随着科技的迅猛发展，智慧城市已成为提升城市治理效能和改善市民生活质量的重要途径。

 

要有效实现智慧城市的数字化监管，建设一个统一的数据处理平台是关键，从而实现各种数据资源的集成和互通。

 

中国社科院城市发展研究所副所长贺可嘉表示，进行智慧城市的数字化监管工作，应通过搭建一个统一的数据处理平台，汇集城市的多样化数据资源，以实现数据的互联互通。利用大数据分析为城市治理提供科学的支持，增强决策的效率和准确性；采用数字孪生技术作为核心，建立城市的虚拟模型，实现物理城市与虚拟城市的双向交互和实时映射。从基本的静态描述到动态数据与时空模型的整合，逐步达到虚拟与现实的融合，使数字孪生城市成为城市运营的智能助理；整合大量数据资源，如物联网（IoT）、地理信息系统（GIS）和遥感影像等多源数据，应用人工智能算法深入分析，为城市管理提供精确的决策支持；通过物联网技术在城市的关键位置部署传感器，对交通、环境、安全等领域进行实时监控。

 

大数据模型在城市治理的各个领域逐步深化应用，而数字化监管是确保这些智能应用平稳运行的关键。

 

GSV科技基金创始人、人工智能专家史宁强调，以大数据模型为代表的人工智能技术，本质上是从大规模数据中自动提取知识的方法，是一种数据驱动的技术路线。大数据模型的效能由高质量的数据集决定，数据越丰富，其智能潜力越大。为了加速智慧城市的发展，需要从提高数据管理标准、解决数据孤岛问题以及构建城市大模型、形成数据-模型孪生等方面努力。

 

济南海文科技开发有限公司CEO刘淑珍提到，未来在智慧城市建设中，应加强对5G和物联网等基础设施的投资，建立统一的数据共享平台，完善法律和规章制度，建立数据安全与隐私保护机制等。

 

清华大学计算机科学与技术系长聘副教授、基础模型研究中心副主任刘知远认为，城市大数据治理能力是利用大模型推动城市治理、加快智慧城市建设的基础。例如，在过去一年中，数据治理能力较高的金融和司法领域已经成为大模型优先落地的领域。通过利用大模型的通用架构和智能能力，开发一个统一的城市大数据模型平台，面向各领域的智能需求定制化1+N的城市数据模型。这里的“1”是城市的基础数据模型，“N”是根据特定领域需求定制的数据模型，以此提升城市数据模型的感知和处理能力，，形成城市数据-模型孪生，实现大数据模型在智慧城市中的赋能应用。

 

中国科学院空天信息创新研究院智慧城市工程部部长王大成指出，我国已经步入全面智能化的城市信息化新阶段，但未来的发展仍需要政策的引导和标准的制定。他建议继续加强对5G、物联网和云计算基础设施的投资，推动人工智能技术在城市管理中的广泛应用；建立一个统一的数据共享平台，实现部门间、区域间的数据互通和共享，打破信息孤岛；推进智能交通、智能环保和智能安全等领域的建设，提升城市治理的精细化和智能化水平，如智慧医疗、智慧教育和智慧社区，为市民提供更方便、高效的服务。

 

智慧城市的数字化监管,需要政府、企业和科研机构的共同努力，通过数据平台的整合与共享、大数据技术和智能分析的应用，以及法规建设和技术伦理的保障，共同构建一个更智能、高效、安全和可持续的智慧城市未来。