列舉一個場景：你買了小米手機之後，又買了小米智慧空調，智慧熱水壺，智慧插座，智慧冰箱，智慧攝像頭，你可以透過小米手機這個終端只要在有網路的地方都可以管理這些裝置（這裡有兩個前提：1、這些終端能夠聯網；2、你的小米手機已經連線上這些裝置），你可以透過手機控制熱水壺的恆溫溫度，你可以在公司裡監視家裡的情況，這是一個常見的場景，目前你已經可以實現。

再把這個場景延伸下：有十萬個使用者購買了小米手機及 相關的裝置，那麼這個十萬個使用者就是一個巨大的獨立網路生態，每一個裝置使用情況及使用習慣，形成海量的資料，作為產品的提供方小米公司可以透過分析這些資料，能完成如下事情：1、使用者分佈；2、熱銷產品有哪些；3、使用者使用習慣是什麼等等，這個時候這個場景又可以再次延伸：1、智慧空調可以智慧提醒你需要更換濾網了；2、智慧冰箱可以讓你輕鬆下單；3、智慧熱水壺可以友情提示你購買哪些品牌的水更健康。這就是物聯網及大資料的場景。

那麼我們再描述下兩者的關係：1、沒有大資料，物聯網只會淪落為實用工具；2、沒有物聯網，大資料不能稱之為“大”，而是被切割成一塊塊非常小的資料孤島，資料也沒有太大的價值；3、物聯網讓一塊塊資料孤島產生連線；4、大資料讓物聯網更具效率，且更深入使用者的生活，深度最佳化配置需求端與供應端的關係。

從小米一家公司來構建的資料模型，如果把這個資料量放大十倍、二十倍、甚至五十倍，那麼就是一個城市的規模。那麼這些海量的資料量就可以為城市運營提供決策：1、用水量；2、交通出行等等。智慧城市是一個大的生態場景，而小米是一個小的生態場景，但內在運營邏輯非常相似且接近，只不過物聯網的“物”不同而已，資料使用的地方不同而已，但本質大同小異。

智慧城市是在數字城市、平安城市等基礎框架之上建立的全新實體，透過物聯網將現實世界與數字世界進行有效融合，自動和實時地感知現實世界中人和物的各種狀態和變化，由雲計算中心處理其中海量和複雜的計算與控制，為城市管理和公眾提供各種智慧化的服務。