| 标准编号 | GB/T 45402-2025 (GB/T45402-2025) | | 中文名称 | 智慧城市 城市智能中枢 参考架构 | | 英文名称 | Smart city - City intelligent center - Reference architecture | | 行业 | 国家标准 (推荐) | | 中标分类 | L70 | | 国际标准分类 | 35.240.01 | | 字数估计 | 26,245 | | 发布日期 | 2025-03-28 | | 实施日期 | 10/1/2025 | | 发布机构 | 国家市场监督管理总局、中国国家标准化管理委员会 | GB/T 45402-2025: 智慧城市 城市智能中枢 参考架构
ICS 35.240.01
CCSL70
中华人民共和国国家标准
智慧城市 城市智能中枢 参考架构
2025-03-28发布
2025-10-01实施
国 家 市 场 监 督 管 理 总 局
国 家 标 准 化 管 理 委 员 会 发 布
目次
前言 Ⅲ
1 范围 1
2 规范性引用文件 1
3 术语和定义 1
4 缩略语 1
5 城市智能中枢总体架构 1
6 信息基础设施 2
6.1 物联感知基础设施 2
6.2 网络通信基础设施 3
6.3 云基础设施 3
7 数据资源 3
8 能力支撑 4
8.1 算力支撑 4
8.2 数据支撑 4
8.3 人工智能支撑 8
8.4 业务支撑 9
8.5 人机交互 11
9 能力开放 12
9.1 概述 12
9.2 算力开放 12
9.3 数据资源开放 13
9.4 AI能力开放 13
9.5 业务能力开放 13
10 智慧应用 14
10.1 概述 14
10.2 城市治理 14
10.3 民生服务 14
10.4 产业经济 14
10.5 生态宜居 14
11 安全保障 14
12 运维运营 15
12.1 运维 15
12.2 运营 15
附录A(资料性) 城市智能中枢典型应用场景描述示例 16
A.1 城市治理典型应用场景描述 16
A.2 民生服务典型应用场景描述 16
A.3 产业经济典型应用场景描述 17
A.4 生态宜居典型应用场景描述 18
参考文献 19
前言
本文件按照GB/T 1.1-2020《标准化工作导则 第1部分:标准化文件的结构和起草规则》的规定
起草。
请注意本文件的某些内容可能涉及专利。本文件的发布机构不承担识别专利的责任。
本文件由全国信息技术标准化技术委员会(SAC/TC28)提出并归口。
本文件起草单位:上海数字产业发展有限公司、上海市浦东新区城市运行综合管理中心(上海市浦
东新区城市网格化综合管理中心)、中国电子技术标准化研究院、浪潮智慧城市科技有限公司、上海依图
网络科技有限公司、华为技术有限公司、中移雄安信息通信科技有限公司、南威软件股份有限公司、中国
人民大学、云赛智联股份有限公司、北京清华同衡规划设计研究院有限公司、深圳市华傲数据技术有限
公司、建设综合勘察研究设计院有限公司、济南市大数据局、清华大学、新华三技术有限公司、福建大数
据一级开发有限公司、中关村科学城城市大脑股份有限公司、东软集团股份有限公司、成都秦川物联网
科技股份有限公司、小视科技(江苏)股份有限公司、万达信息股份有限公司、北京市大数据中心、湖北省
标准化与质量研究院、山东省标准化研究院、浙江嘉兴数字城市实验室有限公司、北京东方金信科技股
份有限公司、联城科技(河北)股份有限公司、四川金投科技股份有限公司、郑州数智科技集团有限公司、
深圳市双银科技有限公司、郑州数智技术研究院有限公司、成都市数字城市运营管理有限公司、江苏网
进科技股份有限公司、上海计算机软件技术开发中心。
本文件主要起草人:聂影、颜飞、张红卫、刘文、凌秋明、张新法、郑志强、赵春昊、王鹏、郑庆国、
徐春梅、安小米、陈正伟、熊自伟、王飞飞、何旭珩、董莉、孔俊、于浩、彭革非、杨庄媛、张熙、张轩、李培、
李喆、李蹊、相福民、马广惠、李腾、王瑶瑶、姚行、崔昊、徐洪利、邵泽华、周波、冯晓蒙、段伟芝、任友、
赵莹、李闻宇、张明状、张文、王伟哲、高峡、夏予柱、詹少卿、李海、程杨、文迪、潘成华、陈敏刚。
智慧城市 城市智能中枢 参考架构
1 范围
本文件给出了城市智能中枢总体架构,规定了城市智能中枢信息基础设施、数据资源、能力支撑、能
