“十三五”数据中国建设下智慧城市深度调研及投资前景研究报告
2019-06-11
- 【报告名称】：“十三五”数据中国建设下智慧城市深度调研及投资前景研究报告
- 【报告编号】：33952
- 【出版单位】：慧研纵横研究网
- 【关键字】： 智慧城市 市场分析 研究报告
- 【出版日期】：2019-06-11
- 【交付方式】：EMAIL电子版或EMS特快专递
- 【价格】：电子版：8500元 纸介版：8500元
- 【订购电话】： 400-013-0670
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【报告简介】：
自2009年美国IBM提出“智慧城市”概念以来，全球智慧城市建设加快，以智能化为特征的新一代信息技术在交通、能源、公用设施、医疗、水资源管理、公共安全、政府服务和教育等方面的智能实践和应用效果已经凸显。智慧城市建设成为全球城市发展的战略选择，是城市竞争的制高点。美国、日本、新加坡、韩国等国家纷纷加大智慧城市建设力度，开辟了城市发展的新模式。
随着我国城市化进程加速，城市压力增大。智慧城市作为城市发展的内在现实需求，成为催生城市信息化的新浪潮。在国家相关政策和智慧城市试点工作的推动下，2015年中国智慧城市市场IT投资规模达到2480亿元，年投资增长率为20 4%。截至2017年3月，我国95%的副省级城市、83%的地级城市，总计超过500个城市，均在政府工作报告或“十三五”规划中明确提出或正在建设智慧城市。
中国智慧城市发展面临良好的政策环境，智慧城市已经被国家高层认同。2014年8月，国家发改委、工信部等8部门发布促进智慧城市健康发展的指导意见，提出到2020年建成一批特色鲜明的智慧城市。2015年政府报告中指出，将提升城镇规划建设水平，发展智慧城市。2018年底，国家质量监督检验检疫总局、国家标准化管理委员会批准发布2018年第17号中国国家标准公告，共包含646项国家标准和11项国家标准修改单。其中涉及智慧城市建设部分标准，其中包括GB T36622 3-2018《智慧城市公共信息与服务支撑平台第3部分：测试要求》和GB T37043-2018《智慧城市术语》两项，为我国智慧城市的规划、设计、实施和运营提供了指南。
2017，我国大数据在政策、技术、产业、应用等多个层面均取得显著进展。数据显示，2017年我国大数据产业规模为4700亿元人民币，同比增长30%。大数据是智慧城市各个领域都能够实现“智慧化”的关键性支撑技术，智慧城市的建设离不开大数据。大数据在各垂直领域的应用和运营有望成为未来智慧城市发展的一个重要驱动力。
《“十三五”数据中国建设下智慧城市深度调研及投资前景研究报告》共十六章，首先介绍了智慧城市的定义及建设内容，接着对国内外智慧城市的建设现状做了细致的解析，然后报告对智能交通、电子政务、智慧医疗、智能家居、电子商务、智慧旅游等细分产业进行了具体的分析。随后，报告对中国智慧城市做了区域分析、技术分析、智慧城市的大数据应用分析以及重点企业分析。最后，报告重点介绍了我国智慧城市的投资情况，还对智慧城市的未来发展前景进行了科学的预测。
【报告目录】：
第一章 智慧城市相关概述
1.1 智慧城市的定义及发展
1.1.1 智慧城市的概念
1.1.2 智慧城市建设的必然性
1.1.3 智慧城市具备四大魅力
1.1.4 智慧城市的创新应用
1.2 智慧城市的建设内容
1.2.1 市政设施类之智能交通
1.2.2 公共服务类之智慧医疗
1.2.3 社会管理类之智慧社区
1.2.4 产业发展类之智慧产业
1.3 智慧城市建设促进经济社会发展
1.3.1 推动中国经济可持续发展
1.3.2 中国城镇未来发展的方向
1.3.3 打造新型城市产业链及生态圈
第二章 2017-2019年全球智慧城市建设分析
2.1 2017-2019年全球智慧城市发展现状
2.1.1 世界智慧城市发展特征
2.1.2 全球智慧城市战略指标分析
2.1.3 全球十大智慧城市排名状况
2.1.4 重点国家智慧城市的建设目标
2.1.5 智能城市技术成全球发展热点
2.1.6 香港智慧城巿发展蓝图发布
2.1.7 全球智慧城市发展的启示
2.1.8 全球智慧城市发展展望
2.2 欧洲
2.2.1 欧洲智慧城市建设框架
2.2.2 欧盟智慧城市发展状况
2.2.3 欧盟智慧城市技术支撑
2.2.4 欧洲智慧城市发展特点
2.2.5 欧盟积极建设智慧城市
2.2.6 欧洲智慧城市合作项目
2.2.7 欧盟智慧城市项目动态
2.2.8 欧盟智慧城市建设目标
2.3 美国
2.3.1 美国智慧城市政策发展体系
2.3.2 美国各地智慧城市建设状况
2.3.3 美国将兴建无居民智能城市
2.3.4 美国政府加大智能城市投入
2.3.5 技术助力美国智慧城市发展
2.3.6 美国智慧城市建设经验分析
2.4 日本
2.4.1 日本智慧城市建设构想
2.4.2 日本低碳智慧城市路径
2.4.3 日本智慧城市建设的宗旨
2.4.4 日本智慧城市的建设实践
2.4.5 日本智慧城市建设的特点
2.4.6 日本参与新兴国家智能城市建设
2.4.7 日本提出智慧城市国际ISO标准
2.4.8 日本智慧城市建设经验及启示
2.5 新加坡
2.5.1 新加波智慧城市建设优势
2.5.2 新加坡智慧城市发展模式
2.5.3 “智慧国家”实施经验借鉴
2.5.4 新加坡牵手华为建设智慧国
2.5.5 电子政府助力智慧城市建设
2.6 韩国
2.6.1 韩国智慧城市建设状况
2.6.2 韩国首尔智慧城市发展规划
2.6.3 韩国松岛智慧城市发展规划
第三章 2017-2019年中国智慧城市发展环境分析
3.1 宏观经济环境
3.1.1 宏观经济概况
3.1.2 对外经济分析
3.1.3 工业运行情况
3.1.4 固定资产投资
3.1.5 宏观经济展望
3.2 社会环境
3.2.1 人口规模及城镇化水平
3.2.2 互联网普及率现状分析
3.2.3 信息化水平不断提升
3.2.4 城市化是社会发展的动力
3.2.5 智慧城市建设满足现代需要
3.2.6 智慧城市改善人们生活方式
3.3 政策环境
3.3.1 智慧城市发展建设政策回顾
3.3.2 智慧城市相关政策布局动态
3.3.3 国家新型城镇化规划（2014-2020年）
3.3.4 智慧城市健康发展的指导意见
3.3.5 智慧城市国家建设标准发布
3.3.6 新型智慧城市建设政策规划
3.3.7 “十三五”智慧城市建设规划
3.3.8 人工智能产业发展规划发布
3.4 技术环境
3.4.1 技术进步推动智慧城市发展
3.4.2 中国智慧城市产业技术联盟
3.4.3 通信网络技术发展促进智慧城市建设
3.4.4 建设智慧城市面临的技术机遇与挑战
第四章 2017-2019年中国智慧城市建设分析
4.1 中国智慧城市运行综况
4.1.1 政府在智慧城市建设中的作用
4.1.2 “十二五”行业发展回顾
4.1.3 中国智慧城市供需分析
4.1.4 智慧城市产业链分析
4.1.5 智慧城市关键领域发展状况
4.2 中国智慧城市发展特点分析
4.2.1 发展进入新阶段
4.2.2 各地试点项目推进
4.2.3 建设水平逐步提升
4.2.4 数字经济应用拓展
4.3 2017-2019年中国智慧城市发展模式分析
4.3.1 中国智慧城市主要建设模式
4.3.2 我国智慧城市商业模式介绍
4.3.3 国内外智慧城市商业模式应用案例
4.3.4 国内企业尝试BT模式建设智慧城市
4.4 2017-2019年中国新型智慧城市发展分析
4.4.1 智慧城市进入3.0时代
4.4.2 新型智慧城市概念推出
4.4.3 新型智慧城市内涵特点
4.4.4 开展新型智慧城市评估
4.4.5 新型智慧城市建设状况
4.5 智慧城市标准体系建设分析
4.5.1 智慧城市指标体系的意义
4.5.2 我国智慧城市评价体系分析
4.5.3 智慧城市评价指标体系2.0
4.5.4 智慧城市标准体系建设动态
4.5.5 智慧城市标准发展的思考
4.5.6 完善我国智慧城市体系的建议
4.6 运营商成智慧城市建设主力
4.6.1 运营商在智慧城市建设中的作用
4.6.2 中国移动加快智慧城市建设
4.6.3 中国联通布局智慧城市发展
4.6.4 中国电信布局智慧城市建设
4.6.5 运营商建设智慧城市的机遇
4.6.6 运营商建设智慧城市的建议
4.7 智慧城市运营分析
4.7.1 智慧城市的运营主体
4.7.2 智慧城市运营新思维分析
4.7.3 智慧城市运营存在的问题
4.7.4 智慧城市的运营策略
4.8 智慧城市发展存在的问题
4.8.1 东西部发展不均
4.8.2 规划与建设脱节
4.8.3 招商难导致空壳
4.8.4 产业格局尚未形成
4.8.5 建设处于探索阶段
4.8.6 核心议题亟待解决
4.8.7 其他问题
4.9 智慧城市的发展对策
4.9.1 智慧城市建设发展对策
4.9.2 推动智慧城市建设的要点
4.9.3 智慧城市的发展思路建议
4.9.4 智慧城市的发展路径探索
4.9.5 建设智慧城市的基本原则
4.9.6 智慧城市转型发展的路径
4.9.7 重视需求导向的促进作用
第五章 2017-2019年智能交通产业分析
5.1 智能交通发展概述
5.1.1 智能交通产业发展周期
5.1.2 智能交通主要应用领域
5.1.3 智能交通市场需求分析
5.1.4 智能交通项目运行情况
5.1.5 智慧交通重点项目概览
5.2 2017-2019年智能交通产业发展分析
5.2.1 智能交通产业发展周期
5.2.2 智能交通产业发展综述
5.2.3 智能交通市场竞争主体
5.2.4 智能交通项目投资规模
5.2.5 智能交通市场发展格局
5.2.6 无人驾驶是重要组成部分
5.3 2017-2019年车联网市场发展分析
5.3.1 车联网助力智能交通发展
5.3.2 车联网产业链结构分析
5.3.3 车联网发展阶段
5.3.4 车联网现状总析
5.3.5 车联网市场规模
5.3.6 车联网应用趋势
5.4 大数据在智能交通领域的应用分析
5.4.1 应用综况
5.4.2 应用方式
5.4.3 应用规模
5.4.4 应用案例
5.4.5 应用方向
5.4.6 应用建议
5.5 智能交通领域投资分析
5.5.1 投资机遇分析
5.5.2 行业投资风险
