华为岳坤:智慧城市建设进入深水区,如何避免"中看不中用"?( 二 )


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 。
华为岳坤:智慧城市建设进入深水区,如何避免"中看不中用"?文章插图
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 。
采访人员: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 。
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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 。


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