時下，對于智慧城市的討論熱度絕不低于大數據，而智慧城市是城市信息化向智慧化發展的必經階段，由城市信息化發展到智慧化，關鍵是要實現對數字信息的智慧處理，其核心是引入了大數據處理技術。

大數據——感知層的必然選擇

國務院于2013年2月5日出臺的《推進物聯網有序健康發展的指導意見》從政策層面正式把大數據納入到物聯網產業領域。大數據將作為建設智慧城市的重要信息技術手段，越來越發揮其重要的支撐作用。

而從智慧城市的體系結構上來看，由于智慧城市的基礎在于物聯網技術，因此智慧城市體系架構和物聯網的體系結構相類似，也可分為四層，分別為感知層、傳輸層、平臺層、應用層。智慧城市相對于之前數字城市概念，最大的區別在于對感知層獲取的信息進行了智慧的處理，因此也可以認為智慧城市是數字城市的升級版。

感知層是智慧城市體系對現實世界進行感知、識別和信息采集的基礎性物理網絡，海量的數據在感知層產生。以視頻監控為例，北京目前用于視頻監控的攝像頭有50萬個，一個攝像頭一個小時的數據量就是幾GB，每天北京市的視頻采集數據量在3PB左右，而一個中等城市每年視頻監控產生的數據在300PB左右，這些攝像頭實時回傳信息，海量數據對數據存儲、并發處理的要求是近乎苛刻的。

對于海量數據的處理不單是智慧化的必然要求，同時也是對IT投資的一種保護，否則非但不能充分挖掘數據的價值，還將為海量數據所累。智慧城市的建設帶來數據量的爆發式增長，而大數據就像血液一樣遍布智慧交通、智慧醫療、智慧生活等智慧城市建設的各個方面，城市管理正在從“經驗治理”轉向“科學治理”。

大數據的決策支持

大數據是構建智慧城市的信息引擎，但從大數據對智慧城市的推動來看，需要分三個階段來具體實施，首先要進行數據的整合，其實不僅僅是智慧城市，其他各個行業也都開始了數據整合;其次是數據的挖掘，這也是大數據管理的重點所在。需要軟、硬件的高度配合與協作，也是當今IT企業爭相角逐的“賽場”;最后就是需要把大數據變成可操作的行動，從而指導決策和運維。不過，王恩勇表示，如果從大數據的內涵看，國內數據還遠遠沒有達到大數據或者智慧城市的目標，目前還只是智慧城市和大數據的發展的初級階段，如果進入跨行業、跨部門的數據整合階段就意味著智慧城市進入快速發展階段。

按照目前按照國家信息管理體制，同方目前以服務城市為主。而每一個城市都有不同的特征，需要根據每一個城市的特點做調研，設計一個適合的解決方案。利用數據采集工具將各行業相關數據從源頭匯聚，再使用整合平臺按照信息資源體系的統一標準分類，之后進行數據挖掘和分析，為城市發展進行決策等服務。王恩勇表示，智慧城市的數據處理上目前在某些地方和行業已經比較成熟，采集、處理、整合上做的非常好，之后的努力方向是數據挖掘。