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明略科技姜平:数字城市治理核心,一定要以人为本

马晓龙Amos
2020-07-14 · 18:10
[ 亿欧导读 ] 我们认为,数字城市治理核心,一定要以人为本,为人民服务才是数字城市的核心。
明略科技姜平,大数据,智慧城市,数据管理,硬科技,数字城市

作者:马晓龙Amos,图片来自“亿欧网”

2020年7月10日晚间,作为2020世界人工智能大会的分论坛之一,未来城市论坛顺利落下帷幕。本次论坛由北京亿欧网盟科技有限公司(以下简称:亿欧)主办,世界人工智能大会组委会办公室指导,上海市人工智能学会协办。论坛以“智联万物,慧城新篇”为主题,以“现代化、国际化、科技化、智能化”为特色,突出数据联动、智慧生活、万物互联、政企合作的四大议题,致力于为行业人士提供交流合作的平台、启发新的发展思路,促进技术在具体场景的进一步落地。

论坛期间,明略科技联合创始人姜平,虎博科技创始人兼CEO陈烨,深圳云天励飞副总裁 郑文先,西井科技COO章嵘,科达科技首席科学家章勇,天堂硅谷管理合伙人蔡晓非,天壤城市大脑总裁彭伊莎,以及亿欧公司副总裁由天宇等知名专家学者、行业龙头企业、标杆初创企业与投资人嘉宾莅临大会发表主题演讲。此外,澳大利亚科学院院士、优必选科技AI首席科学家陶大程,佳都科技智能技术研究院院长、新加坡国家工程院院士李德宏,前苹果全球总裁兼COO Marco Landi分别以视频的方式带来精彩分享。

明略科技联合创始人姜平先生带来了《数字城市的探索与实践》的主题演讲,他演讲的核心观点有:

1、数字城市发展,其实并不是一帆风顺的,有两个问题:一是成本非常高,二是工程师很难应付。

2、智慧城市问题的解决,一定不是一蹴而就的,也不存在唯一的解决方案。

3、数字城市治理核心,一定要以人为本,为人民服务才是数字城市的核心。

以下是他演讲的核心内容:

(经亿欧·EqualOcean精简发布)

大家好,我是第一个“活着”上来的。很开心,今天我算是第一个现场演讲的嘉宾,是很大的荣耀,前面都是大佬,但没有来现场。下面分享一下我今天的演讲,是关于数字城市探索与实践。

数字城市,大家都非常熟悉,2008年IBM最早提出“智慧城市”,当然IBM真正全球开始推广是2010年,当时是“智慧地球”的概念。我们国家开始跟进是2013年,有些城市开始逐步进行落地。过程中,也经历了“信息城市”、“智能化城市”、“智慧城市”,现在叫得比较多的是“数字城市”。

今天的主题,我起名是“数字城市”,我觉得更务实,因为城市离智慧化还有一段距离,当然开场天宇总讲的是智慧城市的排名,但我想表达的意思是一样的,无论数字城市还是智慧城市,我们都经历了这样的发展过程。

数字城市发展,其实并不是一帆风顺的,有两个问题。

第一,成本非常高。全球第一个人工智能智慧城市,是韩国的松岛(音)新城,历史上已经建了十来年了,投资规模400亿美金,还需要继续投入大量的资金。 

第二,这个概念的提出是IT公司(IBM)提出的,帮你做规划、落地、实施,IT公司最多的就是工程师,但工程师其实很难对一个城市进行规划

数字城市的发展,我们认为应该有这样一个落地的步骤:首先,要保证数据在线;然后是基于数据,发现城市问题;第三是探索解决。

第一步,数据在线。

非常好理解,但凡做数字城市建设的,都有一个大数据局,将委办局的数据汇集在一起,这是一个数据在线的过程。

今年国务院意见指出,数据作为第五大生产要素,与资本、劳动力、技术并列。农业时代的核心生产要素是土地、劳动力,到工业时代是资本和技术,而到大数据、人工智能时代,明确数据也是核心的生产要素。

数据最核心的,就是对数据进行确权,然后进行资产化。一旦资产化,就可以对数据进行需求分析、问题发现。 

每个人对未来城市的理解,都不一样。要实现高效地服务,那只有通过智能化的技术,赋能于行政服务人员,才能有机会提供更好的服务。

我们明略科技有一个系统,营销智能平台。它能帮助企业或政府更好地定位需求和问题。当需求和问题被发现以后,如何解决?         

明略科技需求数字化平台                   

我们认为,智慧城市问题的解决,一定不是一蹴而就的,也一定不是一个唯一的解决方式能解决的。城市是一个生命体,就像人一样,人由各个细胞组成,随着城市发展,需求一定是不断演变、变化的,不可能一套解决方法解决所有的需求。

那怎么解决这些问题? 

我们认为,核心就是要给政府、领导提供一套工具。能让领导基于这个工具进行决策。 

为什么要基于工具?而不是说工具直接做决策? 

因为决策需要勇气、毅力、担当、责任、愿景、使命,而这些感性的东西,不能数字化。往往我们做一个决策,更重要的是感性的成分,理性的工具反而比重会变小。所以,一个真正的决策,需要理性和感性结合,感性占的比重更大。 

明略科技为领导提供工具,让领导决策,而不是帮助领导决策,我们作为工程师也没有能力真正帮助领导做决策。 

这个探索式分析工具,核心是两个关键要素: 

一是知识图谱。为什么一定要通过知识图谱帮助进行探索分析? 

以前没有数据,就无从进行分析,现在是大数据时代,基于大数据分析,也非常困难。举个例子,在一个漆黑的房间,很难看到对方,但房间灯很亮,超过1000W,估计也看不到。 

如何在海量数据中发现有用的数据?比如城市,有海量数据,哪些数据有用?我们只需要把有用的数据抽取出来,基于关联进行分析。比如城市有应急,应急有应急的知识图谱,应急里还有消防,消防有消防的知识图谱,通过对图谱不断的展开,就可以对问题不断探索、进行解决。 

另外一个很重要的,就是知识。 

上海徐汇区行政服务中心,以前有66个办事窗口,现在只有18个,原因就是把更多事情放在一个窗口办理,让老百姓只跑一趟。 

这就就需要知识库,需要知识。当一个新的业务来,可以通过知识库查,知识库能辅助他进行决策。我们探索式分析,就能帮助更快地学习知识,更快地办理业务。 

我们在城市治理过程中,已经积累了四大类的知识: 

1、管理指标体系。每个城市都有自己的管理指标体系,比如健康度、卫生指标。

2、规则和流程。

3、政策档案文本。

4、治理模型。 

基于探索式分析工具,我们有大量的城市治理模型。 

我们认为,数字城市治理核心,一定要以人为本,为人民服务才是数字城市的核心。我们愿意跟政府一起探索打造以人为本的数字城市。谢谢大家!

本文来源于亿欧,原创文章,作者:马晓龙Amos。转载或合作请点击转载说明,违规转载法律必究。

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