数据赋能城市治理
——城市大脑的发展与挑战

燕山大学文法学院 张雨菲

城市大脑是一种建设在智慧城市基础上的新型城市治理工具，利用人工智能技术，在大数据资源的支撑下，打通不同民生平台，将大数据资源集中于一个后台管理系统，通过云计算功能实时监测、分析和处理城市运行中出现的问题，实现城市问题自动感知、自发调节，使得城市像拥有人脑一样可以自发进行“思考和决策”。城市大脑是当前我国数字政府建设的一个重要内容。

一、解决智慧城市弊端—城市大脑的诞生

2004年来我国以整体性治理理论为中心对建设智慧城市进行了实践探索并取得了显著成效，然而整体性治理理论与智慧城市治理在现实体制中仍存在困境。[1]

（一）政府组织结构仍存在割裂

智慧城市的建设充分利用了信息科技的优势，致力于优化传统政务办事流程。“最多跑一次”“一站式服务”的信息化政务服务的投入应用，相对于以往业务部门和办事者都节省了大量时间与精力，提高了政府公民服务的满意度与工作人员幸福感。政府在积极推进全国范围内建设智慧城市的同时也暴露出了新的治理难题。[2]

引入智慧城市后，政府横向业务部门间目标容易相互冲突、权责界限不明晰、最后仍可能导致各自为政现象。智慧城市的问责主体也更加复杂。科技愈发达，政府得到的信息资源愈多，智慧城市多方参与、多方面治理的模式就愈发难以协调、权责界定愈加模糊。部门与部门间出现信息交叉不统一，部门与公众间仍然存信息鸿沟。

（二）智慧城市实践效率不高

自2012年起，我国各省市开展了大规模的智慧城市网络基础建设，人们对即将踏入的智慧生活充满期待。然而现实并不如所预想般顺利，智慧城市并不如设想中无所不能，一场车祸仍然能造成道路长时间拥堵，一场暴雨也能造成全市排水系统瘫痪。事实上，政府智慧政务对于数据资源的利用还停留在单一的网上办事服务。除去这些固定程序的事务，较为复杂灵活的业务还需要公民本人要到政府相关部门处理；交通方面，智慧城市使得驾驶员可以同步得到最优路线信息、自动寻找停车位，但是却没有办法站在城市管理者的角度上去缓解拥堵压力，依旧需要警力去疏导交通。其主要原因是，当下智慧城市的建设集中于某项业务的信息化，并没有站在一个整体的角度去统筹、调配所有的数据资源。

实践证明，智慧城市还缺少一个拥有整体性治理思维的平台快速应对复杂的城市运行状况，统筹管理整个政府机构的数据资源。为解决智慧城市实践中的弊端，城市大脑应运而生。城市大脑的能力可概括为三种：整体认知、机器智能和全局协同。它将智慧城市汇集的政务数据、民生数据以及互联网数据编织成了神经元网络，增加了感知的云反射弧（物联网）与决策大脑（云计算平台），实时感知整个城市运行中的数据变化，分析和研判全城即时状况，利用人工智能得出最佳决策方案。数据开放的进程在城市大脑应用后得到了飞速提升，城市数据信息价值得到了最大化地利用。

