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Journal of Geo-information Science >

2022 , Vol. 24 >Issue 6: 1061 - 1072

DOI: https://doi.org/10.12082/dqxxkx.2022.210815

The Smart Park Evaluation Method That Takes into Account Common Ground and Individual Characteristics

  • GUO Huan , 1 ,
  • WANG Weixi , * ,
  • LI Xiaoming , 1 ,
  • TANG Shengjun * ,
  • DENG Yuanyuan 1, 2 ,
  • 2
Expand
  • 1. Smart City Research Institute, Guangdong Hong Kong Macao Smart City Joint Laboratory, Shenzhen 518060, China
  • 2. School of architecture and urban planning, Shenzhen University, Shenzhen 518060, China
*WANG Weixi, E-mail:

Received date: 2021-12-18

  Revised date: 2022-03-08

  Online published: 2022-08-25

Supported by

National Natural Science Foundation of China(41971354, 41801392, 41971341)

Guangdong Foundation for Basic and App lied Research(2021A1515012574)

Fold

Abstract

As an important component and microcosm of a smart city, the construction of a smart park is very important, and the evaluation method is a key element in assessing the level of construction and promoting the healthy development of the park. At present, with the rapid development of the new generation of Information and Communications Technology (ICT) and the implementation of advanced concepts such as total life cycle management, the construction and development of smart parks are flourishing. However, little attention has been paid to the evaluation methods that are integrated with them, and there are problems such as slow iteration and single type, which may affect the objective evaluation of the development level of smart parks. In view of this, this study proposes the Commonality Combined with Individuality (CCI) smart park evaluation method, which takes into account the commonality basis and individuality characteristics, based on the advanced inheritance of the original method. The CCI evaluation index system consists of 8 primary indicators, 30 secondary indicators, and 63 tertiary indicators. The common evaluation indicators are the basic indicators common to all parks, which are mandatory and fully integrate the concept of total life cycle management, and are based on the basic structure of the foundation layer - platform layer - application layer of the top-level design of the smart park. The individual evaluation indicators are the characteristic indicators unique to individual parks, which are optional and need to be analyzed according to the actual industrial production process or business content of the park. At the same time, using Shenzhen Smart Ma Wan as an study case, the CCI evaluation index system is constructed and the Analytic Hierarchy Process (AHP) is applied to carry out a comprehensive evaluation, and development recommendations are given in conjunction with the evaluation results: the overall level of Smart Ma Wan is high, which is in line with its target positioning of becoming a benchmark for smart cities in early demonstration zones. However, there is still some room for improvement in the areas of smart platform, smart logistics, smart finance, and smart culture and creativity. Finally, the consistency of the evaluation results with the actual situation of Smart Ma Wan demonstrates the scientific and feasibility of the CCI Smart Park evaluation methodology.

Key words： CCI; commonality combined with individuality; smart park; top-level design; evaluation index system; full life cycle; analytic hierarchy process

Cite this article

GUO Huan , WANG Weixi , LI Xiaoming , TANG Shengjun , DENG Yuanyuan , 2 . The Smart Park Evaluation Method That Takes into Account Common Ground and Individual Characteristics[J]. Journal of Geo-information Science, 2022 , 24(6) : 1061 -1072 . DOI: 10.12082/dqxxkx.2022.210815

