原创《智慧城市顶层设计的浴火重生（一）》
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顶层设计落地难已是很现实的问题,本文重点研究设计思想怎样影响设计质量,甲方问题留待以后讨论. 顶层设计陷入困境
顶层设计与应用脱节并不鲜见,设计者考虑的是未来的完美功能,而用户急于解决的是当前问题；设计者关注的是新技术应用,而使用者关注的是操作的便利,阳春白雪方案与下里巴人操作的鸿沟超出想象.
顶层设计给人的印象是大一统的解决方案,否则怎么能称为“顶层”？然而大一统方案造成了投资的膨胀,顶层设计不是为解决具体问题而是为长远完美而设计,追求完美导致方案不计成本,其投资超出城市的支撑能力却无相应的效益,同时,中小城市比照大城市的设计也是投资浪费的原因之一.
“完美”方案伴生的问题是效益无法测量,承诺的效益均建立在假设条件之上,假设所有的信息烟囱都打通、所有的信息孤岛都连接、所有的信息都收垒,自然就有完美的信息服务并产生大量效益.因假设条件无法保证,效益也就无法检验,不可测量的效益给设计者预留了无效益时狡辩的借口.
IT迷信误人子弟
顶层设计华而不实与多年来对信息技术的片面宣传相关.信息技术的高速发展,大数据、物联网、云计算、人工智能滚滚而来,同时带来IT企业、行业专家为推销技术与个人的夸大宣传,形成了遍及社会的IT迷信,以为新技术等于高能力、高效率、高效益,能够解决城市发展中的一切问题,一些政府官员生怕在高技术大潮中落伍也跟着附和,一边倒的舆论加速了IT迷信泛滥.
大数据技术的出现使很多技术控得意忘形,大数据能够解决城市的不确定性问题,实现自动化管理只是一种幻想.大数据本质是通过以往数据预测未来,只能解决已经有办法的事情,而不确定性事件（如美国9.11事件）是不可预测的,无数据也无解决办法,即使是确定性问题也做不到全由电脑处理,那将会使数据收集与处理的成本膨胀到不可承受的地步.大数据应用有其边界,要考虑逻辑合理性与经济合理性,神化大数据应用必然无法收场.
智慧城市建设应当高度重视数据,迷信数据却无道理,不是所有信息都可数字化,往往越是重要的信息越无法数字化,因此靠数据决策同样会产生片面性,靠数据决策并不等于科学决策.面对需要决策的问题,政府数据永远都是不完备的,如果数据完备那么计算就可以替代领导决策了.决策需要有风险承担能力做支撑,不能承担风险的各种建议很难为政府部门所重视.
某些专家以为功能完美的城市大脑方案是甲方最喜欢的,然而完美方案延迟的效益承诺用户却无法忍受.如果完美的城市大脑要十年才能见效益,谁能等这么久,领导人都换几茬了.政府需要能尽快解决实际问题的方案,需要立即看到效益方案,而不需要一个夜长梦多的理想方案,政府需要方案能立竿见影,等不到系统遥遥无期的“完善”,智能系统必须要边工作边完善.
技术迷信者认为存在着完美的城市大脑可以解决城市的所有问题,以为靠丰富的大数据资源、完善的算法、应用人工智能建设就可以建立完美的城市大脑来替代政府管理者的工作,这种确定性的方案处理不了城市的不确定性问题,不确定性是自然规律是无法消除的,任何新技术在带来新能力同时必然会带来自己的局限性,完美的城市大脑只是乌托邦式的幻想,顶层设计只能选择优点与缺陷共存的智能系统.
效益是项目生存的唯一支柱
与其说智慧城市建设是信息技术问题,不如说是经济学问题,智慧城市项目面对的严酷考验是有无可持续性和能否生存下去,经济上的合理性是生存的关键,应用的目的是产生效益,有效益才有持久的资源供应,项目才能生存.顶层设计必须确保项目经济上的合理性,关注项目的收益能够超过其耗费的资源,缺乏经济学思维是顶层设计不能落地的常见原因.
顶层设计重要的任务是设计可持续性,否则一切投资都将白费,智慧城市并不是靠完美的城市大脑支撑的,而是由一项一项可持续业务积累起来的.业务可持续的关键是社会经济效益,短时间看,领导支持等行政措施十分重要,长时间看,起决定性作用的因素是有无社会经济效益,唯效益才能对业务运行提供长久的支持,即使领导调走该业务也能够生存下去.