二、国内外研究概况

从国内探索实践来看，城市大脑是近几年高新科技飞速发展应用的产物；是中国在互联网与城市建设的协同发展中从无到精的创新创造；是具有中国特色的人工智能治理平台。作为一个新生的高科技概念，城市大脑有着不同的理解和定义。2015年，计算机领域的刘锋博士在科学网发表的文章中最早提出了基于互联网大脑的智慧城市架构理念。他认为城市大脑实际上是互联网构架的类脑化城市演进发展模式。若将城市拟人化，城市的感知器官是“物联网”，城市的中枢神经是“云计算”，城市的神经纤维是“5G、光纤和卫星通讯技术”，城市的脑神经是“大数据与人工智能”。[3]2016年杭州市政府与阿里云企业开展杭州城市数据大脑建设工程，致力于解决杭州市的交通拥堵，人工智能在治理城市中首次交出充满惊喜的答卷。杭州市城市大脑主要负责人、城市大脑计划创始人、阿里巴巴首席技术工程师王坚提出数据资源论，他认为数据资源是与土地一样重要的自然资源、是人类生活、社会发展的产物，并且可以衍生更高的资源价值。但数据资源又与自然资源大不相同。相比土地资源，数据资源是可以被创造、被迁移、可以多次反复利用、不会出现资源枯竭的困扰。[4]城市大脑就是一个利用数据资源做出决策，精细化管理城市，以此更加合理配置公共资源。徐振强认为我国智慧城市建设历经七年的政策设计和试点建设，目前研究重心已经从初期的探讨尝试转变为追求质量和安全。在原有的思维下，智慧城市尚未达到有效的整合资源，管理者没有跨界思考，成效导向不充分。利用“城市大脑”创新思维能够有效推进现有技术向城市深度认知转型，城市动态与信息化建设紧密结合才是智慧城市质量发展的长效机制。[5]

从研究的角度，学者认为城市大脑的推广应用不能单单看作为技术的更新，也是公共部门治理的变革和机制的创新。容志指出城市大脑技术嵌入推动我国传统科层组织结构改变，构造出以信息共享为基础的新型工作结构和形态。[6]

从国外的实践探索来看，新加坡城在2005年提出过类城市大脑平台项目—“实时新加坡”大数据平台。该平台收集三大类数据：一是城市运行衍生产品数据，如我们的手机流量；二是传感器收集到的数据，如监视器收集到的车流量；三是公众主动分享的数据。目前来看，欧美等发达国家的智慧城市建设也日趋完善，学者也开始转向探求一种更加成熟的数据资源统筹管理模式。

总的来说，当下国内外的研究集中于城市大脑初期的基础建设环节。如何应用城市大脑来提高城市管理与行政管理的水平，以及实践过中遇到的数据安全风险规避、制定相关法规及标准、政府部门行政结构的调整问题，仍需要学者进一步的研究探索。

三、国内城市大脑的探索实践

（一）城市大脑赋能城市运作

以城市大脑的先行试验城市—杭州市为例，其应用是从治堵做起的。以往针对交通拥堵治理方法大致可以归为两类：修路和限行。前者是指开拓更宽更广的道路。但这个方法显然是难以被城市管理者采纳的。一方面道路资源十分有限，另一方面更宽的路会容纳更多的车辆出行；后者则是通过限号出行来减少车流量。据杭州市数据资源管理局调查，限号当日的车流量与以往不限号的车流量维持在一个水平，限号政策其实并未起到减少车辆的作用。实践证明这两者都无法有力缓和车辆拥堵情况。2016年，杭州市政府建设城市交通大脑，利用城市大脑进行智能红绿灯调优，并配合即时出警决策系统。它将道路监控摄像头捕捉到的数据信息传送到云计算平台。平台的人工智能系统对数据进行实时分析，再反馈给系统来调节信号灯长短。以往一根杆子上的监控设备和红绿灯只是各司其职，而现在可以用城市大脑平台来联通合作、服务城市交通。数据显示，杭州主城区一年周期内，城市大脑监测范围内128个交通信号灯的通行时间平均减少15.3%；城市大脑报警系统日均事件报警准确率高达92%，大大弥补了交通警力的不足。杭州萧山区的城市大脑还为救护车营救开出一条绿色通道。当救护车接到急救通知后，城市大脑根据实时道路情况会自动匹配出一条最通畅的道路，并将信息反馈至红绿灯信号调节系统，打造“一车一路全绿灯”，最大化缩短救护车在路上的时间，提高营救效率。除此之外，城市大脑对停车泊位信息进行精准推送，引导驾驶员快速找到空余车位，减少在路上无效的空驶时间。

杭州市城市大脑的成功试验给了各地城市管理者灵感，此后多个城市相继投入建设使用，应用场景也在不断丰富。上海市的浦东“城市大脑”通过整合了浦东区的109个单位的308万只智能水电表、各街道监控视频画面等数据来监控景区客流量、用水用电和生活垃圾处置等城市运行情况。

