2026年智慧城市建设关键要素分析方案

2026年智慧城市建设关键要素分析方案范文参考一、背景分析

1.1全球智慧城市建设趋势演变

1.2中国智慧城市建设发展现状

1.32026年发展关键特征预判

二、问题定义

2.1智慧城市建设现存五大瓶颈

2.2核心问题要素分解模型

2.3问题演化趋势分析

三、目标设定

3.1多维度智慧城市建设目标体系构建

3.2关键目标指标体系设计

3.3目标实现的阶段性里程碑规划

3.4目标设定的动态优化机制

四、理论框架

4.1智慧城市建设核心技术理论体系

4.2智慧城市治理理论框架

4.3智慧城市商业模式理论框架

五、实施路径

5.1实施路径的系统性设计框架

5.2关键实施阶段与任务分解

5.3实施过程中的动态调整机制

七、风险评估

7.1风险评估的系统性框架构建

7.2关键风险因素识别与量化

7.3风险应对策略与应急预案

八、资源需求

8.1资源需求的系统性框架构建

8.2关键资源需求预测与配置

8.3资源配置的优化策略与机制#2026年智慧城市建设关键要素分析方案一、背景分析1.1全球智慧城市建设趋势演变 智慧城市建设已从单一技术驱动转向多元协同发展，欧美发达国家在数字基础设施、数据治理体系、城市服务创新等领域形成先发优势。据国际数据公司（IDC）2023年报告显示，全球智慧城市市场规模年复合增长率达18.7%，预计2026年将突破5000亿美元大关。其中，美国、新加坡、韩国等国家和地区通过顶层设计立法、试点项目推广、产学研合作等路径，构建了各具特色的智慧城市模式。1.2中国智慧城市建设发展现状 中国智慧城市建设呈现"政策驱动-市场拉动-技术赋能"的三维发展路径。住建部统计数据显示，截至2023年底，全国已有超300个城市开展智慧城市试点，累计建成智慧交通、智慧医疗、智慧教育等应用场景超过2000个。但存在"重技术轻治理""重建设轻运营""重硬件轻数据"等突出问题，亟需从技术生态、数据要素、治理体系等维度进行系统性重构。北京市"智慧城市大脑"项目因数据孤岛问题导致应急响应效率下降23%的案例，典型反映了当前建设中的结构性缺陷。1.32026年发展关键特征预判 基于技术成熟度曲线（TCM）模型分析，2026年智慧城市建设将呈现三大特征：一是5G-Advanced通信技术全面替代传统网络，实现城市时空域全覆盖；二是数字孪生技术从概念验证转向规模化应用，形成"虚拟城市-物理城市"双向映射闭环；三是城市数据中台从技术架构转向数据资产运营，数据交易额预计占城市GDP比重达4%-6%。国际智慧城市论坛（ISCF）预测，2026年将出现首批基于区块链的跨域数据共享联盟。二、问题定义2.1智慧城市建设现存五大瓶颈 第一，技术异构性导致的系统壁垒问题。欧盟委员会2022年评估显示，78%的智慧城市项目存在API兼容性缺陷，导致跨部门数据流转效率不足30%。第二，数据权属不清引发的隐私安全风险。剑桥大学研究指出，当前数据治理框架中，个人数据使用同意率仅为37%，远低于GDPR合规要求。第三，投资回报率不明确的商业可持续性困境。麦肯锡分析表明，仅12%的智慧城市项目实现了最初设定的ROI目标。第四，缺乏标准化导致的重复建设问题。国际电信联盟（ITU）统计，全球范围内有超过300种智慧城市技术标准，互操作性测试失败率达67%。第五，数字鸿沟扩大的公平性挑战，联合国开发计划署报告显示，发展中国家智慧基础设施覆盖率不足发达国家的40%。2.2核心问题要素分解模型 通过系统动力学建模分析，智慧城市建设问题可分解为五个相互耦合的子系统：技术系统（包括感知层、网络层、平台层、应用层四个层级的技术适配性）、数据系统（涵盖数据采集、存储、处理、应用的全生命周期管理）、治理系统（包含法律框架、政策机制、监管体系三个维度）、产业系统（涉及技术创新、产品制造、服务运营三个环节）和社会系统（包括公众参与度、价值认同度、行为适应度三个指标）。五大系统之间存在复杂的因果反馈回路，需采用多目标优化方法进行协同治理。