北京市政务服务和数据管理局发布2026北京市智慧城市场景创新需求清单（第一批），包含6类智慧城市场景并启动揭榜工作，明确申报条件与线上申报方式及截止时间，同时公布场景需求详情、联系方式和申报资料清单，助力城市高质量发展。

北京市政务服务和数据管理局关于组织开展2026北京市智慧城市场景创新需求清单（第一批）揭榜工作的通知

• 附件1：北京市智慧城市场景创新需求及联系方式
• 附件2：智慧城市场景申报资料清单

附件1：北京市智慧城市场景创新需求及联系方式

一、北京市全域光伏资源分级评估场景

（一）场景开放单位

市发展和改革委

（二）场景描述

为精准支撑北京市绿色低碳转型与能源结构优化，需综合利用数据资源，融合人工智能与大数据分析技术，构建覆盖光伏发电项目的一体化智能评估体系。本场景旨在通过对资源禀赋、物理条件、电网接入及消纳、经济潜力等多维度的精细化、自动化测算，形成精确到街道级的全市光伏资源分级分类 “一张图” 与权威数据库，重点项目标注，为政府规划编制、政策制定、项目布局决策提供科学、动态的量化依据，全面提升光伏资源开发利用的精准性与效率。

（三）场景现状

背景情况：当前，光伏开发依赖基于辐照度等单一数据维度的传统人工评估方式，效率低、精度差，难以支撑大规模、精细化的科学规划。因此，迫切需要利用数据资源，通过大数据、人工智能等先进技术，研发精准、动态的光伏资源智能评估模型，将数据优势转化为规划与发展的决策优势。

拟解决的问题：一是数据分散，光伏资源、建筑结构、电网接入条件、消纳能力等关键数据来源不同，缺乏融合分析；二是评估粗放，现有评估多侧重光照资源，未系统考虑建筑屋顶结构、电网接入条件、本地消纳能力等约束条件，无法判断局部地区开发优先等级；三是手段传统，通过各类建筑屋顶规模预测光伏资源潜力，与实际资源情况偏差较大，难以快速应对全域、精细化的评估需求。

（四）场景创新点

创建精准规划的政府能源治理新模式。从传统的分散审批和粗放管理，转变为基于全市统一数据底图和智能算法的科学规划。通过发布权威的光伏资源分级图谱和指南，引导产业发展，显著提升资源配置效率。
实现跨部门政务数据在能源领域的业务化融合与价值释放。突破性地将规自、住建、电网、气象等多领域政务数据安全融合，探索构建数据细化至建筑物级的光伏资源空间数据库及街道级可视化 “一张图”，实现资源分级评估与重点项目标注。

研究一体化的城市光伏资源评估模型。创建涵盖资源禀赋、建筑结构、电网条件、消纳能力等多维度约束的标准化评估模型与分级标准，为超大型城市系统化、规模化开发光伏资源提供了可测量、可决策、可复制的 “北京方案”。

二、基层报表数据 “一表通” 场景

（一）场景开放单位

市政务和数据局

（二）场景描述

聚焦基层报表填报任务繁重，多头重复填报等痛点问题，创新 “向基层要数据” 到 “从系统取数据” 的工作模式和技术实现路径，通过建设完善 “一表通” 系统报表数据管理、数据项标准管理、智能化应用等核心功能，依托市大数据平台，构建基层数据共享资源池、开展报表数据 “一数一源一标准” 治理，提升数据治理服务能力，提供智能化应用服务，建立权责清晰、标准统一、可复用、可持续的基层报表数据治理和共享机制，减少基层数据填报负担，提升基层治理效能。

（三）场景现状

背景情况：国家高度重视整治形式主义为基层减负，通过系列政策文件、专项机制及技术赋能，系统构建基层减负制度框架，破解基层报表数量多、重复填报多、采集渠道多等痛点，推动实现基层报表 “只报一次”“一数一源一标准” 数据治理，充分发挥数据共享在为基层减负增效中的作用，切实为基层干部松绑减负，提升基层治理效能。

