报告指导人

张扬爱分析合伙人首席分析师

报告执笔人

姜明星爱分析高级分析师

王鹏爱分析分析师

廖耘加爱分析分析师

外部专家（按姓氏拼音排序）

甘志伟京东云京东科技数字城市群战略咨询总监

李良Infinova英飞拓智园英飞拓智慧园区事业部兼英飞拓智园总经理

刘敬帅来也科技合伙人兼副总裁

徐君百分点科技智慧*务事业部湖北大区总经理

赵杰辉滴普科技董事长兼CEO

朱珠誉存科技产业发展中心总经理

特别鸣谢（按拼音排序）

报告摘要

智慧城市迈进数据汇聚与应用为主阶段

随着智慧城市建设的推进， 地区城市信息化基础设施已经完成 阶段建设，未来会根据需要逐步进行升级改造。下一阶段重点任务是数据的汇聚，并结合具体的业务场景进行数据治理和应用，全面提升*府在城市治理、产业经济、民生服务和生态宜居等领域的治理和服务能力。

本报告重点选取城市治理、产业经济领域的智慧园区和民生服务领域的智慧*务作为重点研究对象，对智慧城市建设现状进行研究。

城市治理

随着城市信息化基础设施日益完善，摄像头、传感器等各种感知设备每天都会产生海量数据，此外，不同的市场主体、组织机构等，也形成大量的城市数据信息，各类数据独立存在，难以有效使用。

为此，*府相关部门通过搭建城市大脑数字底座，建立技术、流程、机制、制度等于一体的管理体系，汇聚、存储全市*务数据、物联数据、社会数据、经济数据，融合结构化和非结构化数据，并对数据进行治理，基于统一规范和标准形成城市全域数据湖。在此基础上，围绕各业务领域具体应用场景，开展数据治理和应用，提高城市治理能力。

智慧园区

智慧园区建设过程中，由于缺少统一规划，各系统独立建设，数据互不联通，数据价值难以有效发挥。

为此，园区通过搭建数字平台，接入各种智能化设备以及各类信息系统，实现数据联通，对上层应用进行支撑。在数字平台的基础上，应用AI技术，结合具体的业务场景对数据进行分析和应用，提高业务效率。

此外，利用大数据、人工智能等技术，可以对产业链进行深入分析，通过对海量产业数据和企业数据进行深度挖掘和分析， 定位目标企业，提高招商效率和效果。并通过内外部数据综合分析，为企业提供更具个性化的服务。

智慧*务

随着*务服务改革的推进，“一网通办”平台纷纷搭建完成，整合了原先碎片化、条线化、分散化的*务服务前端事项受理功能，解决了以往多点申请、分散受理的难题，“一网通办”中的“一网”问题基本得到解决。

在“通办”方面，相关部门通过建立*务信息资源目录、数据共享平台，实现*府各部门数据的联通，在此基础上，结合具体业务场景，进行数据采集、治理、分析和应用，探索服务模式变革，提升*务服务效率。对于某些无法实现联通的系统，借助RPA+AI技术来提高*务工作人员操作效率，进而提升*务服务效率。

未来，智慧城市建设将更加注重实际应用，通过将技术与具体业务场景深度融合，进一步提升城市治理水平、提高公共服务效率、促进经济发展、改善人居环境，提升群众的获得感、满意度。

目录

\1.报告综述

\2.城市治理

\3.智慧园区

\4.智慧*务

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法律声明

1.报告综述

从发展阶段来看，智慧城市建设可以分为基础建设和数据应用两个阶段。基础建设阶段是技术向物理世界逐渐渗透，通过构建智能感知终端、网络基础设施、大数据中心等信息基础设施，实现城市数据的采集、传输和存储，并在某些垂直业务场景进行应用。数据应用阶段则是在顶层设计的规范下，在城市范围内进行信息资源的整合和业务流程的优化融合，形成全域一体化高效能的城市形态，是智慧城市建设的目标。