1 引言

自IBM提出“智慧城市”概念以来,便在国内掀起一股智慧城市建设热潮。各部委陆续颁布了“数字中国”、“新型智慧城市”、“新基建”、“两重一新”等战略措施,尤其在“十四五规划”中,更是明确提出要“加快数字化发展,建设数字化中国”,极大地推动了智慧城市的发展建设。作为智慧城市的重要组成和微观缩影[1],智慧园区是探索实践智慧城市建设路径的最佳试验场,在推动城市经济发展、产业结构调整中发挥着重要作用,是智慧城市“优政、兴业、惠民”的实施处和落脚点[2-3]。一般而言,智慧园区是指充分运用物联网、5G、大数据、云计算、数字孪生、人工智能等新一代ICT技术,实现园区内人与人、人与物、物与物之间的充分感知与沟通,对园区管理、产业生产、公共安全、政府服务等需求做出智慧化响应与决策,进而实现园区安全、便捷、高效、绿色的智慧化发展[4-5]。近年来,各类ICT技术和先进理论方法[6⇓⇓⇓⇓⇓⇓⇓⇓⇓⇓⇓-18]高速发展进步,推动着智慧园区不断演化发展,而本应随之迭代更新的评价方法却稍显滞后,可能会影响对智慧园区发展水平的客观评价,为承担建设的各级政府和企业带来经济和人力物力损失。
国外智慧城市发展较早,相应的评价方法也更为成熟,为国内相关研究和应用提供了参考和借鉴。国外智慧城市评价重点关注信息基础设施及经济、交通、政务等民生保障系统,致力于通过信息化技术提高城市管理水平,增加居民生活幸福感。较为典型的有智慧社区论坛评价指标体系[19]、欧盟中等规模智慧城市评价指标[20]、《IBM城市智慧程度评估白皮书》[21]、城市之轮评价指标[22]等。随着智慧城市的传入,国内开展了更加符合我国国情的探索研究。就指标体系而言,有上海浦东新区推出的《智慧城市指标体系1.0》[23-24]、《国家智慧城市（区、镇）试点指标体系（试行）》[25]、《智慧城市评价指标体系（2016）》[26]、以及《智慧城市评价模型及基础评价指标体系》[27⇓⇓-30]四部曲等。就指标模型而言,有系统动力学模型[31]、成熟度模型[32]、耦合协调性模型[2]等。经过10余年的发展,国内智慧城市评价方法已经形成了较为全面的理论方法、设计原则以及指标内容,为智慧园区相关研究打好了基础。虽然国内智慧园区项目遍地开花,但评价方法却略显单薄。王茜[32]使用群体专家决策和调查问卷作为数据采集方法,基于层次分析法构建指标模型,围绕生态环境、能源利用、运营管理、经济效益评价智慧园区。鲁璐[34]围绕园区信息化生命周期规划、建设、运维、服务展开评价。陈敏[35]针对中关村某科技园,按照项目建设全过程和应用服务、创新考虑提出评价标准。《绿色智慧产业园区评价标准》[36]提出了以服务人的需求为核心,以园区产业发展为导向,以可持续的生态为结果的园区评价标准。《重庆市智慧园区评价标准（暂行）》[37]提出基础设施、园区管理、园区服务、产业智能化、保障体系、平台接口6大智慧园区评价指标。
上述评价方法在继承智慧城市的先进内容的基础上,进一步考虑了能源使用、环境保护、产业赋能等与园区生产更加密切的内容,能够较为准确地评价智慧园区。但也存在一些不足：① 指标内容落后于智慧园区的发展速度,智慧园区不断发展进步,而与之一体的评价指标却没有及时更新迭代;② 覆盖类型单一,针对性较弱,园区之间产业各异,产业赋能的对象自然不同,单一的评价方法难以全面覆盖。鉴于此,论文提出兼顾共性基础和个性特色的CCI（Commonality Combined with Individuality,CCI）智慧园区评价方法,来解决上述问题。

2 CCI智慧园区评价指标体系

2.1 设计思路

正如前文,原有智慧园区评价方法主要存在指标落后和覆盖单一两大问题。针对前一问题,可充分梳理当前智慧园区相关的新技术、新理念、新方法,构建与时俱进的智慧园区评价指标体系。而覆盖类型单一的问题,则需充分考虑园区之间存在的异同,梳理共性内容以避免重复工作,挖掘个性特色以实现个性化发展。此外,在2020年11月浦东开发开放30周年庆祝大会上,习近平总书记提出,要“把全生命周期管理理念贯穿城市规划、建设、管理全过程环节”,作为智慧城市的重要组成和微观缩影,智慧园区正是贯彻全生命周期管理理念的最佳实践单元。
因此,论文在充分继承现有智慧城市、智慧园区评价方法中重点关注的信息基础、应用平台、园区建设、园区管理、园区服务、产业智能等内容的基础上,遵循共性结合个性的理念梳理智慧园区的共性评价指标和个性评价指标,构建CCI智慧园区评价指标体系。其中,共性评价指标是所有园区共有的基础指标,是必选项,充分融合全生命周期管理的理念,围绕智慧园区顶层设计基础框架——基础层-平台层-应用层展开梳理;个性评价指标是个别园区特有的特色指标,是可选项,需要依据园区的实际产业生产流程或业务内容具体分析。
构建指标体系后,充分考察各项细化指标的实际水平,综合计算得到园区的在各项指标及整体智慧化水平。以基础层的物联感知基础为例,需要充分评估当前技术水平下被评价园区在物联感知基础的覆盖范围、功能水平、产品种类、应用场景等方面的实际水平,从而得到被评价园区在该指标下的智慧化水平;然后是信息通信基础、数据存储基础……由小及大、系统全面地综合考察园区智慧化水平。CCI智慧园区评价方法的具体技术路线如图1所示。
图1 CCI智慧园区评价技术路线

