随着对智慧城市认识的逐渐升级，智慧城市的定义也逐渐得到发展，新型智慧城市的内涵更为丰富。
2018年，由国家市场监督管理总局、中国国家标准化管理委员会发布的《智慧城市顶层设计指南》确立了智慧城市顶层设计确定了如下原则：
依据城市战略定位、历史背景和文化、资源禀赋、信息化基础以及经济社会持续健康发展水平等方面做科学定位，合理配置资源，有明确的目的性的进行规划和设计。
以“实现数据融合、业务融合、技术融合、以及跨部门、跨系统、跨业务、跨层级、跨地域的协同管理和服务”为“目标”。
体现数据流在城市群、中心城市以及周边县镇的汇聚和辐射应用，建立城市管理、产业高质量发展、社会保障、公共服务等多方面的协同发展体系。
开展智慧城市顶层设计过程中应考虑政府、企业、居民等不一样的角色的意见及建议。
考虑城市资源环境承载力，以实现“可持续发展、节能环保发展、低碳循环发展”为导向。
体现新技术在智慧城市中的应用，体现智慧城市与创新创业之间的有机结合，将智慧城市作为创新驱动的重要载体，推动统筹机制、管理机制、运营机制、信息技术创新。
近年，中国积极建设智慧城市，但大多是增加更多的技术设备，并未把实际获取的数据利用到城市管理中。而作为智慧城市的进阶版，智能城市则提出了更高的要求。
在四大维度之下，德勤对中国26个重点城市进行了系统分析，以求识别出目前智慧城市发展的现状，以及这些城市距离理想中的智能城市还有多远。
在智能城市得分排名中，4个一线城市深圳、北京、上海、广州表现最好；13个二线发达城市势均力敌；其他城市则尚待提升。
另外，还不难发现，智能城市的发展程度与其人均GDP呈现出显著的正相关关系，但不一样的地区、不同发展状态、不同人口数量的城市也体现出了差异化的特点。
北京、上海、深圳、广州、杭州、苏州、武汉等城市由于经济发展已经处于非常高的水平，智能城市发展与经济发展相适应，城市市民能够充分的享受到经济发展带来的智慧生活。
南京、长沙、无锡、厦门、福州、大连等城市则表现出了智能城市发展落后于经济发展水平的情况，以GDP为目标的政策导向，容易忽视如何让市民分享经济发展的成果。
成都、重庆、郑州、石家庄等城市的智慧化水平超越了经济发展水平，政府在追求经济稳步的增长的同时，积极的开展智能城市的规划和建设。
分维度分析发现，一线城市的智能城市发展水平已经大幅度领先于其他城市，特别在创新水平上，其他城市表现出了明显的劣势，不利于可持续的智能城市建设。
城市整体“在线政府”服务得到一定的改善，以排名前三的深圳、上海、广州等为代表的第一梯队城市不仅规划完善，且政策执行和资金支持均比较到位；第二梯队如南京、重庆、成都等城市规划相对来说还是比较完善但执行力尚待提高，第三梯队如大连、长春、无锡等城市缺少长期和完善的城市规划。
由于发达城市经济实力丰沛雄厚且产业链完善，技术水平整体较好。在国家政策的推动和各类企业的热情参加下，后进城市也在借助新科技的发展的新趋势提升自身的技术水平，技术基础是普遍优势。如贵阳、福州等后进城市依靠政策，吸引各类企业从无到有建设云计算和大数据试验基地，发展自身技术实力。
领域的渗透清晰地反映出了二线城市在发展智能城市方面正在加速追赶一线城市，在多领域提高市民生活质量。
城市全体创造新兴事物的能力差距较大，第一梯队深圳、北京创造新兴事物的能力遥遥领先，长三角、珠三角等经济稳步的增长及创造新兴事物的能力领先全国；第二梯队大多数城市高新技术产业高质量发展处于上升期，尚未形成完整的产业链条和创新生态，内部市场规模不够大，影响了创新成果转化为实际产出；第三梯队城市受限于经济发展水平和经济规模的大小，同时缺少高校和科研机构支撑。
未来人工智能、物联网及云计算等技术日趋成熟，将不断推动促进智能城市的发展建设。
人工智能城市产业链包括基础层加上核心技术层，然后再加上垂直应用。垂直领域细分为产品和应用智能系统。实时感知、高速传输、自主学习、自主决策、自主协同、自动优化、自主控制等七大特征是互相关联缺一不可的，未来智能城市需要完全具备这些特征。
人工智能能够在智能城市建设多领域发挥作用。例如，在智慧医疗方面，利用AI来实现智能辅助诊断，就是用人工智能进行医疗图像的识别，辅助医生“阅片”，诊断准确率超95%，也能节约大量的人力；在智慧物流方面，机器人扫描地上条码前进，能根据无线指令的订单将货物所在的货架从仓库搬运至员工处理区，工作人员每小时可挑拣、扫描300件商品，效率是之前的三倍，准确率能达到99.99%。
当前因采用不一样协议和标准，各物联网平台呈现鼓励分离状态。未来，将逐步实现统一的数据标准与管理，更全面的链接将增强数据收集能够，从而创造真正的价值。
在智能城市建设方面，由于不同IT系统标准不统一、系统之间数据难以联通，以及政府及各单位虽拥有大量数据，但难以打通相互间壁垒，使得当前智能城市数据呈现割裂状态。未来，大数据、云计算、人工智能等技术的成熟将为数据融合与存储提供技术基础。同时，政府大力推动智能城市建设，利用政策力量将有利于推动各领域数据融合。未来智能城市将实现各系统数据连通，开放数据将打破数据孤岛，形成智能化系统生态圈。