现阶段，我国智慧城市 地区的信息化基础设施已经完成 阶段建设，未来会根据智慧城市建设的需要逐步进行升级改造。

下一阶段重点任务是进行数据的汇聚，并结合具体的业务场景进行数据治理和应用，全面提升*府在城市治理、产业经济、民生服务和生态宜居等领域的治理和服务能力。

图1：智慧城市市场全景地图

在应用层面四个领域中，城市治理、产业经济和民生服务领域，已经在某些方面有了较为深入的探索和实践，因此，本报告重点选取城市治理、产业经济和民生服务领域具有代表性的市场展开。

作为*府工作的重要组成部分，城市治理涉及到安防、交通、应急、警务、消防、城市管理等各个方面，利用大数据、云计算、区块链、人工智能等技术，推动城市治理体系和治理能力现代化，提升市民的获得感、幸福感和安全感，是*府提高城市治理水平的有效手段。因此，将城市治理作为重点研究对象。

在产业经济领域，作为城市经济的基本单元，产业园区（以下简称园区）对城市经济发展重大影响，园区经济已成为国内经济的主要承载平台和增长动力。据统计，截至年上半年，仅家 经济技术开发区和高新技术产业开发区，就贡献了全国GDP的1/5、出口的2/5、税收的1/4。在国家大力扶持下，园区经济已成为我国经济发展的重要助推器。因此，以智慧园区作为产业经济领域的代表进行研究。

民生服务领域包括*务服务、教育、医疗、社会保障等各个方面，其中，*务服务效率是*府公共服务能力和服务水平的直接体现。随着数字*府建设的持续推进，以及近年来疫情的影响，借助数字化手段，提高*务服务的便捷性和效率，已经成为*府的必选项。因此，以智慧*务作为民生服务领域的代表进行研究。

综上，本报告选取城市治理、智慧园区和智慧*务作为重点研究对象，对智慧城市建设现状进行研究。

2.城市治理

随着智慧城市建设的推进，各类物联感知设备、城市网络、数据中心等信息化基础设施日益完善，摄像头、传感器等各类感知设备每天都产生海量的数据信息，此外，水电燃气等各类公共事业类企业、互联网公司、以及各类空间经营主体等，也形成了大量的城市数据信息，各类数据独立存在，难以有效使用。

因此，需要对城市治理相关的各类数据进行汇聚，实现数据联通，在此基础上，结合城市治理的具体业务场景，开展数据治理和应用，并持续扩大数字化应用场景，不断提升城市治理能力。

2.1打造城市大脑数字底座，实现数据汇聚共享

在具体实践中，各城市主要通过构建城市大脑数字底座，来实现城市各类数据的汇聚。

城市数据主要面临数据治理责任主体不明确、治理流程不规范、质量标准不清晰、产权归属不明确、数据共享交换难等问题。一方面，目前*务、交通、公安等各行业数据管理模式不同、数据内容质量参差不齐，因此，业务系统数据横向融合存在壁垒，各委办局业务协同难度大。另一方面，各委办局信息系统的承建厂商不同，数据没有统一的接入标准与数据治理流程规范，分散在各部门的系统数据难以快速接入，导致数据呈割裂状态，难以发挥 效能。

针对以上问题，*府相关部门通过建立技术、流程、机制、制度等于一体的管理体系，汇聚、存储全市*务数据、物联数据、社会数据、经济数据，融合结构化和非结构化数据，并对数据进行治理，基于统一规范和标准形成城市全域数据湖。

首先，需要促进部门间数据融合。通过建立全市统一的信息资源目录，制定数据共享交换模式，为统筹全市数据资源管理奠定基础。然后，打通公安、*务、城管等各个垂直领域系统，以及各垂直领域各层级系统，促进数据横向和纵向融通合。

通过平台建设，持续推动全市各部门*务数据的接入、治理、共享、交换和开放，构建完善的人口、法人、地理信息、电子证照等基础数据库，搭建涵盖环境治理、市场监管等主题数据库，以及建立城区治理分析、应急管理等专题数据库。并基于统一的信息资源目录，对海量原始数据进行包括数据清洗、比对、分析等多方式的数据治理，持续提升数据质量，为城市治理决策者提供大数据分析支撑，提升治理能力。

