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不论有没有疫情,都不要把“智慧城市”当作万能药

 2020-02-25 17:45  来源: A5专栏   我来投稿 撤稿纠错

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文|编程浪子

来源|智能相对论(aixdlun)

新冠肺炎疫情已经开始向好,已经多地新增确诊病例为0,各界对疫情的反思、复盘开始出现。

比较热闹的是对智慧城市的批评。2019年如火如荼的“智慧城市”,在疫情期间似乎并未发挥我们想象中的作用,在小区流动人口的管理上,没什么防控优势,防疫只能靠小区封锁和人口摸排。

电子监控和人脸识别打不过纸质出入证成常态,疫情期间的智慧城市“毫无智慧”,智慧城市是*,是假大空,说是“智慧城市”不如说是“智障城市”,智慧城市热潮或无必要理应放缓——批评者如是说。

事实真的如此?

实际上这种质疑涉及到三个层面的问题,必须从每个层面加以厘清:

• 先要了解智慧城市到底是什么,为什么重要?

• 当前阶段智慧城市面临的真正问题在哪里?

• 本次疫情智慧城市起到了那些作用?

一、智慧城市建设是一场不能落后的赛跑

智慧城市概念作为一种数字化治理工具,在全国各省的建设显得分外火爆。部分研究者预测在疫情结束之后,智慧城市系列产品的需求将会更加强劲。

根据《全球智慧城市支出指南》(IDC Worldwide Smart Cities Spending Guide,2019H1)预测,至2020年,全球智慧城市市场相关支出规模将达到1240亿美元。

中国市场支出规模将达到266亿美元,是支出第二大的国家,仅次于美国。

从城市社会学的角度来理解智慧城市,这个概念实际上归属于政府“现代化治理”手段一种。

著名历史学家黄仁宇在《万历十五年》中提出中国存在由传统社会向现代化转型的一个困局,共和国之前的政府不了解国内人口、土地、民众的健康教育状况,这是治理手段的落后。

以人口数据为例,我国直到晚清覆灭前五年才举行了一次不成功的人口调查,而且多位人口调查员被误以为朝廷要征兵的百姓活活打死。

这一困局直到建国后的数次人口普查才得以解决,其余诸如经济、人口教育、公共健康之类的数据也是建国后以科层制手段和统计的方式才得到掌握。

更高阶段的智慧城市则是经历了三十年的改革之后,在治理方式更加现代化的位面与欧美国家站在同一起跑线上的竞争。

宁愿杀错别放过,这场竞争我们国家没有退步余地!

二、智慧城市数据收集容易,产生洞见价值很难

智慧城市的第一步是某些特殊场景的应用,比如我们经常能接触到的ETC系统,银行、车站的人脸识别系统、公共机构的电子办事系统。

在本次疫情之中,多地在涉汉车辆判断上就应用了AI影像识别技术,是智慧城市的基础应用发挥的功能。

这一类应用瞄准细微的场景,根本目的在于削减人力、提升工作效率,同时对场景数据进行电子化归档、方便管理和回溯, 在安保、交通、重大实务响应建立横向的安全机制。

但凡是部署了这类产品的部门,在原有数据的存储和呈现上基本可以做到上云。

数据上云之后,只是矿石,要从数据中得出有效的洞见则要精炼。

在行业宣传中经常会使用技术手段“赋能城市”的口径,实际上被赋能的并非是城市,而是政府管理的策略, 数据的上云和可视化呈现只是第一步,更进一步的结果是如何根据数据决策。

而目前的智慧城市,从政府角度来说根据数据决策这一环节是最大的障碍。

以往政府的治理策略中,有两种固定的数据利用模式:

