城市大腦大數據

數字政府 數字社會 數字經濟 數字生態

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        城市大腦是運用大數據、云計算、物聯網、人工智能、區塊鏈、數字孿生等技術，提升城市現代化治理能力和城市競爭力的新型基礎設施，是推進城市數字化、智能化、智慧化的重要手段。通過對城市全域運行數據進行實時匯聚、監測、治理和分析，全面感知城市生命體征，輔助宏觀決策指揮，預測預警重大事件，配置優化公共資源，保障城市安全有序運行，支撐政府、社會、經濟數字化轉型。在城市治理、應急管理、公共交通、生態環保、基層治理、城市服務等方面提供綜合應 用能力，實現整體智治、高效協同、科學決策，推進城市治理體系和治理能力現代化。

總體架構

從技術、部署、業務、數據等多維度出發，構建城市大腦總體架構，可以為城市大腦規劃、建設、運營不同相關方提供指導。

技術架構

城市大腦技術參考架構由能力支撐層、能力開放層、智慧應用層、 用戶接入層、安全保障和運營運維部分組成，分別描述如下：

能力支撐層：提供算力支撐、數據支撐、人工智能支撐、業務支撐和人機交互等核心能力

能力開放層：提供應用集成、數據集成、消息集成、服務保障和開放服務等能力

智慧應用層：提供應用集成、數據集成、消息集成、服務保障和開放服務等能力實現城市治理、民生服務和產業發展等各類智慧應用

安全保障：為城市大腦信息基礎設施、信息資源、服務能力的自主、安全、可控提供完善的網絡和信息安全保障支撐

運營運維：提供城市大腦運營管理和運維管理能力。

部署架構

城市大腦是以市、區、縣（街道）三級平臺互聯互通為依托，充分發揮各級城市大腦的數據賦能、系統支撐、信息調度、趨勢研判、綜合指揮、應急處置等職能，組織、指導、協調各業務主管部門和基層開展業務工作。市級平臺主要形成總體框架和標準，匯聚全市數據和資源，支撐市級總體決策和智慧應用；區級平臺主要承擔區級實戰平臺功能，做到承上啟下銜接左右的作用；縣（街道）平臺依托網格化管理，社區、園區樓宇、單位和市民等共同參與，支撐基層綜合執法、聯勤聯動和綜合治理。　　

同時，隨著工業、能源、交通等行業的數字化轉型不斷推進與成熟，各行業數據持續積累，促進了行業大 腦的發展。為推進城市產業發展，促進產業融合，城市大腦需要與行業大腦建立協同機制，促進數據融合共享。行業數據的接入，一方面可以豐富呈現內容，便于管理者掌握城市經濟發展體征；另一方面，城市基本運行體征數據，也會激發行業大腦的自我更新與演進。城市大腦與各行業大腦的融合，驅動城市數字化轉型，依托城市大數據促進新業態新模式發展。 

業務架構

城市大腦業務架構構筑了用戶、應用場景之間的邏輯關系。 　　

在原有部門垂直業務應用基礎上，城市大腦對橫向融合型場景具備較強的支撐能力。業務應用場景包括數 字政府、社會治理、精準服務和產業經濟，覆蓋城市建設發展各領域，依托公安、交管、發改等業務應用，以數據融合驅動業務場景化，有效減少面向管理和服務對象的業務邊界感。　　

通過業務應用場景為公眾側和政府側提供場景式服務。公眾側包括市民和企業，通過線上、線下的服務渠道，體驗融合于生活的具備較強業務協同性的應用場景。政府側以政府為主要對象，以數據流動減少部門間壁壘， 打造統一的政府工作體系，以城市運行管理中心為行政載體，形成數據融合支撐業務應用的數字政府格局。

數據架構

數據是城市大腦建設的核心資源，按照“集中統一管理、按需共享交換、有序開放競爭、安全風險可控”原則，推動存在于政府、企業等組織的數據資源匯聚互聯，加強數據治理，加 快建設基礎數據庫、主題數據庫和專題數據庫，加強數據資源全生命周期過程中的安全管理和風險防控，形成 覆蓋全地域、全行業領域的數據樞紐。

原始數據層

原始數據層實現跨部門、跨領域、跨層級數據的集中匯聚。原始數據層中存放的數據和原始數據通常保持一致，或根據具體需求進行分庫分表存儲。原始數據層通常存儲一定時期內的數據，也可以根據需求保存全量歷史數據。

標準數據層

將數據從原始數據層抽取到標準數據層后，可參考國標、地標、行標，或自定義標準對數據進行統一標準的轉換，解決原始數據在標準方面存在的普遍問題，如字段屬性不一致、值域字典不一致、業務含義不一致、表達式規則不一致等。　

基礎數據層

基礎數據層以“高頻、高跨、剛需”為原則，將多部門、多層級、多業務場景都需要使用的數據抽取到基礎庫，實現基礎數據的清洗融合，解決基礎數據存在的重復、沖突、格式不一致等質量問題。　

主題數據層

主題數據層以具體業務場景為核心，實現跨部門、跨領域、跨層級數據的清洗與融合，解決主題數據因為分散而存在的重復、沖突、格式不一致等質量問題。　

專題數據層

專題數據層實現數據質量提升與數據分析挖掘的解耦。專題數據層銜接基礎數據和主題數據，基于解決了數據質量問題的“全面、準確、及時、有效”數據，圍繞具體業務場景，進行數統計分析、模型訓練、規則推理、標簽畫像等分析操作。　

共享服務層

上述各類數據，都可以根據業務需求將數據抽取到共享服務層，通過庫表交換、文件交換、API接口、消息接口等技術實現方式，對外封裝發布成數據服務，滿足跨部門、跨領域、跨層級業務協同的數據需求。在共享服務層，需要根據業務場景進行必要的脫敏、加密、水印、消費方服務器IP綁定等安全管控操作，保證數據安全。

典型應用場景

城市大腦在城市治理、民生服務和產業發展等相關應用場景中深度賦能，支撐城市治理、民生服務和產業發展等各類智慧應用，從多個維度切實影響并改變生產生活方式與社會的發展方向。