尹稚 尹稚：智慧城市不是技术的堆砌

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随着中国进入转型升级阶段，城市发展和建设面临着更高的质量要求。运用大数据、人工智能、虚拟现实等信息技术辅助城市管理决策已经成为广泛共识。但是所谓的“智慧城市”是不是一堆简单的相关技术，这些技术背后有没有更深层次的操作逻辑？

内容来源:清华城市化智库

一个

城市是一个复杂的巨系统，在很大程度上不能完全详细地解释。技术必须在深刻理解城市运行规律的基础上寻求合理的解决路径

根据人们对活动的参与程度，城市可以分为两类系统:一类是大量自封闭的技术系统，如供水、排水、供热、供电、供气等可以网络化、互联互通的工程支撑系统；另一类是受大量人为因素影响的复杂巨系统，如交通、环境、工业等难以充分量化的城市运行系统。基于两个系统的不同基本特征，有必要采用不同的“智能”路径。

1.1自密封工程支撑系统，

基于信息技术实现全自动化

由于工程支撑系统能够准确量化、统一调控、自封闭，所以无论其分支深入到什么层次，它仍然是一个简单的系统，能够借助信息技术实现精细的数据采集、准确的监控、实时的分析、反馈和调整，即“智能化”的全自动化。

1.2复杂的城市运营系统，基于大数据支持的集总效应判断，实现人机交互下的决策支持

城市是一个复杂的巨系统，很大程度上无法进行详细的解读。重点是大数据支持的集总效应判断。对于城市中的许多复杂系统来说，构建一个以异构融合的多维时间空数据为纽带的跨学科大数据计算平台，支持尽可能多的点应用，实现系统间集总效应的耦合分析，进而模拟场景为治理决策提供支持，是实现“智慧”的正确途径。

对于复杂系统，很难通过简单的数据列举和逻辑判断来准确描述其运行规律。需要在深入了解现有城市发展模式的基础上，实现全链的智能化数据和深度应用。这恰恰是所有以IT为中心的数据公司最缺失的一环，因为他们不了解城市的运行规律，缺乏与相关领域专家和资源的合作渠道。

复杂巨系统:人类住区科学的学术框架

2

必须构建以空之间的数据为核心的统一平台

基于全三维的地理信息系统

打造“智慧城市”运营基准平台

时间空关系是所有判断要素的核心，是治理平台的标杆。基于空之间的坐标，其他信息具有真实的意义，能够真正在决策过程中发挥有效的作用。这个想法已经在全世界形成了广泛的共识。城市治理的所有底层平台都必须以土地和建筑信息为核心，相关的属性信息和感知信息都是基于空之间信息的叠加。因此，空之间建立基于基准平台的统一数据采集系统，可以有效抑制重复投资和碎片化投资。各种数据的收集、分类、整理、筛选和清理都要在这个系统上完成。

三

明确关注社会治理而不是数据链接

创建智慧城市的顶层设计

必须明确，数据只是后台的技术问题。虽然仍然存在数据格式不同、样式不同、不同部门属性数据与图形数据相关性弱等一系列技术问题，但这些都不是智慧城市面临的核心困难。很多城市都实现了跨部门数据一体化为一个仓库，建立了“数据仓库”。而不同部门的数据之间的关系，以及数据背后逻辑链的确定，才是政府真正关心的复杂问题。因此，整个体系的建设必须由城市管理者主导。基于社会治理的内涵，应该梳理从宏观治理到微观社区治理的完整逻辑链，而不是在数据层面和数据流交互的基础技术层面上反复推敲。

提高治理能力的新趋势对数据资源提出了更高的要求

1.1以治理为逻辑，建立统一的数据收集和分发机制

社会治理涉及的各种复杂问题集中在一条逻辑线上，通过统一的智能基础设施实现智能感知和事件响应。以城市街道公共空综合管理为例，首先对现有的复杂管控系统进行系统梳理和整合，通过有限的信息采集点，对整个区域进行有效监控和有效利用。在此基础上，调整城市治理体系，通过项目审批和资金支持的方式实现城市运营数据的集中收集和统一分配，进一步建立一套信息跟踪和反馈的智能管理机制。