Fig. 1 The technical route of the CCI Smart Park evaluation methodology

（1）构建CCI需求体系：梳理园区共性需求和个性需求,构建兼顾共性基础结合个性特色的CCI需求体系;
（2）搭建CCI顶层设计：依据CCI需求体系,搭建智慧基础、智慧平台、智慧应用的顶层设计架构;
（3）建立CCI评价体系：根据顶层设计,梳理共性评价指标和个性评价指标,建立CCI评价指标体系;
（4）评价智慧园区水平：运用CCI评价指标体系评价智慧园区建设成果和质量,根据评价结果给出针对性发展建议,促进智慧园区优化更新,形成相互指导、彼此促进的良性发展模式。
基于上述思路,论文梳理智慧园区的共性评价指标和个性评价指标,构建兼顾共性基础与个性特色的CCI评价指标体系,共包括8个一级指标、30个二级指标和63个三级指标。

2.2 共性评价指标

共性评价指标主要从顶层设计基本架构——智慧基础、智慧平台、智慧应用展开梳理分析。其中,应用层围绕规划、建设、运营、管理、服务的全生命周期运行展开分析。共性指标体系共包含3个一级指标、10个二级指标和32个三级指标。具体如图2所示。
图2 CCI评价指标体系的共性评价指标

Fig. 2 Common evaluation indicators of the CCI evaluation index system

智慧基础作为一级指标,按照智慧园区信息基础主要涉及的物联感知基础、通信网络基础和数据存储基础,分为3个二级指标。物联感知基础包含：① 感知设备：具备高清/视频监控、智能灯杆、智能机器人、无人机、各类传感器等各类感知设备;② 智能网关：具备能够为感知设备提供统一标准和数据格式的各类智能网关。通信网络基础包含：① 无线网络：具备4G、5G、WIFI等在内各类无线网络; ②有线网络：包括互联网、局域网、办公网等在内的有线网络。数据存储基础包含：① 物理存储：有能够存储园区海量异构时空数据的物理存储空间; ② “云”存储：包含公有云、私有云和混合云在内的“云”存储空间。
智慧平台作为一级指标,根据其向下接入多源异构数据和向上支撑各类智慧应用的功能要求,将其大致分为数据支撑和功能支撑2个二级指标。数据支撑包含：① 源数据：具备时空数据、管理对象数据、感知数据、安全管理数据和元数据在内的各类源数据;② 实体数据：包含园区内地、楼、房、权、人等在内的实体数据;③ 分析数据：包含几何图形、语义实体、拓扑数据、属性数据等在内的各类分析数据; ④ 可视化数据：包含矢量瓦片、栅格瓦片、三维切片、二维符号、三维符号、可视化纹理等在内地的各类能够实现可视化的支撑数据。功能支撑包含：① 数据接入能力：能够接入园区多源异构时空大数据;② 数据融合能力：能够提供数据清洗、格式转换、时间抽取、位置抽取、坐标转换、空间配准、语义关联、BIM融合、视频融合等数据融合功能;③ 数据管理能力：能够为平台提供分布式计算、并发访问、实时处理、云计算等数据管理功能;④ 分析计算能力：能够提供查询检索、空间分析、三维分析、智能计算等分析计算能力;⑤ 可视化能力：能够提供包括时空渲染、图表渲染、瓦片构建、可视化调度、制图综合等分析化功能;⑥ 运营维护能力：可提供包括权限管理、日志管理、访问控制、资源备份等园区运营管理能力。
智慧应用作为一级指标,按照全生命周期管理的理念,将其划分为园区规划、园区建设、园区运营、园区管理、园区服务5个二级指标。园区规划包含：① 数智化辅助设计：可基于BIM/CIM模型、三维GIS等数字化方式辅助规划方案设计; ② 智能规划评估：可基于三维GIS、BIM模型等技术,对规划方案进行多维评估和量化分析;③ 多专业规划协同：可实现数字化的规划成果质检、审查、管理,形成多层级、多专业的要素管控和规划协同。园区建设包含：① BIM建筑设计：可对方案设计、初步设计、施工图设计等不同阶段的BIM设计模型,依据相关审查标准规范进行质检和审核; ② 全流程项目管理：可利用智能视频监控、BIM模型、智能安全头盔、各类感知设备等各类ICT技术实现开发进度管理、项目质量监督、安全监管、物流管理、成本控制等在内的全流程项目管理;③ 数智化项目验收：可利用无人机、智能视频、BIM模型等辅助项目实地验收、BIM模型验收。园区运营包含：① 大数据营销招商：可基于数据挖掘、深度学习等实现用户画像,挖掘潜在客户,推送个性化营销方案;② 全局态势可视：基于实时感知数据、基础地理数据、历史运行数据等实现动态监控、三维展示、智能分析园区各系统运行状况; ③ 智能决策推演：通过大数据分析、三维GIS、人工智能等实现园区状况模拟预测,支撑园区运营决策。园区管理包含：① 智慧物业管理：能够实现水电煤气智能感知、物业自动缴费、一键物业报修、园区环境智能监管、智能环卫清扫、多模式门禁通行、快递外卖代收配送、智能访客管理等在内的智慧物业管理;② 智慧交通管理：可利用智能视频监控、实时感知数据、室内精准导航、图像分割等技术实现智能交通诱导、室内停车导引、违规智能监控、无感停车收费等智慧交通管理;③ 智慧安防管理：包括危险预警监测、电子巡查、电子围栏、重点人员监管、危险行为识别等安防管理;④ 资产自动化管理：可基于物联感知设备、智能定位技术等实现资产全流程管理、资产自动判断、资产区域监管;⑤ 智慧应急管理：能够基于智能视频监控、物联感知设备等实现灾前监管预防、灾中扑救支持、灾后重建分析的全流程应急管理。园区服务包含：① 产业生态服务：能够为园区企业提供大数据业务评估、企业发展建议、AI产业监控、产业图谱分析等产业服务;② 办公配套服务：能够提供包括智慧会议、智慧工位、资源共享平台等办公配套服务。

