2010年IBM在遥远的大洋彼岸提出的“智慧地球”，在近10年之后的中国落地生根，发展渐趋繁荣。
无疑，当下随着人口红利的消退，消费互联网的发展渐入缓慢，诸多厂商纷纷转型。与此同时，有限的市场考验新入局者的创新思维，难度加大。
在另外一个层面，基于“城市”的一场“创业”图景似乎刚刚兴起。
无论是BAT巨头倡导的产业互联网、产业AI，还是中小厂商所极力构建壁垒的智慧工业、智慧物业、智慧停车等，依然是在整个城市大的发展背景之下进行的。用阿里王坚的话来说，人类的城市经过道路改造、电力改造，正进入一个算力改造的时代，多种场景，最终会回到一个数据治理的问题上。
产业界诸多“改头换面”的例子正不断涌现，比如有强大渠道的IT集成商声称也有智慧城市解决方案，其它传统卖硬件的企业也都与智慧城市概念擦边，似乎一场“行业泡沫”正在酝酿。
但实际上，城市场景大而无边，有着其巨大的包容性和开放性，最终小型解决方案也会被大型平台吸收或者合作，成为城市运转的一部分。
当然，除了产业界、工业界的齐声高歌，科研院所的群体力量也正在关注智慧城市领域。从近两年不断出现的智慧城市报告、新型智慧城市排行榜、数字孪生顶层设计学派、城市发展模型研究等等趋势，也看到距离智慧城市标准的建立更进一步。
城市级技术落地的3大动力
“把数据用好，让技术落地”，正成为智慧城市领域上下游一致的诉求。
有人发力数据，比如大力部署传感器，构建强大的IoT势力范围，在边缘端用流量宝盒、路由器、摄像头搜集不同的数据；在地理数据上，会借助GIS卫星遥感、无人机低空图像、航空相机来实现地信数据的集合；还有人会通过网络继续留存行为数据，做城市人物画像。
有人发力技术，比如部署城市计算平台，对时空大数据做分类，预测未来车流人流；会对数据治理提出更高要求，追求金融级高安全；会打造AI的闭环，让数据不仅是分析，还能做出决策，超越人的局限。
在这两种主流价值导向之下，智慧城市与传统的城市基础设施建设“分道扬镳”，具备更多智能属性，也是信息化阶段之上的智能化。
据悉，促进智慧城市快速发展、城市病不断得到缓解，究其原因，有三个最大动力：
安防需求。比如城市安防、社区安防逐渐兴起，人脸识别、生物识别等黑科技开始在安防领域落地。
城市人口增加。这带来的后果是教育、医疗、交通的压力增加，而城市对于需求供应呈现不匹配的状态。
政府治理。这既包括政府内部公务员效率提升，也包括外部城市科学设计、规划的需要，政府治理更注重“把每一寸土地都规划得清清楚楚后再开工”。
在这些动力的驱使下，核心的云计算、大数据、物联网、AI、5G、区块链等技术才得以与场景进行深度结合，精准对标城市发展阻碍，城市中的人才能感受“以人为本”不是空中楼宇。
厂商纷纷打响落地战！
在我国，工信系统、住建系统、发改系统、网信系统几乎就是智慧城市建设的4支决策性力量。2015年12月17日，网信办、发改委、工信部等共同见证中国电科与深圳、福州、嘉兴共同签署了新型智慧城市建设战略合作框架协议，算是迈出了新型智慧城市建设第一步。
此后，智慧城市不断走向落地。尽管不是“激变”，但“微调”也有其真正的价值。
1）智慧交通
“让红路灯交流”是业界流行的智慧交通初级概念。后来阿里城市大脑强势崛起，在杭州萧山开始对从信号灯优化、交通事件实时识别、应急车辆优先调度、重点车辆管控、社会治理和公共安全保障等着手，依据公开的城市季度报告，在全国最拥堵城市排行榜上，杭州从2016年的第5名下降到2018年第二季度的第57名。
近期，阿里36亿元入股A股上市公司千方科技，对智能交通和边缘计算重点发力。银江股份、浩鲸科技、高德地图、滴滴、腾讯、百度、千寻位置等企业或平台都对智慧交通也都是大力投入。
落地场景上，更高精度地图来袭，车路协同、车联网成为无人驾驶先导，一键护航成了城市应急的亮眼表现，乘车码与刷脸进站在服务市民道路上走得更快。
2）智慧社区
社区场景，最重要的是物业场景。物业行业以“劳动密集”的特点著称，2018年物业服务百强企业管理面积均值达3718万平方米，市场一片蓝海，大社区相当于一个10万人的县城。物业领域现在兴起了智能监控摄像、智能车闸、智能门禁、智能井盖等等，就是IoT等技术带来的便利。