5.5.3 行业投资建议
5.6 智能交通行业发展前景分析
5.6.1 智慧交通发展前景展望
5.6.2 智能交通市场发展方向
5.6.3 智能交通未来趋势分析
5.6.4 智能交通技术发展趋势
第六章 2017-2019年电子政务行业分析
6.1 2017-2019年中国电子政务发展分析
6.1.1 智慧政府建设的重要作用
6.1.2 电子政务政策环境优化
6.1.3 电子政务现阶段发展特征
6.1.4 电子政务现阶段发展水平
6.1.5 国内电子政务发展现状
6.1.6 城市电子政务发展现状
6.2 2017-2019年中国政务新媒体发展分析
6.2.1 政务新媒体发展现状
6.2.2 政务微信发展分析
6.2.3 政务APP发展迅猛
6.2.4 政务微博发展现状
6.3 大数据在电子政务领域的应用分析
6.3.1 应用概述
6.3.2 应用价值
6.3.3 应用规模
6.3.4 应用模型
6.3.5 应用模式
6.3.6 应用建议
6.3.7 应用趋势
6.4 我国电子政务标准发展分析
6.4.1 电子政务标准的含义
6.4.2 电子政务标准体系的分类
6.4.3 电子政务标准的重要性
6.4.4 电子政务标准体系制定要求
6.4.5 我国电子政务标准现状分析
6.5 我国电子政务现存的问题
6.5.1 观念上的误区
6.5.2 资源利用缺陷
6.5.3 发展不平衡
6.5.4 短期效应问题
6.5.5 资源浪费现象
6.5.6 法律法规滞后
6.5.7 网络安全问题
6.6 我国电子政务发展对策
6.6.1 电子政务发展战略模式
6.6.2 电子政务发展建议
6.6.3 电子政务发展策略
6.6.4 电子政务发展措施
6.7 中国电子政务发展前景分析
6.7.1 电子政务发展趋势
6.7.2 电子政务发展展望
6.7.3 电子政务“互联网+”趋势
6.7.4 “十三五”发展目标和重点
第七章 2017-2019年智慧医疗产业分析
7.1 中国智慧医疗产业综况
7.1.1 智慧医疗发展背景
7.1.2 智能医疗发展标准
7.1.3 智慧医疗实践进展
7.1.4 实现智能医疗的关键
7.1.5 智慧医疗面临的问题及建议
7.2 2017-2019年中国智慧医疗产业运行状况
7.2.1 基于物联网的全新业态
7.2.2 智慧医疗产业布局分析
7.2.3 智慧医疗商业模式分析
7.2.4 智慧医疗市场规模
7.2.5 智慧医疗企业分布
7.2.6 智慧医疗融资规模
7.3 智慧医疗行业应用分析
7.3.1 全球智慧医疗应用情况
7.3.2 我国智慧医疗应用状况
7.3.3 智慧医疗未来应用趋势
7.4 智慧医疗行业技术分析
7.4.1 智慧医疗技术应用特点
7.4.2 智能医疗主要技术应用
7.4.3 信息处理技术的应用
7.4.4 物联网的应用分析
7.5 大数据在智慧医疗领域的应用分析
7.5.1 应用场景
7.5.2 应用规模
7.5.3 应用模型
7.5.4 应用模式
7.5.5 应用案例
7.5.6 应用方向
7.5.7 应用前景
7.6 智慧医疗产业前景预测
7.6.1 智慧医疗市场潜力分析
7.6.2 智慧医疗细分市场发展潜力
7.6.3 智慧医疗进入全面感时代
7.6.4 智慧医疗未来发展趋势预判
第八章 2017-2019年智能家居市场分析
8.1 智能家居市场发展综述
8.1.1 智能家居市场发展阶段
8.1.2 智能家居市场推广现状
8.1.3 无线智能家居受市场青睐
8.1.4 物联网在智能家居的应用
8.1.5 智能家居平民化发展思考
8.2 2017-2019年中国智能家居市场运行分析
8.2.1 智能家居市场规模分析
8.2.2 智能家居市场价格分析
8.2.3 智能家居市场运行特点
8.2.4 智能家居消费行为分析
8.3 2017-2019年智能家居市场竞争综述
8.3.1 智能家居市场竞争概况分析
8.3.2 智能家居市场参与主体介绍
8.3.3 智能家居市场主体优势分析
8.3.4 智能家居市场品牌竞争格局
8.4 大数据在智能家居领域的应用分析
8.4.1 应用背景
8.4.2 应用价值
8.4.3 技术应用
8.4.4 企业布局
8.4.5 应用案例
8.4.6 应用问题
8.4.7 应用前景
8.5 智能家居市场发展的问题分析
8.5.1 行业制约因素
8.5.2 缺乏统一标准
8.5.3 企业面临的风险
8.6 智能家居市场发展策略分析
8.6.1 智能家居产业发展对策
8.6.2 智能家居市场发展建议
8.6.3 智能家居发展关键要素
8.6.4 智能家居市场推广策略
8.6.5 智能家居品牌营销策略
8.7 智能家居市场前景展望
8.7.1 智能家居行业前景良好
8.7.2 智能家居行业发展趋势
8.7.3 相关产品与技术周期预测
8.7.4 前后装市场共同发展趋势
8.7.5 智能家居发展重点分析
第九章 2017-2019年智慧旅游产业发展分析
9.1 智慧旅游发展概述
9.1.1 旅游业发展阶段分析
9.1.2 智慧旅游概念及内容
9.1.3 智慧旅游的发展框架
9.1.4 智慧旅游的发展体系
9.1.5 智慧旅游企业主体分析
9.1.6 发展智慧旅游的重要意义
9.1.7 智慧旅游与智慧城市的关系
9.2 2017-2019年智慧旅游产业发展综述
9.2.1 智慧旅游产业发展背景
9.2.2 我国智慧旅游发展状况
9.2.3 智慧旅游行业发展特点
9.2.4 智慧旅游建设运营模式
9.2.5 企业加快智慧旅游布局
9.2.6 地区加快智慧旅游布局
9.3 大数据在智慧旅游领域的应用分析
9.3.1 应用综况
9.3.2 重点应用
9.3.3 数据来源
9.3.4 应用规模
9.3.5 具体应用
9.3.6 应用案例
9.3.7 项目动态
9.3.8 问题及建议
9.4 智慧旅游产业发展的问题及对策
9.4.1 智慧旅游发展面临的挑战
9.4.2 智慧旅游产业的发展建议
9.4.3 智慧旅游重点建设项目建议
9.4.4 智慧旅游行业运营策略分析
9.4.5 智慧旅游服务体系政策建议
9.4.6 智慧旅游产业可持续发展选择
9.5 智慧旅游产业投资及前景预测
9.5.1 智慧旅游投资内容分析
9.5.2 智慧旅游产业发展趋势
9.5.3 智慧旅游发展前景可期
9.5.4 智慧旅游应用前景广阔
第十章 2017-2019年智慧城市其他细分产业分析
10.1 智慧社区
10.1.1 智慧社区应用现状分析
10.1.2 智慧社区商业模式创新
10.1.3 大数据在智慧社区的应用
10.1.4 智慧社区建设存在的问题
10.1.5 智慧社区未来发展趋势
10.2 智慧养老
10.2.1 智慧养老产业备受关注
10.2.2 智慧养老产业发展提速
10.2.3 “互联网+大数据”养老
10.2.4 智慧养老商业模式创新
10.2.5 中国智慧养老发展方向
10.2.6 智慧养老市场机遇
10.3 智慧安防
10.3.1 智慧城市下的智能安防业
10.3.2 智慧安防市场发展特点分析
10.3.3 智能安防市场竞争格局分析
10.3.4 智能安防重点细分市场分析
10.3.5 智能安防的大数据应用分析
10.3.6 智慧城市建设带来发展机遇
10.3.7 智慧安防行业的机遇与挑战
10.3.8 智能安防市场发展前景分析
10.4 智慧环保
10.4.1 智慧环保的基本概述
10.4.2 智慧环保信息化建设
10.4.3 智慧环保产业发展现状
10.4.4 智慧环保行业竞争格局
10.4.5 环保大数据应用价值分析
10.4.6 智慧环保示范案例发布
10.4.7 智慧环保的问题及对策
10.4.8 智慧环保产业发展方向
10.4.9 智慧环保发展前景展望
10.5 智慧物流
10.5.1 智慧物流的具体作用
10.5.2 智慧物流市场发展规模
10.5.3 智慧物流技术应用状况
10.5.4 大数据助力智慧物流发展
10.5.5 智慧物流产业发展前景
第十一章 2017-2019年中国智慧城市区域建设分析
11.1 中国智慧城市区域发展实力
11.1.1 综合影响力排名回顾
11.1.2 最新影响力排名状况
11.2 北京市
11.2.1 北京逐步加快智慧城市布局
11.2.2 北京通州区启动智慧城市试点
11.2.3 北京智慧城市发展的建议
11.2.4 “十三五”北京智慧城市展望
11.2.5 北京将分类推进智慧城市建设
11.3 上海市
11.3.1 上海智慧城市发展状况
11.3.2 上海智慧城市发展水平
11.3.3 上海智慧城市建设动态
11.3.4 上海市智慧安保建设提速
11.3.5 上海智慧城市建设的PPP模式
11.3.6 上海智慧城市建设借力新技术
11.3.7 上海智慧城市建设对策分析
11.3.8 “十三五”上海市智慧城市建设规划
11.4 广州市
11.4.1 广州智慧城市发展优势
11.4.2 广州智慧城市发展状况
11.4.3 智慧城市相关应用状况
11.4.4 广州智慧警务建设状况
11.4.5 广州智慧城市合作动态
11.4.6 广州大数据智慧城市建设
11.4.7 广州智慧城市发展建议
11.4.8 广州智慧城市发展规划
11.5 深圳市
11.5.1 深圳智慧城市建设优势
11.5.2 大数据推进智慧城市建设
11.5.3 深圳智慧城市区域发展动态
11.5.4 “智慧宝安”建设经验分析
11.5.5 深圳智慧城市发展路径分析
11.5.6 深圳智慧城市建设总体方案
11.6 杭州市
11.6.1 杭州智慧城市建设优势
11.6.2 杭州智慧城市建设领域
11.6.3 杭州智慧城市建筑进展
11.6.4 杭州智慧城市发展特点
11.6.5 杭州移动智慧城市建设
11.6.6 杭州智慧都市圈建设规划
11.7 宁波市
11.7.1 宁波智慧城市的建设优势
11.7.2 智慧城市建设亮点及经验
11.7.3 宁波智慧城市建设合作动态
11.7.4 宁波智慧城市建设典型案例
11.7.5 大数据助力智慧宁波发展
11.7.6 “十三五”宁波智慧城市建设规划
11.7.7 新型智慧城市建设计划发布
11.8 南京市
11.8.1 南京智慧城市发展概述
11.8.2 智慧南京建设实践分析
11.8.3 南京智能电网建设提速
11.8.4 智慧南京建设面临的形势
11.8.5 南京智慧城市发展规划
11.8.6 南京智慧城市发展要求
