一、技术融合：构建数据驱动的核心架构
在数字中国的战略背景下，中国智慧城市建设正经历从传统信息化向数据驱动的范式跃迁。以百度、腾讯、华为为代表的科技企业，通过整合大数据、人工智能、数字孪生等技术，构建起“城市数据大脑”与“数字底座”为核心的智慧城市架构。例如，百度提出的“城市知识与数据中台”实现了多源异构数据的汇聚与分析，支撑城市运行效率提升；腾讯数字孪生技术则通过虚实映射与仿真推演，赋能深圳“鹏城自进化智能体”建设，推动城市治理从经验判断转向数据驱动。这些实践表明，技术融合不仅是数字底座的技术内核，更是城市从感知智能迈向决策智能的关键路径。
技术融合的核心在于打破数据孤岛。上海CIM平台通过统一时空基准与编码机制，整合地理信息、物联感知、政务数据等11类数据库，形成覆盖“规建管服”全生命周期的数据资产。而深圳前海CIM平台则依托BIM+GIS+语义化融合，构建了宏-中-微观联动的三维规划体系，实现地下空间冲突检测与天际线管控。此类案例证明，数据治理与标准化是技术融合的前提，也是释放数据要素价值的基础。
二、场景创新：驱动城市治理与服务的升级
数字底座的价值需通过具体场景落地。在治理领域，深圳利用交通轨迹与多源数据融合，实现交通态势预测与应急路线规划，降低拥堵率超20%；上海“一网统管”系统整合30余部门数据，开发防汛处置、客流监测等200余个智能场景，形成“发现-处置-反馈”闭环。这些应用不仅提升治理效率，更推动城市从被动响应转向主动干预。
民生服务领域同样迎来革新。上海“随申码”融合医疗、交通等场景，累计服务超187亿次，实现“一码通城”；十堰“武当云”平台通过物联感知与云计算，构建覆盖鄂豫陕渝的区域数据中心，支撑跨域政务服务协同。智慧医疗、养老等场景中，AI辅助诊疗与“智慧六件套”设备的应用，显著提升公共服务精准度。场景驱动的创新正重塑城市与居民的交互模式。
三、生态协同：构建开放共享的数字共同体
数字底座建设需政产学研多方协同。深圳通过《数字孪生先锋城市建设行动计划》，明确政府主导、企业参与、标准共建的生态框架，打造“先锋底座-数据-应用-科技”四位一体模式；重庆构建“市-区县-镇街”三级治理中心，依托视联网实现2700余点位的数据共享与应急联动，成功预警地质灾害数十起。此类模式表明，生态协同是突破数据壁垒、实现可持续运营的核心保障。
标准化与开放平台成为生态构建的关键。上海CIM平台建立分层分级的数据服务体系，发布775项二三维GIS服务，支持第三方应用接入；华为与济南合作打造“城市智能中枢”，通过统一接口赋能交通、环保等10余个领域。数据要素市场化探索加速，如前海CIM平台通过数据复用节省60%建设成本，形成可复制的资产运营模式。未来，跨区域数据流通与算力协同或将成为生态扩展的新方向。
在数字化转型的浪潮中，数据驱动的新范式正重构城市发展的底层逻辑。从技术融合到场景创新，再到生态协同，中国智慧城市建设已从局部试点迈向全域深化。数据安全、标准互认、长效运营等挑战仍需突破。建议未来聚焦三大方向：一是强化自主可控技术研发，如量子计算与区块链在数据安全中的应用；二是完善跨域数据交易机制，探索粤港澳、长三角等区域协同样板；三是培育“数字市民”生态，推动公众参与共治。唯有持续创新，方能使数字底座真正成为城市高质量发展的“智慧引擎”。
