近些年，经过多个城市的探索和实践，智慧城市概念逐渐落地，然而在实践过程中还存在一些短板。本文将从测绘地理信息行业的角度分析我国当前的智慧城市建设发展的现状及应对策略。
据《智慧中国地理空间智能体系研究报告（2013）》，截至2013年，全国333个地级市全部启动数字城市建设，累计建成230个数字城市并投入使用，同时启动了150多个县级市的数字城市建设。
2013年，国家测绘地理信息局出台了《智慧城市时空信息云平台建设试点技术指南》。首批国家智慧城市试点共90个，其中地级市37个，区（县）50个，镇3个。2013年８月，住房和城乡建设部又确定了103个城市（区、县、镇）为2013年度国家智慧城市试点，目前我国智慧城市试点总数已达193个。智慧城市建设得到了国家各个层面和部门的大力支持和指导。国家测绘地理信息局已开展了大量工作，李维森副局长指出：在时空信息云平台的基础上布局智慧城市，依托物联网和云计算环境，优先选择国土、交通、城管、卫生、应急、环保、旅游和公众等实时性要求高、移动性要求多、自主性要求强的领域开展具有智能性的应用示范。通过开展智慧城市建设试点，旨在进一步推动技术升级完善，探索建设模式、共享模式和服务模式，突破核心技术，凝练工艺流程和标准规范，为推动全国数字城市地理空间框架升级转型，以及智慧省区和智慧中国建设奠定基础。
目前，李德仁院士在位置云、遥感云和北斗地基增强系统方面已取得了大量技术上和实践意义上的进展；王家耀院士主导的“智慧苏州”已形成了“社会管理睿智、大众生活智能、新兴产业发达、生态环境优美”的发展格局；李德毅院士主持的智能驾驶项目已进入路试和成本控制阶段。上述建设成果无疑都是智慧城市建设的重要组成部分。本文在列举并肯定当前建设成就的基础上，就建设热潮中的一些不足或过热之处做一梳理，并提出应对建议。
２.当前我国智慧城市建设进展
目前，智慧城市的应用领域主要涵盖智慧市政、智慧医疗、智能家居、智能电网、智能交通、智能物流、智能食品安全等。李德仁院士将智慧城市定义为：智慧城市＝数字城市＋物联网＋云计算。智慧城市是在数字城市建立的基础框架上，通过物联网将现实城市与数字城市进行有效融合，自动和实时地感知现实世界中人和物的各种状态和变化，由云计算中心处理其中海量和复杂的计算与控制，为城市运行管理、经济发展和大众民生提供各种智能化的服务。
数字城市是传统城市的数字化形态，是城市信息化发展的初级阶段的产物，是构建智慧城市的基础。数字城市建设通过空间数据基础设施的标准化、各类城市信息的数字化整合多方资源，从技术和体制两方面为实现数据共享和互操作提供了基础，实现了城市３S技术的一体化集成和各行业、各领域信息化的深入应用。而物联网是整个智慧城市基础硬件建设中重要组成部分，是现实城市与数字城市的纽带，是实现现实城市与数字城市实时交互、动态同步的重要手段。云计算平台则是“智慧城市”的运算处理中心。云计算从传统的分布式计算发展而来，通过虚拟的手段整合网络上各类软硬件资源、计算能力、服务资源等。依托物联网上各类传感器采集到的大数据，只有通过云计算平台才能得以处理。大数据本身不仅具有数量大的特点，更重要的是具有非结构化、非精确性、混杂性的特点；与此同时， “智慧城市”要求，在尽可能短的时间里最有效率地对采集到的大数据进行深入挖掘，找到数据中隐含的相关性或因果关系，进而为最终的决策提供科学的依据和支持。换言之，没有效率算不得智慧，结论不准确更不能称之为智慧。这就要求一个强大的云计算平台作为支撑，高效、准确地去完成上述过程。智慧城市是城市信息化的高级阶段。它是通过互联网把无处不在的被植入城市物体的智能化传感器连接起来形成的物联网，实现对物理城市的全面感知，利用云计算等技术对感知信息进行智能处理和分析，实现网上“数字城市”与物联网的融合，并发出指令，对包括政务、民生、环境、公共安全、城市服务、工商活动等在内的各种需求做出智能化响应和智能化决策支持。数字城市是“物理城市”的虚拟对照体，两者是分离的；而“智慧城市”是通过物联网把“数字城市”与“物理城市”连接在一起，本质上是物联网与“数字城市”的融合。
