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解析新一轮的“智慧城市”建设中面临的实际问题

原创2022-03-15 15:18:24 35

中央政府提出加快数字社会建设步伐,提高数字政府建设水平,为地方数字政府建设提供了新的发展动力。为了分析新一轮智慧城市建设中面临的实际问题,根据多个数据源信息的案例研究、32个城市智慧城市相关部门领导的深入沟通、108个城市政府服务机构和66个城市政府热线单位的采访,对智慧城市建设中存在的问题进行了分析。

主要发现一:智慧城市建设构想虽已有一定的覆盖面,但因具体建设内容和落地操作形态未形成共识而普遍缺乏应用成效

智慧城市在中国形成了三个发展阶段:电子政务(大约从2003年开始)——智慧城市(大约从2009年开始)——城市大脑或数字政府(大约从2016年开始)。电子政务建设在实现更多城市公共服务在线管理方面取得了显著成效,这也构成了当今各类城乡政府服务在线处理的基础。从我国智慧城市建设的角度来看,500多个城市提出了智慧城市建设,但根据国家信息中心2020年《中国新智慧城市发展现状、形势和政策建议》,从271个城市和4个直辖市的智慧城市评价来看,只有8.36%的智慧城市建设已进入成熟期,尚未达到示范性智慧城市建设标准。目前,中国已有多个城市宣布建设城市大脑。中国科学院网站称,近500个城市或区县想要建设城市大脑。然而,从大多数(超过4/5)接受采访的城市主管智慧城市部门领导的沟通结果来看,目前城市大脑的建设目标、内容和实践与以往建设智慧城市的理念没有太大区别——建设平台系统、数据处理、数据显示、终端集成或主导工作,对智慧城市的具体建设内容和应用价值缺乏共识。

主要发现2:智能城市硬件设施和基础系统利用效率不足,根本原因是计量(数据)和计算能力工作平台已成为投资重点,算法建设仍然薄弱

智能城市建设包括三个要素:计量、计算能力和算法。目前,我国的计算能力和计算能力水平基本上可以保证智能城市的运行,但算法建设仍没有引起足够的重视。算法是对特定问题和需求场景的智能分析-解决-行动指令模块,是基本系统、计算能力和计算能力的核心和价值。根据我国智能城市管理的评价结果,目前我国城市智能交通领域的相关算法较多,涉及城市运营管理事项、社区管理服务事项、税务警察等各种专业管理事项的应用算法较少。超过三分之二的城市领导报告说,目前开发公司推荐的基本系统仍集中在提供各种网络APP和其他终端的集成平台,管理数据源与展示数据类型,包括展示数据的大屏,但无论系统,还是平台,或者底座基座,大家提供的本质上都是功能接近的基础系统。”“在城市管理中遇到的问题类型丰富、海量碎片化,仅仅我们自己的业务经验或者开发公司的技术经验都不能提供好的解决方案,没有应用解决方案,大数据、算力和相应的硬件设施就必定缺乏高频、多样、实时、充分的应用价值”。一些有能力提供算法解决方案的专业机构反映,由于现有的智能城市或城市数字治理方案对算法开发价值了解不够,在相关规划中没有预算计划或预算科目,因此很难开展应用算法开发任务。

主要发现三:城市政务数据治理效果初具规模,但数据智能应用缺口明显

智慧城市的核心内容是智慧政府事务。2020年底,国务院办公厅在政府热线和《全国电话会议关键任务分工方案》(国务院发布)上〔2020〕43《关于加快政府服务跨省通办的指导意见》(国务院发布〔2020〕35在数字)等相关文件中,提出了进一步推进政府工作创新和政府服务数字化、智能化的指导意见。省市政府积极响应国务院要求,加强政府系统、计量(数据)收集,政府前端服务智能设备和系统更新积极,政府数据直接用于决策支持优化也有一些例子,但政府数据系统智能应用建设普遍薄弱。

2020年底,国家政府服务平台与45个国务院部门、31个省(自治区、直辖市)完成了政府服务平台对接,涵盖了500多万项政府服务。根据联合国经济和社会事务部的《2020年联合国电子政务调查报告》,中国首次进入非常高的水平EGDI(电子政务发展指数)小组在世界上排名第45位。在积累了大量的政府数据后,数据的智能算法应用程序未能迅速跟进。2020-2021年36个城市108个服务大厅及其在线服务监控发现,提高政府服务效率的关键不仅是提高前台智能,而且适用于各种具体的知识地图构建、智能分析机制和算法设计,形成相应的背景垂直应用算法集合,找到优化政府服务的新水平。

智慧城市或城市大脑,必须面对成千上万的具体问题场景,基于数据和信息,生成更好的数字指令集,我们统称为公共算法(包括最丰富的政府算法),公共算法软件集合智能模块对应的具体问题场景通过接口实现高效连接,构建真正面对城市各种具体问题实施数据分析决策支持行动跟踪效果评价城市核心。

从国际应用算法行业的角度来看,我国算法行业普遍滞后,但在公共算法领域,由于大多数国家公共服务边界狭窄,公共数据价值政治认知差异不能统一,数据应用与个人权益冲突平衡理念更传统,因此在公共数据丰富、公共算法开发投资和公共算法人才培训方面,没有非常前沿,因此我国有机会在该领域获得并保持主导地位。

为此,提供以下相关建议:

一是智慧城市和数字政府建设规划,明确当前应从城市大数据到城市大算法,计划开发公共算法和建设基于公共算法模块集成城市核心(城市公共算法资源中心)目标,升级和超越现有的城市大脑模式,公共算法建设进入智慧城市和人工智能产业发展战略框架,明确要求形成城市计量、城市计算能力、城市算法协调发展的原则。

二是将算法技术纳入新一代信息技术的列举表达,形成互联网、大数据、云计算、算法、人工智能、区块链的表达方式,并在国家相关规划和政策倡导中加入算法技术。科技发展主管部门、网络信息化部门、工业和信息化部门发布鼓励政策,鼓励相关算法的产业化发展,特别是公共算法的发展。智慧城市建设主管部门和部分业务部门应列出算法开发预算。

三是以城市管理场景为线索,在现有智慧城市系统建设和平台开发的基础上,实现政府算法模块的丰富,为城市核心提供足够的公共算法资源;通过规划年度公共算法案例竞赛,在国内外更多的应用算法团队中形成长名单和短名单。

四是鼓励产业、大学、研究跨学科深度结合,支持产业与教育一体化公共算法人才培训基地的发展,吸引更多海归,引进和培训一定规模的政府算法师(算法工程师、算法科学家、算法架构师),高端算法人才和骨干人才群体,应纳入党政部门重点人才服务规划。


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