本文来自第十届规划信息化实务论坛，分会场报告“多源数据融合：智慧城市发展之路”。演讲者，北京清华同衡规划设计研究院技术创新中心，李栋博士。

　　“城市智慧，就是数据驱动的精明决策”

　　今天说到的题目是多源数据融合：城市智慧发展之路。其实这里面两个意思，一个是“智慧城市的规划”，还有一个是“城市规划的智慧”。

　　规划院到底怎么样逐步在规划编制过程当中多一些智慧的部分，这里面有一些信息科技如何驱动智慧城市的发展我们的思考，以及正在开展的一些实践。我想先说一下这个概念，就是智慧城市和城市的智慧。

　　智慧城市从我的感受上来说，目前国内有点过热，大家非常努力地做一些各种部门之间的协同，但是从老百姓的角度来说，觉得自己生活其实没有像大家想象当中得到那么大的改善，我们的智慧城市建设，似乎在实际效果上没有那么明显。

　　这到底是工作人员不够努力，还是我们对智慧城市的理解有偏差，理解的不到位。

　　我们回到智慧城市这个概念，早期它是一个很窄的概念，是智慧地图的一部分，是对基础设施做的改善。

　　虽然目前这个名词说得有点大，但是它的出发点是很确切很实在的。翻译成中文智慧城市，这个概念就有点泛化。

　　首先城市的概念非常复杂，要准确的把握这个复杂的概念，还要对其进行改善，这是很难的江南体育app。

　　智慧城市这四个字到底该怎么理解信息科技如何驱动智慧城市的发展？搜索信息科技如何驱动智慧城市的发展了一下，不如看看大家在提这个概念的时候，到底说了些什么。经过整理可以看出，中文和英文的差异是非常大的，至少在学术界，我们搜到的都是一些学术词汇：

　　从上面的分词来看，英文对智慧城市的讨论还是比较具体的，大部分都是一些物联网、人工智能的内容，在英文里面很少去说城市本身的事情。

　　我们回过头来看中文，其实智慧城市和智慧管理，这些概念交织在一起了，这是我们发展阶段的问题。智慧城市的概念在中文世界和英文世界是有很大差异的，而且在我们中文世界里面也有很大不同。

　　我们看看IBM，我们发现它现在 已经不提智慧城市这个事了，已经在提“认知计算”，“认知服务”，在做一件更先进的事情。

　　我们可以想象，当城市各部分的建设完成以后，会缺乏一种解释数据、解读数据、获取关键信息的能力。IBM已经意识到大家的刚需，即从数据当中去解读规律，去直接给出答案，这是下一步的发展趋势。

　　下一阶段的发展，更多的是要把收集上来的信息充分应用，服务于我们城市的发展。做到了这一点，我们才有可能改善、解决城市问题，然后大家才会觉得“智慧城市”确实是有效的。

　　所以，从这个理解出发，我觉得“智慧”并不太在于硬件和基础设施，因为这一部分是比较简单的部分江南体育下载，而且包括像各种PPP机制、政府的投资、社会的投资、私人的投资，大家都会把硬件改善，这是毫无疑问的。

　　对于“智慧”，更重要的在于这个城市的发展目标是什么？城市发展的路径是什么？到底关心什么，关心数据库的增加还是真正关心居民生活的改善。

　　同时“智慧”也在于能否依靠收集来的大量数据，去做一个精明的决策。

　　收集信息和建立这样的数据库是基础，但是还没有直接解决我们的问题。 解决问题的关键，在于对数据的洞察。在洞察的基础上，才能够提出改进的措施。

　　从规划院这个角度来看，数据越来越不是一个门槛，当然数据本身还是有一些问题需要解决，包括企业和商业的数据，互联网的数据，物联网的数据，用数据去驱动精明的决策，最基本的第一步就是数据需要到位。

　　在此基础上的第二步就是阐述我们的目标，我们到底拿这些数据来做什么。

　　举个例子，300多年以前，我们就有把全国人口数清楚的需求，几百年之后，我们在做智慧城市应用的时候，一个核心问题，还是要统计城市到底有多少人，而我们现在也没有非常清楚。

　　对数据应用的目标、分析方向就决定了这个应用是成功还是失败。

　　我们需要一些特征性的指标去描述这样的问题和目标：如何让城市发展的更好？什么是更好的城市？然后我们去采购相应的数据或者方法，来支撑指标，然后去监控它，引导城市向目标发展。

　　这是人类改造世界的思维逻辑，现在只是更加自动化了，但是并没有根本地改变逻辑的整体趋势。

　　接下来，讲一个案例，案例并不是想讲这个规划编制本身，而是介绍如何通过新数据，用新数据和传统数据融合。

　　这些指标是我们在智慧城市时代的一个导航，一个指南针。

　　我们并不是想把传统的方法给颠覆，我们希望有一种渐进式的方式去改进。

　　第一个案例是国家城镇科创网络体系研究，我们参与了其中一部分的内容，这个比较宏观一点。

　　它主要想说的是在全国城镇体系里面，大家科技创新的能力、科技创新的网络有没有形成。如果有的话，我们怎么通过规划的措施去引导它往好的方向发展，对不好的地方提出一些政策建议，希望它改进。

