前不久，2026 年 IMD 全球智慧城市指数由瑞士洛桑国际管理发展学院发布，本年度共覆盖全球 148 个城市，报告主题定为 “追求信任与透明”，标志着全球智慧城市的评估重心从 “技术能否落地” 转向 “技术能否被信任” 的深层命题。
报告的评估体系分为两大核心维度。其一为结构维度，涵盖城市物理基础设施、制度治理质量、公共服务供给能力三大板块，是城市智慧化运行的底层支撑，决定了技术效能的释放上限。其二为技术维度，涵盖数字服务覆盖范围、智能应用落地深度、数字技术普及程度三大板块，是城市智慧化的显性表现，直接影响市民的日常使用体验。为平衡不同发展水平城市的可比性，报告同时结合国家与城市两级人类发展指数，将参评城市划分为 4 个组别，在控制发展基线的前提下进行横向对比。最终评估结合市民问卷调查与客观运行数据，输出综合排名与 AAA 至 D 的等级评价体系，全面反映城市的智慧化成熟度。
一、全球智慧城市整体格局与梯队特征
从整体排名分布看，全球智慧城市发展呈现明显的梯队分化特征，不同梯队城市的核心驱动力与短板差异显著。
第一梯队为全球 Top20 城市，以欧洲高福利城市为绝对主力，同时纳入新加坡、迪拜、阿布扎比等亚洲标杆城市。苏黎世连续多年蝉联全球榜首，奥斯陆、日内瓦紧随其后分列二三位，伦敦、哥本哈根跻身前五，新加坡、迪拜分别位列第 9、第 6。该梯队城市普遍具备极高的人类发展指数基础，结构维度评分普遍高于技术维度，治理透明度、公民参与度、公共服务均衡性是其核心竞争力，智慧化建设更侧重长期制度价值而非短期技术效应。
第二梯队为排名 21-50 位的城市，是全球城市智慧化分化最显著的区间。该梯队既包含悉尼、东京、台北、首尔等成熟发达经济体城市，也有利雅得、多哈等海湾资源型城市，更有天津、珠海首次上榜的中国新一线城市。该梯队的共性是技术应用推进速度快，数字服务覆盖度快速向头部城市看齐，但制度治理、民生保障等结构维度仍处于追赶阶段，受政策投入与城市战略影响，排名波动相对明显。
第三梯队为排名 51-100 位的城市，以中等发达经济体区域中心城市与新兴经济体头部城市为主。该梯队城市普遍出现技术评分反超结构评分的特征，数字支付、在线政务、智能安防等技术应用的普及速度快于治理体系的升级速度。一方面市民能直观感受到数字服务的便利，另一方面住房负担、交通拥堵、公共服务质量等结构短板依然突出，技术红利与民生痛点并存，整体智慧化体验存在割裂感。
第四梯队为排名 101-148 位的城市，以发展中国家区域中心城市为主。该梯队城市的核心短板集中在结构维度，基础卫生设施、公共安全、医疗教育供给、治理透明度均存在明显不足。尽管部分城市在移动支付、单一数字服务上实现了单点突破，但底层基础设施与制度能力的制约，使得技术投入难以转化为普惠的城市治理效能，整体智慧化水平提升缓慢。
二、核心发展规律：结构优先于技术的底层逻辑
本年度报告最核心的发现，是结构指标对城市智慧化水平的预测力远强于技术指标，这一规律颠覆了 “技术投入越高智慧城市越先进” 的传统认知。
从数据表现看，排名前 20 的头部城市中，绝大多数城市的结构因子平均分高于技术因子平均分。以排名第一的苏黎世为例，其结构因子平均分为 72.5，达到 AAA 级，而技术因子平均分为 62.1，仅为 AA 级，两者差距超过 10 分。奥斯陆、哥本哈根、日内瓦等北欧城市均呈现同样的特征，制度质量、公共服务、公民参与等结构要素构成了智慧化的核心底座。与之形成对比的是，排名后 20 位的城市几乎全部出现技术评分高于结构评分的情况，部分城市的数字应用水平接近中等发达城市，但基础设施匮乏、治理能力薄弱的硬短板，直接拉低了整体智慧化表现。即便是高收入国家的城市，也无法脱离这一规律，罗马、雅典等南欧城市尽管经济发展水平较高，但反腐败评分、公民参与评分偏低，结构维度的短板直接导致其整体排名跌出全球前 100。
信任与透明度成为智慧化的新标尺，是本年度报告的另一核心结论。从全球市民态度数据来看，居民对智慧城市的接受度呈现明显的场景化特征。针对降低犯罪率的人脸识别技术，多数城市的支持率超过 60%，海湾国家与中国城市的支持率更是超过 80%；针对改善交通拥堵的数据采集，过半居民愿意让渡部分个人数据，但对无明确用途的泛化数据收集，居民接受度显著下降。更关键的是，在线信息可得性与政府信任度的关联高度依赖制度基础：在治理透明度高的城市，信息公开直接强化了居民对当局的信任；而在治理基础薄弱的城市，信息公开不充分、数据使用不透明，反而可能加剧市民的信任落差。
