智慧城市带来智慧经济。 中国 正迎来数量型劳动人口 红利向质量型智慧红利和技术红利转型 ， 创新和互联网下的智慧经济带来了巨大的二次红利发展， 而制度和市场环境的配合使得知识溢出效应转变为经济增长。 我们预计未来我国 智慧经济年均增速约 14%，而智慧城市在其中的贡献占比将达到 50%。以 中国GDP 年均增长率 6%计算，截至 2025 年，智慧城市的贡献有望达到 3.9 万亿。
新型城镇化发展正当时，智慧城市带来可持续发展。 中国 城镇化发展仍有较大发展空间 ，但对资产和土地等资源的使用效率有待提升。 新型城镇化发展的灵魂是绿色可持续， 因为缺乏可持续发展管理带来的长期效率损失会超过城镇化集聚效应的收益。智慧城市建设正从关注技术向关注民生转变。
海外成功经验借鉴发展方向。 从欧美、 日韩、新加坡等地较先进的智慧城市发展经验看， 我国对信息技术及基础设施的政策支持仍有红利释放空间 ；管理上将由“自上而下管理”向“更多 市民和利益相关方参与、 以及更开放的数据和形式”转变；投融资模式也将从 PPP 向多种金融工具综合应用。 而最终盈利模式的落脚点还在于大数据运营。
智慧城市逐步迈入大数据运营阶段。 政府大数据的开放为公共数据和行业数据融合奠定了基础， 而大数据产业链和技术能力也正逐步成熟，包括数据采集、预处理、存储、传输、分析等各环节。 此外， 数据应用场景的丰富使得智慧城市运营商从“系统设备+服务”的商业模式逐步向“基于大数据运营的多样化增值服务”商业模式转变。
关注大数据在民生领域应用 。 基于民生数据运营的增值服务有望打开智慧城市潜在市场空间。 平台系统成熟， 且在行业大数据采集、分析、变现等各个环节相对较为先进和成熟的细分领域有望首先获得行业发展红利。 我们认为智能交通、智慧医疗、平安城市和电子政务是有望最先迎来大数据变现的细分领域。
1. 智慧城市与我国新型城镇化建设
智慧城市是近年来全球城市发展的热议话题，城市人口不断激增、资源紧缺、 交通拥挤、 污染加重、以及日趋复杂的社会和组织关系，管理者必须找到更为智慧的办法来管理城市。智慧城市本质是城市发展的一种新模式和新思维， 与之类似的称呼还有数字城市、城市信息化、无线城市等等。 那么 这种新模式和新思维体现在何处？智慧城市到底智慧在哪？在进行下一步研究前，有必要首先对智慧城市的内涵做一个界定。
1.1 智慧城市界定
智慧城市的起点是现代信息技术发展下的数字化和网络化， 但智慧城市更是人的城市， 要能使居民产生普遍归属感和吸引 感。从这个意义上说其智慧体现在将数字化和网络化上升到整合、集群、协同管理的高度，与绿色可持续发展结合起来。 此外，由于城市是一个多元互动的复杂利益相关方网络， 智慧体现在是用一种互联互通、开放共享的方式使广泛的利益相关者参与其中，而不是一种孤立的、局部利益者的信息应用系统。
智慧城市的关键是构建出一个适宜居住、 商业、 能吸引人才的大环境， 从而进入一个更好地创造、 经营、 以及吸引更多人才的良性循环。其建设大致可以分为三个阶段：
第一阶段是智慧城市的信息基础设施建设，注重的是各种传感器、智能设备、以及基础传输网络深入城市的各个触角 ；
第二阶段是智慧城市建设的初级阶段， 借由全城化的感知网络对城市运行进行整合、高效管理；
而第三阶段是智慧城市建设的高级阶段， 实现智慧城市的价值观，目标是让居民可以在任何时间、地点，通过任意终端形式获取所需信息、 互动和服务，大大提高城市的吸引力和人们生活质量。
1.2 新型城镇化发展正当时
随着我国城镇化的加速发展， 近年来的一个趋势是政府开始更加关注城镇化建设的质量。未来在将经济增长继续作为政策核心的同时，如何保证居民生活质量， 解决诸如环境质量下降、 拥堵、医疗卫生和食品安全等大城市病也是迫在眉睫的， 也逐渐纳入了管理者考核标准。而要改善城市公共服务和生活质量，进行科学、 前瞻性的城镇化规划，只有基于详尽的数据分析，智能地应用信息科技，才能使城市管理更具效率和创新性。
