SMART CITY Product Service Directory
目录
一、产品列表 (1)
二、产品价格 (2)
三、服务指南 (3)
? 供应链比价与交易 (3)
? 产品信息溯源系统 (5)
? 科技成果转化平台 (7)
? 企业政策匹配推荐 (9)
? 生产精益化数据管理 (10)
? 企业作业调度系统 (12)
? 快递物流比价系统 (14)
? 企业数字化营销 (15)
? 市场调研与分析 (18)
? 商业情报与舆情分析 (20)
一、产品列表
备注：点击Ctrl + 可链接至该服务事项的服务指南。
二、产品价格
1）企业级大数据产品需要根据企业实际情况而定价，在使用此产品之前，需要企业将现有相应数据进行开放，并对接至智慧城市大数据与云计算
管理中心，方可使用此大数据产品。
2）我方承诺对企业开发数据严格保密，不向任何第三方公布。
3）产品实际价格请致电我方咨询。
三、服务指南
1、产品价值
1）通过接入供应链比较与交易系统，帮助区域企业快速融入全国乃至全球供应链交易网络，与国内和国际买家直接建立联系，直接参竞争，增强
竞争力。
2）帮助区域未来实现百亿甚至千亿规模的进出口贸易额增长，实现区域税收的快速增长，增加就业机会。
3）带动与全球供应链交易（跨境B2B电商）相关的物流、金融、通关等服务产业的聚集和整合，打造区域跨境B2B电商产业示范基地。
4）依靠全球供应链主流需求的拉动作用，引导区域企业直接参与国际竞争，带动区域融入全球创新，化解产能过剩，为供给侧结构性改革争取时间
与空间，助力区域经济转型升级和发展。
2、产品功能
1）比对原材料采购价格
通过历史数据与原材料数据集合，筛选符合企业需求的最优原材料价格。
2）查明并预测不足之处
将历史数据与实时数据相结合，以最先进的用户界面，生成最准确的预测并对其进行管理。
3）生成利润优化的供应计划
通过利用Supply Chain Planner 为即使是最复杂的供应链确定最优生产计划，以实现业务利润最大化。
4）快速而轻松地创建调度日程
以您理想的生产次序创建调度日程。借助先进的可视化工具和强大的排序算法来提高资产的利用并减少不合格生产。
3、产品特征
1）即时化
实时互动的在线竞价，使参与者有身临现场的体验
2）灵活性
可根据需要灵活地设定竞价项目与竞价规则
3）透明性
所有竞价过程和价格均会在平台上及时公布
4）私密性
参与竞价的供应商均不能获知最新报价方的身份信息
5）模板化
产品在平台上竞价后，如再次采购可调用该产品之前的采购信息6）简单化
竞价工具操作简单，方便快捷
产品信息追溯系统为企业提供产品全过程管理以追踪管理，提供工厂从原料采购、生产、销售闭环系统上的信息自动化管理方案；为企业提供原料管理控制、原料质量控制、产品生产质量管控、销售管理控制等全方位的产品生命周期控制；进而保证产品的生产质量，为客户提供安全、放心的产品，提升企业产品品牌及产品终端消费者的依附度，从而为企业创造价值。
产品信息追溯系统利用先进的互联网技术和工具，通过普通数码、一维条码、二维码、RFID标签等方式对单个产品赋予唯一身份标识（身份证），实现一件一码，对产品的生产、仓储、分销、物流运输、市场巡检及消费都等环节进行数据采集跟踪，实现产品生产环节、销售环节、流通环节、服务环节的全生命周期管理。
1、产品价值
1）全程追溯：原材料追溯、生产过程追溯、产品售后追溯；
2）电子化生产管理：生产防错、生产管理功能强大；
3）质量管控：IQC、IPQC、OQC、SPC 全面管控。
2、产品功能
EQ产品信息追溯系统包括原料管理、生产管理、赋码管理、仓库管理、分销管理、防伪管理、防窜管理、消费管理、权限管理等9大功能模块。
1）原料管理
包括原料采购、检验、原料追溯、仓储与供应商等模块
2）生产管理
包括生产计划、生产指令、生产投料、生产质检等模块
3）赋码管理
包括生产赋码管理、入库赋码管理等模块
4）仓库管理
包括仓库/库位管理、库存管理、库内管理、库存报警等模块
5）分销管理
包括经销商管理、分销区域管理、帮助企业实现分销的渠道管理已经分
销的流向管理
6）防伪管理
查询管理、语音管理、短信管理、防伪查询等模块
7）防窜货管理
防窜货查询、放窜产品定义、防窜统计等模块
8）消费管理
通过消费者注册成为会员的方式，加强企业与消费者的沟通与交流；通过对消费者进行积分、兑换礼品、抽奖等方式，使企业能够及时掌握产品的市场情况，收集产品相关防伪、防窜数据。包括基本信息、抽奖查询、兑换礼品等功能模块
9）权限管理
包括角色管理、权限管理、用户管理等模块
为企业提供最新科研成果，企业根据需求进行采购；企业在系统内可发布技术专利转让需求，寻求合作伙伴，并申请新型技术专利。
1、产品价值
1)为企业项目申报加分
科技成果评价是国家科技成果登记和推荐国家科技奖励的重要佐证材料，是申报国家级项目申报的加分项。
2）推动技术交易的成交
有利于减少在技术交易中买卖双方的沟通和谈判成本，提高交易效率，推动成交。
3）科技成果评价给企业带来很多的合作机会
在企业合作洽谈中，有利于获得投资方和合作方的认可，是在获取投资、许可、转让、合作中对成果价值的重要评判依据。
4）申请国家项目经费更加有保障
有利于获取政府财政资金支持。国务院印发的《“十三五”国家科技创新规划的通知》中把第三方的评价结果作为财政科技经费支持的重要依据。
5）形成行业专家企业长期合作
有利于促进企业与行业权威专家达成长期合作。
6）提升企业在市场中的竞争力
国家认可的、权威性的科技评价报告，在同行业竞争中，更容易获得客户的认可，进一步提升企业在市场中的竞争力。
7）优先享受国家利好政策
作为国家评价认定且登记的科技成果，优先享受申请国家各级部门和行业的政策扶持资金，享有优先申请国家级行业示范基地的权利，优先参加国家组
织的科技重大成果、国家科技奖励成果对接活动。
2、平台功能
3、转化功能
1）创新规划：为梳理企业技术创新的思路，从行业趋势、竞对情况、技术项目引进、政策项目申报等方面分析制定技术创新的实施方案2）技术搜集：明确需求方向，定向搜集相关技术，定期推送技术项目，不错过好项目
3）专家顾问：牵线行业专家，定制项目可行性分析，介绍技术顾问，解决技术问题
4）解决方案：梳理多名专家的意见，根据企业内外部资源，为您制定最终方案或新产品上市方案
5）申报规划：规划企业荣誉资质体系
6）申报辅导：解答政策项目申报过程中的流程、材料等问题
7）政策搜集：深度解读政策项目，划清申报重点，新政策项目定期推荐8）服务优惠：各类政策申报服务商任选，享受最低的渠道合作价
企业政策匹配推荐
企业政策匹配推荐是基于大数据中心运营的基础上，为企业提供的政策匹配与技术标准查询服务，各类企业进入该系统，简单勾选系列问题后便能与自身可享受的政策福利进行匹配。该系统操作便捷，且能让用户快速了解所在区域政策，增强各类政策的吸引力。
1、产品价值
翻阅厚厚一本政策汇编材料，从海量信息中筛选出符合企业申报的政策条款，这种传统的申报流程相当花费时间，而基于大数据技术的政策匹配系统在匹配了企业信息后，十秒钟内便可自动推送适合企业申报的政策。
2、产品功能
1）政策匹配：输入适用区域、行政类别、政策类型、部门、企业基本信息等信息，系统自动匹配符合的政策。
2）政策订阅：选择适用区域项、行政类别项、政策类别项后，系统会根据注册企业信息，定期推送符合政策与项目。
3）技术标准：提供按标准编号和标准名称两种方式查询企业技术标准，同时系统会定期将更新的标准进行推送。
4）政策解读：梳理多名专家的意见，根据企业内外部资源，为您制定最新政策解读，提供发展机遇。
5）工具下载：为企业提供政策申请与标准申请所需的申报工具与表单，并可委托系统进行代申报。