顶层设计核心的问题是如何确保效益,对效益的分析与估算要非常认真,能够定量估算的一定要定量估算,不能马虎,系统能否生存下去常在于收益的细节,希望打通部门信息烟囱会带来效益,就要分析打通哪些烟囱会取得何种效益.不是所有的烟囱都需要打通,真正能产生价值的才值得打通,要选择有真实效益的事情去做,含糊的效益目标将导致毫无效益.
成功的智慧城市业务不是靠天才设计出来的,而是靠效益导向一步一步修改形成的,影响项目效益的不确定性因素太多,不可能一次设计成功,效益导向的迭代改进是基本模式,及早展现效益差距,及早启动迭代改进机制可及早逼近效益目标,这样的智能化项目才能生存,智慧城市要踏在效益的台阶上成长,诸多有效益的智能化业务集成为智慧城市.
城市大脑的理想化误区
很多智慧城市规划提出建设城市大脑,城市大脑由大数据中心和城市运行管理中心构成.但是,迄今既没有看到城市大脑可行性的理论妍究,亦没有看到成功的案例,政府使用纳税人的资金为公众服务,选择稳妥的业务模式才合理,政府不宜承担城市大脑实验风险.
城市大脑的名称并非不可用,但功能不能理想化,城市大脑能做好几项服务就可以了,过高的期望是其不成功的主要原因.
人们想象的城市大脑是能够靠“数据+ IT”来解决城市发展各种问题的机构,但对这种构想并没有深入的理论分析.尽管大数据、人工智能、移动互联、云计算等技术显示了强大的功能,但技术只是工具,与城市大脑处于不同的层次,想靠信息技术解决广泛的城市管理问题是做不到的,技术工具只能使政府流程化的业务做得更快而不能帮助政府解决新问题拓展新业务.“数据+ IT”所代表的能力是形式逻辑领域的能力,它没有感悟、没有直觉,没有创新,解决不了未来城市涌现的不确定性问题.
大数据分析展示了强大的问题发现能力,但是大数据应用的局限性也很大,对大多数问题而言,大数据资源是严重稀缺的.在应用目标不明时,大数据中心似乎数据很多,可以做许多分析演示,一旦政府提出明确目标便立即发现：适用的数据资源找不到了,寻找大数据的困难远胜过数据分析的困难,不可能为每项应用设计专门的大数据收集系统,大数据资源主要来自已有大型业务的副产品,大数据资源“看时多,用时缺”的现象极大限制了大数据支持政府决策的能力.
政府最有规模效益的数据应用不是大数据分析而是政府业务数据处理的自动化改进,通过对常规业务数据的有效整合提高政府服务操作的效率应是政府大数据中心的核心业务.
城市运行中心的运行模式始终缺乏有力的理论支持.现代信息技术使数据处理摆脱了对地理位置的依赖,计算能力与数据资源可以送到任何需要发挥作用的地方,将数据与计算能力送到服务现场是提升政府服务效率的重要措施,城市运行中心应充分利用信息技术的超距离优势发挥作用.
目前一些运行中心并没有利用IT服务的超距离优势,大屏幕墙演示的直观性诱导运行中心向场所型服务倒退,大屏幕墙展示在特定场合很有用,但其对固定场所的依赖性不应束缚IT潜力的发挥,城市运行中心要成为超越场所的逻辑服务机构,高效的网络连接模式是城市大脑智慧的核心架构.
将业务处理能力集中到城市运行中心的做法并不明智,运行中心能集中数据与自动处理系统却不能聚集业务智慧.将自动处理能力与业务部门分离会使业务系统得不到业务部门智慧支持而无法优化.以组织计算能力与数据去支持业务部门的一线服务会更受欢迎.
中小智慧城市的顶层设计不能照搬大城市的设计方案,信息系统建设有规模效应,同样的系统业务规模越大越有效益,大城市运行成功的方案在中小城市很可能是亏损的.
小城市的城市病远没有大城市严重,如交通拥堵问题不严重就不必治理,腾出精力做更急需的事情.
产业发展规划更需要因地制宜,产业发展有竞争性照搬外地经验更难成功,设计解决本地特殊问题的方案才是明智的措施. （作者系原中国信息协会副会长,现任中电科新型智慧城市研究院首席顾问）
顶层设计论文参考资料：
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