2026年智慧城市建设规划指导方案

2026年智慧城市建设规划指导方案参考模板一、背景分析

1.1全球智慧城市建设趋势

 1.1.1技术驱动因素分析

 1.1.2政策支持力度评估

 1.1.3市场需求变化特征

1.2中国智慧城市建设现状

 1.2.1城市级智慧平台建设情况

 1.2.2重点应用场景覆盖率统计

 1.2.3区域发展不平衡问题

1.32026年发展机遇与挑战

 1.3.1技术创新带来的新机遇

 1.3.2政策环境变化趋势

 1.3.3产业发展面临的瓶颈

二、问题定义

2.1智慧城市建设核心问题

 2.1.1技术标准不统一问题

 2.1.2数据孤岛现象分析

 2.1.3应用落地效果评估

2.2城市发展痛点转化分析

 2.2.1交通拥堵治理难点

 2.2.2环境监测与治理需求

 2.2.3公共服务均衡化诉求

2.3智慧城市建设价值评估标准

 2.3.1经济效益评估维度

 2.3.2社会效益量化方法

 2.3.3环境效益监测指标

三、目标设定

3.1智慧城市建设总体目标

3.2分阶段实施目标体系

3.3绩效评估与持续改进机制

3.4城市特色化发展路径

三、理论框架

3.1智慧城市相关理论体系

3.2智慧城市建设核心原则

3.3智慧城市建设关键技术体系

3.4智慧城市建设评价模型

五、实施路径

5.1城市智慧化顶层设计路径

5.2重点领域实施突破路径

5.3技术创新应用实施路径

5.4产业发展实施路径

五、风险评估

6.1技术风险及其应对策略

6.2数据安全风险及其应对策略

6.3管理风险及其应对策略

6.4社会风险及其应对策略

七、资源需求

7.1资金投入需求分析

7.2人才队伍建设需求

7.3设施设备需求

7.4机制建设需求

七、时间规划

8.1总体时间规划

8.2分阶段实施计划

8.3关键节点控制

8.4时间规划保障措施#2026年智慧城市建设规划指导方案一、背景分析1.1全球智慧城市建设趋势 智慧城市建设已成为全球城市发展的重要方向，国际组织如欧盟、联合国等纷纷出台相关规划。根据国际数据公司(Gartner)2023年报告，全球智慧城市市场规模预计到2026年将达到4280亿美元，年复合增长率达18.7%。其中，北美地区占比最大，达到43%，欧洲紧随其后，占比32%。中国在智慧城市建设领域增速最快，2022年投入规模已超过美国，成为全球最大的智慧城市市场。 1.1.1技术驱动因素分析 1.1.2政策支持力度评估 1.1.3市场需求变化特征1.2中国智慧城市建设现状 中国智慧城市建设起步于2012年《国家信息基础设施建设规划纲要》，经过十年发展，已形成较为完善的体系。目前，中国智慧城市建设呈现"东强西弱、大中小城市差异化发展"的特点。一线城市如北京、上海、深圳等已进入深度应用阶段，而中西部地区仍处于基础建设期。 1.2.1城市级智慧平台建设情况 1.2.2重点应用场景覆盖率统计 1.2.3区域发展不平衡问题1.32026年发展机遇与挑战 随着5G、人工智能等新一代信息技术的成熟，智慧城市建设进入加速期。但同时也面临数据孤岛、标准不统一、投资回报率低等挑战。根据中国信息通信研究院数据，2023年中国智慧城市建设平均投资回报周期为4.3年，远高于欧美发达国家的2.1年。 1.3.1技术创新带来的新机遇 1.3.2政策环境变化趋势 1.3.3产业发展面临的瓶颈二、问题定义2.1智慧城市建设核心问题 当前中国智慧城市建设存在"重技术轻治理"、"重建设轻运营"、"重硬件轻数据"等突出问题。这些问题导致智慧城市系统碎片化严重，数据共享困难，应用效果不理想。例如，某北方省会城市投入20亿元建设的智慧交通系统，由于部门间数据不互通，未能发挥预期作用。 2.1.1技术标准不统一问题 2.1.2数据孤岛现象分析 2.1.3应用落地效果评估2.2城市发展痛点转化分析 智慧城市建设本质是解决城市发展中的实际问题。