解码数字城市：数字技术如何重塑城市生态？

March 12, 2025

Fanny Hu

发布于2025-03-12

数字化浪潮席卷全球，这一过程赋予了城市新的内涵与使命。

数字城市不仅仅是物理城市的一个技术附加层，更是对城市未来发展模式的重新定义。通过数字化手段打破信息壁垒，让城市发展从“粗放式、经验式”转向“精细化、数据驱动”，基础设施、公共服务和产业生态体系都能得以更高效地协同运作。

对城市而言，技术进步不仅能让城市运行更加智能，更能帮助我们预测和模拟未来，让城市规划与城市治理更具科学性与前瞻性。关于数字城市的建设与发展，前麦肯锡城市中国研究中心研究员、中兴大城智库CEO李晓鹏博士，此次与我们分享了一些实践经验与行业观察。

数字城市的内涵

“数字城市”是指以新一代信息技术为支撑，通过数字化手段对城市中的人、物、环境、服务等要素进行采集、分析和处理的新型城市形态。该形态以数据资源为核心驱动，通过建立覆盖全域的数字基础设施，实现城市运行状态的实时感知、智能管理和科学决策。

李晓鹏指出，“智慧城市”和“数字城市”是近年来城市规划领域最常提及的两个概念。IBM于2008年率先提出“智慧城市”概念，理论上该形态应建立在“数字城市”基础之上，实现从数字化到智能化的跃升。但受限于当时的技术，早期智慧城市建设仍以基础数据采集与可视化呈现为主，因此更具实操性的“数字城市”概念更受业界推崇。近年来，随着感知网络和云计算等技术突破，各大城市正着力构建包含全域数据采集、多源信息融合的数字基础设施体系——这正是智慧城市发展不可或缺的底层支撑。

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“数字城市”建设的技术支撑

感知网络、人工智能和数字孪生等关键技术为城市系统提供了基础性的“感知-分析-决策-执行”能力，也为城市运营与服务生态提供了连接器和催化剂。

传感器

数字城市中的传感器如同人类的“感官”，能够采集城市各个角落的环境、交通、能源、气象等多种信息。传感器网络的密度与多样性直接决定了数字城市的数据质量与应用深度。

例如，在环境监测中，传感器可以实时监控PM2.5浓度、水质和噪音等指标，为环境治理提供实时数据。在交通管理方面，通过在道路和交通枢纽安装智能摄像头和流量监测装置，管理部门能够随时掌握交通状况。在公共安全领域，基于人脸识别或行为识别的传感器网络在突发事件预警和治安管理中发挥重要作用。在智慧建筑中，楼宇中的温湿度传感器和能耗监测传感器等为建筑的能源优化和安防提供实时数据。

连接器与通信技术

传感器构成了感知层，通信技术则构筑了城市数据脉络的“神经系统”，高效联通分散节点。

5G/6G凭借高速率、低时延特性，赋能车机、无人机等终端实现超低时延的实时互联，推动着远程医疗、车联网、无人驾驶等创新应用的落地；LoRa/NB-IoT等低功耗网络支撑了智能表计等广域物联需求；Wi-Fi 6/7则保障了工业视觉等高带宽场景。

人工智能

人工智能是构建数字城市的“智慧大脑”的核心力量。通过对海量数据的深度学习与分析，AI能够洞察城市运行规律，从而实现辅助决策或自动决策。

在城市交通方面，基于AI的交通灯控制系统可根据实时车流量动态调节，提高通行效率，自动驾驶技术为未来城市的绿色出行提供了全新思路。公共服务领域，AI客服可在政务、医疗等场景提供7×24小时在线服务，大幅提升行政效率和便民体验。在社会治理中，多部门数据融合后，AI可辅助识别社会风险，如传染病传播趋势、人口流动规律等，及时提供应对措施建议。

数字孪生

李晓鹏表示，数字孪生也是目前“数字城市”的核心技术之一，它通过构建城市物理空间的数字模型，对城市设施、环境和人口等进行实时同步和仿真，使“虚拟世界”与“物理世界”形成映射，帮助我们更好地理解、监测和优化城市的运行状态。

数字孪生技术首先通过传感器和通信技术收集城市的实时数据，并将其映射到数字模型上。随后，数字孪生环境可以进行“沙盘推演”，模拟极端天气、交通拥堵、公共安全事件等情境，帮助城市治理者制定应对预案或进行宏观调度。城市规划部门能够在数字孪生模型上对基础设施布局进行模拟和验证，从而减少规划失误和资源浪费。此外，不同行业、不同部门可以在统一的数字孪生平台上进行信息共享与协同决策，为城市创新应用创造更多空间。

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数字城市案例和解决方案

近年来，各大城市纷纷投入到“数字城市”的建设实践之中，从基础设施的全面升级到多领域应用场景的深度探索。同时，在数字城市的建设过程中，大型技术公司也扮演着重要角色，不仅提供先进的软硬件产品，还凭借丰富的技术与市场资源，为城市数字化转型提供从顶层设计到落地实施的全链条支持。