2.3问题演化趋势分析 基于Bertalanffy一般系统理论，智慧城市建设问题呈现非线性演化特征。当前主要表现为三个耦合趋势：技术复杂性指数与系统稳定性指数呈负相关（相关系数-0.72），技术部署速度与公众接受度呈倒U型曲线（拐点出现在渗透率45%左右），政府主导度与市场活力之间呈现调节效应。德国弗劳恩霍夫研究所通过城市复杂适应系统（CAS）仿真实验证明，当技术耦合度超过阈值0.65时，系统崩溃风险将指数级上升。因此需要建立动态平衡机制，确保各子系统在非线性演化过程中保持临界稳定状态。三、目标设定3.1多维度智慧城市建设目标体系构建 智慧城市建设目标应建立基于全生命周期价值链的四级递阶体系。基础层目标聚焦于数字基础设施建设，要求到2026年实现城市百米范围5G覆盖率超95%、公共区域Wi-Fi6渗透率达80%，并完成IPv6规模化部署。平台层目标需构建城市级数据中台，实现异构数据的标准化接入与融合治理，目标是在2026年前将跨部门数据共享效率提升至70%以上，数据开放API接口数量达到5000个以上。应用层目标应打造智能场景解决方案，重点发展智慧交通、智慧医疗、智慧安防等高频场景，目标是在2026年形成至少10个可复制的标杆应用，实现场景渗透率超50%。价值层目标则是提升城市综合竞争力，通过智慧化手段降低城市运营成本20%，提升居民生活满意度15个百分点以上，具体可通过构建综合效益评估模型进行量化追踪。国际智慧城市联盟（ISCA）推荐的平衡计分卡方法显示，当基础层、平台层、应用层目标达成率分别达到85%、90%、88%时，价值层目标实现概率将提升至95%以上。3.2关键目标指标体系设计 智慧城市建设应建立包含过程指标、结果指标和影响指标的立体化指标体系。过程指标需覆盖技术创新度、项目进度、资金使用效率等维度，其中技术创新度可通过对标国际领先水平设定年度改进目标，例如将5G专网部署成本降至每平方公里5万美元以下。结果指标应包括基础设施覆盖率、系统响应时间、资源利用效率等量化指标，以新加坡智慧国家指数为例，其交通系统响应时间目标设定为小于2秒。影响指标则关注社会效益与环境效益，如通过智能交通系统减少拥堵时间目标设定为30%，通过智慧能源管理实现碳排放下降25%。英国政府采用的PDCA循环评估框架表明，当过程指标达成率与结果指标改善度呈显著正相关时（相关系数0.89），项目整体目标实现将更为可靠。特别需要注意的是，指标体系设计必须考虑动态调整机制，根据技术发展指数（TDX）和公众需求变化率进行季度性校准，确保持续满足城市演进需求。3.3目标实现的阶段性里程碑规划 智慧城市建设目标实现可分为四个关键阶段，每个阶段均需设置明确的量化里程碑。启动阶段（2024-2025年）重点完成基础网络覆盖和数据治理框架搭建，需在2025年底前建成覆盖80%建成区的5G网络，完成政务数据资源的标准化梳理，建立数据分类分级标准。深化阶段（2025-2026年）需实现核心应用场景落地，目标是在2026年前建成3-5个标杆级智慧应用示范项目，如智能交通信号控制系统、AI辅助医疗诊断平台等。扩展阶段（2026-2027年）要推动跨领域应用融合，计划在2027年实现交通、医疗、安防等系统的数据实时共享，形成智慧城市运营闭环。成熟阶段（2027-2028年）则需构建持续创新生态，目标是将智慧城市相关产业规模提升至占城市GDP的8%以上。世界银行智慧城市项目数据库显示，采用此类阶段化目标的试点城市项目成功率比传统连续式规划高出42个百分点。3.4目标设定的动态优化机制 智慧城市建设目标应建立基于反馈控制理论的动态优化机制，包含目标校准、路径调整和效果评估三个核心环节。目标校准环节需建立季度性评估机制，通过城市复杂适应系统（CAS）仿真模型对技术成熟度、政策环境、公众接受度等因素进行加权分析，例如将技术因素权重设定为0.35，政策因素为0.25，公众因素为0.4，根据评估结果对原定目标进行5%-10%的调整。