根据住建部2023年调研，中国城市居民最关心的三个问题是交通拥堵(占比67%)、环境污染(占比52%)和公共服务不足(占比48%)。智慧城市建设应围绕这些痛点展开。 2.2.1交通拥堵治理难点 2.2.2环境监测与治理需求 2.2.3公共服务均衡化诉求2.3智慧城市建设价值评估标准 建立科学的价值评估体系是解决上述问题的关键。建议从经济效益、社会效益、环境效益三个维度建立综合评价指标体系。例如，某南方副省级城市通过智慧医疗平台，使平均就医时间缩短40%，急诊响应时间减少35%，实现了显著的社会效益。 2.3.1经济效益评估维度 2.3.2社会效益量化方法 2.3.3环境效益监测指标三、目标设定3.1智慧城市建设总体目标智慧城市建设应以"以人为本、数据驱动、智能协同、绿色低碳"为核心理念，构建技术先进、功能完善、体验优良、安全可控的智慧城市体系。到2026年，力争实现重点城市智慧化水平提升50%以上，形成一批可复制推广的典型案例。根据中国智慧城市发展指数报告，2022年中国智慧城市建设指数平均值为61.8，目标设定为2026年达到90以上，相当于跨越三个发展台阶。这一目标的实现需要顶层设计、技术创新、应用深化、体制机制改革等多方面协同推进。国际经验表明，智慧城市建设成功的关键在于将技术进步与城市治理现代化有机结合，避免陷入"为技术而技术"的误区。例如，新加坡的智慧国家建设之所以领先，正是因为其始终将提升公共服务效率、改善市民生活品质作为出发点和落脚点。3.2分阶段实施目标体系智慧城市建设应采用"顶层规划、分步实施、重点突破"的策略，构建多层次目标体系。近期目标(2023-2024年)应聚焦基础能力建设，重点推进5G网络、物联网平台、城市数据中台等基础设施建设，并试点若干重点应用场景。中期目标(2025年)应强化应用推广，实现交通、医疗、安防等核心领域智慧化应用覆盖率显著提升。远期目标(2026年)则致力于系统整合与优化，消除信息孤岛，实现跨部门、跨层级的数据共享与业务协同。在具体目标设定上，建议采用SMART原则，即具体(Specific)、可衡量(Measurable)、可实现(Achievable)、相关(Relevant)、时限(Time-bound)。例如，在交通领域可设定"2026年主要城市核心区交通拥堵指数下降20%"的明确目标。目标体系应与国家新型城镇化规划、数字中国建设纲要等宏观政策保持一致，并建立动态调整机制，以适应技术发展和城市需求变化。3.3绩效评估与持续改进机制建立科学有效的绩效评估体系是确保目标实现的关键支撑。建议构建包含定量指标与定性评价相结合的评估框架，重点考核数据资源整合度、跨部门业务协同度、市民满意度等核心指标。评估方法应采用多源数据融合技术，包括城市运行大数据平台、第三方测评机构数据、市民满意度调查等。评估周期可分为月度监测、季度评估、年度总评三个层级，确保问题及时发现与整改。例如，某沿海城市建立的智慧城市运行监测平台，通过实时采集交通、环境、能源等数据，实现了对城市运行状态的动态感知和智能预警。评估结果应与政府绩效考核、项目审批、资金分配等挂钩，形成"评估-反馈-改进"的闭环管理机制。同时，应建立案例库和知识库，总结推广成功经验，为其他城市提供参考。国际经验显示，将绩效评估与持续改进相结合，能使智慧城市建设始终保持在正确轨道上。3.4城市特色化发展路径智慧城市建设不应追求"千城一面"，而应根据不同城市的资源禀赋、发展阶段、产业特点等确定差异化发展路径。例如，长三角地区可重点发展数字经济、智能制造等新兴业态，珠三角地区应加强城市治理现代化创新，而中西部地区则需优先解决基础设施薄弱问题。在具体目标设定上，应突出城市特色，避免盲目跟风。某中部城市立足自身资源优势，将智慧农业作为重点发展方向，通过物联网、大数据等技术，使农产品上链率提升60%，品牌价值增加35%，实现了差异化发展。