11.9 武汉市
11.9.1 武汉智慧城市发展优势
11.9.2 武汉全力推进智慧城市建设
11.9.3 武汉智慧城市发展经验分析
11.9.4 武汉智慧城市建设特点分析
11.9.5 智慧武汉建设的合作动态
11.9.6 武汉时空信息平台建成
11.9.7 武汉移动智慧城市建设
11.9.8 武汉智慧城市发展规划
第十二章 2017-2019年智慧城市相关技术产业分析
12.1 互联网技术
12.1.1 互联网与电子商务的发展
12.1.2 互联网助力智慧城市发展
12.1.3 移动互联网技术特征分析
12.1.4 互联网技术的应用层次分析
12.1.5 互联网面临风险和安全问题
12.1.6 互联网行业未来发展趋势
12.2 物联网技术
12.2.1 物联网技术的基本内涵
12.2.2 全球物联网产业发展状况
12.2.3 中国物联网产业发展现状
12.2.4 企业加快物联网产业布局
12.2.5 物联网应用市场需求上升
12.2.6 物联网成为智慧城市核心
12.2.7 物联网产业未来发展的趋势
12.3 云计算技术
12.3.1 云计算行业发展规模及方向
12.3.2 云计算应用于智慧城市建设的优势
12.3.3 智慧城市建设中云计算的重大作用
12.3.4 云计算在智慧城市建设的具体应用
12.3.5 智慧城市与云计算发展相辅相成
12.3.6 云计算数据中心架构设计分析
12.3.7 云化智慧城市建设面临的挑战
12.4 5G技术
12.4.1 5G技术内涵及及特点
12.4.2 5G技术政策环境分析
12.4.3 5G技术助力智慧城市建设
12.4.4 5G技术应用空间较为广阔
12.4.5 5G国际技术标准正式出台
12.4.6 5G技术产业未来发展态势
第十三章 2017-2019年大数据在智慧城市的应用分析
13.1 大数据技术及应用场景分析
13.1.1 国家大数据发展战略
13.1.2 大数据技术的积极影响
13.1.3 大数据技术与应用综况
13.1.4 大数据的政府应用场景
13.1.5 大数据的企业应用场景
13.2 大数据在智慧城市的应用概述
13.2.1 各国智慧城市建设的大数据应用
13.2.2 大数据成智慧城市发展的关键
13.2.3 大数据促进城市智慧化建设
13.2.4 大数据助力智慧服务政府建设
13.2.5 大数据推动城市法治的建设
13.2.6 大数据完善城市居民的生活
13.3 智慧城市大数据应用状况分析
13.3.1 综合应用状况
13.3.2 应用领域分析
13.3.3 应用阶段分析
13.3.4 应用需求分析
13.3.5 应用标准探索
13.3.6 应用的影响因素
13.3.7 应用发展对策
13.4 国内外智慧城市大数据应用案例
13.4.1 国外智慧城市大数据应用案例
13.4.2 国内智慧城市大数据应用案例
13.4.3 智慧城市大数据应用实践经验
13.5 智慧城市大数据应用动态分析
13.5.1 江苏省布局城市警务大数据应用
13.5.2 浙江省台州市智能交通管理解决方案
13.5.3 河南省城市治理应用大数据
13.5.4 兰州大数据服务智慧民生建设
13.5.5 贵安新区应用大数据信管系统
13.5.6 浏阳市智慧水务借力大数据
第十四章 2015-2018年中国智慧城市重点企业财务状况分析
14.1 银江股份有限公司
14.1.1 企业发展概况
14.1.2 智慧城市布局
14.1.3 经营效益分析
14.1.4 业务经营分析
14.1.5 财务状况分析
14.1.6 核心竞争力分析
14.1.7 公司发展战略
14.1.8 未来前景展望
14.2 中远海运科技股份有限公司
14.2.1 企业发展概况
14.2.2 主要业务分析
14.2.3 智慧交通业务
14.2.4 经营效益分析
14.2.5 业务经营分析
14.2.6 财务状况分析
14.2.7 核心竞争力分析
14.2.8 公司发展战略
14.2.9 未来前景展望
14.3 北京数字政通科技股份有限公司
14.3.1 企业发展概况
14.3.2 智慧城市业务
14.3.3 智慧城市项目
14.3.4 经营效益分析
14.3.5 业务经营分析
14.3.6 财务状况分析
14.3.7 核心竞争力分析
14.3.8 未来前景展望
14.4 上海延华智能科技（集团）股份有限公司
14.4.1 企业发展概况
14.4.2 智慧城市业务
14.4.3 项目动态分析
14.4.4 经营效益分析
14.4.5 业务经营分析
14.4.6 财务状况分析
14.4.7 核心竞争力分析
14.4.8 公司发展战略
14.4.9 未来前景展望
14.5 浙江大华技术股份有限公司
14.5.1 企业发展概况
14.5.2 智慧城市合作
14.5.3 智慧方案分析
14.5.4 经营效益分析
14.5.5 业务经营分析
14.5.6 财务状况分析
14.5.7 核心竞争力分析
14.5.8 公司发展战略
14.5.9 未来前景展望
14.6 深圳市赛为智能股份有限公司
14.6.1 企业发展概况
14.6.2 智慧城市业务
14.6.3 智慧城市布局
14.6.4 经营效益分析
14.6.5 业务经营分析
14.6.6 财务状况分析
14.6.7 核心竞争力分析
14.6.8 公司发展战略
14.6.9 未来前景展望
14.7 万达信息股份有限公司
14.7.1 公司发展概况
14.7.2 智慧城市业务
14.7.3 企业合作动态
14.7.4 经营效益分析
14.7.5 业务经营分析
14.7.6 财务状况分析
14.7.7 核心竞争力分析
14.7.8 未来前景展望
14.8 神州数码控股有限公司
14.8.1 企业发展概况
14.8.2 主要业务分析
14.8.3 智慧城市布局
14.8.4 2015年企业经营状况分析
14.8.5 2016年企业经营状况分析
14.8.6 2017年企业经营状况分析
第十五章 中国智慧城市行业投资分析
15.1 智慧城市项目综合效益分析
15.1.1 经济效益
15.1.2 社会效益
15.1.3 环境效益
15.2 智慧城市行业投资壁垒分析
15.2.1 部门壁垒
15.2.2 资金壁垒
15.2.3 技术壁垒
15.2.4 资质壁垒
15.2.5 信息壁垒
15.3 智慧城市行业投资风险
15.3.1 政策风险
15.3.2 融资风险
15.3.3 技术风险
15.3.4 盈利风险
15.3.5 人才风险
15.3.6 违约风险
15.4 智慧城市项目投融资模式分析
15.4.1 投资主体分析
15.4.2 项目特性界定
15.4.3 投融资模式选择
15.4.4 投融资模式建议
15.5 智慧城市项目PPP投融资模式分析
15.5.1 模式基本概述
15.5.2 模式应用优势
15.5.3 示范项目分析
15.5.4 项目运行状况
15.5.5 发展趋势及方向
15.5.6 应用问题及对策
第十六章 对智慧城市发展趋势及前景预测
16.1 全球智慧城市行业发展前景
16.1.1 行业规模预测
16.1.2 行业发展趋势
16.2 中国智慧城市行业发展前景
16.2.1 投资前景分析
16.2.2 行业前景广阔
16.2.3 行业发展趋势
16.2.4 未来发展趋势
16.3 “十三五”中国智慧城市发展展望
16.3.1 发展机遇
16.3.2 发展重点
16.3.3 建设方向
16.3.4 发展挑战
16.3.5 发展路径
16.4 “十三五”中国布局智慧城市群建设
16.4.1 中国智慧城市群地区分布
16.4.2 中国智慧城市群建设布局
16.4.3 中国智慧城市群发展方向
16.5 对2019-2023年中国智慧城市预测分析
16.5.1 影响因素分析
16.5.2 智慧城市市场规模预测
16.5.3 智慧城市IT投资规模预测
附录
附录一：国家智慧城市试点暂行管理办法
附录二：关于加快实施信息惠民工程有关工作的通知
附录三：国家新型城镇化规划（2014-2020年）
附录四：关于促进智慧城市健康发展的指导意见
附录五：关于开展智慧城市标准体系和评价指标体系建设及应用实施的指导意见
附录六：上海市推进智慧城市建设“十三五”规划
图表目录
图表1 智慧城市四层体系
图表2 智能交通方案架构图
图表3 智慧医疗方案架构图
图表4 智慧社区框架图
图表5 智慧产业概念框架图
图表6 全球智慧城市战略指数
图表7 智慧城市战略指标得分与人均GDP的关系
图表8 智慧行动各领域的占比
图表9 每年发布的智慧城市战略的数量
图表10 智慧城市解决方案的全球市场规模
图表11 欧洲智慧城市建设框架
图表12 欧洲智慧城市建设特点
图表13 美国各联邦机构在智慧城市中的投资计划
图表14 日本垂直综合的社会基础设施建设框架
图表15 日本智慧城市建设的5个层面
图表16 智慧电网建设框架
图表17 水源监测和取水相关的ICT应用示意
图表18 电动车与区域能源系统的联动
图表19 越南和乐高科技园区的完成预想图
图表20 越南-胡志明市中心开发的新城区完成预想图
图表21 首尔低碳绿色成长总体规划以及促进政策
图表22 首尔发展全球化创意经济的具体目标
图表23 “智能型信息的利用”、“与市民沟通的未来市政”具体内容
图表24 2016-2018年国内生产总值增长速度（季度同比）
图表25 2017年主要商品出口数量、金额及其增长速度
图表26 2017年主要商品进口数量、金额及其增长速度
图表27 2017年对主要国家和地区货物进出口额及其增长速度
图表28 2017年外商直接投资（不含银行、证券、保险）及其增长速度
图表29 2017年对外直接投资额（不含银行、证券、保险）及其增长速度
图表30 2017-2018年规模以上工业增加值增速（月度同比）
图表31 2017年按领域分固定资产投资（不含农户）及其占比
图表32 2017年分行业固定资产投资（不含农户）及其增长速度
图表33 2017年固定资产投资新增主要生产与运营能力
图表34 2017-2018年固定资产投资（不含农户）增速（同比累计）
图表35 2017年年末人口数量及构成
图表36 中国网民规模和互联网普及率
图表37 中国手机网民规模及其占网民比例
图表38 智慧城市投资运营模式的优劣势比较
图表39 智慧城市指标体系的特征及因子结构
图表40 智慧城市评价流程
