利用元數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)數(shù)據(jù)開發(fā)和統(tǒng)一調(diào)度，對數(shù)據(jù)進(jìn)行多源交換、多維分析、統(tǒng)一管控，為智慧城市構(gòu)建起敏捷的數(shù)字大腦，實(shí)現(xiàn)了智慧應(yīng)急、生態(tài)環(huán)保、智慧公安等應(yīng)用場景的落地。

—北京百分點(diǎn)信息科技有限公司總裁高體偉

百分點(diǎn)的定位是成為領(lǐng)先的數(shù)據(jù)智能技術(shù)型企業(yè)。我們聚焦大數(shù)據(jù)的兩個(gè)關(guān)鍵領(lǐng)域：一是數(shù)字政府的建設(shè)、企業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型、信息技術(shù)的普及，二是研發(fā)創(chuàng)新。我們在人工智能領(lǐng)域，建立了認(rèn)知智能實(shí)驗(yàn)室，在新基建的基礎(chǔ)上，越來越多的數(shù)據(jù)將會(huì)匯聚于此。

我們希望計(jì)算機(jī)能夠像人的大腦一樣去思考，并像人一樣理解并應(yīng)用我們的方案和策略。為了達(dá)成這個(gè)目標(biāo)并且在金融、工業(yè)、政府等領(lǐng)域建立堅(jiān)實(shí)的大數(shù)據(jù)基礎(chǔ)，我們與政府、企業(yè)、高校合作，建立了實(shí)驗(yàn)室。

我們還為政府和企業(yè)提供數(shù)據(jù)治理、數(shù)據(jù)管理方面的幫助，并且通過建設(shè)AI中臺支持對政府和企業(yè)的數(shù)據(jù)管理和數(shù)據(jù)價(jià)值的挖掘。

在應(yīng)用場景方面，我們聚焦數(shù)字城市、應(yīng)急管理、公共安全和生態(tài)環(huán)境等領(lǐng)域，并挖掘數(shù)據(jù)在這些領(lǐng)域應(yīng)用創(chuàng)新時(shí)的價(jià)值。

在過去建設(shè)智慧城市的過程中，我們難以大量采集能夠支持我們決策的數(shù)據(jù)。在抗擊新冠肺炎疫情的過程中，數(shù)字技術(shù)應(yīng)用的普及一定程度上加速了大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)的發(fā)展，新基建的持續(xù)推進(jìn)加快了數(shù)據(jù)治理的結(jié)構(gòu)體系的完善，夯實(shí)了大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)生態(tài)底座。在這種情況下，我們能夠采集大量進(jìn)行決策時(shí)需要的數(shù)據(jù)。在很多應(yīng)用場景中，應(yīng)用這些數(shù)據(jù)能夠協(xié)助企業(yè)做出決策。同時(shí)，我們還下沉到基層，將有關(guān)社會(huì)化治理的底層數(shù)據(jù)打通，協(xié)同社會(huì)數(shù)據(jù)、政府?dāng)?shù)據(jù)支持客戶進(jìn)行決策。

我們曾對底層數(shù)據(jù)進(jìn)行開發(fā)、調(diào)度、集成，以此構(gòu)建了城市大腦。雖然建設(shè)數(shù)字城市大腦、城市運(yùn)行指揮中心是“奢侈品”，但我們?yōu)槠髽I(yè)提供了將其體系化的方法論和落地實(shí)踐的能力。在落地實(shí)踐的過程中，我們強(qiáng)調(diào)底層數(shù)據(jù)和基礎(chǔ)設(shè)施對城市體系和框架的支撐作用，并為此建立了相關(guān)的數(shù)據(jù)模型、框架和體系。

我們在其他領(lǐng)域也有很多關(guān)于底層數(shù)據(jù)應(yīng)用的案例。在過去扶貧政策的執(zhí)行中產(chǎn)生了很多紙質(zhì)的數(shù)據(jù)表和臺賬系統(tǒng)資料，如果不把這些社會(huì)數(shù)據(jù)打通，我們很難對貧困和返貧的原因進(jìn)行精細(xì)化分析。在這樣的背景下，我們幫助某地政府建立了一個(gè)平臺，這個(gè)平臺包括一個(gè)大庫、三個(gè)體系、四個(gè)功能區(qū)。這個(gè)平臺不僅能夠?qū)崿F(xiàn)全面的數(shù)據(jù)治理，還支持各種委辦局?jǐn)?shù)據(jù)的復(fù)用?，F(xiàn)在，我們已經(jīng)可以通過這個(gè)平臺對致貧和返貧的原因進(jìn)行精準(zhǔn)的分析。