拟解决的问题：当前，已初步厘清基层报表底数，精简整合填报事项，建立基层报表准入退出和清单管理机制，形成首批市级报表清单，完成国家 “一表通” 系统省级平台的部署测试和使用培训，已实现国家、市、区、街、居五级报表任务下发、数据填报上传的全流程打通，但需要构建报表数据资源底池、建立报表数据分级使用体系、实现与市大数据平台共享对接，依托大数据平台构建基层数据共享资源池，开展 “一数一源一标准” 数据治理，畅通数据共享通道，探索报表无感生成、衍生数据以算代采，实现基层报表数据 “一方采集、多方共用”，多头重复填报问题有效缓解，真正为基层减负增效。

（四）场景创新点

AI 智能应用驱动报表全流程自动化。充分利用政务大模型应用共性基础能力，在报表需求自动解析、智能匹配、填报指引、准入审核、报表预填等环节提供智能化应用服务，大幅降低人工建表与审核成本确保填报规范准确，推动基层填报从 “手动填” 向 “智能辅” 转变。

构建可复用、可配置的报表数据资源库。以基层报表中的数据项作为基本单元，强化报表数据项标准化管理，支持用户通过自定义表单字段快速构建报表，灵活响应用户自定义表单需求，同时可以避免数据重复采集，提升数据复用率和标准化水平。

强化动态数据治理与鲜活数据保障。通过报表数据管理功能，实现已有报表数据的快速取用和带数下发，支撑基层填表报数。对接市大数据平台，按需对大数据平台已有的基础数据进行调用，持续开展数据治理，保障数据格式规范、业务口径统一，支撑数据跨部门、跨层级共享复用。

三、区域交通诱导微循环场景

（一）场景开放单位

通州区

（二）场景描述

围绕城市静态交通管理中停车资源利用率低、车辆无效巡游严重的核心问题，通过多传感采集、高精度室内定位等技术，融合实时车位状态、车辆信息与道路车流等多源数据，构建 “道路 – 车场 – 车位” 精准引导模型与数智化运营管理体系，通过车位实时感知、智能调度与线上全流程服务，实现停车资源的优化配置与高效利用，有效减少寻位时间与无效巡泊，改善区域交通秩序，提升市民停车体验与静态交通管理精细化水平。

（三）场景现状

背景情况：现有停车资源分布不均、信息化引导体系缺失，停车泊位信息不互通，导致车辆寻位低效、路边乱停现象突出，既造成区域道路通行效率下降，也制约静态交通治理提质增效，结合区域发展与民生出行实际需求，亟需建设停车诱导系统统筹调配停车资源。

拟解决的问题：破解停车找位难、乱停乱放问题，减少车辆无效巡游，优化停车资源配置，改善区域交通秩序，提升静态交通精细化管理水平。

（四）场景创新点

融合多传感采集和高精度定位技术，构建停车全链路精准引导模型。依托多传感数据采集、高精度室内定位及实时数据通信技术体系，开展车位状态、车辆信息、道路车流等多源数据的联动分析，精准实现 “道路 – 车场 – 车位” 全流程信息化引导，提高停车效率，减少巡泊交通，破解停车引导粗放的痛点。

数智驱动的停车全流程运营管理。替代传统人工疏导、粗放式计费的停车管理模式，实现从车位实时监测、车流智能调度到线上预约缴费、反向寻车离场再到运营数据可视化分析的停车全流程数字化、智能化管控，推动停车场运营管理从人工主导向数智驱动的转型。

四、基于地形数据的高精度积水预测场景

（一）场景开放单位、

通州区

（二）场景描述

围绕城市内涝应急响应业务中预警不精准、调度不科学的迫切需求，采用高精度地形建模、大数据分析等技术，融合实时监测数据，构建城市积水排涝数字孪生体，支撑模型化分析与智能化决策，提升积水影响的精准预警能力，强化排水资源的科学调度与处置流程的闭环管理，进一步提升城市防灾减灾的精准性、效率与安全性。

（三）场景现状

背景情况：城市积水排涝管理存在多源信息割裂、预警不精准、处置效率偏低等问题，积水发生时难以快速精准预警周边行人和车辆，排涝设备调度缺乏科学依据。

拟解决问题：场景旨在打通信息壁垒，整合 “预警信号、气象预报、实时雨量、积水水量、监控视频、地图信息、人员部署、排涝设施” 等多源信息，构建统一指挥调度的数据基础，解决因积水点位置更新带来的安全、交通等问题。

