基础空间数据、现状数据、规划成果、地下空间数据等城市规划相关信息资源，在城市信息模型上实现合并叠加，解决潜在冲突差异，统一空间边界控制，形成规划管控的“一张蓝图”。在充分保证“一张蓝图”实时性和有效性的前提下，汇聚更多规划数据，如人口分布密度、绿地面积布局、交通流量、实时环境检测、空气流动、温度变化、群体社交活动等信息，并基于全量数据构建各类模型，如城市风貌模型、控规模型、参数化模型等，对各种规划方案及结果进行模拟仿真及可视化展示，实现方案的优化和比选；
（2）项目建设全程可视。在设计阶段，利用数字孪生技术，构建还原设计方案周边环境，充分考虑设计方案和已有环境的相互影响因子，让原来到施工阶段才能暴露出来的缺陷提前暴露在虚拟设计过程中，方便设计人员及时针对缺陷进行优化。在施工阶段，利用数字孪生技术将施工方案和计划进行模拟，分析进度计划的合理性，对施工过程进行全面管控。在运营维护阶段，基于设计、施工、装配过程中留存数据生成的建筑三维模型，结合建筑内外部各类传感器、监控设备采集的建筑环境数据、设备运行数据、构件压力和应变数据、视频监控数据、异常报警数据等，开展智能分析，对可能出现的影响建筑寿命、设备 健康 等问题进行预测预警；
（3）城市运行一网统管。基于统一标准的城市部件数字编码标识体系和空天地全方位立体部署的物联感知设施，为各类城市部件、基础设施甚至是动植物等生命体赋予独一无二的“数字身份z”，从而实现对城市部件的智能感知、精准定位、故障发现和远程处置。利用城市智能引擎赋能城市摄像头，智能识别跨门经营、违章停车、堆物堆料、暴露垃圾、无证游商、积存垃圾渣土、沿街挂晒等违章行为，通过智能立案、派发、审核，缩减案件处置流程，有效缩短处置时间、节省工作人力投入，提升城市管理的智能化水平，提升市民满意度。此外，通过全要素数据聚合，准确抓取城市体征，进行城市画像，洞察城市机场、高铁站、交通枢纽、地铁站、热门景点、博物馆、图书馆、 体育 馆运行状态和实时利用率，人和车辆动态和轨迹追踪，城市大型建筑、桥梁、游乐场、重点设施的安全监控，实现一张图全景展现城市运行动态；
（4）公共安全一屏掌控。依托城市大脑，基于AI和大数据技术能力，构建治安防控圈，对重点区域、重点出入口等监控点位的人员和车辆进行全覆盖、全方位智能采集，将散布在城市各个角落的监控摄像头等设备产生的数据连接起来，进行分析与整合，根据结构化数据形成一脸一档、一车一档及标签库等，做到“人过留像、车过留牌、留特征、留轨迹”。当 社会 治安防控系统智能发现显性问题时，可启动自动报警、快速响应与协同处置等机制，实现对城市的精准分析、整体研判、协同指挥。例如，当发生老年人、幼童走失等事件时，系统将自动调出事发现场及其周边的视频监控设备，通过轨迹跟踪和自动寻位，降低人员走失风险；
（5）应急指挥一键调度。城市大脑依托其应急指挥中心功能，能够为决策者实时远程分析、多维度展示城市信息，对重大事件和重点人群进行动态监测、跟踪、信息预警，支持跨层级、跨部门的全域资源快速调动，从而实现对重大公共安全事件、突发公共卫生事件、自然灾害等紧急突发事件的有效应对，做到统一平台、统一通信、统一部署、统一指挥、统一调度，打造“管理驾驶舱”。通过整合视频监控等各类信息，快速还原应急事故现场的环境，为相关部门开展灾情研判、灾害分析等工作提供保障；通过可视化界面实时展示各种应急资源的位置、状态，并基于空间实际地理坐标对可用应急资源进行查询，形成应急资源“一张图”；通过三维模拟仿真技术对整个应急事件的处置进行全流程仿真，通过多种评价方式对每个具体的仿真流程、整体应急资源的准备情况、应急预案整体执行效率等进行多维度的评价，为领导决策提供科学辅助；
