一、TU Wien指标体系
2007年10月，维也纳技术大学（Technische Universität Wien, TU Wien）的Rudolf Giffinger（2007）教授研究团队发布了报告《欧洲中等城市智慧城市排名》，从智慧经济、智慧人群、智慧治理、智慧生活、智慧移动、智慧环境六个方面对智慧城市进行评价。
随后又对数据和指标做了更新，推出2.0（2013年）和3.0（2014年）两个版本。
虽然提出此评价体系的报告针对的是欧洲的中等城市，但上述六大方面已经基本涵盖了智慧城市的发展重点。
报告将关注目光集中在人群、生活、环境等社会发展的重要议题上，提出的要素涵盖了创新精神、企业家精神、环境保护、资源管理、社会凝聚力、种族多元度、终生学习参与度等软性指标，对智慧城市的理念没有局限于ICT技术层面。
报告的意义还在于首次建立了欧盟范围内跨国界适用的指标体系，并根据具体指标对欧洲中等城市进行打分排序，其结果对我国智慧城市的评价具有重要的参考价值。
（一）样本选取
根据一定的要求选取样本城市：首先要求该城市是中等规模城市，其次该城市具有可获取的数据库。
样本主要来自欧洲空间规划观测网络（European Spatial Planning Observation Network, ESPON）数据库覆盖的近1600个城市。
具体筛选条件如下：
■ 人口在10万至50万之间：保证城市属于中等规模城市；
■ 至少有一所大学：剔除低教育度的城市；
■ 所在城市区域总人口少于150万：剔除属于大城市分区的城市；
■ 被欧洲节能城市规划（Planning for Energy Efficient Cities, PLEEC）项目收录的城市可以直接入选。
（二）指标体系
从智慧城市的定义出发，从学术界对智慧城市讨论的众多观点中提炼6个属性（Characteristic）：智慧经济、智慧市民、智慧治理、智慧交通、智慧环境、智慧生活。
每个属性下细分为3～7个要素（Factor），每个要素可以落实到多项指标（Indicator）以通过数据进行比较计算（见表6.1）。
对德国城市Erfurt的打分情况如图6.1所示。
表6.1 TU Wien指标体系
图6.1 城市分项指标
（三）数据标准化处理
比较不同的指标需要对数据标准化处理，通过z-分数（z-score）标准化公式将数据归入［0,1］区间，便于进一步计算比较。
要比较各个城市在“智慧经济”“智慧市民”等属性之间的区别，需要从各分项指标入手。
涉及数据覆盖率的问题是，有些指标数据不全，不能覆盖全部77个样本城市（见图6.2），故须对各指标的权重做出调整，如覆盖超过70个城市的指标所占权重要高于覆盖60个城市的指标所占权重。
这样降低了数据缺失对排名的影响，当然理想情况是有全面的数据。
图6.2 TU Wien指标体系选择的77个样本城市分布
（四）排行榜
依据上述数据和指标体系，得出欧洲77个中等城市的排行榜（前20名见表6.2），包括每个城市的详细分项指标。
表6.2 TU Wien指标体系排行榜（2014年）
二、Int'l Digital Corporation指标体系
2011年9月，国际数据公司（International Digital Corporation, IDC）在对西班牙智慧城市分析的白皮书中首次提出智慧城市指标（IDC Smart Cities Index），依据此指标对西班牙44个城市进行智慧度的评价排行，同年应用于德国智慧城市分析。
2012年对数据更新推出新的排名。
该指标体系从智慧维度（Smartness Dimension）和支撑能力（Enabling Force）两个方面考察智慧城市的建设，在智慧维度下又扩展出5个单元（Smartness Building Blocks），即政府、建筑、交通、能源与环境、服务，支撑能力则包括了信息通信技术、市民、经济3个单元（见表6.3）。
下面又细分为23个尺度（Evaluation Criteria），再次一级为94个指标（Indicator）。
表6.3 Int'l Digtal Corporation指标体系结构
