在数字城市泛在感知体系中存在海量、形态各异的物联网设备，所涉及的数据描述方式、业务处理逻辑均不相同，互通存在困难。
传感技术、计算机技术与通信技术，被称为信息技术的三大支柱。智能传感监测技术是关于从自然信源获取信息，并对之进行处理（变换）和识别的一门多学科交叉的现代科学与工程技术，它涉及微机械电子技术、计算机技术、信号处理技术、传感技术与人工智能技术等多种学科技术，可实现传统传感器所不能完成的功能。用于城市环境感知监测的智能传感器主要由传感器、微处理器及相关电路组成。目前，智能传感器已广泛应用于航天、航空、国防、科技和工农业生产等各个领域。在发展物联网的过程中，智能传感器扮演着不可或缺的角色，它主要由传感器、微处理器（或微计算机）及相关电路组成，具有数字标准化数据通信接口，能与计算机直接或接口总线相连，相互交换信息。
智能传感监测具有以下技术特征： （1）感知精度高。智能传感器具有信息处理的能力。与软件相结合，不仅可以纠正各种确定性的系统误差（如传感器输入和输出的非线性误差等），还可以补偿随机误差、降噪，其感知精度得到明显提升。 （2）感知可靠性高。集成传感器系统的小型化消除了传统结构中的一些被我们所认为的不可靠的因素，并提高了整个系统的抗干扰性能；智能传感器还具有诊断、校准和数据存储功能，从稳定性方面来看，智能传感器的稳定性要明显优于普通传感器。（3）感知性价比高。在相同精度下，同那些具有单一功能的普通传感器相比，多功能智能传感器的性能成本比是更容易让人接收的，特别是在使用便宜的单片机之后，智能传感器的性价比进一步得到优化。 （4）感知多功能化。智能传感器可以实现多传感器多参数的综合测量，结合编程，能够进一步扩展测量和使用的范畴；可根据检测对象或条件的变化，改变范围的形式，并相应地反转输出数据；智能传感器还具有数字通讯接口功能，直接发送到远程计算机进行处理。
相比于 4G 移动通信技术，5G 移动通信技术意味着宽带更大、速度更快，5G通信为数字城市泛在感知体系的快速发展奠定了基础，是对其他无线通信技术的衔接，可以满足未来各方面对于通信技术的要求。 5G 移动通信具有以下技术特征： （1）频谱利用率高，应用场景多样。目前高频段的频谱资源利用程度受到很大的约束，在现有技术条件之下利用效率受高频无线电波穿透力的影响，一般不会阻碍光载无线组网以及有限与无限宽带技术结合的广泛使用。在 5G 移动通信技术中，将会普遍利用高频段的频谱资源。 （2）通信系统性能提高，信息容量增大。5G 移动通信将会很大程度上提升通信性能，把广泛多点、多天线、多用户、多小区的共同合作以及组网作为主要研究对象，在性能方面做出很大的突破，并且更新传统形式下的通信系统理念。（3）减少能耗，降低运营成本。通信技术发展的方向朝着更加低能耗以及低运营成本的方向创新。因此，5G 无线网络的“软”配置设计是未来移动通信技术的主要研究对象，网络资源根据流量的使用动态进行实时调整，这样就可以将能耗以及运营成本降低。
云边协同计算包括边缘计算和云端计算两个方面，以及这两个方面在计算资源、安全策略、应用管理、业务管理等方面的协同。其中，边缘计算是指在靠近物或数据源头的一侧，采用网络、计算、存储、应用核心能力为一体的开放平台，提供最近端服务。其应用程序在边缘侧发起，产生更快的网络服务响应，满足行业在实时业务、应用智能、安全与隐私保护等方面的基本需求。在数字城市的许多应用场景中，大量终端和传感器通过网络接入到边缘平台中，导致边缘侧的资源短缺压力较大，这给边缘云提出了更高的要求。 云端计算的存在则是为边缘云提供充足的虚拟化资源。由于中心云是由大量的服务器组成，可以提供持久化存储和为需要大计算量的应用提供资源。中心云通过管理网络来控制边缘云，并提供安全的连接，而在边缘云的网络发生中断时，边缘云可以通过独立的资源管理系统进行“自治管理”。在中心云上则会显示该边缘云“中断连接”，并尝试重连。
