西門子“城市智能平臺（CIP）”為將城市所有基礎設施的數據整合起來搭建統一的管理系統創造了可能。在首批試點城市開展的試驗旨在表明，這將如何大幅提高總體效率，以及相應地降低能源需求。
自我調節，在自然界我們視之為理所當然。但能不能像自然生態系統那樣，為城市配備足夠多的傳感器和反饋回路，來自動管理其大多數服務，同時盡可能地充分利用資源呢？這便是西門子“城市智能平臺”背后的理念。該系統目前正在歐洲的幾個城市進行試驗，為城市決策提供基本原則，并致力于優化基礎設施。
為實現這一點，目前正進行測試的該平臺將不同來源的信息進行綜合，比如商業建筑和住宅、電廠以及交通和供水管理系統。 解釋道：“城市的眾多不同系統產生了大量數據。”各式傳感器和計量設備可以對城市中發生的一切活動進行測量，不論是多少比特或字節的傳輸數據，還是多少度電、多少升水、多少污染排放物或多少公斤廢棄物等等。譬如，攝像頭可以將車速和交通流量信息轉發至交通管理系統，后者可能根據這些數據，為有晚點之虞的公共汽車亮起綠燈。這將提高公交系統的吸引力，從而降低排放，減少噪音。Schwingenschl?gl說：“我們的城市智能平臺融合了這些不同類型的數據，以做出盡可能全面的分析?！逼浣Y果是易于理解的關于城市不同進程的描述，以便了解它們相互之間的關聯，并提供全新的運轉模式。
世界霧都之一同時也是一座有著巨大優化潛力的特大城市：中國首都北京。
暢想統一平臺
怎樣才能更好地管理高峰時段的交通？可以采取哪些措施來降低寫字樓的用電需求？哪種反饋機制有助于家庭降低其用電需求？怎樣才能提高數據傳輸速度？怎樣才能將電動交通整合到城市的基礎設施中？這些是Schwingenschl?gl及其團隊希望通過一個由不同子系統構成的統一城市軟件平臺能夠解決并優化的領域。
電力浪費：新德里的一棟建筑物外墻上掛滿了空調外機。
譬如，城市智能平臺已經與一個名為“樓宇能源代理（BEA）”的系統相關聯，后者是西門子中央研究院開發的。BEA可以連接至樓宇的光伏發電裝置、樓宇管理系統、智能電表及電動汽車充電系統等。如果樓宇的電力網絡出現了用電或發電高峰，那么，BEA將調節光伏發電裝置逆變器和充電站，以確保電網電壓保持在預先規定的可控范圍內。在這個過程中，BEA考慮了諸如樓宇運營者和*終用戶的特定要求等因素。CIP也可連接至“電力快照（Power Snapshots）”，這是西門子中央研究院研發的另一個系統，旨在使電網運營商在早期階段識別危急狀況，并繼續在合理的限值內運行其電網。這款軟件可以從一個相當大的網絡區域內產生的海量數據中確定異常值，并對偏離預估值的任何網絡部分進行分析。現在，電網運營商可以收到用精細圖表呈現的測量數據，以便它們高效地做出響應。
*綠色的交通出行
等待而非駕駛：在許多城市，公共交通并不能滿足通勤者的需求。
不僅能將諸如BEA和電力快照等西門子應用程序接入城市智能平臺，而且可以連接第三方供應商提供的應用。Schwingenschl?gl說：“我們絕不可能憑一己之力實現每一種想象得到的應用。我們希望開放接口為客戶提供重要的附加價值，就像在App應用商店里那樣。”
譬如，歐盟“Streetlife”項目中開發的“綠色交通App”，旨在鼓勵人們不僅使用*快捷、*便宜的交通方式，而且也使用那些對環境影響*小的交通方式。這款應用程序以充滿吸引力的圖形化視圖全面呈現了替代交通方式的狀況和實時交通延遲信息。目前正在德國柏林、意大利羅韋雷托和芬蘭坦佩雷等地對Streetlife的研究成果進行試驗。
電動汽車與樓宇互聯互通
意大利博洛尼亞大學與西門子研究人員合作開發了另一款非常適合城市智能平臺的交通應用。在這個系統中，一個程序模擬了電動汽車與城市配電網之間的交互作用。來自西門子的項目經理Randolf Mock解釋道：“在這個系統中，汽車既被視為用電者，亦是儲電裝置。譬如，在烏云天，企業辦公樓的光伏發電系統發電量會暫時降低，而停車場內的電動汽車將適時提供電能來緩沖用電緊張狀況。”
樓宇、汽車和人的需求之間存在著不計其數的相互依存點，這款軟件可以幫助對這些關聯進行模擬和可視化。譬如，在博洛尼亞，有2萬輛電動汽車在城市街道間來來往往，它們或行或?；虺潆姟ock表示：“有了這款新軟件，我們可以模擬如果電動汽車數量增至10萬輛的話，會對基礎設施造成什么樣的影響?！边@項研究是歐盟開展的“能源互聯網”項目的一部分，是和來自歐盟6國15位合作伙伴共同開展的。
住房短缺、基礎設施不堪重負、供水和供電瓶頸等問題已經讓許多城市備感掙扎。
自我學習的城市綜合運行系統
目前，城市智能平臺正在幾個城市進行試驗，它將充當城市綜合運行總部。隨著相關App數量的增加，城市智能平臺在基礎設施自動化方面將變得越來越有效。項目經理Schwingenschl?gl的*極*愿景是一個“基于高度發達的、能隨數據量增加而持續不斷改進其性能的算法的城市綜合運行系統?！?終，這將形成一個在很大程度上實現了自主功能的自學習型系統，有朝一日，它將對所發生的事件做出即時響應，并能不斷優化自身。
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