2012 年起我国掀起了智慧城市的热潮， 2013 年《中国智慧城市标准体系》的正式发布标志着我国智慧城市建设上升到了国家战略高度。 而 2014 年印发的《关于促进智慧城市健康发展的指导意见》更是提出到 2020 年要建成一批特色鲜明的智慧城市，聚集和辐射带动全国智慧城市的发展。
截止目前， 我国 已有超过 373 个试点市、 县（区） 纳入住建部、 科技部批复的试点名单， 2012、 13 年共有 193 个试点， 2014 年新增 83 个试点市县， 2015 年又新增 97个试点，重点项目超过 2600 个，投资总额超万亿人民币。但值得注意的是，按住建部定义的智慧城市投资包括水处理等基建投入，而不完全是信息化投入，且智能交通等行业投资部分资金来自原有预算，只有城市信息平台投资可以看做为纯增量。
1.3 电子政务、 交通管理、智慧医疗、平安城市是投资重点
从具体智慧城市信息化平台应用领域看，智慧城市又可以分为三大方面，分别是数字政务保稳定、数字产业保增长、数字民生保民生。
而我国城市在建设智慧城市过程中， 除了 加强信息基础设施建设， 更注重公共服务和信息服务的产业升级，注重以智慧应用为突破口 。以大陆地区四个一线城市北京、上海、 广州和深圳的智慧城市建设规划战略为例， 在平安城市、智慧医疗、 交通管理和电子政府方面政府投入较多， 其内容在相关政策文本中 的描述较为详细， 具体如下表所示。
2. 智慧城市推进动力与市场空间
政府推进智慧城市建设的动力来自于两方面： 一是智慧城市下的智慧经济， 管理者希望通过智慧城市建设来提高自己城市的区域竞争力和解决城市重大的经济问题能力 ；二是利用 信息技术和大数据统筹规划， 解决新型城镇化发展下的绿色可持续发展问题。
2.1 解决痛点一： 智慧城市带来的智慧经济
2.1.1 日益减少的人口红利转向智慧红利、技术红利
长久以来， 丰富、 低成本的劳动力人口 红利是中国经济增长奇迹的根本保障，中国城市的崛起源于农村富余劳动力为城市化和工业化带来的原始积累 。但随着富余劳动力的减少带来的用工荒，中国 劳动年龄人口 增长迎来拐点，低成本时代已行将就木。且这种人口 结构变迁具备不可逆性， 单纯的人口红利短期内已不可重复。
根据联合国人口 基金会预测，中国工作年龄人口（ 15~64 岁 ）数量和占比将在 2016年迎来拐点，并一路下滑。 社科院发布的《社会蓝皮书： 2015 年中国社会形势分析与预测》 也预测，到 2050 年前，我国劳动年龄人口 将减少 2.5 亿。参考日本上世纪 90 年代的经济停滞，正是与人口萎缩相伴。老龄化时代和劳动力成本上升使人们不禁担心人口红利正变为人口负债。
在当前环境下，以创业和智慧经济带动增长是解决我国目前第一次人口红利引发的人口 负债负担问题， 以及引发第二次人口红利的有效途径。美国 经验表明， 2000 年到2010 年期间 ，美国创业企业收益从 1.49 万亿增长至 3.08 万亿， GDP 贡献从 14.9%增长至 21 %，提供的工作岗位从 869 万增长至 1190 万，即使是金融危机期间也呈上升趋势。创业企业的诞生会促使高科技成果产业化，从而以新兴产业发展带动产业结构转型和经济发展。
不过，根据内生经济增长理论，创新与创业在经济体中 不是一个外生变量，而是依赖于经济体中知识丰富程度的内生变量， 随知识丰富程度的提高而提高。那么 我国 目前是否有足够的知识以产生这种创业行为 的溢出 效应呢？ 从知识的一个重要来源 —学校看， 我国高校毕业生保持长期增长态势，从 1990 年至 2013 年累计高校毕业生已超过7007 万人。 知识人口 的快速增长为智慧经济打下了良好基础。
2.1.2 知识溢出 效应转变为经济增长
然而，光有丰富的知识人口仍然不够， 大学生就业难等问题仍然存在，而欧洲的历史经验也表明尽管其知识人口储备丰富，但经济增长仍很低。 知识的溢出效应要转化为经济增长需要国家管理的制度环境和商业化的市场环境相配合。