（6）政务服务一网通办。以城市大脑建设为基础，打造一体多端的政务服务平台，以政府服务大厅、政务服务网、城市级App、自助终端、12345热线等为基础，整合各部门、各领域现有公共服务入口，形成统一入口，整合用户使用频率高、需求量大的服务事项，实现政务服务线下大厅办、网上办、掌上办、自助办、12345热线办等多渠道联动。打造政务服务支撑平台，推进区块链+政务服务审管互动应用，加强政务服务事项治理分析，利用OCR识别、自然语言处理、语音识别、智能机器人等AI能力，实现跨部门业务流程自动化和12345语音智能识别、审批材料智能化识别，解决审批信息二次录入问题，支撑利企惠民服务直达。以惠民服务为例，通过“掌上政务”服务平台融合身份z、驾驶证、社保卡、医保卡、yhk等功能权限，为市民提供交通出行、教育缴费、看病就医、政务服务、智慧社区、信用支付、不动产交易、小微贷款、图书馆借阅等便民服务；
（7）产业发展一图总览。基于城市大脑，汇聚投资、消费、就业、税收、财政、金融、能源等经济运行领域的监测数据，为产业经济运行分析提供数据支持。开展产业运行态势综合监测，实现生产运营管理总体情况便捷查询，数据范围涵盖产业结构、入驻企业、产值分析、税收、招商引资、复工复产情况等；生成产业地图，重点聚焦城市产业分布，从空间和产业两个维度生成现状图和未来图，通过发挥产业地图的指引作用，有效服务各类投资者，推动重大项目与产业地图精准匹配、快速落地，引导 社会 资本向重点区域集聚，加快构建集产业链、创新链等为一体的产业要素体系；创新产业经济分析模式，通过分析城市传统产业、优势产业、战略产业的发展规模、投资、效益、税收情况，以及各产业在研发、生产、销售、管理各环节的状态、资源分布情况，建立经济运行大数据分析模型，对区域经济运行趋势进行分析和预判，为淘汰落后产能、清理“僵尸企业”、鼓励 科技 创新、扶持优势产业、改造技术落后企业等一系列经济调节目标提供及时、精准、有效的决策信息。
03 因地制宜推动城市大脑落地实施
因地制宜创新建设运营模式。
相对于智慧城市建设，城市大脑的技术复杂度更高、更新速度更快、系统集成度更复杂，势必需要专业的公司进行建设和运营。 目前，国内城市大脑建设主要有三种模式：
（1）企业总包建设运营模式。由某家企业总包负责城市大脑建设运营，企业通常为与城市签订战略合作协议的国内领军ICT企业。该模式的优点是系统之间集成整合相对平滑，政府部门统筹组织难度低；缺点是城市大脑企业标签化色彩较重，技术体系开放度较低；
（2）领军企业生态圈建设+主导企业运营模式。由智慧城市主管部门组织实施，由国内领军ICT企业负责城市大脑的总体架构设计和核心模块建设，聚集若干专业化企业形成生态圈，共同参与城市大脑不同模块建设。在城市大脑建设完成并投入运行后，由主导企业负责后续运营工作。该模式的优点是建设阶段能实现生产合力最大化，缺点是政府统筹组织压力较大；
（3）政企合作组建公司开展建设运营模式。由政企合作性质的公司负责建设运营（该公司通常为某主导企业和后续参与建设的领军企业合资），推动该领军企业的技术方案落地，同时引入其他专业化企业参与建设，并承担后续运营工作。该模式的优点是整个建设运营阶段都由专业化公司负责，有利于有效整合企业资源，缺点是组建公司等前期准备工作相对复杂。
内外协同构建建设运营生态。
城市大脑是一个复杂巨系统，需要协调内外部资源形成建设运营生态。一方面，对内强化统筹协调，形成政府多部门协同合力。例如，杭州在市级层面成立杭州城市大脑建设领导小组，由市委书记挂帅，六位市领导担任副组长，由一位副市长主抓，各区县（市）和各部门主要领导均为领导小组成员；同时，以项目为单元，建立工作专班，统一进驻云栖小镇集中办公。又如，上海成立城市运行综合管理中心，持续深化联席会商机制，对于需要多部门共同处置的事件，建立共同的规则和秩序，明确责任主体、规范处置流程。另一方面，对外成立产业联盟，聚合市场建设资源。例如，在海淀城市大脑的建设过程中，百度牵头45家公司成立 科技 产业联盟；在杭州城市大脑的建设过程中，阿里云负责总体架构以及计算平台、数据采集系统、数据交换中心、开放算法平台、数据应用平台等核心模块建设，若干大数据运营企业负责模块建设等系列工作。
示范引领稳步推进城市大脑建设。