力开放、智慧应用、安全保障以及运维运营等方面的要求。
本文件适用于指导城市智能中枢及相关项目的规划、设计、建设和运维运营。
2 规范性引用文件
下列文件中的内容通过文中的规范性引用而构成本文件必不可少的条款。其中,注日期的引用文
件,仅该日期对应的版本适用于本文件;不注日期的引用文件,其最新版本(包括所有的修改单)适用于
本文件。
GB/T 22239-2019 信息安全技术 网络安全等级保护基本要求
GB/T 34678-2017 智慧城市 技术参考模型
GB/T 35273-2020 信息安全技术 个人信息安全规范
GB/T 37971-2019 信息安全技术 智慧城市安全体系框架
GB/T 38664.2-2020 信息技术 大数据 政务数据开放共享 第2部分:基本要求
GB/T 39204-2022 信息安全技术 关键信息基础设施安全保护要求
GB/T 39786-2021 信息安全技术 信息系统密码应用基本要求
3 术语和定义
下列术语和定义适用于本文件。
3.1
城市智能中枢 cityinteligentcenter
综合应用新一代信息技术,融合城市多源数据资源,整合状态感知、建模分析、城市运行管理、应急
指挥等功能,通过人机交互与协同,提供态势全面感知、趋势智能研判、协同高效处置、调度敏捷响应、平
急快速切换等智能化服务,提升城市精准精细治理水平,支撑城市数字化转型的一种复杂系统。
4 缩略语
下列缩略语适用于本文件。
5 城市智能中枢总体架构
城市智能中枢以技术实现为视角,自底向上分为横向五个层级相互支撑、纵向安全和运维运营体系
贯通横向各层级,不同规模、不同应用领域的城市智能中枢可以映射到相应层级的技术模块。城市智能
中枢总体架构见图1。
图1 城市智能中枢总体架构
城市智能中枢总体架构包括信息基础设施、数据资源、能力支撑、能力开放、智慧应用、安全保障和
运维运营等七个部分。各部分描述如下:
a) 信息基础设施:包括物联感知、网络通信以及云基础设施,为城市智能中枢提供感知、通信、存
储和计算等数字化资源;
b) 数据资源:为城市运行管理和政府各职能部门开展基于大数据的公共服务创新应用提供支
撑,提供原始数据(库)、归集数据(库)、基础数据(库)、主题数据(库)、专题数据(库)等数据资
源服务;
c) 能力支撑:提供算力支撑、数据支撑、人工智能支撑、业务支撑和人机交互等核心能力;
d) 能力开放:面向不同服务对象、不同需求场景等提供算力、数据资源等开放的服务能力;
e) 智慧应用:面向城市治理、民生服务、产业经济和生态宜居等领域提供各类智慧应用;
f) 安全保障:为城市智能中枢信息基础设施、数据资源、服务能力的自主、安全、可控提供完善的
网络和信息安全保障支撑;
g) 运维运营:提供城市智能中枢运维管理和运营管理能力。
6 信息基础设施
6.1 物联感知基础设施
物联感知基础设施通过感知视频、音频、图像、位置、环境等信息,提供识别、采集、监测和控制功
能,支撑城市智能中枢数据资源建设。相关要求如下:
a) 物联感知总体要求应符合GB/T 34678-2017中8.1规定的要求;
b) 应支持统一的终端操作系统、协议、接口、数据格式、物模型和终端设备标识;
c) 应支持感知终端、控制器、移动终端之间自连接、自组网;
d) 应具备统一资源标识,基于物模型从属性、事件和服务维度描述实体的信息、交互功能以及信
息交互过程的编码。
6.2 网络通信基础设施
网络通信基础设施包括城市网络和算力网络。城市网络是指面向城市智能中枢业务提供网络通信
的各类网络,包括有线网络、无线网络、全光网络、骨干传输网络等各类公共和专用网络。算力网络是根
据业务需求,按需分配和调度计算资源、存储资源以及网络资源的网络。相关要求如下:
a) 应支持在逻辑上划分为不同功能的多种网络,满足不同功能、不同敏感度、不同服务水平协议
(SLA)要求的各类型业务承载;
b) 应支持网络切片功能,以承载不同业务的网络传输要求。
6.3 云基础设施
云基础设施通过提供云化的服务器、存储、计算资源等关键组件,实现城市云资源的集约共享、互联
互通,包括通用计算资源、算力资源、存储资源和云服务资源等,相关要求如下:
a) 云基础设施总体要求应符合GB/T 34678-2017中8.3规定的要求;
