智慧城市AIoT项目可行性研究报告2023/8/2 17:10:27

2023-8-2 17:10| 发布者: 天若有情| 查看: 57| 评论: 0

摘要: 　　1、智慧城市AIoT应用研究背景　　中国智慧城市概念可从城市发展层面、社会层面、技术层面进行解读。本报告聚焦技术层面中AIoT（人工智能物联网）的具体应用案例，主要落地智慧城市四大典型场景（城市职能视角） ...

　　1、智慧城市AIoT应用研究背景

　　中国智慧城市概念可从城市发展层面、社会层面、技术层面进行解读。本报告聚焦技术层面中AIoT（人工智能物联网）的具体应用案例，主要落地智慧城市四大典型场景（城市职能视角）：民生服务、城市治理、产业经济、生态宜居。城市空间底座https://www.freedoonline.com/news_show/514.html北京飞渡科技有限公司是一家专注提供三维空间技术、三维引擎技术、CIM平台、三维GIS软件、数字孪生园区城市解决方案等三维全域数据服务平台。飞渡科技一直秉承“在云端，用专家团队+人工智能进行大数据分析，为客户提供数字化、在线化、智能化服务”的愿景，致力于BIM/GIS/CIM三维数字底板及高渲染可视化引擎、智慧城市IoC等多种技术的自主研发。

　　智慧城市ICT信息技术架构与AIoT产业架构高度适配，成为AIoT应用最佳实验场，智慧城市AIoT应用最终落地形式体现为整体解决方案

　　1.1智慧城市内涵

　　城市发展层面：智慧城市是综合城市运行管理、产业发展、公共服务、行政效能为一体的城市全面发展战略，是现代城市发展的高端形态

　　社会层面：智慧城市是一个由新技术支持的涵盖市民、企业和政府的新城市生态系统，是对城市地理、资源、生态、环境、人口、经济等复杂系统的数字网络化管理，具备服务与决策功能的信息体系

　　技术层面：智慧城市是运用物联网、云计算、大数据、地理空间信息等新一代信息技术，促进城市规划、建设、管理和服务智慧化的新理念和新模式（国家发改委从数字化与技术的角度对智慧城市进行明确定义）

　　1.2智慧城市AIoT技术框架：

　　应用层：智慧城市AIoT最顶层，基于平台层数据处理结果解决具体垂直场景需求，落地形式以整体解决方案为主----民生服务、城市治理、产业经济、生态宜居

　　平台层：在整体架构中承上启下，汇总、处理、分析来自感知层的数据，按照功能分为四大类平台：连接管理平台（CMP）、设备管理平台（DMP）、应用使能平台（AEP）和业务分析平台（BAP）