城市大脑建设应根据城市自身发展战略、数字政府建设需求、数字 社会 及数字经济发展需求，遵循“需求导向、顶层设计、示范引领、分步实施”思路稳步推进，避免贪大求快。根据项目实施重点的不同，城市大脑建设期可划分为夯实基础、推广应用、全面建设三个主要阶段。夯实基础阶段重点围绕顶层设计编制、平台运营公司组建、平台及重点子系统建设等工作开展；推广应用阶段重点围绕平台及重点系统完善、先行先试示范应用项目建设等工作开展；全面建设阶段重点围绕各领域智慧应用服务全面深化和协同运行，打造多维度、多元化的特色智慧应用。
原文标题：《关于城市大脑未来形态的思考》（微信有删节）
1、中国电力科学研究院信息与通信研究所待遇挺不错的，其中福利较好。实习生每月工资3000元左右，转正后年薪一般在10万元以上，个人收入的高低与本人完成的项目量（工作业绩）有关。2、中国电力科学研究院信息与通信研究所是国内专业从事电力通信技术（含电力特种光缆技术）、电力信息技术（含信息安全技术）、电力安全与应急管理技术、电力信息通信应用技术的一流科研与检测实验机构,是国家电网公司核心技术支撑单位，是国家电网公司在该领域的研究开发中心、技术服务中心、试验检测中心、培训服务中心。是全国能源行业电力应急技术标准化技术委员会挂靠单位。
3、中国电力科学研究院信息与通信研究所主要承担电力通信网络及特种光缆技术、智能PLC与无线技术、电力信息应用技术、云计算技术、保密技术、网络与信息安全技术、电力安全管理技术、电力应急管理技术、电力物联网技术、信息通信融合及应用、互动平台和智能终端技术的研究开发、技术服务、试验检测、培训服务。
4、中国电力科学研究院信息与通信研究所下设13个研究室，拥有国家能源局授予“国家能源智能电网研发（实验）中心--信息安全保障技术分中心” ，国家电网公司级重点实验室“信息系统安全实验室”和“信息网络安全实验室”，国家电网公司级实验室“特种光缆电气及通信性能实验室”和“特种光缆及金具力学性能实验室”，中国电科院院级“电力通信网络实验室”，是目前我国在电力信息通信领域检测科目最全、水平最高、最具有权威性的电力行业科研、实验检测机构。实验室分别具备中国合格评定国家认可委员会（CNAS）认可资质、国家计量认证认可监督管理委员会(CMA)计量认证资质、信息安全服务资质（安全工程类一级）、信息安全风险评估服务资质（一级）、 信息安全授权培训机构资质 （一级）。
5、中国电力科学研究院信息与通信研究所将加强基础性前瞻性技术、重大共性关键技术研究，加强公司核心业务的技术支撑和服务，加强试验检测工作；充分发挥信息通信与智能电网紧密融合的优势，开展信息通信技术创新研究，解决智能电网建设中信息通信的关键技术，力争在公司科技创新体系中发挥骨干和引领作用，把信息通信研究所建设成为国际一流的电力信息通信技术研究机构，目前待遇挺不错的。哈工程水声与信通两个专业都是较为热门的专业，但是两者的研究方向和应用领域有所不同。
哈工程水声专业主要研究水下声学信号的获取、处理、传输和应用等方面，涉及到声学探测、声纳、水下通信、海洋资源勘探和海洋环境监测等领域。这个专业的毕业生可以从事海洋工程、海洋科学研究、海上交通安全等相关领域的工作。
信通专业则主要涉及计算机网络、通信原理、数字信号处理、移动通信等方面的研究，毕业生可以从事通信技术、网络工程、软件开发、数据分析等相关领域的工作。随着物联网、人工智能等技术的发展，信通专业的前景也非常广阔。
总体来说，两个专业的研究方向和应用领域不同，需要根据自己的兴趣和职业规划来选择。
当前，5G、AI等技术和汽车产业的融合已成为新趋势，汽车智能化的迅猛势头也正为智能网联汽车赛道按下加速键。而作为决胜汽车产业“下半场”的关键，全球智能网联汽车行业市场规模也在持续扩大。根据华经产业研究院数据显示，预计到2025年全球智能网联汽车销量将突破7850万辆。智能网联汽车的迅猛发展叠加经济复苏，正在驱使汽车产业迎接新一轮变革。
4月12日，由移远通信举办的“万物智联·共数未来2023物联网生态大会”顺利举行，其中下午场特设智能网联汽车分论坛，荟聚一线从业人员，吸引了众多参与者。此次分论坛讨论的话题涵盖移远全栈式产品赋能智能网联汽车发展、智能网联标准化进程、车载车联技术发展、GNSS、车载5G天线等主题，以专业技术解析前沿创新应用以及前瞻趋势，与行业众咖共探数智云联的无限可能。
