详解城市大脑总体架构

导读：

从技术、部署、业务、数据等多维度出发，构建城市大脑总体架构，可以为城市大脑规划、建设、运营不同相关方提供指导。

从技术、部署、业务、数据等多维度出发，构建城市大脑总体架构，可以为城市大脑规划、建设、运营不同相关方提供指导。

1.技术参考架构

城市大脑技术参考架构如图1所示。城市大脑技术参考架构由能力支撑层、能力开放层、智慧应用层、 用户接入层、安全保障和运营运维部分组成，分别描述如下：

能力支撑层：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；

能力开放层：提供应用集成、数据集成、消息集成、服务保障和开放服务等能力；

智慧应用层：实现城市治理、民生服务和产业发展等各类智慧应用；

安全保障：为城市大脑信息基础设施、信息资源、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；

运营运维：提供城市大脑运营管理和运维管理能力。

2.部署架构

城市大脑部署架构如图2所示，体现了市、区、县（街道）三级平台和行业大脑之间的部署关系。

城市大脑是以市、区、县（街道）三级平台互联互通为依托，充分发挥各级城市大脑的数据赋能、系统支撑、信息调度、趋势研判、综合指挥、应急处置等职能，组织、指导、协调各业务主管部门和基层开展业务工作。市级平台主要形成总体框架和标准，汇聚全市数据和资源，支撑市级总体决策和智慧应用；区级平台主要承担区级实战平台功能，做到承上启下衔接左右的作用；县（街道）平台依托网格化管理，社区、园区楼宇、单位和市民等共同参与，支撑基层综合执法、联勤联动和综合治理。

同时，随着工业、能源、交通等行业的数字化转型不断推进与成熟，各行业数据持续积累，促进了行业大脑的发展。为推进城市产业发展，促进产业融合，城市大脑需要与行业大脑建立协同机制，促进数据融合共享。行业数据的接入，一方面可以丰富呈现内容，便于管理者掌握城市经济发展体征；另一方面，城市基本运行体征数据，也会激发行业大脑的自我更新与演进。城市大脑与各行业大脑的融合，驱动城市数字化转型，依托城市大数据促进新业态新模式发展。

3.业务架构

城市大脑业务架构如图3所示，构筑了用户、应用场景之间的逻辑关系。

在原有部门垂直业务应用基础上，城市大脑对横向融合型场景具备较强的支撑能力。业务应用场景包括数字政府、社会治理、精准服务和产业经济，覆盖城市建设发展各领域，依托公安、交管、发改等业务应用，以数据融合驱动业务场景化，有效减少面向管理和服务对象的业务边界感。

通过业务应用场景为公众侧和政府侧提供场景式服务。公众侧包括市民和企业，通过线上、线下的服务渠道，体验融合于生活的具备较强业务协同性的应用场景。政府侧以政府为主要对象，以数据流动减少部门间壁垒，打造统一的政府工作体系，以城市运行管理中心为行政载体，形成数据融合支撑业务应用的数字政府格局。

4.数据架构

数据是城市大脑建设的核心资源。城市大脑数据架构如图4所示。按照“集中统一管理、按需共享交换、有序开放竞争、安全风险可控”原则，推动存在于政府、企业等组织的数据资源汇聚互联，加强数据治理，加快建设基础数据库、主题数据库和专题数据库，加强数据资源全生命周期过程中的安全管理和风险防控，形成覆盖全地域、全行业领域的数据枢纽。

原始数据层

原始数据层实现跨部门、跨领域、跨层级数据的集中汇聚。原始数据层中存放的数据和原始数据通常保持一致，或根据具体需求进行分库分表存储。原始数据层通常存储一定时期内的数据，也可以根据需求保存全量历史数据。

标准数据层

将数据从原始数据层抽取到标准数据层后，可参考国标、地标、行标，或自定义标准对数据进行统一标准的转换，解决原始数据在标准方面存在的普遍问题，如字段属性不一致、值域字典不一致、业务含义不一致、表达式规则不一致等。

基础数据层

基础数据层以“高频、高跨、刚需”为原则，将多部门、多层级、多业务场景都需要使用的数据抽取到基础库，实现基础数据的清洗融合，解决基础数据存在的重复、冲突、格式不一致等质量问题。

主题数据层

主题数据层以具体业务场景为核心，实现跨部门、跨领域、跨层级数据的清洗与融合，解决主题数据因为分散而存在的重复、冲突、格式不一致等质量问题。

专题数据层

专题数据层实现数据质量提升与数据分析挖掘的解耦。专题数据层衔接基础数据和主题数据，基于解决了数据质量问题的“全面、准确、及时、有效”数据，围绕具体业务场景，进行数统计分析、模型训练、规则推理、标签画像等分析操作。

共享服务层

上述各类数据，都可以根据业务需求将数据抽取到共享服务层，通过库表交换、文件交换、API接口、消息接口等技术实现方式，对外封装发布成数据服务，满足跨部门、跨领域、跨层级业务协同的数据需求。在共享服务层，需要根据业务场景进行必要的脱敏、加密、水印、消费方服务器IP绑定等安全管控操作，保证数据安全。

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