无论城市发展水平高低，基础民生痛点始终是市民眼中的最高优先级。从各城市居民选出的五大优先发展领域来看，可负担住房、稳定就业、交通拥堵、医疗服务、公共安全五大议题始终占据前列。高收入城市如苏黎世、奥斯陆、温哥华，均将可负担住房列为首要优先级，选择占比超过 80%；发展中城市则同时面临住房、就业、公共安全的多重压力，多个领域的选择占比均超过 50%。这一规律清晰表明，智慧城市建设的终极目标始终是回应基础民生需求，脱离民生痛点的技术投入难以获得市民的真正认可。
三、典型城市发展模式对比
全球智慧城市建设并未形成单一的最优路径，不同城市基于自身禀赋与发展阶段，演化出四种代表性发展模式。
第一种是北欧结构驱动模式，以苏黎世、奥斯陆、哥本哈根为代表。该模式不追求尖端技术的堆砌，而是以高透明度治理、高程度公民参与、完善的公共服务体系作为智慧化的核心底座。以苏黎世为例，75% 的受访居民认为地方政府决策信息易于获取，公民参与得分在全球 Top20 城市中排名最高，城市通过常态化的公众征询机制，让技术应用完全匹配市民真实需求，从根源上避免无效技术投入。该模式的优势是发展稳定性强，市民获得感与信任度高，智慧化建设的社会成本低；短板是技术迭代速度相对平缓，治理模式对超大规模城市的适配性有限。
第二种是海湾国家主导模式，以迪拜、利雅得、阿布扎比为代表。该模式依托国家层面的集中资源投入，快速实现数字服务的高标准全覆盖，技术维度评分跻身全球前列。以利雅得为例，在线政务办理、智能交通调度、数字医疗预约等服务的覆盖率与响应速度处于全球较高水平，90.2% 的受访者认为在线信息提升了自己对当局的信任，88.6% 的受访者支持将人脸识别技术用于治安防控。该模式的优势是建设效率高，服务交付能力强，能够在短时间内快速提升城市数字化体验；短板是公民参与度相对偏低，治理透明度、社会包容性等结构指标仍有较大提升空间。
第三种是新加坡均衡融合模式，是全球顶尖城市中结构与技术最均衡的代表。新加坡的结构评分与技术评分差距极小，数字基础设施并非独立于治理体系之外，而是深度嵌入现有治理框架。城市既保障了数字服务的便捷性，也通过完善的数据治理规则、公开透明的决策机制维持了高信任度，近 90% 的居民认为在线信息增加了对政府的信任。该模式兼顾了数字服务效率与治理可持续性，是高密度城市智慧化建设的标杆样本。
第四种是后发城市的分化路径。一类是以越南河内、胡志明市为代表的技术驱动跳跃式发展，依托国家层面的统一数字战略，快速普及在线政务与数字支付，居民对在线政府的信任度分别达到 84.7% 和 90.3%，实现了治理服务体验的跨越式提升。另一类是以印度班加罗尔、孟买为代表的技术结构错配模式，城市数字经济与单点技术应用水平领先，但公共基础设施、治理能力严重滞后，技术红利难以覆盖广泛人群，整体排名仍处于全球后段。两类城市的对比清晰表明，后发城市可以通过技术投入实现短期体验提升，但长期竞争力必须同步补齐结构短板。
四、中国城市表现深度解析
2026 年共有多座中国城市进入全球智慧城市指数榜单，整体处于全球中上游水平，呈现技术应用领先、结构支撑待补的鲜明特征。
从综合排名看，北京位列全球第 16，是中国排名最高的城市；上海紧随其后位列第 20，香港位列第 21，台北位列第 25。天津、珠海为首次上榜城市，分别位列第 36、第 40 位，首秀即进入全球前 50 梯队。其余城市中，南京位列第 56，杭州位列第 62，深圳位列第 68，重庆位列第 74，成都位列第 87。
技术维度是中国城市的普遍优势项。上海、深圳、珠海等城市的在线政务办理、移动支付普及、智能交通应用、环境监测数字化等指标均处于全球较高水平。以新上榜的珠海为例，其技术因子平均分达到 85.8，居民日常支付交易的数字化比例达 85.1%，在线医疗预约、政务服务线上办理的便捷度获得高分，居民对在线政务服务的信任度高达 96.8%，在全球城市中处于第一梯队。上海、深圳等城市的智能安防、智慧交通、城市大脑等应用的覆盖深度与技术成熟度，也位居全球同类城市前列。
结构维度相对滞后是中国城市的共性短板。从市民优先级选择来看，国内城市居民最关注的议题集中在道路交通拥堵、充分就业、可负担住房、空气污染四大领域，多数城市的住房负担、通勤效率、环境质量等民生指标得分偏低。同时部分城市在治理透明度、公民参与度等软结构指标上存在差距，市民对公共决策的参与渠道、反馈机制满意度不高，直接拉低了结构维度的整体评分。以深圳为例，其技术维度表现亮眼，但住房负担、交通拥堵等结构问题较为突出，使得整体排名位列第 68，与技术水平存在明显落差。
