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不論有沒有疫情,都不要把“智慧城市”當作萬能藥

2020-02-26 09:51
智能相對論
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新冠肺炎疫情已經開始向好,已經多地新增確診病例為0,各界對疫情的反思、復盤開始出現。

比較熱鬧的是對智慧城市的批評。2019年如火如荼的“智慧城市”,在疫情期間似乎并未發揮我們想象中的作用,在小區流動人口的管理上,沒什么防控優勢,防疫只能靠小區封鎖和人口摸排。

電子監控和人臉識別打不過紙質出入證成常態,疫情期間的智慧城市“毫無智慧”,智慧城市是大躍進,是假大空,說是“智慧城市”不如說是“智障城市”,智慧城市熱潮或無必要理應放緩——批評者如是說。

事實真的如此?

實際上這種質疑涉及到三個層面的問題,必須從每個層面加以厘清:

先要了解智慧城市到底是什么,為什么重要?

當前階段智慧城市面臨的真正問題在哪里?

本次疫情智慧城市起到了那些作用?

一、智慧城市建設是一場不能落后的賽跑

智慧城市概念作為一種數字化治理工具,在全國各省的建設顯得分外火爆。部分研究者預測在疫情結束之后,智慧城市系列產品的需求將會更加強勁。

根據《全球智慧城市支出指南》(IDC Worldwide Smart Cities Spending Guide,2019H1)預測,至2020年,全球智慧城市市場相關支出規模將達到1240億美元。

中國市場支出規模將達到266億美元,是支出第二大的國家,僅次于美國。

從城市社會學的角度來理解智慧城市,這個概念實際上歸屬于政府“現代化治理”手段一種。

著名歷史學家黃仁宇在《萬歷十五年》中提出中國存在由傳統社會向現代化轉型的一個困局,共和國之前的政府不了解國內人口、土地、民眾的健康教育狀況,這是治理手段的落后。

以人口數據為例,我國直到晚清覆滅前五年才舉行了一次不成功的人口調查,而且多位人口調查員被誤以為朝廷要征兵的百姓活活打死。

這一困局直到建國后的數次人口普查才得以解決,其余諸如經濟、人口教育、公共健康之類的數據也是建國后以科層制手段和統計的方式才得到掌握。

更高階段的智慧城市則是經歷了三十年的改革之后,在治理方式更加現代化的位面與歐美國家站在同一起跑線上的競爭。

寧愿殺錯別放過,這場競爭我們國家沒有退步余地!

二、智慧城市數據收集容易,產生洞見價值很難

智慧城市的第一步是某些特殊場景的應用,比如我們經常能接觸到的ETC系統,銀行、車站的人臉識別系統、公共機構的電子辦事系統。

在本次疫情之中,多地在涉漢車輛判斷上就應用了AI影像識別技術,是智慧城市的基礎應用發揮的功能。

這一類應用瞄準細微的場景,根本目的在于削減人力、提升工作效率,同時對場景數據進行電子化歸檔、方便管理和回溯,在安保、交通、重大實務響應建立橫向的安全機制。

但凡是部署了這類產品的部門,在原有數據的存儲和呈現上基本可以做到上云。

數據上云之后,只是礦石,要從數據中得出有效的洞見則要精煉。

在行業宣傳中經常會使用技術手段“賦能城市”的口徑,實際上被賦能的并非是城市,而是政府管理的策略,數據的上云和可視化呈現只是第一步,更進一步的結果是如何根據數據決策。

而目前的智慧城市,從政府角度來說根據數據決策這一環節是最大的障礙。

以往政府的治理策略中,有兩種固定的數據利用模式:

