1、 涉及的技术范畴
云计算
大数据
物联网
移动互联网
人工智能
2、 涉及的应用领域
智慧交通、公共安全、应急调度、智慧医疗、环境保护、社会保障、政务服务、智慧城管、智慧水务等。
3、 采用的评估方法
功能点方法（方程法）、WBS方法、类推法、市场询价方法。
4、 涉及的项目类型
定制化软件开发、定制化软件开发及实施、软硬件产品购置及服务，以及以上类型的综合。
5、 评估的难点
非标产品、自有软件产品（如AI算法和模型、运维产品、智能报表工具、工作流等）、基础数据处理、数据治理、主题库和标准规范建设等内容。
6、 系统总体架构
分为物联感知层、基础设施层、数据资源层、应用层、用户和展示层。
7、 应用技术架构
目前智慧城市应用技术架构以SOA为主
8、 大数据处理技术
Hadoop分布式系统基础框架、分布式数据处理（MapReduce）技术、虚拟存储、大规模并行分析（MPP）数据库、Hive数据仓库分析、消息队列、负载均衡技术等。
9、 数据类型多样
结构化数据、半结构化数据、非结构化数据（图片、视频、文档）
10、 计算和存储资源的获取
计算资源、存储资源、服务器托管，对于政府自建的大数据中心，对于计算和存储资源一般免费提供给各委办局使用，对于采用PPP模式建设的大数据中心，建设方会对资源使用单位适当收取资源费用。
11、 一张图展示
在城市的应急调度、安全生产、城市基础设施、智慧水利、国土空间规划等方面，通过一张图（空天地图、GIS图）进行信息的挖掘和展示。
12、 数据流转与共享
通过数据共享开放平台，实现数据的接入和共享，以智慧城市本级为基础，汇聚了区县委办局数据、市本级委办局数据，根据需要在市级共享平台相关部门和省级大数据平台开放；同时需要省级大数据中心共享和下发的数据，也通过市本级数据共享开放平台实现数据的汇聚对接。
13、 评估方法的选择
1） 在可行性研究和初设阶段，往往设计方案较为粗糙，对于系统开发涉及的业务数据及对数据的操作过程描述不够清晰，给应用系统的造价评估带来了一定的困难。解决方法：通过对接沟通，引导建设方尽量完善需求，掌握方案编写方法和要点。对于定制软件开发应用系统，一般采用方程法（功能点方法），结合行业基准数据进行评估。
2） 对于各类模型和算法的估算，由于模型采用的算法、技术实现难度、数据源和输出结果、AI训练复杂度等不一，对准确进行造价评估带来了一定的挑战，需要结合WBS方法和类推法进行估算。
3） 对于城市大数据中心涉及到的主题库和专题库的建设，需要结合数据目录、数据表结构和数据逻辑、数据来源和数据质量等因素进行综合估算。
4） 基础数据处理工作量确定，如城市摄像头点位确定、历史雨量和气象数据整理、航拍建筑物的点位校准、社会治理底数清理、土地和不动产历史信息梳理等，涉及到的工作量需要根据实际情况，需要结合WBS方法和类推法进行估算。
5） 软硬件产品类的造价评审，一般通过市场询价、同类产品的中标价，并结合项目的背景、建设地点、供应商情况等综合评定。
关键词：智慧城市 软件造价评估 软件成本评估