1、分管单位的统计数据有内部的标准化收集流程,同时对关键指标有固定考核标准,通常会以统计报告和内部要报的形式提交给管理层。

2、政府依靠自身研究院所等机构来对数据进行常规的报告,而且还会采取横向课题的方式,与学者或者咨询机构进行合作,由对方出具研究或者咨询报告。

图:智慧城市的网络通信技术(ICT)架构

但是随着各种智慧城市系统部署到位后,数据量开始疯狂增长,同时数据杂音、无效数据也开始迅速增长。

大数据结合具体场景的挖掘和分析是一门新兴学科,其应用的人才在政府内部尚需要培育,而政府外部的引入的分析服务通常较宏观,不能彻底满足政务活动日常管理的科层制要求。

另外社会城市涉及的面太广,数据之间屏障较多,大量有洞察力的观点必须要进行数据整合,即能抓住业务又能处理海量数据的人才不足,政府内也没留下岗位。

总而言之,智慧城市的长期效能,一方面需要智能服务继续铺开,一方面需要大数据挖掘人才的继续引入,这是客观现象,需要时间来进一步补完。

更关键的,疫情期间的智慧城市也并非网传文章中那么一无是处。

三、疫情期间的智慧城市“不智慧”?也不尽然

批评智慧城市在疫情中无法发挥作用,很不公平。

在目前智慧城市所实现的功能中,大多数服务提供的是判断YES/NO的服务。

比如疫情期间,多数城市的高速出口都通过摄像头识别判断目标样本在20天之内是否涉汉;成都、广州等地采用工业无人机对私下聚会、外出的人群进行喊话;武汉的外卖配送机器人等等,作为智慧城市具体功能的体现都发挥了实际的作用。

这类功能的实现考验的是海量数据的存储和调度能力,而非是数据挖掘能力。

有人批评人脸识别在小区人员管理上无法发挥作用,这忽视了基层治理的困难现实。

稍微了解社区治理的人都会知道,我国大量老旧小区的监控系统都是十年前的产物,而想更新设备要经历如下过程:

社区从业委会组织业主大会投票——居民到场——投票通过——动用基金——政府审批——购买设备,过程极其漫长。

就算更新了设备,能录像就不错了,还想上AI?你真的想多了。

近几年的新建楼盘已经有安装了人脸身份识别技术,但是不同小区购买的服务公司又有差异,数据不能互通已经是老生常谈。

在这种情况下,管理者很难实现大众想象中的“智慧管理”和“疫情防控”。

而如果让政府承担相应的开支,一方面成本会居高不下,政府只能选取在车站、机场等人流密集区上载相关提升效率的设备。

基层治理、管控难,不仅是“智慧城市”的技术问题,更多的需要社会进步,需要公共意识强化。

智慧城市效率如何提质提效,很多问题并不出在技术上,背后可能是社会学、政治学问题,而非物联网或者AI问题,这是大量的智慧城市“批评家”所未能考虑到的。

结论 给智慧城市一点时间

疫情期间,部分城市用无人机进行人群社交聚集监控,使用机器人进行外卖派送、进行人脸识别口罩佩戴情况,虽然在使用的频率和覆盖度上有所不足,但是从这项新治理技术的普及上,至少开了一个好头,这也是智慧城市建设热潮的连带效果。

逻辑学家奥古斯都.德.摩根曾说过“每一门蒸蒸日上的学科都是在其符号系统的基础上繁荣发展起来的”,我们稍作类比也可以认为“一种新的治理模式的蒸蒸日上,必然是在一套符号系统上被社会广为接受”。

而智慧城市概念的火热,可以将其视作“数据化-智能化”管理符号系统的核心概念,民间俗语讲“先铺路,再打兔”。

相应的,先普及数据治理的概念 ,让“智慧城市”成为我国政府治理手段的标配,然后再进行细节建设和创新性举措,应是比较合理之举。

智慧城市的功能特性在于增加管理效率、增强决策依据,作为一项工具,能够得以使用背后体现的是一种治理思维的变迁,是巨大进步。

我们应该给智慧城市一点时间,也给依靠数据和AI的现代化治理一点时间,不论有没有疫情,都不要把“智慧城市”当作万能药,或许,曾经在东南沿海画了一个圈的老人教导我们“实事求是”,才是一种万能药,而这也是数据信仰背后的精神图腾。

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