一、據國家統計局數據顯示，截至2019年中國城鎮總人口達8.48億人，城鎮化率達60.6%。

　　二、根據IDC 2020年7月發布的《全球智慧城市支出指南》披露，2020年，中國智慧城市市場支出規模達到259億美元，同比增長12.7%，高于全球平均水平，為僅次于美國的第二大智慧城市支出國家。

　　從這兩份數據來看，伴隨著越來越多的人口涌入城市，城市系統對于人口的承載能力不斷面臨著新的挑戰，我國以智慧城市建設為主導的城市系統變革正在加速爆發。目前，根據住建部公布的數據顯示，我國智慧城市試點數量已經達到290個。

　　與之相應的，在市場上，隨著智慧城市需求擴大，各領域的領先企業紛紛布局智慧城市建設領域。BATHJ、中國平安、浪潮、新華三、中國電信、聯想等等巨頭都相繼在各大城市落地項目，以幫助當地政府構建智慧城市建設體系。

　　然而，盡管我們目前所能看到的市場表現很是活躍，但實際上智慧城市真正落地的項目并沒有達到我們所想象的那樣智慧、科幻。做的人多了，并不代表做的就好，我們過去所想的智慧化，都錯了。

　　與其說智慧城市，還是不如說是數字城市

　　在寧波，今年正式啟動運營的寧波城市大腦，采用的正是“一屏觀天下、一腦管全城”的模式。據悉，目前寧波城市大腦已匯聚25個委辦局應用系統和102億條數據，其中包括共享數據65億條以上、開放數據3億多條，呈現在指揮中心的大屏幕上，包括各大交通樞紐的運行數據、各家醫院的人流數據以及制造業的發展數據，等等。

　　實際上，這就是目前大多數智慧城市建設的通用路徑以及所處的發展階段——借助攝像頭、傳感器等硬件結合AI、大數據等技術先實現對城市動態數據的感知。因此，就目前的發展而言，現階段的城市系統升級與其說是“智慧城市”，倒不如說是“數字城市”吧。

　　這也是為什么智慧城市建設發展了這么多年，城市民眾對于智慧化的感受仍然非常有限。因為真正的智慧化還未到來，如今的城市仍在學習如何更全面、實時、深入的感知數據。

　　而對于一個龐大的城市系統而言，且不說智慧，光是學會感知就是一件很不容易的事情。以智慧中山的建設難點來看，就面臨著諸多感知學習層面的問題：

　　一、數據感知往往需要攝像頭、傳感器等硬件設備的支持。目前，智慧中山需要將原本連接的24個鎮街細化延伸至277個村居節點，從而感知更多委辦局、機構、企業以及人員。對此，智慧中山將在未來需要規劃十萬級終端及傳感器來實現這一目標。

　　二、網絡是數據感知的另一個關鍵，簡單來說，沒有網絡，數據無法傳輸、分發，基于智慧城市的需求更加復雜，因而對網絡的需求也就更高。目前，中山已建成業務專網約二十個，但是專網之間仍存在數據融合難、單一單位重復接入多個專網、專線網絡寬帶利用率低、出現故障難定位等等問題。

　　三、智慧城市的實現需要無處不在的感知，而實現這樣的感知往往需要極具前瞻性的部署和管理，感知的深度也決定著未來城市治理的精度。一旦出現感知盲區，便有可能發展成為智慧城市管理的“漏洞”。

　　所以，不管是從技術角度還是部署層面來看，學會感知對于城市系統升級來說都是一件非常必要且困難的事情。這也導致了智慧城市建設遲遲停留在“強數據”階段，真正智慧化的“強連接”、“強交互”仍未全面實現。

　　可以說，智慧城市是數字城市的進階，兩者之間的跨越必須建立在成熟的數字城市之上，進而才能實現智慧城市。而客觀來說，現如今智慧城市建設仍停留在通常的數字化階段，未到普遍的智慧化階段。

　　我們做好數字城市了嗎?

　　事實上，僅是學會感知這一段路，城市系統就需要一個長期的跨越。2020年歷經新冠疫情沖擊，諸多有關城市管理的信息感知問題頻頻暴露，雖然我國的鐵路系統已經開始全面實行實名制購票，但是這些數據似乎只能在軌道上穿梭，并不能真正地伴隨著人員流動進入各個城市的信息系統。

　　很顯然，數據感知斷了！

　　在現實生活中，這樣的斷裂仍有很多，管理的單元越往小的方向細分，從城市到縣區、再到街道、再到個人，往往感知的難度也就越大，數據鏈斷裂的可能性也就越大。這直接導致了數字城市的建設存在各方面的阻礙，而無法真正跨越到智慧城市。