（二）城市大脑赋能政府治理

城市大脑有利于提升政府决策能力。在这次疫情防控和复工复产进程中，城市大脑技术对政府快速决策、包容治理、精准施策等方面发挥了重要支撑作用。数字技术足够发达与成熟，使得各级政府能够掌握、分析更多信息，提高了公共决策的前瞻性。在此基础上，不少政府开始依托城市大脑提高自身对复杂经济社会事务变化发展的研判能力。相对政府工作人员来说，数字技术使得各级政府能够更加准确地辨别区域、企业和个人的基本情况，提高了政策的准确性。同时城市大脑的建设有利于改善行政服务品质。例如依托城市大脑，地方政府可以建立“电子巡警”，以更低成本和更高效率发现交通违章等行为，建立更加规范的公共秩序；可以构建电子围栏实现面向特定区域民众发送灾害预警，更好地保障民众的生命财产安全等。

四、城市大脑发展中仍面临不少挑战

从理论的角度看，城市大脑是一项创新成果，国内外的理论探索不足，可研究的学术成果不多，目前还没有一套成熟模式可以借鉴，建设投入中仍存在很多未知的风险；从组织的角度看，“城市大脑”技术的嵌入必定引起行政组织的重构与重组。目前城市大脑在行政组织中的具体角色难以定位，权责义务较难定义。从法律法规的角度看，当前政府并未制定适配城市大脑的规章制度。城市运行情况复杂多变，这正是当下制订城市大脑行政管理标准的一大难点。同时管理者在制定标准时也要顾及技术方面产生的误差。城市大脑的人工智能技术可以最大化拟人，但无法完全代替人的智慧，因此城市大脑相关行政法规要具有一定的兼容性，使其拥有弹性的治理空间。

五、城市大脑的发展建议

（一）加强顶层设计，设置城市大脑管理机构

城市大脑作为一个统筹决策的政务平台，在全国层面上缺乏一个统一管理的职能机构。建设中央数字管理政府机构，自上而下对城市大脑进行统筹规划。为城市大脑提供相应的组织机构和运行机制。

城市大脑顶层设计可以分为两方面进行规划。第一是在国家层面上建设城市大脑的统筹管理机构，整合中央大数据局、网络信息办以及国家发展改革委员会的部分工作，相关工作即可直接对接地方部门，避免权力扯皮和重复工作现象。基层设置城市大脑专门的业务员，监督技术误差。第二是制定科学完备的城市大脑管理标准以及推进大数据安全立法。国家统一出台数据标准、统一平台架构，明确各部门的数据开发与共享信息范围以及司职部门的权利与义务。

（二）扩大基建范围，提供多样化应用场景

城市大脑必定要通过政府提供必要的应用场景来进行广泛推广。如果与民生息息相关的教育管理、医疗体系和众多民生机构与场馆不参与数据共享，高效的数字公共服务就无法全面推进。政府需要担起建设者的责任，促进新的应用场景积极稳妥落地。

一方面，高水平数字基础设施建设是发展的重要支撑。当前的物联网、5G、区块链相关技术群以及跨界多场景融合技术都需要政府去纳入眼界。鼓励以政企牵头、推进产学研合作创新。另一方面，我国政府近年来一直大力推广政务数据公开透明。政府部门积累了海量的公共数据，这些数据存在着巨大的价值，正确挖掘后能创造出新的经济与社会效益。在对个人信息和商业机密等信息做适当处置后，政府要加快开放这些数据的进程。

（三）对城市大脑数据安全进行有效监管

数据共享程度越高，数字安全风险越大。政府作为城市大脑的管理者，要统一数据开放标准和数据质量，对个人隐私数据加强保护，对数字产业进行监督。一是对代码、算法等数字技术进行监管。大数据和人工智能广泛应用，机器学习能力快速增强，一定程度上，代码与算法决定着信息的曝光度与使用度。监管数字技术发展，严惩数字技术滥用者，引导良好的数字价值观。二是数字产业发展和用户个人隐私保护要同等重视。一旦出现数据泄露，政府公信力将大打折扣。此时的行政人员必须承担起数据监督者的责任，明确数据企业的责任、数据权利的建构、数据治理规则的确立，对用户个人隐私进行全方面保护。