在制度环境方面， 近年来知识产权保护力度的加大、 促创新成为十三五规划重点等政策红利为创业来了 制度保障。而市场环境方面， 信息技术的进步， 诸如大数据分析和物联网等尖端创新， 使各行各业能借助互联网技术实现新的飞跃， 正是中国庞大的人口本身为互联网下的智慧经济带来了巨大的二次发展红利。
麦肯锡预计 2014~2025 年间 ， 互联网对中国 GDP 的贡献有望达到 7%~22%， 7%是保守预计，即保持目前趋势不变， 而 22%的乐观估计源于扶持政策到位、 各行业积极引入互联网 应用 等假设。 我们取 7%~22%的平均值，即 14.5%为未来互联网 经济对中国GDP 的贡献百分比。根据 F&S 测算， 智慧城市在互联网智慧经济中 的贡献接近 54%。
我们估计未来智慧城市在智慧经济中的占比在 50%左右， 以未来 10 年中国 GDP年均增长率 6%计算， 截至 2025 年， 智慧城市在中国互联网 智慧经济的贡献有望达到3.9 万亿。
2.1.3 中国智慧城市信息化改造仍有较长发展道路
智慧经济的本质是日益减少的人口红利向知识溢出 效应下的智慧红利转型， 将原有产业通过信息化改造增加其价值和智慧属性。在世界经济论坛每年发布的信息经济专题报告中， 其通过六个维度构建了 网络就绪指数（ Network Readiness Index）以衡量各国对信息通信技术的应用。 世界各国在信息及通信技术（ ICT） 的发展和应用上的差距在不断扩大。根据世界经济论坛对全球 143 个国家信息技术发展条件和应用 成效的评估，近 3 年来排名前 10%的国家进步幅度是后 10%的两倍。也就是说， 随着技术的进步，技术对各国经济影响上的鸿沟正在不断扩大。
相比新加坡、美国、欧洲等发达城市，我国在信息及通信技术发展应用上存在明显短板，一是信息基础设施建设，二是个人使用的参与度。 智慧城市是充分整合、挖掘信息资源的基础上，实现对城市各领域的精确化管理，信息基础设施建设本身也会带动经济发展和创新。比如政府大数据平台的建设，就为相关应用开发提供了难得的市场机遇。政府公共部门以及私人公司在智慧基础设施上的投入，也会为相关的制造业和服务业提供广泛的市场机遇。
此外， 要想解决数字鸿沟问题，政府行动固然重要，但也必须采取措施，鼓励民众参与智慧经济。 持续提供本地化的数字内容，这就要求政府、品牌商、运营商和内容开发商等数字生态系统中的主要角色开展联合行动。更丰富、优质的本地化内容有助于为新兴市场的数百万民众提供就业和增加收入的机会。
2.2 解决痛点二： 城镇化可持续发展问题
智慧城市是富有远见的未来发展之路，绿色可持续发展是智慧城市建设的灵魂。从全球各大智慧城市建设规划也可以看出，可持续发展是智慧城市的重要出发点和归宿，如温哥华的绿色城市、 韩国 松岛的绿色建筑、纽约的环境保护等等。
如果说智慧城市带动下的智慧经济能切实地提高 GDP、 增加就业岗位， 那么解决城镇化加速发展带来的环境问题和资源低效利用问题就是降低了未来的隐性成本， 从另一维度促进了经济发展。 目前各地政府越来越意识到大刀阔斧、 过于急切地推进智慧城市建设的弊端， 开始意识到智慧城市不是花点钱做些项目就能搞成，而是一个生态圈以及长时间 的可持续运营模式。
城镇化加速是世界发展的大趋势， 因为城镇化会带来集聚效应， 包括更为集中和有效的劳动力市场、更小的交易成本， 以及更便捷的知识和技术流动。截止 2014 年世界城镇化人口占比为 56%，而根据世界银行预测，到 2030 年这个比例将超过 62%， 平均每年会诞生 1 座 500 万人口以上的大城市或 1000 万人口以上的超大都市、 9 座 100 万至 500 万的中等城市，以及 22 座小型城市。
2.2.1 中国城镇化仍有较大发展空间
