智慧城市经过多年的建设取得了阶段性的成果，解决了一部分城市中存在的问题，但在技术创新、商业模式和体制改革等方面仍然有很多难点需 要攻克。其中，在技术相关领域的智慧城市建设正面临着以下6方面的挑战：

1. 城市状态感知：城市地域广阔，场景复杂， 城市的状态（如交通、人流、能耗、消费、环境、气象、灾难等）也瞬息万变，如何及时、准确地捕捉可以反映城市状态的数据是开展智能城市应用的基础，同样也是一大难题。数据源多、产生机理不一，数据接口多样，数据类型复杂等问题给城市状态感知 带来了挑战。

2. 城市数据管理：城市中的数据多源异构，大致分为以下三类：以图像、语音和文本为代表的非结构化数据，以电子政务表格为代表的结构化数据，以地理信息和物联网数据为代表的时空数据（如交通流、人流、能耗、气象等）。这些数据体量巨大、更新快，且在一个智能城市的应用中往往要使用多类数据。因此，在城市状态感知之后，如何治理和管理好这些纷繁复杂的数据并有效支撑上层应用是一大挑战。

3. 城市数据的分析和挖掘：早年间的智慧城市建设依靠数据直接表达的信息来解决问题（如水、电、气的在线缴费和查询服务），数据背后更深层次的知识有待进一步发掘，不同数据的融合和知识协同还远远不足。也就是说，城市数据被利用的深度和广度还很不足。

4. 数据共享和数据安全的矛盾：当今大家都开始意识到数据的重要性，但也越来越不愿意分享自己的数据。此外，一些机密性高或者涉及到个人敏感信息的数据不能共享，政府部门之间、政府和企业之间，以及企业与企业之间的数据壁垒很难完全打破，数据不太可能（也没有必要）在物理层面集中存放。虽然一些城市的政府建立了政府部门之间的数据共享交换平台，但很多数据（如公安、税务部门等）无法实现完全的共享，更无法有效地利用互联网企业的数据。如何在确保数据安全的前提下做到知识的安全共享（而非原始数据的物理汇聚）是一大难题。


5. 城市的展现：智慧城市的应用经常会涉及到数据呈现和结果展示，但目前的信息展现往往是单向静态的大屏，展现端对现实物理世界数据的探查能力不足；此外，缺乏人机交互和人机智能融合的可视分析能力；同时，通过展现端对物理世界的反控能力更是不足，城市的展现和感知没有形成闭环。

6. 智能城市生态：智慧城市的业务涉及范围广、逻辑复杂、技术门槛高，很难依靠单一机构来完成。传统的“总集成商+分包商”的模式很容易造成各自为政、各自基于自有产品和技术来实施的格局，最终产生信息孤岛，无法解决该问题。普通的云计 算平台并非为智能城市业务专门设计，缺乏有效的组件（如交通流量预测模块、充电桩选址模块、人流聚集预警模块等），在云平台上直接开发智能应用的难度大、门槛高、代价沉重，且比较封闭，可扩展性和复用性弱。很多常年服务于政府、深知政府业务的信息化公司很难参与到高级智能城市应用的建设中来。

基于以上挑战，当今智慧城市建设急需一个开放、公共的数字底层来提供高效的、面向智能城市业务的组件化服务，以解决城市感知、数据管理、分析挖掘、数据共享和安全以及城市展现的问题。这个数字底层就是智能城市操作系统。它既可以服务于政府，提高政府的城市治理能力和效率，并具备优良的可扩展性，以应对不断涌现的城市业务；同时，它也可以赋能于智慧城市领域的生态伙伴，发挥它们了解城市业务的优势，降低研发成本，从而构建一个多方基于统一底层来共建智能城市的生态，让大家来共同解决城市中的问题。