摘要：本文是對城市的信息化智能化智慧化理解，這些概念同樣適用于消防行業。 通過大數據、云計算、人工智能等手段推進城市治理現代化，大城市也可以更聰明。從信息化到智能化再到智...
本文是對城市的“信息化→智能化→智慧化”理解，這些概念同樣適用于消防行業。
通過大數據、云計算、人工智能等手段推進城市治理現代化，大城市也可以更“聰明”。從信息化到智能化再到智慧化，是建設智慧城市的必由之路，前景廣闊。
配圖來源：攝圖網
城市信息化和智慧城市領域，對信息化、智能化、智慧化等概念，常混為一談，加上數字化、數據化等說法，令人更為困惑。這些概念確有很多共同點，但包含不同技術發展階段和可能迥異的方法論，仍需辨析其中差別。
廣義的信息化涵蓋以上所有概念。全球范圍看，人類正在進入以信息為基礎的時代，最主要的資源由物質與服務演進為全社會可共享的信息。
中共中央辦公廳、國務院辦公廳印發的《2006-2020年國家信息化發展戰略》中稱，信息化是充分利用信息技術，開發利用信息資源，促進信息交流和知識共享，提高經濟增長質量，推動經濟社會發展轉型的歷史進程。
本質上，信息化是通過信息高效流通，減輕信任成本與組織中的內耗，達到邊際成本遞減的目的，而基礎設施和公共服務邊際成本降低是城市集聚根本動力。二者高度統一，是城市信息化的根源。
城市問題幾乎都可歸于一個痛點：有限的基礎設施和服務能力與高速增長的需求之間的矛盾。交通擁堵、內澇、能源短缺、環境污染等，體現基礎設施的動態服務能力和效率不足；住房供給、房價、教育醫療等公共設施問題，體現住房和公共服務的布局、供給量與服務水平不足。工業時代，通過發明和生產更多產品，創造更多城市空間來匹配需求增長。但資源有限，這種增長不可能永遠維持。
信息化本質是，通過數據和計算，更高效地連接供需雙方，實現更精準匹配，使有限存量資源發揮更大效率。商務和政務的最終狀態，是使組織具有有機生命體特征，適應目標人群需求，真正實現以人為本。
通常說的信息化，是狹義概念，指政府或企業業務“數字化”，或說“信息技術化”。實質是通過搭建業務系統，把線下手續轉為線上工作流程，把紙質公文和文檔轉為電子文件，并讓相關人員了解“業務現在什么情況”、“流程進展到哪”等動態業務信息。
中國目前的智慧城市建設，主體是政府信息化工程，通常稱為數字政府或電子政務，是指在計算機、互聯網等信息技術支撐下，政府機構日常辦公、信息收集與發布、遠程會議、公共管理等事務在數字化、網絡化環境下進行。
數字政府通過構建數據驅動的政務新機制、新平臺、新渠道，進一步優化調整政府內部組織架構、運作程序和管理服務，全面提升在經濟調節、市場監管、社會治理、公共服務、環境保護等領域的履職能力。
2016年富士康總裁郭臺銘、杭州市長張鴻銘、阿里巴巴集團技術委員會主席王堅共同發布城市數據大腦
數字政府可實現讓政府運行擺脫手工操作，提高辦事效率，降低行政成本；數據跨層級跨部門更高效流轉，促進政府實現整體協同；政府與市民之間信息通暢，促進政府開放。
數字政府和電子政務，是智慧城市的最初級階段，也是目前絕大多數所謂“智慧城市”建設所處階段。其最大價值是通過“數字孿生”實現“數據化”，量化描述城市的運行狀態。技術要點包括：
·城市物理空間的數字化最易實現。以遙感、測繪、衛星定位、傾斜攝影測量、激光雷達等技術為基礎，BIM和GIS已可在數字空間里從宏觀到微觀精確實現城市和建筑空間形態的三維重現。這被稱為“數字城市”。
·打通各部門政務數據，解決條塊分割的“數據孤島”和“數據煙囪”，是存量政務數據的主要挑戰。數據分割源自部門割裂，表面的互聯互通和共享交換是權宜之計。只有通過高維應用，促進跨部門數據協作，提高城市綜合解決復雜問題的能力，才能給數據打通流轉以真正動力。
·新技術驅動下，城市部門分工將進一步整合。近年來，跨行業、跨部門的綜合性協同機構已出現。眾多城市組建融合規劃、城管、環衛、環保、市政市容等傳統部門業務的大城管部門；各種城市生命線的應急能力被整合成專門的應急管理部門；大數據局等數據主管部門自上而下統籌智慧城市建設的設施和數據。管理職能整合有賴于信息技術、通信技術的支撐。
·城市運行數據，特指來自物聯網的各種描述城市基礎設施和車輛、人員運行狀態、行為的“流”、“場”數據，包括基礎設施管網和設備運行數據、車輛位置和駕駛狀態、人員行為等。城市交通、安防行業的攝像頭也是物聯網設備，但更應關心用物聯網技術對傳統城市基礎設施進行ICT化改造，以及更全面的“城市感知網”建設，使城市具備“多維、高頻、高精度”采集和傳輸數據的能力。筆者認為，這是“新基建”的最重要部分。