建议建立"城市诊断-需求分析-方案设计-实施建设-效果评估"五位一体的个性化发展模式。同时，应加强城市间交流合作，通过建立联盟、开展互访等形式，促进经验分享和模式创新。特色化发展不仅能够提升智慧城市建设成效，也有利于形成各具特色的城市竞争优势，推动区域协调发展。三、理论框架3.1智慧城市相关理论体系智慧城市建设涉及城市规划、信息技术、管理学、社会学等多个学科，需要构建系统的理论框架。其核心理论基础包括系统论、网络经济学、复杂性科学、行为科学等。系统论强调城市作为一个复杂系统的整体性，要求各子系统协调运行；网络经济学为智慧城市建设中的资源配置、价值创造提供了理论指导；复杂性科学揭示了城市系统的非线性特征，有助于应对突发事件；行为科学则有助于理解市民需求，优化用户体验。这些理论相互支撑，共同构成了智慧城市建设的理论体系。例如，系统论视角下的智慧城市建设强调顶层设计、统筹规划，避免各自为政；网络经济学视角则关注智慧城市建设中的投入产出效益，为项目决策提供依据。3.2智慧城市建设核心原则基于理论分析，智慧城市建设应遵循以下核心原则：以人为本原则，将提升市民生活品质作为出发点和落脚点；数据驱动原则，充分发挥数据在城市治理中的价值；智能协同原则，实现跨部门、跨层级、跨区域的智能化协同；安全可控原则，确保网络安全、数据安全和个人隐私保护；可持续发展原则，注重绿色低碳技术应用。这些原则相互关联，共同构成了智慧城市建设的价值导向。例如，以人为本原则要求在系统设计和应用开发中充分考虑市民需求，避免技术官僚主义；数据驱动原则强调打破数据孤岛，建立统一的数据标准体系；智能协同原则则要求建立跨部门协调机制，实现业务流程再造。这些原则的贯彻落实，需要将理论指导转化为具体行动指南，为智慧城市建设提供方向指引。3.3智慧城市建设关键技术体系智慧城市建设涉及的技术领域广泛，主要包括感知层、网络层、平台层和应用层。感知层技术包括物联网、传感器网络、视频监控等，用于采集城市运行数据；网络层技术包括5G、光纤网络、工业互联网等，为数据传输提供支撑；平台层技术包括云计算、大数据、人工智能等，用于数据处理和分析；应用层技术则包括智慧交通、智慧医疗、智慧教育等具体应用。这些技术相互支撑，共同构成了智慧城市建设的完整技术体系。例如，感知层技术是实现智慧城市的基础，需要加强标准化建设；网络层技术应注重网络覆盖和速率提升；平台层技术应重点发展城市数据中台和AI能力平台；应用层技术则应注重场景化创新。技术选择应遵循适用性、先进性、经济性原则，避免盲目追求最新技术。3.4智慧城市建设评价模型基于理论框架，建议构建包含五个维度的智慧城市建设评价模型：基础设施完善度、数据资源整合度、智能应用普及度、城市治理现代化度、市民生活品质度。每个维度下设3-5个具体指标，采用百分制评分。例如，基础设施完善度包括网络覆盖率、感知设备密度、平台互联互通水平等指标；数据资源整合度包括数据开放程度、数据共享范围、数据质量等指标；智能应用普及度包括应用场景数量、覆盖人口比例、使用频率等指标。评价模型应具备动态调整能力，以适应技术发展和城市需求变化。评价结果可用于指导项目建设、优化政策制定、改进管理水平。例如，某城市通过实施该评价模型，发现交通领域数据共享不足问题突出，随后投入资源建设交通数据中台，使交通管理效率提升30%。评价模型的科学性、客观性、可操作性直接影响评价效果，需要加强理论研究和实践验证。五、实施路径5.1城市智慧化顶层设计路径智慧城市建设的成功实施需要科学的顶层设计，这包括建立完善的制度框架、明确的发展路径和协同的工作机制。首先，应成立由市长牵头的智慧城市建设领导小组，统筹协调各部门工作。其次，制定分阶段实施计划，明确各阶段目标、重点任务和责任主体。例如，某北方城市在智慧城市建设初期，就制定了"一年打基础、三年见成效、五年全覆盖"的阶段性目标，并根据目标制定了详细的实施方案。再次，建立跨部门数据共享机制，打破"信息孤岛"现象。