大數(shù)據(jù)戰(zhàn)略下的城市治理創(chuàng)新

文｜劉朝暉

（作者單位：中國生態(tài)城市研究院有限公司）

從2004年北京開展網(wǎng)格化管理至今，中國在城市治理領(lǐng)域應(yīng)用大數(shù)據(jù)等信息技術(shù)已經(jīng)有15年的歷史。從2014年中央提出實施大數(shù)據(jù)戰(zhàn)略，也已經(jīng)有5年的實踐。在這個過程中間，各種技術(shù)概念層出不窮：智慧城市、城市大腦、數(shù)字孿生城市、人工智能，5G。但是城市管理者一直有一種困惑，到底這些技術(shù)怎么用，能解決什么問題。

大數(shù)據(jù)戰(zhàn)略提升城市治理水平

當(dāng)前，我國的很多大城市都遇到了前所未有的治理難題。面對城市治理問題，大數(shù)據(jù)能夠帶來什么呢？如果將城市比作人，大數(shù)據(jù)醫(yī)生能夠幫助我們實現(xiàn)：體檢、調(diào)理、診斷、治療、預(yù)警。

第一、大數(shù)據(jù)體檢，對城市的透徹認(rèn)知。我們對城市的一切管理和干預(yù)行為取決于對城市運行自身的理解。我們很容易看到城市的問題，但不知道這些問題為何而發(fā)生，也不知道所提出的解決對策究竟是解決了問題還是制造了問題。

大數(shù)據(jù)為我們對所生活的城市有透徹的認(rèn)知提供了前所未有的可能。例如天津生態(tài)城和北京城市副中心分別開發(fā)了城市儀表盤和領(lǐng)導(dǎo)駕駛艙，對城市運行的常態(tài)狀況進行實時的監(jiān)測、分析和展示，增加了決策者對城市真實運行狀態(tài)的認(rèn)知。

第二，大數(shù)據(jù)調(diào)理，對過程的組織優(yōu)化。城市中經(jīng)常遇到的是小問題，像停車難、交通擁堵、市容市貌。這些問題都不大，但往往是降低市民對城市滿意度和幸福感的重要原因。我想很多人都經(jīng)歷過繞著停車場轉(zhuǎn)了幾十分鐘找不到車位時的憤怒。但根據(jù)調(diào)查，即使在北京西城區(qū)，停車位的供給與需求之間差距并沒有那么大。馬路上停滿了車，實際上卻有很多停車場在空置。而這其實是一個組織效率的問題，結(jié)合大數(shù)據(jù)分析和其他的管理手段有可能對諸如此類問題提出比較好的解決方案。

像杭州的城市大腦，最早的展示性案例就是通過大數(shù)據(jù)實時分析調(diào)控交通信號燈來優(yōu)化城市交通。

第三，大數(shù)據(jù)診斷，對問題的精準(zhǔn)把脈。很多問題解決不了，是因為我們無法認(rèn)清問題的根源。特別是在城市這樣的復(fù)雜巨系統(tǒng)，當(dāng)所有的問題交織在一起，準(zhǔn)確地抓住關(guān)鍵要素是十分困難的。這個時候，有睿智的數(shù)據(jù)分析就能夠大顯身手。例如城市象限所做的“回天有術(shù)”研究。研究者針對回龍觀、天通苑地區(qū)居民生活壓力特別大問題展開了精準(zhǔn)把脈，通過數(shù)據(jù)分析，研究發(fā)現(xiàn)，回龍觀的居民就業(yè)出行距離和工作強度明顯高于望京地區(qū)，內(nèi)部通勤比例遠遠低于望京。甚至還可以具體劃分到不同的就業(yè)崗位，例如，很大量的長距離通勤人口是從事商業(yè)、文化教育，而最大量的通勤其實是回龍觀與上地之間的聯(lián)系。因此，研究者提出了解決回龍觀地區(qū)城市問題的核心，一是關(guān)注女性就業(yè)設(shè)施，二是修建與上地之間的自行車快速通道。

第四，大數(shù)據(jù)治療，對個案的精準(zhǔn)定位。借助于大數(shù)據(jù)人工智能，從茫茫人海中找出關(guān)鍵線索和關(guān)鍵點。這已經(jīng)成為大數(shù)據(jù)在城市管理領(lǐng)域最為成熟的應(yīng)用。例如在城市管理、安全管理中，對特定的人員和車輛進行追蹤和查找已經(jīng)應(yīng)用得十分廣泛。經(jīng)偵部門也普遍通過通信和資金網(wǎng)絡(luò)分析來精準(zhǔn)定位經(jīng)濟犯罪線索。

