作者：零點有數(shù)董事長袁岳博士，圖源 ：零點有數(shù)
新階段中國社會經(jīng)濟的發(fā)展強調(diào)數(shù)字經(jīng)濟的發(fā)展和數(shù)字化治理，所以全國各地都在探索新階段城市的數(shù)字化建設。今天說數(shù)字化，其實數(shù)字化這個說法是很早就提出來了的，互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)業(yè)發(fā)展是數(shù)字化的事兒，互聯(lián)網(wǎng)之前就已經(jīng)開始有的軟件產(chǎn)業(yè)其實也是數(shù)字化一個非常重要的形態(tài)，電子行業(yè)硬件的發(fā)展也是數(shù)字化早期的發(fā)展形態(tài)。今天在說的城市數(shù)字化建設到底是什么呢？這里，第一個層面我們的工作開展都在建設系統(tǒng)上，行為都在系統(tǒng)上進行，所進行的行為均有數(shù)字留痕，從而形成數(shù)據(jù)化。智能化中間的兩個早期元素，是大數(shù)據(jù)和云計算?；旧厦恳粋€政府部門和一定規(guī)模的公司都會有自己獨立的系統(tǒng)，實現(xiàn)了一個有數(shù)據(jù)的基本狀態(tài)。第二個層面，其實是發(fā)生了一個挺大的變化，應該是算法為核心構(gòu)建城市治理腦核。但是現(xiàn)實中會因為第一個層面參與者的不同而有不同的建議和選擇：如果是賣系統(tǒng)的，就會建議建一個更大系統(tǒng)；如果是互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)，以云計算為核心的，就會建議有一個更大的算力。但到了第二個層面就需要用數(shù)字去改變一些東西，改什么呢？我們干熱線的就改變熱線的工作方式。熱線辦的事情不是一件事兒，老百姓的事兒又特別多，每件事情都不一樣，所以它本身是有細碎的海量的場景，系統(tǒng)的核心應該是在不同場景中的算法，累積算法資源構(gòu)成的處理問題的機制，我把它稱為腦核。我們現(xiàn)有的不少城市大腦本質(zhì)上是一個腦殼，是個系統(tǒng)，但是腦細胞不夠。人和猴子不一樣，跟猿人不一樣，就是因為腦細胞和神經(jīng)元的數(shù)量有差別。也就是說，針對場景所具備的腦細胞和神經(jīng)元的總量才是衡量城市大腦水平的關(guān)鍵?，F(xiàn)在我們打開任何一個系統(tǒng)，通常只會有少數(shù)幾個解決問題的算法。如果我們假定所有的場景都能夠應用數(shù)字化的反應方式，它就進入到第三個層面。所有的場所、所有的事件、所有的主體都有數(shù)字化反應能力的時候，我們就進入了數(shù)字化生態(tài)。數(shù)字化生態(tài)在初級的層次上你可以理解為數(shù)字孿生，在高級的層面上可以理解為現(xiàn)在當熱的“元宇宙”概念。不過我們今天大部分的數(shù)字化經(jīng)濟和數(shù)字化治理是如何進入數(shù)字化應用的問題。舉一個簡單的例子，第一個層面正如有了英文教育的教材、教室和教師；第二個層面是終于有機會從講漢語到講英文了，但每次都需要在腦子里面過一道，某某東西用英語怎么說；第三個層面是不用想英文怎么說，做夢都是英文的，因為就生活在英語環(huán)境和生態(tài)里面。這就是通常我們說的數(shù)字化的三個層級，目前我們實際上是處在數(shù)字化應用這第二個層級。為什么很多城市到不了這個層級呢？是因為核心技術(shù)伙伴的長處和利益在于搞系統(tǒng)。第一個層級的數(shù)字化，就是能夠用系統(tǒng)和大屏展示出來相當數(shù)量的數(shù)據(jù)呈現(xiàn)，就是把能找到的數(shù)據(jù)內(nèi)容都放在里面。如果我們到了一個普通的地級市，你看到的基本上就是這個模型，基本是一個數(shù)據(jù)中心的形態(tài)，和一堆APP和數(shù)據(jù)庫展示；如果在少數(shù)的大城市,我們會看到一些系統(tǒng)開始會弄一些場景，現(xiàn)在我們能看到最多的能夠拿出五六個場景，少的也就是一兩個場景的數(shù)據(jù)呈現(xiàn)。