生产精益数据管理是对生产流程的时间数据的衡量，是面向一线操作工人的数据观。与工业大数据相对，它不是从数据中去挖掘价值，而是从流程价值来分析一手的数据何以产生。它为操作工人而存在，反映了生产中触手可及的流程接口的价值。
1、产品价值
1）生产管理实现实时进度监控
建立生产状态实时监控与进度监测功能，细化到工艺段、细化到机台，以班组为单位及时更新产量状态与计划完成情况，为生产排产计划提供及时准确的数据支撑。
2）设备管理实现设备“健康体检”
建立设备体检中心，实时掌控设备运行状态，精准聚焦隐患项目，分析故障趋势，及时诊断隐患。
搭建由设备各业务模块组成的设备全生命周期管理平台，汇集了设备静态信息、状态信息、结果信息，形成设备全生命的“数据链”，实现各管理功能的互联互通，最终实现设备全生命周期内的信息完整、健康预防、过程纠偏、绿色经济的管理架构。
3）质量管理提升过程管控能力
全员质量管控平台，访问、整合海量数据，分析质量结果背后成因，准确定位存在问题，让质量管理人员快速反应，形成及时纠偏、问题追溯、质量改进、经验沉淀的良性循环，进而达到防患于未然。
2、产品功能
1）取消（Eliminate）
利用数据分析结果对程序图上的每一项工序都加以审查，确认其保留的必要性，凡可取消者一律取消，例如：
?取消一切可以取消的工作内容、工作步骤、工作环节及作业动作(包括身体、手、脚和脚跟)。
?取消一切不安全、不准确、不规范的动作。
?取消不方便或不正常的作业
?取消一切不必要的闲置时间
2）合并（Combine）
利用数据分析结果对程序图上的操作和检验项目，考虑相互合并的可能性，凡能合并者，在保证质量、提高效率的前提下予以合并，例如：?把必须突然改变方向的各个小动作合成一个连续的曲线动作。
?把几种工具合并为一种多功能的工具。
?把几道分散的工序合并为一道工序
?合并可能同时进行的动作
3）重排（Rearrange）
利用数据分析结果对程序图上的作业序列进行宏观分析，考虑重新排列的必要性和可能性，有时仅仅通过重排就可显著提高效率，例如：?重新排列工艺流程，使程序优化
?重新布置工作现场，使物流路线缩短
?重排流水线工位，消除薄弱环节
?重新安排作业分工，使工作量均衡
4）简化（Simplify）
这里既包括将复杂的流程加以简化，也包括简化每道工序的内容，例如：?减少各种繁琐程序，减少各种复杂性
?使用最简单的动作来完成工作
?简化不必要的设计结构，使工艺更合理作业方法力求简化
?运送路线，信息传递路线力求缩短
企业作业调度系统
企业作业调度系统集中处理企业中大量的运维作业，按业务逻辑梳理作业，自动调度作业，并集中监控各作业运行情况，并能够快速反馈并定位作业运维问题，结束了系统运维由运维人员手动完成的现状，降低了作业执行错误风险，降低了企业运维人员的工作强度，提高了企业投资回报率。
1、产品价值
1）企业作业调度系统在架构上分为管理平台、调度引擎、代理服务和监听服务四部分，并且实现了平台高可用和作业的负载功能；在技术上基于
JavaEE、Web Services、接口等技术，具有很强的跨平台性，最大限度
的提高系统的并行性，进一步提高了数据处理的实时性。
2）企业作业调度系统已经具有在多家银行成功实践经验，可以应用到银行、保险、证券、基金、政府、制造等不同行业的领域。
2、产品功能
企业作业调度系统主要由Schedule Server、Monitor Center、Manager Server、Agent、监听模块等组成。平台采用了先进的JavaEE技术架构，具有很强的跨平台性。部署简便，维护简单，容易使用。支持分步式的多机集群，能承载大规模数据的高负荷运行，具有良好的稳定性。平台采用了三层架构，结构清晰，具有良好的扩展性、稳定性和容错性。平台的各个组件可以单独进行使用，从而提高工具平台的灵活性。
1）管理平台
企业作业调度系统模块可以运行在标准的JavaEE应用服务器之上，支持主流的应用服务器（如：WebSphere、WebLogic、JBoss、Tomcat等）和主流的数据库（Oracle）。提供作业管理、调度管理、作业监控、资源监控，以及作业自动化等功能。
2）调度引擎
企业作业调度引擎模块是系统的核模块心，和管理平台一样是一个标准的Web应用，可以部署在常用的应用服务器和数据库。负责整个系统作业的调度运行，可以通过接口方式接收管理平台的手动触发事件，也可以接收监听
服务发起的触发命令，最终通过内部强大的调度机制实现作业调度运行。
3）代理服务
代理服务负责和实际作业服务器交互，提供了DS、PC、存储过程等所有作业类型的作业执行插件，完成各种类型作业适配调用。代理服务由调度引擎触发，并监控实际作业的运行情况，异步返回执行结果给调度引擎。
4）监听服务
监听服务是企业作业调度系统一种重要的作业触发方式，通过它可以实现接受外部触发事件，例如：文件到达，并根据事件类型触发不同的批处理作业。
监听服务负责只负责事件的侦听，以及触发调度对应该作业，具体作业运行调度由调度和代理完成。
3、产品特性
1）集中按业务逻辑处理作业跨平台接入Unix，Linux，Windows等多种异构平台的多种类型作业，并能够将作业按业务逻辑组装，并自动执行。
2）强大灵活的作业调度能力按照业务需求灵活配置多种作业调度方式，提供日历、频度、消息配置等按需的任务调度，支持多角度的作业调度管
理，包括事件、文件到达和计划调度以及手工触发。
3）全面的作业监控能力能够监控多种作业的执行情况，并分析作业执行效率，发现作业执行的关键环节。
4）集中的作业告警与错误反馈提供统一的作业告警，支持多种告警方式，并集中作业运行错误反馈，将问题日志抓取在平台统一查看。
5）完善的作业权限控制能力提供按作业权限控制，保证作业流的安全。
6）成熟产品与大量案例支撑在多个大型企业的核心项目中使用，产品成熟度高。
快递物流比价系统
快递物流比较系统为企业提供最优物流配送方案，在货物运输过程中提供全程保险与全程查询追溯功能，确保货物安全抵达目的地。
1、产品价值
1）快递物流比价系统致力于连结并优化物流生态系统的解决方案，通过提供共享经济版本和企业版本实现物流链的全程闭环服务。
2）共享经济版是零散运力的集中，通过提供的移动端应用，中小型货主可以快速找到适合的运力，并在运输过程中提供全程可视化的追踪，同时
有专业保险、电子监管等合作实现真正的运输有保障。
3）企业版是帮助大型货主和多方物流实现物流链管理的集成解决方案，在提供基础移动应用的同时更有管理平台用来监控整体运输调配的全景。
2、产品功能
1）企业仓库转配
为企业提供同城和异地货物转仓配仓物流服务
2）企业配送经销商
为企业将货物运至经销商和代理商仓库服务
3）电商宅配企业
智能配载，调度系统内运力资源，配有路由跟踪，自动计价
4）商超门店配送企业
按区块进行调度，配有回单管理与财务管理功能
5）物流园提送企业
下单方式灵活，就近派单，实行派单/抢单模式
? 企业数字化营销 企业数字化营销依托于海量用户行为和广泛产品覆盖，以数据 + 算法 + 系统为核心，并结合在电商、游戏、金融及3C 等众多领域深厚的广告技术积累，为客户提供包括广告点击率预估 pCTR ，广告转化率预估 pCVR 、流量优选及广告优选的 PaaS 服务。您只需通过简单的 API 调用，就能快速拥有业界顶尖的企业数字化营销能力。
1、产品功能
1）预估点击率pCTR
? 多数据源特征选择
结合客户上报的曝光及点击流水，从多数据源画像中选取信息量较大的用户画像作为 pCTR 模型的输入特征。特征选取采用分布式信息增益策略，可以基于曝光及点击流水定期快速更新有效特征。
? 实时样本生成 +离线模型训练
实时采集上报的曝光及点击流水，基于画像库生成 pCTR 训练样本，样本实时落地到离线存储库，模型实时更新。
? 在线 pCTR 服务
对线上实时请求的广告集合进行 pCTR 计算，并在 30ms 内返回结果。
2）预估转化率pCVR
