十九届五中全会通过的《中共中央关于制定国民经济和社会发展第十四个五年规划和二〇三五年远景目标的建议》，明确提出要“加快数字化发展”，并作出系统部署。

在最新一期《求是》杂志上，广东省省长马兴瑞发表了主题为《加快数字化发展》的文章，全面阐述强化顶层设计，加快数字经济、数字社会、数字政府建设，强调要做好数据资源的开发、利用、保护等。

“数字化发展”，已经成为数字经济热频词，更是应对新发展阶段、贯彻新发展理念以及构建新发展格局的重要抓手。而推动数字化发展的关键要素是数据，智慧城市的发展离不开数据。

在1月29日“广州市两会”上，温国辉市长作政府工作报告时就提到“培育数据要素市场，构建数据确权、流通、应用机制”，明确“推进新型智慧城市建设、深化市域社会治理试点、提升城市本质安全水平”，加快城市治理体系和治理能力现代化。

其实，广州白云区近年来在数据治理、智慧城市建设等方面开拓探索不断。广州市白云区政务服务数据管理局局长王晓杰1月20日在“问数湾区”活动上，分享了她的实践思考。

白云区政数局局长王晓杰作客”问数湾区“开讲。

·“大数据+人工智能”应用场景，在我们身边随处可见

推进新型智慧城市建设，需要明白为什么要建设智慧城市？在王晓杰看来，社会发展的精细化、信息技术的进步，推动了智慧城市的出现与发展。“人民对美好生活的需要”对转变传统的治理方式、形成新的解决方案提出了要求，而大数据技术、物联网、智能终端、云计算、人工智能算法的发展，使得智慧城市的功能需求具备了解决的可能性。例如，大数据技术的发展使得管理的精细化得以实现。

此外，地方政府部门也在逐步探索将数字技术应用于城市管理、公共服务、社会治理等各类场景中，推动应用场景的串联发展，打造智慧城市。王晓杰表示，智慧城市的核心是通过“大数据+人工智能”的方式解决生活中的各种问题，应用场景在我们身边随处可见。例如，疫情防控中广泛应用的健康码，就是用数字化管理手段使得疫情防控可以精准覆盖到每一个人，可以监测到每一个人的行程轨迹。白云区政府基于健康码建立“十本台账”数据管理平台，将人群按照居家隔离、住院观察、密切接触者等进行分类，实时掌握不同类人群的信息，监控人群在“台账”之间的流动情况，对整个流程进行闭环管理，提高了疫情防控的工作效率。当这些碎片化应用场景相互串联起来，便促进一个完整的、覆盖到城市运行的智慧城市形成。

·三大建设目标为公共管理者建设智慧城市提供方向指引

在探索过程中，政府部门逐步明确智慧城市建设目标：于群众而言，是生活更便利、更舒适、更美好；于政府而言，是降低治理成本，提高治理成效；于市场而言，是创造经济发展新的增长极，为公共管理者建设智慧城市提供了方向指引。

王晓杰详细解释，智慧城市不仅与政府相关，与群众日常生活也息息相关。例如，未来智能电冰箱可能可以按照个体生活习惯，协助定制食材等，提高个体的生活品质。例如，环保监测方面，传统监管方式可能需要不断增加人手，对大面积的区域进行管理。但在智慧城市中，智慧监测设备的应用使得每一个排污终端的数据与整个物联系统相互连接，实时收集处理检测指标数据，并及时预警超标情况，节省了许多一线的巡查人员，并扩大了监测的覆盖面，提升了监管精准度。而且，智慧城市的发展意味着创造了经济发展新的增长极。当前国家正在大力投入发展“新基建”，既是新一轮社会发展的重要基础，也是拉动内需、促进国内大循环的重要载体，对地方经济发展起到重大驱动作用。2020年受疫情影响，很多传统行业的经营遇到困难，而跟数字经济相关的企业大多影响不大，很多还实现逆势增长。