移远产品矩阵丰富，5G车规级产品迭出
图源：移远通信
汽车产业从电动化的“上半场”竞局，转入智能化的“下半场”。未来，汽车不再定位为单独的一个产品，而是成为连接网络生态或者系统当中的一个节点，类似于一个移动终端，可触及更多的服务和应用场景能力。
可以说，智能网联汽车正在发展成为未来的第三空间，而此变化对于整个产业链来说，包括整车厂、软硬件企业、零部件供应商，以及相关服务技术企业等，都是一个竞争激烈的全新“战场”。
厉兵秣马，抢滩赛道。作为较早入局物联网行业的头部参与者之一，移远通信进展斐然。如移远通信COO张栋在大会开幕式上所述，移远通信以物联网模组产品为核心，过去几年同步开启了AIoT解决方案、车载解决方案、天线、云服务、认证测试等外延业务。现在的移远通信，更是从单纯的蜂窝模组供应商正式升级为“物联网整体解决方案供应商”，可一站式满足全球行业客户的智能化升级需求。
移远通信COO张栋；图源： 移远通信
在车载领域，据移远通信汽车前装事业部总经理王敏介绍，移远通信已经实现包括4G/5G蜂窝通信技术、车路协同的V2X技术、智能座舱技术、短距离车载Wi-Fi/蓝牙/UWB技术、定位技术、满足各类通信的天线技术和整体软件解决方案等七大车载产品技术生态。迄今，凭借上述全队列的产品架构，移远已经交付全球40多家汽车制造商以及60多家的Tier 1供应商。
其中，伴随智能座舱领域的复杂性和集成度越来越高，总体上电子电气架构（EEA）已从原来的分布式逐步过渡到简单轻量化、可扩展性较强的架构，并朝着中央集中式架构方向前进。在此过程中，移远通信无论是产品供给能力、一站式服务能力以及完善的产品队列等层面，都在不断提高，以全面满足市场所需。
具体来看，其车载产品线除了涵盖多款C-V2X模组及LTE/LTE-A模组，在5G技术上更是频频发力，在率先推出R15、R16产品后，根据硬件配置划分了多种产品形态，比如主机厂商可自由选择内置V2X、双卡双通、不同算力等功能的产品。未来，移远也将会逐渐推出更多采用5G的智能模组方案，用于满足车载对智能化、高算力的急迫需求。
值得一提的是，今年以来移远陆续推出了四大类符合3GPP R16标准的车规级5G产品：AG59xH系列、AG59xE系列、AG581A、AG580A系列，涵盖了不同的平台、配置、硬件方案，满足全球车厂的多样化需求。其中，AG59xH系列基于高通SA525M平台，AG59xE系列基于高通SA522M平台，两者内置芯片皆符合AEC-Q100标准。相较于第一代5G车载模组，AG59x在5G传输速率、低时延、高可靠性、C-V2X PC5直连通信能力、位置定位服务、高算力以及安全性等方面皆有较大提升与完善。
在短距离通信的车规级模组方面，移远通信目前的产品规划涵盖Wi-Fi 5、Wi-Fi 6、代表最新技术成果的Wi-Fi7，以及蓝牙和UWB模组等。
C-V2X赋能智能网联，正值爆发前夜
基于3G/4G/5G等蜂窝网通信技术的演进，无线通信技术与汽车电子技术整合的趋势提速，V2X也被认为是未来智能交通运输系统的关键。
根据信通院2022年底统计，2022年已售车辆中已经预装将近二十万辆具备V2X通信能力的汽车产品。伴随V2X的稳步推进，以及标准完善，高通高级产品总监艾和志更是在会上直言，V2X正处于爆发的前夜，预计时间就在近几年。
而在V2X技术的持续演进过程中，由于C-V2X拥有更清晰的演进路线和对车辆高速度的支持，发展前景优势明显，因而也被看作是一种极具清晰5G演化路径的V2X技术。
不仅如此，在智能网联发展周期快速迭代中，C-V2X已经成为受全球广泛认可的一项支持高级别ADAS和自动驾驶的核心技术，并且在车路协同发展中将发挥不可取代的作用。尤其是依托大带宽、低时延的5G赋能，更让新一代车用无线通信网络5G+V2X成为智能化上车焦点。