在西班牙选取样本城市，按照人口将西班牙所有城市排序，选取人口大于15万的城市，总计44个（见图6.3）。
图6.3 IDC指标体系的44个样本城市分布
根据上述指标体系中的指标对各个案例城市的数据进行统计分析（其中智慧维度和支撑能力的比重分别是80%和20%），得出以下结果。
（1）5个领先城市。
马拉加、巴塞罗那、桑坦德、马德里和圣塞瓦斯蒂安在各个维度均衡发展并处于领先地位。
（2）10个竞争者（Contender）。
这些城市在智慧度的各个单元得分较高，但均不处于领先地位。
这些城市具有发展成为领先城市的潜质，如果他们的政府采用正确的策略路线，在政府管理、设施建设和产业发展领域进行改进，则会取得突破。
如萨拉戈萨和毕尔巴鄂两个城市如果在智慧政府、智慧建筑、智慧交通方面采取积极的行动，会很快进入领先者的行列。
（3）21个参与者（Player）。
这些城市在智慧城市建设的各个维度均处于平均水平，总体上在智慧城市方面做出了一定的尝试，但仍未全面推广。
（4）追随者（Follower）。
这些城市在各个维度处于落后的地位。
分析结果绘制成一张矩阵图，如图6.4所示，横轴为城市的支撑能力，描述政府对智慧城市建设的积极性和支持力度，纵轴为智慧维度，即在各个智慧领域的发展成熟度。
图6.4 IDC指标体系的44个城市排行矩阵
该指标系统从技术的角度出发，将技术应用的智慧表征与技术实现所依赖的经济、人口乃至技术本身的发展状态和发展基础作为两个不同的对象分别加以考虑，有一定可取之处，但难免造成次级指标在概念和指向上的交叉和重叠。
三、Intelligent Community Forum指标体系
美国智能社区论坛（Intelligent Community Forum, ICF）每年会评选年度智能社区奖（Intelligent Community of the Year），具体评选过程为：
每年1月提交一份7个城市的候选名单，随后邀请第三方评估机构对候选城市进行数据分析，同时ICF的组织者到实地调研并提交调研报告，最终由政府领导、商业领袖、学术先锋和咨询公司共同决定排行榜，在年底公布获奖城市。
1999—2014年获年度智能社区奖的城市如表6.4所示。
表6.4 1999—2014年获年度智能社区奖的城市一览
入选的城市不一定应用了最尖端的智能技术，但即使是常规技术，也非常注重在技术推广与普及的过程中重视社会公平，重视知识创新，重视将自身的发展经验同世界一起分享。
从严格意义上说，美国智能社区论坛建立的智能城市评价标准并不能称为指标体系。
该评价标准包括宽带连接、知识驱动、创新、数字包容、市场推广五个方面，其出发点在于ICT的普及应用，同时把ICT普及的过程与诸如环境、社会等更广泛的议题相联系。
（1）宽带连接（Broadband Connectivity）。
新兴的重要基础设施，作为推动经济发展的关键手段，智能社区提出了建立在宽带连接基础上的美好未来图景。
（2）知识驱动（Knowledge Workforce）。
知识是具有生产力的，知识在收集、处理和分析过程中可以产生相应的经济价值，智能城市的传统工厂生产应向实验室研发转变，工地施工应向网络办公转变。
（3）创新（Innovation）。
全球化的经济是创新驱动的经济，随着互联网的普及，城市和城市间的差异减小，创新成为城市竞争力的重要指标。
新型的、廉价的、快速的技术在医疗、农业、娱乐和教育界引发了变革，促进了创新，同时也提升了加入整体全球经济的门槛，人们需要更多的知识才能掌控快速的信息流。
（4）数字包容（Digital Inclusion）。
智能社区就是要消除信息隔离。
贫穷、缺乏技能、偏见或地理等原因所造成的信息不通畅，让一部分人由于缺乏信息而处于劣势。
数字包容通过宽带接入、技能培训和宏观愿意等方式来消除隔离。
（5）市场推广（Marketing and Advocacy）。
面对来自全球化的竞争和挑战，智能社区需要通过更加有力的市场宣传和推广，介绍其在生活、工作和商业领域的进展。
四、IBM指标体系
IBM是智慧地球的积极倡导者，同时也是智慧城市的解决方案提供商，为了服务于商业开发，IBM构建了自己的智慧城市评价指标体系。