通過城市數據平臺，將上述各類數據有條理、有結構地組織，能夠查詢、回溯，進行可視化分析，解決簡單問題，是現階段大多數智慧城市建設的目標。
全國風起云涌的“城市大腦”建設，核心是數據可視化的大屏幕，即所謂IOC（Intelligent Operations Center），且大多是靜態和宏觀數據，決策支持價值十分有限，往往淪為參觀項目。
即便如此，COVID-19疫情中，由于城市各種資源和外部條件劇烈變化，常超出個人處理信息和決策的能力，大屏應用接入越來越多維度的高頻數據，通過直觀的可視化，幫助各級政府適應了基于海量數據決策的模式，對智慧城市發展仍然起到正面作用。
智能化是指，事物在網絡、大數據、物聯網和人工智能等技術支持下，具有能動地滿足人各種需求的屬性，具備自適應、自校正、自協調等能力。
CPS（信息物理融合系統，Cyber-Physical Systems)的概念可較好地描述智能化過程。信息系統實時監控物理世界運行狀況，物理世界又可借助信息系統進行各類環境因素的檢測調節與控制。通過信息系統和物理世界相互滲透的反饋循環，達成安全、可靠、高效和實時的控制效果。
早期智能化系統大多是自動化的機器設備，隨著物聯網和人工智能發展，一些較復雜的系統也具備了整體的智能化能力。如無人駕駛汽車，將傳感器物聯網、移動互聯網、大數據分析等技術融為一體，通過傳感器識別自身狀態和環境態勢，實現自動化的駕駛、避障、停車等，能動地滿足出行需求。
智能化的基本邏輯是，采集事物運行數據，對其歷史規律進行數學建模，通過計算預測和監測對比，反向指導或控制事物運行。至于數學建模，無論使用簡單的回歸分析，還是流行的機器學習甚至神經網絡（即人工智能AI），都先要學習足夠多歷史數據。
智能交通是當下最典型的城市智能應用。其基本邏輯之一，是通過攝像頭、卡口、雷達、浮動車等采集路口的交通量，以及路段的行車速度，然后通過數學模型，計算更合理的信號燈配時，代替傳統的固定程序或手動控制，增加路口乃至全路網的通行效率。
又如，視頻數據的結構化處理和要素識別，是現階段最普遍的人工智能應用，如人臉識別、車牌識別等。人工智能從視頻數據中提取有用信息，解決了視頻數據只能人工監視或事后回溯的問題。類似還有NLP（自然語言語義處理）和語音識別等，都是城市數據處理分析需要的通用人工智能算法。
基礎設施運行領域，包括能源供給、地下管網運行，以及道路車輛等，都可采用智能化手段管理。智能化的前提，是對城市數據的全面感知。高頻度、高時空精度、多維度的數據，才能支持精細化建模和相對準確的短期預測推演。這一階段，智能算法和算力已不是問題。傳統基礎設施的智能化改造以實現全面數據采集和反向控制，以及城市感知網的建立，是采集足夠數據的前提。這也是上文強調更全面的城市運行數據采集的原因。
CIM（城市信息模型，City Information Modeling）平臺是數字孿生在城市領域的具體表現形式，也是全面采集和分析數據的重要前提。在BIM和GIS基礎上嵌入物聯網數據，增加了對“流”、“場”等動態空間的描述和計算能力，又大大提升了數據空間和時間粒度的細化程度，實現對城市空間精細、全面、動態、實時的數字化。
在全面收集數據基礎上，CIM通過統一的數據平臺，將各領域不同維度數據進行結構化、標準化整合，再通過人工智能算法進行規律歸納甚至模擬預測。在空間范圍和技術邏輯上，CIM建設是“大場景的GIS數據+小場景的BIM數據+物聯網IoT數據+人工智能AI”的有機結合。
智能化應用越來越多出現于智慧城市建設，但大多非常初級。原因是數據資源不足或質量不高，人工智能無數據可用。針對數據處理和模型訓練的大量人工工作量，人們常說，“有多少人工，就有多少智能”。城市有針對性地主動采集和匯聚大量的、高質量的結構化和非機構化數據，人工智能才能在更多領域發揮更大作用。
智慧是生命具有的基于生理和心理器官的高級創造思維能力，包含對自然與人文的感知、記憶、理解、分析、判斷、升華等。盡管大數據具備多維度、大樣本量的特性，加上人工智能技術賦能，我們比以往更接近復雜系統全貌，但仍不足以擁有駕馭城市系統的真正智慧。
技術層面上，以群體智能、類腦智能、神經芯片和腦機接口等為代表的強人工智能，水平會遠超現在的人工智能，實現推理和解決問題，這時智能系統才會表現出類似生命體的思考能力。