我們在生態(tài)環(huán)境領(lǐng)域也有案例。在江蘇，部分地區(qū)工業(yè)生產(chǎn)規(guī)模較大，在這樣的背景下，我們專門成立了一個(gè)面向生態(tài)環(huán)境領(lǐng)域的大數(shù)據(jù)公司，對長江流域生產(chǎn)帶來的污染的追溯以及網(wǎng)格化生態(tài)環(huán)境的保護(hù)和治理提供了很多方法論。同時(shí)我們通過數(shù)據(jù)平臺和全景數(shù)據(jù)中心兩個(gè)引擎，將轄區(qū)內(nèi)企業(yè)分布的情況全部數(shù)據(jù)化。這兩個(gè)引擎能夠回溯污染的擴(kuò)散路徑、分析里面的成分并找出污染源。

為了使數(shù)據(jù)治理和城市管控體系化，我們建立了一整套方法論和流程。政府、企業(yè)可以基于這套方法論和流程，對內(nèi)處理相應(yīng)的數(shù)據(jù)，對外進(jìn)行數(shù)據(jù)的交換?；诜椒ㄕ?，我們最終完成了一個(gè)省級政府?dāng)?shù)據(jù)的匯集資產(chǎn)視圖，這個(gè)視圖不僅支持對各行業(yè)應(yīng)用的研判，還能治理數(shù)據(jù)并對外輸出分析結(jié)果。在完成這些應(yīng)用的開發(fā)后，再次采用同樣的方法論在其他行業(yè)進(jìn)行應(yīng)用就變得比較容易，這也是數(shù)據(jù)管理方法論的價(jià)值。

具體看，這套方法論涉及三個(gè)方面。首先是管理數(shù)字自然人和數(shù)字法人的關(guān)系。如果沒有全域的數(shù)據(jù)治理，我們將無法構(gòu)建實(shí)體與數(shù)字孿生之間的聯(lián)系紐帶。我們正在通過推進(jìn)無紙化、無實(shí)體證照化實(shí)現(xiàn)這一目標(biāo)，同時(shí)我們還通過一些模型對個(gè)人信息進(jìn)行更加豐富的多元化展示。

其次是智慧應(yīng)急管理。智慧應(yīng)急管理在政府治理中占據(jù)非常重要的位置，在應(yīng)急部成立之后，社會(huì)、生活中無人管理的事務(wù)都由應(yīng)急部管理，因此，應(yīng)急部的數(shù)據(jù)量較大，應(yīng)急管理對于數(shù)據(jù)更加依賴，數(shù)據(jù)研判的處理也變得更加重要。應(yīng)急管理和數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)多元化有較大的聯(lián)系。災(zāi)難來臨前、災(zāi)難發(fā)生期間、災(zāi)后重建都需要數(shù)據(jù)支撐應(yīng)急部進(jìn)行預(yù)案處理。我們建立了知識圖譜，并將應(yīng)急體系數(shù)據(jù)化，其中包括對突發(fā)事件處理預(yù)期效果的數(shù)據(jù)化。此外在數(shù)據(jù)化完成后，未來的決策指揮、整體評估、費(fèi)用評估都需要用戶通過數(shù)據(jù)進(jìn)行決策。

最后是公安。在這三個(gè)領(lǐng)域中，公安是新基建賦能相對較快的一個(gè)行業(yè)。因?yàn)楣惨呀?jīng)通過攝像頭、電子圍欄、WiFi等設(shè)備探測數(shù)據(jù)，建立了全域感知網(wǎng)絡(luò)。這些數(shù)據(jù)上傳后，事件的研判、事件的追蹤需要強(qiáng)大的數(shù)據(jù)處理平臺，因此，這個(gè)平臺需要具備一定的認(rèn)知或人工智能的能力，需要對數(shù)據(jù)自發(fā)地進(jìn)行分析，如分析手機(jī)號跟車輛的對應(yīng)關(guān)系，分析車輛之間的關(guān)系等。

在新基建大背景下，這套方法論為非常多的應(yīng)用場景提供了支撐，并廣泛地應(yīng)用于數(shù)字化監(jiān)管、信用、決策和治理，助力智能制造、市場監(jiān)督、指揮調(diào)度等。在新基建的助推下，隨著技術(shù)的不斷發(fā)展，各種各樣的數(shù)據(jù)進(jìn)入數(shù)據(jù)平臺，將為我們的社會(huì)化治理、生產(chǎn)、經(jīng)營提供有力的支持和幫助。

（根據(jù)演講內(nèi)容整理，未經(jīng)本人審核）