中国从改革开放以来城市化进程就逐渐加快，城镇化率从 1990 年的 22.9%上升到2014 年的 54.8%， 但发展至今仅与世界平均水平持平， 明显低于发达国家水平。根据预测，中国 的城镇化率将在 2015 年超过世界平均水平， 并在接下来的 35 年间接近世界发达国家水平。
与美国相比，中国目前的经济贡献集中度仍相对较低。美国 前十大都市对 GDP 的贡献比例在 38%左右，而中国前十大都市对 GDP 的贡献仍不到 20%。 世界银行预计，中国 将是未来世界上农村地区人口减少最多 的国家，从 2014 年至 2050 年约有 3 亿人口将从农村地区集聚于城市，农村地区人口将下降 47.3%。 中国 未来城镇化集中度发展仍有较大提升空间 。
2.2.2 中国城镇化对资产和土地使用效率有待提升
中国近年来的城镇化增长显著依赖于固定资产投资， 对比其他历史上曾以投资带动经济增长的国家，如日本、韩国、新加坡、台湾等，中国 的人均资产存量水平仍较低。但是，随着资产相比劳动投入的增加， 其投入产出的边际效应也在递减， 08 年金融危机后中国投资占 GDP 比重已超过 45%， 相比其他国家处于较高水平。 此外， 中国 积累资本的效率也在下降， 如果以增量资产产出比例来衡量，即平均 1 单位增长需要多少投资，中国 1991 ~2011 年的平均值在 3.6， 而 2012 年已上升至 5.4。不管是纵向对比，还是横向对比日本、韩国、台湾等国家和地区，中国 的资产投资效率目前处于较低水平。
此外，水资源的日益稀缺可能成为中国城镇化发展的难题。根据 Imperial Team 预测， 中国 水资源稀缺百分比将从 1995 年的 10%~20%，上升至 2025 年的 20%~40%，考虑到水资源低于分布不均、以及水源污染问题， 许多 城市可能因严重缺水到不得不远距离调水，或是过度开采地下水， 从而导致一系列恶性循环的环境问题。 此时， 智慧城市中的统筹智能化管理，对城市的可持续发展就显得尤为重要了。
借鉴美国哈德逊河的智能生态保护恢复系统建设。哈德逊河从上游到纽约入海口 ，全长 520 公里， 穿越 19 个县 1200 多万人居住流域， 灌溉了美国 东部最富庶地区， 且河谷中有众多 濒危保护物种。 二战后 GE、 GM 等商业巨头的投资、 加上公路铁路网 的建设使得河流流域卫星城建设快速发展， 但也对流域的生态系统造成了破坏。
为了建设一个长期保护和恢复河流的生态系统， IBM 与美国贝肯研究所针对美国哈德逊河生态保护联合开发的“水下传感器网络” 系统， 他们把传感器网络部署于哈德逊河中，每个传感器拥有独立计算机芯片， 传感器网络还装备有光学成像系统，以实时收集和分析河流的生物、水质、化学物质等数据信息。 最后，科学家基于通过无线通讯方式传送的实时数据，分析人类对河流生态系统的影响。
从 IBM 的新一代水资源管理解决方案可以看出， 透过传感器网络收集实时数据， 利用 大数据进行虚拟化建模，在进一步了解生态系统的同时， 分析人们活动与自然环境共存、和谐发展的最优解， 从而为政府决策者修订区域发展政策和模式提供参考， 这正是理想中 的智慧城市解决方案雏形。
2.2.4 智慧城市从关注技术转变为关注民生
根据 Navigant 的评估， IBM 是目前世界上智慧城市解决方案供应商中的领导者。其实， 最早提出智慧城市概念模型的 IBM，其理念也在不断进步， 从 2010 年时期最为关注的系统与技术，转变为如今更加关注具体民生应用 的各细分领域。预计城镇化进程加快， 随之而来的各种冲突和民生矛盾也将日益突出， 利用 大数据解决民生应用将是未来智慧城市发展的重要方向。
3. 从海外成功经验看我国智慧城市发展方向
全世界有着众多成功的智慧城市建设案例，也有许多技术公司提供智慧城市解决方案。从那些主要的市场玩家那为我国智慧城市发展汲取经验。 根据 Navigant Research的评估， 目前 IBM 和思科是世界较为领先的智慧城市供应商，这也代表了美国 在智慧城市上较先进的发展经验。此外， 日本和欧洲企业也是这个市场的主要玩家。
