北京旷视科技有限公司由印奇、唐文斌、杨沐三人2011年创办于北京市海淀区中关村，致力于打造服务于各商业领域的AIoT操作系统以及构建具备连接物联网设备能力的生态系统。  在北京、上海、深圳、成都等地设有研发中心和运营机构。

旷视的核心技术是计算视觉及传感技术相关的人工智能算法，包括但不限于人脸识别、人体识别、手势识别、文字识别、证件识别、图像识别、物体识别、车牌识别、视频分析、三维重建、智能传感与控制等技术。

旷视通过底层AI算法引擎和AIoT操作系统的建设实现技术商业化核心客户包括阿里巴巴  、蚂蚁金服  、菜鸟网络  、富士康  、中信银行  、联想   、华为 、OPPO  、vivo  、小米、凯德、华润集团、鲜生活。

经营范围

技术开发、技术咨询、技术服务、技术转让；计算机系统服务；应用软件服务；基础软件服务；销售自行开发后的产品、机械设备、电子产品、五金交电、计算机、软件及辅助设备、日用杂货、企业管理、投资管理、资产管理。

货物进出口、技术进出口、代理进出口。依法须经批准的项目，经相关部门批准后依批准的内容开展经营活动；不得从事本市产业政策禁止和限制类项目的经营活动。

扩展资料：

公司发展历程

2019年05月完成D轮第二阶段75亿美元股权融资，2019年01月旷视宣布品牌升级并发布机器人AIoT操作系统河图2018年10月旷视科技获批全国博士后科研工作站一级站点，2018年08月旷视科技获得2018年度国家知识产权优势示范企业。

2017年11月旷视学术委员会成立姚期智院士任首席顾问，2017年10月获得由中国国有资本风险投资基金战略领投、蚂蚁金服、富士康联合领投的46亿美金C轮融资，2016年11月旷视科技入选中关村前沿科技企业 。

2013年07月获得创新工场数百万美金A轮投资，2012年08月获得联想之星和联想创投天使投资，2011年10月旷视科技成立。

参考资料来源：百度百科-北京旷视科技有限公司

移动云信预计2022年年底能开网。

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移动云信（北京）物联网科技有限公司（mcloudinfo Inc）是主要服务于企业、社区的高科技公司，公司位于北京市海淀区上地信息产业基地。

中文名

移动云信（北京）物联网科技有限公司

总部地点

北京市海淀区上地信息产业基地

公司以提供软件系统整体解决方案为主，另外自主研发物联网相关硬件。

华清远见教育集团是中国高端IT就业培训服务机构，于2004年注册于中国北京海淀高科技园区，旗下拥有5个子品牌：嵌入式学院、企业学院、移动互联网学院、物联网学院和研发中心，目前在北京、上海、深圳、成都、南京、武汉、广州、西安和沈阳9个城市建立了直营培训中心。

嵌入式学院成立于2007年底，是华清远见在多年高端嵌入式专业人才培养和企业内训经验基础上，推出的面向在校学生和企业再就业人员的系统化嵌入式长期就业培训品牌。学院坚持“兴趣学习”的课程设计理念及项目案例实训的教学体系，引导毕业生更好地实现与企业需求的对接，有效提高就业竞争优势。目前嵌入式学院已累积培养10万余嵌入式研发工程师。

企业学院主要业务包括面向企业员工的短期高端培训、企业内训及高校师资培训。课程内容涵盖嵌入式Linux、ARM、Android、iOS、VxWorks、FPGA、DSP、Cadence、物联网等方向。企业学院自成立以来已经为三星、西门子、思科、华为、阿里巴巴、中国电信等众多世界500强企业提供内训。

移动互联网学院华清远见于2009年成立的，专注于移动开发方向长期就业服务品牌。作为谷歌的Android学术合作伙伴，华清远见移动互联网学院分别为北京理工大学、复旦大学、同济大学、西安电子科技大学等超过100所高校实施了Android专业师资培训，并先后与300余所合作院校建立了学术合作。

物联网学院是华清远见于2010年底推出的面向物联网应用领域的专业培训品牌。学院利用自己在研发方向的强大实力，通过一系列专业课程和实训项目，为企业培养一线物联网技术工程师，为高校物联网专业建设提供行之有效的解决方案，并为大学毕业生提供物联网长期就业服务。