　　把所有的问题分析完之后，我们发现还会有一个重要的指标：到底怎么样去刻划城市的智慧能力。

　　我们把它分成两部分，创新评价指标、创新支撑指标。

　　回到比较具体的问题，数据从哪来。有一些数据来自调研，这些数据还是很欠缺的。另外，我们需要一些新的数据进来。比如我们可以用普查的数据，然后每个数据有时间，有地点，有产业结构上的变化，有企业专利，然后我们就能评估这个城市在科创方面的一些能力。这个在传统数据领域里面是有非常丰富的信息。

　　所以我们在前面那个框架里面去具体刻划了指标体系的内容。这里有一个数据表格，有绿色黄色的部分，这其实把传统数据还有新的数据不同类型的混合在一起。

　　很多评估的东西都是来源于非传统的数据，我们把两者结合在一起，然后去指导我们的决策。

　　另外，在分析完数据以后，可以更深入地分析，这么多城市，有没有一定的相似性。

　　他们有没有层级的网络，有没有空间的结构。这些都可以通过数据去进一步地认识。

　　哪些城市比较相似，它分成几级比较合适，这就是一个简单的结论了。然后我们可以进行一些相关的引导。

　　每个城镇的网络体系是不一样的，我们可以为具体的城市群开创局部的网络，引导他们中间的空间交互。

　　第一个案例基本上就是这样，我们把新的数据和旧的数据混合在一起，去做决策支撑。这个是一种智慧，我不敢说它有多智慧，但至少它比较严谨。

　　刚才那个案例比较宏观，我们再来看一个比较具体的，农村的案例。

　　其实我们这套思路适用于很多层面，做决策的时候，都是要做这样的逻辑分析方法。

　　我们第二个案例，是贵阳农村的环境优化。贵阳虽然是一个大数据之都，当我们去调研它的农村数据的时候，还是没有办法很方便的获取数据。

　　在这里面的数据，包括了问卷调研部分。我们去跟当地的老百姓聊天，去问他们一些问题，包括部委资料。但是在我们调研过程中，发现地方部门基本上没有把这些数据用上，很浪费，很可惜。

　　这个是贵阳农村人居环境优化的表格：

　　当地基本上都填报了，但其实这个信息没有用到决策，没有用来支撑他们的日常工作。这一次我们也把它用上了。

　　有了这些基本的数据，我们能够对贵阳几百个村子有一个基本的认识。这些都是传统数据可以实现的，这已经对贵阳村庄空间深化认识有比较好的帮助。

　　这还是不够的，我们后来还加了一些内容，对指标体系的一个认识。

　　我们觉得贵阳旅游、村庄旅游是它很重要的产能，怎么去刻划旅游的情况，传统数据里面是没有细化的统计的。我们这时候只好采用一些办法，包括物联网数据，通过数据去计算指标体系。

　　这个是采用互联网地图对每个数据的评估。我们也非常感谢这个时代，在过去是做不到的，现在有了互联网在线以后，我们可以非常快地实现。

　　包括微博这样的互联网数据，大家发微博说去村子里面玩，还有很多发表的观点。我们把他们分开来研究，他从哪儿去的，他什么时间去的。这些是对贵阳几百村子的环境的评分。

　　比如，像情绪数据，你是喜欢这个村子还是不太喜欢这个村子，可以对它有一个情感上正负面的判断。这些对于计算机来说，都是可以实现的。包括你在每个村子说的主要的话，主要的词。

　　例如过去的三天里，大家早上说了什么，晚上说了什么，路上说了什么，这个其实都是可以深入挖掘的。

　　我们有新的数据，我们有规划发展的目标和理念，就能够支撑我们的决策。

　　最后总结一下， 城市智慧，就是数据驱动的一个精明决策。

　　这个精明决策可以在多个行业，多个领域实现，我们行业是限定于发展与建设领域。

　　这里面关键的几个问题：

　　第一就是多元数据的融合。你要的数据都是片面性的，所以你必须依赖多个来源的数据，让它更加客观，更加综合。

　　第二是确定行业上面的大方向。我们有明确的分析目标，分析任务，这就指引了你分析的工作。

　　第三个就是特征指标的筛选。之前我举了一些例子，其实我们现在筛选的指标也不见得是特别的科学，但是经过了我们的思考。我们也希望发展一些更加方便更加高级的方法，比如用计算机方式来代替人的方式。

　　最后一个就是发展情景的预判。其实现在大量的机器学习的方式提供给了我们思路。有了大量成功的案例数据，这些案例推动算法和编码之后就可以为你作出一个结果。

　　这个东西并不是依赖机器，它有一个 逻辑部分和非逻辑部分（国匠学社15：逻辑与非逻辑，人工智能及城市规划在线模式的必然）。我觉得这两部分是共同发展的。我觉得我们是想把逻辑的工具做得更加好用，更加方便。然后非逻辑的方面，我们可以把大众的反馈纳入进来，让我们的规划的方案更有说服力。

　　本文整理自 第十届规划信息化实务论坛 发言，感谢主办方授权发布