图2：城市数据治理架构示意图

其次，通过购买互联网数据、地理信息数据、行业数据等第三方数据资源，完善城市治理数据资源池，弥补*府自身数据不足问题。

基于城市大脑数字底座，实现城市全量数据的汇聚、存储，并对基础数据库、主题数据库等多个数据库进行统一调度管理，提升数据治理能力，为上层应用开发提供数据支撑。

案例1:北京市某区通过打造“城市大脑及指挥运营中心”，提升城市现代化治理能力

年6月，北京市发布了《北京市加快新型基础设施建设行动方案（-年）》，方案中提出打造北京城市大脑，包括新型数据中心、云边端设施、大数据平台、人工智能基础设施、区块链服务平台、数据交易设施６个任务。为落实该行动计划，各区*府加快城市大脑建设步伐。

在“十三五”末期，该区*府就搭建了大数据平台，能够实现基础的数据汇聚，但是仍然面临以下问题：一是本区级数据相对较少，数据维度不足，因此数据的价值相对有限，各部委办局数据共享频率不高；二是社会治理、疫情防控等对智能化提出了很高要求，原有平台缺少AI技术能力，难以满足需求。针对以上问题，该区*府希望通过构建“城市大脑”，扩大数据维度，提高数据应用价值，提高各部门使用频率，同时，建立AI能力平台并叠加一些算法，为各部门数据应用提供支撑。

加强数据规范制定，助推“城市大脑”顺利落地

为顺利推进项目的落地实施，首先，该区加强了组织领导和体制机制保障，成立了以区长任组长，涉及多个部门的大数据工作推进小组，并相继成立区大数据局、区大数据中心。其次，结合国内外先进经验和本地实际，完善了大数据顶层设计和总体方案，明确了各领域、各部门主要任务和实施路径。同时，加强大数据相关制度和建设规范的制定，确保城市大脑建设工作有章可循。

在该区城市大脑建设项目的顶层设计方案中，百分点科技项目团队经过系统性调研，结合该区城市大脑建设面临的挑战以及各部门实际业务诉求，基于“一张网、一朵云、五中心、资源库、智能+应用、保障体系”的建设思路和总体架构展开项目建设，重点是大数据平台建设和上层应用开发。

图3：区“城市大脑”整体架构在大数据平台层面，一是通过腾笼换鸟的方式，逐步将老平台上的数据和功能移植到新平台上，以实现无缝切换；二是进行各业务系统调研梳理，针对不同系统制定不同的对接方案，并进行数据对接，形成全区统一的数据湖，保证数据的相对完整，实现全区数据的统一管控。此外，该区*府还购买了第三方社会数据和互联网数据资源，扩大了数据接入维度，实现了*务数据、互联网数据以及社会数据的融合，提高数据的使用价值。

在具体应用层面，该区*府主要面向指挥中心应用环境，聚焦城市运行态势以及城市管理、经济运行、公共卫生、街道指挥、数据运营5个专题建设，率先在城市运行态势、经济运行、公共卫生三个方面进行应用。城市运行态势领域，主要是通过全面整合该区各领域运行数据，形成“城市运行全景图”，实现对城区整体运行状况的感知和展现。

经济运行领域，主要是对全区经济运行情况进行展示，包括宏观经济、劳动就业趋势、居民收入支出、社会保障、财*收支、*策兑现、企业投资、社会消费品零售额等，并按照企业、功能区、楼宇经济三个维度进行分析和展示。公共卫生领域，包括人口健康和疫苗接种两个方面，其中，疫苗接种已建设完成，展示包括全区疫苗接种情况、疫苗品牌占比、疫苗冷库温度、意愿登记情况、疫苗接种率排名、日接种人数变化趋势、接种人员街道分布、年龄分布，并且可以直接点击调阅接种点实时视频画面。

