河北李棟裝飾裝修設(shè)計有限公司

李棟博士，長期從事區(qū)域和城市發(fā)展方面的建模、分析和規(guī)劃實踐。目前擔(dān)任清華同衡規(guī)劃設(shè)計研究院創(chuàng)新中心副主任、北京城市實驗室執(zhí)行主任，主管城市級大數(shù)據(jù)分析，指導(dǎo)相關(guān)產(chǎn)品研發(fā)。在國內(nèi)多個城市開展項目實踐，推動城市規(guī)劃與決策向數(shù)據(jù)驅(qū)動的定方面發(fā)展。

“智慧城市”與“城市智慧”的區(qū)別

我們不是做智慧城市，但不得不批評一下智慧城市，我想說一下智慧城市和城市智慧的區(qū)別，我是這么理解城市智慧的，從標(biāo)題上看，城市智慧把多元的數(shù)據(jù)融合在一起，挖掘其中的價值。

有兩個案例。第一個案例用了數(shù)據(jù)，我們?nèi)诤狭似渌鼣?shù)據(jù)分析思路框架，做了全國性自下而上的宏觀研究。

第二個案例用了數(shù)據(jù)融合，我們做了貴陽鄉(xiāng)村建設(shè)層面的研究。

關(guān)于智慧城市，我看了一下建設(shè)部三期的試點，有300多個智慧城市試點，不僅有地級市、園區(qū)，開發(fā)區(qū)也算進去，基本上每個都地方或多或少都有試點區(qū)域。

這是很火熱的一個產(chǎn)業(yè)，但同時也會聽到很多批評的聲音，包括專家學(xué)者、老百姓。從我個人感覺來看，這些試點在早些年都是以硬件進來為主，精細化、系統(tǒng)化的服務(wù)能力還是不太能跟上。

回顧一下智慧城市這個概念是怎么來的?很早以前，IBM公司提出的智慧地球公關(guān)戰(zhàn)略提到智慧城市，當(dāng)時想用這些信息技術(shù)把基礎(chǔ)設(shè)施效率提升，其實目的很簡單，但是翻譯成中文以后，這個概念就非常大。

我們一直在做城市發(fā)展研究，認為城市是一個非常復(fù)雜的系統(tǒng)，IT系統(tǒng)也很復(fù)雜，把兩個很復(fù)雜的東西交織在一起，復(fù)雜程度可想而知。我們后來做了一點文獻調(diào)查。到底什么是智慧城市?我一直很好奇，也沒有辦法回答，所以我看別人怎么回答。我把中文文獻與英文文獻中的智慧城市搜出來，合計起來有幾千篇，把觀點、文獻與文獻引用、關(guān)鍵詞作分析。我們看出，中國智慧城市與老外理解的智慧城市有很大區(qū)別。這篇文章目前在投稿，會很快發(fā)出來。

在中文里面，你會發(fā)現(xiàn)智慧城市所呈現(xiàn)的特征，緊跟國家政策，這大概是我們做事的習(xí)慣，如新型城鎮(zhèn)化，頂層設(shè)計等等;關(guān)注的城市范圍很廣泛，如城市管理、運行等等。英文文件里顯示的核心就幾個關(guān)心技術(shù)，如物聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)等等。除了有可持續(xù)發(fā)展、城市規(guī)劃，智慧城市跟城市沒有太多關(guān)聯(lián)?？疾旒夹g(shù)，這是我們學(xué)別人概念有跑偏的直接概念。

IBM提到認知計算，當(dāng)你開始建系統(tǒng)，數(shù)據(jù)來了，第二步，應(yīng)該提供你一種分析能力和分析服務(wù)，之前收集上來的數(shù)據(jù)沒辦法處理，沒辦法提取當(dāng)中有效的工具，提供人工智能、機器學(xué)習(xí)，就再也不會提智慧城市。這里面是不是包含有城市智慧呢?當(dāng)你的數(shù)據(jù)充分豐富，當(dāng)然不會有最豐富，只有更豐富、越來越豐富，你的智慧是從數(shù)據(jù)中挖掘和學(xué)習(xí)出來。

如何從“智慧城市”跳到“城市智慧”階段

談一下我個人的理解，我們怎樣從智慧城市這個坑跳出來，跳到前景比較光明和美好的城市智慧階段。

它不在于硬件設(shè)施的建設(shè)，最關(guān)鍵在于你的理念與運行，系統(tǒng)建好后，怎樣從中得到有效信息指導(dǎo)下一步?jīng)Q策。