云边协同计算具有以下技术特征： （1） 低延时。边缘计算的部署非常靠近信息源，海量的数据信息不再需要上传到云端进行处理，大大降低了网络延时，使得反馈更加及时。 （2） 去中心化。边缘计算从行业的本质和定义上来看，就是让网络、计算、存储、应用从“中心”向边缘分发，以就近提供智能边缘服务。 （3） 高带宽。由于边缘计算靠近信息源，可以在本地进行简单地数据处理，无需将所有数据或信息都上传至云端，这将使得网络传输压力下降，减少网络堵塞，网络速率也因此大大增加，缓解了云中心数据存储、分析和计算的压力。（4） 高安全可靠。边缘计算环境下，数据在边缘近端即可处理。在接收到数据之后，可以对数据加密后再进行传输，从源头上提升了数据的安全性。边缘数据中心处理及传输可靠性对实时性业务至关重要，用户体验更加直接和明显。
城市新增设备应按照物联网平台标准协议体系主动接入，而存量感知设备碎片化明显，典型特征表现为设备种类多、品牌多、通信方式多、数据协议多。IoT 全场景接入具有以下技术特征： （1）设备具有 IP 地址，支持修改固件。物联网平台具备标准协议接入体系，感知设备可以根据标准协议直接接入物联网平台。 （2）设备具有 IP 地址，不支持修改固件。物联网平台提供自定义协议解析插件，根据不同设备的私有协议内容进行解析和接入。 （3）设备无 IP 地址，通过网关连接子设备。物联网平台部署在互联网上，不具备网络寻址能力的设备需要接入网关后，在网关侧通过标准协议或私有协议接入物联网平台。
（4）设备已接入厂家 / 部门平台。对于已经接入厂家或各部门平台的存量设备，为避免重复接入带来的资源浪费，物联网平台提供云云对接模板，根据下级平台所定义的协议格式快速接入。 （5）NB-IoT 类设备。该类设备一般主动接入运营商平台，物联网平台提供低代码协议解析服务，快速对接运营商平台。 （6）视频监控类设备。对于普通摄像机、智能摄像机、NVR 等设备，物联网平台支持通过 GB28181 协议快速接入。
在数字城市泛在感知体系中存在海量、形态各异的物联网设备，所涉及的数据描述方式、业务处理逻辑均不相同，互通存在困难。首先，产业链内部自成体系，模组、芯片、平台、方案商角色多样，跨角色协作时，数据标准各异，协作困难；其次，采集数据解析困难，难以结构化，数据利用效率低，数据价值难挖掘；最后，随着行业应用和设备量增长，新增应用需要针对不同的设备协议重复开发，难以规模化。为解决设备孤岛、软硬开发强耦合等问题，需要构建模型统一描述语言、面向物理实体的统一建模，物模型作为物的抽象层屏蔽了底层终端差异，标准化了设备的能力表达和交互方式，极大降低了物联网应用开发和快速复制的成本。
泛协议标准化解析具有以下技术特征： （1）标准统一。基于物模型的泛协议标准化解析，可形成全域物联感知数据统一标准，基于物模型来解决不同厂商的同类型物联网设备数据标准不统一、设备不兼容、应用不互通等痛点问题，为用户实现感知数据统一标准、设备应用即插即用，是物联数据价值挖掘与分析的先决条件。 （2）应用使能。为给开发者提供快速开发服务，需要提供设备快速接入以及设备快速的应用。设备快速接入，就需要按照物模型与数据类型进行快速归类，将设备在平台中进行定义，就需要支持物模型的定义。平台设计时定义最基础的标准。而物模型中的动作会在使能平台中封装成接口或者是页面配置项，让使用者可以配置其可输入的进项以及所需的输出结果。