华清远见研发中心成立于2006年，中心立足于嵌入式、物联网及移动开发技术的应用和研发，擅长多种先进处理器和智能产品研发和方案设计，主要以ARM、DSP、FPGA等为处理器提供硬件平台，以Linux 、Android、VxWorks等为系统软件，提供专业的嵌入式产品解决方案。此外，研发中心目前已公开出版80多本专业图书，超过二十万的读者从中受益。

第一、中企动力 最老品牌，公司很大，美工可以，技术高等，硬件设备最好，售后是724小时客户服务，价格一般 售后有免费培训

第二、普诺德 美工中等、技术也不错 设备中等 价格一般

第三、易斯滕 技术很好，美工一般，老板是做技术的，重技术，价格价高

第四、新鸿儒 也是老公司，技术、美工都可以，价格高，服务一般

第五、拓之林 比较专注于房地产行业，美工不错，价格高，技术一般

第六、易龙天网 设计很专业，美工还行吧，如果不谈价钱什么都好，就是价钱很难让我们接受。团队一般

第七、三五互联 做短线产品出身，主要业务很杂，网站不是很专业，但是上市了，姑且称之为大公司。

第八、万网 这个大家都知道到，域名空间起家、后来进军网站建设，批量式生产网站，定制性一般。大部分都是模板 。价格适中。

第九、超级联盟，前些年很火，这两年没什么音信了，你要是能找到，这个公司也一般

就这九个品牌了，其他就一般了，这几个价格一般不会低于一万吧

你自己再了解了解

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“数字身份证”，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”服务平台融合身份证、驾驶证、社保卡、医保卡、银行卡等功能权限，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）

大数据助推智慧城市提升城市管理水平

城市建设步伐的不断加快使得我国城市管理日益受到政府及社会高度重视，但与加快推进城市化的形势相比，依然存在许多不容忽视的管理问题：城市规模的无限制扩大，城市人口的迅猛增长，使城市化过程中出现了严重的问题，如环境污染严重、交通拥挤、社会秩序混乱等。面对如此之多的问题，城市管理水平就决定了城市化发展的进度和质量。因此，要使城市管理更加智慧，更加有效，智慧城市建设显得尤为重要。智慧城市的实现需要通过全面感知、信息共享和智能解题，在城市规划、建设、管理、运行的过程中，运用信息化、智慧化、精细化、可视化等科技手段，推进管理创新。

大数据多方面助推智慧城市提升城市管理水平

随着互联网、新媒体的不断涌现，以及云计算、物联网等技术的兴起，数据正以前所未有的速度不断地增长和累积，形成如今我们所热议的大数据。它具有规模性、多样性、高速性和价值性四个特征。大数据正在改变我们的生活、工作和思维，为人类社会的发展带来了一次重大的时代转型。作为一种重要的战略资产，大数据已经不同程度地渗透到每个行业领域和部门，其深度应用不仅有助于企业经营活动，还可通过对城市信息的智能分析和有效利用，为提高城市管理效率、节约资源、保护环境和可持续发展提供决策支持，有效促进城市系统各要素间的和谐相处，从而提高城市管理水平，促进智慧城市的建设。

一、城市运行产生大数据

城市运行的每时每秒都会产生大量的数据，包括结构数据，如常用的Excel软件所处理的数据;又包括非结构化数据，如网络日志、视频、、地理位置信息等。构建高效的城市运行监测体制是收集城市运行中大数据的重要手段。城市运行监测依托宽带城域网以及无线通讯网络，利用现代通讯(卫星、移动电话、集群电话)、计算机网络(因特网、局域网、广域网等)、3S技术、传感器等软硬件架构，将有关城市管理的专业系统集成于若干个平台，实现实时收集、处理各终端和节点产生的海量型数据的功能，并实现数据的共享。

例如，深圳环卫部门为实现对道路清扫和城市生活垃圾收运作业服务的企业进行信用管理，对垃圾运输车辆进行GPS实时监控，提高全区道路清扫保洁和城市生活垃圾收运作业服务水平。北京公交一卡通每天产生4千万条刷卡记录，地铁每天1千万人次，分析这些数据可改善城市交通状况;城管指挥中心对重点地区进行24小时不间断图像监控、取证，及时发现问题，解决问题;城管无线通讯系统总调度，监控日常整个无线通讯系统的正常使用，通过无线调度台操控、GPS车辆定位系统来调动各级城管执法人员对违法行为进行查处，实现快速反应;对联勤的人员进行规范管理，可设定从5秒至10分钟向中心报告一次位置信息，超出联勤范围时自动向值班中心预报，有效监督队员动态。城管热线24小时受理群众举报投诉，通过城管专网下发任务单并对处理过程进行全程监督。昆山市对实施区域内360公里道路进行了移动街景量测，获取了200多万张街道实景照片，可以准确测量部件的几何尺寸。