第五，大數(shù)據(jù)預(yù)測，對趨勢的提前預(yù)知。毫無疑問，對各種角色而言，這都是最受期待也最難實現(xiàn)的功能。這里有一個案例是深圳市福田區(qū)在智慧城市建設(shè)的過程中，開發(fā)了國內(nèi)首個集監(jiān)測、預(yù)警、分析和可視化功能的城市經(jīng)濟數(shù)據(jù)系統(tǒng)—經(jīng)濟社會運行監(jiān)測系統(tǒng)，實時分析經(jīng)濟運行狀況，并對未來發(fā)展趨勢進行預(yù)測。

大數(shù)據(jù)優(yōu)化城市治理存在認(rèn)知差距

盡管我們在利用大數(shù)據(jù)優(yōu)化城市治理方面有了很多探索，然而，當(dāng)我們在說大數(shù)據(jù)，我們的理解和方法可能是不一樣的。這種差異繼而帶來行動的差異，也帶來實際效果的不同。

對大數(shù)據(jù)存在著兩種不同的理解：

第一種理解，認(rèn)為大數(shù)據(jù)是一種計算技術(shù)，因此需要從IT 著手，大數(shù)據(jù)技術(shù)的難點是解決計算相關(guān)的問題。從某種意義上說，這種理解是主流。例如咨詢公司Gartner 給大數(shù)據(jù)的定義是：“大數(shù)據(jù)”是需要新處理模式才能具有更強的決策力、洞察發(fā)現(xiàn)力和流程優(yōu)化能力的海量、高增長率和多樣化的信息資產(chǎn)。

第二種理解，認(rèn)為大數(shù)據(jù)是一種分析方法，因此需要從應(yīng)用著手，大數(shù)據(jù)技術(shù)的重點是提出相關(guān)的分析模型，從而更好地支撐決策。

與此對應(yīng)，大數(shù)據(jù)在現(xiàn)實中有兩種不同的應(yīng)用方式：

第一種應(yīng)用，是大數(shù)據(jù)檢索，從復(fù)雜中抽取特定對象。其中我們最為熟悉的如人臉比對、車牌比對。再如關(guān)系網(wǎng)絡(luò)的檢索，多種信息的比對。這里面涉及更多的是一般性常識，以及計算機本身的知識。

第二種應(yīng)用，是大數(shù)據(jù)分析，從復(fù)雜中發(fā)現(xiàn)特定規(guī)律。這就需要人類自身的專業(yè)知識作為支撐。因為此類模型的建立離不開假設(shè)，而假設(shè)離不開特定領(lǐng)域的經(jīng)驗積累，需要長期思索中的感悟。

在城市治理、智慧城市的建設(shè)過程中，我們的困惑大致來源于此。城市期待技術(shù)的進步能夠改善自身的發(fā)展實效，但技術(shù)的供給方與需求方在匹配度方面存在著一定的距離。供給方從計算技術(shù)著手，提出先建設(shè)大數(shù)據(jù)中心、城市大腦，將基礎(chǔ)設(shè)施先搭起來，而需求方要的卻是解決一些復(fù)雜的問題。等建設(shè)完成才發(fā)現(xiàn)并沒有達到預(yù)期的目標(biāo)。

我們曾經(jīng)承諾：通過大數(shù)據(jù)來解決城市問題。然而在現(xiàn)實中，城市大數(shù)據(jù)中心建設(shè)過多，很多處于閑置狀況。數(shù)據(jù)表明，超大型數(shù)據(jù)中心的投產(chǎn)率1.8%，大型數(shù)據(jù)中心投產(chǎn)率21.5%，中小型數(shù)據(jù)中心投產(chǎn)率40%，到2016年數(shù)據(jù)中心的平均投產(chǎn)率約為50%左右。城市數(shù)據(jù)中心建設(shè)也帶來巨大的資源損耗，據(jù)預(yù)測，到2020年我國數(shù)據(jù)中心能耗將達到1000 億度。在硬件建設(shè)如此超前的情況下，各個城市大數(shù)據(jù)中心的運行卻普遍缺乏數(shù)據(jù)，信息孤島和數(shù)據(jù)煙囪仍然沒有得到很好的解決。

