胡小明

智慧城市成功最重要的是每項目標都有明確邊界，有限制才有成功

智慧城市建設最大的問題是沒有邊界的目標，列寧說：“真理多走一步就會變成謬誤?！睕]有邊界的信息化目標很難不越界變成謬誤。

智慧城市建設長期以來，有三大難題揮之不去，即“數(shù)據(jù)共享”“大數(shù)據(jù)決策”和“城市大腦”。但三大難題并非來自執(zhí)行不力，而是項目承擔人承諾了不可能完成之目標，隨著項目交付期臨近，三大難題距離解決反而越來越遠。

“老大難”的數(shù)據(jù)共享

數(shù)據(jù)共享是資格最久的“老大難”問題，該問題的根源是數(shù)據(jù)共享無邊界性。不錯，數(shù)據(jù)共享在某些場合是有價值的，但是在更多的場合并沒有太多價值。數(shù)據(jù)要不要共享是供需雙方協(xié)商之事，用行政手段推動全面的數(shù)據(jù)共享違反了經(jīng)濟規(guī)律，而且政府數(shù)據(jù)共享做到何種程度能算完成，并沒有邊界。所以“老大難”問題越來越難。

數(shù)據(jù)共享“迷信”始于信息化早期計算機數(shù)據(jù)匱乏時代，數(shù)據(jù)共享成為推廣數(shù)據(jù)庫應用的口號。而在互聯(lián)網(wǎng)時代，數(shù)據(jù)爆炸與網(wǎng)上搜索的便利已使數(shù)據(jù)大貶值，數(shù)據(jù)共享困難已被谷歌、百度、微信、臉書等公司極大緩解，在全球政府數(shù)據(jù)開放大潮中，繼續(xù)建立政府內(nèi)部數(shù)據(jù)共享系統(tǒng)沒有太大意義。

此外，推動政府內(nèi)部數(shù)據(jù)共享往往不能區(qū)分政府使用數(shù)據(jù)的兩種不同模式，即決策使用數(shù)據(jù)與操作使用數(shù)據(jù)，但這兩種用法的效益成本大不相同。其中，政府決策使用數(shù)據(jù)只是為了從數(shù)據(jù)中獲取信息，但決策者獲取信息的渠道很多，政府內(nèi)部數(shù)據(jù)共享系統(tǒng)僅僅是渠道之一，決策對之并無依賴性;而政府操作使用數(shù)據(jù)則是政府對社會公共服務的業(yè)務，其本質(zhì)上是政府業(yè)務數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)處理。這種業(yè)務是規(guī)范的、流程化的，使用的政府數(shù)據(jù)是不可替代的。同時，如果需要跨部門的數(shù)據(jù)合作涉及的部門與數(shù)據(jù)項并不多，可以通過相關部門之間建立數(shù)據(jù)整合的專用系統(tǒng)來解決。需要特別指出的是，政府使用數(shù)據(jù)的兩種模式皆不依賴建立政府內(nèi)部全面的數(shù)據(jù)共享系統(tǒng)。

政府有關部門正在積極推動政府數(shù)據(jù)整合，數(shù)據(jù)整合的主要效果體現(xiàn)在政府公共服務的效率提高上，如“一號一窗一網(wǎng)”與“最多跑一次”都是政府基層公共服務的改進。公眾的獲得感得到很大提升，其根本原因是公共服務業(yè)務是確定性的，可以用信息技術準確地替代，能夠充分發(fā)揮信息技術的優(yōu)勢。

政府數(shù)據(jù)整合對政府決策幫助卻不大，因為決策主要靠人腦完成，數(shù)據(jù)挖掘只能幫助工作人員重組數(shù)據(jù)以便發(fā)現(xiàn)信息，計算機沒有信息概念更不具有決策能力，政府獲取信息的渠道太多，很容易發(fā)生數(shù)據(jù)整合共享系統(tǒng)淹沒于諸多信息渠道之中的情況，所以將數(shù)據(jù)整合定位在改進政府操作而非改進決策，這是明智的。