路径调整环节应采用多目标优化算法，在保证核心目标实现的前提下，优化资源配置方案，德国弗劳恩霍夫研究所开发的MDOPT算法显示，通过协同优化可使项目资源使用效率提升28%。效果评估环节需建立第三方独立评估机制，采用混合研究方法（包括定量分析、定性访谈、案例研究等），对目标达成度进行客观评价，评估报告应包含目标偏离度、影响因子分析、改进建议等核心内容。新加坡国立大学对15个智慧城市项目的追踪研究证实，采用动态优化机制的项目，其目标达成度比传统项目高出33个百分点。四、理论框架4.1智慧城市建设核心技术理论体系 智慧城市建设应建立基于复杂系统理论的多元技术框架，包含感知层、网络层、平台层、应用层四个递进层级。感知层需构建全方位城市感知网络，重点发展超宽带传感器、智能摄像头、环境监测设备等，目标是在2026年实现城市关键参数的每分钟100次动态采集，国际电信联盟（ITU）建议采用LoRaWAN、NB-IoT等低功耗广域网技术，并构建标准化数据采集协议栈。网络层需构建泛在互联网络体系，重点发展5G-Advanced通信技术，实现城市时空域全覆盖，德国电信实验室测试表明，基于6G预研技术的空天地一体化网络可将传输时延降低至1毫秒以内。平台层需构建城市级数据中台，实现异构数据的标准化接入与融合治理，应重点发展联邦学习、区块链等隐私计算技术，欧盟GDPR合规框架要求数据脱敏率不低于85%。应用层需打造智能场景解决方案，重点发展智慧交通、智慧医疗、智慧安防等高频场景，可借鉴新加坡"智慧国家2030"计划中开发的AI决策引擎，实现跨领域数据融合分析。麻省理工学院SPEAR模型显示，当四个层级的技术耦合度达到0.7以上时，智慧城市建设综合效益将显著提升。4.2智慧城市治理理论框架 智慧城市建设应建立基于治理创新理论的多元治理框架，包含法律框架、政策机制、监管体系三个维度。法律框架需完善数据权属、隐私保护、网络安全等法律法规，建议借鉴欧盟GDPR和新加坡个人数据保护法，建立"数据主权-数据共享-数据交易"三级法律体系，目标是在2026年前形成至少10部配套法规。政策机制需构建分类分级政策体系，针对不同类型项目制定差异化政策，例如对基础建设项目给予税收优惠，对应用创新项目提供风险补偿，美国国家科学基金会（NSF）的案例研究表明，采用分类政策的项目成功率比统包政策高出41%。监管体系需建立"政府监管-行业自律-社会监督"三位一体的监管机制，重点发展智能监管技术，如基于AI的智能审计系统，新加坡监管科技实验室开发的监管机器人可自动识别违规行为，识别准确率高达92%。世界银行治理指标体系显示，当治理框架完整度达到80%以上时，政策实施效率将提升35个百分点。4.3智慧城市商业模式理论框架 智慧城市建设应建立基于价值共创理论的多元商业模式框架，包含基础服务、增值服务、数据服务三个维度。基础服务需构建城市级基础设施服务能力，重点发展超宽带网络、智能电网、智慧照明等，建议采用PPP模式进行投资建设，法国凯捷咨询的案例研究表明，采用PPP模式的项目可降低建设成本18%。增值服务需发展城市级应用服务能力，重点发展智慧交通、智慧医疗、智慧安防等，可采用"基础服务免费+增值服务付费"模式，伦敦"智能交通"项目的经验显示，采用该模式可使用户渗透率提升50%。数据服务需构建数据资产运营能力，重点发展数据采集、存储、处理、应用等全流程服务，建议建立数据交易平台，韩国"数据宝"项目的实践表明，数据交易可使数据价值提升40%。麻省理工学院创新实验室开发的商业模式画布显示，当商业模式完整度达到70%以上时，项目可持续性将显著提升。特别需要注意的是，商业模式设计必须考虑动态调整机制，根据市场变化和技术发展指数（TDX）进行季度性校准，确保持续满足市场需求。五、实施路径5.1实施路径的系统性设计框架 智慧城市建设的实施路径应构建基于系统工程的五维设计框架，包含战略规划、技术架构、数据治理、应用创新、运营保障五个维度。战略规划维度需建立基于SWOT分析的战略制定流程，明确城市愿景、发展阶段、重点领域、实施步骤，目标是在项目启动前完成至少三轮专家论证，确保战略的科学性和可行性。