大数据@@和智慧城市@@是相关联的@@，在@@民生@@、辅助政府@@决策等方面都需要在@@智能城市里快速@@、精密@@、高效的进行抓取@@、挖掘以及快速应对@@。
超级计算机能够通过对气象数据计算可以预测未来天气@@、实时采集交通数据来调控红绿灯减少@@“中国@@式过马路@@”的出现@@，这些鲜活的例子让我们明白@@，智慧城市@@已经离我们越来越近@@，同时大数据@@在@@其中的运用也在@@不断加快智慧城市@@的脚步@@。
智慧城市@@的项目有大有小@@，每一个城市根据其特色比例各有不同@@，所以在@@体量上有一定差别@@。IDC中国@@行业研究与咨询@@服务部高级研究经理孙溪海针对不同的情况分析了厂商在@@进入目标城市如何选择@@，以及大数据@@在@@智慧城市@@中的应用@@。
城市进入学问多@@
IDC近期发布的@@《中国@@100个智慧城市@@的评价与推荐@@：进入合适的目标城市才是关键@@》中提到@@@@，智慧城市@@从经济和人口基础@@、建设预算@@、国家试点@@、产业发展格局几个角度来讨论智慧项目机会@@、厂商吸引度@@、市场竞争程度以及发展成熟度@@。而在@@中国@@的智慧城市@@建设上并没有体现出@@“外来的和尚好念经@@”。“SI(集成商@@)、ISV(独立软件提供商@@)、服务运营商@@、软硬件平台@@厂商@@、咨询@@规划机构应充分合作实现优势互补@@，尤其是国外的规划设计@@、技术方案与服务提供商@@，其虽然拥有成熟的案例@@、运营模式以及先进的顶层设计@@，但在@@进入中国@@落地时却存在@@各种问题@@，应调整市场定位@@，配合不同城市的发展战略@@，与各地的智慧城市@@研究机构@@、上下游厂商采取更多@@样化的合作@@，针对不同行业加强软件与平台@@的协同开发@@，设计出能帮助用户的@@、能解决城市现实问题的智慧城市@@解决方案@@。”孙溪海说道@@。
城市的进入也是一门学问@@，一线城市智慧城市@@厂商竞争相对激烈@@，孙溪海建议厂商由一线向二三线城市进行转移@@，并且很多@@MNC(多国厂商@@)正开始往有专项资金的保障@@、项目周期较短的西部@@、大中部城市扩展@@，未来二三线城市将成为智慧城市@@主要掘金的地方@@。虽然二三线的城市的信息化程度并不高@@，但在@@智慧城市@@的建设上@@，完全可以不落后于一线城市@@。据介绍@@，国家住建部一期的@@90个试点城市名单中有很多二三线城市@@，并且对智慧城市@@有相关的专项规划@@。孙溪海指出@@，二三线城市都很注重智慧城市@@的某一个代表性产业或者符合当地特色的发展方向@@，对于厂商来可以各自发挥优势发展@@，而且很有可能在@@很短的时间提升市场份额@@。
对于厂商在@@智慧城市@@选择行业上@@，他建议首先进入城市的规划设计@@，把设计蓝图加载到@@某一个城市未来发展的一个步骤里@@，根据城市蓝图规划@@。目前@@，厂商都在@@突出自己的核心品牌@@，“厂商应在@@不同的重点去发展区域内的相关项目@@，提供一些定制化的区域特色服务@@。并且围绕着自己的业务打造一个战略联盟@@。”
“大数据@@”---智慧城市@@的宠儿@@
互联网@@、传感器@@、城镇化流动人口带来的信息@@，在@@智慧城市@@眼中这些都是大数据@@的体现@@。大数据@@和智慧城市@@是相关联的@@，在@@民生@@、辅助政府@@决策等方面都需要在@@智能城市里快速@@、精密@@、高效的进行抓取@@、挖掘以及快速应对@@。4V是大数据@@的特点@@，而判断一个城市的大数据@@体量@@，需要根据不同的信息系统看是否有大数据@@的应用要求和需求@@。孙溪海指出@@，从城市类别看一些一线城市@@，已经开始将大数据@@应用到@@智能交通领域@@，例如把路口的实时信息汇总起来@@，按照车流拥堵程度进行实时预警@@、调控和交通疏导@@，并及时发现热点事件进行处理@@。
在@@智慧城市@@中已经有应有很多大数据@@的应用场景@@，在@@2012年只有少于@@0.5%的数据进行了有效的分析和应用@@，到@@2020年这些有价值的数据会增长@@25倍@@。因此@@，大数据@@就会产生很多行业和应用机会@@，对城市的主管领导来说可以汇集城市各区域@@、各部门@@、各行业发生的问题和事件@@，给出整体的城市治理仪表盘@@，为整体决策和规划调整提供全盘的@@、智能的数据分析和预测服务@@。
移动技术在@@政府@@领域的快速应用也带动了大数据@@的发展@@，目前@@，移动应用已进化到@@百亿级别@@，迎来了爆发性的增长@@。