除此之外，一条社区机器人的赛道日益形成。高仙清洁机器人、艾可清洁机器人、它人清洁机器人、国自清洁机器人等已提前布局，更多的楼梯清洁机器人、室外扫地机器人、室内洗地清洁机器人、巡逻机器人、杂草清除机器人、垃圾桶清运机械臂等一整套机器人队伍将迅速出现。
可见，社区场景下的技术竞争也并不比其他场景松懈。
3）智慧安防
传统的安防厂商已经不再满足于卖摄像头设备，而是追求更多前沿的技术被应用。而纯AI技术起家的独角兽企业，也都纷纷推出落地安防的方案。
比如，海康威视与碧桂园服务合作中有一个典型的应用是“一键巡逻”。
以往的保安巡逻都是每隔1个小时巡逻一次，一次至少也要1小时，而且在监控室，1000多张画面在监控显示屏滚动播放，靠人力很难及时发现问题。通过一键巡逻，每隔20分钟抓取一次监控，安保人员可以调取小区内的所有监控，并同一时间抓拍各种场景的图片，通过算法分析，最终生成巡逻报告。
商汤、旷视等AI企业在人脸识别技术上一直做得比较靠前，而现在，随着城市安防、社区安防逐渐兴起，其应用场景将会更加广阔。
4）智慧工业
工业是第二产业，是国民经济支柱性行业，所有的制造材料、消费品都来源于此，而人类生活的基础设施即水电网都在其中。由于人力成本的增加以及扩大生产规模的需要，工业企业必须与AI结合索求生产力。
以京东城市计算为例，国家能源集团此前做过AI优化火力发电。案例中，华电天仁与京东城市联合研发出基于深度学习的锅炉燃烧模拟器和基于强化学习的火力发电优化模型，将燃烧物理过程结构化建模嵌入到AI模型中，对火力发电机组的历史数据进行充分分析与处理，最终，“锅炉热效率提高0.5%”，一个60万千瓦机组一年能够节约燃料费用200多万元。
此外，阿里云工业大脑此前与全球第一的产钒企业攀钢集团合作，降低钢铁料消耗、优化冷轧控制工艺；帮助中国最大的轮胎生产企业中策橡胶的橡胶密炼合格率提升 5%。而腾讯云与中国商飞上海飞机制造有限公司的合作，也在用AI探索设备预测性维护、生产工艺流程、生产过程质量检测、产品质量检验等智能制造场景中的应用。
加拿大工程院院士、IEEE Fellow、江行智能CEO刘江川在接受媒体专访时表示，2019是泛在电力物联网的元年，这个行业会成为一个新的风口，未来在边缘端的革命将会重塑计算场景。
可见，技术和制造业的世界正在融合，创造了一个良性循环，这在本质上也可以推动IT支出。
5）数字政府
现阶段城市之间的竞争，实际上也包括高效政府的PK。
从2017年开始，不断有政府部门提到“让数据多跑路，让百姓少跑路”，此后一批批所谓的“政府一号工程”纷纷出炉，国家也对数字政务做了诸多政策指引。其中，北上广深杭等地走的比较快。云南在腾讯的技术支持下，推出了“一部手机游云南”，也可谓是政府在文旅事业上的大动作了。
目前，全国省级机构改革正在如火如荼地进行，至少 29 省份的机构改革方案已获中央批复同意。比如广东省政府成立了政务服务数据管理局、贵州省政府成立了大数据发展管理局。
其中，数字广东公司在广东的实践案例值得关注，推出了国内首个民生服务小程序，实名用户超千万，针对公务员推出的政务微信目前已集合了50万公务员，此外，政务服务网也在汇聚了广东的省、市、县、镇、村五级政务服务事项，非常便民。
值得一提的是，一份行业报告显示：数字政务正在由沿海向西部、北部地区纵深发展，呈现出“入口上移、服务下沉”的发展态势，对营商环境、区域经济的带动作用持续显现；云计算在政府间的普及程度进一步加深，政务用云量大幅增长。
2019年智慧城市的落地，期待什么？
从落地上面看，智慧城市已经走向纵深，但要做的工作依然还有很多。
2019年，边缘计算被热炒，但其在边缘端的数据处理上确实有着无限想象空间，随着5G的逐步商用和IoT的广泛部署，边缘计算将更进一步迎来爆发；
2019年，数据湖概念泛起，数据湖作为大数据时代的架构，是实现数据智能和其他AI的一个应用基础，也成为未来城市不可或缺的部分；
2019年，时空大数据成为学术界和产业界的焦点，GIS升级、测绘革命、时空信息云平台建立纷纷被广泛讨论，行动力也在迅速提升，城市建设正注入新鲜血液。
......与城市相关的技术还有很多，学术派也正在思考新的理念和方向，而落地，则是检验其的唯一标准。