图表41 智慧城市的经营与服务
图表42 智能交通领域的需求情况
图表43 城市智能交通产业周期
图表44 城际智能交通产业周期
图表45 2016年城市智能交通市场干万项目中标企业
图表46 2030年城市智能驾驶生态圈
图表47 车联网产业链
图表48 全球汽车产业收入结构
图表49 2017与2016上市新车车联网标配率比较
图表50 智能交通整体应用架构图
图表51 某市卡口电警产生的道路数据
图表52 交通大数据应用市场规模及增长趋势
图表53 大数据在滴滴出行中的应用
图表54 广东省高速公路省监控大数据综合展示
图表55 2016-2019年国内电子政务部分相关政策概览
图表56 2003-2016年中国电子政务发展水平在全球中的排名变化情况
图表57 2003-2016年全球电子政务发展指数得分及排名情况
图表58 2016年中国城市电子政务发展水平（EGDI）十强
图表59 2016年按EGDI分组的城市数量及百分比
图表60 2016年政务微信账号分布
图表61 100强微信账号的地域分布
图表62 100强微信账号的类别分布
图表63 2014-2020年中国政府大数据应用市场规模及增长率
图表64 智慧医疗领域重点政策盘点
图表65 国内卫生信息标准体系
图表66 国内智慧医疗各板块发展阶段
图表67 BAT智慧医疗产业布局
图表68 智慧医疗企业分布
图表69 智慧医疗企业分类
图表70 智慧医疗融资轮次
图表71 智慧医疗的融资结构
图表72 卓健科技掌上医院系统
图表73 2017年医疗信息化投融资项目
图表74 2017年医疗信息化企业融资轮次和企业数据
图表75 智慧医疗产业链示意图
图表76 智慧医疗体系架构图
图表77 医疗大数据应用市场规模
图表78 智慧医疗面向医生用户的应用分类
图表79 IBM智慧医疗“沃森医生”
图表80 阿里巴巴“未来医院”智慧医疗布局
图表81 消费者对智能家居的感兴程度
图表82 智能家居现状及预期的符合程度
图表83 智能家电操控方式的选择
图表84 消费者对于智能家居的顾虑
图表85 消费者可以接受的智能家居价格域
图表86 消费者选择智能家居品牌的要求
图表87 智能家居行业的四类玩家
图表88 我国智能家居的市场品牌
图表89 2015年-2016年智能家居行业品牌指数平均分
图表90 2015年-2016年智能家居品牌活跃力和口碑平均分
图表91 家庭用电分布及用电曲线图
图表92 适用于各处理环节的Map Reduce等大规模并行处理方式
图表93 Map Reduce的工作原理
图表94 Map Reduce与传统的分布式并行计算环境MPI的不同
图表95 基于大数据的设备故障预测
图表96 智能空调+电能计量传感器
图表97 智能冰箱
图表98 旅游业发展阶段
图表99 中国的旅游信息化建设阶段
图表100 2016年以来BAT智慧旅游市场布局动向
图表101 智慧旅游大数据来源——外部数据
图表102 智慧旅游大数据来源——内部数据
图表103 2014-2020年旅游大数据应用市场规模及增长趋势
图表104 智慧社区的信息资源主体
图表105 智慧社区中的应用
图表106 “互联网+大数据”养老信息基础设施层
图表107 “互联网+大数据”养老数据资源体系
图表108 “互联网+大数据”养老混合云服务部署模式
图表109 “互联网+大数据”养老应用使用者和内容生产者转化关系
图表110 “互联网+大数据”养老信息动态交互展现示意图
图表111 “互联网+大数据”养老应用体系概念
图表112 “互联网+大数据”养老平台部署
图表113 环保大数据应用价值
图表114 智慧环保总体架构图
图表115 2001-2016年我国智慧物流市场增长情况
图表116 2016-2019年度中国最佳管理实践智慧城市
图表117 2016-2019年度中国智慧城市居民互联网生活最佳App应用服务提供商（一）
图表118 2016-2019年度中国智慧城市居民互联网生活最佳App应用服务提供商（二）
图表119 2016-2019年度中国智慧城市居民互联网生活最佳App应用服务提供商（三）
图表120 2016-2019年度中国智慧城市居民互联网生活最佳App应用服务提供商（四）
图表121 直辖市、计划单列市及副省级城市得分排名
图表122 省会城市（不包括副省级城市）得分排名
图表123 地市得分排名（前30强）
图表124 2017-2018中国数字经济和智慧产业综合影响力指数排名
图表125 2017-2018年中国新型智慧城市建设与发展综合影响力评估排名及得分
图表126 深圳市智慧城市一体化建设格局
图表127 武汉城市交通超级大脑
图表128 云计算数据中心网络总体架构图
图表129 宽带中国战略目标
图表130 调查样本企业行业分布
图表131 智慧城市逐步进入大数据运营阶段
图表132 2015-2018年银江股份有限公司总资产及净资产规模
图表133 2015-2018年银江股份有限公司营业收入及增速
图表134 2015-2018年银江股份有限公司净利润及增速
图表135 2016-2019年银江股份有限公司营业收入分行业、产品、地区
图表136 2015-2018年银江股份有限公司营业利润及营业利润率
图表137 2015-2018年银江股份有限公司净资产收益率
图表138 2015-2018年银江股份有限公司短期偿债能力指标
图表139 2015-2018年银江股份有限公司资产负债率水平
图表140 2015-2018年银江股份有限公司运营能力指标
图表141 2015-2018年中远海运科技股份有限公司总资产及净资产规模
图表142 2015-2018年中远海运科技股份有限公司营业收入及增速
图表143 2015-2018年中远海运科技股份有限公司净利润及增速
图表144 2016-2019年中远海运科技股份有限公司营业收入分行业、产品、地区
图表145 2015-2018年中远海运科技股份有限公司营业利润及营业利润率
图表146 2015-2018年中远海运科技股份有限公司净资产收益率
图表147 2015-2018年中远海运科技股份有限公司短期偿债能力指标
图表148 2015-2018年中远海运科技股份有限公司资产负债率水平
图表149 2015-2018年中远海运科技股份有限公司运营能力指标
图表150 2015-2018年北京数字政通科技股份有限公司总资产及净资产规模
图表151 2015-2018年北京数字政通科技股份有限公司营业收入及增速
图表152 2015-2018年北京数字政通科技股份有限公司净利润及增速
图表153 2016-2019年北京数字政通科技股份有限公司营业收入分行业、产品、地区
图表154 2015-2018年北京数字政通科技股份有限公司营业利润及营业利润率
图表155 2015-2018年北京数字政通科技股份有限公司净资产收益率
图表156 2015-2018年北京数字政通科技股份有限公司短期偿债能力指标
图表157 2015-2018年北京数字政通科技股份有限公司资产负债率水平
图表158 2015-2018年北京数字政通科技股份有限公司运营能力指标
图表159 延华智能细分公司
图表160 智慧城市顶层设计
图表161 2015-2018年上海延华智能科技（集团）股份有限公司总资产及净资产规模
图表162 2015-2018年上海延华智能科技（集团）股份有限公司营业收入及增速
图表163 2015-2018年上海延华智能科技（集团）股份有限公司净利润及增速
图表164 2016-2019年上海延华智能科技（集团）股份有限公司营业收入分行业、产品、地区
图表165 2015-2018年上海延华智能科技（集团）股份有限公司营业利润及营业利润率
图表166 2015-2018年上海延华智能科技（集团）股份有限公司净资产收益率
图表167 2015-2018年上海延华智能科技（集团）股份有限公司短期偿债能力指标
图表168 2015-2018年上海延华智能科技（集团）股份有限公司资产负债率水平
图表169 2015-2018年上海延华智能科技（集团）股份有限公司运营能力指标
图表170 大华交通态势云系统架构
图表171 大华人脸区域智能检测
图表172 大华分布式显控解决方案拓扑图
图表173 IPAD控制上墙
图表174 2015-2018年浙江大华技术股份有限公司总资产及净资产规模
图表175 2015-2018年浙江大华技术股份有限公司营业收入及增速
图表176 2015-2018年浙江大华技术股份有限公司净利润及增速
图表177 2016-2019年浙江大华技术股份有限公司营业收入分行业、产品、地区
图表178 2015-2018年浙江大华技术股份有限公司营业利润及营业利润率
图表179 2015-2018年浙江大华技术股份有限公司净资产收益率
图表180 2015-2018年浙江大华技术股份有限公司短期偿债能力指标
图表181 2015-2018年浙江大华技术股份有限公司资产负债率水平
图表182 2015-2018年浙江大华技术股份有限公司运营能力指标
图表183 智慧城市业务
图表184 2015-2018年深圳市赛为智能股份有限公司总资产及净资产规模
图表185 2015-2018年深圳市赛为智能股份有限公司营业收入及增速
图表186 2015-2018年深圳市赛为智能股份有限公司净利润及增速
图表187 2017年深圳市赛为智能股份有限公司营业收入分行业、产品、地区
图表188 2015-2018年深圳市赛为智能股份有限公司营业利润及营业利润率
图表189 2015-2018年深圳市赛为智能股份有限公司净资产收益率
图表190 2015-2018年深圳市赛为智能股份有限公司短期偿债能力指标
图表191 2015-2018年深圳市赛为智能股份有限公司资产负债率水平
图表192 2015-2018年深圳市赛为智能股份有限公司运营能力指标
图表193 2015-2018年万达信息股份有限公司总资产及净资产规模
图表194 2015-2018年万达信息股份有限公司营业收入及增速
图表195 2015-2018年万达信息股份有限公司净利润及增速
图表196 2016-2019年万达信息股份有限公司营业收入分行业、产品、地区
图表197 2015-2018年万达信息股份有限公司营业利润及营业利润率
