各主管部門的協調和管理體制的改革及市民參與才是智慧城市的根本。中國的物聯網和智慧城市的熱度堪稱全球之冠，但不少地方重感知輕分析、重建設輕管理，核心產品自主可控的比例不高。

(二)大數據及其應用

物聯網產生大數據，一個8Mbps的攝像頭每小時產生3.6GB(GB即千兆字節)的數據，一個有數十萬個攝像頭的城市一個月收集的監控視頻數據量高達數百PB(PB等于10億兆字節)。醫療業產生大數據，一個三甲醫院存儲的數據幾乎每五年增加一個數量級，預計2015年可達1PB。網絡更是大數據之源，淘寶網每天交易的數據量超過50TB(TB即百萬兆字節)，百度每天處理60億次搜索請求約幾十PB的數據，騰訊每天上千億次服務調用。全球新產生的數據年增40%，全球信息總量每兩年就可以翻番。2011年全球新產生的數據量達到1.8ZB(ZB即千萬億兆字節)，如果用一個內存為32GB的iPod來存的話，數量需要575億個，足夠可以用來砌起兩座中國的長城，由此可見大數據時代正在到來!

大數據具有量大、增長快、多樣性和價值密度低但隱含價值高的特點。大數據的處理涉及獲取、過濾、存儲、計算、挖掘和可視化呈現等多個環節，需要關聯聚類和語義分析，目前對非結構化的數據(如照片和視頻)的挖掘難度還很大。大數據可應用到各行各業，IBM日本公司建立經濟指標預測系統，從互聯網新聞中搜索影響制造業的480項經濟數據，計算出采購經理人指數PMI預測值。印第安納大學從網民的近千萬條留言中分類為六種心情，進而對道瓊斯工業指數的變化進行預測，準確率達到87%。淘寶網通過采集分析網上成交額比重高的熱門商品的價格走勢，實時給出淘寶CPI。GE公司通過監視其生產的噴氣引擎運行狀態，提前一個月預測維護需求，準確率達到70%。硅谷有個氣候公司將幾十年的天氣數據和土壤狀況及歷年農作物產量做成精密圖表，預測任一農場的明年產量，向農戶出售個性化保險。阿里公司根據在淘寶網上中小企業的交易狀況篩選出財務健康和誠信的企業，無需擔保便可從網上申請貸款，平均利率6.7%，實現單日利息100萬元，目前已放貸上千億元，單筆微貸成本和壞帳率分別為大型商業銀行的0.1%和30%。在醫療保健領域，“谷歌流感趨勢”項目依據網民搜索內容分析全美流感等病疫傳播狀況，與美國疾控中心提供的報告對比，精確率達到97%而且提前給出預測。每到長假前兩三周，不少人就會在網上查詢旅游景點、交通工具或自駕游路線，百度根據在搜索引擎上的熱點詞匯，在黃金周前就能預測哪個景點或交通路線會擁堵。大數據在社會管理和軍事領域等也都有重要的應用。麥肯錫公司2011年發布的報告指出，數據就是一種生產資料，大數據是下一個創新、競爭、生產力提高的前沿，并推測如果把大數據用于美國的醫療保健，一年的潛在價值是3000億美元，用于歐洲的公共管理可獲得年度潛在價值2500億歐元，零售商可增加60%的運營利潤，制造業可減少50%的裝配成本[14]。世界經濟論壇的報告認定大數據為新財富，價值堪比石油[15]。在大數據處理體系和非結構數據挖掘技術方面美國和德國布局較早，我國差距很大。

(三)云計算和云服務

云計算是從數據庫、互聯網數據中心(IDC)演變而來，其底層(設施層)包括存儲器、服務器等，支持虛擬共享和動態配置，提供信息化設備外包和托管服務，即以出租信息存儲設備作為服務(IaaS)。中間層(平臺層)有數據庫、中間件、各種應用的網絡開發環境和工具，即以平臺作為服務(PaaS)，租用者利用該平臺可以開發自己所需的軟件。對于自身沒有開發軟件能力的客戶，需要直接使用云計算的上層(軟件層)，該層配有可用于企業管理的各種軟件(產品生命管理PLM、供應鏈管理SCM、企業資源規劃ERP、客戶關系管理CRM和財務管理以及產品開發等軟件)，提供軟件的按需租用，即把軟件作為服務(SaaS)。公用云這種第三方多租戶按需彈性共享的概念大大節省企業信息化投資和維護及能耗成本，大企業集團也可建設私有云供下屬各部門共享信息化資源。政府部門也將大量使用云計算，2011年美國政府宣布了“云優先”政策，美國政府信息技術采購預算的1/4將用在云計算上。我國一些地方熱衷于建設云計算中心，但大多停留在IaaS(基礎設施即服務層),很少提供PaaS(平臺即服務層)和SaaS(軟件即服務層)，即便有其軟件也基本依賴于外國公司。

(四)信