第二步在精明的決策，最關(guān)鍵的源于對數(shù)據(jù)的洞察，這是有可能把跑偏的東西擰回來的一個方向。

國家城鎮(zhèn)科創(chuàng)網(wǎng)絡(luò)體系研究與貴陽農(nóng)村人居環(huán)境優(yōu)化

我接下來舉的例子與規(guī)劃、咨詢行業(yè)相關(guān)，我想說的主要核心觀點就是這個。

我們的數(shù)據(jù)資源不斷在豐富，如政府、企業(yè)、互聯(lián)網(wǎng)、物聯(lián)網(wǎng)的種種數(shù)據(jù)，收集這些數(shù)據(jù)能使我們精明決策，城市層面的精明決策得到可能，直接用處就是城市規(guī)劃。

在這里面，我覺得數(shù)據(jù)用于決策最難的不是收集數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)門檻越來越低，越來越容易，最難是分析和解讀，換句話說，關(guān)于行業(yè)的問題，怎樣提出行業(yè)里有特征性的問題。做城市管理、人口管理或是產(chǎn)業(yè)園區(qū)管理，你提出來的疑問是不一樣的，首先提出這樣的疑問，你才有可能尋找答案。

第二是指標(biāo)，你用什么樣的指標(biāo)回答你的問題。

這里面有一本書，覺得非常有意思，1686年已經(jīng)有大數(shù)據(jù)的概念，法國的人口統(tǒng)計里就提到，如果國王坐在他自己辦公室里能夠了解他國家有多少人，有多少財富，那是一件多么好的事，三百多年前法國人已經(jīng)有這個觀念，我們現(xiàn)在還做不到這一點，數(shù)據(jù)完善程度還不如300年前，當(dāng)然現(xiàn)在世界更復(fù)雜。我想說數(shù)據(jù)一直都有，怎么讓數(shù)據(jù)分析解讀還是最重要的。

第一個例子很宏觀，自下而上，我們做國家城鎮(zhèn)科創(chuàng)網(wǎng)絡(luò)的研究，用各種各樣的數(shù)據(jù)去看這些城市當(dāng)中科創(chuàng)的關(guān)聯(lián)，還有科創(chuàng)能力的強弱，給他們一些定位和決策，我們做的大概是這么一個任務(wù)。實際上，做起來是一個核心的邏輯，針對這個課題本身而言，你怎么樣去考核城市的科創(chuàng)能力，我們把里面分為兩類，創(chuàng)新的產(chǎn)出與產(chǎn)出效率，包括各種要素等等。

另外一個層面，我們考慮這些產(chǎn)出是一個結(jié)果，但是這些結(jié)果不是憑空來的，肯定有很多要素支撐它。所以，有一個創(chuàng)新支撐指標(biāo)，可能關(guān)聯(lián)性稍微弱一點，間接一點，但它是構(gòu)成城市創(chuàng)新的基礎(chǔ)。我的思路是根據(jù)這個問題去設(shè)計這樣的指標(biāo)體系，這是一個自下而上的方式，然后我們再去尋找數(shù)據(jù)，去構(gòu)建指標(biāo)體系，比如常規(guī)的各種各樣的年鑒，肯定是不夠的，我們在這兒特別引入了龍信的企業(yè)數(shù)據(jù)、普查數(shù)據(jù)，還有百度POI數(shù)據(jù)。

我們把所有數(shù)據(jù)匯集匯總，通過算法得到指標(biāo)，這很詳細，指出各指標(biāo)到底是什么。指標(biāo)設(shè)計有很多講究，囊括各方面的特點，如相關(guān)性、綜合性、系統(tǒng)性等。

匯總表中，你可以看見綠色，這是從龍信數(shù)據(jù)得到。仲偉說了個體層面和園區(qū)層面，這個數(shù)據(jù)非常有價值。全國層面去用，威力也非常大，篩選指標(biāo)數(shù)據(jù)，我們認為科創(chuàng)行業(yè)、文創(chuàng)行業(yè)具有創(chuàng)新代表性，你用無數(shù)種方法去構(gòu)建你的指標(biāo)，這個指標(biāo)最有效，還有通過專業(yè)知識回答，包括百度的一些POI，還有傳統(tǒng)沒有顏色指標(biāo)的統(tǒng)計年鑒。所以，我們還是采用多元數(shù)據(jù)融合的方式去制圖，去解決和回答面臨的問題。