图表198 2015-2018年万达信息股份有限公司净资产收益率
图表199 2015-2018年万达信息股份有限公司短期偿债能力指标
图表200 2015-2018年万达信息股份有限公司资产负债率水平
图表201 2015-2018年万达信息股份有限公司运营能力指标
图表202 2014-2015年神州控股综合收益表
图表203 2014-2015年神州控股分部资料
图表204 2016-2019年神州控股综合收益表
图表205 2016-2019年神州控股分部资料
图表206 2016-2019年神州控股综合收益表
图表207 第三批PPP示范项目中智慧城市类项目
图表208 智慧城市PPP项目不同领域分布情况
图表209 智慧城市项目投资额
图表210 我国智慧城市PPP项目年限数量及投资金额对比图
图表211 我国智慧城市PPP项目回报机制对比图
图表212 我国智慧城市PPP所处阶段数量及金额
图表213 智慧城市建设方向
图表214 全国城镇体系规划纲要示意图
图表215 京津冀一体化交通规划图
图表216 积极推进长三角城市群内地理信息高精度数据全域覆盖和交换共享
图表217 对2019-2023年中国智慧城市市场规模预测
图表218 对2019-2023年中国智慧城市IT投资规模预测
图表219 国家智慧城市（区、镇）试点指标体系（试行）
图表220 智慧城市标准体系框架（试行稿）
图表221 智慧城市评价指标体系总体框架（试行稿）
1.1 智慧城市的定义及发展
1.1.1 智慧城市的概念
1.1.2 智慧城市建设的必然性
1.1.3 智慧城市具备四大魅力
1.1.4 智慧城市的创新应用
1.2 智慧城市的建设内容
1.2.1 市政设施类之智能交通
1.2.2 公共服务类之智慧医疗
1.2.3 社会管理类之智慧社区
1.2.4 产业发展类之智慧产业
1.3 智慧城市建设促进经济社会发展
1.3.1 推动中国经济可持续发展
1.3.2 中国城镇未来发展的方向
1.3.3 打造新型城市产业链及生态圈
第二章 2017-2019年全球智慧城市建设分析
2.1 2017-2019年全球智慧城市发展现状
2.1.1 世界智慧城市发展特征
2.1.2 全球智慧城市战略指标分析
2.1.3 全球十大智慧城市排名状况
2.1.4 重点国家智慧城市的建设目标
2.1.5 智能城市技术成全球发展热点
2.1.6 香港智慧城巿发展蓝图发布
2.1.7 全球智慧城市发展的启示
2.1.8 全球智慧城市发展展望
2.2 欧洲
2.2.1 欧洲智慧城市建设框架
2.2.2 欧盟智慧城市发展状况
2.2.3 欧盟智慧城市技术支撑
2.2.4 欧洲智慧城市发展特点
2.2.5 欧盟积极建设智慧城市
2.2.6 欧洲智慧城市合作项目
2.2.7 欧盟智慧城市项目动态
2.2.8 欧盟智慧城市建设目标
2.3 美国
2.3.1 美国智慧城市政策发展体系
2.3.2 美国各地智慧城市建设状况
2.3.3 美国将兴建无居民智能城市
2.3.4 美国政府加大智能城市投入
2.3.5 技术助力美国智慧城市发展
2.3.6 美国智慧城市建设经验分析
2.4 日本
2.4.1 日本智慧城市建设构想
2.4.2 日本低碳智慧城市路径
2.4.3 日本智慧城市建设的宗旨
2.4.4 日本智慧城市的建设实践
2.4.5 日本智慧城市建设的特点
2.4.6 日本参与新兴国家智能城市建设
2.4.7 日本提出智慧城市国际ISO标准
2.4.8 日本智慧城市建设经验及启示
2.5 新加坡
2.5.1 新加波智慧城市建设优势
2.5.2 新加坡智慧城市发展模式
2.5.3 “智慧国家”实施经验借鉴
2.5.4 新加坡牵手华为建设智慧国
2.5.5 电子政府助力智慧城市建设
2.6 韩国
2.6.1 韩国智慧城市建设状况
2.6.2 韩国首尔智慧城市发展规划
2.6.3 韩国松岛智慧城市发展规划
第三章 2017-2019年中国智慧城市发展环境分析
3.1 宏观经济环境
3.1.1 宏观经济概况
3.1.2 对外经济分析
3.1.3 工业运行情况
3.1.4 固定资产投资
3.1.5 宏观经济展望
3.2 社会环境
3.2.1 人口规模及城镇化水平
3.2.2 互联网普及率现状分析
3.2.3 信息化水平不断提升
3.2.4 城市化是社会发展的动力
3.2.5 智慧城市建设满足现代需要
3.2.6 智慧城市改善人们生活方式
3.3 政策环境
3.3.1 智慧城市发展建设政策回顾
3.3.2 智慧城市相关政策布局动态
3.3.3 国家新型城镇化规划（2014-2020年）
3.3.4 智慧城市健康发展的指导意见
3.3.5 智慧城市国家建设标准发布
3.3.6 新型智慧城市建设政策规划
3.3.7 “十三五”智慧城市建设规划
3.3.8 人工智能产业发展规划发布
3.4 技术环境
3.4.1 技术进步推动智慧城市发展
3.4.2 中国智慧城市产业技术联盟
3.4.3 通信网络技术发展促进智慧城市建设
3.4.4 建设智慧城市面临的技术机遇与挑战
第四章 2017-2019年中国智慧城市建设分析
4.1 中国智慧城市运行综况
4.1.1 政府在智慧城市建设中的作用
4.1.2 “十二五”行业发展回顾
4.1.3 中国智慧城市供需分析
4.1.4 智慧城市产业链分析
4.1.5 智慧城市关键领域发展状况
4.2 中国智慧城市发展特点分析
4.2.1 发展进入新阶段
4.2.2 各地试点项目推进
4.2.3 建设水平逐步提升
4.2.4 数字经济应用拓展
4.3 2017-2019年中国智慧城市发展模式分析
4.3.1 中国智慧城市主要建设模式
4.3.2 我国智慧城市商业模式介绍
4.3.3 国内外智慧城市商业模式应用案例
4.3.4 国内企业尝试BT模式建设智慧城市
4.4 2017-2019年中国新型智慧城市发展分析
4.4.1 智慧城市进入3.0时代
4.4.2 新型智慧城市概念推出
4.4.3 新型智慧城市内涵特点
4.4.4 开展新型智慧城市评估
4.4.5 新型智慧城市建设状况
4.5 智慧城市标准体系建设分析
4.5.1 智慧城市指标体系的意义
4.5.2 我国智慧城市评价体系分析
4.5.3 智慧城市评价指标体系2.0
4.5.4 智慧城市标准体系建设动态
4.5.5 智慧城市标准发展的思考
4.5.6 完善我国智慧城市体系的建议
4.6 运营商成智慧城市建设主力
4.6.1 运营商在智慧城市建设中的作用
4.6.2 中国移动加快智慧城市建设
4.6.3 中国联通布局智慧城市发展
4.6.4 中国电信布局智慧城市建设
4.6.5 运营商建设智慧城市的机遇
4.6.6 运营商建设智慧城市的建议
4.7 智慧城市运营分析
4.7.1 智慧城市的运营主体
4.7.2 智慧城市运营新思维分析
4.7.3 智慧城市运营存在的问题
4.7.4 智慧城市的运营策略
4.8 智慧城市发展存在的问题
4.8.1 东西部发展不均
4.8.2 规划与建设脱节
4.8.3 招商难导致空壳
4.8.4 产业格局尚未形成
4.8.5 建设处于探索阶段
4.8.6 核心议题亟待解决
4.8.7 其他问题
4.9 智慧城市的发展对策
4.9.1 智慧城市建设发展对策
4.9.2 推动智慧城市建设的要点
4.9.3 智慧城市的发展思路建议
4.9.4 智慧城市的发展路径探索
4.9.5 建设智慧城市的基本原则
4.9.6 智慧城市转型发展的路径
4.9.7 重视需求导向的促进作用
第五章 2017-2019年智能交通产业分析
5.1 智能交通发展概述
5.1.1 智能交通产业发展周期
5.1.2 智能交通主要应用领域
5.1.3 智能交通市场需求分析
5.1.4 智能交通项目运行情况
5.1.5 智慧交通重点项目概览
5.2 2017-2019年智能交通产业发展分析
5.2.1 智能交通产业发展周期
5.2.2 智能交通产业发展综述
5.2.3 智能交通市场竞争主体
5.2.4 智能交通项目投资规模
5.2.5 智能交通市场发展格局
5.2.6 无人驾驶是重要组成部分
5.3 2017-2019年车联网市场发展分析
5.3.1 车联网助力智能交通发展
5.3.2 车联网产业链结构分析
5.3.3 车联网发展阶段
5.3.4 车联网现状总析
5.3.5 车联网市场规模
5.3.6 车联网应用趋势
5.4 大数据在智能交通领域的应用分析
5.4.1 应用综况
5.4.2 应用方式
5.4.3 应用规模
5.4.4 应用案例
5.4.5 应用方向
5.4.6 应用建议
5.5 智能交通领域投资分析
5.5.1 投资机遇分析
5.5.2 行业投资风险
5.5.3 行业投资建议
5.6 智能交通行业发展前景分析
5.6.1 智慧交通发展前景展望
5.6.2 智能交通市场发展方向
5.6.3 智能交通未来趋势分析
5.6.4 智能交通技术发展趋势
第六章 2017-2019年电子政务行业分析
6.1 2017-2019年中国电子政务发展分析
6.1.1 智慧政府建设的重要作用
6.1.2 电子政务政策环境优化
6.1.3 电子政务现阶段发展特征
6.1.4 电子政务现阶段发展水平
6.1.5 国内电子政务发展现状
6.1.6 城市电子政务发展现状
6.2 2017-2019年中国政务新媒体发展分析
6.2.1 政务新媒体发展现状
6.2.2 政务微信发展分析
6.2.3 政务APP发展迅猛
6.2.4 政务微博发展现状
6.3 大数据在电子政务领域的应用分析
6.3.1 应用概述
6.3.2 应用价值
6.3.3 应用规模
6.3.4 应用模型
6.3.5 应用模式
6.3.6 应用建议
6.3.7 应用趋势
6.4 我国电子政务标准发展分析
6.4.1 电子政务标准的含义
6.4.2 电子政务标准体系的分类
6.4.3 电子政务标准的重要性
6.4.4 电子政务标准体系制定要求
6.4.5 我国电子政务标准现状分析
6.5 我国电子政务现存的问题
6.5.1 观念上的误区
6.5.2 资源利用缺陷
6.5.3 发展不平衡
6.5.4 短期效应问题
6.5.5 资源浪费现象
6.5.6 法律法规滞后
6.5.7 网络安全问题
6.6 我国电子政务发展对策
6.6.1 电子政务发展战略模式
6.6.2 电子政务发展建议
6.6.3 电子政务发展策略