? 多数据源特征选择
结合客户上报的点击、转化流水，从多数据源画像中选取信息量较大的用户画像作为 pCVR 模型的输入特征。特征选取方式是采取分布式信息增益策略，能基于点击、转化流水定期快速更新有效特征。
? 实时样本生成+离线模型训练
实时采集上报的点击、转化流水，基于画像库生成 pCVR 训练样本。样本落地到离线存储库，模型实时更新。
? 在线 pCVR 服务
对线上实时请求的广告集合进行 pCVR 计算，并在 30ms 内返回结果。
3）流量优选
? 综合 IP 、LBS 、click 时间分布以及 AUC
（兴趣差异），离线计算媒体
质量分数
结合不断积累的用户 LBS 信息以及各类兴趣画像，除了进行有效 pCTR 计算外，还能进行反作弊计算。将基于一些常用规则，例如将 ADX 中携带的 IP 信息与设备 ID 真实 LBS 进行匹配以甄别低级作弊流量，同时还会基于用户画像，刻画不同用户在不同广告素材的兴趣差异以甄别高级作弊流量。
?基于真实转化反馈，构建pCVR转化预估体系
?在线媒体质量预估服务
基于线上实时请求的 media-adpos 列表，在 30ms 内返回媒体（最小粒度到广告位）质量分数。
4）广告优选
?多数据源特征选择
结合客户上报的曝光及点击流水，从多数据源画像中选取当前业务下信息量较大的用户画像作为广告优选的用户兴趣特征。特征选取方式是采取分布式信息增益策略，能基于曝光、点击流水定期快速更新有效特征。
?实时用户->广告相关性计算
基于用户特征，快速从海量广告候选池中召回与当前用户兴趣匹配的广告及素材集合并排序。匹配方式可选择基于点击、购买等行为计算用户特征和的素材相关性；也可以选择基于曝光-点击等行为计算素材在用户各种特征维度下的点击率排序。
?在线广告优选服务
基于线上实时请求，快速计算用户-广告相关性，并在 30ms 内返回结果。5）受众优选
?多特征人群扩散
将客户上报的点击，转化等流水作为广告种子用户，并以多数据源画像作为用户兴趣特征，计算种子用户的 lookalike 模型，从而实现对种子用户进行扩展。
?实时广告->用户匹配
基于实时线上<广告，用户>匹配请求，结合人群扩散模型，并在 30ms 内完成当前用户匹配度计算，并返回结果。
6）数据质量校验
实时质量监控
为了让客户尽快实时了解自己的数据质量，支持数据监控以及异常数据甄别，包括但不限于如下：
?分广告点击率对比（top3 和 tail3）
?广告位重复曝光
?曝光 - 点击流水中点击可回溯曝光比
?广告位 - item 曝光、点击、ctr（top3 和 tail3）
?账号占比，各特征覆盖占比
2、应用场景
1）广告网络
在广告网络（AD Network，ADN）模式下，针对实时请求流量，结合综合用户画像，精准预估用户对候选池中广告的点击率和转化率，广告网络平台结合 CPC或 CPA 计算出当前流量下各候选广告的 eCPM，精确控制物料的曝光，以达到利益最大化。
?接收秒级实时曝光及点击，转化行为上报。
?基于行为，结合海量用户画像，实时生成机器学习模型所需训练样本。
?实时机器学习训练，完成点击率、转化率、流量质量等预估模型。
?接收在线流量请求，毫秒级返回点击率预估，转化率预估等服务结果，支持 ADN 完成广告展示排序（基于eCPM=CPC * pCTR等）。
2）程序化广告
在程序化广告模式下，结合综合用户画像对流量质量进行评估，辅助需求方平台在转化缺失和转化稀疏的情况下，依然能够挑选较好的媒体进行投放。
针对实时竞价请求，精准预估用户对候选池中广告的点击率和转化率，并基于此精确计算 Bid Price，以达到利益最大化。
?接收秒级实时曝光及点击，转化行为上报。
?基于行为，结合海量用户画像，实时生成机器学习模型所需训练样本。
?实时机器学习训练，完成点击率、转化率、流量质量等预估模型。
在大数据的支撑下，运营智慧城市实名认证的消费者行为习惯分析数据，对企业提供有价值的市场信息，为企业决策提供依据。
1、产品价值
1）深入了解客户
定量研究报告帮助企业深入了解客户的真实态度和需求
2）发掘差异创新
通过了解整体市场状况，更好的发现创新机会
3）提供最佳方案
为客户提供最佳战略，向消费者传达准确信息和定位，提高消费者忠诚度4）优化品牌组合
了解我们如何发现最佳价格，最优特色和成长途径
2、产品功能
为更有效的进行店内营销所做的消费者研究
1）新产品开发与创新研讨
2）消费者决策影响力的探索方法
3）产品形象信息的定位识别
4）不同种族人群实时分析
5）对消费者心理进行深入的情感分析
6）线上及面对面的销售小组讨论
7）深度客户访谈
8）对竞争环境进行整体战略评估
9）了解现有品牌的优势，机遇和障碍
10）定位产品所在市场的空白点
11）突出现有品牌的延展机会
12）充分利用品牌达到市场影响力最大化
智慧城市研究之二——数据中心专题 电科智能研究院 2014年11月 (一)说明 继《“智慧城市”的剖析——概念、政策及演进》之后，专题研究数据中心。 选择数据中心，而非原先设定的物联网、大数据等新技术形态，源自市场的需求和管理者的思考。数据中心能把抽象的智慧城市具体化，是智慧政务、智能交通、智慧水务、智慧医疗等的枢纽所在，是云计算、大数据等技术的落地所在。 在前一篇中，关键厘清了信息化与智慧城市的历史衔接，提出了“金字工程”后的“智慧工程”的观察与分析。本篇拟解决的主题分为“一面一点”，“面”上宏观观察智慧城市进展、解析数据中心形态，“点”上挖掘中心技术关键项。前者不求全面但求准确，后者则在阐述深度上拿捏分寸。 此为专题研究，而非技术方案。章节安排如下：
(二)智慧城市的进展 从最新政策、典型公司、国外思路、数据中心四个角度展开。 1.最新政策 2014年8月29日，发改委联合科技部、公安部、交通部、住建部等发布《关于促进智慧城市健康发展的指导意见》。这是迄今为止最明确、最具体的指导意见。在上篇分析中提出的金字工程与智慧工程的衔接问题得到政策面的破解，初步构筑了金字工程与智慧工程的桥梁，为信息化1.0向2.0的跨越提供了初步支撑。 一定程度上，这是地方争抢效应的结果。在整合了各行业主管部门力量后，预计高层还会陆续出台更具体的规范政策。原住建部等单独的行业试点示范预计将会被整合。地方政府“智慧城市”建设目标和路径会得到一定的引导。 目前，智慧城市的责任主体还是地方政府，具体牵头是各地信息化主管部门，高层则以部际协调机构进行宏观指导并控制补贴资金，部分业内公司提供资金支持并先期开拓市场。 虽然地方政府是建设主体，但不具备全部资源。只有在擅长各业务条块的公司协助下，行业主管部门的合作中，方能逐步走向成熟！ 2.典型公司 当前参与智慧城市建设的公司众多，原各信息化从业公司全可归属其中。值得跟踪关注的领先公司包括：中兴通信、易华录、中国电信、中国电科、阿里巴巴、华为等等。具体介绍及分析此处不详细展开。 反观自身，主攻方向选择了“大交通”。这或许想通过“行业属性”增强竞争力。行业属性当然重要，没有行业积累，谈不上其他。但信息才是当前行业建设的牛鼻子，交通应站在“信息”之上。或许是考虑云化的冲击下，信息系统集