　　传输层：智慧城市AIoT网络通道，通过局域网、低功耗广域网、蜂窝网等无线通信传输感知层收集的数据

　　感知层：智慧城市AIoT最底层，通过芯片、模组、传感器等基础部件从物理世界中采集数据

　　1.3智慧城市AIoT应用范围界定

　　本报告主要从供求关系视角对智慧城市AIoT应用展开研究，主要覆盖需求侧智慧城市的智慧需求和场景需求，供给侧AIoT产品技术能力和服务商能力

　　1.4智慧城市的智慧需求

　　智慧的核心内涵——有意识地利用科技和数据优化决策，提高智慧城市服务质量，具体可以从三大层面阐释：

　　技术基础：感知层包括大量连入高速通讯网络的智能手机和传感器、平台层包括多个开放式数据平台，感知层能够持续收集数据，平台层数据处理结果能直接推动给需求者

　　应用落地：数据处理结果能转化为警示、洞见、行动，解决需求痛点

　　接纳度：城市建设者和服务对象接纳度和使用频次不断提高

　　1.5智慧城市的场景需求：

　　民生服务：重点关注“十四五”规划和2035年远景目标纲要草案中七类民生福祉指标，覆盖就业、教育、医疗、养老四大领域

　　城市治理：重点关注资源短缺、交通拥堵、环境污染、城市贫困、基础设施建设粗放等“城市病”的治理

　　产业经济：重点关注数字化产业和产业数字化

　　生态宜居：结合“2030年碳达峰”“2060碳中和”目标，重点关注城市作为“碳中和”最大应用场景的实施路径

　　1.6AIoT产品技术能力

　　IoT兼容能力：感知层、平台层等技术架构层之间，各公司物联网生态之间均能够高度兼容

　　协同AI能力：感知层中嵌入式AI设备占比30%以上，平台层中AI分析能力占比50%以上，能够在最相关的环节部署AI

　　深度融合能力：能够对数据进行流化、过滤、评分，存储相关内容、分析并使用结果持续改进系统

　　1.7AIoT服务商能力

　　场景拓展能力：能够聚焦智慧城市典型应用场景打造垂直解决方案或能够贯通智慧城市服务主体的智慧体验旅程

　　方案交付能力：能够满足智慧城市建设者的采购规模、交付周期、项目验收标准、售后服务等要求

　　生态构建能力：能够在最终整体解决方案中掌握主动权，凝聚生态链合作伙伴并推动项目落地

　　2、需求侧驱动力分析

　　2.1智慧城市建设阶段分析

　　主线为利用信息通信技术提升城市服务质量，全面发展期呈现大规模落地、技术融合、万物智联趋势。万物智联：IoT 获得了大量的数据，AI可以助力信息智能化分析、结果预测等，真正实现由“万物互联”走向“万物智联”

　　1）探索实践期（2008底-2014.8）：开始智慧城市试点建设智慧城市建设分散无序

　　推动智慧城市由概念引入发展到应用落地，在技术层面解决城市信息化问题。技术趋势城市政务、能源、交通等子系统信息化改造；无线通信、HTTP信息分发、GIS等

　　2）规范调整期（2014.8-2015.7）：开始智慧城市全面部署智慧城市建设规范初建

　　成立“促进智慧城市健康发展部际协调工作组”。在协同层面解决分散无序建设问题。重点项目和应用联动共享，信息化建设加速；RFID、云计算、SOA(面向服务的架构)等

　　3）战略攻坚期（2015.7-2017.12）：智慧城市上升为国家战略成为国家新型城镇化抓手

　　推动政务信息系统整合共享打破信息孤岛和数据分割；在设计层面统筹分级分类的智慧城市

　　建设。信息通信技术全面应用，万物互联。数据资产快速积累NB-loT、大数据、城市大脑、智意操作系统等

　　4）全面发展期（2018年至今）：初步形成智慧城市群突出城乡统筹发展

　　各地智慧城市建设加速落地，建设成果向区县和农村延伸在落地层面推动智慧城市大规模建设。由万物互联走向万物智联，强调数据分析、科学决策物联网、人工智能、区块链、大数据等技术加速融合

　　智慧城市是典型的政策驱动型产业，在国家政策和财政支持下，智慧城市建设动能强劲，应用场景有望大幅拓展

　　智慧城市相关国家政策：

　　《商务部等19部门关于促进对外设计咨询高质量发展有关工作的通知》积极参与新基建和传统基础设施升级改造，在低能耗建筑、智慧城市开发等先进工程领域积累经验,加快形成参与国际竞争的新优势。

　　《关于新时代支持革命老区振兴发展的意见》推动信息网络等新型基础设施建设,加快打造智慧城市,提升城市管理和社会治理的数字化、智能化、精准化水平

　　《2021年新型城镇化和城乡融合发展重点任务》建设新型智慧城市。推进市政公用设施智能化升级，改造交通、公安和水电气热等重点领域终端系统。建设“城市数据大脑”等数字化智慧化管理平台，推动数据整合共享，提升城市运行管理和应急处置能力。全面推行城市运行“一网通管”，拓展丰富智慧城市应用场景

　　国家财政支持

　　财政工作重点支持新型城镇化、产业升级、生态建设

　　内需：支持实施扩大内需战略

　　民生：加强基本民生保障

　　环境：支持加强污染防治和生态建设

　　产业：推动创新发展和产业升级

　　乡村：支持全面实施乡村振兴战略

　　区域协调：支持推进区域协调发展和新型城镇

　　国防外交：支持国防、外交和政法工作

　　财政预算目标草案向教育、社保、医疗卫生等民生性支出倾斜

　　教育：城乡义务教育补助经费安排1770亿元

　　就业：企业职工基本养老保险基金中央调剂比例增至4.5%，困难群众救助补助资金安排1473亿元，财政就业补助资金安排559亿元

　　医疗：居民医保人均财政补助标准增加30元，同步提高个人缴费标准40元，个人缴费可按规定在税前扣除，基本公共卫生服务经费人均财政补助标准提高5元，达到每人每年79元