6.6.4 电子政务发展措施
6.7 中国电子政务发展前景分析
6.7.1 电子政务发展趋势
6.7.2 电子政务发展展望
6.7.3 电子政务“互联网+”趋势
6.7.4 “十三五”发展目标和重点
第七章 2017-2019年智慧医疗产业分析
7.1 中国智慧医疗产业综况
7.1.1 智慧医疗发展背景
7.1.2 智能医疗发展标准
7.1.3 智慧医疗实践进展
7.1.4 实现智能医疗的关键
7.1.5 智慧医疗面临的问题及建议
7.2 2017-2019年中国智慧医疗产业运行状况
7.2.1 基于物联网的全新业态
7.2.2 智慧医疗产业布局分析
7.2.3 智慧医疗商业模式分析
7.2.4 智慧医疗市场规模
7.2.5 智慧医疗企业分布
7.2.6 智慧医疗融资规模
7.3 智慧医疗行业应用分析
7.3.1 全球智慧医疗应用情况
7.3.2 我国智慧医疗应用状况
7.3.3 智慧医疗未来应用趋势
7.4 智慧医疗行业技术分析
7.4.1 智慧医疗技术应用特点
7.4.2 智能医疗主要技术应用
7.4.3 信息处理技术的应用
7.4.4 物联网的应用分析
7.5 大数据在智慧医疗领域的应用分析
7.5.1 应用场景
7.5.2 应用规模
7.5.3 应用模型
7.5.4 应用模式
7.5.5 应用案例
7.5.6 应用方向
7.5.7 应用前景
7.6 智慧医疗产业前景预测
7.6.1 智慧医疗市场潜力分析
7.6.2 智慧医疗细分市场发展潜力
7.6.3 智慧医疗进入全面感时代
7.6.4 智慧医疗未来发展趋势预判
第八章 2017-2019年智能家居市场分析
8.1 智能家居市场发展综述
8.1.1 智能家居市场发展阶段
8.1.2 智能家居市场推广现状
8.1.3 无线智能家居受市场青睐
8.1.4 物联网在智能家居的应用
8.1.5 智能家居平民化发展思考
8.2 2017-2019年中国智能家居市场运行分析
8.2.1 智能家居市场规模分析
8.2.2 智能家居市场价格分析
8.2.3 智能家居市场运行特点
8.2.4 智能家居消费行为分析
8.3 2017-2019年智能家居市场竞争综述
8.3.1 智能家居市场竞争概况分析
8.3.2 智能家居市场参与主体介绍
8.3.3 智能家居市场主体优势分析
8.3.4 智能家居市场品牌竞争格局
8.4 大数据在智能家居领域的应用分析
8.4.1 应用背景
8.4.2 应用价值
8.4.3 技术应用
8.4.4 企业布局
8.4.5 应用案例
8.4.6 应用问题
8.4.7 应用前景
8.5 智能家居市场发展的问题分析
8.5.1 行业制约因素
8.5.2 缺乏统一标准
8.5.3 企业面临的风险
8.6 智能家居市场发展策略分析
8.6.1 智能家居产业发展对策
8.6.2 智能家居市场发展建议
8.6.3 智能家居发展关键要素
8.6.4 智能家居市场推广策略
8.6.5 智能家居品牌营销策略
8.7 智能家居市场前景展望
8.7.1 智能家居行业前景良好
8.7.2 智能家居行业发展趋势
8.7.3 相关产品与技术周期预测
8.7.4 前后装市场共同发展趋势
8.7.5 智能家居发展重点分析
第九章 2017-2019年智慧旅游产业发展分析
9.1 智慧旅游发展概述
9.1.1 旅游业发展阶段分析
9.1.2 智慧旅游概念及内容
9.1.3 智慧旅游的发展框架
9.1.4 智慧旅游的发展体系
9.1.5 智慧旅游企业主体分析
9.1.6 发展智慧旅游的重要意义
9.1.7 智慧旅游与智慧城市的关系
9.2 2017-2019年智慧旅游产业发展综述
9.2.1 智慧旅游产业发展背景
9.2.2 我国智慧旅游发展状况
9.2.3 智慧旅游行业发展特点
9.2.4 智慧旅游建设运营模式
9.2.5 企业加快智慧旅游布局
9.2.6 地区加快智慧旅游布局
9.3 大数据在智慧旅游领域的应用分析
9.3.1 应用综况
9.3.2 重点应用
9.3.3 数据来源
9.3.4 应用规模
9.3.5 具体应用
9.3.6 应用案例
9.3.7 项目动态
9.3.8 问题及建议
9.4 智慧旅游产业发展的问题及对策
9.4.1 智慧旅游发展面临的挑战
9.4.2 智慧旅游产业的发展建议
9.4.3 智慧旅游重点建设项目建议
9.4.4 智慧旅游行业运营策略分析
9.4.5 智慧旅游服务体系政策建议
9.4.6 智慧旅游产业可持续发展选择
9.5 智慧旅游产业投资及前景预测
9.5.1 智慧旅游投资内容分析
9.5.2 智慧旅游产业发展趋势
9.5.3 智慧旅游发展前景可期
9.5.4 智慧旅游应用前景广阔
第十章 2017-2019年智慧城市其他细分产业分析
10.1 智慧社区
10.1.1 智慧社区应用现状分析
10.1.2 智慧社区商业模式创新
10.1.3 大数据在智慧社区的应用
10.1.4 智慧社区建设存在的问题
10.1.5 智慧社区未来发展趋势
10.2 智慧养老
10.2.1 智慧养老产业备受关注
10.2.2 智慧养老产业发展提速
10.2.3 “互联网+大数据”养老
10.2.4 智慧养老商业模式创新
10.2.5 中国智慧养老发展方向
10.2.6 智慧养老市场机遇
10.3 智慧安防
10.3.1 智慧城市下的智能安防业
10.3.2 智慧安防市场发展特点分析
10.3.3 智能安防市场竞争格局分析
10.3.4 智能安防重点细分市场分析
10.3.5 智能安防的大数据应用分析
10.3.6 智慧城市建设带来发展机遇
10.3.7 智慧安防行业的机遇与挑战
10.3.8 智能安防市场发展前景分析
10.4 智慧环保
10.4.1 智慧环保的基本概述
10.4.2 智慧环保信息化建设
10.4.3 智慧环保产业发展现状
10.4.4 智慧环保行业竞争格局
10.4.5 环保大数据应用价值分析
10.4.6 智慧环保示范案例发布
10.4.7 智慧环保的问题及对策
10.4.8 智慧环保产业发展方向
10.4.9 智慧环保发展前景展望
10.5 智慧物流
10.5.1 智慧物流的具体作用
10.5.2 智慧物流市场发展规模
10.5.3 智慧物流技术应用状况
10.5.4 大数据助力智慧物流发展
10.5.5 智慧物流产业发展前景
第十一章 2017-2019年中国智慧城市区域建设分析
11.1 中国智慧城市区域发展实力
11.1.1 综合影响力排名回顾
11.1.2 最新影响力排名状况
11.2 北京市
11.2.1 北京逐步加快智慧城市布局
11.2.2 北京通州区启动智慧城市试点
11.2.3 北京智慧城市发展的建议
11.2.4 “十三五”北京智慧城市展望
11.2.5 北京将分类推进智慧城市建设
11.3 上海市
11.3.1 上海智慧城市发展状况
11.3.2 上海智慧城市发展水平
11.3.3 上海智慧城市建设动态
11.3.4 上海市智慧安保建设提速
11.3.5 上海智慧城市建设的PPP模式
11.3.6 上海智慧城市建设借力新技术
11.3.7 上海智慧城市建设对策分析
11.3.8 “十三五”上海市智慧城市建设规划
11.4 广州市
11.4.1 广州智慧城市发展优势
11.4.2 广州智慧城市发展状况
11.4.3 智慧城市相关应用状况
11.4.4 广州智慧警务建设状况
11.4.5 广州智慧城市合作动态
11.4.6 广州大数据智慧城市建设
11.4.7 广州智慧城市发展建议
11.4.8 广州智慧城市发展规划
11.5 深圳市
11.5.1 深圳智慧城市建设优势
11.5.2 大数据推进智慧城市建设
11.5.3 深圳智慧城市区域发展动态
11.5.4 “智慧宝安”建设经验分析
11.5.5 深圳智慧城市发展路径分析
11.5.6 深圳智慧城市建设总体方案
11.6 杭州市
11.6.1 杭州智慧城市建设优势
11.6.2 杭州智慧城市建设领域
11.6.3 杭州智慧城市建筑进展
11.6.4 杭州智慧城市发展特点
11.6.5 杭州移动智慧城市建设
11.6.6 杭州智慧都市圈建设规划
11.7 宁波市
11.7.1 宁波智慧城市的建设优势
11.7.2 智慧城市建设亮点及经验
11.7.3 宁波智慧城市建设合作动态
11.7.4 宁波智慧城市建设典型案例
11.7.5 大数据助力智慧宁波发展
11.7.6 “十三五”宁波智慧城市建设规划
11.7.7 新型智慧城市建设计划发布
11.8 南京市
11.8.1 南京智慧城市发展概述
11.8.2 智慧南京建设实践分析
11.8.3 南京智能电网建设提速
11.8.4 智慧南京建设面临的形势
11.8.5 南京智慧城市发展规划
11.8.6 南京智慧城市发展要求
11.9 武汉市
11.9.1 武汉智慧城市发展优势
11.9.2 武汉全力推进智慧城市建设
11.9.3 武汉智慧城市发展经验分析
11.9.4 武汉智慧城市建设特点分析
11.9.5 智慧武汉建设的合作动态
11.9.6 武汉时空信息平台建成
11.9.7 武汉移动智慧城市建设
11.9.8 武汉智慧城市发展规划
第十二章 2017-2019年智慧城市相关技术产业分析
12.1 互联网技术
12.1.1 互联网与电子商务的发展
12.1.2 互联网助力智慧城市发展
12.1.3 移动互联网技术特征分析
12.1.4 互联网技术的应用层次分析
12.1.5 互联网面临风险和安全问题
12.1.6 互联网行业未来发展趋势
12.2 物联网技术
12.2.1 物联网技术的基本内涵
12.2.2 全球物联网产业发展状况
12.2.3 中国物联网产业发展现状
12.2.4 企业加快物联网产业布局
12.2.5 物联网应用市场需求上升
12.2.6 物联网成为智慧城市核心
12.2.7 物联网产业未来发展的趋势
12.3 云计算技术
12.3.1 云计算行业发展规模及方向
12.3.2 云计算应用于智慧城市建设的优势
12.3.3 智慧城市建设中云计算的重大作用
12.3.4 云计算在智慧城市建设的具体应用
12.3.5 智慧城市与云计算发展相辅相成
12.3.6 云计算数据中心架构设计分析
12.3.7 云化智慧城市建设面临的挑战
12.4 5G技术
12.4.1 5G技术内涵及及特点
12.4.2 5G技术政策环境分析
12.4.3 5G技术助力智慧城市建设
12.4.4 5G技术应用空间较为广阔
