智慧城市建设，如何避免“中看不中用”?

// 采访 |周远方

11月18日晚，2020世界智慧城市大会（Smart City Expo World Congress）在巴塞罗那、上海、纽约等三大会场以连线方式举行世界智慧城市大奖发布仪式。

上海荣获“世界智慧城市大奖”，深圳以科技赋能城市精细治理荣获“全球使能技术大奖”，佛山市南海区荣获中国区“经济大奖”。

作为这些优秀案例的共同缔造者，华为全球政府业务部总裁岳坤有着实事求是的诚恳态度。

他在接受观察者网采访时表示，中国的智慧城市从2012开始试点至今，已经进入深水区，虽然取得了很大的成绩，但有的场景仍然存在一些负面评价，究其原因，是在整个智慧城市的建设中，过度追求阶段性成果，甚至急功近利，期待一劳永逸。建设智慧城市不是“大力丸”，不能期待一夜之间把物理世界转化为数字世界。

他同时建议，要踏踏实实地通过统筹规划、广泛链接、长期持续运营，提升对个人、法人、政府的服务能力，提高整个社会的运行效率。

还要评估各类智慧城市的投资有效性，及时将智慧城市的效果和不足进行总结，作为后续智慧城市建设工作的有效输入。

以下是采访实录：

记者：

数据是一种宝贵的资源，是大数据时代的石油，那么城市作为一个复杂巨系统，其运行的过程本身就会产生数量庞大的数据，那么对于管理着城市方方面面运行的政府来说，他们可以挖掘的数据潜能是不是很多？

岳坤：

对，这是一个很好的问题。实际上作为城市的管理者，不能说可挖掘的数据潜能很多，而是说他们能够用来去提供服务的数据很多。我们现在做智慧城市，有三类服务对象，第一类是要服务个人，也就是每位老百姓；第二类，要服务好我们的法人，各种企业；第三类，要服务好我们的公务员。这些服务能力都需要通过数据的流动来实现。

以前的城市管理系统建设中，有个很形象的说法“铁路警察各管一段”，比如某人，大学毕业以后来某市落户口，他肯定要跑公安局、社保、社区等等很多个局、委、办，这是因为当时的城市系统，本来就是以每个部门为本位做顶层设计的。

那么现在，我们跟城市管理者进行沟通的时候，大家都已经有一个意识，要服务好对象，以对象为本位，去设计我们的数据架构。

我们经过梳理发现，作为一个自然人，在生老病死全过程中，需要政府给我们提供的服务，全部加起来大约60多件事，比如出生一件事，上学一件事，就医一件事，但是办很多事都需要跨部门、跨流程，也要跨很多领域。

那么在办理这些事情的时候，就存在很多重复，在公安局把所有的信息填了一遍，办社保的时候还要再报一遍，后面到民政还得再填一遍。这其实就是数据没有共享造成的。

现在对整个城市管理者和程序性系统来说，要转变成以个人、法人、公务员的整个日常工作为核心，同时使得这些数据能够在很多系统中流通。这样就能够提升我们整个城市的运行效率，也能提高个人、法人、公务员的效率，使我们大家的感觉更好。

手机“随申办”界面截图

记者：

就是说提升效率其实本身就就有巨大的价值，不管是对整个城市运行的效率提升，还是对三类主体的效率提升，都会创造相应的价值。

岳坤：

对，在这样一种效率提升的背后，我们的城市管理者确实掌握大量的数据，但掌握数据不是最终的目的。

我们以前有一个误区，就是要数据汇集，数据越多越好。有些单位甚至有一种汇报智慧城市建设成果的标准格式：本系统已经汇聚数据XX亿条。但是在今年的这次疫情中，相信大家都有体会，真正能发挥作用的往往不是那个汇聚数据最多的系统，而是能够有效联接的数据系统。

海量数据汇集现在被称为“数据烟囱”，但我们也要看到，数据烟囱不是洪水猛兽，每个烟囱都是当时历史条件下的最佳选择，简单的进行数据汇聚把烟囱推倒重来，就如同把所有的局委办都撤销变成一个部门，这在物理世界肯定不现实，数字世界亦然。

比如深圳作为智慧城市发展水平指数全国第一的城市，有的区也规划建设了智慧城市，但区的智慧城市的核心作用是处理日常的政务服务和政务管理类事件；城市级的智慧城市主要是“运行指标检测”、“应急指挥”、“事件分拨”和“决策支撑”。根据行政体制，让市一级的主要工作重心集中在“决策支撑”和“应急指挥”，而让大量的行政审批类事件集中在区县是完全合理的。

