智慧城市一詞在中國已經發展了將近十年的時間，但就目前的發展現狀來看，所謂的“智慧“還處於初級階段，距離真正的“智慧”還有較長的路要走。在AIoT的助力之下，以物聯網為核心的智慧城市建設，再次成為了行業的主要熱點。全國各地針對智慧城市建設的“智慧”定義，已成為業內難以統一的標準。
相關報道顯示，預計2019年中國智慧城市市場規模接近8萬億元，到2022年該市場規模或將達到25萬億元。也就是說，中國的智慧城市市場，正在進入高速發展的階段。
需要提及的是，儘管智慧城市在中國已經發展了將近十年的時間，但就目前的發展現狀來看，所謂的“智慧”還處於初級階段，距離真正的“智慧”還有很長的路要走。即使是在AIoT的助力之下，也只是解決及進一步促進了科技生產力的發展，實現了智慧城市的基本建設需求。
在人工智能和物聯網技術的發展驅動之下、物聯網火熱之時，一個新的行業共識是：AIoT將成為未來二十年全球最重要的科技，成為智慧建築及智慧城市等新興產業的重要基礎。
目前看來，在AIoT化下的智慧城市發展中，龐大的城市級大數據的挖掘分析，更集中依賴於AIoT的“智慧的大腦”——人工智能的運算。不過，在萬物互聯時代，物聯網作為連接整個智慧城市大腦的神經網絡，圍繞感知層、網絡層及應用層三大物聯網結構加以建設。
感知層：被稱為物聯網的皮膚和五官，由基本的感應器件，如：RFID標籤和讀寫器、攝像頭、GPS、傳感器、M2M終端、傳感器網關等。以及感應器組成的兩大網絡(例如RFID網絡、傳感器網絡等)組成，主要功能是識別物體、採集信息。
早前智慧城市身份認證環節的主要技術為以智能卡RFID技術為主，但隨著移動互聯網技術、物聯網技術、人工智能技術的進一步發展與成熟，NFC手機、二維碼、人臉識別技術已逐漸被越來越來越多的人群、場景所接受，擁有智慧、快速識別等特點的人臉識別系列身份認證產品，也已經成為AIoT化下智慧城市的主要看點，也是智慧城市中人與人、人與物相互交互不可或缺的主要識別系統。
通訊層：位於物聯網三層結構中的第二層，包含接入網和傳輸網，其功能為“傳送”，即通過通信網絡進行信息傳輸。由於城市中各種信息的傳遞和交互，城市每天都有上億的數據量產生，傳統藍牙、ZigBee等不少在智能家居中較為火熱的通信技術。
已經無法滿足城市龐雜互聯網下“神經血管”的網絡建設需求，在這種趨勢下，NB-IoT(窄帶物聯網)技術、LoRa技術等正成為城市安防注入新的分支點活力。而即將商用的5G技術，更被認為將給智慧城市帶來一場至上而下的變革。
應用層：作為物聯網三層結構的最頂層，其作用是通過雲計算平臺進行信息處理，且在完成數據管理和處理之後，還將這些數據與各行業應用相結合，從而實現對城市的實時控制、精確管理和科學決策。
儘管與感知層和網絡層相比，應用層還有所落後，但不可否定的是，隨著智慧城市的AIoT化，應用層在最近幾年也得到了飛躍式的進展，智慧交通、智慧醫療、智慧社區、智慧教育、智慧城管、智能安防等越來越來智慧+場景的挖掘，就是最顯著的例子。
但是，隨著智慧城市AIoT物聯網的發展，各種民用或工業設備所產生的數據量將越來越多。這些數據直接放到雲端去處理，就需要無窮無盡的頻譜及運算資源，就算全部採用了5G技術，其傳輸帶寬和數據處理能力，在“雲”也難免不堪重負。此時，邊緣計算分擔雲計算的壓力的模式應運而生。
在AIoT物聯網技術中，邊緣計算網關承擔著打通多種前端，以及各種數據傳輸甄別和分析的任務。把有價值的數據傳遞給雲平臺進行融會貫通，最後利用大數據分析，賦能建築以及城市的智慧化運營，才能真正發揮所有物聯網通訊層採集到的大量數據的真正價值。
AI攜手IoT形成的合力有多大?目前其在智慧城市中的效果才初步凸顯出來，但值得肯定的是，依託智能傳感器、通訊模組、數據處理平臺等。AIoT以雲平臺、智能硬件和移動應用等為核心產品，逐漸將龐大且複雜的城市管理系統降維成個多垂直模塊，為人與城市基礎措施、城市服務管理等形成密不可分的網絡形態，最大化助力城市智慧管理。
業界普遍認為，真正的智慧城市必須具備以下四大特徵：廣泛覆蓋的信息感知網絡、多種網絡的深度互聯、各種資源體系協同共享、海量信息的智能處理。而就目前的建設現狀來說，當前我國的智慧城市建設，以上四點均還處於起步階段。
毫不誇張的說，與人工智能還有些“智障”的痛點相類似，當前的智慧城市並不“智慧”。當前所談及的“智慧”化還停留在初始嬰兒第一次學會思考一樣，大部分依賴於邏輯編程上的預先輸出計算，自我學習及自我修正的“智慧”的萌芽期。
從應用場景來看，不管是門禁/考勤、社保管理、教育、新零售還是其他社交娛樂場景，以人臉識別技術為主的人工智能技術在智慧城市建設中發揮了巨大的實用和商業價值。但需要提及的是，儘管人臉識別產品五花八門，以人臉識別攝像機、人臉識別智能系統為代表的硬軟件產品層出不窮，但就生物識別技術的使用價值來看，其現在依舊還處於入門應用階段。僅停留在以人臉識別技術為主，一種看似智能的身份認證初始應用階段。