为抢滩市场，移远已经针对车载应用开发了丰富的C-V2X产品线并实现量产落地，涵盖C-V2X模组AG18、AG15，C-V2X AP模组AG215S，LTE-A + C-V2X模组AG52xR系列，以及5G + C-V2X模组AG55xQ系列等。
图源：移远通信
需注意的是，移远通信汽车前装事业部副总经理王友在会上坦言，迄今落地商用的大部分V2X产品还是LTE-V2X，不管是R14还是R15，采用的的技术仍是广播技术。体现在应用场景上，目前的应用进程还是基本上处于第一阶段和第二阶段，第三阶段的应用则会在单播和组播基础上导入车辆的协同控制以及对弱势交通参与者的保护支持。
而根据3GPP发布的LTE演进路线规划，在未来，LTE-V2X（R14/15版）会过渡到NR-V2X（R16+版）。
另关于业界对后续趋势是LTE与V2X共存，还是C-V2X跟DSRC（专用短程通信技术）共存的讨论，王友表示，移远在产品化和合作方面已积累了丰富的实践经验，公司已经总结了近九个使用场景，不管趋势如何，合作客户都将不受影响，且能够快速量产。
网络安全和功能安全以及高精度定位 为智能驾驶保驾护航
伴随汽车智能化的推进，安全问题越发至关重要，王友在会上也强调，在C-V2X的技术能力之外，安全也是重点，包括功能安全和信息网络安全。“安全话题在全球尤其在交通领域变得越来越重要，这也是为什么移远在安全上会重点投入的一个原因。”
图源：移远通信
目前，在信息安全上，移远已经通过了ISO27001产品信息安全管理体系认证，和ISO/SAE 21434汽车网络安全管理体系认证等；功能安全上，移远则完成了ISO26262（专门用作提升汽车电子电气产品功能安全的国际标准）的认证测试，具备为客户提供安全保障的能力。并且，自R14、R15开始，移远就已经在探索VRU弱势交通参与者的保护。
其中，作为车载领域软实力的体现，智能驾驶的功能安全需求愈发迫切。移远通信GNSS产品总监曾广莲指出，随着自动驾驶从L2往L3、甚至L4及以上跃进，安全的承担者就由人变成了汽车系统、电子电气，这对功能安全提出了必需的要求。而高精GNSS定位导航技术便是各类自动驾驶的安全前提。
进一步来看，移远在GNSS功能安全上为智能驾驶提供了什么样的方案？曾广莲给出的答案是GNSS模组LG69T。
据悉，LG69T是移远以领先行业的速度推出的车规级双频高精度卫星及惯性导航融合定位模组。该模组在符合AEC-Q100标准要求的基本条件下，可同时接收并追踪多个GNSS星座以及QZSS的双频信号，在数秒内达到厘米级定位精度。
此外，LG69T还内置算法融合IMU（惯性测量单元），结合车辆提供的信息，通过惯性导航算法就可以实现弱信号或者无信号条件下持续定位。目前，LG69T已应用在多款主流车型中。
图源：移远通信
值得一提的是，随着技术的发展，特别是自动驾驶的发展，行业对汽车GNSS也提出了新的要求。
意法半导体中国区产品市场总监郑义在会上指出，车载GNSS应用目前有三大方面的技术挑战，一是高精度定位要求越来越高，二是多模式的融合趋势对GNSS芯片本身处理融合的算法和能力提出了更高要求，三是需要有效保障终端驾驶安全性和可靠性。而这些问题的解决都需要产业链上下游的协力合作。
汽车天线形态迎接质变，玩家洗牌
5G、V2X、GNSS高精度以及UWB（超宽带连接）等新技术的到来，也给整个汽车天线形态带来质的改变，设计开发的逻辑也已经产生变化。移远通信天线产品总监林规感叹，特别是5G前沿技术的加入，天线行业将发生剧烈的变化，主要玩家或也面临“洗牌”局面，比如曾经由天线厂主导的整个汽车天线的开发与设计，未来会逐渐转移至汽车厂、芯片厂、模组厂等力量中。
然对于行业“变局”，移远却是有备而来，且正蓄势待发。林规表示，基于天线小型化、智能化、一定程度的集成化技术趋势，移远天线产品布局的完善性和前瞻性足以满足绝大多数客户的常规需求，针对具体车型移远还可以进行定制化开发，确保终端性能达到最优。
此外，T-Box跟天线合在一起，是未来比较好的形态，也是一个非常大的趋势。“这样可以尽可能降低天线路径上的性能损耗，同时省掉很多连接线，大幅度降低汽车天线的成本，而且性能还能得到提升。”林规提到。为此，移远开发了5G C-V2X天线补偿系统，利用损耗补偿达到两个V2X天线对等的状态。
