为深入贯彻党的二十大和中央经济工作会议精神，落实《中共中央 国务院关于构建数据基础制度更好发挥数据要素作用的意见》，充分发挥数据要素乘数效应，赋能经济社会发展，2023年12月31日，国家数据局会同有关部门发布了《“数据要素×”三年行动计划(2024—2026年)》。随后，2024年5月又会同有关部门共同举办2024年“数据要素×”大赛。近日，《2024 北京“数据要素×”典型案例集》正式发布，再次引起了行业对“数据要素”的重视！

什么是数据要素？

数据要素是指参与到社会生产经营活动中，为所有者或使用者带来经济效益的数据资源。它是面向数字经济，在讨论生产力和生产关系的语境中对“数据”的指代，强调数据促进生产价值的能力。具体来说，数据要素指的是根据特定生产需求汇聚、整理、加工而成的计算机数据及其衍生形态，投入于生产的原始数据集、标准化数据集、各类数据产品及以数据为基础产生的系统、信息和知识均可纳入数据要素讨论的范畴。

数据要素与智慧城市有什么关系？

在智慧城市建设中，数据要素扮演着至关重要的角色，具体体现在以下几个方面：

核心驱动力：数据要素是智慧城市发展的核心驱动力。智慧城市的建设离不开对海量数据的收集、处理、分析和应用。这些数据来自城市运行的各个方面，包括交通、环境、能源、公共安全、医疗、教育等，通过数据要素的整合与利用，可以实现对城市运行状态的全面感知和精准管理。

决策支持：数据要素为智慧城市的决策提供了科学依据。通过对数据的深入挖掘和分析，可以揭示城市运行中的规律和问题，为政府和企业提供精准的决策支持。例如，在交通管理中，通过分析交通流量数据，可以优化信号灯控制策略，缓解交通拥堵；在环境管理中，通过分析空气质量数据，可以制定更加有效的环保措施。

服务优化：数据要素的应用有助于提升城市公共服务的水平。通过整合各类数据资源，可以构建智能化的服务平台，为市民提供更加便捷、高效的服务。例如，在医疗领域，通过构建电子健康档案和远程医疗系统，可以实现医疗资源的优化配置和医疗服务的高效提供；在教育领域，通过在线教育平台和数据分析技术，可以实现个性化教学和学习资源的精准推送。

经济引擎：数据要素是智慧城市经济发展的新引擎。通过数据要素的挖掘和应用，可以催生新的产业形态和商业模式，推动城市经济的转型升级。例如，在数字经济领域，通过大数据、云计算、人工智能等技术的融合应用，可以推动传统产业的数字化改造和智能化升级；在智慧城市建设中，还可以发展数据交易、数据服务等新兴产业，为城市经济注入新的活力。

社会治理创新：数据要素的应用有助于推动社会治理模式的创新。通过构建基于数据的治理体系，可以实现政府、企业和社会各界的协同共治，提高社会治理的效率和水平。例如，在公共安全领域，通过构建智能化的监控系统和预警机制，可以实现对城市安全的实时监测和快速响应；在应急管理领域，通过数据分析技术可以实现对突发事件的快速评估和有效应对。

数据要素在智慧城市建设中扮演着核心驱动力、决策支持、服务优化、经济引擎和社会治理创新等多重角色，是推动智慧城市发展的重要力量。

数据要素在智慧城市中有哪些应用场景？

在智慧城市建设中，数据要素的应用场景非常广泛，涵盖了城市管理的各个方面。以下是几个主要的应用场景：

▲智慧交通

交通流量管理：通过收集交通流量、道路状况、车辆行驶轨迹等大数据，利用人工智能技术对这些数据进行深度分析和挖掘，可以实时分析交通状况，预测交通拥堵和事故风险，为交通管理部门提供决策支持。例如，优化交通信号灯的控制策略，减少交通拥堵和排放；基于AI的智能导航系统为市民提供更加准确、高效的出行建议。(来源：哔哩哔哩)

智能停车：利用大数据和物联网技术，实现智慧停车系统的建设。通过实时监测停车位的使用情况，为市民提供精准的停车信息，解决停车难的问题。同时，通过智能停车收费系统，提高停车管理的效率和便捷性。(来源：广州市人民政府门户网站)

▲智慧环保

环境监测：通过收集环境监测数据，如空气质量、噪音、水质等，利用AI技术实时监测环境质量，发现污染源，预测环境风险。这些数据和分析结果可以为环保部门提供决策支持，帮助他们及时采取措施改善环境质量。(来源：哔哩哔哩)

智能垃圾分类：利用物联网和大数据技术，实现智能垃圾分类和回收。通过智能垃圾桶等设备，自动识别垃圾类型，提高垃圾分类的准确性和效率，促进资源的回收利用。(来源：综合信息)

▲智慧公共安全

犯罪预防：通过收集公共安全相关的大数据，如犯罪案件、火灾事故、交通事故等，利用AI技术进行深度分析和挖掘，发现潜在的安全隐患和风险点。这些分析结果可以为公安、消防等部门提供预警和决策支持，帮助他们及时应对和处理突发事件，保障市民的安全。(来源：哔哩哔哩)

智能安防：利用视频监控、人脸识别等技术，构建智能安防系统。通过实时监测和分析视频数据，及时发现异常情况，提高城市的安全防范能力。(来源：综合信息)

▲智慧公共服务

智慧医疗：通过大数据和AI技术，实现医疗资源的优化配置和医疗服务的高效提供。例如，构建电子健康档案和远程医疗系统，为市民提供便捷的医疗服务；利用AI技术辅助医生进行诊疗决策，提高诊疗的准确性和效率。(来源：科技频道_光明网)

智慧教育：利用大数据和物联网技术，构建智慧教育管理系统。通过收集学生的学习数据和行为数据，分析学生的学习需求和偏好，为教师和学生提供个性化的教学和学习资源。(来源：知乎专栏)

▲智慧社区

社区管理：通过物联网和大数据技术，实现智慧社区的建设。例如，利用智能门禁系统、智能安防系统等设备，提高社区的安全防范能力；通过智能垃圾分类系统、智能照明系统等设备，提高社区的环境卫生和节能减排水平。(来源：知乎专栏)

居民服务：通过构建智慧社区服务平台，为居民提供便捷的生活服务。例如，在线缴费、社区活动报名、家政服务等，提高居民的生活质量和幸福感。(来源：综合信息)

综上所述，数据要素在智慧城市建设中具有广泛的应用场景，涵盖了交通、环保、公共安全、公共服务和社区管理等多个方面。通过深入挖掘和应用数据要素的价值，可以推动智慧城市建设的不断创新和发展。

结语：数据要素备受国家重视，对智慧城市的发展产生了深远的影响。它不仅推动了智慧城市建设的智能化水平提升，还提升了公共服务质量与效率、促进了城市治理的精细化与智能化、促进了产业创新发展，并加强了数据安全与隐私保护。未来，随着数据要素的不断积累和应用，智慧城市建设将迎来新的发展机遇。

来源：智慧城市网