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站上新风口的“智慧城市”，却还在使用“数字脚本”( 二 )


腾讯推出的“城市超级大脑”搭建起了多层次的生态服务 ， 主要是为了实现解决便利性的量变到提升城市管理水平的量变 。 在深圳的警务试点中 ， 腾讯城市超级大脑一年为市民节省办事时间428万小时 ， 节省办事成本约1亿元 。
近日 ， 京东在原有基础上也发布了智能城市消费促进平台 ， 相当于是一个连接政府、商户、居民的消费连接器 ， 可精准拉动本地消费 。
互联网争相布局的逻辑可以归纳为两个原因：一个是风口 ， 一个是必然 。
对“风口”的理解并不难 ， 十四五规划的指导已有足够的理由让这些巨头去布局 。
根据IDC 2020年7月发布的《全球智慧城市支出指南》披露 ， 2020年 ， 中国智慧城市市场支出规模达到259亿美元 ， 同比增长12.7% ， 高于全球平均水平 ， 为仅次于美国的第二大智慧城市支出国家 。
而对“必然”的理解 ， 笔者认为更多的是技术的必然 ， 智慧网格的建设并不是一个低门槛的活 。
据《5G智慧城市安全需求与架构白皮书》显示 ， 5G智慧城市参考架构包括终端层、边缘层、网络层、数据平台、应用层等 。
站上新风口的“智慧城市”，却还在使用“数字脚本”
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（图源：5G智慧城市安全需求与架构白皮书）
就拿边缘层来讲 ， 是5G时代面向时延敏感应用的边缘计算云 ， 例如为工业制造、自动驾驶、AR/VR等应用部署在企业园区或者运营商边缘接入站点的MEC 。 意味着智慧城市的建设 ， 需要大数据中台、安全中台、5G等技术的支撑 。 这不是随随便便的一家企业就能做到的 ， 这背后还需要延伸到生态等方面的比拼 。
但在当下智慧城市的建设过程中 ， 仍存在诸多发展痛点 ， 限制了智慧城市细胞——智慧社区网络规模效应的快速形成 。
够“数字”但还不够“智慧”
在上文中我们讲到 ， 2020年中国智慧城市的支出规模成为仅次于美国的第二大智慧城市支出国家 ， 但实际上 ， 现阶段的智慧城市还没有想象中的那么智慧 。
举例来看 ， 芜湖市的智慧城市协同创新中心打造了一个智慧指挥应急中心 。 一是采用将全市的应急物资、应急队伍、应急专家、危险源等应急资源在同一张地图上呈现；二是通过接入天网的6500多路摄像头资源 ， 结合讯飞的图像分析算法 ， 发现人群密集、车辆侧翻等事件 。 不能否认的是 ， 协同中心对动态数据的感知确实可以提升应急事件的处置效率 。
通过数字技术实现对城市动态的感知 ， 这也是目前绝大部分智慧城市建设的通用方式 。 因为在《5G智慧城市安全需求与架构白皮书》中提到智慧城市实施层的五层结构中 ， 做到精确感知便是第一步 。
但实际上民众对于智慧化的感知却仍然非常有限 。 于民众端而言 ， 与其说“智慧”倒不如用数字化来形容更为贴切 。 毕竟 ， 肉眼可见的是 ， 不论是年轻群体还是中老年人群 ， 至少在微信端已经构建起了不同类型的数字化社区 。
但智慧城市的打造 ， 需要的不仅是这种“虚拟社区”更需要智慧化社区网格体系的成熟搭建 ， 那么 ， 很重要的一步是需要将技术、数据等下沉到社区层面 ， 让数据感知不出现断层 ， 实现“端-边-网-云-智”的全方位架构 。 但问题是 ， 目前智慧社区的推进还存在不少难点 。
· 标准性的缺乏 。 着眼于未来社会发展的体系来看 ， 智慧城市的推进必然是需要经历由点到面的发展过程 ， 即智慧家庭到智慧社区再到智慧城市 。 这三个层面 ， 既要实现独立性又要具备共通性 。 若要达到这一目的 ， 中间需要一个衡量标准 ， 这样才能快速自上而下的落实 。 但现阶段来看 ， 智慧社区、智慧城市基本是各自都在摸着石头过河 ， 容易造成智慧社区推进缓慢；

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