兩千年前，老子就說過“多則惑，少則得”，這個道理用在數(shù)據(jù)共享上正合適。這些年政府對建立全面的數(shù)據(jù)共享系統(tǒng)投資很多，真正頻繁使用跨部門數(shù)據(jù)的業(yè)務與涉及的有關單位卻并不多。因此，筆者認為如果放棄全面的數(shù)據(jù)共享，集中資源于公共服務頻繁使用的跨部門數(shù)據(jù)整合，必將取得更有效的成果，數(shù)據(jù)共享“老大難”問題也會隨之迎刃而解。

大數(shù)據(jù)中心的煩惱

為趕上大數(shù)據(jù)潮流，目前許多地方發(fā)生匆忙建立了大數(shù)據(jù)局，管理全部政府數(shù)據(jù)的情況。于是大數(shù)據(jù)與傳統(tǒng)數(shù)據(jù)概念的差別就被模糊了，大數(shù)據(jù)中心只想著數(shù)據(jù)多多益善，沒有精力去研究數(shù)據(jù)應用，忘記了用好小數(shù)據(jù)才是地方信息機構的首要職責，其結果是大數(shù)據(jù)應用非但沒有推動城市工作改進卻成為新的浪費之源。

首先，專家們設想大數(shù)據(jù)能夠有力推動政府決策科學化，但令人失望的是大數(shù)據(jù)應用成功的案例目前都集中在微觀領域，特別是人工智能機器學習;而對政府有宏觀決策有幫助的案例實在罕見。因為數(shù)據(jù)量巨大并不等于信息全面，有時還恰恰相反。數(shù)據(jù)量的膨脹是以犧牲信息覆蓋的全面性為代價的，只有集中在狹窄領域中才能由機器自動產(chǎn)生超大規(guī)模的數(shù)據(jù)量，這意味著大數(shù)據(jù)適合狹窄領域的業(yè)務改進而不適合政府宏觀決策，很多影響決策的重要信息無法數(shù)字化，突出某種大數(shù)據(jù)資源會影響政府把握信息的全面與均衡，反而不利于政府正確決策。

其次，某些大數(shù)據(jù)中心想利用大數(shù)據(jù)共享平臺來拉動大數(shù)據(jù)效應，但企業(yè)不愿意提供原始數(shù)據(jù)，因為有信息安全與隱私保護問題。此外，由于大數(shù)據(jù)處理成本太高，企業(yè)利用大數(shù)據(jù)的難度也很大，碰到合適數(shù)據(jù)的概率太低，大數(shù)據(jù)共享平臺經(jīng)營難有可持續(xù)性。利用可視化技術可以緩解供需雙方的困難，不需要向企業(yè)索要原始數(shù)據(jù)而改為向企業(yè)征集可視化產(chǎn)品，產(chǎn)品征集可以利用政府采購、企業(yè)贊助等方式，可視化產(chǎn)品征集避開了數(shù)據(jù)安全與隱私保護問題，并給企業(yè)展示大數(shù)據(jù)能力的機會;從用戶角度看，此舉將大數(shù)據(jù)共享平臺改造為可視化數(shù)據(jù)的演示平臺，用戶可以閱覽與訂購可視化數(shù)據(jù)，可視化產(chǎn)品利用的門檻大幅降低，應用的繁榮可待。

最后，大數(shù)據(jù)中心的煩惱還來自于對大數(shù)據(jù)應用的盲目追隨，混淆了大數(shù)據(jù)與常規(guī)數(shù)據(jù)的概念。本是小數(shù)據(jù)業(yè)務硬要貼上大數(shù)據(jù)的標簽，自己搞亂了自己。實際上大數(shù)據(jù)應用對多數(shù)城市是超前的，目前最好的做法是放下大數(shù)據(jù)，從本地區(qū)實際情況出發(fā)，以需求為導向管理好常規(guī)數(shù)據(jù)。當前多數(shù)城市面對的實際問題是提高政府公共服務的效率，關鍵是做好政府業(yè)務數(shù)據(jù)的有效整合，這屬于小數(shù)據(jù)業(yè)務，大數(shù)據(jù)中心只要集中精力把與公共服務相關的業(yè)務數(shù)據(jù)整合好，就能夠提高政府對外服務的效率，僅此一項成果就足以支撐大數(shù)據(jù)中心的生存。