图4：城市大脑-公共卫生领域架构图数据治理成效显著，数据应用价值进一步提升

底层技术层面，该区大数据平台完成搭建，可以提供从数据注册、汇聚、采集、清洗、比对、融合、分析等流程功能模块。在人口数据方面，融合各街道上报数据及养老系统、复工复学系统、行*审批系统等8个系统人口数据，经过清洗、加工及融合处理，提升人口数据治理水平。

经济运行领域，主要集中在楼宇经济方面，该方面汇聚了项企业专题指标，构建了45个企业标签，并根据注册地址，将3万余家企业匹配到目前注册的商业楼里，甚至可以精确到门牌号，提升企业精细化管理能力。

公共卫生领域，一是在养老机构、办公楼、农贸市场、首钢园等12个重点场所完成了健康监测，将12个场所数据汇集起来，能够通过模型算法，进行传染病的模拟和预测，提升了基层传染病监测能力。二是疫苗接种摸排效率大幅提升，取代了原手工采集方式，大幅提升了工作效率以及数据的准确性。三是开创了信用+医疗创新，通过信用+医疗+保险手段，优化就医流程，医院取得明显成效。

图5：城市大脑运营指挥中心效果图机制保障是项目成功的重要原因

该项目的成功实施，主要有以下几个原因：一是工作小组机制保障，项目初期即成立了由区长牵头、各部门主管领导组成的工作小组，并将项目结果与领导绩效考核绑定，提高了内部沟通效率，降低了数据横向拉通阻力。二是坚持*府主导、市场化运营的模式，百分点科技驻派了大量业务咨询专家，深入各部门挖掘实际业务需求，积极进行业务场景创新，主动试错，快速探索新应用的价值，以推动项目建设。

现阶段， 地区城市大脑数据底座基本搭建完成，能够实现部分数据的融合汇聚。随着智慧城市建设的持续推进，会有越来越多的数据产生，接入数据底座的数据范围会越来越广泛，城市数据资源池越来越丰富。

2.2创新数据应用场景，提高城市治理能力

数据的价值最终要体现在具体的应用层面，因此，在实现数据汇聚的基础上，围绕各业务领域具体应用场景，开展数据治理和应用，提高城市治理能力，是重点探索方向。

从数据应用的实践历程来看，基于城市数据的不断融合，应用场景从垂直行业为主，逐步向综合性应用拓展；从单一行业或少量行业应用为主，向城市治理全领域一体化方向发展；从探索萌芽阶段，向持续迭代和某些应用场景全面落地转变。

具体来看，在智慧城市建设初期，主要是各委办局基于自身数据，在各自领域探索数字化应用场景，如公共安全、应急管理、规划建设、城市网格化管理、交通管理、市场监管等，以提高各自领域的治理能力。然而，由于某些业务场景会涉及到多个部门数据，仅仅依靠本部门数据，难以进行深入的探索和应用。

随着城市数据的不断汇聚，各部门数据分割的状态被打破，率先开展的应用是构建城市运行指挥中心（IOC）。将各关键数据指标以图形、图表或其他可视化的方式进行展现，让使用者能够以直观的形式洞察城市运营态势，辅助管理者做出科学决策，同时能实现高效事件处理和联动指挥。目前，城市运行指挥中心已经成为智慧城市建设的标配。

其次，依托城市数据底座，为提升城市治理精细化水平，搭建交通大脑、城管大脑、应急大脑等各类行业大脑，深入挖掘行业发展面临的问题，探索更深入、更细致的专项应用场景。同时能够与城市大脑互联互通，以数据为纽带、以业务协同为核心，共同构建跨地区、跨部门、跨层级的协同工作平台和管理协调机制，两者业务应用各有侧重，但互为补充。

此外，在确保数据安全的基础上，稳步推动城市数据资源开放，引入第三方机构开展数据运营和应用开发，通过市场化运作，全面提升城市数据应用水平，推动城市治理更加精细化、全面化。

案例2:宿迁市通过打造“市域治理现代化指挥中心”，提升社会治理能力和便民服务水平

宿迁市以率先打造“全国中小城市新型智慧城市建设标杆”为目标，持续推进新型智慧城市建设。随着*务网、*务云等信息基础设施逐步完善，数据融合与应用成为建设重点，因此，宿迁市开启了市域治理现代化指挥中心（以下简称“指挥中心”）建设，即打造智慧城市数字底座。