《城市大数据平台白皮书》解读：智慧城市中的应用 日前，中国信息通信研究院正式发布《城市大数据平台白皮书》，阐述了城市大数据的概念和内涵，分析了建设城市大数据平台对于破解智慧城市建设难题的意义，并介绍了我国城市大数据平台的发展现状。 同时，白皮书还提出了城市大数据平台的通用技术架构，梳理了城市大数据平台的运营模式，并就城市大数据平台发展给出了相应的建议。 什么是城市大数据? 随着数据处理技术的不断进步，人们对于数据应用的意识不断提高，人们生活和各行业运行产生的数据呈现爆发式增长，形成了城市大数据。 城市大数据是指城市运转过程中产生或获得的数据，及其与信息采集、处理、利用、交流能力有关的活动要素构成的有机系统，是国民经济和社会发展的重要战略资源。用简单、易于理解的公式可以表达为：城市大数据=城市数据+大数据技术+城市职能。 城市大数据的数据资源来源丰富多样，广泛存在于经济、社会各个领域和部门，是政务、行业、企业等各类数据的总和。同时，城市大数据的异构特征显著，数据类型丰富、数量大、速度增长快、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。 按照数据源和数据权属不同，城市大数据可以分为政务大数据、产业大数据和社会公益大数据。政务大数据指的是政务部门在履行职责过程中制作或获取的，以一定形式记录、保存的文件、资料、图表和数据等各类信息资源。产业大数据指的是在经济发展中产生的相关数据，包括工业数据、服务业数据等。 此外，还有一些社会公益大数据。当前，城市大数据多数为政务大数据和产业大数据，所以城市大数据的主要推动者应为一个城市的政府和相关的具有一定数据规模的企业。
为保障城市运转的安全高效，智慧城市建设需要对海量的数据资源进行收集、整合、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实现资源的合理配置。因此，城市大数据是实现城市智慧化的关键支撑，是推动“政通、惠民、兴业”的重要引擎。 新型智慧城市发展面临挑战 数据驱动的新型智慧城市发展面临诸多问题。白皮书认为，虽然当前各级地方政府和企业都在积极探索智慧城市建设，但仍存在着特色不明、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。 具体而言，挑战包括三个方面：一是信息系统烟囱林立，阻碍数据共享;二是数据治理普遍薄弱，价值大打折扣;三是数据管理水平不一，缺乏整体联动。 如何应对新型智慧城市建设中的困难和挑战?白皮书认为城市大数据平台的建设能够发挥积极作用，具体表现在三个方面。 一、通过数据汇集加速信息资源整合应用 第一，城市大数据平台建立了数据治理的统一标准，提高数据管理效率。通过统一标准，避免数据混乱冲突、一数多源等问题。通过集中处理，延长数据的“有效期”，快速挖掘出多角度的数据属性以供分析应用。 通过质量管理，及时发现并解决数据质量参差不齐、数据冗余、数据缺值等问题。 第二，城市大数据平台规范了数据在各业务系统间的共享流通，促进数据价值充分释放。通过统筹管理，消除信息资源在各部门内的“私有化”和各部门之间的相互制约，增强数据共享的意识，提高数据开放的动力。通过有效整合，提高数据资源的利用水平。 二、通过精准分析提升政府公共服务水平 在交通领域，通过卫星分析和开放云平台等实时流量监测，感知交通路况，帮助市民优化出行方案;在平安城市领域，通过行为轨迹、社会关系、社会舆情等集中监控和分析，为公安部门指挥决策、情报研判提供有力支持。 在政务服务领域，依托统一的互联网电子政务数据服务平台，实现“数据多走路，群众少跑腿”;在医疗健康领域，通过健康档案、电子病历等数据互通，既能提升医疗服务质量，也能及时监测疫情，降低市民医疗风险。 三、通过数据开放助推城市数字经济发展 开放共享的大数据平台，将推动政企数据双向对接，激发社会力量参与城市建设。一方面，企业可获取更多的城市数据，挖掘商业价值，提升自身业务水平。
智慧城市顶层规划 设 计 方 案 北京XX科技有限公司 2019年X月
目录 第1章基本概况 (1) 1.1 某某市概况（要点） (1) 1.2 某某市管辖区-某某区概况（要点） (1) 第2章创建智慧城市可行性分析 (2) 2.1 需求分析 (2) 2.1.1 推进城镇化建设需要“智慧化” (2) 2.1.2 产业转型升级需要“智慧化” (3) 2.1.3 加强城市管理与运营需要“智慧化” (4) 2.1.4 提高生活品质需要“智慧化” (4) 2.2 现有基础条件和优势分析 (5) 2.2.1 现有基础条件 (5) 2.2.2 优势分析 (9) 2.2.3 可行性分析 (10) 2.3 风险分析及对策 (13) 2.3.1 政策风险 (13) 2.3.2 行为风险 (14) 2.3.3 经济风险 (16) 2.3.4 技术风险 (17) 2.3.5 实施风险 (17) 2.3.6 人才风险 (18) 2.3.7 某某市理性认识智慧城市系统 (18) 2.3.8 某某市确定智慧城市建设策略 (19) 2.3.9 某某市基本现状与建设智慧城市定位 (20) 2.3.10 继承国家课题成果降低风险高起点建设 (20) 2.3.11 某某市创新智慧城市建设机制 (21) 2.3.12 某某市全面梳理智慧城市业务并理清相关互系 (21) 2.3.13 某某市将实行设计与建设分开实施的原则 (24) 2.3.14 某某市将做好智慧城市顶层设计 (24) 2.3.15 某某市将实现政府管理与服务业务一体化改革 (25) 2.3.16 某某市智慧城市技术整合与创新 (26) 2.3.17 确定智慧城市工程同已建系统的关系 (27) 2.3.18 某某市利用智慧城市建设整合国家综合成果 (28) 第3章创建智慧城市的目标和任务 (30) 3.1 创建目标 (30) 3.1.1 “智慧某某市”发展预期 (30) 3.1.2 “智慧某某市”总体目标 (31) 3.1.3 “智慧某某市”创建目标 (32) 3.2 考核指标 (36) 3.2.1 信息基础设施建设 (36) 3.2.2 建设与宜居 (38) 3.2.3 管理与服务 (39) 3.2.4 产业与经济 (42)
大数据在智慧城市建设中的实际应用 大数据在智慧城市建设中的实际应用 2015-09-26 07:38:00 来源：数据观 手机看新闻扫描到手机楼盘消息早知道扫一扫，用手机看本文更加方便的分享给朋友评论 当前，全球范围内城市化进程不断推进。随着互联网和信息化的发展，在云平台、大数据和物联网等技术的支持下，率先在美国“智慧星球”概念下诞生的“智慧城市”，逐渐成为当今世界各国城市建设的发展趋势和选择。 一国外案例 自21世纪初期，美国、英国、德国、荷兰、日本、新加坡、韩国等先一步开展了智慧城市的实践，诞生了许多经典案例。 1. 迪比克 美国第一个智慧城市，也是世界第一个智慧城市，它的特点是重视智能化建设。为了保持迪比克市宜居的优势，并且在商业上有更大发展，市政府与IBM合作，计划利用物联网技术将城市的所有资源数字化并连接起来，含水、电、油、气、交通、公共服务等，进而通过监测、分析和整合各种数据智能化地响应市民的需求，并降低城市的能耗和成本。该市率先完成了水电资源的数据建设，给全市住户和商铺安装数控水电计量器，不仅记录资源使用量，还利用低流量传感器技术预防资源泄漏。仪器记录的数据会及时反映在综合监测平台上，以便进行分析、整合和公开展示。 2. 纽约 通过数据挖掘，有效预防了火灾。据统计，纽约大约有100万栋建筑物，平均每年约有3000栋会发生严重的火灾。纽约消防部门将可能导致房屋起火的因素细分为60个，诸如是否是贫穷、低收入家庭的住房，房屋建筑年代是否久远，建筑物是否有电梯等。除去危害性较小的小型独栋别墅或联排别墅，分析人员通过特定算法，对城市中33万栋需要检验的建筑物单独进行打分，计算火灾危险指数，划分出重点监测和检查对象。目前数据监测项目扩大到2400余项，诸如学校、图书馆等人口密集度高的场所也涵盖了。尽管公众对数据分析和防范措施的有效性之间的关系心存疑虑，但是火灾数量确实下降了。 3. 芝加哥 通过“路灯杆装上传感器”，进行城市数据挖掘。在人们的生活里，无处不在的传感器被应用在了芝加哥市的街边灯柱上。通过“灯柱传感器”，可以收集城市路面信息，检测环境数据，如空气质量、光照强度、噪音水平、温度、风速。芝加哥城市信息技术委员会提供的资料表明，“灯柱传感器”不会侵犯个人隐私，它只侦测信号，不记录移动设备的MAC和蓝牙地址。在今后几年“灯柱传感器”将分批安装，全面占领芝加哥市的大小街区，每台传感器设备初次采购和安装调试成本在215～425美元之间，运行后的年平均用电成本约为15美元。该项目得到了思科、英特尔、高通、斑马技术（Zebra Technologies）、摩托罗拉以及施耐德等公司的技术和资金支持。 4. 西雅图 利用数据节省电力能源。该市与微软和埃森哲（Accenture）合作了一个试验项目，以减少该地区的能源使用。该项目收集并分析从市区建筑物管理系统中得来的众多数据集，通过预测分析，找出哪里可以减少能源使用，或者根本不需要使用能源。项目的目标是将该地区的电力消耗减少25%。 5. 伦敦 利用数据管理交通。在2012年奥运会期间，负责运行伦敦公共交通网络的公共机构“伦敦运输（Transport for London）”，在使用者增加25%的情况下，使用收集自闭路电视
