2021城市数据化治理需求日益剧增,何去何从?

2021城市数据化治理需求日益剧增,何去何从?
随着城市建设的日益完善,城市治理已成为决策者的主要工作。然而,当前城市治理手段仍较为粗放,主要依靠人工发现、上报、处置各类事件,面对日益多元化、复杂化的城市治理问题,传统人海战术式的治理模式已存在瓶颈,治理成本高、效率低。
智慧城市治理的第一步是通过全面感知体系的建立、在治理业务中充分发挥人工智能的事件识别能力,逐步对事件发现环节实现非现场替代,提高治理业务效率,并让更多的管理资源释放到服务的角色中。
智慧城市治理的第二步是人工智能的深度应用,通过多种“类人脑”系统构建的多维平台,成为每一个城市的智能基础设施,赋能广泛的城市治理与社会服务体系。

通过智能中枢汇聚零散的城市运营和运行数据,盘活各类数据资产的深度利用价值,并对未来城市发展进行各种长短周期的模拟推演,进一步辅助各项决策制定,推动城市管理向“人力+科技”的城市治理转变。
以团队研发的城市领导驾驶舱产品为例,其核心能力是各部门各场景海量实时数据的接入,尤其是大量新兴的基础设施运行物联网数据,通过专门的人工智能算法进行降维处理,通过一系列功能模块满足各级城市管理的需求。把巨大庞杂的多维数据按照不同的事务而非部门事权去抽取和建模,形成更符合高维城市治理的新型平台。
物联网大数据和人工智能的结合,也符合ICT技术发展的AIOT趋势。
在市领导的思维模型中,部门的条块分割虽然是国家机器运转的必然结构,但也是城市事务处理的天然障碍。
同一个突发事件,比如交通事故或者地质灾害,在不同部门的系统里会有不同维度的表达和信息,但以往的方式通常是没有能力将这些信息快速综合提供研判决策支持的。而人工智能通过大量历史数据的学习和抽象,加上专家系统的逻辑综合,是可以以事件和事务为线索重新呈现各种城市问题和事件的因果关系和相关性。
城市作为一个复杂系统,可以通过这种方式,帮助决策者快速识别和处理关键环节,从而大幅提升城市管理的效率和科学性。