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本文援引于报告《2020年中国智慧市政行业概览》,首发于头豹科技创新网(www.leadleo.com)。
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政策助力,智慧市政行业持续高速发展
智慧市政利用感知设备对城市公共资源进行有效的感知、监控,让城市市政管理更加科学、合理、客观、高效、集约,实现在调度通信平台和集成数据信息支持下的统一指挥相关部门开展应急响应工作。
中共中央办公厅、国务院等部门多次颁布智慧市政行业利好政策,从顶层设计、统筹协调、总体布局、信息系统互联、公共数据共享等方向助力行业健康发展。2018年6月,国务院颁布《进一步深化“互联网+市政服务”推进政务服务“一网、一门、一次”改革实施方案的通知》,深化“互联网+市政服务”的改革,智慧市政的发展可使管理者便捷地监控市政运行,整合城市运行数据,提升资源利用率、优化智慧市政管理和服务效率。
智慧市政融合多种高新技术,产业链参与者较多
智慧市政是利用物联网、云计算、大数据、GIS等先进信息技术,构建一个自动化、数字化、智能化的市政管理平台,对城市燃气、电力、供排水、热力、水利、综合管廊、环保等进行统一管控,实现城市基础设施及资源的动态感知、集中监控、智能报警、诊断分析、远程运维、在线模拟、输配管理、实时协调,实现城市指挥中心的统一调度、智能联动、快速响应,提高城市的市政管理水平。
智慧市政产业链参与者较多,行业解决方案可分为智能感知层、基础设施层、技术层、应用层和展示层,其中,技术层是智慧市政解决方案的核心环节。主要包括GIS、云计算、物联网、大数据、LoRa等高新技术,这些技术在智慧市政中的应用推动传统市政向智慧市政方向改革。
智慧市政上游主体为提供技术、软件及硬件的诸多行业供应商;中游主体为系统集成商;下游应用可分为智慧能源、智慧交通、智慧环保以及其他应用四类
智慧市政行业产业链上游主体为提供技术、软件及硬件的供应商。软件与技术是发展智慧市政的基本技术手段,其中,物联网、云计算、大数据供应商在智慧市政行业中渗透率高。此外,智慧市政软件与技术供应商还包括边缘计算、GIS软件以及LoRa技术供应商,其中GIS软件渗透率较高,边缘计算及LoRa技术发展潜力较大。
智慧市政产业链上游硬件供应商主体包括感知硬件设备供应商、网络传输硬件设备供应商以及芯片制造厂商,其中感知硬件设备供应商与芯片制造厂商具有较大技术优势,企业议价能力强。
智慧市政中游的主体为各智慧市政解决方案供应商(智慧市政系统集成商),产业链中游可分为四个梯队,分别为以阿里云、腾讯云为代表的行业龙头,以海康威视、东软集团为代表的技术领先厂商,以力控科技、唯传科技为代表的智慧市政解决方案供应商,以及以大云物联、三棱智慧为代表的地区性综合服务商。
智慧市政下游应用可分为智慧能源、智慧交通、智慧环保以及其他应用四类,其中智慧能源应用场景广泛,主要包括智慧机场、智慧铁路、智慧城市、智慧电力、智慧电网等场景,且市场渗透率较高;智慧交通应用场景较丰富,主要涵盖智慧出行、智慧装备、智慧物流、智慧管理和智慧路网等应用场景,市场渗透率仅次于智慧能源;智慧环保受政策利好驱动,渗透率近年来快速增长,其主要应用场景包括智慧环卫、智慧绿化、智慧公厕、智慧生态等;其他应用的发展尚处萌芽期,目前主要包括智慧消防、室内导航、智慧园区等环节。
预计2024年智慧能源、智慧交通及智慧环保子市场均突破千亿元
中国智慧市政行业的市场规模可分为智慧能源应用、智慧交通应用、智慧环保应用及其他应用四个部分。其中智慧能源、智慧交通及智慧环保应用市场规模较大。2019年,中国智慧市政市场规模约为2,622.6亿元。未来,中国智慧市政行业将保持稳定增长。
GIS软件的应用加速智慧市政布局
GIS软件在整合城市燃气、电力、供水、热力等数据资源的同时进行可视化展示;GIS软件实现与视频监控系统的集成与联动,为智慧市政应急处理环节增效。
地理信息数据量较大,而且具有动态变化的特点,GIS软件具有较强的数据处理能力,可处理智慧市政大规模的地理信息数据。GIS软件可作为地理信息数据的底层基础系统,通过汇总和处理各式数据,进而嵌入到更多的应用系统或者网络社区中,因此具有较强的嵌入性和可交互能力。
中国GIS软件市场规模保持高速增长,2019年市场规模达到255.6亿元,2020年市场规模有望突破300亿元,加速了中国智慧市政行业的布局。
深度见解: LoRa基站的普及实现智慧市政数据共享,云边结合助力智慧市政效率提升
随着LoRa基站的增加,云端服务器的应用普及性增加,数据共享成为中国智慧市政最主要的趋势之一。数据共享有助于提升智慧市政管理中心进行应急指挥、行业管理、实景三维等工作环节效率。中国目前已实现31个地方智慧市政平台的对接,打通40余个国务院部门垂直信息系统,支撑跨部门跨地区数据共享交换超300亿条次。
此外,人工智能在智慧市政边缘计算产品中加入AI计算功能,实现对终端传感器所采集数据的智能化分析。随着传感器性能的提升,通过网络回传云计算中心的数据量也越来越大,将数据的结构化处理与分析完全集中到云端会有网络传输压力、无法达到实时性要求、准确性较低等问题。云边结合(云计算与边缘计算结合)的方式可有效解决智慧市政所面临的上述问题。
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