2.3 个性评价指标

个性指标体系需要结合园区具体产业类型具体分析,难以全面总结,因此,本文选取五类典型产业——工业、物流、金融、商业、文创作为示例,以产业的生产流程或主要业务内容作为依据,由大及小、自上而下地逐层划分个性评价指标。在实践应用时,具体园区的个性评价指标内容可根据其具体产业按照上述思路进行分析梳理。论文提出的个性评价指标包括5个一级指标、20个二级指标和31个三级指标。具体如图3所示。
图3 CCI评价指标体系的个性评价指标

Fig. 3 Individual evaluation indicators of the CCI evaluation index system

智慧工业作为一级指标,按照工业生产流程分为供应链管理、流水线生产、安全监管、污染监管和产品质检5个二级指标。供应链管理包含： ① 供应需求预测：基于企业库存、合作伙伴库存、供应商、天气状况、物流延时、市场需求量等信息预测分析市场需求;② 供应链风险监测：对天气状况、库存详情、社会舆情、运输延迟、过境时间等进行实时监控,当供应链出现问题,及时发出预警。流水线生产包含：① 设备智能监管：可利用物联感知设备和智能视频实时监控生产设备,检测异常并发出预测性警报;② 生产状况分析：实时监测分析生产数据,防止业务中断,保障机器无中断高效运转;③ 产品柔性生产：可利用三维重建、3D打印等数字孪生技术打造生产模具,实现柔性生产。安全监管主要包含1个三级指标,智能安全监管：可利用智能视频监控、物联感知设备、智能机器人等对生产车间内的生产流水线、生产人员、车间环境等实时监控检测异常并发出警报,保障生产安全。污染监管包含1个三级指标,即智能污染监管：可利用视频监控、物联感知设备、无人机、大气站、无人车等对园区污染情况进行实时监控,并且实时上报至园区控制中心,分析污染状态,并及时响应处理。产品质检包括1个三级指标,即智能产品质检：能够使用高清视频监控、计算机图像识别等精准高效检测产品质量,提高出厂效率。
智慧物流作为一级指标,按照物流产业运转过程可分为货物仓储、打包分拣、快递运输、信息追溯4个阶段,因此包含4个二级指标。货物仓储包含：① 仓储环境调控：可通过物联感知设备、智能网关、边缘计算等技术实现仓储环境智能感知,并且根据货物最佳存储设置调节仓储环境;② 货物智能拣货：当订单产生后,立即由智能机器人按照指定路线到货架上拣选出订单上货物,并且运输到打包中心。打包分拣包括：① 包裹自动打包：可利用智能视频监控、深度学习等智能估算分析待打包的货物进行体积、重量等,并判断其是否易碎/贵重,利用自动打包设备进行打包;② 流水线智能分拣：可使用自动流水线、智能感知系统,识别快递信息,按照归属地分拨快递。快递运输包含：① 智能运输派单：可依据全部快递体积及重量、配送地点与车辆载重、司机情况等信息进行智能派单;② 精准路线规划：可实时监管道路拥堵情况、天气状况、突发事件等,基于大数据分析技术、人工智能模型等ICT技术对运输路线进行精准规划。快递配送包含1个三级指标,即快递无人配送：可利用智能机器人/无人机,基于精准导航、避障、人脸识别别等技术实现快递精准配送。信息追溯包含1个三级指标,即信息全流程追溯：通过定位技术、物联感知等实现从下单到收货的全流程都能实现信息追踪,保障商家、快递员、消费者的权益。
智慧金融作为一级指标,根据金融产业主要业务内容分为理财分析、资金监管、风险评估3个二级指标。理财分析包含智能理财分析1个三级指标,主要是指利用大数据分析、数据挖掘、人工智能等技术,为理财分析提供决策支持。资金监管主要包含智能资金监管1个三级指标,即能够利用区块链、大数据等技术对于资金情况进行实时监管,预测危险并且发出警报。风险评估主要包含智能风险评估1个三级指标,即能够基于大数据分析、深度学习、人工智能等技术对金融交易过程中的风险情况推演评估,保障交易安全。
智慧商业作为一级指标,根据商业主要业务内容划分为营销推广、库存管理、客户分析和购物服务4个二级指标。营销推广包含3个三级指标,分别为：① 用户多维画像：可基于用户大数据,对消费者进行多维度用户画像,支撑后续营销推广和客户维护;② 个性化营销：可针对用户画像情况,生成定制化个性营销方案,并推送至客户端;③ 多渠道推送：基于APP/公众号/小程序等用户接口,将商家开业消息、优惠折扣活动、限时活动、特色餐点等信息推广至消费者。库存管理包含智能仓储存储、库存智能管理2个三级指标：① 智能仓储管理：指基于智能视频监控、物联感知、室内定位等技术实现存储环境智能调控、货物自动拿取;② 库存智能分析：指能够利用RFID、二维码等物联感知设备对库存详情进行实时感知,并且根据前场销售情况进行实时更新,能够配合销售实现库存查看、调货/补货、选品分析等功能。客流分析主要包含2个三级指标：① 店铺流量分析：可利用智能视频监控对实时客流情况进行分析预估,判断店铺经营情况;② 关键人员识别：通过智能视频监控、人脸识别等技术,可接入VIP客户、危险人员、潜在客户等信息,识别关键人员。购物服务包含2个三级指标：① 智慧导引服务：利用智能机器人/导引机器等实现信息查询、导航指引、优惠分享、语言翻译等功能,帮助消费者解决问题;② 虚实交互购物：构建数字孪生场景,消费者可在虚拟空间中与商品互动,实现交互式购物。
智慧文创作为一级指标,根据文创过程分为文创设计、文创展示、文创保护3个二级指标。文创设计包含1个三级指标,即智能辅助设计,能够在数字空间中打造创作虚体,并利用大数据分析、人工智能等技术对创作形态、成果参数进行模拟评估,实现高效、精准创作。文创展示包含1个三级指标,即虚实交互展示：利用VR/AR/MR、三维重建等数字孪生技术实现文创产品的动态交互展示,例如画中人“走”进现实。文创保护包含1个三级指标,即智能产权保护,可利用大数据挖掘技术、区块链、物联感知等ICT技术,智能监管产品的数字或物理产权。