云计算数据中心与智慧城市建设 导读：云计算是一种基于网络的支持异构设施和资源流转的服务供给模型，它提供给客户可自治的服务。云计算支持异构的基础资源和异构的多任务体系，可以实现资源的按需分配、按量计费，达到按需索取的目标，最终促进资源规模化，促使分工专业化，有利于降低单位资源成本，促进网络业务创新。 一、前言 云计算是一种基于网络的支持异构设施和资源流转的服务供给模型，它提供给客户可自治的服务。云计算支持异构的基础资源和异构的多任务体系，可以实现资源的按需分配、按量计费，达到按需索取的目标，最终促进资源规模化，促使分工专业化，有利于降低单位资源成本，促进网络业务创新。 智慧城市是以多应用、多行业、复杂系统组成的综合体。多个应用系统之间存在信息共享、交互的需求。各个不同的应用系统需要共同抽取数据综合计算和呈现综合结果。如此众多繁复的系统需要多个强大的信息处理中心进行各种信息的处理。 要从根本上支撑庞大系统的安全运行，需要考虑基于云计算的网络架构，建设智慧城市云计算数据中心。在满足上述需求的同时，云计算数据中心具备传统数据中心、单应用系统建设无法比拟的优势：随需应变的动态伸缩能力（基于云计算基础架构平台，动态添加应用系统）以及极高的性能投资比（相对传统的数据中心，硬件投资至少下降30％以上）。
二、云计算应用于智慧城市的优势 （一）平台层的统一和高效能 通过架构即服务（Iaas）的构建模式，将传统数据中心不同架构、不同品牌、不同型号的服务器进行整合，通过云操作系统的调度，向应用系统提供一个统一的运行支撑平台。 同时，借助于云计算平台的虚拟化基础架构，可以有效地进行资源切割、资源调配和资源整合，按照应用需求来合理分配计算能力和存储资源，实现效能最优化。 （二）大规模基础软硬件管理 基础软硬件管理，主要负责大规模基础软件、硬件资源的监控和管理，为云计算中心操作系统的资源调度等高级应用提供决策信息，是云计算中心操作系统资源管理的基础。基础软件资源，包括单机操作系统、中间件、数据库等。基础硬件资源，则包括网络环境下的三大主要设备：计算（服务器）、存储（存储设备）和网络（交换机、路由器等设备）。基础软硬件管理中心，可以对基础软件、硬件资源进行资产管理；可以实现基础硬件的状态监控和性能监控；能够对异常情况触发报警，提醒用户及时维护问题设备；能够对基础软硬件资源进行长期的统计分析，为高层次的资源调度提供决策依据。 （三）业务/资源调度管理 云计算数据中心的突出特点是具备大量的基础软硬件资源，实现
智慧城市运行大数据平台项目概述 1.1项目名称 项目名称：西安市城市运行大数据平台。 1.2项目建设单位及负责人、项目责任人 项目建设单位：西安城市一卡通有限责任公司 负责人：马敏 项目责任人：陈凌霞 1.3可研报告编制单位 可研报告编制单位：陕西省信息化工程研究院 1.4可研报告编写依据 （1）《关于加强信息资源开发利用工作的若干意见》（中办发〔2004〕34号）； （2）《国家信息化领导小组关于推进国家电子政务网络建设的意见》（中办发〔2006〕18号）； （3）《关于<印发国家电子政务总体框架>的通知》（国信〔2006〕2号）； （5）《中共中央关于制定国民经济和社会发展第十三个五年规划的建议》；
（8）《关于信息安全等级保护工作的实施意见》（公通字〔2004〕66号文）； （9）《GBT17859计算机信息系统安全等级保护标准》； （10）《信息系统安全等级保护实施指南（征求意见稿）》。 （11）《陕西省工业和信息化厅专题会议纪要》（第7次，2012年7月24日）； （12）《陕西省工业和信息化厅关于成立西咸大数据处理与服务产业园区筹建工作组的通知》（陕工信发〔2012〕339号） （13）《促进大数据发展行动纲要》（国发〔2015〕50号）（14）《关于促进云计算创新发展培育信息产业新业态的意见》（国发〔2015〕5号） （15）《陕西大数据产业发展战略》 （16）《沣西新城大数据处理与服务产业园发展规划》 （17）《大数据与云计算产业发展五年行动计划》 （18）《大数据与云计算产业示范工程实施方案》 1.5项目建设目标、规模、内容、建设期 1.5.1建设目标 依托西安城投集团及下辖一卡通、燃气、供水等18个企业的信息化建设成果，先期以西安城市一卡通为基础面向集团18个子公司的现有各类业务系统数据进行整合归集，
现代物业?新建设 2012年第11卷第11期 智慧城市是一个总规划和总结构。很多的智慧城市理念和方案，如宁波智慧城市、上海智慧城市、深圳智慧城市，都有欠缺的地方，并不完整。它们或是以电信运营商层面实现，或是以物联网层面实现，或是以智能社区层面实现。本人认为智慧城市应该是三个智慧点加一个信息平台，再加一个数据中心。物联网的实现主要是针对行业；智慧社区的实现主要依赖于城市整体的住宅方面；智能楼宇主要体现智能建筑。这三个信息点之间的互通依赖于电信运营商。数据中心在整个智慧城市中，起到一个智慧岛的作用，它对信息进行存储、云计算，是一个运维中心。数据中心具有托管业务的特性，是一个智慧点，作为一个信息平台为整个智慧城市提供一些长期的服务，它带有运维的特点，要长期运行，是运营部分的一个内容。 智慧城市的目的是实现以人为本，它主要在城市管理、环境提升、基础设施改善、生活质量保障和城市人口控制方面起积极的作用。它是互联网、物联网和通信网之间信息的浓缩，它通过智能化对城市的整个健康运行进行掌控，而且能够做到优化和改进，有效地利用现有资源，使城市能够实现节约运转。 智慧城市的建设要从三方面采取相应的措施。第一是信息平台的搭建，包含网络融合、业务融合，以及数据中心建设；第二是智能化的应用，主要体现于智能建筑、智能建筑群。从建筑行业看主要是满足十大类建筑物的需要；第三是物联网，物联网的运行集中体现于各行业，如在交通、医疗、环境、安防、物流等领域。这三个平台的搭建是智慧城市建设的重要组成部分。而作为智慧的数据中心，主要是对整个智慧城市的各种信息进行存储、处理、交换，提供一种服务。另外，要保证信息的安全，使它能够正常地运行。 从目前数据中心建设特点来说，已经不仅仅局限在对一个城市的管理，也不仅仅局限对一个行业、一个服务商的服务，而是正向进行异地广域管理发展。因此我们也面临着如何实现数据中心的地域管理和地域运行。 目前对智慧城市比较有利的是国家正在实施“光进铜退”方针，使得城市每一个用户、每一个智能建筑、每一个信息之间的传送能够取得更高的带宽，为实现智慧城市信息的互通，创造一个基础条件。所以，光纤到楼、光纤到户、光纤到办公桌的举措或在2012年年底或2013年实现，这相当于为智慧城市建立了一条高速公路。 数据中心的提供者，电信运营商占比最高；还有一些专业服务商及租用托管业务的运营商。一个企业、一个行业所建立的数据中心，实际上是自用的。现在的数据中心，主要以托管业务为主。因此，建设一个提高效率、降低成本、安全运行的数据中心，需要有长远的规划。 第一，数据中心的规划。