以大數(shù)據(jù)引領(lǐng)城市治理創(chuàng)新

要真正實現(xiàn)以大數(shù)據(jù)引領(lǐng)城市治理創(chuàng)新，應(yīng)當(dāng)做好關(guān)注三個方面：

第一，應(yīng)當(dāng)走向協(xié)同

對理解與方法的差異是客觀現(xiàn)實，而差異的本質(zhì)是掌握知識領(lǐng)域的差別?；谕ㄓ弥R提不出關(guān)于城市的問題，城市研究和實踐者也解決不了大數(shù)據(jù)技術(shù)問題。融合兩者之間的鴻溝，唯有協(xié)同。更重要的，絕不能忽視市場和市民的貢獻。要為社會創(chuàng)新掃除障礙、創(chuàng)造條件。從世界上各個大都市的情況來看，所有的大都市都將基于大數(shù)據(jù)的社會創(chuàng)新作為城市創(chuàng)新的推進器、城市問題創(chuàng)新解決方案的設(shè)計師。當(dāng)整個社會的創(chuàng)新貢獻被協(xié)同到一起，我們將掌握前所未有的力量。

第二，應(yīng)當(dāng)關(guān)注架構(gòu)

我們認(rèn)為，創(chuàng)新的生態(tài)系統(tǒng)離不開支持創(chuàng)新的系統(tǒng)架構(gòu)。因此，將會有一種新的架構(gòu)取代舊的架構(gòu)，在這個過程中也將產(chǎn)生新的智慧城市。在舊的架構(gòu)中，系統(tǒng)集成不帶來創(chuàng)新，各自為政不帶來協(xié)調(diào)，資源浪費不帶來綠色，封閉系統(tǒng)不帶來開放，能力孤島不帶來共享。而取而代之的是基于自組織，大規(guī)模協(xié)同的智慧城市。

未來的智慧城市也是最符合五大發(fā)展理念的城市。城市微創(chuàng)新的不斷涌現(xiàn)，城市創(chuàng)新生態(tài)系統(tǒng)得以自我實現(xiàn)。不再有指揮城市如何運行的大腦，城市中的個體彼此聯(lián)接，形成類似人腦的神經(jīng)元結(jié)構(gòu)，使城市整體成為智慧生命體。真正實現(xiàn)自然資源、社會資源、心力資源的節(jié)約。不再依賴集中的數(shù)據(jù)中心，而是不改變數(shù)據(jù)存儲位置和數(shù)據(jù)產(chǎn)權(quán)的、可訪問的分散數(shù)據(jù)節(jié)點。任何智能分析能力都可以被采購，小企業(yè)可以通過提供特殊的能力來創(chuàng)業(yè)，應(yīng)用開發(fā)不再依賴自建的智能分析平臺，而是采購智能能力服務(wù)來實現(xiàn)數(shù)據(jù)的價值化。

第三，應(yīng)當(dāng)關(guān)注機制

首先需要明確基本規(guī)則，這是政府不應(yīng)該放棄的責(zé)任。沒有規(guī)則的時候，企業(yè)亂來，結(jié)果被抓，居民的隱私得不到保障。像數(shù)字資產(chǎn)的權(quán)利界定、知識產(chǎn)權(quán)保護、隱私保護，這些要求應(yīng)當(dāng)以法定的形式明確下來。其次是供應(yīng)公共產(chǎn)品。智慧城市的公共產(chǎn)品包括：信任、認(rèn)證、標(biāo)準(zhǔn)。這些年我們比較多地強調(diào)了簡政放權(quán)，讓市場自由競爭，在一定程度上導(dǎo)致了市場的失敗。在完全的市場條件下，建立信任、建立認(rèn)證、建立標(biāo)準(zhǔn)等需要漫長的時間和足夠的代價。再次，要明確來自各方的數(shù)據(jù)資源清單，特別是要分清哪些是可以在特定權(quán)限范圍內(nèi)交換和共享的，哪些是可以公益性使用的，哪些是可以用于商用的。最后，在系統(tǒng)設(shè)置中，應(yīng)當(dāng)為社會創(chuàng)新留出接口，讓創(chuàng)業(yè)者、創(chuàng)新團隊能夠利用城市所產(chǎn)生的大數(shù)據(jù)進行研究和創(chuàng)業(yè)，并將開發(fā)的模塊重新返回公共平臺，以解決實際的城市問題。