　　2.2智慧城市应用层服务主体：

　　智慧城市应用层是面向政府、企业及城市居民实现交付的产业环节，重点关注各场景下建设主体和（面向）服务主体的不一致性。

　　3.供给侧驱动力分析

　　3.1智慧城市AIoT应用发展阶段

　　物联网连接数首超非物联网，智慧城市AIoT应用由单品智能向互联智能过渡，突出场景化智能体验

　　连接是物联网的最底层架构，据IoT Analysis数据，2020年全球物联网连接数首次超过非物联网连接数，预计2020-2025年，全球物联网连接数将由117亿增长至309亿，年均复合增速达22%。在物联网连接数增长驱动下，AIoT最终应用将经历单品智能、互联智能、主动智能三大阶段。结合智慧城市万物智联趋势，当前，智慧城市感知层设备众多，数据孤岛现象严重，亟需借助AIoT技术释放数据价值。在智慧城市领域中，AIoT产业正处于由单品智能向互联智能过渡的关键阶段，优化方向为提高AI技术渗透率，升级场景化智能体验

　　1）单机智能

　　基本特征：单机设备精准感知、识别和理解用户指令，设备间无法主动互联，由用户发起交互需求

　　优化方向：改善单个设备的用户体验，提升具体场景下特定设备的智能化水平

　　2）互联智能

　　基本特征：采用“一个云/中控，多个终端/传感器”模式，打破单品智能的孤岛效应，不断升级智能化场景体验

　　优化方向：人工智能软件算法和硬件算力逐步完善，随之在物联网领域持续渗透，场景化互联智能将成为现实

　　3）主动智能

　　基本特征：智能系统具备自感应、自学习、自适应、自提高能力，无需等待用户提出需求

　　优化方向：人工智能技术由“弱人工智能”向“强人工智能”发展，推动主动智能实现主动智能

　　3.2AIoT赋能智慧城市建设

　　城市数据孤岛问题突出，数据开放程度有限，AIoT有利于打通数据价值链，促进城市数据资源化

　　数据价值视角下的智慧城市建设痛点：

　　1）数据应用：数据欠缺商业化，数据融合动力不足；缺乏数据开放相关的完善法律体系；碎片化场景需求较多，数据仅服务于特定项目；数据安全解决方案尚不完善，数据风险问题较严重

　　2）数据分析：数据关系结构不一致，关联关系较弱；尽管企事业单位业务信息化水平提高，但数据流程和业务流程契合度不高，数据跨部门利用率不高；尚需大力推动以人工智能促进多源感知系统的数据融合分析

　　3）数据整理：不同部门的城市资源数据存储在不同数据库中，开放性不足；企事业单位、区域政府等主体对数据整理缺乏统一规划和标准，相互之间配合不积极；当前，归集数据主要为政府内部IT数据，城市治理、公共安全领域产生的大量非结构化感知数据尚未纳入数据整合范畴

　　4）数据采集：数据体量大，脏数据、无用数据现象严重；数据迁移的工作量大，且无法对迁移过程进行可视化监控；数据集成流程需要大量代码开发工作，难以灵活配置

　　3.3AIoT服务商类型

　　1）云服务提供商：

　　代表企业——阿里云、华为云

　　发展特征——移动互联网流量饱和、产业互联网兴起，云服务提供商将移动互联网时代积累的技术、商业、生态优势，延续至AIoT领域

　　服务优势——云是AIoT在企业级和公共级市场的最佳商业化载体

　　生态定位——底层计算资源平台、应用使能平台

　　2）电信运营商

　　代表企业——移动、联通

　　发展特征——移动互联网时代此类企业核心业务为连接用户，陷入“管道化”，物联网为其提供了去“管道化”机遇

　　服务优势——AIoT大规模应用依赖5G网络建设，电信运营商拥有用户流量

　　生态定位——连接管理平台、应用支撑平台，承担底层基础设施建设角色

　　3）TO B软件系统服务商

　　代表企业——涂鸦智能、徐工汉云

　　发展特征——以设计、生产、管理、运维等服务为主营业务，结合数字化转型、物联网领等机遇布局相关业务

　　服务优势——深耕行业而具备了丰富的行业软件开发和服务经验，将行业经验转化为数字模型或工具

　　生态定位——应用开发平台

　　4）AIoT领域专业服务商

　　代表企业——特斯联、大华股份

　　发展特征——在垂直领域深耕多年，感知设备众多、连接量庞大，积累了大量数据资源，对平台依赖性较低

　　服务优势——软硬件一体化能力强，技术优势明显，AI公司成为该类企业中的新生力量

　　生态定位——基于垂直场景打通产业生态

　　1.3.4智慧城市AIoT应用解决方案构成

　　整体解决方案主要包括传感器、芯片等硬件，数据库、操作系统等软件，通信相关基础设施以及平台级服务。整体解决方案的商业回报分为一次性收入和持续性收入。一次性收入包括：传感器、芯片、模组等收入，按照出货量收费；数据库、操作系统等收入，按照连接数收费。持续性收入包括：物联网平台面向用户持续性需求的服务收入，与用户规模成正比。

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