現(xiàn)在特別時髦的說法叫場景開放。場景為什么要開放？政府部門的一個特點就是，我民政的一個東西不想拿給你經(jīng)信委看，經(jīng)信委的東西我不想讓你發(fā)改委看。所以這個時候一個所謂城市大腦的場景應用數(shù)量能夠拿出來的東西太少，因為每個部門都是稍微拿一個東西給你，就這一個給你用一下，還要通過市長批示好多程序。所以場景就有了一個開放的問題。但是實際上就算是場景開放了也只是知道了問題的存在，并不是對于這個問題的響應和解決。我們過去是推數(shù)據(jù)匯融，從現(xiàn)在嚴緊的數(shù)據(jù)安全要求來說，未來數(shù)據(jù)匯融的前景并不更容易。將來更可能是數(shù)據(jù)會保留在每個部門和數(shù)據(jù)原初的單位那里，但是更多單位的數(shù)據(jù)處在可訪問的狀態(tài)，一旦需要的話可以進行調(diào)度，利用區(qū)塊鏈聯(lián)盟鏈技術(shù)等加以鏈接。所以即使最牛的數(shù)字化技術(shù)公司，實際上還沒達到第二層級的數(shù)字化水平。第二層級的數(shù)字化當然一定要有系統(tǒng)，這個系統(tǒng)里面當然有很多場景，但對應問題場景當然有很多算法。我們提出來的問題，僅僅以我們熱線本身的數(shù)據(jù)是不能解決的，熱線數(shù)據(jù)是個線索。我們今天熱線最重要的價值是這個線索驅(qū)動了某一個問題得到了重視，而當這個線索數(shù)據(jù)發(fā)揮作用的時候，其他關(guān)聯(lián)的深度數(shù)據(jù)需要被調(diào)度出來，來說明白這個問題，并支持對策的設計。為什么熱線專報有價值？熱線能夠發(fā)現(xiàn)很多問題，然后領(lǐng)導說這個問題很重要，大家要解決。這個時候熱線訴求就變成了關(guān)鍵線索，我們要把這一類訴求稱作關(guān)鍵顆粒。在那么多的訴求里面，能夠快速智能化地發(fā)現(xiàn)關(guān)鍵顆粒；發(fā)現(xiàn)關(guān)鍵顆粒以后，我們就可以把這個關(guān)鍵顆粒相關(guān)的其他數(shù)據(jù)源調(diào)度出來，把這個問題說得更加清楚，總量如何，特點如何，趨勢如何，新的進展如何，和以前有何差異，處置得好的標桿是怎么處置的，這些處置方法中有哪一種標桿跟我們的條件最匹配最值得我們學習，然后我們的對策思路是怎樣的——這就是我們所說的特定場景要對應于特定算法。我們新一代的系統(tǒng)最大特點是海量的場景，以海量的數(shù)據(jù)說明了海量的場景，然后以生動的算法支撐實現(xiàn)這個問題的解決。現(xiàn)在我們不少城市的大腦的特點是：原來有一個系統(tǒng)，現(xiàn)在又要搞一個新的系統(tǒng)，把這段時間大家搞得更多的東西放在一起，其實原來這些東西已經(jīng)占了很大的算力，所以新的系統(tǒng)就需要用更大的算力，因為現(xiàn)在很多做大腦的公司本身就是賣算力的，讓本來不是很智慧的數(shù)字化內(nèi)容堆在一起用更大的算力運轉(zhuǎn)，問題的解決不敢承諾，更大規(guī)模的運轉(zhuǎn)成了目的，然后還鼓勵城市投資解決更大的算力。現(xiàn)在我們的財政預算里面是沒有算法預算的，但是有算力的預算和算量大數(shù)據(jù)的預算，而且大家都能接受或者被說服算力可以更多，很大的原因是講算力的公司更加著名和聽起來更有權(quán)威性。實際上我們算力的很大一部分已經(jīng)屬于重復建設了。因為算法才是個構(gòu)成城市大腦的核心，如果腦子沒有更新，只是弄了更多低智商的數(shù)字化產(chǎn)品放在一起運轉(zhuǎn)，結(jié)果并不解決啥問題，驗證這一問題的最尖銳的方法就是問問實際工作部門的基層工作單位，如此運轉(zhuǎn)方式對工作效率提升有多大助力。