除了 这些市场大玩家外，还有数以千计的其他技术公司也在开发智慧城市解决方案，如我国的中移动、华为 、 易华录、银江股份、神州信息等等， 但他们往往是针对某个单个项目进行开发，缺少技术能力提供全系列智慧城市解决方案。
投融资模式—从 PPP 模式到多种金融工具应用
智慧城市建设是复杂的系统工程，往往伴随着大量的资金投入， 融资问题是智慧城市推进所面临的最大挑战之一。 单纯依靠政府和银行贷款往往远远不够， 需要社会资本的广泛参与 。其中 ， PPP， 即公私合作伙伴关系是比较常见的形式， 其通过风险分摊将私营部门资金纳入，为智慧城市发展提供了资金，这在全球许多城市已有成功例子， 随着我国 《关于开展政府和社会资本合作的指导意见》和《政府和社会资本合作模式操作指南》 的推出 ， 我国 PPP 模式也将在那些政府提供责任又适宜市场化运作的公共服务项目中发挥重要作用。
不过， 除了 PPP 模式，世界各地智慧城市项目中 使用 的其他金融工具还包括：绿色债券、节能绩效保证合约（ ESPC）、税收增量融资（ TIF）、以及众筹等形式。如节能绩效保证合约， 其初始资本由金融界提供，而服务由能源服务公司提供，最终从累计的能源节约中向投资者支付回报， 并由能源服务公司 为贷款保证一定节约绩效水平。 美国施耐德电气正是通过杠杆融资，利用 ESPC 对 40 座市政建筑进行了能源效率改造。
欧盟经验： 大量可能适用的资金来源组合
从欧盟的经验来看， 其融资模式不是一个专项基金对应一个城市的某个建设项目，而是开发了专门用于某一类智慧城市功能建设的预算资金和私人投资补充工具， 进而使得其在有效利用各类金融资源方面有更大的选择组合范围和灵活性。
例如，其有多种以环境保护和能源效率使用为发展目标的资金调度工具和来源，包括 “2014-2020 年企业和中小型企业竞争力计划” (COSME)、智能能源欧洲（ IEE）、带领欧洲实现智慧、可持续及包容性的“地平线 2020”研究资助计划、 欧洲 地方能源援助（ ELENA）、欧洲能源效率基金（ EEEF）、 为提高能源效率规划的深绿平台 、 可持续投资城市区域基金（ JESSICA）等。
这些资金来源并非 针对智慧 城市项目 的 一揽子解决方案， 而是由欧洲 投资银行（ EIB）接收拨款后， 在各领域挑选项目并排列这些项目 在增长、就业、凝聚力、可持续发展等方面优先顺序， 通过直接放贷、 并通过与欧洲委员会等的联合计划提供技术和金融援助。
而城市在做计划时要考量如何将各种资金来源的支持联系 起来， 比如 ERDF 城市资金可以为用于发展基础设施、 有一定长期回报、 但没有明确可预测的商业可行性项目 的JESSICA 类工具提供支持； COSME 可以为创新型中小企业提供支持；而“地平线 2020”则 可用于一些示范项目和新技术的部署。这种融资模式可以充分利用定量的欧盟预算，并通过风险分摊及担保、拨款和融资工具的协调运用， 使资金使用效率最大化。
3.4 盈利模式最终落脚点—大数据应用
无论是公私合作的 PPP 模式，还是其他金融工具的应用，其最终落脚点都需要能带来显性或隐性效益的商业模式。因此， 世界各地的城市也都在探索新的商业模式， 比如基于云技术的即付即用模式。由于云服务有明显的规模效应，随着整个城市对云管理的普及，供应商可以显著降低服务成本。 釜山政府与思科、以及韩国电信合作， 移动宽带网络全城覆盖，市民可以通过各种移动和嵌入式设备访问云应用。 项目 不仅给政府带来了 增量收入，第一年的增收就超过 220 万美元， 还创造了额外的就业机会。
当然， 随着公共数据的逐渐开放以及城市各系统的信息化管理加深， 人们更多 地将目光投向了利用 数据创造收入。对于我国来说，数据创收首先可能体现在监管系统信息化整合上。 国税局目前已集中 了 全国所有省级地税征管数据， 2014 年企业纳税人网上申报比例也要求达到 90%。 大数据降低了 征税的信息不对称， 给堵漏增收带来了可能。
