从这两份数据来看，伴随着越来越多的人口涌入城市，城市系统对于人口的承载能力不断面临着新的挑战，我国以智慧城市建设为主导的城市系统变革正在加速爆发。目前，根据住建部公布的数据显示，我国智慧城市试点数量已经达到290个。

  同样随着智慧城市需求扩大，各领域的领先企业如中国平安、中国电信等纷纷布局智慧城市建设领域，帮助当地政府构建智慧城市建设体系。然而，尽管我们目前所能看到的市场表现很是活跃，但实际上智慧城市真正落地的项目并没有达到我们所想象的那样智慧、科幻。

  与其说智慧城市，还是不如说是数字城市

  在宁波，今年正式启动运营的宁波城市大脑，采用的正是“一屏观天下、一脑管全城”的模式。据悉，目前宁波城市大脑已汇聚25个委办局应用系统和102亿条数据，其中包括共享数据65亿条以上、开放数据3亿多条，呈现在指挥中心的大屏幕上，包括各大交通枢纽的运行数据、各家医院的人流数据以及制造业的发展数据，等等。

  实际上，这就是目前大多数智慧城市建设的通用路径以及所处的发展阶段——借助摄像头、传感器等硬件结合AI、大数据等技术先实现对城市动态数据的感知。因此，就目前的发展而言，现阶段的城市系统升级与其说是“智慧城市”，倒不如说是“数字城市”吧。

  这也是为什么智慧城市建设发展了这么多年，城市民众对于智慧化的感受仍然非常有限。因为真正的智慧化还未到来，如今的城市仍在学习如何更全面、实时、深入的感知数据。

  而对于一个庞大的城市系统而言，且不说智慧，光是学会感知就是一件很不容易的事情。以智慧中山的建设难点来看，就面临着诸多感知学习层面的问题：

  01 数据感知往往需要摄像头、传感器等硬件设备的支持。目前，智慧中山需要将原本连接的24个镇街细化延伸至277个村居节点，从而感知更多委办局、机构、企业以及人员。对此，智慧中山将在未来需要规划十万级终端及传感器来实现这一目标。

  02 网络是数据感知的另一个关键。简单来说，没有网络，数据无法传输、分发，基于智慧城市的需求更加复杂，因而对网络的需求也就更高。目前，中山已建成业务专网约二十个，但是专网之间仍存在数据融合难、单一单位重复接入多个专网、专线网络宽带利用率低、出现故障难定位等等问题。

  03 智慧城市的实现需要无处不在的感知。而实现这样的感知往往需要极具前瞻性的部署和管理，感知的深度也决定着未来城市治理的精度。一旦出现感知盲区，便有可能发展成为智慧城市管理的“漏洞”。

  所以，不管是从技术角度还是部署层面来看，学会感知对于城市系统升级来说都是一件非常必要且困难的事情。这也导致了智慧城市建设迟迟停留在“强数据”阶段，真正智慧化的“强连接”、“强交互”仍未全面实现。

  可以说，智慧城市是数字城市的进阶，两者之间的跨越必须建立在成熟的数字城市之上，进而才能实现智慧城市。而客观来说，现如今智慧城市建设仍停留在通常的数字化阶段，未到普遍的智慧化阶段。

  我们做好数字城市了吗？

  事实上，仅是学会感知这一段路，城市系统就需要一个长期的跨越。2020年历经新冠疫情冲击，诸多有关城市管理的信息感知问题频频暴露，虽然我国的铁路系统已经开始全面实行实名制购票，但是这些数据似乎只能在轨道上穿梭，并不能真正地伴随着人员流动进入各个城市的信息系统。

  很显然，数据感知断了！

  在现实生活中，这样的断裂仍有很多，管理的单元越往小的方向细分，从城市到县区、再到街道、再到个人，往往感知的难度也就越大，数据链断裂的可能性也就越大。这直接导致了数字城市的建设存在各方面的阻碍，而无法真正跨越到智慧城市。

  在清华大学合肥公共安全研究院城市生命线工程安全运行监测中心的电子大屏上，城市系统24小时保持严密监测，每天采集并更新500多亿条数据，监测范围包括819.5公里燃气管网、714.1公里供水管道、254公里排水管网、201.5公里热力管网、58.51公里地下综合管......以此来保证对整个合肥市的动态感知。