市民态度层面，中国城市居民对智慧城市技术的接受度与信任度普遍高于全球平均水平。上海、深圳、珠海等城市的调研数据显示，超过 80% 的受访者愿意为改善交通拥堵让渡部分个人数据，超过 80% 的受访者支持将人脸识别技术用于降低犯罪率，超过 80% 的受访者认为在线信息的可得性提升了自己对公共部门的信任。这一方面体现了中国数字基建广泛普及带来的用户红利，市民对数字服务的适应度高；另一方面也反映出居民对智慧城市建设的正向预期较强，为后续深化建设提供了良好的社会基础。
首次上榜的天津与珠海展现了中国新一线城市的智慧化建设潜力。珠海依托粤港澳大湾区的数字产业基础，在政务服务数字化、民生场景智能应用上推进迅速，技术落地效率与市民认可度双高；天津依托北方工业城市的深厚基础，在智慧交通、城市运维数字化领域稳步推进，结构与技术维度发展相对均衡，展现了差异化的发展路径。
五、发展趋势与对中国城市的启示
（一）全球智慧城市发展核心趋势
第一，评价重心持续向治理价值偏移。全球智慧城市建设已正式进入 “下半场”，评价标准从 “建了多少系统、投入多少资金” 转向 “解决了多少问题、获得了多少信任”，信任、透明、公民参与将成为未来全球智慧城市评估的核心维度，技术先进性不再是核心评价标准。
第二，结构与技术协同成为普遍共识。单纯依赖技术堆砌的发展模式逐渐被证伪，越来越多的城市意识到，脱离制度基础与民生需求的技术投入难以产生持续价值。未来全球城市的智慧化建设，将更加注重底层治理能力与数字技术的匹配度，同步推进硬件升级与制度优化。
第三，民生导向的技术落地成为主流。智慧化项目的立项与评估将更多锚定住房、就业、交通、医疗等基础民生痛点，技术选型以实用为核心，不再盲目追求概念新颖。技术投入的成效将更多以市民实际获得感为衡量标准，而非以技术参数为核心依据。
（二）对中国智慧城市建设的启示
第一，推动发展逻辑从 “技术优先” 向 “结构协同” 转型。当前中国多数城市的 5G 网络、城市大脑、一网通办等数字基建已逐步成为标配，技术应用的基础条件已经成熟。下一阶段应将更多建设重心投向治理结构优化，提升公共决策透明度、市民参与度与公共服务均衡性，让数字技术扎根于更完善的制度土壤。例如可逐步探索公开重点领域算法决策的基本逻辑，向市民解释交通信号配时、垃圾清运调度、应急资源调配的运行规则，让市民理解决策依据，减少信息差带来的信任损耗。
第二，锚定民生痛点优化技术落地路径。针对市民普遍关注的住房、交通、就业、环境等核心议题，将智慧技术精准投入到民生改善场景中，削减无实际价值的形象工程。例如通过大数据优化保障性住房分配与申请流程，提升住房保障的公平性与可及性；通过全域智能交通调度缓解通勤时段拥堵，降低市民出行成本；通过数字就业平台提升岗位与求职者的匹配效率，强化就业服务能力。让技术投入直接转化为市民可感知的生活改善。
第三，分层构建信任体系，推动交易型信任向制度型信任升级。当前中国城市的市民信任更多源于数字服务的便捷性，属于服务体验带来的交易型信任，这种信任高度依赖服务的持续稳定，一旦出现技术故障或数据争议，信任度容易出现波动。未来应逐步构建更稳固的制度型信任，通过完善数据使用规则、明确数据安全边界、公开决策流程、保障市民参与权，建立基于规则的长期信任关系，提升智慧城市建设的抗风险能力。
第四，差异化推进不同层级城市的智慧化建设。北京、上海等头部超大城市，应聚焦超大城市治理现代化，探索智慧治理的制度创新，向全球顶尖梯队看齐，打造中国智慧城市的制度标杆。新一线城市与二线城市应兼顾技术普及与结构补短板，立足自身产业与民生特征，务实推进智慧化应用，避免盲目对标头部城市造成资源浪费。中小城市则应坚持实用导向，优先推进投入小、见效快的民生类智慧应用，不追求全链条技术覆盖，稳步提升城市治理效率。
整体而言，2026 年全球智慧城市指数的变化，标志着智慧城市建设的价值标尺已经发生根本转变。中国城市凭借过去十余年的数字基建投入，已经在技术应用层面建立了显著优势，下一阶段的核心竞争力将来自治理能力的同步升级。只有实现结构支撑与技术应用的双轮驱动，才能真正建成市民可感、可信、可及的高质量智慧城市，在全球竞争中形成长期优势。
