一、物聯網(IoT)
物聯網是指透過各種資訊感測器、射頻識別技術、全球定位系統、紅外感應器、鐳射掃描器等各種裝置與技術採集監控接入，實現對物品和過程的智慧化感知、識別和管理。
例如，根據火車站的客流量和售票資訊，運輸機構可以重新安排火車路線，以滿足不斷變化的需求。同樣，健康、安全和環境機構可以監控水體的汙染水平，並通知負責人員採取補救措施。在某些情況下，物聯網執行器可以在緊急情況下自動啟動響應措施，例如停止向家庭住戶供應受汙染的水。
因此，物聯網網路和感測器將本質上構成智慧城市的神經系統，將關鍵資訊傳遞給控制實體，並將響應命令中繼到適當的端點。
二、大資料分析(Big Data)
智慧城市各個方面的應用將主要由資料驅動。藉助物聯網感測器和其他先進的資料收集方法，隨著生成的資料量、速度和種類的增加，對大容量分析工具的需求將比以往任何時候都要大。
大資料分析工具已被政府用於廣泛的應用，從預測城市特定區域的犯罪可能性到預防諸如販運兒童和虐待兒童等犯罪等等。隨著物聯網能夠從大量新資源中收集資料，大資料分析將在包括教育、醫療保健和運輸等關鍵領域的所有領域中使用。
例如，大資料分析可以幫助教育部門發現諸如入學率低之類的趨勢，從而防止出現此類結果。大資料還可以用於查詢導致此類問題的原因並計劃補救措施。因此，大資料將成為智慧城市政府的關鍵決策支援。
三、人工智慧（AI）
基於物聯網和大資料功能的將是人工智慧。人工智慧可以透過自動化智慧決策來支援智慧城市的大資料和物聯網計劃。人工智慧是研究、開發用於模擬、延伸和擴充套件人的智慧的理論、方法、技術及應用系統的一門新的技術科學。
實際上，物聯網發起響應性行動的能力將在很大程度上由某種或其他形式的人工智慧驅動。在智慧城市中，人工智慧最明顯的應用領域是自動化執行大量與資料密集型相關任務，例如以聊天機器人的形式提供基本的公民服務。
然而，人工智慧的真正價值可以透過利用深度學習和計算機視覺等先進的AI應用，以應對智慧城市運營中面臨的問題。例如，交通管理人員可以使用計算機視覺來分析交通畫面，以識別駕駛員非法停車的情況。計算機視覺還可以用來查詢和舉報與犯罪行為有關的車輛，以幫助執法部門追蹤罪犯。
深度強化學習還可以用於根據智慧城市中的新興需求自動最佳化資源。在強化學習的幫助下，政府可以提高其運營效率，因為這些AI系統可以憑經驗變得更好。
四、5G
智慧城市建立在其不同部門的實時通訊和共享資訊能力之上，以確保運營中的完全同步。透過實現這種同步，政府可以確保其公民及時獲得關鍵服務，例如醫療保健、緊急響應和運輸。從而，不僅可以確保公民城市生活的便利，而且還可以改善他們的安全和整體福祉。
例如，在發生爆炸或火災之類的緊急情況時，消防部門、城市救護車服務和交通控制部門之間的實時通訊可以確保這些實體之間實現完美的實時協調，從而將人員傷亡降至最低。
為了實現不同政府實體之間的這種無縫通訊，擁有一個能夠以低延遲和高可靠性處理大量通訊的通訊網路非常重要。儘管實時共享大量資料，但透過使用5G通訊技術，政府可以確保所有政府機構都能無縫協作。
五、增強現實（AR）
為公民提供及時的服務意味著確保為政府人員提供有效執行任務所需的資訊。例如，必須向政府衛生中心的醫生提供有關所治療患者的資訊。或者，應該給負責修復受損鐵路線的工人更新軌道的佈局，並準確確定受損零件的位置。
透過使用AR頭戴式裝置，此類資訊可以在工人需要時立即實時轉發給他們。這樣可以最大程度地減少工人查詢必要資訊所需的精力和時間。從而使得他們可以立即採取行動。交通管理人員還可以使用AR透過智慧眼鏡或智慧手機應用程式獲取有關違章停車和被盜車輛的實時資訊，提供城市交通運營管理的效率。
總而言之，以上這些智慧城市技術每一種都是相互依賴。要實現真正的智慧城市就要把這些技術有效結合起來。
