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【埃尔法哥哥】如何理解：城市的“信息化→智能化→智慧化”( 三 )


CIM（城市信息模型 ， CityInformationModeling）平台是数字孪生在城市领域的具体表现形式 ， 也是全面采集和分析数据的重要前提 。 在BIM和GIS基础上嵌入物联网数据 ， 增加了对“流”、“场”等动态空间的描述和计算能力 ， 又大大提升了数据空间和时间粒度的细化程度 ， 实现对城市空间精细、全面、动态、实时的数字化 。
在全面收集数据基础上 ， CIM通过统一的数据平台 ， 将各领域不同维度数据进行结构化、标准化整合 ， 再通过人工智能算法进行规律归纳甚至模拟预测 。 在空间范围和技术逻辑上 ， CIM建设是“大场景的GIS数据+小场景的BIM数据+物联网IoT数据+人工智能AI”的有机结合 。
智能化应用越来越多出现于智慧城市建设 ， 但大多非常初级 。 原因是数据资源不足或质量不高 ， 人工智能无数据可用 。 针对数据处理和模型训练的大量人工工作量 ， 人们常说 ， “有多少人工 ， 就有多少智能” 。 城市有针对性地主动采集和汇聚大量的、高质量的结构化和非机构化数据 ， 人工智能才能在更多领域发挥更大作用 。
四、智慧化
【埃尔法哥哥】如何理解：城市的“信息化→智能化→智慧化”
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智慧是生命具有的基于生理和心理器官的高级创造思维能力 ， 包含对自然与人文的感知、记忆、理解、分析、判断、升华等 。 尽管大数据具备多维度、大样本量的特性 ， 加上人工智能技术赋能 ， 我们比以往更接近复杂系统全貌 ， 但仍不足以拥有驾驭城市系统的真正智慧 。
技术层面上 ， 以群体智能、类脑智能、神经芯片和脑机接口等为代表的强人工智能 ， 水平会远超现在的人工智能 ， 实现推理和解决问题 ， 这时智能系统才会表现出类似生命体的思考能力 。
作为有机体和复杂巨系统 ， 城市几乎不可能实现完全意义上的可预测和可控制 。 事实上 ， 大多数城市系统与“人”和“社会”相关 ， 对社会系统的认知和治理 ， 是实现城市智慧的关键 。 这些虽大都依托信息技术实现 ， 但技术以外的理念与机制更重要 。
1、以人为本：关心所有人
未来智慧城市的建设 ， 价值观将不断回归人本主义而非技术主义 。 规划、设计和建造城市 ， 是为创造更理想的人居环境 。
人的幸福感提高是城市发展的核心目标 。 幸福感不能简单量化观测 。 “以人为本”说来容易 ， 也常被写入政府文件 ， 但以往更多是自上而下替人做决定 ， 而非让所有市民真正参与决策制定和执行过程 ， 只有从设计之初 ， 切实从所有市民的需求和感受出发 ， 才能规划建设出以人为本的城市 。
欧美很多国家 ， 智慧城市的规划和决策 ， 都需要全体市民参与 。 从战略提出、技术方案选择到具体实施 ， 都要通过市民听证环节推进 。 Google母公司Alphabet旗下SidewalkLabs主导的多伦多滨水区的未来城市项目 ， 方案推出一年多 ， 一直频繁进行公众咨询 。 看起来效率很低 ， 但这样大规模的建设项目 ， 有大量潜在技术和安全风险 ， 如果不得到全体市民支持 ， 可能出现各种问题 。 大型互联网公司的技术实验项目 ， 必须打消利益相关方对资本霸权和数据隐私等疑虑 ， 在法律层面解决 ， 才能确保项目顺利推进 。
2、问题导向：解决人的问题
纵观国内外成功的智慧城市案例 ， 无一不是针对具体城市问题提出解决方案 。 虽然应用最先进的技术 ， 但智慧城市并非单纯目标导向的蓝图式规划 。 其发展和建设 ， 目的是更好地解决现有城市问题 ， 为市民提供面向未来的高质量生活 。
要合理高效解决问题 ， 首先要准确发现问题 ， 其次要有寻找解决方案的良好机制 。 这意味着柔性、动态的政策导向 。 从国外案例看 ， 很少有构建硬性的指标体系来指导智慧城市建设发展的 ， 都是从微观甚至琐碎的问题出发 ， 短平快解决市民生活烦恼 。 这也体现以人为本的城市发展观 。


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