3 指标模型构建及评分方法

构建指标体系后,还需明确如何应用指标体系进行智慧园区综合评价。基于上述指标体系,论文主要应用层次分析法构建指标模型,以专家群策法为指标权重赋值,完成智慧园区评价。主要分为指标模型构建、指标权重赋值、指标评分计算、园区等级划分4个步骤。参考有关研究[2,29⇓⇓⇓⇓-34],还可应用系统动力学模型、成熟度模型、耦合协调性模型等方法构建指标模型,以调查问卷、政府文件、多源数据等作为数据来源,与本文提出的CCI评价指标体系搭配使用。
（1）指标模型构建。指标的权重大小表征了评价体系中该指标的重要性程度。参考有关研究[32⇓-34],论文应用层次分析法构建指标模型,来协调指标之间内部关系。
（2）指标权重赋值。基于指标模型,根据各位专家对指标权重的评分（0~1之间,值越高指标越重要）构建判断矩阵,计算权重向量并做一致性检验。如果通过一致性检验则认为当前指标权重设置合理,直到全部指标权重确定。
（3）指标评分计算。园区智慧化水平通过各指标评分得以综合体现。为了保证指标评分的准确性,论文应用专家群策法对指标进行评分（0~5之间,值越高智慧化水平越高）。根据园区实际情况对照指标评分,结合权重计算得到该园区的最终评价结果（包括园区综合评分和各级指标评分）。具体计算过程如下。
根据各项三级指标权重及评分结果,可计算该园区智慧化水平的整体评分Q,如式（1）所示。
Q = ∑ i = 0 n ω ι × m i
式中： ω ι为三级指标的权重; m i为三级指标的得分情况;n为评价指标项数。
同理,也可计算一级指标、二级指标的评价得分。一级指标评分如式（2）所示。
Q l = ∑ j = 0 k ω j × m j ω l
式中： ω j为二级指标的权重; m j为该二级指标的得分情况; ω l为该二级指标系数;k为评价指标项数。
（4）园区等级划分。为增加智慧园区之间的可比性,参考目前学者研究[2,34],结合指标权重及指标评分,将园区智慧化水平分为5级,设置园区智慧化水平对照表（表1）。既可通过园区整体评分来判断智慧园区整体水平,也可通过各项指标评分来判断园区在各项指标方面的具体水平,从而提出针对性的发展建议。
表1 园区智慧化水平对照

Tab. 1 Comparison table of intelligent level of the park

评价得分Q（ Q l） 智慧化水平 等级
Q≤1 智慧化水平很低,存在很大程度的欠缺,需要整改 低级
1<Q≤2 智慧化水平较低,存在较大程度的欠缺,需要整改 较低级
2<Q≤3 智慧化水平一般,存在一定程度的欠缺,需要整改 中级
3<Q≤4 智慧化水平良好,存在少量问题,需要部分整改 较高级
4<Q≤5 智慧化水平优秀,存在极少问题,需要较少整改 高级

4 实证分析——深圳市智慧妈湾

4.1 园区概况

在建设“数字中国、智慧社会”的时代背景下,深圳市勇于承担打造中国特色社会主义先行示范区智慧城市的历史使命,开展了一系列智慧城市、智慧园区的探索实践。其中,智慧市妈湾项目位于深圳市南山区前海妈湾片区,总面积为2.9 km2。项目定位是深港国际贸易服务城,总计划建设面积为564万m2,计划办公人口为5万~10万人,主要产业包括国际商贸、物流小镇、数字金融和文化创意等,是一个典型的产城综合体。妈湾从顶层设计维度对妈湾智慧化建设进行整体谋划与总体设计,以全生命周期管理理念贯穿妈湾规划设计、开发建设、运营管理的全过程各环节,打造数字孪生驱动的具有深度学习、迭代演进能力的智慧园区典范。
因此,论文选择智慧妈湾作为实证案例的理由有：① 可以保障评价指标体系和指标评分的准确性,智慧妈湾是作者直接参与的项目,可以获得全面、准确的信息和数据;② 可以体现深圳市建设智慧城市的典型性,前海妈湾地处深圳前海核心引擎位置,集粤港澳大湾区、经济特区、先行示范区、中国（广东）自由贸易试验区、前海深港现代服务业合作区五区为一体,是特区中的特区、核心中的核心,选择智慧妈湾作为典型案例进行CCI智慧园区评价,具有示范作用和标杆价值;③ 可以体现全生命周期理念的先进性,智慧妈湾同步开展物理空间规划和数字空间设计,能够充分实现物理城市和智慧城市的数字孪生、虚实融合,很好地体现了全生命周期智慧化赋能的理念。

4.2 评价结果及发展建议

论文对智慧妈湾展开CCI智慧园区评价。首先选取20名智慧妈湾项目人员作为群体专家进行评分,向每位专家派发2份调查问卷,即指标权重调查表和指标评分表;然后结合各位专家评分结果,使用层次分析法辅助软件yaahp,分配指标权重,并依次计算智慧妈湾在各级、各项指标及园区整体的评价得分;最后结合园区智慧化水平对照表,得到智慧妈湾评价结果,提出针对性发展建议。
根据智慧妈湾实际产业情况,其个性指标体系应当包含智慧物流、智慧金融、智慧商业、智慧文创等各级指标。因此,智慧妈湾的CCI评价指标体系如表2所示。
表2 智慧妈湾CCI评价指标体系及评价结果