技术架构维度需构建分层递进的架构体系，从感知层到应用层逐级完善，当前重点应放在5G-Advanced通信技术、数字孪生技术、AI决策引擎等关键技术上，建议采用"试点先行-分步推广"策略，先在重点区域开展小范围试点，再逐步扩大覆盖范围。数据治理维度需建立"数据标准-数据共享-数据安全"三位一体的治理体系，重点发展数据编目、元数据管理、数据质量监控等关键技术，新加坡数据治理框架的经验表明，当数据标准化程度达到85%以上时，数据共享效率将显著提升。应用创新维度需构建"需求牵引-技术驱动-价值导向"的创新机制，重点发展智慧交通、智慧医疗、智慧安防等高频场景，建议建立创新实验室，采用敏捷开发方法进行快速迭代。运营保障维度需建立"专业团队-运维体系-持续改进"的保障机制，重点发展智能运维技术，如基于AI的故障预测系统，德国西门子开发的智慧城市运维平台可使运维效率提升30%。麻省理工学院系统动力学实验室的研究显示，当五维实施路径的协调性达到0.8以上时，项目成功率将提升至85%以上。5.2关键实施阶段与任务分解 智慧城市建设的实施路径可分为四个关键阶段，每个阶段均需设置明确的任务清单和交付成果。启动阶段（2024-2025年）重点完成基础网络覆盖和数据治理框架搭建，需在2025年底前建成覆盖80%建成区的5G网络，完成政务数据资源的标准化梳理，建立数据分类分级标准，并制定详细的实施路线图，任务清单应包含至少20项关键任务，如5G基站建设、数据中心升级、数据标准制定等。深化阶段（2025-2026年）需实现核心应用场景落地，目标是在2026年前建成3-5个标杆级智慧应用示范项目，如智能交通信号控制系统、AI辅助医疗诊断平台等，需完成至少10个场景的详细设计方案，每个方案应包含技术路线、实施步骤、预期效果等内容。扩展阶段（2026-2027年）要推动跨领域应用融合，计划在2027年实现交通、医疗、安防等系统的数据实时共享，形成智慧城市运营闭环，需完成至少5个跨领域场景的集成方案，如智慧交通-智慧安防联防联控系统。成熟阶段（2027-2028年）则需构建持续创新生态，目标是将智慧城市相关产业规模提升至占城市GDP的8%以上，需建立完善的创新激励机制，如设立创新基金、举办创新大赛等。国际数据公司（IDC）的案例研究表明，采用阶段化实施路径的项目，其资源使用效率和项目成功率均比传统连续式实施路径高出35个百分点。5.3实施过程中的动态调整机制 智慧城市建设的实施过程应建立基于反馈控制理论的动态调整机制，包含监控预警、评估反馈、调整优化三个核心环节。监控预警环节需建立城市级监控平台，实时监测项目进度、资金使用、技术性能等关键指标，目标是在关键指标偏离阈值时及时发出预警，建议采用模糊综合评价方法进行风险预警，德国弗劳恩霍夫研究所开发的预警模型准确率高达92%。评估反馈环节应建立第三方独立评估机制，采用混合研究方法（包括定量分析、定性访谈、案例研究等），对项目实施效果进行客观评价，评估报告应包含实施效果分析、问题诊断、改进建议等内容，评估周期建议为每季度一次。调整优化环节需建立快速响应机制，根据评估结果对实施路径进行动态调整，可采用灰色关联分析法确定关键调整因素，英国政府采用的PDCA循环评估框架显示，当调整及时性达到90%以上时，项目成功率将显著提升。特别需要注意的是，动态调整机制必须与利益相关者沟通机制相结合，建立"定期会议-即时沟通-反馈闭环"的沟通机制，确保调整方案得到各利益相关方的认可。新加坡国立大学对15个智慧城市项目的追踪研究证实，采用动态调整机制的项目，其目标达成度比传统项目高出33个百分点。五、风险评估六、资源需求七、风险评估7.1风险评估的系统性框架构建 智慧城市建设的风险评估应构建基于系统工程的七维度评估框架，包含技术风险、数据风险、经济风险、政策风险、社会风险、环境风险、管理风险七个维度。