b) 应支持在异构环境下由不同管理策略控制,将物理资源转化成可伸缩的虚拟共享资源,提供虚
拟化、大规模和通用的云服务;
c) 应根据业务要求合理地配置、调度云资源,满足业务应用要求;
d) 应提供大规模 AI算力、海量存储及并行计算框架,根据不同场景需求,支撑城市大模型训练
与推理。
7 数据资源
城市智能中枢数据资源来源于各类城市信息基础设施、信息系统和人工填报等多种渠道,包括结构
化数据、半结构化数据和非结构化数据。
数据资源层的设计应考虑数据的来源、格式、存储、处理和管理等方面,以确保数据的质量、可靠性、
安全性和可用性。城市数据资源目录管理见GB/T 36622.2-2018的第4章。数据资源层可包括:
a) 原始数据(库):由公共服务企事业单位通过各自的系统、设备或人工采集等方式,按照统一的
标准、模型、管理规范进行数据生产,并可由各数据生产的源头单位自行持有、自行管理的数据
集,包括但不限于城市空间地理规划数据、交通和运输数据、人口和社会经济数据、公共服务数
据、生态环境和自然资源数据以及其他政务数据等;
b) 归集数据(库):将原始数据按照一定的规则和方式进行收集、整合、清洗和去重,解决原始数据
在标准方面存在字段属性不一致、值域字典不一致、业务含义不一致、表达式规则不一致等问
题后形成标准化数据集合,实现数据资源跨部门、跨层级、跨系统集中归集;
c) 基础数据(库):对归集数据库进一步处理和加工,从归集数据库抽取人口、法人等基础对象的
相关原始数据,经过清洗融合等数据处理操作,将分散的碎片化数据整合成基础库数据,一般
包括国家四大基础数据库,即自然资源和空间地理基础数据库、人口基础数据库、法人基础数
据库、宏观经济基础数据库;
d) 主题数据(库):面向业务主题,按照统一的数据模型和数据标准,对基础数据进行组织汇总,形
成主题数据(库),实现某业务主题下业务对象、业务行为、业务单据等数据的全量、准确、及时、
有效调取;
e) 专题数据(库):围绕某一特定业务场景或业务主体的应用目标,从主题数据库、基础数据库、归
集数据库中抽取数据资源形成专题数据库,在专题数据库内进行指标分析、标签画像、关系图
谱、趋势预测、仿真推演、模型训练等数据分析、关联、挖掘等操作。
8 能力支撑
8.1 算力支撑
8.1.1 算力部署
算力部署应支持多种计算架构以及“云-边-端”多样化部署模式,相关要求如下:
a) 云侧应支持部署大数据集中式处理和并发业务请求为主要特征的计算中心;
b) 边缘侧应支持部署边缘汇聚和处理感知数据为主场景下进行中小规模计算的边缘计算设备;
c) 端侧应支持部署面向用户、场景交互的具备计算能力的终端设备;
d) 应支持中央处理器(CPU)、图形处理器(GPU)、神经网络处理器(NPU)等多种异构计算架构;
e) 应支持计算资源虚拟化技术,支持系列化部署;
f) 应具备故障隔离、弹性和可扩展性。
8.1.2 算力调度
算力调度应在全局上实时监测业务状态,根据业务需求的变化动态匹配和调度相应的算力资源,完
成各类业务高效处理和整合输出,并在满足业务需求的前提下实现算力资源的弹性伸缩,在全局上优化
算力分配和提高算力资源利用率。相关要求如下:
a) 应支持对不同硬件资源进行统一调度和管理,包括异构计算、存储等硬件资源;
b) 应支持计算任务的新建、编辑、启停、删除等;
c) 应支持按计算任务需求匹配和动态调整算力,包括但不限于算力资源的动态分配、弹性扩
容等。
8.1.3 算力协同
应根据网络带宽、算力需求建立“云-边-端”协同的算力资源体系,相关要求如下:
a) 云侧算力资源应支持对时延敏感性低、长周期、非实时的大数据进行计算和分析,实现对多源、
异构大数据的高效处理;
b) 边缘侧算力资源应支持中小规模局部数据轻量处理、存储和实时控制,实现数据的实时分析和
响应,实现决策的快捷化、实时化;
c) 端侧算力资源应支持与用户和场景的实时交互或数据预处理;
d) 应提供云侧、边缘侧、端侧算力设备间互操作协议及接口,满足分布式计算场景动态分配计算
任务的要求;
e) 在多个计算设备协同完成同一计算任务过程中应协调一致。
8.2 数据支撑
8.2.1 数据处理活动
8.2.1.1 数据收集
数据收集相关要求如下:
a) 应支持汇聚政府、企业和社会等不同来源的数据,包括但不限于物联网数据、互联网数据、行业
信息系统数据等;
b) 应支持多种方式的数据采集,包括但不限于批量采集、流式采集、实时采集、非实时采集、全量
式采集、增量式采集等;
c) 应支持“应归尽归”和“按需归集”等数据收集模式,满足数据汇聚精度、时效性和安全性等方面
的要求;
d) 应支持多源异构数据统一采集和数据源管理,提供规范的数据采集接口以及采集方式;
e) 应支持信息基础设施中的感知设备通过统一设备数据接口进行数据接入;
f) 应支持第三方非标准化数据采集接口的转换;
g) 应支持采集任务的统一管控、集群协作和调度管理。
8.2.1.2 数据存储
数据存储相关要求如下:
a) 应支持物联网数据、互联网数据、行业信息系统数据等不同数据源的数据存储;
b) 应支持对来自政府、企业、社会的隐私数据进行批量脱敏处理后实时采集存储;
c) 应支持本地存储、云存储、混合存储等方式中的一种或多种,其中云存储应包括私有云存储、公
有云存储、混合云存储;
d) 应具备高可靠特性,支持按需选择数据热备数量,支持冷热数据分治,支持自定义的数据冷备
策略;
e) 应支持并行数据库多个处理节点并行执行数据库任务,提高整个数据库系统的性能和可用性;
f) 应支持可扩展设计,存储系统支持动态数据量的增加变化,支持从GB 到PB量级动态扩容,支
持不停机动态扩容;
g) 应支持对数据进行领域分类、质量分级、同步分频的汇聚标注存储;
h) 宜支持分布式数据的存储,支持分布式文件、分布式KV对象存储、NoSQL等非关系型数据
库,支持从GB 到PB量级的存储解决方案,支持多元化存储应用场景。
8.2.1.3 数据处理
数据处理相关要求如下:
a) 应支持按照统一数据模型的同类数据合并,实现不同来源数据的互补及校验,确保数据的一致
性、完整性;
b) 应支持基于统一数据模型的同类数据汇总,实现明细数据归类,删除冗余数据,保障数据在可
用的基础上利于检索;
c) 应支持基于统一数据模型进行数据的分类、清洗、筛选、重组;
d) 应支持通过数据模型对采集数据进行汇总、融合并重构数据;
e) 应支持基于数据规则的数据结构转换、比对验证、规范编码,保障数据具有统一的格式规范,正
确可用;
f) 应支持基于一数一源、大多数、时间性等融合策略的规则可配置的多源数据融合;
g) 应支持按照业务逻辑,对结构化数据、非结构化数据进行融合汇总,保障数据的完备性;
h) 数据清洗融合应重点保障数据质量、标准符合性、可靠性和可用性。
8.2.1.4 数据交换
数据交换相关要求如下:
a) 应提供多样数据交换服务,支持数据库表交换、接口调用、文件交换、数据资源目录驱动交换等
方式;
b) 应建立统一的数据交换规则,提高数据共享的时效性,精准掌握数据的流向;
c) 应提供数据交换管理、数据同步管理、数据共享管理、数据交换网关、程序调用服务、任务调度
与执行管理等相关服务;
d) 应支持通过设置访问控制实现数据交换和共享安全策略;
e) 应支持政府、企业和社会提交数据需求,依托平台基于资源目录实现不同组织的数据交换和信
息共享;
f) 应支持基于数据共享开放程度、数据总量、增长趋势、使用频次、评分排行等进行可视化直观
展现;
g) 开放数据应以开放的、非专属的格式提供,包括电子文件格式、电子表格格式、图形图像文件格
式、流媒体文件格式、自描述格式等,符合GB/T 38664.2-2020中5.3规定的要求。
8.2.1.5 数据分析挖掘
数据分析挖掘相关要求如下:
a) 应支持围绕某一特定业务场景或业务主体的应用目标,从主题数据库、基础数据库、归集数据
库等数据资源库中抽取数据资源,在专题数据库内进行分析挖掘;
b) 应支持结构化及非结构化数据的智能分析处理,包括音视频、图片特征提取、对比分析等;
c) 应支持数据实时分析和离线分析等分析模式;
d) 应支持多层次的数据分析和关联数据分析,包括相关性分析、描述性分析、诊断性分析、预测性
分析、因果性分析等;
e) 应提供数据建模与数据图谱能力,为城市管理决策提供数据驱动的决策分析模型支持服务;
f) 应提供数据接入、视图、可视化组件、图表总览、数据查询、权限管理等服务,构建数据视图进行
图表分析,支持自定义进行图表创建,方便进行可视化展现;