二、大数据助力城市管理

随着我国城市化进程的加快，城市管理的对象和范围也更加复杂，如水、电、气、通讯的保障、城市交通的通达，环境卫生的保障、防灾防火防盗，突发性事件响应管理等。在各类基础数据的基础上构建风险管理体系，可以进一步提升城市管理水平，消除安全隐患和实现快速反应。近几年数字化城市管理正在兴起，为智慧城市的建设奠定了基础。数字化城市管理作为一张网格化的虚拟物理平台，借助现代信息技术将包括城市自然资源、社会资源、基础设施、人文、经济等有关城市的各方面信息，收集上传到信息中心，然后由云技术将各种信息以数据的形式进行储存，这就形成了大数据系统。再由信息中心通过对大数据的分析处理，传递到有关部门督促处理、有效利用。

(一)大数据有助于改善城市环境

城市化使城市废弃物和生活垃圾与日俱增。中国每年产生的垃圾在亿吨以上，且增长迅速。同时，城市工业、交通业的发展，使得矿物燃料消耗的增长，导致大量的有毒气体、烟尘和粉尘排入大气。据北京卫生局统计，北京市肺癌的发病率在成倍的提高，这与PM25有着直接的关系。因此，环境治理问题迫在眉睫。我们提倡提前预防、及时发现以及高效处理，这就需要现代信息技术的支持，通过智慧系统来进行源头分析、现场监测、过程控制及预警预报。因此，需要充分利用数字化信息处理技术和网络通信技术，将影响城市环境的各种数字信息及信息资源加以整合并充分利用，使城市生态环境复杂系统数字化、网络化、虚拟仿真，通过对收集到的大数据进行深入分析及处理，实现可视化，从而为政府环境治理决策提供科学依据。

例如，可以通过监测数据，分析PM25有多少是由扬尘带来的，有多少是由机动车排放的，有多少是由供暖系统带来的等等。可以和气象预报系统紧密结合，出现污染预兆时可以及时采取关闭污染源的预案。北京海淀区实现了基于数据的精细化管理，借助地理信息平台(GIS)将收集到的基础数据进行综合查询，统计和直观展示。实现对全区7大类102小类140万个基础数据和三中心整合系统100余万条案件数据的全属性、多方式查询和地图展示。这为分析解决海淀区环境秩序整治问题提供了详实可靠的数据支撑。全区2000余个视频摄像头点位的多方式地图查询，可实时调取相关图像，并实现全图层数据关联。通过各个图层数据的调取和叠加，深入挖掘，使隐藏在这些数据背后的价值从不同角度得以呈现。如此，可通过系统地图精确地展示全区乱倒乱卸垃圾渣土问题在各街道乡镇内发生的频率及关键点位，从而为区政府全面掌握和重点解决该类问题提供有力的信息支撑。再如，通过全区垃圾箱部件数据与暴露垃圾问题的图层叠加，可以分析出垃圾箱配置不合理等问题。

(二)大数据有助于缓解交通压力

汽车从诞生之日起就被视为自由的象征，但是它的发明者应该没有料到，如今汽车却掉入了一个物极必反的逆转定律――人们几乎把时间都浪费在了堵车和等红绿灯上。《IBM全球交通痛苦指数报告》显示，北京以99分的超高分数被列入全球出勤交通最痛苦的城市。交通拥堵已成为影响北京城市运行效率与居民生活的突出问题，交通基础设施承载力严重超负荷，公交系统交通承载已饱和。但与此相对应的事实是，在全球各大城市中，北京的人均汽车拥有量和绝对数量都不算最高。毫无疑问，问题出在了道路交通的设计规划和管理上。大数据时代的到来为解决交通问题开出了药方。与传统的数据收集方式不同，云时代的大数据通过对数据实时收集和分析，得以实现个人出行的个性化、方便化、智能化。