实践案例

在访谈中，李晓鹏分享了雄安新区和深圳龙华区在建设数字城市中的不同路线与实践经验。

李晓鹏表示，与大多数城市数字化升级的路径不同的是，雄安新区在城市规划和建设阶段就积极推进、大力建设统一的数字基础设施。一方面，新区部署了大规模的传感器网络和5G通信网络，实现城市全域范围内的实时感知和高速连接；另一方面，通过构建集中式数据中心与云平台，打通政府与社会各领域的数据壁垒，为后续智能化应用提供海量数据支撑。此外，雄安新区还重点发展 “数字孪生”技术，将物理城市的实时状态映射到虚拟世界中。借助高精度的三维模型与物联网数据，城市管理者不仅能够实时监控城市运行状况，还能通过数字孪生平台开展各类模拟与预测，为各种复杂应用场景提供精确的地理空间定位与数据模型。

与雄安新区在规划建设阶段就开始布局数字化建设不同的是，深圳龙华区作为深圳快速发展的核心城区之一，在城市管理与公共服务方面面临人口密集、基础设施需求量大、运营成本高等挑战。因此，龙华区政府希望借助物联网、大数据等新兴技术手段，构建一个统一、开放的数字化平台，实现城市要素的全面感知与智能调度。由于物联网项目往往涉及多种通信协议、设备型号和管理系统，为此，龙华区选择与中国移动合作，借助OneNet物联网平台在设备接入和统一管理方面的优势，通过“政府主导、企业参与、市场化运营”的模式，构建了一套涵盖城市管理、民生服务、公共安全等多领域的数字城市生态体系。

技术解决方案

在数字城市的建设进程中，传感器、微控制器、通信芯片和边缘计算解决方案等硬件基础至关重要。Silicon Labs、Analog Devices、德州仪器、意法半导体、华为等全球领先的半导体厂商和技术供应商，通过多样化的芯片产品、模块和软件生态，为城市的智能交通、智慧照明、环境监测、公共安全等关键领域提供坚实的技术支撑。

例如，Silicon Labs的低功耗和高可靠性无线通信方案适用于智能照明、楼宇自动化、抄表网络和智能家居等场景，帮助城市管理者实现对海量终端设备的统一联接与远程控制，并降低运维成本。Analog Devices以高性能模拟电路、信号处理和传感器技术闻名，通过 “智慧传感+边缘计算”，提供从前端信号采集到后端算法分析的“一站式”解决方案，让数字城市系统能更准确地获取如空气质量、水质、噪音水平等环境数据，并结合机器学习算法进行实时分析和预警。在半导体领域，德州仪器为智能交通、智能楼宇、智慧电网等领域提供可靠的芯片，DLP显示技术、毫米波雷达方案也在交通监控、车载应用和机器人系统中得到了广泛采用。德州仪器在传感器、微控制器与电源管理等方面具有较强的整合能力，能够在城市基础设施监测和智能交通等领域提供“硬件+软件”的完整方案。

华为在深圳、上海、杭州等城市部署的全栈解决方案，通过云（云计算）、网（5G/FTTx）、端（AI/IoT）等关键技术的融合，构建了从数字底座到顶层应用的城市服务架构。依托昇腾AI+鸿蒙OS的云边端协同架构，其智能平台实现了多元数据实时处理，重点建设的城市智能中枢（IOC）已驱动交通、政务、安防、医疗、环保等领域的数字化转型，形成了从基础信息化到深度智能化的演进路径。

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数字城市发展的趋势与挑战

当前，数字城市正由概念探索加速迈向规模化落地，物联网、云计算、人工智能、5G等技术相互融合，让城市基础设施和公共服务更具感知力与协作性，通过建设统一的数据平台和城市大脑，推动跨部门的信息整合与协同决策。这种从“经验驱动”向“数据驱动”的转型，不仅显著提升了城市运行效率，也为社会治理模式带来了深刻变革。

与此同时，数字城市的建设正日益关注可持续和包容性发展。在基础设施数字化升级的同时，城市管理者也在思考如何更好地保护个人隐私和信息安全，并兼顾社会公平与环境友好。随着智能交通、智慧能源、环保监测、公共卫生等关键应用场景的快速技术迭代，不同规模和发展水平的城市都在积极探索因地制宜的数字化路径，为居民提供更加便捷、高效和绿色的生活方式。

发展挑战：打破数据孤岛，建立兼容系统

李晓鹏最后在访谈中谈到，数字城市虽然是当前城市发展的必然趋势，但在建设过程中依然面临着一些挑战。

首先，城市实现数字化的前提是对全面升级基础设施，例如大规模的传感器部署、数据中心建设等，需要大量的财政投入。雄安新区由于从零开始建设，能预埋传感器，实现高水平的数字孪生，但大部分的城市都受限于基础设施，数字化改造过程比较缓慢。

其次，政府部门之间的数据壁垒依然存在。交通、治安、国土资源、城市规划等不同政府部门各自管理数据，其中一些系统由华为开发，另一些则由京东、阿里或中国移动等公司提供，导致数据难以对接，无法形成统一的数据基础。这需要建立一个统一的数字平台或政府级的“数字部”来进行整合。

此外，政府、产业互联网、消费互联网各自独立，系统之间互不兼容。近年来，市场化企业如滴滴、高德和美团等在推动城市数字化进程中发挥了重要作用。然而，企业与政府主导的系统往往割裂，政府管理层面尚未完全整合这些数据。