这需要制定统一的数据标准，建设城市数据中台，并明确数据共享责任。最后，建立智慧城市建设评估体系，定期对建设成效进行评估，并根据评估结果调整实施策略。国际经验表明，那些拥有强大顶层设计的城市，如新加坡、纽约等，其智慧城市建设成效显著高于其他城市。因此，顶层设计不仅是智慧城市建设的起点，也是贯穿始终的关键环节。5.2重点领域实施突破路径智慧城市建设应选择若干重点领域作为突破口，以点带面推动整体发展。交通领域是智慧城市建设的重点领域之一，通过建设智能交通系统，可以有效缓解交通拥堵、提高出行效率。例如，某沿海城市建设的智能交通系统，通过实时监测路况、优化信号灯配时、提供出行诱导服务，使核心区交通拥堵指数下降35%。医疗领域是智慧城市建设的另一个重点领域，通过建设智慧医疗平台，可以实现医疗资源共享、远程医疗、健康管理等。某中部城市建设的智慧医疗平台，使区域内医疗资源利用率提升40%，患者平均就医时间缩短30%。教育领域、安防领域、环保领域等也是智慧城市建设的重点领域。在具体实施中，应采用试点先行、逐步推广的方式，先选择条件成熟的区域或场景进行试点，总结经验后再全面推广。同时，要注重跨领域协同，例如交通与安防领域的协同，可以实现交通事件快速响应和处置。5.3技术创新应用实施路径技术创新是智慧城市建设的重要驱动力，需要构建"技术引进-消化吸收-再创新"的技术创新应用路径。首先，应加强核心技术引进，积极引进国外先进技术和设备。例如，某南方城市在建设智慧安防系统时，引进了德国的智能视频分析技术，显著提升了安防系统的智能化水平。其次，应加强技术消化吸收，组织专业团队对引进技术进行深入研究，掌握核心技术。再次，应加强技术创新，在消化吸收的基础上，开发适应本地特点的新技术、新应用。例如，某北方城市在引进智能交通技术后，结合本地实际，开发了具有自主知识产权的智能停车系统，填补了国内空白。最后，应建立技术创新激励机制，鼓励企业、高校、科研机构开展技术创新。同时，要加强知识产权保护，为技术创新提供良好环境。技术创新不仅是技术问题，更是体制机制问题，需要政府、企业、高校、科研机构等多方协同推进。5.4产业发展实施路径智慧城市建设需要培育完善的产业生态，形成"政府引导-市场主导-企业参与-多方共赢"的产业发展模式。首先，应培育本土龙头企业，通过政策扶持、资金投入等方式，培育具有核心竞争力的本土企业。例如，某东部城市通过设立产业基金，支持本地智慧城市企业的发展，使本地企业市场占有率提升至40%。其次，应引进国内外优质企业，形成多元化竞争格局。再次，应加强产业链协同，促进产业链上下游企业合作，形成产业集群。例如，某中部城市通过建设智慧城市产业园，吸引了众多物联网、大数据、人工智能企业入驻，形成了较为完整的产业链。最后，应加强产学研合作，促进技术创新与产业应用对接。同时，要注重人才培养，为产业发展提供人才支撑。产业发展不仅是经济问题，更是社会问题，需要政府、企业、高校、科研机构等多方协同推进。只有构建完善的产业生态，才能为智慧城市建设提供持续动力。五、风险评估6.1技术风险及其应对策略智慧城市建设面临诸多技术风险，包括技术路线选择不当、系统集成困难、技术更新快等。技术路线选择不当可能导致建设方向错误，造成资源浪费。例如，某城市在智慧交通建设中盲目追求最新技术，导致系统不兼容、难以扩展，最终不得不进行大规模改造。为应对这一风险，应建立专家咨询机制，充分论证技术路线的可行性。系统集成困难是智慧城市建设的常见问题，由于涉及多个子系统，不同系统间可能存在兼容性问题。某大城市在建设智慧城市平台时，由于未做好系统间接口标准化工作，导致数据无法共享，系统难以协同。为应对这一风险，应建立统一的系统接口标准，并加强系统测试。技术更新快可能导致系统很快过时，需要持续投入进行升级。某中等城市建设的智慧安防系统，由于未考虑技术更新问题，几年后系统就难以满足需求。为应对这一风险，应采用模块化设计，便于系统升级。同时，要建立技术发展趋势监测机制，及时调整技术路线。