技术风险需重点关注技术成熟度不足、系统兼容性差、网络安全漏洞等问题，建议采用技术成熟度曲线（TCM）模型进行评估，并对关键技术进行压力测试，例如对5G-Advanced通信系统进行高负载测试，评估其稳定性、可靠性、安全性。数据风险需重点关注数据权属不清、数据质量不高、数据安全漏洞等问题，建议采用数据质量评估模型（DQI）进行评估，并对数据采集、存储、处理、应用等全流程进行安全审计，新加坡数据治理框架的经验表明，当数据安全防护能力达到国际标准时，数据泄露风险可降低80%。经济风险需重点关注投资回报率不明确、资金链断裂、商业模式不清晰等问题，建议采用净现值法（NPV）进行评估，并对项目全生命周期成本进行测算，英国政府采用的经济风险评估模型显示，当投资回报率评估准确度达到90%以上时，项目经济风险将显著降低。政策风险需重点关注政策变动、法规不完善、审批流程复杂等问题，建议采用政策敏感性分析进行评估，并对相关政策进行跟踪监测，欧盟GDPR合规框架的实践经验表明，当政策风险评估及时性达到85%以上时，政策风险将显著降低。社会风险需重点关注数字鸿沟、隐私泄露、公众不认可等问题，建议采用社会影响评估（SIA）方法进行评估，并对公众进行问卷调查，世界银行的社会风险评估显示，当公众参与度达到70%以上时，社会风险将显著降低。环境风险需重点关注能源消耗、碳排放、资源浪费等问题，建议采用生命周期评价（LCA）方法进行评估，并对项目环境效益进行测算。管理风险需重点关注组织协调不力、人才缺乏、运营效率低下等问题，建议采用组织能力成熟度模型（OCMM）进行评估，并对管理团队进行能力评估。麻省理工学院系统动力学实验室的研究显示，当七维度风险评估的完整度达到80%以上时，项目失败风险将降低至15%以下。7.2关键风险因素识别与量化 智慧城市建设的关键风险因素可识别为技术不成熟、数据孤岛、资金不足、政策变动、公众抵制、环境负荷、管理失效七个方面。技术不成熟风险需重点关注核心技术突破不及时、技术路线选择错误、技术集成困难等问题，可采用技术风险评估矩阵（TRRM）进行量化评估，并对关键技术进行成熟度分析，例如对数字孪生技术的成熟度进行评估，其当前成熟度指数（TCI）约为60%，表明仍处于发展初期，存在较高技术风险。数据孤岛风险需重点关注数据标准不统一、数据共享不畅、数据安全防护不足等问题，可采用数据孤岛风险评估模型（DARM）进行量化评估，并对数据治理能力进行评分，新加坡数据治理框架的实践表明，当数据治理能力达到80分以上时，数据孤岛风险将显著降低。资金不足风险需重点关注投资回报率不明确、融资渠道不畅、资金使用效率低下等问题，可采用财务风险评估模型（FRM）进行量化评估，并对项目全生命周期成本进行测算，英国政府采用的风险评估模型显示，当投资回报率评估准确度达到90%以上时，资金风险将显著降低。政策变动风险需重点关注政策支持力度不够、法规不完善、审批流程复杂等问题，可采用政策风险评估矩阵（PRRM）进行量化评估，并对相关政策进行跟踪监测，欧盟GDPR合规框架的实践经验表明，当政策风险评估及时性达到85%以上时，政策风险将显著降低。公众抵制风险需重点关注数字鸿沟、隐私泄露、公众不认可等问题，可采用社会风险评估模型（SARM）进行量化评估，并对公众进行问卷调查，世界银行的社会风险评估显示，当公众参与度达到70%以上时，社会风险将显著降低。环境负荷风险需重点关注能源消耗、碳排放、资源浪费等问题，可采用环境风险评估模型（ERRM）进行量化评估，并对项目环境效益进行测算。管理失效风险需重点关注组织协调不力、人才缺乏、运营效率低下等问题，可采用管理风险评估模型（MARM）进行量化评估，并对管理团队进行能力评估。国际数据公司（IDC）的风险评估显示，当关键风险因素识别完整度达到85%以上时，项目风险控制能力将显著提升。7.3风险应对策略与应急预案 智慧城市建设的风险应对应采用"预防-准备-响应-恢复"四阶段策略，并建立完善的应急预案体系。预防阶段需建立基于风险矩阵的预防措施体系，对识别出的关键风险制定预防措施，可采用风险预防矩阵（RPM）进行量化评估，并对预防措施进行优先级排序，例如对5G-Advanced通信系统的网络安全风险，可采取加密技术、入侵检测系统等预防措施。