作為有機體和復雜巨系統，城市幾乎不可能實現完全意義上的可預測和可控制。事實上，大多數城市系統與“人”和“社會”相關，對社會系統的認知和治理，是實現城市智慧的關鍵。這些雖大都依托信息技術實現，但技術以外的理念與機制更重要。
未來智慧城市的建設，價值觀將不斷回歸人本主義而非技術主義。規劃、設計和建造城市，是為創造更理想的人居環境。
人的幸福感提高是城市發展的核心目標。幸福感不能簡單量化觀測。“以人為本”說來容易，也常被寫入政府文件，但以往更多是自上而下替人做決定，而非讓所有市民真正參與決策制定和執行過程，只有從設計之初，切實從所有市民的需求和感受出發，才能規劃建設出以人為本的城市。
歐美很多國家，智慧城市的規劃和決策，都需要全體市民參與。從戰略提出、技術方案選擇到具體實施，都要通過市民聽證環節推進。Google母公司Alphabet旗下Sidewalk Labs主導的多倫多濱水區的未來城市項目，方案推出一年多，一直頻繁進行公眾咨詢。看起來效率很低，但這樣大規模的建設項目，有大量潛在技術和安全風險，如果不得到全體市民支持，可能出現各種問題。大型互聯網公司的技術實驗項目，必須打消利益相關方對資本霸權和數據隱私等疑慮，在法律層面解決，才能確保項目順利推進。
縱觀國內外成功的智慧城市案例，無一不是針對具體城市問題提出解決方案。雖然應用最先進的技術，但智慧城市并非單純目標導向的藍圖式規劃。其發展和建設，目的是更好地解決現有城市問題，為市民提供面向未來的高質量生活。
要合理高效解決問題，首先要準確發現問題，其次要有尋找解決方案的良好機制。這意味著柔性、動態的政策導向。從國外案例看，很少有構建硬性的指標體系來指導智慧城市建設發展的，都是從微觀甚至瑣碎的問題出發，短平快解決市民生活煩惱。這也體現以人為本的城市發展觀。
與現在遵循標準化的所謂“頂層設計”、大量標準化產品堆砌成的“智慧城市”不同，解決問題需要靈活的技術響應機制，把城市當作開放的實驗室。通過開放提出問題、開放數據、開放征集解決方案等，加上各種風險投資和項目孵化機制，鼓勵市場化的解決問題機制。
城市發展要以整個人類文明的永續傳承和后人享受更高質量的生活為目標。更智慧的城市，勢必具有更可持續發展的能力。新科技為城市核心系統的設施提供了更為智能、高效率的調配方案，大大減少物質和能源的損耗。
而城市的未來市民，也在期待技術進步帶來更好的物質基礎。城市就在一代代的科技交接中，不斷迸發出人類智慧的火花。
日本智慧城市一直強調3E(EnergySecurity, Environment, efficiency)標準和"低碳可持續"發展的智慧化，旨在更新傳統的城市基礎設施，實現高效節能的低碳目標。如著名的柏葉，從新能源和環保產業發展出發，吸引企業和居民，最終實現優質的社區服務。
城市問題往往涉及復雜的利益相關方，各方訴求又各不相同。尋找解決方案的途徑是將所有利益相關方聯系起來，對所涉問題充分討論，考慮各方需求后得出解決方案。市民也成為城市天然的傳感器，幫助城市管理者源源不斷地發現并主動解決問題。在這樣的形勢下，智慧城市將通過跨界創新，為多元的社會公眾、企業和組織等提供服務和支持，通過泛民眾化的平臺影響力，集聚眾包的力量和智慧，聚焦城市公共產品與公共服務領域創新創業孵化，實現多方合作共贏。
近年來，國內很多城市的城市管理應用中，內置“隨手拍”功能，通過物質獎勵引導市民積極提供線索，取得很好的效果。
越來越多國家和城市加入到數據開放隊列。紐約市是最值得學習的超大城市樣本。2012年，紐約市頒布數據開放條例，2018年，開放數據平臺中的數據庫總量超過2000個。紐約在開放數據平臺上提供了數十億行數據，至今累積了100多萬名用戶，超過600萬次瀏覽量。通過紐約城市大數據公開，執政更加透明，市民更加信任社會運轉。這些數據正在各個科研院所、企業、個人手中發揮越來越重要的價值。
總的來說，城市的信息化、智能化和智慧化是交錯演進的。我國智慧城市建設總體處于數字政府建設階段。已有越來越多的智能化應用出現。但信息化手段的簡單利用，不能改變政府原有運行機制，根本上提升政府治理效率和城市運營水平。
真正意義上的智慧城市，需要通過信息技術，發揮人的智慧來實現。一是要以所有人為本；二是要真正解決人的問題；三是要讓人參與；四是不僅要以現在的人為本，也要為后人著想。只有這樣，才能使智慧城市建設變成城市創新平臺，發揮多元主體的創造力，通過數據驅動，再造城市運營與管理的整個流程，最終創造美好的城市未來。
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