對于企業來說，智慧城市建設項目落地難是共識？要回答項目落地難這個問題，還是就得從提升執政能力、改善民生和促進產業發展這個三個智慧城市建設的根本點出發。

 

　　從這個意義上說，以需求為導向將是一切智慧城市建設項目的根本立足點、著眼點和總目標，一切違背這三點的項目都將陷入落地困難之中。

 

　　舉例來說，如下項目都是智慧城市建設的剛性需求：

 

　　1、利用人臉識別系統的黑名單布控報警、靜態人臉比對檢索等功能，在警方對案件的破獲中發揮了至關重要的作用。系統非監視名單誤報率低于2%，監視名單識別準確率99.6%，億級人庫1：N比對秒級 返回結果。其高達99%的人臉捕獲率和成功率99%的2000張/秒人臉圖片導入率，使得人臉檢測功能失誤率幾乎為零。24小時破案已經不是科幻。

 

　　2、偏遠區縣醫院要是遇到疑難雜癥，最好的方法就是由主城三甲醫院專家進行遠程會診。通過市醫院遠程醫療分中心的建設啟動，為區縣醫院建設遠程醫療分中心，為當地居民解決疑難雜癥，從而推 進分級診療在的實施。

 

　　3、未來的汽車會像“智能”手機一樣，越來越懂得消費者的需求。新能源車未來將搭載先進的車載傳感器、控制器、執行器等裝置，并融合現代通信與網絡技術，實現車與X(車、路、人、云等)智能信 息交換、共享，具備復雜環境感知、智能決策、協同控制等功能，從而實現“安全、高效、舒適、節能”行駛，并將逐漸替代傳統燃油汽車，最終實現替代人來操作的新一代汽車。

 

　　4、隨著人口老齡化加快，醫療、教育等需求激增，我國服務機器人存在巨大市場潛力和發展空間。未來可用智能機器人，幫助代替子女或者家里的其他人和老人進行交流、看護和助力，這是在老年社 會更需要的。

 

　　5、在中國制造 2025 的大背景下，國家也將智能制造路徑明確為從數字化，網絡化，智能化三個維度進行發展，機器人、無人機、人工智能、3D打印、無人駕駛、虛擬現實、智能物流、智能家居等領 域將是智能制造的最大動力。

 

　　6、AI智慧教育通過大數據分析對學生的行為方式、學習習慣、學習成果等進行細致的分析，通過AI技術實現一對一的針對性授課模式，根據數據進行有目的、有重點的指導，發揮每一個學生自身優勢 ，實現個性化教育的目的。

 

　　7、位置服務依托龐大的數據生態，把定位調用能力與發改委綜合運輸管理部門融合在一起，為交管部門提供充足、堅實的數據支持，提升其效率和能力，讓大眾出行更方便，智慧出行成為可能。

 

　　8、BIM技術＋智慧工地＋VR等一系列軟硬件產品及應用，使得智慧工地云平臺、塔機安全監控系統模型、VR安全等成為可能，基于BIM技術的智能建筑和物聯網技術的結合，將使得智慧建筑成為可能。

 

　　9、智慧市政管理通過城域窄帶物聯網的支撐得以實現，可以實時查看車位狀態、剩余車位數量，優化停車疏導與管理；市政部門可以實時對窨井蓋狀態進行監測，指揮工作人員隨時解決窨井蓋翻轉露 出的“黑洞”問題；馬路兩旁的路燈開關時間、照明亮度都可以自動化地實時控制，高效節能還能方便行人。

 

　　10、城市云腦是以打通政府部門和企業的信息關卡，為城市治理建設共享數據大平臺，對整個城市進行全局實時分析，自動調配公共資源，讓數據幫助城市來思考和決策，云腦將進化成能夠治理城市的 超級人工智能，實現城市的自我調節并與人類良性互動。

 

　　總而言之，在新時代里，智慧城市建設商機無限，貴在把握需求，找準切入點！把智慧城市建設當成一項系統工程做扎實，就一定能破解落地難的問題。