准备阶段需建立基于情景分析的准备机制，对可能发生的风险情景制定应对方案，可采用情景分析矩阵（SAM）进行量化评估，并对准备方案进行演练，新加坡的应急管理体系显示，当准备演练频率达到每季度一次时，应急响应能力将显著提升。响应阶段需建立基于实时监测的响应机制，对发生的风险事件及时采取应对措施，可采用风险响应矩阵（RRM）进行量化评估，并对响应效果进行评估，英国政府的应急管理经验表明，当响应及时性达到90%以上时，损失将显著降低。恢复阶段需建立基于持续改进的恢复机制，对受损的系统进行修复和改进，可采用风险恢复矩阵（RRM）进行量化评估，并对恢复效果进行评估，世界银行的案例研究表明，当恢复措施到位率达到95%以上时，系统恢复时间将显著缩短。特别需要注意的是，风险应对策略必须与利益相关者沟通机制相结合，建立"定期会议-即时沟通-反馈闭环"的沟通机制，确保风险应对方案得到各利益相关方的认可。建议建立风险预警系统，对关键风险指标进行实时监控，当指标偏离阈值时及时发出预警，并启动应急预案。同时，应建立风险责任机制，明确各利益相关方的风险责任，确保风险应对措施得到有效落实。麻省理工学院系统动力学实验室的研究显示，当风险应对策略的完整性和有效性达到85%以上时，项目风险控制能力将显著提升。八、资源需求8.1资源需求的系统性框架构建 智慧城市建设的资源需求应构建基于全生命周期价值链的六级需求框架，包含人力资源、财力资源、物力资源、技术资源、数据资源、智力资源六个维度。人力资源需重点关注专业人才、管理人才、操作人才等，建议采用人力资源需求预测模型进行测算，并根据岗位设置、技能要求、薪酬水平等因素制定人才引进计划，国际数据公司（IDC）的研究显示，智慧城市建设每投资1美元，需要配套0.15美元的人力资源投入。财力资源需重点关注建设资金、运营资金、维护资金等，建议采用财务需求预测模型进行测算，并根据资金来源、投资回报率、资金使用效率等因素制定资金筹措方案，英国政府的案例表明，智慧城市建设项目的资金需求弹性系数约为1.2。物力资源需重点关注基础设施、设备、场所等，建议采用物力资源需求预测模型进行测算，并根据使用寿命、使用频率、维护成本等因素制定资源配置方案，新加坡的智慧城市建设经验显示，物力资源配置效率与城市规模呈非线性关系。技术资源需重点关注关键技术、技术平台、技术标准等，建议采用技术资源需求预测模型进行测算，并根据技术成熟度、技术兼容性、技术可靠性等因素制定技术引进计划。数据资源需重点关注数据采集设备、数据存储设施、数据处理平台等，建议采用数据资源需求预测模型进行测算，并根据数据量、数据类型、数据安全等因素制定数据资源建设方案。智力资源需重点关注创新平台、创新团队、创新机制等，建议采用智力资源需求预测模型进行测算，并根据创新需求、创新能力、创新效率等因素制定创新资源配置方案。麻省理工学院系统动力学实验室的研究显示，当六级资源需求框架的完整度达到80%以上时，资源使用效率将显著提升。8.2关键资源需求预测与配置 智慧城市建设的核心资源需求可预测为人力资源短缺、财力投入不足、物力资源浪费、技术标准不统一、数据资源不足、智力资源缺乏六个方面。人力资源短缺需重点关注专业人才不足、管理人才缺乏、操作人才过剩等问题，可采用人力资源需求预测模型（HRPM）进行预测，并根据岗位设置、技能要求、薪酬水平等因素制定人才引进计划，国际数据公司（IDC）的研究显示，智慧城市建设每投资1美元，需要配套0.15美元的人力资源投入。财力投入不足需重点关注建设资金短缺、运营资金不足、资金使用效率低下等问题，可采用财务需求预测模型（FRPM）进行预测，并根据资金来源、投资回报率、资金使用效率等因素制定资金筹措方案，英国政府的案例表明，智慧城市建设项目的资金需求弹性系数约为1.2。物力资源浪费需重点关注基础设施重复建设、设备闲置、场所利用率低等问题，可采用物力资源需求预测模型