取之于民，用之于民 大数据让“智慧城市”更有人情味

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[CCIDI新闻]在城市规模迅速增加后，城市治理迎来了一次大的考验。人应该是城市治理的重点，但实际上很难收集和分享数据，也很难将人们的反馈纳入城市治理。

在数据时代，各行各业都用数据记录和跟踪。如此大量的大数据不仅应该留在服务器的资源中，还应该在增强城市的人性化方面发挥作用。

具体来说，通过类似众筹的方式收集大数据既简单又高效。从那时起，城市建设将把便利融入细节。之后，大数据的深度挖掘可以预测人们的潜在需求，通过机器智能搜索人类未被发现的规律和结论，并提前提供便利服务。

舆论众筹形成大数据让城市人性化

人性化最直接的体现是城市建设的便利性。城市建设是否可以从人们实际需求的痛点来规划，而不是出于智慧，会导致相反的效果。因此，由公众意见形成的大数据已成为城市治理的必要条件，也成为促进城市人性化的核心。

武汉城市规划设计研究院数字规划中心总工程师熊伟在最近举行的数字博览会上以武汉东湖区规划为例，详细介绍了众包智慧提升人们参与意识、真正以人为本的过程。

他介绍说，在东湖的规划中，市民可以用手中的鼠标作为画笔来描绘绿道的方向。经过一段时间的规划，城市规划管理中心在后台收集和整合所有绿道的规划数据，最终确定人们最需要的绿道走向。整个过程诠释了众包智慧来解决人们需求的痛点，这是人们获取和使用大数据的直观体现。

在未来的城市治理中，类似的舆情众筹可以作为大数据积累的来源，为城市治理提供第一手的舆情反馈支持。这样的舆情大数据不仅使城市治理更加人性化，也避免了重复建设造成的人力、物力和财力的浪费。

机器智能垂直挖掘大数据，让城市治理了解人们的内心

舆论众筹的形式直接取自人民，为人民所用。结合互联网时代的人工智能技术，它还可以深入挖掘大数据，为城市治理提供意想不到的效率。

在这次博览会上，机器智能已经成为智能时代的一项革命性技术。简单地说，机器智能就是让机器拥有人类所没有的智能，学会独立学习，提高智商，甚至在某些方面超越人类的期望。

许多专家和大咖啡都认为，在城市治理中，机器智能的突出优势是让设备连接数据，这样大数据就可以为人类提供最佳解决方案和最佳选择。在主旨演讲中，马云以零售业为例，解释了设备+大数据之后的人工制品的化学反应。他相信定制化的需求会越来越多，机器会变得越来越智能。各行各业都应该为大数据的影响做好准备，抓住机会引领变革。

回到城市治理的主题，在机器智能时代，城市也可以与数据连接，这样大数据可以实时感知人们的需求，也可以使大数据及时调整城市基础设施的运行，特别是对突发事件做出快速反应，这样数据就可以在问题出现之前运行。

在登陆过程中，一些城市已经开始打造城市大脑，这样机器就可以智能地管理所有联通数据设备，从摄像头、交通灯到公共数据库。根据实时大数据基础设施的运行情况，他们可以从容应对突发事件，让人们享受大数据智能分析的便利。

例如，世界上最远的距离被认为是摄像机和交通灯之间的距离。在机器智能时代，摄像机的视频和图像数据可以被深度挖掘，许多看似不相关的数据可以被交叉分析。机器可以独立找到相关数据，实时感知路况，在拥堵前为人们提供合理的路线，使摄像头采集的大数据不再是死数据，而是可以调节信号灯的活动数据。

将来，住哪家酒店，在哪里吃饭，在哪里见面，这些决定都可以在将来得到机器智能的帮助。它可以主动推荐我们去见某人或推荐一家餐馆吃饭，然后乘最方便的航班离开。

大数据横向整合数据共享，打造智能水

大数据不仅可以通过机器智能进行深度挖掘，还可以跨行业进行整合，使城市公共数据能够充分链接。城市治理是一个系统工程，是一个带头和发动的整体。各行各业大数据的横向整合可以使规划一次性到位，并避免拉链式治理。

最著名的处理项目是建造地下管道走廊，涉及水、电、气和暖气，往往需要调整方向或增加新管道。实际上，属于不同政府部门和不同建筑公司的各种计划通常有不同的进展。有时，同一路段在短时间内频繁挖掘，导致拉链式城市治理。

在大数据时代，解决这种混乱的关键是提高数据共享的程度。水、电、气、热等市政部门可以利用3D建模软件提前在同一个平台上模拟规划效果图，相互沟通，了解相同的规划内容，制定总体规划，减少重复的拉链项目，避免影响其他管道走廊的运行。

在平台的实际登陆中，中国数字集团创建的服务于市政部门管理的综合管网信息系统极大地提高了城市治理的效率，排水管网和给水管网系统成为许多地方智能水务的助手。在系统平台中，市政部门可以在地图上了解地下管廊的现状，并通过真实的三维建模功能模拟施工过程和竣工效果。多个部门之间的数据可以互相连接，这样市政规划可以互相跟上，每次处理的服务能力都可以提高，人们不再因为拉链打开而抱怨。

在大数据时代，人们的需求正以几何级数增长，城市治理也面临着巨大的考验。但与此同时，大数据也是改善城市治理的绝佳机会和动力。从舆论众筹开始，大数据的深度挖掘和跨学科整合可以使大数据造福人民，使大数据的巨大智慧提高城市治理的效率。