·未来3-5年国内智慧城市基础设施建设将达到一定水平

不过，智慧城市目标的实现，首先需要理清其建设发展的逻辑。在王晓杰看来，智慧城市的建设逻辑分为工程逻辑、业务逻辑。当前“智慧白云”在实践过程中的建设逻辑与智慧城市建设的工程逻辑是相吻合的。具体而言，工程逻辑就是以“感知—数据—平台—应用”的逻辑架构搭建开放平台，支撑智慧城市的创新应用。业务逻辑就是打造包含数据汇聚、发现问题、处理问题三个环节的业务闭环，并借助AI算法实现全流程的智慧化运作。

王晓杰以城市治理领域为例，智慧城市建设首先需要进行数据汇聚，收集所关注问题对象所指向的数据，之后通过AI算法分析数据、发现问题。在发现问题后，通过系统自动推送，由人或AI+人来识别处理问题，并在处理结束后，将相关信息反馈回数据系统，构成一个业务闭环，形成闭环处置。虽然是智慧城市，可以很大程度上依靠人工智能，但人的作用都是不可或缺的，所以在一定时期内，人+人工智能的合作必不可少。

据其称，当前国内大多数地方的智慧城市建设还处于起步阶段，建设内容以基础设施、硬件为主。现阶段智慧城市基础设施建设还是以局部推进、单点突破为主，系统性、联动性不强，对照万物互联的全面覆盖目标还有很大距离。基础设施建设水平很大程度上取决于财力投入，相信在国家大力发展新基建的宏观政策推动下，未来3-5年国内智慧城市基础设施建设将会达到一定水平。

·智慧城市建设问题存在数据汇聚、AI算法、处理环节

需要注意的是，当前智慧城市建设仍然面临许多问题，王晓杰认为主要存在于数据汇聚、AI算法、处理问题三个环节。数据汇聚环节主要存在数据融合、数据共享、数据应用三方面的问题。各个部门数据系统相互孤立，数据不能流通，导致“数据烟囱”现象频发，阻碍公共数据作用的发挥；我国法律没有对公共数据的权属进行明确规定，给部门数据共享和数据应用带来问题。当前政府部门的数据系统建设缺乏标准、规范，数据在汇集过程中面临着数据结构不统一、数据类型不完善等多种问题，导致即使数据实现汇集，数据应用仍然存在着许多难题。技术层面，当前AI算法与政府治理实践需求的契合度较低，部分类型的算法兼容性较差、识别精准度有限，难以帮助政府提高工作效率，如识别违章停车相关算法，部分类型算法没有被研发出来。此外，数字化治理方式的崛起对治理体制的扁平化、综合化转型也提出了更高要求。

·对策：完善数据管理顶层设计，提升算法与应用匹配度等

如何解决？王晓杰提出有针对性应对之策。她说，解决数据层面问题，可以按照马兴瑞省长在《求是》杂志上发表的观点做好数据工作：一是建立数据资源基础制度和标准规范，在顶层设计层面对数据权属、数据目录建设等问题进行明确界定，同时推动数据管理相关学科建设，形成相应理论成果为数据管理实践提供支撑；二是扩大基础公共信息数据有序开放，从顶层设计上对数据流通全过程进行规范，建立数据开放、流通、交易的相关制度与标准；三是加强数据资源安全保护，在完善数据管理体系建设、推动数据开放的同时，推进数据安全分级分类标准建设，降低数据安全事故发生概率。据介绍，白云区政数局正在统筹区域内各部门的新建数据系统，通过掌握立项、经费调配、设计和验收四个关键环节推动各部门数据系统的技术对接和数据共享。

王晓杰说，解决AI算法与实际需求脱节问题，需要加快AI算法的应用导向研发，根据社会治理的个性化需求改造或者开发出真正可应用于现实场景的AI算法，为政府管理实践提供实用的技术工具。至于体制机制层面问题，当前政府部门已经提出综合执法的治理理念，在镇街改革中通过设置综合执法办公室、公共服务办公室等机构，推动体制机制的综合性转型。

也就是说，政府部门需要在数据上完善数据管理的顶层设计，技术上提升算法与实际应用的匹配度，体制上推动政府机构的扁平化和综合化转型，全面提升智慧城市发展水平，赋能城市治理。

出品：南都大数据研究院

采写：南都记者 袁炯贤 实习生 张瑾杰 佘成雨

摄影/视频：李孟麟 崔灿

编辑：袁炯贤

本文作者

袁炯贤

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南方都市报记者