我們有了指標(biāo)以后，還不夠，指標(biāo)做出來有很多挖掘方式，聚類相似性，尋找指導(dǎo)你下一步指揮，我們也在做，比如用雷達等刻畫出來。

這個圖是我們分析的結(jié)果，這個結(jié)果是需要大量的輸入、融合和計算。

我們還是要做規(guī)劃，分析怎么樣為你下一步的決策提供建議。構(gòu)建一些科創(chuàng)的走廊，全國創(chuàng)新網(wǎng)絡(luò)，我們怎么做?你的建議看起來跟我們數(shù)據(jù)分析是有很強的邏輯關(guān)系的，所以我想說智慧提煉、智慧獲得的過程，采集數(shù)據(jù)是很容易的，但是我們想提煉出有智慧的內(nèi)容是很困難的，一步一步用多種數(shù)據(jù)融合，然后通過行業(yè)認識、專業(yè)的方法去提煉出我們所需要的智慧或者知識來。

第二，我們自下而上來講貴陽農(nóng)村的問題。這是另外一個課題，對貴陽農(nóng)村人居環(huán)境進行優(yōu)化，也是很常見的規(guī)劃命題。

貴陽市雖然不大，但農(nóng)村也有好幾百。大部分是農(nóng)村，你很難構(gòu)建出一個很全面的數(shù)據(jù)庫來，像龍信高大上的數(shù)據(jù)放到貴陽農(nóng)村就不好用，我們希望用融合的方式去解決問題。我們挨家挨戶去問，了解每個村子的信息，也包括現(xiàn)在已有政府部門在做這個事。

這是建設(shè)部村鎮(zhèn)管理平臺，貴陽市大部分村莊基本信息都有，政府部門統(tǒng)計的一些數(shù)據(jù)，以及后面加了一些新數(shù)據(jù)。村有600多個，但是村和村之間哪些是比較相似，哪些是有特點、差異性的，我們核心分級，一個是看相似，一個看差異或者看組團，對村莊有一個這樣類似的認識。我們把它分到不同的類型，打標(biāo)簽，給每個村子打標(biāo)簽，提出正確導(dǎo)向，每個村適合做什么不適合做什么，其實這就是我們規(guī)劃的邏輯過程。當(dāng)我們獲取完各種各樣的數(shù)據(jù)之后，就可以給貴陽全市進行分析。

剛才前面基礎(chǔ)都是常規(guī)數(shù)據(jù)，我們覺得還不夠，幾個刷紅色的是引入別的數(shù)據(jù)。交通可達性，通過手中的方式，我們難以獲得每個村道路信息，但是我們現(xiàn)在有百度地圖，有各種各樣互聯(lián)網(wǎng)方式。貴陽經(jīng)常做旅游，怎么了解各個村莊旅游狀況，可以用微博，用社交網(wǎng)絡(luò)方式。很多時候旅游是口碑經(jīng)濟，當(dāng)微博上有人說你這個村子很好玩，反映了你這個村莊旅游品質(zhì)不錯等等。

這是我們做的交通可達性，完全是基于互聯(lián)網(wǎng)的，不管是通過百度、高德等互聯(lián)網(wǎng)的方式，互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)可以獲得偏僻村莊交通可達性。

這是微博的數(shù)據(jù)，微博數(shù)據(jù)在發(fā)表的時候有時間、地理位置，還有標(biāo)簽。包括你今天在這兒逛了這個村，明天跑那個村等等都，有行為軌跡，我們都弄下來，看說的話、拍的照片、每天去幾個村子等等。

我們把這些數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為指標(biāo)之后，就得到了跟剛才傳統(tǒng)數(shù)據(jù)可以對等的一些特征指標(biāo)，也就是我今天的主題一直想說的數(shù)據(jù)融合方式。

不管傳統(tǒng)表格式的數(shù)據(jù)，還是新的普查數(shù)據(jù)，還有互聯(lián)網(wǎng)上非結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)，我們真正用的都是變成指標(biāo)后的，這些指標(biāo)的設(shè)計完全根據(jù)分析問題或者是想解決的問題來定的。

還是那個例子，不同的景區(qū)說的話都不太一樣，現(xiàn)在文本挖掘、文本分析的技術(shù)也都比較成熟了。

我們通過前面的分析，把貴陽村子分類，相應(yīng)提出未來五年十年做的事情，這就是我們規(guī)劃產(chǎn)出的結(jié)果。

案例大概就是這樣。關(guān)于案例做的事情，大家并不是規(guī)劃院的人，沒有太多的借鑒，但是，我想通過這個案例表述一個邏輯和我的一個觀點。

城市的智慧，智慧是數(shù)據(jù)驅(qū)動精明決策，首先有數(shù)據(jù)，還得精明，最后要決策，怎么實現(xiàn)這一點，最關(guān)鍵還是要融合多個來源數(shù)據(jù);第二，你要提出行業(yè)特征問題;最后，找到更具有刻畫度的指標(biāo)。只有這三個指標(biāo)結(jié)合在一起，城市層面與園區(qū)層面才能得到更有智慧的措施。