而针对未来越来越多的全景天窗等使用场景，移远在会上首度公开了最新开发的透明天线，该天线置于车玻璃上而不影响美观，同时性能优于传统天线。
另外，面向新一代汽车数字钥匙等场景，今年2月，移远通信还推出了第一款车规级且带内置天线的UWB模组AU30Q，精准赋能智能汽车门禁应用，例如无钥匙进入、车内乘客检测、人员接近检测、非接触后备箱开启、电动汽车无线充电以及汽车换电等场景。
行业极度内卷，移远唯快不破
以上提及的移动通信单元（4G/5G）、C-V2X、GNSS高精度定位模组等，都是T-Box（车联网控制单元）的主要组成部分之一。T-Box作为车联网过程中非常重要的一环，担负着监测和控制车身状态的重要使命。
4G时代，T-Box助力汽车产业打开了接入蜂窝网络的快速通道；而进入5G时代，汽车智能化趋势驱动，传统的T-Box产品形态也快速向智能化转型，从单纯的通信功能，到给车厂带来更多服务价值。
移远通信汽车前装事业部总经理王敏在会上特别指出，T-Box未来的演进类似于集中化的EEA架构，集中度会越来越高，同时也能达到降本增效的目的。
图源：移远通信
当前，汽车行业“内卷”程度至极，淘汰赛加速，对降本要求迫切，而无论是在技术迭代、研发速度，还是上车量产、竞争淘汰等方面，整体逃不开一个“快”字。对此，小鹏汽车嵌入式平台总经理余鹏在分论坛特别环节——圆桌讨论上指出，“现在这个时代，‘快’依然是车企的核心优势，但是这个过程中我们还是要控制好节奏，找到快的方法。”
依托全栈式产品线布局，王敏则表现得信心十足。他直言，移远不怕快，反而喜欢这种快，快向来是移远的风格。不管是产品开发、客户需求，还是技术产品的迭代、降本，移远都是在快速变化过程中不断提升自己，这也是移远的一个能力、一个强项。
面对当前智能网联汽车产业的发展现状，中国信息通信研究院葛雨明博士也在会上提出了两点建议。一方面，未来发展需要加强跨行业协同，推动跨域基础设施的互联互通；另一方面要构建完备、协同统一的标准，更好地做应用场景开发。
总体上，智能网联汽车整车架构以及商业模式的不断演进，使未来的核心竞争将围绕“智能”展开。随着智能化的不断提升，域控、中央计算平台进一步普及，软硬件复杂性迎来革命性变化。与此同时，未来的多生态合作也将成为必然。
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人工智能行业主要上市公司：海康威视(002415)、科大讯飞(002230)、赛为智能(300044)、东杰智能(300486)、闻泰科技(600745)、中兴通讯(000063)、恒生电子(600570)等
本文核心数据：全球人工智能发展历程 市场规模 投融资数量、金额及轮次 企业增长情况 人才分布情况 竞争格局等
发展历程：当前全球人工智能处于第三个发展高潮期
人工智能至今已经有60多年的发展历史，其概念的提出始于1956年的美国达特茅斯会议，从诞生至今经历了三次发展浪潮。当前人工智能处于第三个发展高潮期，得益于算法、数据和算力三方面共同的进展。
市场规模：中国人工智能市场规模增速超过全球
——全球市场规模：2020年疫情影响下 全球人工智能市场规模增速放缓
基于人工智能技术的各种产品在各个领域代替人类从事简单重复的体力或脑力劳动，大大提升了生产效率和生活质量，也促进了各个行业的发展和变革。全球人工智能产业规模持续增长，2020年受疫情影响增速有所放缓。
根据IDC公布的数据显示，2020年全球人工智能市场的规模比2019年增长123%，达到1565亿美元。IDC表示虽然全球AI市场受到了疫情影响，但是对人工智能市场的投资将会快速恢复。
注：IDC统计的市场规模包括智能硬件、软件与服务市场。
——中国市场规模：中国人工智能市场增速高于全球 占比有所提升