设计数据中心规划时，主要侧重于以下几方面：首先要考虑实际的业务需求，包括对带宽的需求，对流量、业务、应用的预测。其次，数据中心的能耗问题。数据中心的供电能耗是非常大的。建什么样的数据中心、数据中心的性质、服务对象，对数据中心的能耗会产生很大的影响。因此，要对每一个数据中心从长远的绩效考虑，对它的电量和热量进行正确评估。再次，在数据中心的设备配置上，应该作到更加优化，使选用的设备、产品、应用技术既能满足现在的需要，又要有发展空间。另外，为了降低成本，提高运行效率，要对数 数据中心与智慧城市 张宜 （中国工程建设标准化协会信息通信专业委员会，北京 100835）摘 要：智慧城市需要三个智慧点（物联网、智慧社区、智能楼宇）加一个信息平台，再加一个数据中心来实现。数据中心的建设和管理首先要充分体现整体的规划，要考虑它的分布实施原则，还要考虑它的异地集成。第二要结合产品的应用技术，提出优化的方案。第三，必须考虑端至端的信息互通。第四，要充分利用现有的网络资源，实现信息的共享。第五，最大化的统一集成管理，与实施信息数据进行采集、分析和控制。 关键词：智慧城市；数据中心；建设；管理 中图分类号：TU984 文献标识码：A 文章编号：1671-8089（2012）11-0026-02 智慧城市 Wisdom City – 26 –
第３９卷第６期２０１４年６月武汉大学学报·信息科学版 Ｇｅｏｍａｔｉｃｓ ａｎｄ Ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ Ｓｃｉｅｎｃｅ ｏｆ Ｗｕｈａｎ Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙ Ｖｏｌ．３９Ｎｏ．６ Ｊｕｎｅ ２０１４收稿日期：２０１４－０１－ ２５项目来源：国家重点基础研究发展规划（９７３计划）资助项目（２０１０ＣＢ７３１８０１）；国家自然科学基金资助项目（６１１７２１７４） ；数字海洋科学技术重点实验室开放基金资助项目（ＫＬＤＯ２０１３０７）；国家重大科学仪器设备开发专项资助项目（２０１２ＹＱ１６０１８５０５）；国家科技支撑计划资助项目（２０１３ＢＡＨ４２Ｆ０３）；教育部新世纪优秀人才计划资助项目（ＮＣＥＴ－１２－ ０４２６）。第一作者：李德仁，教授，博士生导师，中国科学院院士，中国工程院院士，国际欧亚科学院院士。现从事以遥感、全球卫星定位系统和地 理信息系统为代表的空间信息科学与技术的科研与教学工作，推进数字城市与数字中国、智慧城市与智慧中国的研究及相关建设。Ｅ－ｍａｉｌ：ｄｒｌｉ＠ｗ ｈｕ．ｅｄｕ．ｃｎ通讯作者：姚远，博士生。Ｅ－ｍａｉｌ：ｗｈｙａｏｙ ｕａｎ＠１６３．ｃｏｍＤＯＩ：１０．１３２０３／ｊ．ｗｈｕｇｉｓ２０１４０１３５文章编号：１６７１－８８６０（２０１４）０６－０６３１－ １０智慧城市中的大数据 李德仁１，２ 姚 远１ 邵振峰２ １ 武汉大学遥感信息工程学院，湖北武汉，４３００７９ ２ 武汉大学测绘遥感信息工程国家重点实验室，湖北武汉，４３００７９ 摘 要：探讨了智慧城市的概念，总结了其发展历程，剖析了中国建设智慧城市的动力和目标，阐述了智慧城市的支撑技术，并提出了智慧城市的基础架构，即在数字城市的基础上有机地融合物联网和云计算技术，以实现对现实城市中人和物的自动控制和智能服务。针对无所不在的传感器网对智慧城市的大数据进行了分析，面对智慧城市中大数据将带来的诸多问题和挑战，提出了应对大数据的策略和思路，重点论述了云计算与数据挖掘，并给出了云平台的基础框架，提出了建立智慧城市运营中心的建议，最后展望了智慧城市未来美好的前景。 关键词：智慧城市；大数据；数字城市；物联网；云计算；数据挖掘；智能服务中图法分类号：Ｐ２０８ 文献标志码：Ａ １ 智慧城市的概念 １．１ 智慧城市的概念与内涵 数字城市存在于网络空间（ｃｙｂｅｒ ｓｐａｃｅ）中，虚拟的数字城市与现实的物理城市相互映射，是现实生活的物理城市在网络世界中的一个数字再 现［ １］ 。智慧城市则是建立在数字城市的基础框架上， 通过无所不在的传感网将它与现实城市关联起来， 将海量数据存储、计算、分析和决策交由云计算平台处理，并按照分析决策结果对各种设施 进行自动化的控制［２］ 。在智慧城市阶段，数字城 市与物理城市可以通过物联网进行有机的融合，形成虚实一体化的空间（ｃｙｂｅｒ ｐｈｙｓｉｃａｌ ｓｐａｃｅ）。在这个空间内，将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，为人类生存繁衍、经济发展、 社会交往等提供各种智能化的服务，从而建立一个低碳、绿色和可持续发展的城市。 用易于理解的简单公式表达，可以这样认为： 智慧城市＝数字城市＋物联网＋云计算。 １．２ 智慧城市的发展历程 智慧城市的发展历程按照信息化、数字化、智能化的程度主要分为三个阶段：信息化城市阶段、数字城市阶段和智慧城市阶段。其中可以代表每个阶段的标志性事件如下： １）１９９３年９月， 美国启动“信息高速公路”计划；１９９５年，中国推动全国信息化的“八金”工程，标志着城市信息化建设开始起步。 ２）１９９８年， 美国副总统戈尔提出“数字地球” 概念［３］ ，“数字化舒适社区建设”标志着城市信息化开始步入数字城市建设新阶段。我国已有３００多个城市初步建成数字城市基础框架， 国家测绘地理信息局发布在互联网上的“天地图”成了数字中国和数字城市的载体， 已有数亿网民使用。３）２００６年，物联网、云计算等新一代信息技术正式推出形成对城市信息系统的综合集成与整合应用；２００８年，国际商业机器公司（ｉｎｔｅｒｎａｔｉｏｎ－ａｌ ｂｕｓｉｎｅｓｓ ｍａｃｈｉｎｅｓ ｃｏｒｐｏｒａｔｉｏｎ，ＩＢＭ）提出智慧城市的新理念；２００９年，ＩＢＭ首席执行官彭明盛
智慧城市数据中心建设方案 1、项目概述 概述 2016年10月，市委、XX公司、XX公司领导和专业技术人员，就常州城市数字城市、数字城区的建设进行了专题研究，提出了整体规划和建设常州城市数字城市的总体构思，明确了数字城市建设工作坚持政府主导，技术支撑工作依托常州公司数据中心的工作思路。 2016年x月x日正式成立常州城市市数字城市建设工作领导小组，并提出“统一组织、统一管理、统一标准、统一技术路线、统一技术支持”的五统一建设指导原则，数字常州城市建设进入全面实施阶段。2016年x月，由数字城市办公室牵头，会同常州城市市政府、常州公司的有关领导和专家开展数字城市总体设计方案的编制工作。 2016年是常州城市数字城市的基础建设年，本年度开展的基础建设项目以及应用类项目将于近期陆续投产应用。为了不影响系统的使用，及时创建好系统软硬件设备的运行环境，《城市数据中心软硬件建设一期工程》需要尽快进行。本着严格遵守总体规划、总体设计以及“五统一”原则的要求，按照即将投产项
目的实际需要，特编写本技术方案。
第1章应用现状及需求分析 1.1网络应用现状 在常州城市的现有网络中，已经存在众多的应用系统，其中已经建成的包括数据中心协同办公系统、金税系统、金财系统、教育城域网系统、医疗卫生系统、金土系统以及各区政府各自构建的系统等等。各个应用系统都是独立建立自己数据体系，使用独立的交换设备、独立的主机系统以及独立的存储设备。各部门自建数据库，自建机房，在造成资料浪费以及维护成本提高的同时，因缺乏专业设计和专业人员的维护，应用系统的可靠性与安全性无法得到保障，主要表现在以下几点： ◇各个应用系统过于独立导致应用系统间的数据交换无法展开。在实际应用中，人口、企业法人等基础类应用系统数据往往要与应用系统产生前台或者后台的数据交互，而现在各个应用系统受到独立数据中心出口的限制，无法进行高速交换。 ◇各个系统独立建设，独立规划，在建设时考虑的出发点也有所不同。所以各个项目系统的构架、安全等特性也有所不同。这也对整个数字城市网络的统
智慧城市雪亮工程数据中心设计方案