在京东云智能城市操作系统的技术支持下，宿迁市围绕“一屏观全城、一网管全城、一端惠全城”的目标，聚焦社会治理、民生服务和数字经济三大领域，以推进“综治、城管、应急”三网融合和构建“大综治、大城管、大应急、大交通”四大治理系统为核心，搭建*务服务、数字产业化等业务应用，形成“1+3+3+4+N”宿迁市市域治理现代化的系统架构。

图6：市域治理指挥中心构建市域治理现代化指挥中心

在数据信息汇聚方面，宿迁市按照“一级开发、两级使用”原则，建设全市统一数字信息共享交换平台，推进7万余路视频资源、余类空间地理资源等非结构化数据的归集共享，共发布各类接口个，交互数据超过亿条。

数据汇聚之后，该市制定出台《县区一体化综合指挥平台建设指南（试行）》，统一了相关数据调取标准。全市各县区共发布个标准数据服务接口、项数据字段，共涉及余万条数据。

通过数据信息汇聚，宿迁市搭建了民生、*务、产业等多个数据专题，在数据汇聚的基础上构建了交通大脑、城管大脑、应急大脑、综合治理大脑，纵观城市各领域运行状况，及时发现并处置相关问题，提高城市治理能力。以交通大脑和城管大脑为例：

交通大脑方面，整合了公安、交通、城管等部门信息和系统资源，可以基于上一个月度的交通事故数据，再利用GIS技术，分析发现交通事故黑点和容易发生交通事故重点区域，还可以看到一起事故发生的详细信息。此外，通过与公安局交警支队交通大脑平台数据对接，可能够对每天的过境车辆、在网车辆和市中心区域的可停车以及充电桩数量进行实时监测。

比如，指挥中心会同市应急局、城管局、住建局等部门，根据对近五年易涝片区数据的分析，试点水井、通信井智能化动态监测，发生问题时可以及时进行定位和预警，并自动生成工单派遣至相应的责任部门，同时配以短信、语音方式提醒相关人员及时处置。

此外，基于“市域治理指挥中枢”的建设定位，通过构建纵向到底、横向到边的三级指挥联动系统。纵向建立了“1+9+N”贯通市县乡三级联动的一体化指挥体系，实现各类事件的“一张网分拨处理”；横向通过“线上+线下”方式，统一指挥调度市本级部门和单位力量，实现了市级层面的统一指挥调度。

基于AI组件服务，智能操作系统开发出不同创新应用

除了城市治理外，指挥中心针对智能城市建设提供专业化、标准化、智能化、平台化的AI组件服务，各委办局可以在智能城市操作系统上开发出不同的创新场景应用，如阳光在线招生、企业服务云平台、农民工工资支付监控预警系统等，提高了惠民惠企能力。

以企业服务云平台为例，通过整合工信、发改、科技等部门*策资源，打造了宿迁*策基础库，并以此为基础进行企业服务创新，将“企业找*策变为*策找企业”。比如，指挥中心与财*专项资金平台对接，实现项目申报信息整合，帮助企业及时、全面、快速了解项目申报历史情况与动态，了解可申报项目，准确把握申报时机，获取*策支持。最终解决*策发布难、*策宣贯难、*策申报难、*策统计繁等一系列问题。

图7：城市大脑运营指挥中心效果图

市域治理现代化指挥中心取得一定成效

现阶段，宿迁市*务云已完成全市75家单位个系统迁移上云，上云率高达98.9%，指挥中心实现了70多个委办局数据信息的融合，解决了各部门自成体系的信息孤岛问题，为数据的深度挖掘和使用奠定了坚实基础。

在创新应用方面也取得了一定成效。比如，阳光在线招生平台，在年招生阶段，访问量达万余次，为全市多所学校提供招生服务，共计多名学校老师通过平台开展报名审核工作，完成名学生的报名招生。农民工工资支付监控预警系统开发出宿迁市在线劳动预警分析、监察调解、移动执法APP办理等功能，为建设领域企业(总包单位、分包单位)提供工地用工情况动态管理，缓解了农民工工资拖欠难题。