近年来我国在营改增减轻第三产业税负促结构升级同时， 税收增长的压力也越来越大，从 2010 年的 23%增速下降到 2014 年的仅为 7.8%。而税收数据蕴含着巨大税收潜力， 加强数据分析堵塞征管漏洞成为增加税收收入的重要来源。 2013 年全国 税务机关利用 第三方涉税信息查补税收收入 1048 亿元， 其中 利用房地产信息占比 34%， 利用公共管理及社会组织信息占比 34%， 利用 金融业信息占比 9%。
目前各地都在探寻利用公共数据挖掘价值的可能性， 如新加坡、首尔、旧金山等都建设了开放的数据门户网站并未在线开放数据库提供了平台。 在这种模式中，除了 为政府带来行政管理成本方面的节省、 增加税收等行政管理收入外，还在于提供了一个有着正确管理结构的平台，鼓励利用数据创造就业机会，为市民的公共生活带来显著益处。
4. 智慧城市中的数据运营分析
根据我国的智慧城市的建设情况， 2013 和 2014 年是智慧城市拿单的集中期， 2015年智慧城市开始进入大规模的建设期，根据智慧城市 3 年左右的建设周期，未来一到两年将由大量的智慧城市的系统平台交付使用。而在智慧平台搭建完备之后，我们认为在智慧城市发挥基本功能的基础上，更为多样化的功能和增值服务有望逐步被开发出来，而这需要大数据的分析来支持，也就是说随着智慧城市建设周期的逐步推进，未来智慧城市将逐步进入大数据运营阶段。我们认为， 智慧城市真正发挥其“智慧”功能的地方也正是在于城市实时动态、多维大数据的应用和运营，而这个市场也是真正能为智慧城市带来可期待增量空间的市场。
4.1 智慧城市的大数据运营阶段
我们认为在前期设备铺设、平台搭建、第三方开发应用引入等完成后， 智慧城市最终将进入大数据包运营阶段。数据的采集、存储、传输、分析、挖掘、应用、可视化等将贯穿整个智慧城市的运营环节。我们认为智慧城市大数据运营时代的到来有其发展的必然性。
（ 1 ）在智慧城市的底层架构布局的是多样化的智能终端设备，设备采集、 积累的数据为智慧城市的大数据运营提供了 基础和支持。
（ 2）智慧城市中更加强调交互和万物互联（物联网）， 跨行业、跨领域、跨部门的数据实时进行交互。
4.2 智慧城市大数据应用市场高速发展
在我国智慧城市的建设中， 大数据市场已经得到初步开发。虽然在整个智慧城市中的占比还不大，但是发展非常迅速。根据 IDC 数据， 2014 年中国智慧城市 IT 投资总规模达到 807.9 亿元， 2018 年的市场规模将达到 1347.9 亿元，未来四年的年均复合增速为 13.7%； 在中国智慧城市大数据应用市场， 2014 年的市场规模为 22.4 亿元，未来三年的年复合增速将高达 95.0%， 2017 年的市场规模有望达到 167 亿元。大数据在各垂直领域的应用和运营有望成为未来智慧城市发展的一个重要驱动力 。
交通、 安防、医疗引领智慧城市大数据应用 。 在智慧城市的各细分领域中，目前大数据应用渗透率比较高、市场规模比较大的主要集中交通、安防、医疗等民生领域。根据赛迪顾问数据， 2015 年， 智慧交通、平安城市、智慧医疗三个领域中大数据应用的市场规模有望达到 17.6 亿元、 13.8 亿元、 10.1 亿元， 2013 年至 2015 年的年均复合增速有望达到 120%、 110%、 111%。
交通、公安、银行等领域大数据应用较为迫切。 从目前智慧城市各细分领域来看，目前对大数据应用有迫切需求的主要集中在交通、公安、 金融和家居市场，这些市场有个共同特点就是大数据的市场规模相对其他行业较大；其中交通、公安和金融等部门由于政府主导的力度较大，其容易受到政策的驱动，家居市场的大数据应用则较为分散。而在建筑、海关、教育和制造等领域目前大数据应用的规模还不是很大，未来也存在加大的提升空间。
未完待续……
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