近年来，中国人工智能产业在政策与技术双重驱动下呈现高速增长态势。根据中国信通院数研中心测算，2020年中国人工智能产业规模为3031亿元人民币，同比增长151%。中国人工智能产业规模增速超过全球。2020年，中国人工智能市场规模占全球比例接近30%，且较上一年有所提升，说明中国人工智能市场较蕴藏着较大的增长空间。
注：中国信通院的市场规模根据IDC数据测算，统计口径与IDC一致，即包括软件、硬件与服务市场。汇率按67计算。
行业投融资情况：资本助力行业高速成长 中国人工智能投资市场遥遥领先
——投融资数量及金额：近两年全球人工智能投资金额高速增长
从全球市场来看，人工智能的火热，离不开背后资本的助力。2014-2018年全球人工智能融资金额和融资次数逐年增长，2018年全球人工智能行业投融资事件共计1016起，投资总金额达159802亿元。2019-2020年人工智能投融资事件有所减少，2020年相关投融资事件仅有791起，但投资金额却逐年增加，2021年仅1-11月份，全球人工智能投融资金额已高达322760亿元。
注：数据截止2021年11月底。
——投融资区域竞争情况：中国人工智能投资额远远领先 行业成长性较高
从投资区域来看，全球主要地区的投融资金额均保持波动上升的走势。其中，中国人工智能投资额远远领先，2021年达到229319亿元，接近美国人工智能市场的3倍。
注：数据截止2021年11月底。
企业数量情况：全球人工智能独角兽企业数量高速增长 主要分布在中美市场
——2020年全球人工智能独角兽企业数量增长超过50%
近年来，人工智能成为全球关注的焦点之一。各国均大力发展人工智能，人工智能相关企业飞速增长。根据《2020胡润全球独角兽榜》显示，2020年，全球人工智能行业有63家独角兽企业上榜，相比2019年的40家增长了575%。
——中国和美国为全球人工智能企业数量领先者
从区域竞争情况来看，以英国、德国为代表的欧洲发展区和以中国、日本、新加坡、印度为代表的亚洲发展区整体实力相近。欧洲在人才储备上多于亚洲地区，但是亚洲地区人工智能活跃度远高于欧洲，亚洲对创新业务发展友好。其中，中国是全球人工智能发展速度最快的国家，且发展速度领先于全球。在新增专利数量和人工智能独角兽企业数量上均超过美国。根据胡润研究院发布的“2020胡润全球独角兽榜”，美国以34家人工智能独角兽企业排名第一，其次是中国21家和英国3家。
企业与人才竞争情况：中美市场聚集众多龙头企业与高技术人才
——企业竞争情况：全球人工智能龙头企业多聚集在中国和美国
目前，全球人工智能企业最多和最具有竞争力的的国家是美国。根据中科院发布的“2020年全球人工智能企业TOP20榜单”中，美国企业入榜数量最多，有9家企业上榜;其次是中国，上榜企业有7家;日本有2家;英国和瑞士各1家。
从细分领域来看，人工智能涉及范围广阔，除科技巨头全方位深度参与外，其他企业在行业中依赖自身优势参与竞争，构建了纷繁复杂的竞争格局。其中，基础层领域硬件发展日新月异，巨头布局开源平台;技术层面向企业级应用，细分领域竞争较为激烈;应用层想象空间广阔，参与企业众多。
科技巨头是行业内最重要的力量，具备数据、技术、资本等优势，结合自主研发和兼并收购共同发力，将在AI领域进行全方位跨层次布局，引领行业发展。其中，具有综合数据优势的互联网企业如Google、百度等，全面布局人工智能行业。
基于场景的互联网企业如Facebook、苹果、亚马逊、阿里巴巴、腾讯等，将人工智能与自身业务深度结合，不断提升产品功能和用户体验;传统科技巨头企业，如IBM、微软等，面向企业级用户搭建智能平台系统。
——人才竞争情况：美国AI人才数量领先全球 中国进步空间巨大
从国家角度看AI高层次学者分布，美国A1高层次学者的数量最多，有1244人次，占比622%，超过总人数的一半以上，且是第二位国家数量的6倍以上。中国排在美国之后，位列第二，有196人次，占比98%。德国位列第三，是欧洲学者数量最多的国家;其余国家的学者数量均在100人次以下。
竞争力预测：2030年中国人工智能产值占GDP比重将居全球首位