12.4.5 5G国际技术标准正式出台
12.4.6 5G技术产业未来发展态势
第十三章 2017-2019年大数据在智慧城市的应用分析
13.1 大数据技术及应用场景分析
13.1.1 国家大数据发展战略
13.1.2 大数据技术的积极影响
13.1.3 大数据技术与应用综况
13.1.4 大数据的政府应用场景
13.1.5 大数据的企业应用场景
13.2 大数据在智慧城市的应用概述
13.2.1 各国智慧城市建设的大数据应用
13.2.2 大数据成智慧城市发展的关键
13.2.3 大数据促进城市智慧化建设
13.2.4 大数据助力智慧服务政府建设
13.2.5 大数据推动城市法治的建设
13.2.6 大数据完善城市居民的生活
13.3 智慧城市大数据应用状况分析
13.3.1 综合应用状况
13.3.2 应用领域分析
13.3.3 应用阶段分析
13.3.4 应用需求分析
13.3.5 应用标准探索
13.3.6 应用的影响因素
13.3.7 应用发展对策
13.4 国内外智慧城市大数据应用案例
13.4.1 国外智慧城市大数据应用案例
13.4.2 国内智慧城市大数据应用案例
13.4.3 智慧城市大数据应用实践经验
13.5 智慧城市大数据应用动态分析
13.5.1 江苏省布局城市警务大数据应用
13.5.2 浙江省台州市智能交通管理解决方案
13.5.3 河南省城市治理应用大数据
13.5.4 兰州大数据服务智慧民生建设
13.5.5 贵安新区应用大数据信管系统
13.5.6 浏阳市智慧水务借力大数据
第十四章 2015-2018年中国智慧城市重点企业财务状况分析
14.1 银江股份有限公司
14.1.1 企业发展概况
14.1.2 智慧城市布局
14.1.3 经营效益分析
14.1.4 业务经营分析
14.1.5 财务状况分析
14.1.6 核心竞争力分析
14.1.7 公司发展战略
14.1.8 未来前景展望
14.2 中远海运科技股份有限公司
14.2.1 企业发展概况
14.2.2 主要业务分析
14.2.3 智慧交通业务
14.2.4 经营效益分析
14.2.5 业务经营分析
14.2.6 财务状况分析
14.2.7 核心竞争力分析
14.2.8 公司发展战略
14.2.9 未来前景展望
14.3 北京数字政通科技股份有限公司
14.3.1 企业发展概况
14.3.2 智慧城市业务
14.3.3 智慧城市项目
14.3.4 经营效益分析
14.3.5 业务经营分析
14.3.6 财务状况分析
14.3.7 核心竞争力分析
14.3.8 未来前景展望
14.4 上海延华智能科技（集团）股份有限公司
14.4.1 企业发展概况
14.4.2 智慧城市业务
14.4.3 项目动态分析
14.4.4 经营效益分析
14.4.5 业务经营分析
14.4.6 财务状况分析
14.4.7 核心竞争力分析
14.4.8 公司发展战略
14.4.9 未来前景展望
14.5 浙江大华技术股份有限公司
14.5.1 企业发展概况
14.5.2 智慧城市合作
14.5.3 智慧方案分析
14.5.4 经营效益分析
14.5.5 业务经营分析
14.5.6 财务状况分析
14.5.7 核心竞争力分析
14.5.8 公司发展战略
14.5.9 未来前景展望
14.6 深圳市赛为智能股份有限公司
14.6.1 企业发展概况
14.6.2 智慧城市业务
14.6.3 智慧城市布局
14.6.4 经营效益分析
14.6.5 业务经营分析
14.6.6 财务状况分析
14.6.7 核心竞争力分析
14.6.8 公司发展战略
14.6.9 未来前景展望
14.7 万达信息股份有限公司
14.7.1 公司发展概况
14.7.2 智慧城市业务
14.7.3 企业合作动态
14.7.4 经营效益分析
14.7.5 业务经营分析
14.7.6 财务状况分析
14.7.7 核心竞争力分析
14.7.8 未来前景展望
14.8 神州数码控股有限公司
14.8.1 企业发展概况
14.8.2 主要业务分析
14.8.3 智慧城市布局
14.8.4 2015年企业经营状况分析
14.8.5 2016年企业经营状况分析
14.8.6 2017年企业经营状况分析
第十五章 中国智慧城市行业投资分析
15.1 智慧城市项目综合效益分析
15.1.1 经济效益
15.1.2 社会效益
15.1.3 环境效益
15.2 智慧城市行业投资壁垒分析
15.2.1 部门壁垒
15.2.2 资金壁垒
15.2.3 技术壁垒
15.2.4 资质壁垒
15.2.5 信息壁垒
15.3 智慧城市行业投资风险
15.3.1 政策风险
15.3.2 融资风险
15.3.3 技术风险
15.3.4 盈利风险
15.3.5 人才风险
15.3.6 违约风险
15.4 智慧城市项目投融资模式分析
15.4.1 投资主体分析
15.4.2 项目特性界定
15.4.3 投融资模式选择
15.4.4 投融资模式建议
15.5 智慧城市项目PPP投融资模式分析
15.5.1 模式基本概述
15.5.2 模式应用优势
15.5.3 示范项目分析
15.5.4 项目运行状况
15.5.5 发展趋势及方向
15.5.6 应用问题及对策
第十六章 对智慧城市发展趋势及前景预测
16.1 全球智慧城市行业发展前景
16.1.1 行业规模预测
16.1.2 行业发展趋势
16.2 中国智慧城市行业发展前景
16.2.1 投资前景分析
16.2.2 行业前景广阔
16.2.3 行业发展趋势
16.2.4 未来发展趋势
16.3 “十三五”中国智慧城市发展展望
16.3.1 发展机遇
16.3.2 发展重点
16.3.3 建设方向
16.3.4 发展挑战
16.3.5 发展路径
16.4 “十三五”中国布局智慧城市群建设
16.4.1 中国智慧城市群地区分布
16.4.2 中国智慧城市群建设布局
16.4.3 中国智慧城市群发展方向
16.5 对2019-2023年中国智慧城市预测分析
16.5.1 影响因素分析
16.5.2 智慧城市市场规模预测
16.5.3 智慧城市IT投资规模预测
附录
附录一：国家智慧城市试点暂行管理办法
附录二：关于加快实施信息惠民工程有关工作的通知
附录三：国家新型城镇化规划（2014-2020年）
附录四：关于促进智慧城市健康发展的指导意见
附录五：关于开展智慧城市标准体系和评价指标体系建设及应用实施的指导意见
附录六：上海市推进智慧城市建设“十三五”规划
图表目录
图表1 智慧城市四层体系
图表2 智能交通方案架构图
图表3 智慧医疗方案架构图
图表4 智慧社区框架图
图表5 智慧产业概念框架图
图表6 全球智慧城市战略指数
图表7 智慧城市战略指标得分与人均GDP的关系
图表8 智慧行动各领域的占比
图表9 每年发布的智慧城市战略的数量
图表10 智慧城市解决方案的全球市场规模
图表11 欧洲智慧城市建设框架
图表12 欧洲智慧城市建设特点
图表13 美国各联邦机构在智慧城市中的投资计划
图表14 日本垂直综合的社会基础设施建设框架
图表15 日本智慧城市建设的5个层面
图表16 智慧电网建设框架
图表17 水源监测和取水相关的ICT应用示意
图表18 电动车与区域能源系统的联动
图表19 越南和乐高科技园区的完成预想图
图表20 越南-胡志明市中心开发的新城区完成预想图
图表21 首尔低碳绿色成长总体规划以及促进政策
图表22 首尔发展全球化创意经济的具体目标
图表23 “智能型信息的利用”、“与市民沟通的未来市政”具体内容
图表24 2016-2018年国内生产总值增长速度（季度同比）
图表25 2017年主要商品出口数量、金额及其增长速度
图表26 2017年主要商品进口数量、金额及其增长速度
图表27 2017年对主要国家和地区货物进出口额及其增长速度
图表28 2017年外商直接投资（不含银行、证券、保险）及其增长速度
图表29 2017年对外直接投资额（不含银行、证券、保险）及其增长速度
图表30 2017-2018年规模以上工业增加值增速（月度同比）
图表31 2017年按领域分固定资产投资（不含农户）及其占比
图表32 2017年分行业固定资产投资（不含农户）及其增长速度
图表33 2017年固定资产投资新增主要生产与运营能力
图表34 2017-2018年固定资产投资（不含农户）增速（同比累计）
图表35 2017年年末人口数量及构成
图表36 中国网民规模和互联网普及率
图表37 中国手机网民规模及其占网民比例
图表38 智慧城市投资运营模式的优劣势比较
图表39 智慧城市指标体系的特征及因子结构
图表40 智慧城市评价流程
图表41 智慧城市的经营与服务
图表42 智能交通领域的需求情况
图表43 城市智能交通产业周期
图表44 城际智能交通产业周期
图表45 2016年城市智能交通市场干万项目中标企业
图表46 2030年城市智能驾驶生态圈
图表47 车联网产业链
图表48 全球汽车产业收入结构
图表49 2017与2016上市新车车联网标配率比较
图表50 智能交通整体应用架构图
图表51 某市卡口电警产生的道路数据
图表52 交通大数据应用市场规模及增长趋势
图表53 大数据在滴滴出行中的应用
图表54 广东省高速公路省监控大数据综合展示
图表55 2016-2019年国内电子政务部分相关政策概览
图表56 2003-2016年中国电子政务发展水平在全球中的排名变化情况
图表57 2003-2016年全球电子政务发展指数得分及排名情况
图表58 2016年中国城市电子政务发展水平（EGDI）十强
图表59 2016年按EGDI分组的城市数量及百分比
图表60 2016年政务微信账号分布
图表61 100强微信账号的地域分布
图表62 100强微信账号的类别分布
图表63 2014-2020年中国政府大数据应用市场规模及增长率
图表64 智慧医疗领域重点政策盘点
图表65 国内卫生信息标准体系
图表66 国内智慧医疗各板块发展阶段
图表67 BAT智慧医疗产业布局
图表68 智慧医疗企业分布
图表69 智慧医疗企业分类
图表70 智慧医疗融资轮次
图表71 智慧医疗的融资结构
图表72 卓健科技掌上医院系统
图表73 2017年医疗信息化投融资项目
图表74 2017年医疗信息化企业融资轮次和企业数据