目录 第一章系统概述 (4) 1.1建设背景 (4) 1.2建设目标 (4) 1.3设计依据 (5) 1.4设计原则 (7) 1.5需求分析 (8) 第二章总体架构设计 (19) 2.1设计思路 (19) 2.2雪亮工程架构 (21) 2.3系统逻辑架构 (22) 第三章数据中心 (26) 3.1.数据中心概况 (26) 3.2.建设规范和依据 (26) 3.3.建设原则 (27) 3.4.机房总体标准 (28) 3.5.用电容量分析 (29) 3.6.动力配电系统 (30) 3.7.供电线路及控制 (191) 3.8.UPS 系统 (192) 3.9.防雷及防浪涌保护系统 (196) 3.10.机房综合布线系统 (197)
3.11.服务器机柜规划设计 (198) 3.12.数据中心平面布置示意图 (199) 第四章数据存储系统设计 (121) 4.1.存储需求分析 (121) 第五章网络安全边界系统设计 (130) 5.1.整体网络建设方案 (130) 第六章运维管理系统设计 (136) 6.1.全网拓扑管理功能 (136) 6.2.视频质量诊断功能 (136) 6.3.录像诊断功能 (137) 6.4.卡口系统运维 (137) 6.5.维修报表 (137) 第七章系统安全设计 (300) 7.1.安全设计思路 (300) 7.2.安全域规划设计 (300) 7.3.网络安全防护设计 (302) 7.4.网络安全管理 (303) 7.5.系统数据安全 (306) 7.6.故障抢修机制 (307)
第一章系统概述 1.1建设背景 为贯彻落实中共中央办公厅、国务院办公厅印发《关于加强社会治安防控体系建 设的意见》的通知（中办发﹝2014﹞69 号），国家发改委、中央综治办、公安部等 九部委《加强公共安全视频监控建设联网应用工作方案》（2015-2020 年）、《关 于加强公共安全视频监控建设联网应用工作的若干意见》（发改高技 ﹝2015﹞996 号）等工作要求，实现公共安全视频监控“全域覆盖、全网共享、全 时可用、全程可控、全面应用”。 2016 年6 月27 日,全国综治和平安建设信息化工作推进会强调：统一思想认识，群防群治，完善基础设施，完善共享机制；大力推进公共安全视频监控管理；整合资源，推进公共安全视频监控向基层延伸，实现重点部位、主要道口、人员密集区域、要害部位、重要场所、案件高发区域、治安复杂场所全覆盖。建成标准统一、运行规范的“雪亮 工程”。 “雪亮工程”是以市（县）、乡镇（街道）、社区（村组）三级综治中心为指挥 系统、以综治信息化为支撑、以网格化管理为基础、以公共安全视频监控联网应用为 重点的“群众性治安防控工程”。进一步加强社会治安综合治理，加快完善立体化治安 防控体系，在强化治安防控、打击暴恐犯罪、创新社会治理等方面争创新成效。 公共安全视频监控建设联网应用系统的建成，是认真贯彻落实中办、国办《关于加 强社会治安防控体系建设的意见》和省委省政府“两办”《关于创新社会治理方式推进网 格化服务管理工作的意见》精神的需要，以全面提升社会治理现代化水平，提升农村动态化、信息化条件下驾驭社会治安局势能力。加强精神障碍患者、吸毒人员、刑释解教人员、社区矫正对象等特殊群体的服务管理，将特殊人群信息全部录入网格化服务管理信 息系统，做到各类特殊人群“底数清、去向明、不漏管、不失控、服务好”。 1.2建设目标 按照中央和省委、省政府关于立体化社会治安防控体系建设的总体部署，在中央 政法委和国家发改委批复的我市“雪亮工程”建设可行性方案的总体框架下，依托 视频监控共享系统，整合视频监控系统资源，依法向政府部门和社会单位提供视频图 像信息资源服务，服务公共安全实战需求。到 2020 年，视频监控系统科学覆盖中心 城区、城乡社区、重点行业和领域，确保重点部位、重要场所及治安复杂区域的公共 安全视频监控建设覆盖率和联网率达到 100%，基本实现“全域覆盖、全网共享、全 时可用、全程可控”的总体目标。
智慧城市大数据平台 项目建议书 目前国家高度重视智慧城市规划、建设，云数据中心是推动信息技术能力实现按需供给、促进信息技术和数据资源充分利用的全新业态，是信息化发展的重大变革和必然趋势，是智慧城市建设的基础。 智慧城市实现资源整合，城市管理涉及城建、交通、医疗、环保、文化、教育、产业发展、社区管理服务等诸多领域，在传统的城市管理模式下，建立多方协调、资源共享的管理机制相对困难，智慧城市通过建立部门协作、全民参与的公共管理模式，促进官民互动、部门协同、信息共享、政务公开，使碎片化的公共管理和服务资源有效整合，既让政府部门及时摸清群众的需求，又让拉百姓实时了解有关政策，有助于提升政府的效率和决策水平。所以，大数据共享交换平台是智慧城市成败的核心。 DD州为了提高政府办事效能、提升为民服务水平、跟上时代步伐、创新发展，决定开展智慧城市建设工作。云数据中心和大数据共享交换平台作为智慧城市建设的基础核心先行。 一、建设DD州智慧城市云数据中心 （一）建设依据 1.《关于数据中心规划布局的指导意见》（工信部联通[2013]13 号），2013年1月
2.《国家绿色数据中心试点工作方案》，（工信部联节[2015]82 号），2015年3月 3.《国家电子政务总体框架》 4.《国务院关于促进信息消费扩大内需的若干意见》(国发〔2013〕 32号) 5.《国家新型城镇化规划(2014-2020年)》 6.《国家电子政务“十二五”规划》(工信部规﹝2011﹞567号) 7.《基于云计算的电子政务公共平台顶层设计指南》（工信信函 ﹝2013﹞2号） 8.《智慧城市大数据共享交换平台规划指南(试行)》（住建部 ﹝2013﹞） 9.《国家智慧城市试点暂行管理办法》 10.《国家智慧城市（区、镇）试点指标体系（试行）》 11.《关于进一步加强政务部门信息共享建设管理的指导意见》 （发改高技【2013】733号） （二）建设思路 云数据中心的建设应以科学发展为主题，以加快转变发展方式为主线，以提升可持续发展能力为目标，以市场为导向，以节约资源和保障安全为着力点，遵循产业发展规律，发挥区域比较优势，引导市场主体合理选址、长远规划、按需设计、按标建设，逐渐形成技术先进、结构合理、协调发展的数据中心新格局。 规划智慧DD云数据中心的设计、建设基于大数据、云计算、物
Computer Science and Application 计算机科学与应用, 2019, 9(7), 1273-1279 Published Online July 2019 in Hans. https://www.doczj.com/doc/2714130062.html,/journal/csa https://https://www.doczj.com/doc/2714130062.html,/10.12677/csa.2019.97143 The Research of Data Center Construction for Smart City Junsheng Su China National Administration of Coal Geology, Beijing Received: Jun. 30th, 2019; accepted: Jul. 10th, 2019; published: Jul. 17th, 2019 Abstract Basic support is provided for system operation and analysis by Data Center, which is used as an important infrastructure of Smart City. Data Center is related to network, system integration, in-formation