数据来源：天眼查专业版
从数据上来看，对于物联网、云计算、大数据等智慧城市涉及的行业而言，智慧城市是一门有着很大增长空间的“生意”。
实际上，智慧城市不是单一的数字化产业，而是一个覆盖云计算、大数据、AI、区块链等领域的产业合集。从产业落地图谱上来看，完整的智慧城市体系需要搭建起物理感知层，数据决策层、物理应用层。
在物联感知层，主要包括计数字视觉（智能摄像头）、射频识别（RFID）以及IoT芯片产业；数据决策层，主要包括云计算、大数据、区块链、以及网络安全；智慧应用层则包括数字化产业、城市治理、民生服务等等多个方面。其中，以5G为核心的数据传输是智慧城市的毛细血管网络。
每一个层级的架构，对应着一批垂直产业的机会。
比如，感知层对应的是这两年安防、交通等领域的摄像头、传感器企业的崛起；数据决策层对应的是，以BATJ为代表的互联网巨头，搭建起的云计算、物联网平台设施；物理应用层则是智慧公共服务、自动驾驶等等垂类落地。
智慧城市，是一门生意，但又不完全是一门生意，对于G端而言，本质上它是一种成本导向下，寻找解决城市病问题的路径。实现这个路径的关键，就是数据价值。21世纪最贵的是什么？是数据。
第一步是搭建起整个城市的ICT系统，目的就是把城市的运行结合治理数据化，从而把社会治理问题，拆解为何以计算的数据问题。
华为看到了来这里面的硬件以及通信带来的机遇，通过网络硬件设备和通信解决方案切入，涵盖了云、管、端及PaaS、SaaS。在海外市场，华为也有丰富的实践经验，这使得在智慧政务方面，华为一直都有一定的优势。
第二步就是引入AI能力，建成从数据采集，到AI平台决策的链路。
首先意识到这一点的，是百度。这几年在百度围绕自身的AI能力，以百度城市大脑搭建起1（感知中台）+2（数据中台、AI中台）+1（智能交互中台）的整体架构。
实际上，智慧城市最核心的部分就在于AI能力，ICT系统是底层基础，而AI治理的能力则决定着智慧城市最终能达到的高度。
比如，对于交通拥堵这件事，理想的状态是，当一个城市能够建立起完整的交通数据模型之后，便可能够通过AI交通信号控制，来实时调整拥挤路段的车流，从而解决城市拥堵的“老大难”问题。
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