Tab. 2 Smart Mawan CCI evaluation index system and evaluation results

一级指标 权重 二级指标 权重 三级指标 权重 绝对权重 指标评分 加权得分 一级指标得分
智慧基础 0.2143 物联感知基础 0.4212 感知设备 0.5647 0.0510 5.0000 0.2549 4.5161
智能网关 0.4353 0.0393 4.0000 0.1572
通信网络基础 0.3313 无线网络 0.4509 0.0320 5.0000 0.1601
有线网络 0.5491 0.0390 5.0000 0.1949
数据存储基础 0.2475 物理存储 0.7856 0.0417 4.0000 0.1667
“云”存储 0.2144 0.0114 3.0000 0.0341
智慧平台 0.1204 数据支撑 0.5000 源数据 0.2336 0.0141 4.0000 0.0563 3.9725
实体数据 0.1876 0.0113 5.0000 0.0565
分析数据 0.3257 0.0196 3.0000 0.0588
可视化数据 0.2531 0.0152 3.0000 0.0457
功能支撑 0.5000 数据接入能力 0.2133 0.0128 5.0000 0.0642
数据融合能力 0.1156 0.0070 4.0000 0.0278
数据管理能力 0.1371 0.0083 4.0000 0.0330
数据融合能力 0.1823 0.0110 4.0000 0.0439
数据可视化能力 0.1230 0.0074 5.0000 0.0370
运营维护能力 0.2287 0.0138 4.0000 0.0551
智慧应用 0.1653 园区规划 0.1278 数智化辅助设计 0.3333 0.0070 5.0000 0.0352 4.3309
智能规划评估 0.3333 0.0070 4.0000 0.0282
多专业规划协同 0.3333 0.0070 4.0000 0.0282
园区建设 0.1315 BIM建筑设计 0.1298 0.0028 5.0000 0.0141
全流程项目管理 0.5789 0.0126 5.0000 0.0629
数智化项目验收 0.2913 0.0063 4.0000 0.0253
园区运营 0.1153 大数据营销招商 0.2321 0.0044 5.0000 0.0221
全局态势可视 0.4570 0.0087 4.0000 0.0348
智能决策推演 0.3109 0.0059 5.0000 0.0296
园区管理 0.4426 智慧物业管理 0.3860 0.0282 5.0000 0.1412
智慧交通管理 0.2341 0.0171 4.0000 0.0685
智慧安防管理 0.1876 0.0137 4.0000 0.0549
资产管理管理 0.0456 0.0033 3.0000 0.0100
智慧应急管理 0.1467 0.0107 3.0000 0.0322
园区服务 0.1828 产业生态服务 0.2546 0.0077 5.0000 0.0385
办公配套服务 0.7454 0.0225 4.0000 0.0901
智慧物流 0.1235 货物仓储 0.3165 存储环境调控 0.6785 0.0265 4.0000 0.1061 3.5951
货物智能拣货 0.3215 0.0126 4.0000 0.0503
智能分拣 0.2986 包裹自动打包 0.2134 0.0079 2.0000 0.0157
流水线智能分拣 0.7866 0.0290 3.0000 0.0870
快递运输 0.2131 智能运输派单 0.1983 0.0052 3.0000 0.0157
精准路线规划 0.8017 0.0211 4.0000 0.0844