g) 应提供指标管理、标签管理、商务智能分析等能力,并根据业务需求设计业务模型、数据模型、
算法模型,支撑数据统计、预警预测、关系图谱、专题分析等数据分析服务;
h) 应构建数据分析挖掘的数据安全与伦理管控流程,加强数据分析挖掘的事前审批、事中过程管
控、事后结果分类分级评价;
i) 数据分析挖掘应重点保障数据安全、伦理、隐私以及合法合规性;
j) 应通过数据分析挖掘,提供业务实时全景视图,对城市管理发展趋势和风险进行研判,为城市
智能中枢决策提供支撑。
8.2.2 数据管理活动
8.2.2.1 分级分类管理
数据分级分类管理相关要求如下:
a) 应按各行业领域要素分类与编码相关规范进行数据分级分类管理;
b) 应对数据设定安全等级,进行数据安全分级分类,确保数据被合法合规、安全地采集、传输、存
储和使用;
c) 应支持按数据主题、需求来源、数据类型等多维度对数据进行分类管理,并提供多组合条件的
数据检索服务。
8.2.2.2 数据模型管理
数据模型管理相关要求如下:
a) 应通过数据和关系的表达,反映业务的本质和结构,为组织提供可靠的数据基础和决策支持;
b) 应通过数据模型标准化,结合数据标准和元数据,实现数据的一致性和互操作性;
c) 应持续完善和更新数据模型,确保数据模型能够与变化的业务需求和技术发展保持一致。
8.2.2.3 数据标准管理
数据标准管理相关要求如下:
a) 应建立统一的数据标准体系、城市标识与编码体系、数据安全体系,保障数据质量和数据安全;
b) 应建立统一的数据格式标准,支持基于数据格式标准的数据清洗、去重、比对等标准化处理;
c) 应支持对数据标准相关信息进行增、删、改以及版本管理、审批、发布等服务功能,确保标准及
时满足业务需要和规范化管理。
8.2.2.4 元数据管理
元数据管理相关要求如下:
a) 应支持面向元数据管理的数据关系映射;
b) 应支持元数据的建模和管理,同时提供元数据搜索、元数据识别、基于元数据的血缘关系和数
据资源地图等;
c) 应提供区分技术元数据、业务元数据、管理元数据的能力;
d) 应提供自动化的元数据版本管理、版本比对、变更管理、异常监控的能力。
8.2.2.5 主数据管理
主数据管理相关要求如下:
a) 高业务价值性:主数据应是描述关键业务的数据;
b) 数据共享性:主数据应是不同业务部门之间、不同业务系统之间需多次共享的数据;
c) 基础性:主数据应是基础数据,不应是衍生数据,具有不可拆分性;
d) 长期有效性:主数据宜是在业务系统中存活周期较长的数据;
e) 识别唯一性:主数据应是能够唯一识别业务属性的数据,可明确区分业务对象、业务范围和业
务的具体细节;
f) 稳定性:主数据宜为变更频率较低的数据。
8.2.2.6 数据目录管理
数据目录管理相关要求如下:
a) 应对数据资源进行数据编目,形成数据资源目录进行发布,并及时对目录进行更新维护;
b) 应支持目录健康度检测,从数据挂接、数据质量、服务巡检、业务协同效率等维度对数据目录进
行监测预警;
c) 通过实施“一目录三清单”(数据资源目录、需求清单、责任清单和负面清单)制度,推动数据资
源整合和开放共享。
8.2.2.7 数据质量管理
数据质量管理相关要求如下:
a) 应支持基于不同用户权限的数据质量管理相关的配置管理及操作;
b) 应支持数据的自定义探查规则配置,进行数据核查校验并形成探查报告;
c) 应提供数据资产质量定义、质量监控、跟踪优化流程和数据权限等监控管理功能;
d) 应提供数据质量规则管理和发布以及数据质量评估等管理功能,为数据的安全、可信、可溯提
供有力保障,提升数据的准确性、一致性、及时性。
8.2.2.8 数据安全保护
数据安全保护相关要求如下:
a) 应提供数据安全性保障,支持数据加密、安全传输、权限管控、访问控制等安全措施;
b) 宜支持基于区块链技术对数据采集来源进行标记、溯源,以便核实数据真伪,保障数据安全性;
c) 应支持以不同权限访问数据共享门户;
d) 应对非涉密但涉及个人敏感信息的公共数据进行脱敏,参照GB/T 37964-2019进行去标志
化处理,开放的......
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