目前，上海正在构建通过物联网技术支撑的公共汽车运行信息发布系统，市民可以利用智能手机，查询公交线路和实时运行信息。无独有偶，南京市基于强大的云平台运行智慧交通云系统、云视频监控和智能分析应用，实时采集和处理南京1000个摄像头，并对整个南京140万机动车规模的交通数据进行实时查询和分析，并主动报警、主动通知用户。

交通综合信息平台的建设，汇集了道路交通、公共交通和对外交通的静态和动态信息，建立了道路交通诱导系统，引导车辆选择合理的路径。大数据能够为政府提供重大项目决策事项的判断依据，加强实时预警研判，提升公众出行服务水平的品质，提供准确可靠的交通预测信息，有效地缓解交通拥堵状况，还可吸引更多人使用公用交通，改善出行结构，减少私家车出行。北京的空气状况近几年每况愈下，如果能解决交通拥堵问题，不仅经济效益能得到提升，而且城市的空气质量也能得到改善。

(三)大数据有助于完善应急系统

据统计，我国每年因自然灾害、事故灾害和社会安全事件造成上百万人伤亡，经济损失6500亿元左右，占我国GDP的6%。当社会发生犯罪、火灾、爆炸等各种警情，群众医疗急救、煤水电抢修等各种紧急求救事件，地震、火灾、海潮等突发自然灾害，以及社会动乱、战争等各种重大紧急事件时，需要政府统一协调、统一调度相关部门协同工作。随着社会的不断进步，社会发生紧急突发事件的种类更加复杂与多变，传统的应对机制已不能适应日益增多的紧急突发事件处置的需要。

城市应急联动系统集成有线通信调度系统、无线通信语音调度系统、计算机骨干网络系统、综合接处警系统、语音记录系统、视频图像系统、城市地理信息系统、移动目标定位系统、移动通讯指挥车系统、机房监控系统、电源系统等为一体，具有指挥调度功能。通过对这些技术手段获得的大数据进行收集、处理和分析，使得应急事件的报警、求助、投诉电话实现统一接警、快速反应、联动处警。

新媒体的出现进一步完善了城市应急系统。“721”北京暴雨发生时，由于求救人数众多，救援电话被打爆，被困人员无法从获得帮助，从而转向微博平台进行求助。通过微博中包含人物、时间和地点等简要的文字信息就可以判断救援所需。另外，在微博上添加位置数据还可以实现地图定位，为救灾提供更精确的信息，提高救灾的效率。雅安地震中，除了微博再次凸显新媒体传播优势外，微信群及各大互联网公司推出的寻人平台也为救灾提供了多渠道支持。但各大网站数据并不互通，而且数据的低精确度和低效成为最大弊端。若要发挥数据的最大价值，数据必须是在线、公开、共享、互联、相关的。由此看出，数据的公开和共享是一件有必要且有待解决的事情。

(四)信息共享下大数据对城市管理的促进作用

过去不具备解决信息资源共享问题的网络和技术条件。这些客观和主观原因造成了城市建设中的“信息孤岛”现象。对于现存的“信息孤岛”，最切实可行的办法就是“整合”。提高政务信息资源公众开放率，逐步开发公益信息资源，充分利用市场信息资源和数字信息资源，建成一批门类齐全的信息资源数据库，即大数据。可以提高教育、科技、医疗、社会保障、文化建设等方面的信息技术应用水平和服务能力，从而推进社会公共服务事业蓬勃发展。

政府各个部门的既有数据库可以实现高效互联互通，以提高政府各部门间协同办公能力，提高为民办事的效率，大幅降低政府管理成本。例如我国每年领取养老金的人数多达18亿，相当一部分领取人去世后，其亲属或朋友仍继续领取，给国家造成巨大的财政损失。借助于大数据技术，将城市的医院、民政部门、社保部门、财政部门等相关管理机构的数据进行有效整合和关联，领取人去世后，其死亡信息会第一时间在城市核心数据管理库中更新，财政部门在发放养老金时对领取人的最新情况一目了然，从根源杜绝盗领冒领等问题。由此可见，大数据可极大提升政府社会管理的“智慧”水平和科学决策能力。对基础数据库中的海量数据进行管理、维护并深化应用价值，变海量数据为真正的有效数据，使数据为实际工作服务，为精细化城市管理提供依据，为科学决策提供有效支持，这些都成为信息化城市管理新模式在实际运行中遇到的迫切需要解决的问题。

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