一、物聯網(IoT)
物聯網是指透過各種資訊感測器、射頻識別技術、全球定位系統、紅外感應器、鐳射掃描器等各種裝置與技術採集監控接入，實現對物品和過程的智慧化感知、識別和管理。
例如，根據火車站的客流量和售票資訊，運輸機構可以重新安排火車路線，以滿足不斷變化的需求。同樣，健康、安全和環境機構可以監控水體的汙染水平，並通知負責人員採取補救措施。在某些情況下，物聯網執行器可以在緊急情況下自動啟動響應措施，例如停止向家庭住戶供應受汙染的水。
因此，物聯網網路和感測器將本質上構成智慧城市的神經系統，將關鍵資訊傳遞給控制實體，並將響應命令中繼到適當的端點。
二、大資料分析(Big Data)
智慧城市各個方面的應用將主要由資料驅動。藉助物聯網感測器和其他先進的資料收集方法，隨著生成的資料量、速度和種類的增加，對大容量分析工具的需求將比以往任何時候都要大。
大資料分析工具已被政府用於廣泛的應用，從預測城市特定區域的犯罪可能性到預防諸如販運兒童和虐待兒童等犯罪等等。隨著物聯網能夠從大量新資源中收集資料，大資料分析將在包括教育、醫療保健和運輸等關鍵領域的所有領域中使用。
例如，大資料分析可以幫助教育部門發現諸如入學率低之類的趨勢，從而防止出現此類結果。大資料還可以用於查詢導致此類問題的原因並計劃補救措施。因此，大資料將成為智慧城市政府的關鍵決策支援。
三、人工智慧（AI）
基於物聯網和大資料功能的將是人工智慧。人工智慧可以透過自動化智慧決策來支援智慧城市的大資料和物聯網計劃。人工智慧是研究、開發用於模擬、延伸和擴充套件人的智慧的理論、方法、技術及應用系統的一門新的技術科學。
實際上，物聯網發起響應性行動的能力將在很大程度上由某種或其他形式的人工智慧驅動。在智慧城市中，人工智慧最明顯的應用領域是自動化執行大量與資料密集型相關任務，例如以聊天機器人的形式提供基本的公民服務。
然而，人工智慧的真正價值可以透過利用深度學習和計算機視覺等先進的AI應用，以應對智慧城市運營中面臨的問題。例如，交通管理人員可以使用計算機視覺來分析交通畫面，以識別駕駛員非法停車的情況。計算機視覺還可以用來查詢和舉報與犯罪行為有關的車輛，以幫助執法部門追蹤罪犯。
深度強化學習還可以用於根據智慧城市中的新興需求自動最佳化資源。在強化學習的幫助下，政府可以提高其運營效率，因為這些AI系統可以憑經驗變得更好。
四、5G
智慧城市建立在其不同部門的實時通訊和共享資訊能力之上，以確保運營中的完全同步。透過實現這種同步，政府可以確保其公民及時獲得關鍵服務，例如醫療保健、緊急響應和運輸。從而，不僅可以確保公民城市生活的便利，而且還可以改善他們的安全和整體福祉。
例如，在發生爆炸或火災之類的緊急情況時，消防部門、城市救護車服務和交通控制部門之間的實時通訊可以確保這些實體之間實現完美的實時協調，從而將人員傷亡降至最低。
為了實現不同政府實體之間的這種無縫通訊，擁有一個能夠以低延遲和高可靠性處理大量通訊的通訊網路非常重要。儘管實時共享大量資料，但透過使用5G通訊技術，政府可以確保所有政府機構都能無縫協作。
五、增強現實（AR）
為公民提供及時的服務意味著確保為政府人員提供有效執行任務所需的資訊。例如，必須向政府衛生中心的醫生提供有關所治療患者的資訊。或者，應該給負責修復受損鐵路線的工人更新軌道的佈局，並準確確定受損零件的位置。
透過使用AR頭戴式裝置，此類資訊可以在工人需要時立即實時轉發給他們。這樣可以最大程度地減少工人查詢必要資訊所需的精力和時間。從而使得他們可以立即採取行動。交通管理人員還可以使用AR透過智慧眼鏡或智慧手機應用程式獲取有關違章停車和被盜車輛的實時資訊，提供城市交通運營管理的效率。
總而言之，以上這些智慧城市技術每一種都是相互依賴。要實現真正的智慧城市就要把這些技術有效結合起來。