1、分管單位的統計數據有內部的標準化收集流程,同時對關鍵指標有固定考核標準,通常會以統計報告和內部要報的形式提交給管理層。

2、政府依靠自身研究院所等機構來對數據進行常規的報告,而且還會采取橫向課題的方式,與學者或者咨詢機構進行合作,由對方出具研究或者咨詢報告。

不論有沒有疫情,都不要把“智慧城市”當作萬能藥

圖:智慧城市的網絡通信技術(ICT)架構

但是隨著各種智慧城市系統部署到位后,數據量開始瘋狂增長,同時數據雜音、無效數據也開始迅速增長。

大數據結合具體場景的挖掘和分析是一門新興學科,其應用的人才在政府內部尚需要培育,而政府外部的引入的分析服務通常較宏觀,不能徹底滿足政務活動日常管理的科層制要求。

另外社會城市涉及的面太廣,數據之間屏障較多,大量有洞察力的觀點必須要進行數據整合,即能抓住業務又能處理海量數據的人才不足,政府內也沒留下崗位。

總而言之,智慧城市的長期效能,一方面需要智能服務繼續鋪開,一方面需要大數據挖掘人才的繼續引入,這是客觀現象,需要時間來進一步補完。

更關鍵的,疫情期間的智慧城市也并非網傳文章中那么一無是處。

三、疫情期間的智慧城市“不智慧”?也不盡然

批評智慧城市在疫情中無法發揮作用,很不公平。

在目前智慧城市所實現的功能中,大多數服務提供的是判斷YES/NO的服務。

比如疫情期間,多數城市的高速出口都通過攝像頭識別判斷目標樣本在20天之內是否涉漢;成都、廣州等地采用工業無人機對私下聚會、外出的人群進行喊話;武漢的外賣配送機器人等等,作為智慧城市具體功能的體現都發揮了實際的作用。

這類功能的實現考驗的是海量數據的存儲和調度能力,而非是數據挖掘能力。

有人批評人臉識別在小區人員管理上無法發揮作用,這忽視了基層治理的困難現實。

稍微了解社區治理的人都會知道,我國大量老舊小區的監控系統都是十年前的產物,而想更新設備要經歷如下過程:

社區從業委會組織業主大會投票——居民到場——投票通過——動用基金——政府審批——購買設備,過程極其漫長。

就算更新了設備,能錄像就不錯了,還想上AI?你真的想多了。

近幾年的新建樓盤已經有安裝了人臉身份識別技術,但是不同小區購買的服務公司又有差異,數據不能互通已經是老生常談。

在這種情況下,管理者很難實現大眾想象中的“智慧管理”和“疫情防控”。

而如果讓政府承擔相應的開支,一方面成本會居高不下,政府只能選取在車站、機場等人流密集區上載相關提升效率的設備。

基層治理、管控難,不僅是“智慧城市”的技術問題,更多的需要社會進步,需要公共意識強化。

智慧城市效率如何提質提效,很多問題并不出在技術上,背后可能是社會學、政治學問題,而非物聯網或者AI問題,這是大量的智慧城市“批評家”所未能考慮到的。

結論 給智慧城市一點時間

疫情期間,部分城市用無人機進行人群社交聚集監控,使用機器人進行外賣派送、進行人臉識別口罩佩戴情況,雖然在使用的頻率和覆蓋度上有所不足,但是從這項新治理技術的普及上,至少開了一個好頭,這也是智慧城市建設熱潮的連帶效果。

邏輯學家奧古斯都.德.摩根曾說過“每一門蒸蒸日上的學科都是在其符號系統的基礎上繁榮發展起來的”,我們稍作類比也可以認為“一種新的治理模式的蒸蒸日上,必然是在一套符號系統上被社會廣為接受”。

而智慧城市概念的火熱,可以將其視作“數據化-智能化”管理符號系統的核心概念,民間俗語講“先鋪路,再打兔”。

相應的,先普及數據治理的概念,讓“智慧城市”成為我國政府治理手段的標配,然后再進行細節建設和創新性舉措,應是比較合理之舉。

智慧城市的功能特性在于增加管理效率、增強決策依據,作為一項工具,能夠得以使用背后體現的是一種治理思維的變遷,是巨大進步。

我們應該給智慧城市一點時間,也給依靠數據和AI的現代化治理一點時間,不論有沒有疫情,都不要把“智慧城市”當作萬能藥,或許,曾經在東南沿海畫了一個圈的老人教導我們“實事求是”,才是一種萬能藥,而這也是數據信仰背后的精神圖騰。

聲明: 本文由入駐維科號的作者撰寫,觀點僅代表作者本人,不代表OFweek立場。如有侵權或其他問題,請聯系舉報。

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