2010年，IBM商业价值研究院提出评估城市智慧度的原则如下。
（1）量身定制，智慧的城市评估必须考虑到城市有不同的愿景和目标优先级，满足这个要求的一种方式就是利用加权计分板方法进行定制的全面评估。
计分板应包含每个系统的相关标准，根据对城市的重要性为每个系统和标准制定权重，可以定义并评估每个系统以及整个城市的总体状况和持续表现。
（2）基于整体的城市视图，城市的大量系统互相影响，一个系统的改变不可避免地影响其他系统。
因此，评估过程应考虑整个城市框架。
例如，如果一个城市独立地评估某个系统（例如能源），而没有确定它与其他系统（如交通、商业和供水）的依赖关系以及对能源消耗的影响，结果可能导致城市做出对整个城市有害的所谓修正行动。
（3）应全面地衡量整个系统的进展，智慧的城市评估应全面地了解在采用智慧的解决方案时每个系统如何转变。
这就需要对每个系统的必要条件、系统的管理、解决方案的使用和预期成效都列出详细的标准和变量。
使用设计良好的标准，城市就可以全面了解每个系统转型情况与三大技术体系（物联网、互联网和智能技术）的情况，针对各个应用载体在不同层面上提出相应的技术解决方案。
（4）具有可比性，并以适当的同等城市为基准进行衡量。
与衡量哪些方面以及如何衡量同等重要的是根据什么进行衡量。
城市可以选择具有同样关键特征、挑战和优先级的城市做对比，有助于日后该城市的公职人员分享他们在各种社会活动中取得的最佳实践和深入见解。
IBM的评估标准和要素举例如表6.5所示。
IBM指标体系的特征在于通过应用载体与技术体系的搭接，找出当前技术空缺或者薄弱的环节，其目的在于服务IBM智慧地球的全球商业化策略。
因此，IBM指标体系更关注具体对象的需求，更偏重理解技术方案所能达到的效果。
表6.5 IBM评估标准和要素举例
五、Ericsson指标体系
同IBM类似，Ericsson（爱立信）也是智慧城市商业推广领域的重量级企业。Ericsson指标体系全称为网络城市指数（the Networked Society City Index）。
该指标体系于2010年发布，每年对指标体系和评价城市的数据进行更新。
Ericsson指标体系的核心思想在于将ICT本身的发展成熟度与ICT的“三底线效应”（Triple Bottom Line, TBL）相区分。
ICT发展成熟度包括基础设施、可承受性、应用三个衡量维度，“三底线效应”则细分为社会、经济和环境三个主要方面（见表6.6）。
表6.6 Ericsson指标体系
通过给变量赋值，Ericsson指标体系2014版计算了全球40个城市的网络城市指数（见表6.7）。
前三名为斯德哥尔摩、伦敦和巴黎。中国城市中，香港排名第9，北京排名第26，上海排名第28。
表6.7 Ericsson计算全球40个城市智慧度排行前10名（2014年）
Ericsson与国际电信联盟（International Telecommunication Union, ITU）密切合作，其指标体系比IBM指标体系更具影响力。
爱立信一直以所谓的“连接城市”（Connected City）来替代“智慧城市（Smart City）”的大众化称谓。
其独特的评价体系理念简练清晰，目的明确，即通过ICT的应用来提升一座城市在经济、环境、社会方面的可持续发展水平，虽然这种提法并不新鲜，但由于有量化数据的支撑，仍然不失为一种容易得到认同的评价方法。
六、本章小结
相比于国内由政府主导编制智慧城市评价指标体系，国外多由研究机构（包括大学）和企业发布相关评价指标体系。
从体系的构建上看，企业的评价指标体系更侧重于从技术成效的角度分析智慧城市，而研究机构则站在更加全面和客观的角度理解智慧城市，因此，后者提出的评价指标体系更具说服力。
此外，国外指标体系建构思路更加灵活多样，而国内城市的指标体系在大框架和结构上则比较趋近，没有太多本质差别。
同时，国外指标体系对指标的选取也千差万别，与国内指标体系相比，普适度较高，更加国际化，能够针对全球重要城市进行筛选评价，因而也较国内指标体系更有关注度和影响力。