在深圳智慧城市的规划中，决策支撑也不仅仅是分析与决策支撑作用，而是承载了16类业务专题会议，如“经济运行分析会”、“生态环境分析会”等。

图源：华为《智慧城市未来发展白皮书》

同样，各个局委办也有自己的系统，同时各个局委办系统与市级系统的数据能够联接和互通。局委办、区、市各司其职，相互联通，实现深圳物理世界和数字世界的完美结合。

记者：

投入智慧城市建设是否是一个长周期的工作？它多久能够产生经济效益？

岳坤：

非常好的问题，也是最近比较热的一个话题。

智慧城市这个概念，提出的时间已经比较久了，2008年 IBM首次提出“智慧地球”的愿景，随后很多地方开始提出“智慧城市”的概念。

IBM为推广“智慧地球”发起创意设计征集活动（美国市场品牌媒体brandingmag图）

“智慧城市”真正在中国开始实施建设是在2012年，住建部和科技部开始做智慧城市的试点，从2012年到2020年，这8年走下来，应该说我们的智慧城市建设取得了很大的成绩，全中国500个城市已经有智慧城市的计划或实践。

但现在大家的评价褒贬不一，有的场景好用，有的场景有一些负面评价，比如“中看不中用”，“关键时候还得靠人顶上去”，等等。

我认为，产生负面评价的核心，还是在整个智慧城市的建设中，过度考虑阶段性的成果，甚至急功近利，期待一劳永逸。

其中就有你说的问题，很多人问，建完了以后，能不能一下子看到效果？我想从如下几个方面，说一下个人的意见建议： 

第一，不应该期待智慧城市建设的一夕之功，就把我们整个物理世界转变成数字世界。物理世界的现代政府治理体系已经存在了几百年，比如在中国，目前我们的个人事务审批90%可以在区县终结的，我们法人事务审批很多都是在市一级，涉及土地的都要到省里去批。我们不能指望物理世界没有做成的实践，通过一个IT系统，通过信息化，一下子就实现了，这是不可能的。

还有就是认为AI和大数据颠覆现在的一切。比如，某地人工智能控制交通信号灯的案例，讲解者介绍，在某医院附近由于采用了AI技术使得拥堵现象大大降低，后来问了交警的朋友，说的确在医院附近好了，但周边几十个路口全堵了。其实，如何调控信号灯，是有科学规则和科学章程的，很多经验需要几十年的行业专家积累，不能靠某AI专家一拍脑袋就做了。

第二，包治百病的系统是不存在的，我们在智慧城市建设过程中要选择合适场景。如果我们选择的是锦上添花的场景，实际上大家是看不到什么效果的，本来是5个人的工作量，通过这个系统还是要用5个人，只是从纸面变成了系统，这个意义不大。

但是如果我们选择的场景是雪中送炭，效果就很明显。这七八年下来，大家应该能感受到，我们很多城市已经做到“一网通办”，起初大家提的还是“最多跑一趟”，现在“一网通办”，一趟都不用跑了。

比如这次荣获“全球智慧城市大奖”的上海，通过“一网通办”，把 “出生一件事儿”，通过流程优化，从之前的“提交21份材料，3份表格，跑4个部门，14天时间”，简化为“网上申请，提交7份材料，1份表格，4天时间”。

我们的身份认证，也从前几年很多人吐槽的“证明我是我”的问题，变成通过人脸识别就可以搞定了。像这种场景，大家感觉效果还是很明显的，这种才是雪中送炭，是刚需，有和没有差别是很大的。

第三，智慧城市需要一个长期运营的过程，“运营”这个词是尤为重要的。一套管理系统，就跟我们一个楼里需要物业一样，在某城乡结合部的两栋三层小楼，同样标准、同一个承建商。一墙之隔，没有物业管理的叫农民房；有物业管理的叫别墅，这就是差别。

智慧城市建设之后，也需要配备一个好的物业，才能保持这个最大的人造物稳定运行，常年如新。一个好的“运营系统”，能让我们的智慧城市达到“架构稳定、数据保鲜、应用最新”，不会在几年后被诟病为数字烂尾工程。 