（四）场景创新点

耦合多源实时数据，融合高精度地形数据实现试点区域积水智能识别建模，突破传统排涝 “单点监测、盲目调度” 的技术局限。实现积水水位阈值自动触发预警、积水量精准测算、排涝水泵数量科学匹配，构建 “监测 – 测算 – 调度” 一体化技术体系。

推动预警信息精准触达，强化信息应用，提升信息服务效能。基于积水点位与实时交通信息，向受影响区域内的行人、车辆定向发送预警短信，提升公众避险响应效率。

五、智能机器人灭火和抢险救援应用场景

（一）场景开放单位

通州区

（二）场景描述
聚焦消防救援队伍在灭火和抢险救援高危环境（如高温、坍塌、危化品泄漏等场景）作业难题，采用机器人替代方式，进入高危区域执行火灾侦检、人员搜救、物资运输及转移、灭火排烟等任务，降低人员伤亡风险，提升救援效率。

（三）场景现状

背景情况：当前，部分消防队已配备消防机器人，但其在实际应用中仍存在一些不足：一是功能相对单一、智能化水平有限，例如侦检机器人虽可搭载气体传感器和热成像仪，但仍需依赖人工遥控操作；二是对超高温、复杂地形等极端环境适应能力不足；三是多机协同能力较弱，缺乏统一的指挥调度平台；此外，还存在续航时间短、负载能力有限等问题，导致难以支持长时间连续作业。

拟解决的问题：一是在化工厂、油气储罐区、隧道等高危火灾现场开展近距离灭火；二是在地震坍塌废墟、洪涝灾害等复杂灾害环境现场深入探测、搜救被困人员；三是完成高层建筑火灾、大型公共场所火灾（地铁站、商场）的高点物资运输，供水干线铺设工作。

（四）场景创新点

构建机器人 “前哨 – 干线” 自主保障能力。针对高层建筑、隧道、地铁等纵深火灾，设计一套自主铺设与保障系统，由前导机器人（“前哨”）携带轻型水带深入火场，后续的 “干线” 机器人像 “火车车厢” 一样，自主连接并跟随，实现供水 / 供泡沫干线的快速、自动化、长距离铺设，并能通过内部加压系统维持水压，极大减轻消防员负重和风险。

构建机器人 “数字孪生 – 实时反哺” 指挥能力。将前方机器人打造为高精度的数据采集节点，将实时三维点云、热成像、气体浓度、结构稳定性等数据回传，在后方指挥中心动态生成并更新灾害现场的 “数字孪生” 模型，支撑指挥员在虚拟模型中俯瞰全局，进行灾情研判、战术模拟和资源调度，并将最优指令一键下发至机器人集群，实现 “所见即所得” 的精准指挥。

六、基于大模型的城市运行感知场景

（一）场景开放单位

通州区

（二）场景描述

聚焦城市公共设施与市容环卫配套设施等城市静态部件中的动态挑战，通过数字化手段，依托视频感知能力，对城市部件实现数字化资产管理，实现常态化智能巡检、异常事件的实时发现，实现问题从公众投诉到主动发现的转变。

（三）场景现状

背景情况：当前城市各类共用基础设施等静态部件的数量庞大、种类繁多、分布广泛，存在新增、迁移、报废等现象，且传统的人工巡检效率较低，难以实现全量覆盖，响应渠道较为单一。

拟解决的问题：一是实现城市部件数字化资产管理，形成 “一物一码” 数字管理档案；二是实现对公共设施因自然损耗或人为破坏导致的异常、损坏、缺失等现象的实时感知；三是聚焦城市公共秩序维护中的动态挑战，建立高敏捷性的智能预警机制。

（四）场景创新点

实现从 “问题驱动” 到 “健康度管理”。构建城市部件 “数字健康档案”，为每个部件建立全生命周期档案，记录历史状态、维修记录、异常频次等，基于历史数据分析部件劣化规律，预测何时、何处可能发生问题，变被动维修为主动保养，并根据部件类型、位置、异常程度智能划分处置优先级（如主干道的倾斜路灯 vs. 小巷的垃圾桶满溢）。