2.1大数据与智慧城市。大数据的本质是要用“大数据思维”去发掘“大数据”潜在价值，最重要的是学会驾驭大数据，涉及到智能感知技术、云计算技术、智能统计分析和数据挖掘技术、基于网络／网格的智能服务技术以及智能化实时动态可视化技术等，而这些也正是“智慧城市”建设涉及的关键技术。“智慧城市”建设，必然产生大数据；大数据的应用必将推进“智慧城市”。“大数据时代”的到来和“智慧城市”的兴起，都是全球信息化发展到高级阶段的新产物。
２.2测绘与智慧城市的关系。智慧地球时代需要更加丰富和完善的空间信息采集、处理和服务机制，这就赋予测绘地理信息学新的使命，具体包括５个主要方面：位置云、遥感云、视频与GIS融合、空天地一体化传感网与GIS集成和空间数据与视频数据挖掘。智慧城市的数据基础广泛涉及到位置信息的采集和基于位置的服务。而测绘及由此衍生出的泛在测绘（ubiquitous mapping）依旧是获取位置信息的重要途径。通过各种传统的、新兴的测绘手段，快速有效地获取位置信息；通过对位置大数据的深度分析与挖掘，形成对最终决策的科学支持。
2.3国外智慧城市发展现状。目前全球开展智慧城市建设的国家和地区主要集中在美国、欧洲及亚洲。纵观已有案例，有以下两个显着特点：①结合实际、重点切入、局部小规模示范：比如台湾地区从智慧小镇、智慧经贸园区两个方面推进，新加坡则主要针对交通堵塞预报，爱尔兰在戈尔韦湾的“智慧湾”项目针对自然环境并监测水面和渔民作业，瑞典斯德哥尔摩的系统主要针对交通体系同时降低交通废气排放，澳大利亚昆士兰建立了针对桥梁安全的智能城市系统，上述案例涉及的城市无一例外都选择了一两个困扰该城市的主要问题或结合当地发展特色的项目，有针对性地开展小规模、小范围智慧试点和示范，既实现了在较短时间内取得可见的成果并检验其实效，又很好地控制了项目成本和风险；②基础设施先行：美国率先提出了国家信息基础设施（NII）和全球信息基础设施（GII）计划，接着，欧盟又着力推进“信息社会”计划，并确定了欧洲信息社会的十大应用领域，作为欧盟“信息社会”建设的主攻方向，在2007年至2013年间，欧盟为信息和通信技术研发所投入的资金，将达20亿欧元左右，由此可见，欧美发达国家和地区在智慧城市建设的初级阶段都将重点放在了硬件、网络设施、数据等基础设施建设上，而非盲目地实施一个具体的应用案例。这对当下我国城市（尤其是中小城市）基础设施还不够健全的现状，具有很强的借鉴和警示意义。
３.当前我国智慧城市建设存在的主要问题
3.1由较高的运维成本引发的问题需要思考。智慧城市初期建设成本通常有较为明确的预算，但建成后的日常运行维护成本往往没有在建设方案里明确。智慧城市涉及大量数据采集、数据处理的软硬件设备和人力、技术支持，其日常的安装调试、运行损耗、维修维护、更新升级等的费用不菲。以往的经验表明，因运维成本过高导致系统有人建没人管，最终沦为鸡肋而不能发挥其应有的作用，背离预期效果的案例并不鲜见。在我国，大城市经济实力较强的同时城市体量也很大，而中小城市体量虽小又往往存在着资金有限的制约，如何使智慧城市在轰轰烈烈上马的同时，又能在建成后能遵从其生命周期正常地运行下去，是目前需要思考的问题。