技术风险不仅涉及技术本身，还涉及技术管理，需要从技术选型、系统设计、实施管理等多个环节进行控制。6.2数据安全风险及其应对策略数据安全是智慧城市建设面临的重要风险，包括数据泄露、数据篡改、数据滥用等。数据泄露可能导致个人隐私泄露，造成严重后果。某大城市智慧医疗平台曾发生数据泄露事件，导致数百万患者信息泄露，引发社会广泛关注。为应对这一风险，应建立完善的数据安全管理制度，加强数据加密、访问控制等措施。数据篡改可能导致系统运行异常，影响城市安全。某沿海城市智慧交通系统曾发生数据篡改事件，导致交通信号灯异常，引发交通混乱。为应对这一风险，应建立数据完整性校验机制，并定期进行数据备份。数据滥用可能导致数据价值无法充分发挥，甚至被用于非法目的。某中部城市智慧旅游平台的数据被用于商业推广，引发市民不满。为应对这一风险，应建立数据使用审批制度，明确数据使用范围。同时，要加强对数据安全技术的研发和应用，提高数据安全技术水平。数据安全不仅涉及技术问题，还涉及管理问题，需要从数据采集、存储、使用、销毁等全生命周期进行管理。6.3管理风险及其应对策略智慧城市建设面临诸多管理风险，包括缺乏统一管理、部门协调不力、资金管理混乱等。缺乏统一管理可能导致建设混乱，重复建设。某大城市在智慧城市建设中，各部门各自为政，导致重复建设问题突出，造成资源浪费。为应对这一风险，应建立统一的管理机构，统筹协调各部门工作。部门协调不力可能导致系统难以协同，影响应用效果。某中等城市在建设智慧政务系统时，由于部门间协调不力，导致系统难以互联互通，最终不得不进行大规模改造。为应对这一风险，应建立跨部门协调机制，明确各部门职责。资金管理混乱可能导致资金使用效率低下，影响建设进度。某小城市在智慧城市建设中，由于资金管理混乱，导致项目进度严重滞后。为应对这一风险，应建立完善的资金管理制度，加强资金监管。同时，要建立风险预警机制，及时发现和处置管理风险。管理风险不仅涉及管理本身，还涉及体制机制，需要从组织架构、职责分工、制度建设等多个方面进行完善。6.4社会风险及其应对策略智慧城市建设面临诸多社会风险，包括数字鸿沟、隐私担忧、公众接受度低等。数字鸿沟可能导致部分人群被边缘化，影响社会公平。某大城市在建设智慧医疗系统时，由于未考虑老年人等群体的需求，导致他们难以使用系统，影响就医体验。为应对这一风险，应加强公共服务设施建设，为弱势群体提供替代服务。隐私担忧可能导致公众对智慧城市建设产生抵触情绪。某东部城市在建设智能视频监控系统时，由于未充分征求公众意见，引发公众抗议，导致项目被迫调整。为应对这一风险，应加强公众沟通，充分听取公众意见。公众接受度低可能导致智慧城市建设难以落地。某中等城市在建设智慧社区时，由于公众接受度低，导致系统使用率低，影响建设效果。为应对这一风险，应加强宣传引导，提高公众对智慧城市建设的认识。同时，要建立社会风险评估机制，及时发现和处置社会风险。社会风险不仅涉及技术问题，还涉及社会问题，需要从政策制定、公共服务、公众参与等多个方面进行应对。七、资源需求7.1资金投入需求分析智慧城市建设需要持续的资金投入，这包括基础设施建设、平台开发、应用推广、运维保障等多个方面。根据国际数据公司(Gartner)预测，全球智慧城市建设投资规模到2026年将达到4280亿美元，年复合增长率达18.7%。在中国，根据中国信息通信研究院数据，2023年智慧城市建设平均投入规模为每万人5000万元，但地区差异显著，东部地区投入强度远高于中西部地区。资金来源应多元化，包括政府财政投入、企业投资、社会资本等。例如，某沿海城市通过设立智慧城市建设基金，吸引社会资本参与，有效缓解了资金压力。资金分配应遵循重点突出、兼顾均衡的原则，优先支持基础设施建设和关键应用场景。同时，要建立资金绩效评估机制，确保资金使用效益。国际经验表明，那些能够建立多元化资金投入机制的城市，其智慧城市建设成效显著高于其他城市。