总体而言，在数据层面，随着智慧城市建设的推进，数据治理、共享等制度将不断完善，各类城市数据会不断接入，数据规模会不断扩大，能够为上层应用提供越来越有力的支撑。在应用层面，将由简单的可视化展示、基础应用，逐步往横向业务贯通、智能决策等方面转变，数据应用场景会越来越广泛、越来越精细化。此外，城市数据也会变得更加开放，越来越多的厂商会参与到具体应用开发中来。

3.智慧园区

随着智慧园区建设的持续推进，园区网络、传感器、摄像头等信息基础设施建设日益完善，智慧安防、智能门禁、智慧停车等信息系统逐步建设完成，已经实现了部分智能化，园区管控效率得以提升。

然而，由于缺少统一规划，各系统独立建设，数据互不联通，对于大多数智慧园区来说，数据处于沉睡状态，仅仅起到存储和查询作用，真正的价值没有得到发挥。此外，园区的发展离不开外部数据的支撑，尤其是在招商引资、企业服务等方面，外部数据作用明显。

因此，园区需要对各系统数据进行联通，实现数据共享，在此基础上，结合具体业务场景，充分利用内外部数据资源，全面提高园区运营管理效率和服务水平。

3.1构建园区数字平台，实现数据联通和应用

各类园区主要通过搭建数字平台，包括物联中台、数据中台、业务中台、AI中台等功能，接入各类智能化设备以及各类信息系统，实现数据的联通，并对上层应用进行支撑。

在具体实践中，一是通过物联中台，将摄像头、传感器、灯控等各类设备接入，实现园区智能化设备设施的统一管理。二是通过数据中台，对各信息系统数据进行联通，包括业务数据、运行数据等各类数据，实现数据汇聚、共享。

鉴于各专业系统在各自领域均有独特的优势，而且各厂商出于自身利益、系统安全等方面考虑，也不会轻易放开系统控制权限。因此，现阶段，园区数字平台主要获取的是各类数据，而不是各专业系统的控制权限。

在数字平台的基础上，应用AI技术，结合具体的业务场景对数据进行分析和使用，以提高特定业务场景的效率。目前，应用最为普遍的是构建园区智能运营中心，对园区空间、运营等各类数据的分析，并通过大屏进行可视化展示，实现对园区状况的全面掌握。

再者，通过数字集成平台实现各信息系统与物业管理、服务等系统的联动，提高物业服务效率，在此方面应用的案例也较为普遍。比如，对智能化设备的运转情况进行实时监测，对异常情况进行预警提示，并通过与物业系统联动，自动派发维修工单，由业务人员及时进行维护，可以在一定程度上降低运维成本，提高入驻企业满意度。

案例3:深圳湾科技生态园数字化转型升级，助力产业发展

深圳湾科技生态园是深圳投资控股有限公司（以下简称深投控）在深圳核心区域聚集创新资源、整合产业链条、强化产业培育的重要载体，承担着深投控在深圳市推动新产业发展、助力现代产业体系建设的重要使命。

前期适度留白，面向未来亟待转型升级

深圳市将打造全球数字先锋城市作为十四五规划的重要目标，加速推进粤港澳大湾区和深圳先行示范区“双区”建设以及智慧城市建设。深圳湾科技作为深圳湾科技生态园建设运营主体，把握“双区驱动”机遇，响应深投控“十四五”数字化转型规划。

深圳湾科技生态园自年开工建设以来，园区历经了10年的建设+运营，在建设期，由于通讯技术和物联网技术成熟度不足，前瞻性为智慧园区建设适度留白，预留资金；在运营期，收集与完善园区运营服务诉求，探索提升园区资产管理能力和客户服务能力；面向未来，总结深圳湾科技多年园区运营经验，响应深投控“十四五”数字化转型规划，积极利用新技术、新应用，在母公司深投控的支持下，深圳湾生态科技园拉开了园区数智化升级的序幕，由英飞拓作为总包单位负责园区整体升级改造。

