数据资源平台
数据资源平台软件
德清城市大脑项目基于阿里云城市大脑架构建设，汇聚政府公共服务数据、企业数据、物联网、互联网的相关结构化、半结构化和非结构化数据，需要通过一套完备的数据体系将这些数据有机的组织在一起，并且可以保障数据的安全，质量，可靠性。数据资源平台软件需要提供如下几个模块功能：
数据集成、数据开发、监控运维、数据质量、数据资产管理、数据服务、实时分析、数据安全、全景监控、数据DNA。
城市视频分析服务平台
视频分析服务平台通过对海量视频的分析，可以最大化的抽取视频中有价值的信息和数据，基于这些数据，更全面的反映社会治理的需求和运行状态。结合云平台的大规模计算能力，视频处理的深度和广度都可以得到更有效的发挥。同时，云上的视频处理技术相对于在端上进行的视频分析具备更大的灵活性。挖掘和利用视频数据的价值，从视频数据中提取出尽可能多的有用信息，而不是针对某个应用点的需求来进行结构化数据的提取。数据维度越丰富，对社会治理元素的掌握就越完整。
视频分析服务平台，根据其系统架构设计，需要提供：视频数据接入层，通过标准的视频协议接入不同厂商的视频资源，系统基于云平台拥有大规模视频接入的能力，满足城市级视频接入管理的需求；大规模的视频码流通过交通视频专网传入城市视频分析服务平台的码流分发管控系统，完成大规模视频的解析、存取和管控；通过大规模视频计算资源调度管控系统和大规模视频并行处理系统实现对云平台大规模计算能力的管控，为算法引擎提供计算支持；此外，城市视频分析服务平台所包含的球机多预置位巡航管理系统、智能规则配置系统以及各种算法引擎可以为上层丰富的应用场景提供支持。
城市算法服务平台
城市算法服务平台需要集算法管理、资源管理、业务场景管理、指标评估、监控预警于一体的算法服务支持平台，为项目或产品提供一套算法管理、配置和部署的工程工具。
算法在具备一定智能的项目或产品（智能系统）中会大量被使用，处于比较关键的位置，但算法只是智能系统的一部分。算法计算所需要的数据其来源多种多样，算法的计算结果一般还需要进一步的加工和处理，这些功能包含在智能系统中，但一般和算法开发的关系不大。一般来说算法是智能系统中不太稳定的部分，尤其是机器学习算法，需要不断的优化。有的算法优化可以不涉及代码的变更，有的算法优化则需要更新代码，甚至于另起炉灶重新来过。算法也会受到数据的影响，当有新的数据可用时，算法通常也需要重新设计。
通过算法服务平台把算法集中起来，构成算法模块，和系统其他部分通过接口进行交互，尽量减少算法变更对系统的影响；缺乏设计的系统则有可能到处遍布算法的身影，这使得算法优化非常困难。算法服务平台的一个主要目的就是通过工具来强制规范项目或产品中使用算法的方式，不但把系统中使用的算法集中起来构成算法模块，还会规范算法模块的使用方式。除了在系统层面上集中管理算法，降低算法模块和系统其他组件的耦合之外，也对算法模块内部的实现提供了一组规范。算法服务平台是主要面向算法开发人员的工具，其目标是优化智能系统的架构，提高系统的工程化水平，让算法开发人员能够集中精力处理算法问题，提高算法开发效率。
支持功能：
跨平台：统一管理不同计算平台上的算法，以及支持多种计算平台的算法协同工作。
开放性：支持多人协作开发。
规范性：多人协作开发的结果遵照算法规范，可互相复用。
快速部署：新增算法、算法升级可通过可视化操作界面快速上线。
易用性：可视化的算法流程，易于理解和调整算法处理逻辑。
可管理性：可采用多种手段实现角色管理、资源管理，算法管理、算法模板管理、应用场景管理等，能够对整个系统进行全面和完善的管理。