3.2信息安全保障体系亟待健全。随着美国“棱镜门”事件的不断发酵，信息安全问题再次成为公众关注的焦点。智慧城市涉及大量涉密数据信息和核心技术，信息安全风险高，一旦失控后果严重。就我国当前的情况来看，从硬件软件到网络传输，从操作系统到数据库管理系统，从GIS平台到物联网核心技术，大量使用国外的产品、技术和解决方案，国产化程度仍有待提高，信息安全隐患依然存在。未来随着移动互联网大行其道，下一步如何为智慧城市的移动空间位置服务提供安全保障，也需要通过技术手段加以解决。为此，要从政策、法律、标准、技术等层面建立健全信息安全保障体制和风险评估机制，力争在核心技术层面有所突破，才能将信息安全的主动权掌握在自己手中。
3.3智慧城市评价指标体系尚待升级完善。目前我国很多地方在智慧城市建设过程中往往以技术为导向，单纯追求引入最新的技术、最新的软硬件，而缺乏对最终业务目标和实际效果的检验与评价。现有可供参考的国内外关于智慧城市的评价指标体系中，更多的将关注点放在若干IT类的技术目标上，以覆盖率、普及率、共享率、信息化率、自动化程度等指标来评价智慧城市建设的优劣，并没有真正地去考虑相关系统建成后能够给城市和市民带来哪些本质上的用户体验的提升。而有些国家则将环境和民生放在首位，如瑞典首都斯德哥尔摩提出智慧城市的建设目标是到2025年二氧化碳排放降低40％，建立在这样的终极目标评价标准之上，至于引进怎样的技术设备、是否达到某些IT类指标，就都不是设计和实施的重点了。
3.4“一张图”建设中的问题。“一张图”是智慧城市的数据基础，也是智慧城市构架下的理想化基础设施。而目前的建设表现为“交通一张图”、“国土一张图”等相关部门各自为政、各有各的“一张图”的现状，还没有真正实现宏观意义上的“一张图”。信息资源是否充分共享是衡量智慧城市建设水平的重要标准。多个“一张图”造成数据建设重复、内容混乱、标准不统一等诸多问题，“信息孤岛”这一多年顽疾依然存在。没有基于统一制式的数据平台构建，会影响整体系统的建设和运行。除此之外，利用1:500大比例尺的数据自动综合概括生成各种中小比例尺的数据，在技术上已经可以实现，但实际应用距离真正意义上的测绘“一张图”的目标还存在差距。
3.5智慧交通建设中的问题。智慧交通的最终目标是要实现交通管理的动态化、指挥调度的全局化、行车过程的自动化。要实现上述目标，王家耀院士提出了三个必要的支撑：①信息技术支撑：感知技术（路边传感器、射频标记、车载感应器等），车辆无线通信技术，全球定位系统和地理信息系统，智能建模、分析和调度机制，云计算技术；②交通大数据支撑：道路数据，精密导航星历数据，车辆位置轨迹数据，道路、车辆、人及环境和视频车辆监测互联的全面感知和监控数据；③先进交通管理支持：依托城市交通信息中心，实现城市公共汽车系统、出租车系统与轨道交通系统、交通信号系统、电子通信系统、车辆导航系统、电子地图系统综合集成的一体化交通信息管理。目前在我国，建设智慧交通系统还存在很多制约因素。比如，各类传感设备成本偏高，严重限制了智慧交通系统的大范围、大批量建设，现在所做的工作往往是少量重点位置优先，渐进式地扩大范围，结果导致不能全面及时地收集相关数据；而没有大数据的支撑，就无法真正实现动态、准确、全面地提供服务。
４.应对建议
4.1借鉴国外建设经验，结合中国国情实际在国外，建设智慧城市的目的是为了解决城镇化率超过50％后所引发的一系列“城市病”、城市资源环境承载力不足、城市产业结构失衡以及由此带来的各种社会矛盾。国外城市较少有像我国北上广这样人口数量众多、城市功能聚集、短时间内急速发展的超大城市，很多较为成功的试点城市也多为中小城市。基于此，建设部提出，我国智慧城市建设应遵循一城一策、以人为本的原则，既要借鉴国外建设的有益经验，更要结合我国的实际情况。