虽然目前中国人工智能技术水平仍与美国有一定的差距，但是国际上更为看好中国人工智能产业的发展。据普华永道预计，未来十年中国将从人工智能中获得最大的收益，2030年人工智能产值将达到GDP比重的261%;而北美与西欧则分别占到各国GDP的145%和115%。
由上述分析来看，中国和美国是全球人工智能市场最为领先的地区。美国人工智能发展较中国起步更早，在技术与人才储备上更胜一筹。但近两年，中国人工智能的市场规模增速超过全球，其在全球的占比也有所提高，加之资本市场火热，逐渐形成大批人工智能龙头企业，不断提升其国际竞争力，未来有望在技术与政策的双重推动下，持续领跑全球市场。
新一代信息技术是关键
智慧园区广义上是指园区信息化、智能化，通过物联网、云计算、大数据等新一代信息技术，实现园区基础设施优化、运营管理精细化、功能服务信息化和产业发展智慧化。由此可见，智慧园区建设关键技术主要包括物联网、云计算、大数据等。
其中，物联网被誉为是下一个推动世界高速发展的“重要生产力”，具有广阔市场前景。2017年以来，我国物联网市场进入实质性发展阶段，全年市场规模突破1万亿元，年复合增长率超过25%。
对于智慧园区建设而言，物联网技术起着重要作用。例如，传统的园区内楼宇智能化系统是自成一体的独立封闭的系统，而物联网是开放的，具有连通性，可以把各个子系统集成在一个统一的数据平台上，实现各系统之间实时数据的交流和共享，弥补了传统智能建筑数据采集孤立的缺陷，解决了系统难以联动的问题。
物联网应用平台从数据接入、数据处理、数据应用三个层面，为智慧园区提供统一的应用与管理平台。因此，将物联网技术引入园区建设必是未来智慧园区的发展趋势之一。
相比物联网，云计算的重要性更加凸显，被视为科技业的下一次革命，它将带来工作方式和商业模式的根本性改变。基于此，我国云计算发展迅猛，根据中国信通院数据，2017年，中国云计算市场规模为692亿元，同比增速高达343%。
云计算在智慧园区内的应用，一方面可以对物联网、GIS提供强有力的支撑，可以使其更加庞大，信息更加全面;另一方面，可以与BIM模型等结合，对园区建设过程中的决策进行模拟并给出相关建议。
大数据技术所创造的价值主要体现在与其他领域的融合发展上，通过对大数据的运用，为这些领域发展赋能。近年来在政策和技术的强力推动下，我国大数据得到了快速发展。2017年，我国大数据市场产值规模达4700亿元，同比大增306%。
对于智慧园区来说，运用大数据技术，实现对园区智能设备数据化，通过内外经营和管理数据的采集，以智慧园区平台为依托，对采集的数据进行处理及沉淀，并逐步深化数据的分析、应用和管理，对平台沉淀的数据进行数据分析模型搭建，逐步在运营管理和业务分析中让数据发挥其分析价值和作用，为园区节能环保提供决策指标，指导业务和管理的方向。
除了物联网、云计算、大数据等，智慧园区建设涉及的技术还包括GIS技术、BIM技术、人工智技术等。如BIM技术是智慧园区及智慧建设的基石，只有通过BIM技术，园区的建设与管理才能以可视化的方式进行。
综上所述，GIS技术、物联网技术、云计算技术、大数据技术、BIM技术等新一代信息技术均可在智慧园区的建设中发挥作用。
将进一步用于园区建设
建设智慧型园区是未来各类经济园区发展的方向，实现园区的智慧建设及管理需要建设一个智能化的园区服务平台，此平台需要协调应用多种理论和技术，更全面、更有效、更快捷、更智慧的将园区建设及管理的各个层面有机结合起来，实现园区智慧化发展。
现阶段，国内对上述物联网、云计算、大数据等技术均已具备一定的研发基础和产业化能力，其中部分已经在交通、医疗、公共配套等领域得到广泛应用，可以进一步用于园区建设和管理上。
另外，各地加强了园区智慧化的建设投资力度，2018年全国园区信息化市场规模已增2688亿元左右，这意味着相关技术在智慧园区建设的市场空间将扩大，有利于吸引更多企业参与进来。
以上数据及分析均来自于前瞻产业研究院《中国智慧园区建设规划布局与招商引资策略分析报告》。
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