[全部]疫情大考下,如何交出数字化城市治理“答卷”(上)
2020-02-26

党的十九届四中全会中提出,要重视运用人工智能、互联网、大数据等现代信息技术手段提升治理能力和治理现代化水平。此次爆发的新冠肺炎疫情,是对国家治理体系和治理能力的一次大考。城市治理作为国家治理体系和治理能力现代化的重要内容,在面对此次大考时,暴露出诸多问题,如何更有效运用大数据、人工智能等数字技术,提升城市治理效能和水平,成为各级城市面对的共同“答卷”。本文从现象和问题原因分析出发,初步构建数字化城市治理体系框架,并提出发展建议。


一、疫情大考之下,数字化城市治理不足问题凸显


疫情爆发以后,城市数据资源在采集整合、开发利用、配套机制体制等方面存在诸多深层问题,数据作为要素资源在数字化城市治理的运行决策、指挥调度、基层管理等环节上未能充分发挥驱动带动作用。


一是数据实时采集能力不足,基层社区信息化严重落后。基层数据采集仍然过多依赖系统填报、网格员登记等,对物联感知、自动获取等新技术手段利用不足。城市数据流通“只上不下”问题严重,各类采集统计数据上报多,整合融合后的数据下沉少,基层治理服务缺乏数据支撑。


二是跨层级跨地域跨系统跨部门跨业务数据资源整合融合成效差,导致业务协同能力远远不够。目前智慧城市针对跨层级运行指挥调度,跨地域交通物流数据融合,跨系统互联互通,跨部门数据共享,跨业务协同支撑等方面建设仍然不够,导致面对重大疫情出现指挥调度混乱局面。


三是城市数据开发利用水平不足,数据质量严重制约数据利用水平。当前城市数据质量和丰度不够,存在“静态数据为主、动态数据缺乏;基础数据为主、业务数据缺乏;政府数据为主、社会数据缺乏”问题,导致数据可利用性不足。此外,受限于数据安全,政企数据双向开放难,数据价值释放严重受阻。


四是数据配套机制体制不完善,“数据孤岛”“各自为政”等旧“顽疾”仍然严重。由于数据接口标准、数据管理规范不统一,数据管理部门权属职责难划分,数据多头采集难归集等问题,导致城市运行数据离散分割、融合不足。


五是数据处理工具的基础有待夯实,城市大脑配套对突发事件应对失灵。当前城市大脑的组件化工具化基础支撑能力较弱,难以快速利用现有数据资源形成系统服务平台,保障城市运行。此外,城市大脑以城市运行展示为主,深度学习和模拟预测能力不足;注重顶层支撑能力,基层治理手段缺乏。


二、数字化城市治理体系战“疫”显身手


城市治理,是推进国家治理体系和治理能力现代化的重要组成部分,其基本内涵是统筹规划、建设、管理各个环节,统筹生产、生活、生态各个领域,统筹经济、社会、文化等各个方面。


数字化城市治理,是推进城市治理体系和治理能力现代化的重要支撑手段和主要发展方向,是以数据治理为基础,以城市大脑为重要依托,有序推进城市规划建设管理、生产生活生态、经济社会文化各方面向数字化、网络化、智能化迈进的一种新型城市治理模式。与传统经验式城市治理模式相比,数字化城市治理在治理主体、治理形式、组织架构、治理机制、治理手段等方面呈现诸多新特征。

图1 传统治理模式与数字化治理模式对比


从数字化城市治理的基本内涵看,数字化城市治理体系主要包括五大关键要素:一是数据资源高效治理,数据已然成为经济社会运行的重要生产要素,是构建数字化体系的生产资料;二是城市大脑协同治理,城市大脑作为城市重要基础支撑平台,是智慧城市“三融五跨”的综合载体,是赋能业务数字化转型的技术基石;三是城市运行监测一体化,有力推进城市规划、建设、管理各个环节的统筹发展;四是公共安全应急智能化,有效推动城市生产、生活、生态各个领域的协同发展;五是基层社会治理精细化,全面承载城市经济、社会、文化等各个方面的融合发展。

图2 数字化城市治理体系五大关键要素


(一) 数据资源的融合流通是治理基础


数据资源是智慧城市构建基础,亦是数字化城市治理的基础要素资源,全力推进“三融五跨”,释放数据在城市治理中的重要价值,时刻做到心中有“数”。


数据融合共享实现疫情精准管控。面对疫情,卫健委共享确诊疑似人员信息,交通部查找同行人员信息,工信部基于手机信令数据定位同行人员轨迹,并及时反馈信息给政府部门和个人,基于多源数据融合共享快速锁定危险人员并采取隔离措施,有效阻止疫情蔓延。


数据开放有利于政企合力防控疫情。政府在保护患者隐私前提下,有序公开患者发病日期、轨迹位置等可机读、结构化数据,一方面保障了公众知情权,消除公众恐疫心理,有助于疫情防控,另一方面社会企业基于开放数据,开发上线“同乘查询系统”“感染自测评估系统”等公开平台,减轻政府防控工作压力。


数据挖掘分析辅助政府企业制定决策。在疫情初发时,疫情在网络快速蔓延,政府可以基于网络舆情大数据分析民情民意和疫情严重程度,尽早制定防控决策。在疫情好转时,利用电信大数据实现员工行程自证,利用电力大数据监测企业电力复工指数,利用健康大数据形成个人“健康码”,以数据驱动决策,出台因地因时、分类有序的企业复工复产政策。



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