4.2理性思考和论证开展智慧城市建设的可行性对于一个城市而言，智慧城市有没有必要搞、什么时候搞、搞多大的规模，都必须经过严格的可行性论证，其依据的核心是该城市的基础设施、信息化水平、经济实力等实际情况。互联网数据中心（Internet Date Center IDC）在2014年发布的对全球智慧城市预测的报告中指出，2014年全球有15％的城市将有机会步入智慧城市的成熟期。而截至目前，我国县级以上的城市提出要开展智慧城市建设的已接近50％。以我国目前的城市发展水平和智慧城市建设所处的发展阶段来看，是否足以支撑如此数量和规模的城市上马大搞智慧城市建设需要认真论证和思考，而盲目建设的后果必将导致资源的浪费及造成各种不确定的安全隐患。
4.3正视地方政府的期望与学术现实之间的差距智慧城市建设与中国城镇化的快速发展有着密切关系。通过国内外城镇化率发展状况对比可知，从20％到50％，我国经历了35年的时间，而美国用了近60年，日本用了近50年。鉴于我国城镇化发展速度如此之快，随之产生的问题必然会在更短的时间内凸显，而解决方案难寻先例且实施效果往往欠佳，新方案从理论到技术再到实践的检验都需要过程，这就使得地方政府期望借助“智慧城市”的成果立竿见影地解决现实问题的迫切愿望，与学术进展和具体实践之间存在很大差距。
4.4政府部门统一管理，行业整合升级我国测绘地理信息行业尚未形成国家层面的统一市场，从而导致智慧城市建设往往多部门牵头，在实施过程中出现了执行力不够、沟通不畅和建设标准模糊等现象，住建部门、工信部门、国土部门各自为战，不能形成合力，进而导致项目推进速度迟缓、实施效果不理想。目前参与国内智慧城市建设的测绘地信企业众多，总体技术力量尚不能单独完成智慧城市的建设。企业推出的解决方案和应用实例大都智慧欠佳，功能重复，整体处于较低水平。测绘地信行业内企业多是数据企业、GIS软件企业，行业以外的智慧城市建设企业，多是软件服务企业和硬件制造企业。测绘地信企业需要进行一次行业整体的升级，才能完成对智慧城市建设的完美支撑。这是对测绘地信企业的考验与挑战，同时也是行业外企业的机遇。
５.结束语
本文主要从测绘地理信息行业的角度分析了当前国内智慧城市建设现状。目前我国智慧城市建设的速度快、规模大，相关研究和学术论坛如火如荼，专家院士积极献策并在很多实践方面取得了实质性进展。但由于基础设施较为薄弱和其他具体国情所限，仍然存在管理职能不明确、标准不统一、建设层次较低、行业间孤立等问题，因此从总体上看，我国智慧城市建设仍处于起步和探索阶段。我国城市总体发展水平不均衡、各城市经济条件和管理水平差异也很大。作者认为，我国当前大规模开展智慧城市建设的条件并未成熟，建议重点在具备条件的城市开展有代表性的试点建设。测绘地理信息是智慧城市的基础。一方面，完善测绘“一张图”的机制体制和技术体系，才能真正实现统一空间数据基础框架下的智慧城市；另一方面，从制度、法律、政策等层面上理顺政府各部门间的关系，健全顶层和底层设计，才能使智慧城市真正发挥其应有的作用。本文研究尚存在以下不足：①文章立足点是测绘地理信息行业，而智慧城市建设是综合性的复杂的系统工程，需要更加全面客观的论证视角；②本文由实例现状引发思考，尚需长期实际建设的证明与反证。下一步研究方向是整合吸收各行业的智慧城市建设经验进一步总结分析，为智慧城市建设的相关部门决策提供参考。
（原标题：智慧城市建设若干问题及思考）