如在安防行業，只完成了信息採集、傳輸以及反饋三個階段，而更為主動式的預測、預警環節還未完全實現。與智能安防或是智慧城市所提及的“主動防範”的成熟應用，還需要二到三年時間進行成長和驗證。
從解決方案部署來看，儘管當前智慧城市建設的確取得較為顯著的效果，但這種“顯著的效果”也僅僅是停留在如智慧交通、智慧建築、智能電網等單個層面的系統部署當中，但智慧城市應是全面而綜合的城市的全面感知，包含智慧建築、智慧社區、智慧教育、智慧交通等智慧+綜合性應用。
但就目前的建設進度來看，不管是中央“重大戰略選擇”的雄安新區，還是有阿里做背景的杭州以及被譽為“創新之都“的深圳，這三個城市的智慧城市建設，似乎還聚焦在城市的某個單點“智慧”應用，如自動駕駛、移動支付、交通大腦等建設之上，並未完全形成系統的綜合感知的城市大數據大腦體系。
或者說只是某個方面的建設比較突出，智慧城市綜合應用體系和城市與城市之間的運營體系還沒有完全發展起來。而綜合性城市與城市間跨區域的的解決方案，才是智慧城市真正追求的，單一形式或在某個領域達成的“智慧”並不是綜合的城市智慧體現。
儘管國家不斷出臺相關政策大力扶持城市建設，但基於以上建設現狀，我們只能說，智慧城市還不太理想，也不太“智慧”。
在這種不大智慧的城市建設中，如何謀求一條正確、可持續、綠色的發展之路，成為了當前智慧城市的建設關鍵。那怎樣才能打造真正的智慧城市呢?古人所提倡的“因地制宜”，用在當下的城市建設中，也毫無違和感。
有人認為，由於技術更新迭代太快，難以確定標準化是當前智慧城市的痛點之一，但換個角度來看，建設綱要標準化，也未必是智慧城市建設的“良藥”。如近幾年各地出臺的各種智慧城市行業標準，實際運行效果遠遠低於預想。
以今年再度寫入國家一號文件的雪亮工程為例，不可否認，這個以縣、鄉、村三級綜治中心為指揮平臺、以綜治信息化為支撐、以網格化管理為基礎、以公共安全視頻監控聯網應用為重點的“群眾性治安防控工程”，作為智慧城市安防支點的延伸，雪亮工程將人、建築、家三點聯繫在一起，進一步提升了城市治安防控的實戰效能，在城市預警、預測、預防方面發揮了巨大的作用。
但雪亮工程的建設，目前依舊存在不少難題，包括：大數據分析是否得到了合理有效的利用;工程建設成本太高，沒有國家資金投入縣、鄉、村無法承擔;信息分析系統還不夠完善;工程建設過程中，某些地域人群存在牴觸情緒，導致工程不能完整執行以及部分地區的雪亮工程更側重於面子工程的建設。以上種種不僅揭示了雪亮工程的建設弊端，也揭示了智慧城市的建設的弊端。
也就是說，智慧城市的標準化，建設範圍不應該指向全國，其因以不同地區的經濟、技術、科學和管理等為立足點，“因地制宜”推出面向不同地區的多樣的智慧城市指導性建設綱要，而不盲目追求智慧城市的全局標準化。
當然，不少人也指出，智慧城市發展之所以較為緩慢，根本原因還在於技術的發展遠遠跟不上人們實際需求的變化。至於這一點，企業或許更應該“因地制宜”。
所幸的是，儘管用戶需求的變化驅動市場不斷改變，但從目前的市場格局來看，在智慧城市的棋盤裡，不管是傳統安防企業、AI企業、電信服務商，甚至是近年入局的房地產商，進入2019年，它們紛紛都摘下“偽智能”的帽子，深入更多智慧+場景的實戰應用中去了。
他們一部分推動著傳統玩家企業往前走，往邊緣端發力試圖顛覆傳統物聯網應用的主導路線，推動上下游企業的不斷融合前進;另一部分玩家企業集結重兵往後，做大城市的視覺中樞平臺。從依圖發佈求索芯片到商湯發佈四款智慧城市解決方案，這些動作的背後不僅僅是企業求生存的表現，也是智慧城市建設不斷向前進步的表現。
但這些AI企業在智慧領域接連不斷的大動作，在某種程度上似乎也給世人編造了一個錯覺：AI已成為實現了“智慧”城市的“關鍵”。算法研究企業在大量資本的推動下，反向推動著還存在缺陷的應用技術推出市場，讓大量充滿期望的用戶提前買單。
不可否認的是，AIoT時代下智慧城市領域裡的玩家暴增，企業唯有集眾家之所長，創自家之特色，發揮自家之優點，打破傳統的智慧思維，才能搶佔更大的市場蛋糕。
小結：綜上所述，2019年將是安防業、智慧城市發展的重要元年。以AIoT從浮層下沉應用，快速滲透裂變到了各個生活和工業場景，對整個一物聯網為核心的智慧城市建設帶來新的商業契機
但除了“因地制宜”，在智慧城市建設及頂層規劃設計中，還有不少值得思考的地方。如更多綜合性解決方案的面世、智慧城市的建設，要立足於現階段各個城市不同的建設用戶需求、不盲目追求“智慧”的定義，而是通過制定相應的符合當前智慧城市中的頂層設計，逐步實現智慧城市的夢想等等。
智慧城市的AIoT化需要較長時間的沉澱和不斷完善，並且在未來智慧城市建設的下一個環節中，AIoT是智慧城市的建設基礎還是核心，就需要依靠時間和科技發展的進程去驗證和推動了。
來自：安防知識網