完善基础设施，构建数字平台，重点探索应用

英飞拓项目组对园区内的数据和业务情况进行了深入调研后，进行技术架构顶层设计，制定了蓝图架构。

图8：蓝图架构

首先，对信息基础设施进行升级改造。一是重新搭建园区网络，将原先仅有的一套办公网络扩建为四张网——安防专网、设备设施和物业专网、园区办公内网和备用网络。二是对存在安全隐患、功能老旧的设备进行更换或智能化升级，尚未部署相关设备的场景，如监控死角，进行全面补充。三是重新建立接口标准实现设备集成，将独立分散的各类设备设施整体接入物联中台，实现多系统联动管理和运维。

其次，英飞拓联合合作伙伴搭建了园区数字平台，包括数据集成平台、物联平台、地图应用平台、视频云平台、低代码开发平台和数据湖治理中心六个子平台。该数字平台具有拓展性强、集成简易、运维便捷等特点，能够满足大规模数据计算的要求，为最终实现设备设施、数据和业务的全线贯通，以及多样化的业务应用开发提供支撑。

在此基础上，重点围绕安全园区、低碳园区、智慧园区、数字园区打造等方面打造智慧应用场景，并构建双数字孪生体系。

在安全园区方面，一是通过安防、消防等系统数据的联通以及设备设施的联通，构建一体化安全监测系统，实现对“人员、设备、环境”安全进行全方位智能监控；二是借助AI视觉识别技术，通过无感体温检测、防疫大数据分析、防疫应急联动等安全措施，实现事前、事中、事后全流程防疫管控；三是遵循国家等保三级安全要求，打造信息安全防护体系，并通过网络设施的分离改造，进一步提高信息安全保障。

在低碳园区方面，打造统一的能源管控平台——能源云，从降碳、替碳、节碳方向探索园区综合能源新模式，助力打造“零碳”园区。具体做法如下：

一是将园区内冰蓄冷系统、空调、照明、电梯等设备设施系统接入能源云，通过对能耗数据的集成、收取、实时分析，实现园区综合能源管理与调度，实现节能增效。

二是通过对光伏发电、储能系统、新能源充电桩的联调联控，构建新能源本地消纳体系，提高能源使用效率。此外，建立园区整套售电业务流程体系，获取了相关资质并进行备案后，将发电厂、电力交易中心、园区电力管理部门、以及国网交易结算整合进平台，直接由园区提供售电的增值服务和能源托管业务，打造数字化能源轻资产服务。

图9：能源云平台

在智慧园区方面，重点围绕运维、通行和服务打造智慧场景。在运维方面，通过打造设备设施管理云平台，实现对电梯、高压配电房、电梯机房、空调机组等设施的运行状态进行实时监测，主动预知故障并自动派发工单，提高运维效率。

在通行方面，一是升级智慧停车系统，建立无人值守体系，提供车位引导、车位预定、室内导航、反向寻车等功能，降低人工成本；二是升级访客管理系统，解决园区通行数字认证问题，提升用户通行效率。

在服务方面，对原有的MyBay园区服务平台进行升级，构建基础服务、公共服务、产业服务门户，提升园区服务能力；此外，系统还集成了第三方服务资源，可以提供多样化的服务，助力园区企业发展。

图10：IOC数据可视化平台

此外，深圳湾科技生态园还搭建了IOC数据可视化平台，打造了物理空间数字化和产业空间数字化的双数字孪生体系，构建真正的数字园区。一方面，应用BIM+GIS技术对空间设备进行数字映射，构建空间数字孪生体系，为园区资产运营提供多维视角，以实现更清晰、更准确的资产管理；另一方面，通过产业数字孪生体系， 绘制产业肖像和链路，分析产业发展势态和环境，提升招商效率和服务能力。