1.2从“数据仓库”到“数据联动”到“数据联合物流”

这不是简单的数据架构设计问题。许多城市建立了跨部门的“数据仓库”，但数据与“数据融合”之间没有逻辑联系。深层次的原因是对治理体系缺乏了解。所有的政府政策都不是孤立的，某项政策必然会在很多方面产生相互影响。雾霾治理可以通过关闭企业来实施，但相关成本如何？对GDP的影响有多大？税收会承受多大的损失？会产生多少失业人口？这些问题都需要联动分析。

再者，在“数据融合”的基础上，各部门的决策需要综合考虑相关部门的数据和工作，实现“数据联合服务”。单个部门的工作和其他部门有什么关系？有关部门应该采取什么措施来执行这一决定，最大限度地减少这项工作的负面影响和外部成本？最后，在“数据联合物流”的基础上，才能真正实现跨部门多目标综合决策。

国家新型城镇化大数据公共服务平台

——综合数据情报系统

四

建立大数据支持的闭环评估反馈机制，

不断优化技术路线，解决痛点问题

以空之间的数据基础为基础，结合逐渐完善的感知系统和数据采集系统，建立智能平台闭环评估反馈机制，打开公众需求渠道，从而保证技术能够真正聚焦于社会治理的痛点和难题，而不是简单的炫耀技术，最终建立一个集成化、智能化、互动化的政府治理科学决策支持系统。在此，政府将重点关注平台的以下功能:

第一，对信息化的感知。通过铺设完善的感知信息基础设施，可以提高城市运行状态的实时感知能力，同时通过信息反馈机制的完善，可以实现所有信息点对点的正向和反向溯源。从而减少政策实施后的时滞效应，为政策的快速迭代修订奠定基础。

第二，实时监控和评估。根据收集和反馈的数据，比较社会治理的一般底线，一旦底线突破就实时提示警察。从而实现对影响社会治理公共底线的行为的实时监测、评估和预警分析。

第三，开展情景模拟。城市和社会发展必须是非线性或超线性的，由一系列复杂的模型支撑。近年来，随着图形拓扑算法和图形耦合算法的广泛应用，复杂的数学模型逐渐从后台的决策工具转变为前台的公众参与工具。社会发展的情景模拟可以通过计算机媒体直观展示，保证所有专业人士和外行人都能参与评价，虽然他们不一定了解城市治理背后复杂的逻辑关系。因此，未来的城市发展模式不仅仅是一个科学工具，而是一个视觉展示、公众参与和民主决策的平台。

国家新型城镇化大数据公共服务平台

——智能员工咨询系统

第四，形成新的决策运行闭环。在支持政府治理决策的过程中，通过整合互动反馈评估系统、智能员工咨询系统和综合数据智能系统，建立新的闭环规则，促进政府治理模式的转变，建设人民满意的政府。围绕精细管理、精准服务、动态监控、高效协作四大服务目标，综合运用大数据分析、人工智能等技术支撑手段，实现多目标综合决策、动态互动、时间空整合。

集成智能交互式决策支持系统

总体而言，城市治理最终是一个决策和讨论的过程。对复杂系统的大量研究清楚地表明，很难线性模拟城市治理，也很难通过机器实现所谓的“人工智能”决策。根本原因是构成人类社会的价值观、审美、情感等基本因素无法量化。“智慧城市”最高效的决策模式是“人机交互讨论”，即计算机模拟服务于人的综合判断，从而实现人机交互，辅助决策。所以，智慧城市不是一堆技术；人的价值判断和城市的运作逻辑是技术背后更关键的基石。

第一张图是编辑添加的，来自蠕虫网；其余图片来自原文