图表75 智慧医疗产业链示意图
图表76 智慧医疗体系架构图
图表77 医疗大数据应用市场规模
图表78 智慧医疗面向医生用户的应用分类
图表79 IBM智慧医疗“沃森医生”
图表80 阿里巴巴“未来医院”智慧医疗布局
图表81 消费者对智能家居的感兴程度
图表82 智能家居现状及预期的符合程度
图表83 智能家电操控方式的选择
图表84 消费者对于智能家居的顾虑
图表85 消费者可以接受的智能家居价格域
图表86 消费者选择智能家居品牌的要求
图表87 智能家居行业的四类玩家
图表88 我国智能家居的市场品牌
图表89 2015年-2016年智能家居行业品牌指数平均分
图表90 2015年-2016年智能家居品牌活跃力和口碑平均分
图表91 家庭用电分布及用电曲线图
图表92 适用于各处理环节的Map Reduce等大规模并行处理方式
图表93 Map Reduce的工作原理
图表94 Map Reduce与传统的分布式并行计算环境MPI的不同
图表95 基于大数据的设备故障预测
图表96 智能空调+电能计量传感器
图表97 智能冰箱
图表98 旅游业发展阶段
图表99 中国的旅游信息化建设阶段
图表100 2016年以来BAT智慧旅游市场布局动向
图表101 智慧旅游大数据来源——外部数据
图表102 智慧旅游大数据来源——内部数据
图表103 2014-2020年旅游大数据应用市场规模及增长趋势
图表104 智慧社区的信息资源主体
图表105 智慧社区中的应用
图表106 “互联网+大数据”养老信息基础设施层
图表107 “互联网+大数据”养老数据资源体系
图表108 “互联网+大数据”养老混合云服务部署模式
图表109 “互联网+大数据”养老应用使用者和内容生产者转化关系
图表110 “互联网+大数据”养老信息动态交互展现示意图
图表111 “互联网+大数据”养老应用体系概念
图表112 “互联网+大数据”养老平台部署
图表113 环保大数据应用价值
图表114 智慧环保总体架构图
图表115 2001-2016年我国智慧物流市场增长情况
图表116 2016-2019年度中国最佳管理实践智慧城市
图表117 2016-2019年度中国智慧城市居民互联网生活最佳App应用服务提供商（一）
图表118 2016-2019年度中国智慧城市居民互联网生活最佳App应用服务提供商（二）
图表119 2016-2019年度中国智慧城市居民互联网生活最佳App应用服务提供商（三）
图表120 2016-2019年度中国智慧城市居民互联网生活最佳App应用服务提供商（四）
图表121 直辖市、计划单列市及副省级城市得分排名
图表122 省会城市（不包括副省级城市）得分排名
图表123 地市得分排名（前30强）
图表124 2017-2018中国数字经济和智慧产业综合影响力指数排名
图表125 2017-2018年中国新型智慧城市建设与发展综合影响力评估排名及得分
图表126 深圳市智慧城市一体化建设格局
图表127 武汉城市交通超级大脑
图表128 云计算数据中心网络总体架构图
图表129 宽带中国战略目标
图表130 调查样本企业行业分布
图表131 智慧城市逐步进入大数据运营阶段
图表132 2015-2018年银江股份有限公司总资产及净资产规模
图表133 2015-2018年银江股份有限公司营业收入及增速
图表134 2015-2018年银江股份有限公司净利润及增速
图表135 2016-2019年银江股份有限公司营业收入分行业、产品、地区
图表136 2015-2018年银江股份有限公司营业利润及营业利润率
图表137 2015-2018年银江股份有限公司净资产收益率
图表138 2015-2018年银江股份有限公司短期偿债能力指标
图表139 2015-2018年银江股份有限公司资产负债率水平
图表140 2015-2018年银江股份有限公司运营能力指标
图表141 2015-2018年中远海运科技股份有限公司总资产及净资产规模
图表142 2015-2018年中远海运科技股份有限公司营业收入及增速
图表143 2015-2018年中远海运科技股份有限公司净利润及增速
图表144 2016-2019年中远海运科技股份有限公司营业收入分行业、产品、地区
图表145 2015-2018年中远海运科技股份有限公司营业利润及营业利润率
图表146 2015-2018年中远海运科技股份有限公司净资产收益率
图表147 2015-2018年中远海运科技股份有限公司短期偿债能力指标
图表148 2015-2018年中远海运科技股份有限公司资产负债率水平
图表149 2015-2018年中远海运科技股份有限公司运营能力指标
图表150 2015-2018年北京数字政通科技股份有限公司总资产及净资产规模
图表151 2015-2018年北京数字政通科技股份有限公司营业收入及增速
图表152 2015-2018年北京数字政通科技股份有限公司净利润及增速
图表153 2016-2019年北京数字政通科技股份有限公司营业收入分行业、产品、地区
图表154 2015-2018年北京数字政通科技股份有限公司营业利润及营业利润率
图表155 2015-2018年北京数字政通科技股份有限公司净资产收益率
图表156 2015-2018年北京数字政通科技股份有限公司短期偿债能力指标
图表157 2015-2018年北京数字政通科技股份有限公司资产负债率水平
图表158 2015-2018年北京数字政通科技股份有限公司运营能力指标
图表159 延华智能细分公司
图表160 智慧城市顶层设计
图表161 2015-2018年上海延华智能科技（集团）股份有限公司总资产及净资产规模
图表162 2015-2018年上海延华智能科技（集团）股份有限公司营业收入及增速
图表163 2015-2018年上海延华智能科技（集团）股份有限公司净利润及增速
图表164 2016-2019年上海延华智能科技（集团）股份有限公司营业收入分行业、产品、地区
图表165 2015-2018年上海延华智能科技（集团）股份有限公司营业利润及营业利润率
图表166 2015-2018年上海延华智能科技（集团）股份有限公司净资产收益率
图表167 2015-2018年上海延华智能科技（集团）股份有限公司短期偿债能力指标
图表168 2015-2018年上海延华智能科技（集团）股份有限公司资产负债率水平
图表169 2015-2018年上海延华智能科技（集团）股份有限公司运营能力指标
图表170 大华交通态势云系统架构
图表171 大华人脸区域智能检测
图表172 大华分布式显控解决方案拓扑图
图表173 IPAD控制上墙
图表174 2015-2018年浙江大华技术股份有限公司总资产及净资产规模
图表175 2015-2018年浙江大华技术股份有限公司营业收入及增速
图表176 2015-2018年浙江大华技术股份有限公司净利润及增速
图表177 2016-2019年浙江大华技术股份有限公司营业收入分行业、产品、地区
图表178 2015-2018年浙江大华技术股份有限公司营业利润及营业利润率
图表179 2015-2018年浙江大华技术股份有限公司净资产收益率
图表180 2015-2018年浙江大华技术股份有限公司短期偿债能力指标
图表181 2015-2018年浙江大华技术股份有限公司资产负债率水平
图表182 2015-2018年浙江大华技术股份有限公司运营能力指标
图表183 智慧城市业务
图表184 2015-2018年深圳市赛为智能股份有限公司总资产及净资产规模
图表185 2015-2018年深圳市赛为智能股份有限公司营业收入及增速
图表186 2015-2018年深圳市赛为智能股份有限公司净利润及增速
图表187 2017年深圳市赛为智能股份有限公司营业收入分行业、产品、地区
图表188 2015-2018年深圳市赛为智能股份有限公司营业利润及营业利润率
图表189 2015-2018年深圳市赛为智能股份有限公司净资产收益率
图表190 2015-2018年深圳市赛为智能股份有限公司短期偿债能力指标
图表191 2015-2018年深圳市赛为智能股份有限公司资产负债率水平
图表192 2015-2018年深圳市赛为智能股份有限公司运营能力指标
图表193 2015-2018年万达信息股份有限公司总资产及净资产规模
图表194 2015-2018年万达信息股份有限公司营业收入及增速
图表195 2015-2018年万达信息股份有限公司净利润及增速
图表196 2016-2019年万达信息股份有限公司营业收入分行业、产品、地区
图表197 2015-2018年万达信息股份有限公司营业利润及营业利润率
图表198 2015-2018年万达信息股份有限公司净资产收益率
图表199 2015-2018年万达信息股份有限公司短期偿债能力指标
图表200 2015-2018年万达信息股份有限公司资产负债率水平
图表201 2015-2018年万达信息股份有限公司运营能力指标
图表202 2014-2015年神州控股综合收益表
图表203 2014-2015年神州控股分部资料
图表204 2016-2019年神州控股综合收益表
图表205 2016-2019年神州控股分部资料
图表206 2016-2019年神州控股综合收益表
图表207 第三批PPP示范项目中智慧城市类项目
图表208 智慧城市PPP项目不同领域分布情况
图表209 智慧城市项目投资额
图表210 我国智慧城市PPP项目年限数量及投资金额对比图
图表211 我国智慧城市PPP项目回报机制对比图
图表212 我国智慧城市PPP所处阶段数量及金额
图表213 智慧城市建设方向
图表214 全国城镇体系规划纲要示意图
图表215 京津冀一体化交通规划图
图表216 积极推进长三角城市群内地理信息高精度数据全域覆盖和交换共享
图表217 对2019-2023年中国智慧城市市场规模预测
图表218 对2019-2023年中国智慧城市IT投资规模预测
图表219 国家智慧城市（区、镇）试点指标体系（试行）
图表220 智慧城市标准体系框架（试行稿）
图表221 智慧城市评价指标体系总体框架（试行稿）
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