快递配送 0.0847 快递无人配送 1.0000 0.0105 4.0000 0.0418
信息追溯 0.0871 信息全流程追溯 1.0000 0.0108 4.0000 0.0430
智慧金融 0.1463 理财分析 0.3333 智能理财分析 1.0000 0.0488 4.0000 0.1950 3.9993
资金监管 0.3333 智能资金监管 1.0000 0.0488 4.0000 0.1950
风险评估 0.3333 智能风险评估评估 1.0000 0.0488 4.0000 0.1950
智慧商业 0.1238 营销推广 0.3298 用户多维画像 0.3333 0.0136 3.0000 0.0408 4.2399
个性化营销 0.3333 0.0136 4.0000 0.0544
多渠道推广 0.3333 0.0136 4.0000 0.0544
库存管理 0.3247 智能仓储管理 0.7645 0.0307 4.0000 0.1229
库存智能分析 0.2355 0.0095 5.0000 0.0473
客户分析 0.0834 店铺流量分析 0.7854 0.0081 5.0000 0.0405
关键人员识别 0.2146 0.0022 4.0000 0.0089
购物服务 0.2621 智慧导引服务 0.8972 0.0291 5.0000 0.1456
虚拟交互购物 0.1028 0.0033 3.0000 0.0100
智慧文创 0.1064 文创设计 0.5326 智能辅助设计 1.0000 0.0567 4.0000 0.2267 3.8599
文创展示 0.1404 虚实交互展示 1.0000 0.0149 3.0000 0.0448
产权保护 0.3270 智能产权保护 1.0000 0.0348 4.0000 0.1392
智慧妈湾综合评价得分 4.1267
结合专家评分结果,计算得出园区综合评价得分及各一级指标得分,如有需求,还可计算二级和三级指标得分（表2）。
根据结果,智慧妈湾综合评分为4.1267,说明其建设水平优秀,存在极少问题,属于高级智慧园区。这一评价结果与智慧妈湾的现实情况十分吻合：智慧妈湾旨在对“白纸”一般的2.9 km2进行整体的空间规划和城市建设,打造虚实映射、动态交互的智慧空间,进而赋能其规划、建设、管理、运营、服务的全生命周期。同时,结合其一级指标评价得分,论文进一步提出更有针对性的发展建议。智慧妈湾的一级指标计算结果分别为：智慧基础（4.5161）;智慧平台（3.9725）;智慧应用（4.3309）;智慧物流（3.5951）;智慧金融（3.9993）;智慧商业（4.2399）;智慧文创（3.8599）。其发展建议有以下3点：
（1）妈湾在智慧基础、智慧应用、智慧商业等二级指标均超过4分,智慧化水平优秀,充分体现了前海妈湾打造智慧城市标杆的自身实力和资源优势,未来应当充分保持和发扬这一优势以打造自身竞争力并创造经济效益。
（2）作为智慧园区操作系统的智慧平台得分为3.9725,不到4分。一方面,智慧平台向下接入智慧基础海量大数据资源,向上为智慧应用提供各种支撑功能,单纯的GIS系统、CIM平台、数字化系统难以满足智慧园区复杂多变的操作要求,说明其建设智慧平台的难度。另一方面,智慧妈湾充分贯彻融合全生命周期管理、数字孪生等理念与技术到平台建设中来,具有一定的探索意义和实践价值。未来,智慧妈湾还需随着数字资源、产业需求、虚实交互等的发展要求持续提高其平台建设水平。
（3）智慧物流、智慧金融、智慧文创评分均在3.5~4之间,智慧化水平较高,但还有一定的提升空间。此结果与妈湾定位于前海深港国际服务城,致力于在未来承接香港地区的数字金融、影视文创等产业功能,及便利的港口交通优势打造深港及国际的跨境贸易和物流的现实需求相符合。因此,妈湾要推动产业发展的个性化和可持续化,要充分利用自身信息基础设施和智慧平台的优势,为物流、金融和文创等产业提供数字化、智慧化解决方案,赋能产业发展,促进区域经济发展。