真正的“云腦”（政務腦核），是要推動針對每一批實際的挑戰(zhàn)性問題場景有一批建設性算法出來。我們要注意，場景不是數(shù)字化本身，場景是問題，算法才是數(shù)字化解決方案。某一特定場景與特定算法的匹配才是數(shù)字化基礎(chǔ)單元。比如說電信詐騙，以前40天有個新騙法，現(xiàn)在7天有個新騙法，騙子的水平越來越高，為啥？因為疫情發(fā)生了以后，現(xiàn)在一般很多犯罪干不了，比如盜竊難度很大，所以小偷們海量轉(zhuǎn)型成為騙子。成為騙子之后，琢磨著如何把過去的知識轉(zhuǎn)變成一種新的騙法。騙法是一種場景，如果對騙法沒有算法的話，公安工作就跟不上了。所以騙法是跟算法關(guān)聯(lián)的，有要干壞事的騙法就要有克制它的算法。警務算法的集合才能構(gòu)成警務腦核。比如說像某地臺風，對臺風從什么地方登陸、登陸的時候多少級、經(jīng)過的路線會構(gòu)成的水量風量預計會有多少、因為水和風導致的危房分布、建筑分布和道路風險分布等等。一旦我們測試發(fā)現(xiàn)這個場景對應的算法能夠解決問題后，只要有數(shù)據(jù)自動輸入，很快就自動查會有什么情況出現(xiàn)，可以怎么解決，所以它的效率非常高。在這種自動輸入中產(chǎn)生的大量電子神經(jīng)元資產(chǎn)，構(gòu)成了我們的算法。類似的應用算法集合構(gòu)成城市腦核。在人工智能的算力、算量和算法三者關(guān)系中，算法是有數(shù)據(jù)淵源的，它是從數(shù)據(jù)中梳理出來的。我們可以從12345、110梳理出很多場景，也可以從群眾辦事中梳理出很多事項。比如居委會選舉，民政部門想了解居委會主任的工作情況，從他們的角度來看，這就是一個事項，我們要快速梳理一下，找到數(shù)據(jù)淵源，就是把所有的居委會主任曾經(jīng)干過的事情，也就是所有的檔案變成一個算法、一個分析模型，來分析出誰積極性高、反應快、活干得多、干得好、群眾滿意度高，從而來計算他們可能的群眾支持度。算法要通過多次的數(shù)據(jù)訓練，最后變成精度高的算法。很多算法最初的精度只有60%~70%，但經(jīng)過反復訓練，精度會不斷提高，比較成熟的算法精度可能都在90%以上了，之后就把它做成軟件，借助數(shù)據(jù)輸入，結(jié)果就能高效自動地生成。在商業(yè)領(lǐng)域，算法應用幫助服裝行業(yè)實現(xiàn)了在線分析、在線設計、在線測試、在線試銷，將原來400天的研發(fā)周期壓縮到20天。我們熱線要給領(lǐng)導做重大事項的參謀助手，反應速度和響應速度都要求很高，需要算法級的分析能力，而不是人工式的分析方法。算法與算量有關(guān)，因為來源是數(shù)據(jù)，訓練應用都要靠數(shù)據(jù)，所以數(shù)據(jù)源是非常重要的。未來的數(shù)據(jù)源需要“三調(diào)”化，一部分是可以自動調(diào)取，像政務辦事數(shù)據(jù)；第二部分是目標調(diào)度，需要解決什么問題調(diào)度什么數(shù)據(jù)；第三部分是專項調(diào)研，因為我們非常關(guān)注服務對象的感受。之前大部分人認為數(shù)據(jù)匯融以后，將來會以自動調(diào)取為主，我認為目標調(diào)度才是數(shù)據(jù)源應用的核心，不是把數(shù)據(jù)匯在一起自動調(diào)取。我們未來需要建立數(shù)據(jù)中臺機制，它就是調(diào)度臺，即數(shù)據(jù)有一定量的匯融后，可以通過授權(quán)調(diào)取，根據(jù)專門需要調(diào)度，用算力支撐整個系統(tǒng)的運行。這才是一個典型的城市管理數(shù)字化形態(tài)。人類真實的大腦，分為兩個半球，右半球比較藝術(shù)化、情緒化、情感化，左半球比較理性化、邏輯化，分工不同。每一個半球都有多個腦區(qū)，每一個腦區(qū)又有外表層和內(nèi)表層，或者叫前臺、后臺。