智慧城市經過多年的建設取得了階段性的成果，解決了一部分城市中存在的問題，但在技術創新、商業模式和體制改革等方面仍然有很多難點需 要攻克。其中，在技術相關領域的智慧城市建設正面臨著以下6方面的挑戰：

1. 城市狀態感知：城市地域廣闊，場景復雜， 城市的狀態（如交通、人流、能耗、消費、環境、氣象、災難等）也瞬息萬變，如何及時、準確地捕捉可以反映城市狀態的數據是開展智能城市應用的基礎，同樣也是一大難題。數據源多、產生機理不一，數據接口多樣，數據類型復雜等問題給城市狀態感知 帶來了挑戰。

2. 城市數據管理：城市中的數據多源異構，大致分為以下三類：以圖像、語音和文本為代表的非結構化數據，以電子政務表格為代表的結構化數據，以地理信息和物聯網數據為代表的時空數據（如交通流、人流、能耗、氣象等）。這些數據體量巨大、更新快，且在一個智能城市的應用中往往要使用多類數據。因此，在城市狀態感知之后，如何治理和管理好這些紛繁復雜的數據并有效支撐上層應用是一大挑戰。

3. 城市數據的分析和挖掘：早年間的智慧城市建設依靠數據直接表達的信息來解決問題（如水、電、氣的在線繳費和查詢服務），數據背后更深層次的知識有待進一步發掘，不同數據的融合和知識協同還遠遠不足。也就是說，城市數據被利用的深度和廣度還很不足。

4. 數據共享和數據安全的矛盾：當今大家都開始意識到數據的重要性，但也越來越不愿意分享自己的數據。此外，一些機密性高或者涉及到個人敏感信息的數據不能共享，政府部門之間、政府和企業之間，以及企業與企業之間的數據壁壘很難完全打破，數據不太可能（也沒有必要）在物理層面集中存放。雖然一些城市的政府建立了政府部門之間的數據共享交換平臺，但很多數據（如公安、稅務部門等）無法實現完全的共享，更無法有效地利用互聯網企業的數據。如何在確保數據安全的前提下做到知識的安全共享（而非原始數據的物理匯聚）是一大難題。

5. 城市的展現：智慧城市的應用經常會涉及到數據呈現和結果展示，但目前的信息展現往往是單向靜態的大屏，展現端對現實物理世界數據的探查能力不足；此外，缺乏人機交互和人機智能融合的可視分析能力；同時，通過展現端對物理世界的反控能力更是不足，城市的展現和感知沒有形成閉環。

6. 智能城市生態：智慧城市的業務涉及范圍廣、邏輯復雜、技術門檻高，很難依靠單一機構來完成。傳統的“總集成商+分包商”的模式很容易造成各自為政、各自基于自有產品和技術來實施的格局，最終產生信息孤島，無法解決該問題。普通的云計 算平臺并非為智能城市業務專門設計，缺乏有效的組件（如交通流量預測模塊、充電樁選址模塊、人流聚集預警模塊等），在云平臺上直接開發智能應用的難度大、門檻高、代價沉重，且比較封閉，可擴展性和復用性弱。很多常年服務于政府、深知政府業務的信息化公司很難參與到高級智能城市應用的建設中來。

基于以上挑戰，當今智慧城市建設急需一個開放、公共的數字底層來提供高效的、面向智能城市業務的組件化服務，以解決城市感知、數據管理、分析挖掘、數據共享和安全以及城市展現的問題。這個數字底層就是智能城市操作系統。它既可以服務于政府，提高政府的城市治理能力和效率，并具備優良的可擴展性，以應對不斷涌現的城市業務；同時，它也可以賦能于智慧城市領域的生態伙伴，發揮它們了解城市業務的優勢，降低研發成本，從而構建一個多方基于統一底層來共建智能城市的生態，讓大家來共同解決城市中的問題。