效益提升明显，打造深圳湾园区品牌

基于智慧园区统一数字底座，完成了物联通、业务通和数据通的基础建设。总体来看，园区运营提效、降本、增收，服务质量和客户满意度也得到优化，园区内设备设施故障率下降约24%，所需运维人员减少约23%，园区工作人员效率提高约34%，用户投诉率降低约20%。

此外，园区运营服务体系的完善，有助于深圳湾科技生态园完成产业协同、产业培育、产业促进的使命，通过数字化平台加持，将项目建设过程中建立的体系标准化和数据业务化的模式推广输出，巩固“产业创新、运营创新、标准创新”的“深圳湾”模式，复制和输出“深圳湾”品牌，推动深投控“一区多园”战略的实施。

3.2大数据分析提高产业招商与企业服务效率

除了提高园区运营管控效率外，智慧园区建设更重要的目标是促进业务增长，一方面，通过提高招商效率，提升企业入驻率；另一方面，通过提高园区服务能力和服务水平，提高园区入驻企业的忠诚度。

产业园区以往主要通过提供优惠*策吸引企业入驻，但是，随着我国产业竞争日趋激烈，各地招商*策日益趋同，招商效果日益减弱，企业对于投资环境、管理效率、服务能力、产业协同等方面看得愈发重要。因此，产业链招商已经成为招商引资重要工作模式。

产业链招商是指围绕一个产业的主导产品，定向招引配套的上下游企业、关联服务企业，谋求产业协同发展，形成产业集群，降低企业经营生产成本，从而增强产品、企业、产业的综合竞争力。

图11：产业链招商流程示意图

首先，要进行产业全面分析，主要是利用人工智能、大数据等技术针对产业发展、产业链构成和分布情况进行综合性研判，结合*府*策、区位、当地产业结构、园区自身情况等因素分析园区的竞争力，进行产业定位。

其次，开展 招商，根据产业定位，制定产业垂直标签，建立 招商模型，通过构建或利用第三方大数据招商平台，对海量的产业数据和企业数据进行深度的挖掘和分析， 定位目标招商企业，便于招商人员开展针对性的沟通，提高招商转化率。

在企业引入之后，需要对项目进行持续性的跟踪和服务。基于数字平台，园区可以对入驻企业能耗、环保、员工数量等各方面数据进行汇总，再结合工商、税务、专利、企业动态等外部数据信息，综合分析园区企业经营发展情况。

一方面，通过大数据对各方信息进行实时的监测，可以把握企业动向，及时处理问题以保证项目能够顺利落地实施；另一方面，可以为园区企业提供便捷的融资、*策支持等服务，既可以促进园区企业发展，又可以拓展园区收入。

借助大数据技术，可以避免传统产业分析“拍脑袋决策”的现象，更好地了解产业结构和自身优劣势，快速 锁定产业发展问题，为产业“强链、补链、延链”提供依据，支撑园区领导快速决策。通过 匹配目标企业，提高产业招商效率和效果；通过提升服务效率，增强企业忠诚度，实现企业招得进、留得住。

案例4:打造集团级“数智园区运营平台”，推动高端高质高新产业加速集聚

某产业集团（以下简称“集团”）成立后，整合了近20个产业园区，由于各园区建设时期不同，园区管理系统和数据也相互独立，为了提升管理、服务效能，同时更好地服务企业、服务区域经济发展，该集团提出了“集团级数智园区运营平台”的建设需求。

园区管理需求再升级，系统建设面临三大问题

通过对下属园区的摸排和分析，发现园区信息化建设面临多重挑战：一是缺少统一规划设计。集团下属园区已经各自搭建了物业、停车、资产管理等系统，但各系统相互独立，业务数据分散存储、形式多样、标准不一，数据互不联通，无法实现效益 化，也不能为科学决策提供快速有效的支撑。

二是缺乏科学的招商决策支撑。传统园区在招商引资过程中，主要看企业的产值、税收等数据，对产业发展现状、入驻或拟入驻企业信息掌握不清，暂未形成基于产业链条分析结果为导向的招商体系。

三是配套服务体系不够完善。传统园区面向企业提供的服务集中在物业、管理方面，对入驻企业在各成长阶段的实际发展需求
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