外表層的大腦皮質(zhì)上分布著很多神經(jīng)元，每個神經(jīng)元又由細胞體和突觸組成。每個細胞體的功能不同，突觸的聯(lián)結(jié)幫助協(xié)調(diào)不同細胞體的功能。每個神經(jīng)元的細胞體相當于一個算法，中間的突觸相當于一個接口（API），未來算法的連接導致系統(tǒng)工作的協(xié)調(diào)。因此算法的共享度可能遠遠高于數(shù)據(jù)的共享度。如果我們抽象出一個城市大腦，前臺是針對不同問題的垂直算法集成，后臺是用來開發(fā)、組合、計算、精化前臺算法的技術(shù)算法。在前臺算法里又分綜合算法與垂直算法，綜合算法就像我們的熱線的很多訴求，我們需要排序，梳理出根據(jù)現(xiàn)有條件先解決哪些問題；從很多事項中做預測。需要我們做綜合分析的，相當于部門里面的綜合處室，而針對特定領(lǐng)域問題場景的則構(gòu)成了垂直算法。是這兩類算法的總量決定了大腦是不是真的大腦，并體現(xiàn)了大腦水平的高低。熱線在一個城市數(shù)字化進程中，特別是在新一代數(shù)字化治理中特別重要。我們不少城市把很多數(shù)據(jù)都匯集在了一起，但匯聚者發(fā)現(xiàn)匯集的數(shù)據(jù)基本沒用，需要做具體分析時還是需要去外面找數(shù)據(jù)。這說明如果沒有目標驅(qū)動，匯集的數(shù)據(jù)是不知道用途的，古語云：“書到用時方恨少”，數(shù)據(jù)也一樣，數(shù)據(jù)用時方恨少。比如我們接到一通來電，群眾說水管爆了，那就去修水管，這個是反射模式，實際上今天的大部分系統(tǒng)支撐的就是反射模式，反射模式就是一種“章魚式”的信息系統(tǒng)。章魚僅僅在感受和反射能力上是接近和超過人類的，但是章魚卻是很多動物的食物，這是因為雖然章魚的傳感器非常棒，但是它沒腦子，所以它們還是成了其他動物的食物。沒有算法集合的工作系統(tǒng)就接近于章魚系統(tǒng)。回到城市熱線來說，熱線有歷史數(shù)據(jù)，有當下數(shù)據(jù)，我們還能預測未來的數(shù)據(jù)。熱線有兩個獨有特征，一是熱線一定有具體的問題，所以有解決具體問題的動力，比沒有目標驅(qū)動去整合的數(shù)據(jù)效率高。第二是訴求總量夠大，任何一個具體部門都是一個特定領(lǐng)域的場景，只有熱線的線索超越了大部分的部門，而且數(shù)據(jù)量也夠大，所以它模擬了城市生動的生態(tài)，熱線驅(qū)動的數(shù)字化形態(tài)最像一個都會地區(qū)本來的問題形態(tài)。從這個角度來說，獨特部門的驅(qū)動性容易導致城市的偏向，只能解決某一特定領(lǐng)域的問題，只有熱線會站在公眾、企業(yè)和社會的角度推動社會制度的優(yōu)化。正因為熱線問題的來源豐富，場景總量非常大，可開發(fā)的算法總量也會非常大。熱線和政務本質(zhì)上不是一個本位單位，所以產(chǎn)生的算法共享動力也會更強。我們在未來第二層級的數(shù)字化進程中，從賦能和推動整個城市發(fā)展的角度來說，熱線驅(qū)動就成為一個很有價值的機制。中國前沿的數(shù)據(jù)分析與決策支持服務機構(gòu)。深耕公共事務和商業(yè)服務的諸多領(lǐng)域，以第三方評估為驅(qū)動、以解決應用場景中的關(guān)鍵問題為出發(fā)點，梳理和優(yōu)化不同垂直行業(yè)的模型與算法。在數(shù)據(jù)智能時代，公司不斷整合移動互聯(lián)網(wǎng)、人工智能、云計算、物聯(lián)網(wǎng)等領(lǐng)域新技術(shù)，將多源數(shù)據(jù)與公共和商業(yè)服務的垂直行業(yè)場景結(jié)合，將20多年積累的專業(yè)知識實現(xiàn)"經(jīng)驗模型化，模型算法化，算法軟件化"，推進決策科學化、服務高效化。
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