阿里云智能研究员、阿里云产品解决方案总经理曾震宇：从感知到决策，数据智能让城市会思考

各位嘉宾、朋友下午好，非常容幸受邀请参加论坛。

今天我想分享的是在城市治理过程中怎么使用数据让城市治理变得更加智能化。我们阿里云进入城市这个领域最早是从城市大脑开始的，我们进入城市领域已经有4-5年的时间了，我们进入城市领域主要的原因是看到城市当中有大量的数据，这些数据是有潜力可以被充分使用起来，所以我们从数据的角度切入帮助把城市沉睡的数据唤醒，驱动城市的智能化。

如果我们来看一下整个城市的发展，我们如果从数据这条线来看的话，我们认为大致可能会分成三个阶段。从数字化开始，数字化的意思是我们可以有各种各样的手段让我们对城市有感知。然后再到数智化，也就是智能化。我们在单点上可以做相应的智能化，可以做一些局部的智能化的提升，这是数智。最后我们认为应该从数字智能化去用数据帮助我们治理城市，不是说要用机器和技术替代人，我们是希望可以去用人工替代人的地方用数据的技术帮助我们提升。在过去很多领域的数据中，可以把人释放出来，让人真正聚焦在难题上，需要人帮助的事情上面去，把整体的效率提升，这就是我们认为数据可以在城市治理当中起到的作用以及推动城市发展的三个阶段。

如果我们去看城市的治理，当然从政府的角度一定会有流程、制度、人事组织等等方式看待。如果从数据的角度来看的话，对任何一个城市第一个，我们认为城市的这些数据是否真正使用起来了？如何真正使用数据？如何挖掘数据的价值？我们需要构建城市的数据中台，城市数据中台，其实就是一个可以把相关领域的数据真正充分的融合会聚在一起。有人会觉得是不是存在数据隐私的问题，其实数据真正融合以后是在相对保护的环境当中。在数据终台当中可以把各种类型的数据进行相应的建模，在建模基础上我们相当于有了一个城市动态实时的数据底座，这个数据底座可以支撑城市非常多领域的发展。我们在过去实践当中可以看到对于城市的发展而言，这个数据中台可以帮助城市优化资源配置，可以提升整个城市的协同效率，以及提升城市对市民、企业的办事服务的效率。

接下来我会从这三个方面稍微展开进行分享。首先第一个是城市资源的优化配置。现在城市发展的越来越快，城市遇到的很多问题。本质上从技术角度来看就是需和求之间不平衡的问题。怎么去平衡这个需求？在这个中间我们就认为通过数据的方式可以帮助我们做相应的资源优化。城市的规划这中间是一个很重要的领域，在城市规划过程中，以往的做法是通过人工的方式采集各种各样的数据，会有相应的做规划的设计软件。这些数据是散布在不同的地方，要做一些规划其实里面会有不少人工的经验，根据经验根据以往的知道我们该如何做。但实际，我们城市里面会沉淀大量的数据，这些数据可以帮助我们更好了解这个城市正在发生什么样的状况。或者说一个类似的城市可能会有什么样的需求，其中这些数据我们完全可以帮助我们去做资源的优化配置，所以把数据充分融合，我们可以把城市建筑相关的信息、城市地貌信息、企业信息、城市建筑内部的BIM信息等等充分融合进行相应的建模，这样对于城市的发展和规划而言就可以更加精确的度量。

比如说对城市一个新的区域做未来的规划。以往了解下来，大量是用人工经验进行相应的判断，现在通过数字化的手段，其实可以通过数据化的方式进行规划，对城市的规划到底我们要实现什么样的目标？每一块地有什么样的目的？我们都可以相应规划好，规划好在后续的运行过程中都可以去了解背后实际的使用状况到底如何，是否真正达到了我们相应的预期。

所以说城市的数据中台可以帮助城市优化相应的资源，有了之前的数字中台，不仅可以优化资源，还可以进行仿真的推演。在常州实地所推进，以交通为例子，交通是大家每个人都可以体会到的很切实的场景。但是交通拥堵是很多城市面临的问题，交通大量的数据原本是散布在各个地方，我们把交通的数据汇聚以后，可以对一个城市做多个层面交通的优化。包括城市的微观层面，每一个交通路口的红绿灯的优化，到宏观的层面我们到底如何设计交通组织的规划和设计，在这基础之上，再对城市大脑进行相应的优化。有了交通数据之后，就相当于有了交通的数字孪生，这些车辆都可以被路上的感知设备感知出来的，在我们的平台上会有每一个车辆动态运行状况，这就是数字孪生。在数字孪生的基础上我们可以做真正的仿真推演，在交通领域其实有交通仿真，这已经是存在了非常多年的技术，这都是需要用人工的方式设定好到底交通状况是什么样，大概有多少的交通需求。

有了交通的数据中台，或者说城市数字中台的一部分，我们可以在数字孪生上做一些调整。就比如说在杭州需要做一个大型的活动，某一个区域的交通需求会大量增加，这样的话对周边的资源到底会有什么样的影响？其实可以在这个平台上进行仿真推演，然后相应的给到交通部门提供一些数字化的客观量化的指标，这样去帮助他调度，接下来，应该怎么应对大型的活动，这是我们这个平台能够实实在在发挥的作用。