资金投入不仅是经济问题，更是战略问题，需要从城市发展全局出发进行统筹规划。7.2人才队伍建设需求智慧城市建设需要一支专业化的人才队伍，包括规划设计师、软件工程师、数据科学家、网络专家等。根据中国智慧城市发展指数报告，2023年中国智慧城市人才缺口高达200万人，其中数据科学家、人工智能工程师等高端人才最为紧缺。人才队伍建设应采用"引进与培养相结合"的策略，一方面通过提高薪酬待遇、优化工作环境等方式引进高端人才；另一方面加强本地人才培养，与高校合作设立智慧城市相关专业，培养本土人才。例如，某中部城市与本地高校合作设立智慧城市学院，定向培养智慧城市建设所需人才，有效缓解了人才短缺问题。人才队伍建设还应注重梯队建设，建立完善的人才培养、使用、评价、激励机制，形成一支结构合理、素质优良的人才队伍。同时，要建立人才共享机制，促进人才在不同部门、不同项目间流动。人才队伍建设不仅是技术问题，更是人力资源问题，需要从城市发展全局出发进行统筹规划。7.3设施设备需求智慧城市建设需要完善的设施设备支撑，包括感知设备、网络设备、计算设备、存储设备等。感知设备是智慧城市建设的物理基础，包括传感器、摄像头、智能终端等，其数量和质量直接影响数据采集能力。例如，某大城市部署了超过10万个智能摄像头，实现了城市全方位覆盖。网络设备是数据传输的载体，包括5G基站、光纤网络、工业互联网等，其覆盖率和速率直接影响数据传输效率。计算设备是数据处理的核心，包括云计算中心、边缘计算设备等，其计算能力直接影响数据处理速度。存储设备是数据存储的基础，包括分布式存储、云存储等，其存储容量直接影响数据存储能力。设施设备建设应遵循适度超前、经济适用的原则，避免盲目追求最新技术。同时，要注重设施设备的标准化和模块化，便于维护和升级。设施设备建设不仅是技术问题，更是基础设施问题，需要从城市发展全局出发进行统筹规划。设施设备的合理配置和高效利用，是智慧城市建设的重要保障。7.4机制建设需求智慧城市建设需要完善的机制保障，包括制度体系、标准体系、数据共享机制、协同机制等。制度体系建设是智慧城市建设的基石，需要制定完善的法律法规、政策文件、技术标准等。例如，某东部城市制定了《智慧城市建设管理办法》，为智慧城市建设提供了制度保障。标准体系建设是智慧城市建设的纽带，需要制定统一的数据标准、接口标准、技术标准等，以解决数据孤岛问题。数据共享机制是智慧城市建设的核心，需要建立跨部门、跨层级、跨区域的数据共享机制，促进数据互联互通。协同机制是智慧城市建设的保障，需要建立跨部门、跨领域的协同机制，促进资源整合和业务协同。机制建设应注重系统性、协调性和可操作性，确保各项机制能够有效运行。同时，要建立机制评估和改进机制，及时完善各项机制。机制建设不仅是技术问题，更是管理问题，需要从城市发展全局出发进行统筹规划。完善的机制保障，是智慧城市建设可持续发展的关键。七、时间规划8.1总体时间规划智慧城市建设是一个长期过程，需要制定科学的总体时间规划。根据国际经验，智慧城市建设通常需要10-15年时间才能取得显著成效。在中国，根据住建部《智慧城市行动方案》，到2025年基本实现新型智慧城市建设取得显著成效，到2035年基本建成智慧城市。具体到2026年，应重点推进以下几个方面：首先，完成基础设施升级改造，包括5G网络、物联网平台、城市数据中台等建设；其次，重点推广智慧交通、智慧医疗、智慧安防等应用场景；再次，建立完善的智慧城市建设评价体系；最后，形成一批可复制推广的典型案例。总体时间规划应与城市发展总体规划相衔接，并根据实际情况动态调整。同时，要注重阶段性目标的设定，将长期目标分解为若干阶段性目标，便于实施和评估。8.2分阶段实施计划智慧城市建设应采用分阶段实施策略，根据不同阶段的特点制定相应的实施计划。第一阶段(2023-2024年)应以基础能力建设为主，重点推进5G网络、物联网平台、城市数据中台等基础设施建设，并试点若干重点应用场景。例如，在基础设施领域，应重点推进5G网络全覆盖，建