  但是，这也仅仅是燃气、供水、排污等基础层面的监测而已，在我们的日常生活中、在整个城市体系上，仍有诸多需要监测和感知的因素。当然，提及这里并不是说合肥做得不好，恰恰相反，合肥于2018年便入选了“智慧城市国际标准试点城市”，作为早期一批的探路者，需要补足的工作仍有这么多，可见数字城市建设的难度与复杂性。

  同时，伴随着我国城市化进程的继续发展，原本已经实现感知的领域会不断扩展，新的未知领域也在同步涌现，届时城市从数字化向智慧化的跨越周期也将进一步拉长。

  另一方面，或许我们也不用这么悲观，在城市保持动态发展的过程中，前沿技术与应用也在同步成长，为数字城市的感知提供着意料之外的可能性。

  比如，在通用的流程上，城市系统对于数据的感知更多是借助于遍布街头巷尾的摄像头、传感器以及政务系统的共享等等。而伴随着互联网企业的入场以及AI、大数据等前沿技术的应用，新的数据感知方式也在创新。

  目前，京东利用时空大数据引擎，根据每天快递员的送货轨迹数据反馈，逐渐修复了小区内细粒度的路网，进一步为城市的精细化管理提供了更加准确的认知。阿里、腾讯对于健康码的创新应用，在某种程度上也增强了城市对于人员数据的感知能力，使得我国在公共卫生事件上获得更加有利的防控优势。

  尽管，这些与预想的智慧城市相比仍有一定的差距，比如在数据上并没有完全的实现主动感知，也没有全方位的覆盖城市体系，但是这对于我国的智慧城市建设而言，仍是一个重要的突破方向。

  我们距离智慧城市还有多远？

  那么，从数字城市发展到智慧城市，还需要做好哪些工作呢？事实上，想要继续探讨我国智慧城市建设的进程，也就需要进一步理清楚数字城市与智慧城市两者之间的差异与特征。

  我国龚健雅院士在其文章《从数字城市到智慧城市：地理信息技术面临的挑战》中总结得出，与数字城市相比，智慧城市更进阶的表现为：

   1 由数字城市时代静态信息的获取为主转变为智慧城市时代实时动态信息获取、实时监控；

   2 由数字城市时代的“物理城市”与“数字城市”的相对独立转变为智慧城市时代的两者紧密互联、城市状态的实时映射；

   3 数字城市的重点在城市信息的数字化，智慧城市的重点是信息的分析、知识的生成、事件的预测与决策。

  简单总结即为三大基本特征，即更透彻的感知、更广泛的互联以及更高度的智能。

  对比这三大特征，我们未来有可能实现吗？

  答案的是肯定的。

  就目前反馈来看，城市层面尚有难度，但个人层面已经逐步实现了从数字化到智慧化的跨越。

  以阿里的支付宝账号体系、腾讯的微信账号体系以及疫情期间健康码的个人电子凭证为例，因为个人相比城市所涉及到的参数更少，在感知层面很容易就可以实现个人的动态信息获取，进而形成“物理人”与“虚拟人”的广泛互联，即可获取高度智能服务。

  我们再以“扫码乘车”这个更普遍的行为来看，基于日常对移动互联网的普遍使用，实际上我们在现实的行为已经和虚拟世界高度绑定，感知与互联都达到一定的水平，通过扫码，系统即可识别，做出判断来为我们进站乘车提供智能化服务，无须人工检测。

  因此，对于智慧城市建设来说，未来想要从数字城市跨越，需要在感知、互联以及智能上不断从个人层面向城市层面深化拓展，才能进入智慧化阶段。目前，我们的城市仍处于数字化阶段，而个人已逐步跨向智慧化，群体与个体之间仍有一段长期投入的差距。

  总的来说，智慧城市建设越火热，我们就越应该理性地去看待这件事：在我国，试点的城市很多，尚未开展智慧化升级的城市更多；真正的智慧化尚未到来，更多的只是数字化的升级，即对于城市数据的感知。

  那么，在这个时候客观的认识反而是保持前进的动力，不必在未来的、科幻的鼓吹、想象中迷失方向，而是扎根于数字城市建设，先把感知层面的工作做好，进而向智慧城市突破，再把交互层面的功能呈现。如此，智慧城市的未来，可期！