再看一个案例，在雄安新区，雄安新区阿里云是几年前就深度参与他们的城市规划中，雄安新区基本上是重新开始建设的。在雄安新区建设过程中我们跟多家单位包括和中规院进行深度的合作，把规划过程中原本是用的各种各样不同的离散的系统数据进行充分的汇聚融合，把整个规划六个阶段过程完全做数字化。这样的话所有的建设规划过程当中都在一个规划平台上可以实现下来。我们的业务目标就是在雄安新的图纸审批过程中，原本需要人工审批需要30天的时间，因为数字化的方式把所有的数据真正汇聚融合，中间可能需要审批的节点都可以用自动化的方式做判断，做自动化的审批，这样的话让整个审批过程能够效率大幅度提升，可以提升到小时级别，让整个城市从规划到建设过程中的效率相对以往而言，仅仅因为数据的融合打通，形成一个智能化的系统之后可以有大幅度的提升。这就是在雄安新区的一个案例。

接下来看看第二个领域，就是帮助城市提升运行效率。这个营运效率是怎样体现的呢？运行效率就是在每一座城市，每天都可能发生大量的事件，这些事件很多都是小型的事件，比如说清扫垃圾，共享单车随处摆放等等各种各样的问题。这些问题对于城市的管理者而言他们需要花大量的精力处理这样的问题，以往这样的问题都是城市的管理者一方去关心的问题。那我们现在建立城市运营中心称为IOC的一套体系，这套体系本质上是把城市的各种感知能力充分运用起来，把感知到的数据进行充分的汇聚融合，构成城市的数据中台。在这个中台之上通过数据对城市的事件有相应的感知，更重要的是我们能够知道这些事件、感知到这些事件，还帮助形成一个事件处置的调度系统，把事件跟相应的处置事件的资源真正关联在一起，能够让事件更快的进行相应的处置。

背后是用了不少相应的技术，这套系统在若干个城市都有过落地，我们看过以往城市处置这些事件遇到的问题就是大量的问题原本都是靠人工的方式处置的。人工处置的这些问题为什么需要这么多人去处理？因为这里面存在非常多的问题，比如说上报的各种事件有的是通过人工的方式上报的，里面提到了事件的地址，对地址的各种描述不一定是规范的，这就要来回的确认。另外一个事件发生了，可能这个事件会有多种不同形式有多个人提交上来，其实说的是同一个事。在系统数据化之前，我们不知道这是不是同一个事情。所以我们在这里面就运用了一系列技术，包括相应的文本技术以及图象处理技术，把事件的时间、地址、类型、对象等等相应的做智能化的提取。比如地址的融合，尽量的标准化，可以让处置人员知道到底发生在什么样的事件，内容做相应的融合，这样一套系统把事件的融合体系建立起来了。

我们不仅把事件的融合能够做起来，而且做了一些创新的方式用技术+工艺相结合的方式提升事件的处置效率。有一个例子，就是一辆共享单车随处摆放的问题，我们这两年共享单车问题比以前好了很多，但是还会看到一些共享单车放在了不应该放的地方，如果完全靠城管或者是运营公司去处理这个问题相对效率比较低下。我们把这个变成城市管理当中的一个事件，任何一个市民看到这个问题可以拍照上传，后台系统会判断是不是真正有效需要处置的问题，如果认为是有效的事件就发布出来，同时在这个平台上其他的市民看到这样的事件刚好在旁边我就能处置它，处置完之后我重新再拍一个照片，两张照片前后对比我们就可以判断这个事件是不是处置完了，处置完了之后就可以给这两个人相应的公益式的奖励，这样的话就把事件处理不再是政府的独角戏，而是跟市民真正的结合起来。这就是通过技术和工艺相结合，去提高市民的积极参与性。

第三个场景是公共服务，也是之前徐主任提到的“一网通办”的体系，在城市里面其实会有非常多的人办理各种各样的事件，每一个城市对这个事情都非常重视。这个事情是一个很大的挑战原因是什么？因为对于每个城市而言有不同的业务系统，他们之间是没有打通的，我们就提出一个想法让数据多跑路，让老百姓少跑路，做法就是把相应的数据进行汇聚。政府委办局的数据是散布的，但是这些数据最终你去做一个整理的话会发现无非就是那几大类的数据，这些数据进行汇聚和之后，跟业务系统对接，打通之后这些数据可以帮助我们大幅提升办事效率。

比如说对于办的各种各样的事项，每一个城市可能都梳理出了非常多的办事事项，这些办事的事项基本上在每一个地方部门处置的方式都大同小异，背后可能会用到各种各样的你需要提供的各种证件、信息，甚至是实名认证等等，所有这些信息底下的数据进行汇聚和融合之后，系统是能够自动判断的。比如说你上报了相应的信息，在处理下一个申请的时候其实没必要再提供相应的数据了，尽量减少人工干预，尽量减少市民办事所要提供的手续，这样的话可以让事情的办理变成秒批秒办，让效率大幅提高，本质上不是多伟大的技术创新，就是把数据真正做到汇聚和融合，数据融合之后让老百姓可以方便的办理事件。

这个例子是我们在若干个城市里面落地的“一网通办”，包括郑州城市大脑，郑州我们进行了非常深度的合作，在这个合作过程中我们帮助梳理了所有办事事项，把底下的数据能够进行打通，建立了相应的法人库、电子证照库等等。我们还自己开发了相应针对国办的五大类指标的分析体系，针对他的办事事项做自动化的扫描，也是用数据化的智能方式检查效率，在过去两年多的时间我们基本上把郑州在国办考核的排名从20几名提高到10几名，这是非常大幅的提升。

最后我想说的是城市的数据是潜在非常巨大的，我们现在只是切入了几个相对比较聚焦小的领域，在未来我们相信一定会有更加鲜活的场景可以让数据智能发挥更大的作用，这就是我的分享，谢谢大家。