　　在清華大學合肥公共安全研究院城市生命線工程安全運行監測中心的電子大屏上，城市系統24小時保持嚴密監測，每天采集并更新500多億條數據，監測范圍包括819.5公里燃氣管網、714.1公里供水管道、254公里排水管網、201.5公里熱力管網、58.51公里地下綜合管......以此來保證對整個合肥市的動態感知。

　　但是，這也僅僅是燃氣、供水、排污等基礎層面的監測而已，在我們的日常生活中、在整個城市體系上，仍有諸多需要監測和感知的因素。當然，提及這里并不是說合肥做得不好，恰恰相反，合肥于2018年便入選了“智慧城市國際標準試點城市”，作為早期一批的探路者，需要補足的工作仍有這么多，可見數字城市建設的難度與復雜性。

　　同時，伴隨著我國城市化進程的繼續發展，原本已經實現感知的領域會不斷擴展，新的未知領域也在同步涌現，屆時城市從數字化向智慧化的跨越周期也將進一步拉長。

　　另一方面，或許我們也不用這么悲觀，在城市保持動態發展的過程中，前沿技術與應用也在同步成長，為數字城市的感知提供著意料之外的可能性。

　　比如，在通用的流程上，城市系統對于數據的感知更多是借助于遍布街頭巷尾的攝像頭、傳感器以及政務系統的共享等等。而伴隨著互聯網企業的入場以及AI、大數據等前沿技術的應用，新的數據感知方式也在創新。

　　目前，京東利用時空大數據引擎，根據每天快遞員的送貨軌跡數據反饋，逐漸修復了小區內細粒度的路網，進一步為城市的精細化管理提供了更加準確的認知。阿里、騰訊對于健康碼的創新應用，在某種程度上也增強了城市對于人員數據的感知能力，使得我國在公共衛生事件上獲得更加有利的防控優勢。

　　盡管，這些與預想的智慧城市相比仍有一定的差距，比如在數據上并沒有完全的實現主動感知，也沒有全方位的覆蓋城市體系，但是這對于我國的智慧城市建設而言，仍是一個重要的突破方向。

　　我們距離智慧城市還有多遠?

　　那么，從數字城市發展到智慧城市，還需要做好哪些工作呢?事實上，想要繼續探討我國智慧城市建設的進程，也就需要進一步理清楚數字城市與智慧城市兩者之間的差異與特征。

　　我國龔健雅院士在其文章《從數字城市到智慧城市：地理信息技術面臨的挑戰》中總結得出，與數字城市相比，智慧城市更進階的表現為：

　　其一，由數字城市時代靜態信息的獲取為主轉變為智慧城市時代實時動態信息獲取、實時監控;

　　其二，由數字城市時代的“物理城市”與“數字城市”的相對獨立轉變為智慧城市時代的兩者緊密互聯、城市狀態的實時映射;

　　其三，數字城市的重點在城市信息的數字化，智慧城市的重點是信息的分析、知識的生成、事件的預測與決策。

　　簡單總結即為三大基本特征，即更透徹的感知、更廣泛的互聯以及更高度的智能。

　　對比這三大特征，我們未來有可能實現嗎?答案的是肯定的。

　　就目前反饋來看，城市層面尚有難度，但個人層面已經逐步實現了從數字化到智慧化的跨越。

　　以阿里的支付寶賬號體系、騰訊的微信賬號體系以及疫情期間健康碼的個人電子憑證為例，因為個人相比城市所涉及到的參數更少，在感知層面很容易就可以實現個人的動態信息獲取，進而形成“物理人”與“虛擬人”的廣泛互聯，即可獲取高度智能服務。

　　我們再以“掃碼乘車”這個更普遍的行為來看，基于日常對移動互聯網的普遍使用，實際上我們在現實的行為已經和虛擬世界高度綁定，感知與互聯都達到一定的水平，通過掃碼，系統即可識別，做出判斷來為我們進站乘車提供智能化服務，無須人工檢測。

　　因此，對于智慧城市建設來說，未來想要從數字城市跨越，需要在感知、互聯以及智能上不斷從個人層面向城市層面深化拓展，才能進入智慧化階段。目前，我們的城市仍處于數字化階段，而個人已逐步跨向智慧化，群體與個體之間仍有一段長期投入的差距。

　　結語

　　總的來說，智慧城市建設越火熱，我們就越應該理性地去看待這件事：在我國，試點的城市很多，尚未開展智慧化升級的城市更多;真正的智慧化尚未到來，更多的只是數字化的升級，即對于城市數據的感知。

　　那么，在這個時候客觀的認識反而是保持前進的動力，不必在未來的、科幻的鼓吹、想象中迷失方向，而是扎根于數字城市建設，先把感知層面的工作做好，進而向智慧城市突破，再把交互層面的功能呈現。如此，智慧城市的未來，可期!