“大數(shù)據(jù)之父”舍恩伯格談智慧城市：不只要技術，要數(shù)據(jù)和更聰明的決策

“隨著全球各地在試點智慧城市項目，我們能更好地理解我們面臨的真正難題，可以說，需要的硬件和軟件在減少，但需要更多的組織件和決策支持系統(tǒng)。”7月8日，在上海舉行的世界人工智能大會上，“大數(shù)據(jù)之父”、牛津大學網(wǎng)絡學院互聯(lián)網(wǎng)治理與監(jiān)管專業(yè)教授維克托·邁爾-舍恩伯格（Viktor Mayer-Sch?nberger）發(fā)表主旨演講表示。

人類最早以打獵和采集果實為生，隨后在大約一萬年前人類開始定居，過上了農(nóng)耕生活。數(shù)千年來，絕大多數(shù)人生活在農(nóng)村，城市之間相隔遙遠，且數(shù)量有限。工業(yè)化推動了城市化的發(fā)展，而人類也遷徙到城市居住。截至2020年，全球有半數(shù)以上的人口居住在城市或城鎮(zhèn)區(qū)域。

龐大的城市需要良好的管理和治理體系。城市管理者的決策需要基于不斷發(fā)展的城市生活的真實情況，此前收集相關數(shù)據(jù)可謂極其困難，分析數(shù)據(jù)并從中得出可付諸實踐的選項同樣困難。然而，現(xiàn)在這一切有了變化。

“得益于數(shù)字技術的進步，我們現(xiàn)在可以使用廉價傳感器和大量的數(shù)字設備，從智能手機到耳機，從汽車到行車記錄儀，從無人機到智能電表，不一而足，它們每天都在收集豐富多樣的數(shù)字數(shù)據(jù)。通過匯總和使用部分這樣的數(shù)據(jù)，城市管理者有機會把決策建立在遠勝于從前的經(jīng)驗分析的基礎上。”舍恩伯格表示，智慧城市的核心不在于具體技術或數(shù)據(jù)基礎設施，在于根據(jù)數(shù)據(jù)做出更好的決策，它需要的遠不止技術進步，更需要組織和機制上的創(chuàng)新與進步。

此外，舍恩伯格提醒，智慧城市的發(fā)展不僅需要適用于大城市，還需要面向小城市。

雖然現(xiàn)在全球人口有一半以上居住在城鎮(zhèn)區(qū)域，但更多的人居住在人口不足50萬的城市中，大城市的發(fā)展速度比小城市快，但小城市的數(shù)量遠多于大城市，而且絕大多數(shù)城市居民居住在小城市。然而，小城市資源有限，且執(zhí)行經(jīng)驗不多。

“困惑決策者的不是哪種技術能幫助小城市發(fā)展為成功的智慧城市，而是哪些組織和體制創(chuàng)新是必要的，以及什么才是最佳執(zhí)行方案?！鄙岫鞑癖硎荆腔鄢鞘械母拍钜兄行枰男?shù)據(jù)，以及怎樣妥善使用間接方法來收集這些數(shù)據(jù)。

以公共交通為例，決策者需要知道居民使用各條軌道交通和公交車線路的頻率是多少，在何時使用。在全球的很多城市中，決策者無法收集這樣的相關數(shù)據(jù)，人們可能會留下一條數(shù)據(jù)線索，給出何時進入地鐵站，何時出站的信息，但不知道他們具體坐了哪條線路。同樣，人們從軌道交通系統(tǒng)轉(zhuǎn)乘公交車時，數(shù)據(jù)也會丟失。結(jié)果出現(xiàn)了數(shù)據(jù)盲區(qū)，導致不良決策。

他提到，如果引導性數(shù)據(jù)不存在，面臨的問題是找到適當?shù)拇鏀?shù)據(jù)，以實現(xiàn)間接收集數(shù)據(jù)，并且進行復雜的數(shù)據(jù)分析，根據(jù)這些代替數(shù)據(jù)來推論。

比如地鐵鐵軌和其他鐵軌一樣，在用了一段時間后會變得高低不平，需要重新平整，但要找到最需要重新平整的軌道點。一般的處理方式是需要緩慢駕駛一輛專用軌道車在夜間駛過軌道，從而加載磁場，測量高度變化。然而，歐洲的一家公共交通企業(yè)的工程師發(fā)現(xiàn)普通智能手機中的振動傳感器收集的數(shù)據(jù)在經(jīng)過綜合圖形分析后，可以當成代理數(shù)據(jù)使用，于是他們編寫了一款免費的智能手機游戲軟件，在游戲的后臺會收集振動數(shù)據(jù)和位置數(shù)據(jù)，并鼓勵乘客在乘坐地鐵時玩這款游戲。這個方法奏效了，他們不再需要使用昂貴且費時的特別磁場加載過程。

舍恩伯格認為：“這是間接數(shù)據(jù)復雜應用的最新方法：依靠復雜的模式識別和深度學習方法來找到可能有用的代理數(shù)據(jù)。但這一點通常不太需要新穎的技術，而更依賴于創(chuàng)新理念和突破性思考?！?/span>