5 结论与展望

论文在充分继承原有评价方法先进内容的基础上,构建兼顾共性基础与个性特色的CCI智慧园区方法,并结合案例进行实证分析。首先,充分贯彻全生命周期管理的理念,围绕智慧园区顶层设计基本架构——基础层-平台层-应用层,梳理共性评价指标。然后,依据园区实际产业生产流程或业务内容分析个性评价指标。同时,结合智慧妈湾案例构建CCI智慧园区评价指标体系进行评价,并给出建议：智慧妈湾整体智慧化水平较高,具有较高的标杆意义和示范价值,但在智慧平台、智慧物流、智慧金融、智慧文创方面还有一定的进步空间。最后,评价结果与智慧妈湾的实际情况基本相符,反向论证了CCI智慧园区评价指标体系的科学性和可行性。
综上所述,论文提出的CCI智慧园区方法： ① 可结合被评价园区实际情况构建指标体系,覆盖园区类型广泛、适用性高;② 将全生命周期管理的理念应用到智慧园区评价中来,具有一定的实践创新性;③ 综合应用共性结合个性、全生命周期管理、顶层设计架构等先进的理论或方法梳理评价指标,可为智慧城市、智慧社区或其他领域的评价指标体系提供理论依据和实践参考。
智慧城市建设是一个巨大的系统工程,必须遵守系统科学理论和系统工程的方法,智慧园区也是如此[15,17]。随着科学技术的发展进步和理论方法的创新发展,未来智慧园区的功能水平势必会不断提升,拓展出更多的智慧功能和应用场景,从而导致当前指标体系的内容落后和覆盖不全。所以,论文提出CCI智慧园区评价方法的具体内容还需随着科学技术的发展而不断迭代拓展,指导启发的先进理论及方法也要不断地更新发展。如此,才能真正地做到科学评价智慧园区发展水平,促进智慧园区健康发展。

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