实现视频感知数据的高效复用。基于市区两级提供的覆盖全市或指定区域范围内的视频点位数据，通过 AI 感知算法的部署，实现城市部件运行状态及异常事件的智能监控与实时发现。

附件2：智慧城市场景申报资料清单

1.智慧城市场景申报基本情况表（见附件2-1）。

2.智慧城市场景实施方案（见附件2-2）。

3.与场景申报有关的其他资料。

附件2-1 智慧城市场景申报基本情况表

注：联合体各合作单位均需按要求提供相关信息。

附件2-2 智慧城市场景实施方案

一、揭榜单位情况

1.基本情况：揭榜单位与申报场景相关的主要技术、产品、服务的基本情况，以及在行业中所处水平及市场占有率（可参考政府或行业协会等第三方发布的行业排名）。

2.技术水平：核心技术团队情况、主要技术领头人、已获得专利等知识产权、已获得其他技术奖项。

3.企业（机构）与申报场景有关的资质、业绩、优势条件；相关技术、产品（服务）通过的重要认证、获得的主要荣誉。

二、场景需求理解

1.场景名称、拟实施地点、实施周期。

2.场景所处行业现状、发展趋势、政策环境等；当前急需解决的关键性问题；拟采用技术（产品）的国内外市场及需求情况。

3.场景拟采用技术（产品）的突破对行业技术进步、产业发展、模式创新的重要意义和作用等。

4.场景拟应用行业数据资源所形成的解决方案，对数据价值激活的促进作用。

三、场景实施方案

（一）场景实施内容及成果

针对揭榜场景需求，详细列出具体的实施内容，每项内容均应提出拟解决的业务需求和问题、主要功能、对应成果物、成果物性能提升等相关指标。

（二）场景技术方案

包括但不限于以下内容要点：

1.场景实施拟采用的核心技术，阐述当前技术水平、技术来源及取得方式。

2.场景实施拟采用的核心技术（产品）研发目标，明确关键性能参数。

3.提出相应的技术架构、技术集成方案、技术路线图和研发任务。

4.场景涉及数据资源整合的，明确数据资源整合方案和目标。

5.提出技术（产品）研发或数据资源整合方案的可行性。

6.提出技术（产品）或数据资源整合方案的成果评估与转化方案。

（三）场景方案创新点

可从技术突破性、创新性，或技术跨界应用、商业模式创新，或行业数据资源的融合应用等不同维度分析场景创新点。

（四）场景实施周期及进度

场景实施周期及实施进度，具体起止时间及关键节点。

场景实施计划如下（例如）：

××年××月至××月，完成××。

××年××月至××月，完成××。

（五）场景实施拟投入的各类资源。

1.场景揭榜单位拟投入的资源，包括但不限于数据资源、算力资源、软硬件设备、研发资金、研发团队（研发团队组织分工、同类研究工作经验、核心技术人员情况等）等。

2.需要场景开放单位提供的相关资源，应具有较强合理性、可实施。

四、场景投资估算及资金筹措

场景预计总投资XX万元。分项编制资金投入计划情况（以下费用及明细可根据实际情况自行调整）。

投资估算表：

每项费用需有详细的测算依据。

硬件类清单及费用测算明细：

软件类清单及费用测算明细：

配套工程类清单及费用测算明细：

相关其他费用测算明细：

五、场景预期绩效目标

1.总体效果目标：描述场景总体成果，重点体现创新效益（解决行业共性问题；形成的知识产权、标准，形成样机、示范系统、生产示范线等情况；针对现有行业数据资源形成的解决方案，在数据要素的挖掘、流通、利用等方面的促进作用；实现成果创新突破、首方案等方面的创新效果）。

2.业务提升指标（量化）：业务效率提升、周期缩短、模式创新等。

3.经济效益指标（量化）：成本节约等。

4.社会效益指标（量化）：带动就业、提升智慧城市体验感等。

5.示范推广意义：场景验证成果产业化潜力；对引领产业创新、促进企业发展的作用。

六、场景实施风险

1.技术风险。技术攻关可行性和路线风险，创新成果转化所面临的技术、材料等方面风险分析。

2.组织实施风险。场景实施面临的资金、空间、资源、人力等方面的风险分析。

3.相关应对措施。

七、其他情况说明