所以更重要的是要让智慧城市的系统能被广大市民、企业和公务员用起来，让大家从“会看到会用”，“从被动用到主动用”，“从能用到好用”。

此外，还要对各类智慧城市相关的投资有效性进行一个专业评估，对于投资回报高的应用业务系统，持续加大投资，对于投资回报不大（如点击率很少）的系统，要及时关停并转。

还要能及时将智慧城市的效果和不足进行总结，作为后续智慧城市建设工作的有效输入。

这些工作，是绝对不能外包的。

要实现上述目标，必须建立相应的运营支撑服务体系，配备相关组织资源并建设相应的服务能力，对智慧城市系统进行年度迭代，持续演进，实现智慧城市的长期可持续发展。

记者：

您以前提到智慧城市是一个复杂巨系统，也把它称为城市智能体，为什么有这样一个提法？

岳坤：

我们现在提出城市智能体的架构，是相对于片面重视“大脑”，也就是强调计算能力来说的。

智能体架构共有4层，第一层智能交互，第二层智能联接，第三层智能枢纽，第四层智慧应用。

这4层我们都需要智能，特别是在交互这一层尤其需要智能，信息采集不能全部靠人，不能说派5000个网格员，把每个网格数据都手填过来，“大脑”一定能算得很清楚，这个肯定没有意义。通过智能的交互系统，我们只要派5个网格员，就能把实时信息收上来。

智能体技术架构

现在很多地方搞了很多“大脑”，当然这本身是一个很好的创造，但是它要起作用，有一个基础条件，就是一切都要数据化，所有东西都可以得到有效的实时感知和联接，数据都能集中到大脑，这样大脑才能发挥更大的作用。

比如说，我们在做一个水利项目时，也做了一个“水利大脑”，可以精确分析和预测各种洪峰、水库的水位、水污染大数据等等。但是一个很大的问题是不能忽略的，如果这些数据的采集端不能实时传输，如果中途的这些数据是“死数据”，那么再强的大脑分析的结果都是错的。

也就是说四肢血脉不通，躯干不行，错误的数据源就会带来错误的数据分析，错误的数据分析导致错误的结果，错误的结果给一个错误的决策。所以只有一个大脑是不够的。

基于5G的AI监控识别水务系统（图源：C114通信网）

实践中，深圳有4000个水库需要管理，其实大部分都是无人值守的，汛期我们不可能每个水库都派两个人去看着这个水尺。那么能不能装4000个摄像头去看着那个水尺，实时回传数据呢？

只有通过这种智能化联接，才能保证迅速实时收集到这些数据，并且传送到整个系统中去，这一块是我们后续要大力发展的。

还有远程视频场景，现在很多学校、医院、园区里一旦屏幕太多，带宽就显得不够，会有卡顿，影响实时性的体验。但是出现带宽不足的卡顿，不应该粗放地拼命扩带宽，而是需要智能运算去优化带宽，包括用云化的技术去调度带宽，这都是我们所需要做的。

再加上我们智能枢纽和智能应用，集合起来，就在过去的基础上更进了一步。所以，这4层智能综合起来，就会有一个大的“智能体”系统。

记者：

我们刚才说了，智慧城市的建设在中国是如火如荼的，那么在海外的情况怎么样？

岳坤：

在中国这个词特别热，其实全球范围内也有类似场景正在发生。比如我们在中东的一些国家做“智慧国家”，因为国外一些城市比较小，不像中国的城市是百万级。另外，智慧城市分很多子类，比如说智慧教育、智慧医疗、智慧海关、智慧税务这些领域上面，有很大的进展。

比如中国正在做电子税务升级，但是现在非洲和中东有些国家已经在做电子税务局，已经弯道超车。其实问题很简单，因为有的国家以前没有税务系统，或者以前用的是联合国提供的免费系统，系统过期不能用了，必须自己做，他们就要做最先进的电子税务局。

在国内和海外业务中，还有一个共性瓶颈，就是政府逃不过当年的“鲍莫尔成本论”。

他预言人类所有的科技进步，只能导致工业制造品变便宜，但是教育、医疗、娱乐、公共安全等服务领域的成本无法降低。而我们的数字化转型，就是致力于打破“鲍莫尔成本论”，要降低公共服务业的社会成本。

那么中国政府在转型做服务型组织，海外政府也在转型做服务型组织，全世界各国的需求都是一样的。核心点最终还是通过我们的智能体技术，找到合适场景去降低服务成本，提升效率。

图源：华为《智慧城市未来发展白皮书》

记者：

我们知道要做智慧城市，是要跟政府一起做顶层设计的，那么在顶层设计和底层的需求驱动方面，华为是怎么做的？

岳坤：

华为公司和国内外很多政府合作，做了很多方面的工作，但首先我们要说的是，顶层设计一定是客户的顶层设计，不是我们的顶层设计，我们可以参与，给出一些支持，但是不可能替代我们的客户做这方面的工作。

但是在顶层设计结束了以后，接下来我们就得干一件事情，如何去实现顶层设计的要求，这也就是我们规划领域的一个方法论：站在后天，规划明天。 

我们首先要看得远，站在今天先往前看5年，5年后我们想要什么样的愿景，然后再看看今天的现状是什么样子，再规划明天。所以顶层设计更多是给我们指明方向。

记者：

好的，谢谢岳总精彩的观点分享。

（采访完）