security, data base, data mining, etc. The quality of resource sharing and integration is influenced directly by construction effect of Data Center. The connotation and the composition of Data Center are researched, and according to the construction request of Data Center, a certain architecture of Smart City is put forward, and the content of data center is discussed, and the ap-proach of construction idea is researched, and the application of data center for Smart City is dis-cussed in this paper. Important suggestions can be provided for the later construction of data center of smart city. Keywords Smart City, Data Center, Data Integration, Data Warehouse “智慧城市”数据中心建设研究 苏均生 中国煤炭地质总局，北京 收稿日期：2019年6月30日；录用日期：2019年7月10日；发布日期：2019年7月17日 摘要 作为“智慧城市”重要组成，数据中心为系统运行、决策分析提供了基础数据支撑，涉及到网络、系统集成、信息安全、数据库、数据挖掘、标准规范等信息工程领域的各个方面，其建设效果将直接关系着
智慧城市发展首要是建设城市运行体征大数据可视化平台 Bi IlliO'O'B r >1 n li “ 门 、大数据的基本概念 下面这张图大家一定很熟悉，它是今年初央视展示的百度春 节迁徙图。 大数据是 什么？几张图告诉你，玩大数据离不开用技术手段进行存储和分析， 否则，更本 谈不上应用。 封面那张图说明，基于大数据的智慧经济时代已经来临，让我们顺着一张张图， 穿越本期主题：智慧城市运行体征大数据可视化平台建设将如同巅峰上的明珠, 须集合全行业的力量才能 摘取。 Hiinidred?!. of NilH 门兀or;耳 K ftp I L ITe ii u o ' T'i&ui * -■ h 斤氐咛 vbces A Cloud -I IN
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新型智慧城市 大数据一体化 （智慧城市时空信息云平台） 解 决 方 案
目录 （一）XX新型智慧城市总体设计 (1) 第一章概述 (1) 1.1 新型智慧城市背景及发展机遇 (3) 1.1.1 背景 (3) 1.1.2 新型智慧城市的提出及相关定义 (5) 1.1.3 国内新型智慧城市发展情况 (6) 1.1.4 国外新型智慧城市发展情况 (9) 1.1.5 其他运营商新型智慧城市推进情况 (11) 1.1.6 新型智慧城市建设的必要性 (12) 1.2 XX新型智慧城市项目概述 (12) 1.3 XX新型智慧城市建设原则 (13) 1.3.1统一领导、统一部署 (13) 1.3.2统一标准、统筹规划 (13) 1.3.3全面覆盖、资源共享 (13) 1.3.4建章立制、严格管理 (14) 1.3.5立足实战、深化应用 (14) 1.3.6稳定可靠、创新发展 (14) 1.3 XX新型智慧城市建设依据 (15) 第二章XX新型智慧城市总体设计 (20) 2.1 新型智慧城市核心技术 (20) 2.1.1 物联网 (20) 2.1.2 云计算 (20) 2.1.3 移动互联网 (21)
2.2 新型智慧城市的体系架构 (21) 2.2.1感知层 (22) 2.2.2通信层 (23) 2.2.3数据层 (25) 2.2.4应用层 (26) 2.3 XX新型智慧城市的应用系统设计 (26) 2.3.1新型智慧城市平台系统 (26) 2.3.1平安城市子系统 (27) 2.3.1智能交通子系统 (27) 2.3.1数字城管子系统 (28) 2.4智慧城市时空信息云平台 (28) 2.4.1数据共享服务 (29) 2.4.2应用支撑服务 (29) 2.4.3北斗高精度位置服务云平台 (30) 2.4.4大数据中心 (30) 2.4.5智慧城市公共信息服务平台 (31) 2.4.6智慧城市运营中心 (31) 第三章XX新型智慧城市基础平台设计 (1) 3.1 系统概述 (1) 3.2 XX新型智慧城市基础平台构架 (2) 3.3XX新型智慧城市基础设施平台建设 (3) 3.3.1网络与通信系统建设 (3) 3.3.2主机存储与备份系统建设 (19) 3.3.3呼叫中心系统建设 (21) 3.3.4视频监控系统建设 (23) 3.3.5大屏显示系统建设 (24) 3.3.6安全系统设计 (25) 第四章新型智慧城市数据中心机房建设 (49)
智慧城市解决方案—城市大数据平台 一、城市大数据概述 随着数据处理技术的不断进步，人们对于数据应用的意识不断提高，人们生活和各行业运行产生的数据呈现爆发式增长，形成了城市大数据。 城市大数据是指城市运转过程中产生或获得的数据，及其与信息采集、处理、利用、交流能力有关的活动要素构成的有机系统，是国民经济和社会发展的重要战略资源。用简单、易于理解的公式可以表达为：城市大数据＝城市数据＋大数据技术＋城市职能。 城市大数据的数据资源来源丰富多样，广泛存在于经济、社会各个领域和部门，是政务、行业、企业等各类数据的总和。同时，城市大数据的异构特征显著，数据类型丰富、数量大、速度增长快、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。 按照数据源和数据权属不同，城市大数据可以分为政务大数据、产业大数据和社会公益大数据。政务大数据指的是政务部门在履行职责过程中制作或获取的，以一定形式记录、保存的文件、资料、图表和数据等各类信息资源。产业大数据指的是在经济发展中产生的相关数据，包括工业数据、服务业数据等。
此外，还有一些社会公益大数据。当前，城市大数据多数为政务大数据和产业大数据，所以城市大数据的主要推动者应为一个城市的政府和相关的具有一定数据规模的企业。 为保障城市运转的安全高效，智慧城市建设需要对海量的数据资源进行收集、整合、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实现资源的合理配置。因此，城市大数据是实现城市智慧化的关键支撑，是推动“政通、惠民、兴业”的重要引擎。 二、新型智慧城市发展面临挑战 数据驱动的新型智慧城市发展面临诸多问题。虽然当前各级地方政府和企业都在积极探索智慧城市建设，但仍存在着特色不明、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。 具体而言，挑战包括三个方面：一是信息系统烟囱林立，阻碍数据共享；二是数据治理普遍薄弱，价值大打折扣；三是数据管理水平不一，缺乏整体联动。 如何应对新型智慧城市建设中的困难和挑战？城市大数据平台的建设能够发挥积极作用，具体表现在以下三个方面： 1、通过数据汇集加速信息资源整合应用 第一，城市大数据平台建立了数据治理的统一标准，提高数据管理效率。通过统一标准，避免数据混乱冲突、一数多源等问题。通过集中处理，延长数据的“有效期”，快速挖掘出多角度