案例概览
深圳市深汕特别合作区智慧城市建设管理服务中心（简称深圳智慧城市服务中心）专注于推动城市的智慧化发展。面对日益复杂的城市管理需求，该中心亟需创新的技术解决方案以提升效率与灵活性。通过融合低代码开发平台与大模型AI技术，深圳智慧城市服务中心成功地简化了城市管理工作流程，实现了多项创新应用。这种新型技术融合不仅大幅提升了应对挑战的能力，还为城市管理引入了更多智能化、精准化、个性化的服务，显著推动了城市的智慧化进程。
客户挑战
深汕智慧城市中心在智慧城市建设中面临以下关键挑战：项目立项周期过长，规划至签约耗时半年到一年，影响项目推进效率；高额投资成本因周期拉长而进一步攀升；复杂多样的多部门数据增加了处理难度，非结构化数据的更新和分析尤为低效；信息平台间数据共享不足，难以实现高效协同；定制化开发导致维护成本高昂，系统更新响应滞缓，面对业务变化和紧急需求难以快速调整，整体运维效率亟待提升。
立项周期长
传统智慧城市从项目策划到交付需以年为单位，前期筹划至签订合同往往耗时半年到一年，导致时间成本巨大，进而影响整体进度和效能。
投资成本高
智慧城市相关系统的投资动辄达到百万级别，且由于项目周期过长，整体项目总投入还会进一步增加，给客户预算造成巨大压力。
数据特性复杂
数据种类繁多，包括卫星遥感影像和三维模型等，并且涉及多部门、多领域，非结构化数据占比大，数据结构复杂性高，增加了数据处理和整合难度。
数据处理低效
数据采集和处理过程自动化程度低，不仅更新速度慢，还存在时空分析难、数据更新难等问题，且需投入大量人力物力完成数据应用。
数据共享不足
信息平台间存在显著商业壁垒，系统间缺少自动协同性，难以高效集成数据；同时用户权限和流程不统一，整体阻碍了高效工作流的构建。
维护成本高昂
传统智慧城市多采用定制化开发方式，代码封闭，团队变更后连简单修改也需耗费大量时间和资源，导致后续维护成本过于高昂。
需求响应滞后
传统系统面对业务变化或应急需求响应较慢，缺少审批、提示和督办的自动编排能力，无法快速提升整体工作效率并应对外部挑战。
解决方案
深圳智慧城市服务中心引入低代码明道云HAP平台，构建统一数据底座，统筹用户、权限及流程管理，解决传统智慧城市项目周期长、成本高的问题，全面提升开发与响应效率。通过整合多类型、多部门数据，打造高效时空数据底座，攻克数据处理慢、更新难等难题，支撑近40个领域应用。基于低代码平台搭建公共数据共享服务，全面归集业务系统数据，优化数据管理及分析效率。构建大模型驱动的数据分析体系，为核心系统诊断及数据质量评估提供量化依据，实现分析范式的复用与创新。
引入低代码 HAP 平台，构建统一数据底座
通过引入明道云 HAP 平台，搭建统一的数据底座，对用户、权限、流程等进行统筹管理，有效解决传统智慧城市立项周期长、维护成本高的问题，大幅提升开发效率和响应能力。
打造多类型多部门融合的时空数据底座
构建了涵盖卫星遥感、三维模型等多类型数据及规划、交通、生态等多部门协作的时空数据底座，成功破解数据处理速度慢、更新难等技术瓶颈，全面支持近 40 个领域的示范应用。
基于低代码平台搭建全区数据共享服务
基于明道云低代码能力，搭建了覆盖全区的业务数据共享服务平台，实现了业务系统全量数据的归集、活跃性追溯以及编目的自动化处理，显著提高数据管理的规范性及集成分析效率。
构建大模型驱动的数据分析体系
通过构建大模型驱动的数据分析体系，完成了核心系统如“一网通管”、“平安深汕”的全维度诊断，形成了结构化统计结果，不仅提高了数据质量评估的精度，还输出了可复用的分析范式，为持续应用优化提供了可靠基础。
核心效益
构建统一数据底座:引进低代码 HAP 平台，统筹多体系建设，破解传统智慧城市立项周期长、成本高的痛点，有效提升开发效率与业务响应速度，实现“五统一”建设管理。
整合多部门数据:时空数据底座整合多类型、多部门数据，攻克数据处理慢、更新难的问题，为近40个领域示范应用提供支撑。
规范公共数据管理:公共数据共享服务平台实现数据全量归集、活跃可追溯、编目自动化，从根本上规范数据管理，提升数据处理效率。
优化数据质量评估:大模型驱动的数据分析体系完成核心系统全维度诊断，输出结构化统计结果，形成可复用分析范式，为数据质量评估提供量化依据，提升优质数据挖掘效率。
提升城市治理能力:低代码平台集成审批、提醒等自动编排功能，结合多领域数据应用与精准分析，实现应急需求快速响应，推动城市治理从“经验驱动”向“数据驱动”转型。