城市大腦向何處去

對城市大腦的過度渲染，使社會各界對城市大腦形成了過高期望，導致城市大腦成為永遠達不到的目標，淪為又一個老大難問題。人們期望城市大腦能思考、能預測、能創(chuàng)新，然而看到的城市大腦案例卻幾乎不具備這類功能，只能按照人們設計的方式執(zhí)行、執(zhí)行、再執(zhí)行，重復地執(zhí)行城市“小腦型”任務，其失望感自然油然而生。

城市大腦重要的問題是可持續(xù)生存，這是一個經(jīng)濟學問題，既要有貢獻又要低成本。信息技術效益的來源是軟件的復用，軟件是人類處理事務智慧的形式化，其開發(fā)成本很高但復用成本卻很低，多次復用才能回收成本創(chuàng)造效益。城市大腦適合的工作不是攻克難題而是承擔政府例行性的工作，這些例行性工作重復率高所以便于回收成本，城市大腦承擔例行性任務可以為人們節(jié)約寶貴時間去做更有創(chuàng)造性的工作?？梢灶A見的是，在相當長的時間里，城市大腦的決策能力都難以比過人腦，讓它在自己的優(yōu)勢領域發(fā)揮作用才是合理的選擇。

而對于城市大腦設計者提出的“只要數(shù)據(jù)齊全，城市大腦就能夠預測一切事件、解決一切問題”，似乎一旦城市大腦表現(xiàn)不佳就可以把責任推到數(shù)據(jù)不足上去，這樣做并不合理。在不確定性世界中數(shù)據(jù)齊全是不可能的，決策需要的數(shù)據(jù)永遠是不足的，政府決策都是在信息不足時完成的，數(shù)據(jù)收齊只是一種奢望，問題產(chǎn)生的速度會勝過傳感網(wǎng)建立的速度，數(shù)據(jù)收集對新業(yè)務需求永遠是滯后的。

城市大腦需要數(shù)據(jù)，但隨著問題復雜性上升，數(shù)據(jù)收集的成本會無限增長，以至于超過解決問題的價值;同時城市大腦并沒有足夠的專業(yè)人才應對不斷創(chuàng)新的新需求。所以，解決城市大腦問題的唯一辦法是給城市大腦的功能劃定明確邊界，多做重復性、例行性的工作，使其功能與城市的人財物資源相匹配，恰當?shù)倪吔缂饶馨l(fā)揮城市大腦的作用又能防止浪費。

除了劃定邊界，確定性技術的基因決定了城市大腦的優(yōu)勢與劣勢，揚長避短是城市大腦業(yè)務應遵守的原則，城市大腦不能好大喜功，項目建設就要明確能做的事項，將若干例行性的業(yè)務穩(wěn)定地做好就是很大的功勞，而不要奢望能成為替代人解決復雜問題的智者。城市大腦應該甘愿做承接規(guī)范化業(yè)務的“苦力”，讓人節(jié)省時間與精力去做城市大腦不能勝任的事情。將城市大腦定位放低，做力所能及的事情可以規(guī)避后來的許多麻煩。

在智慧城市建設中，沒有智慧化系統(tǒng)只有智能化系統(tǒng)，源源不斷的智能系統(tǒng)出現(xiàn)，一個個具體問題被智能創(chuàng)新所攻克，所涌現(xiàn)的繁榮就是智慧城市。智慧城市成功最重要的是每項目標都有明確邊界，有限制才有成功。比如，頂層設計重要任務是為每項具體工程設立邊界，切忌不切實際的虛幻目標，寧可把指標定得低一點也不能過高，為說過的大話買單是極其痛苦的。在時間進度上要留有充分余地，因為業(yè)務的磨合、維護修改所需要的時間往往會遠超預期，留有余地看起來比較保守，然而卻是成功必不可少的措施，智慧城市建設拖期是常態(tài)，實際一些總是好的。

（作者系中國信息協(xié)會原副會長，現(xiàn)任中電科智慧城市研究院首席顧問）