智能與韌性是否兼容？

宋蕾

摘 要：智慧城市作為城市可持續發展的重要形態，與城市韌性提升具有內生性關聯。但信息技術在城市基礎設施、運營管理系統中的嵌入，并不能必然獲得城市的健康和安全發展。因此，研究智慧城市的韌性建設路徑對提高城市安全和智慧城市建設效率都具有積極作用?；谥腔鄢鞘性u價指標體系，通過利益相關者評價模型，分析我國智慧城市建設對城市韌性提升的顯著性。研究發現，智慧城市建設對社會韌性的提升作用最顯著，但社會賦權存在明顯短板;智慧城市建設對基礎設施韌性具有積極作用，但環境、能源、農業領域的韌性紅利不顯著;智慧城市建設對增加經濟“冗余度”尚不明晰，大數據產業化和傳統行業的數據化轉型面臨不確定性風險。

關鍵詞：智慧城市;城市韌性;城市功能

中圖分類號：F299.2;F49 文獻標識碼：A 文章編號：0257-5833（2020）03-0021-12

作者簡介：宋 蕾，中國浦東干部學院副教授，中國社會科學院城市發展與環境研究所博士后 （上海 201204）

近20年中，全球范圍內的眾多環境、社會和經濟危機對我們的社會產生了重大影響①。城市化的復雜性及其與城市系統要素之間的相互作用，決定了城市風險的預防需要“系統”分析②。因此，在城市經濟增長和信息技術的交叉點上形成的“智能”城市主義，作為應對城市可持續性挑戰的解決方案備受關注③。智慧城市將數據信息技術與城市可持續發展的目標相結合，使得決策者在公共資源要素配置過程中，能夠做出更快響應和更低成本的解決方案馮奎：《中歐智慧城市發展報告》，中國環境出版社2017年版，第103頁。。麥肯錫全球研究院評估了數十個智慧城市項目，盡管這些城市的基礎設施系統和社會經濟發展現狀各不相同，但智能化基礎設施應用為緩解城市病帶來積極“療效”，例如，平均減少疾病死亡率8%-10%，加快應急響應時間20%-35%，通勤時間減少15%-20%，醫療健康成本減少8%-15%，溫室氣體排放減少10%-15%等Mckinsey Global Institute， “Smart Cities： The Digital Solutions for a More Livable Future”， 2018， pp. 12-18.。

但智慧城市建設就一定能夠輸出具有韌性的城市嗎？由于智慧城市建設的系統性、復雜性和不確定性，智慧城市自身建設存在各種技術、經濟和社會層面的風險曲巖：《智慧城市建設中的社會風險管理研究》，西南交通大學出版社2016年版，第94頁。。此外，城市智能化進程中，人口增長在住房、基礎設施供給、生態環境等領域所帶來的挑戰依然被區別對待，城市政策長期存在的碎片化、無效化正在稀釋科技創新為城市治理能力帶來的“延展性”。因此，如何規劃和建設智慧城市，讓城市更具韌性和高質量發展，具有重要現實意義。

一、智慧城市的韌性要素

（一）智慧城市的要素構成

智慧城市是信息城市、數字城市和可持續發展城市的進一步發展和延伸屠啟宇：《全球智慧城市發展動態及對中國的啟示》，《南京社會科學》2013年第1期。。關于智慧城市的概念一直缺乏共識，但關于智慧城市的相關研究和界定存在部分重疊。一般而言，所謂智慧城市是指廣泛利用信息和通訊技術（ICT）來提升城市系統運行和服務供給的效率和效益李德仁：《智慧城市：概念、支撐技術與應用》，《中國公共安全》2013年第2期;Annalisa Cocchia， “Smart and Digital City： A Systematic Literature Review”，Smart City， Vol. 6， 2014， pp. 13-43。。

從物理結構來看，智慧城市主要包括三個層次：技術基礎、應用程序（數據挖掘）和終端應用。其中，技術基礎是指大量通過高速通信網絡連接的智能手機和傳感器，讀取和傳輸城市基礎設施運營和社會日常生活等多維度的數據;應用程序是指數據挖掘和分析系統將原始數據處理成為城市管理和運營可利用的數據信息仇保興：《智慧城市建設的背景、內容和途徑》，《建設科技》2016年第3期。;終端應用指城市、公司和公眾對數據信息的分享和利用。智慧城市的評價體系往往根據該物理結構劃分要素。以國內《智慧城市評價指標體系》和《新型智慧城市評價指標》，以及國際上評價智慧城市的兩種常用指標體系——《智慧城市指數指標體系（SCIMI）》和《歐洲智慧城市排名指數（ESCR）》為例，盡管四種評價指標體系的“智慧”維度和具體衡量指標存在差異，但是信息化基礎設施要素包括感知網絡、寬帶網絡、數據庫等建設以及相關的人力和資本要素的投入;應用產出要素包括智慧治理（政務）、智慧經濟、智慧人文（公民）、智慧生活（醫療、交通、住房、教育、社保等）、智慧環境（自然環境保護）、智慧能源等（見表1）F. Purnomo and H. Prabowo， “Smart City Indicators： A Systematic Literature Review”，Journal of Telecommunication， Electronic and Computer Engineering， Vol. 3， No. 8， 2016， pp. 161-164;王思雪、鄭磊：《國內外智慧城市評價指標體系比較》，《電子政務》2013年第1期。

（二）智慧城市的韌性特征分析

韌性理論從工程韌性、生態韌性到演化韌性邵亦文、徐江：《城市韌性：基于國際文獻綜述的概念解析》，《國際城市規劃》2015年第2期。，其研究從生態學領域逐漸向社會生態系統擴展周利敏：《韌性城市：風險治理及指標建構——兼論國際案例》，《北京行政學院學報》2016年第2期。。社會生態系統的韌性是指城市系統和區域通過準備、緩沖和應對不確定性擾動，實現公共安全、社會秩序和經濟建設等正常運行的恢復能力邵亦文、徐江：《城市韌性：基于國際文獻綜述的概念解析》，《國際城市規劃》2015年第2期。，其強調社會生態系統的自組織、更新和開發能力D. Mcevoy， H. Fünfgeld and K. Bosomworth， “Resilience and Climate Change Adaptation： The Importance of Framing”，Planning Practice & Research， Vol. 3， No. 28， 2013， pp. 280-293.。城市韌性建設一方面要降低特定風險或災害的發生幾率，另一方面追求以人為本的宜居建設和可持續發展，以增加城市的“冗余度”來應對不確定性擾動因素的影響。也就是說，城市韌性建設就是要以“防患未然”為原則，不僅要對已經出現的城市問題或者潛在風險做到“既病防變”，又要為應對不確定性預留“冗余空間”，即“未病先防”連樂：《生態城市的“智慧化”——生態城市建設中大數據技術應用的理論探索》，載中國戰略與管理研究會主編《戰略與管理》，中國計劃出版社2016年版，第67頁。。

目前，城市韌性維度主要根據城市功能劃分。杰哈（Jha）等A. K. Jha， T. W. Miner and Z. Stanton-Geddes，Building Urban Resilience： Principles， Tools， and Practice， New York： World Bank Publications， 2013， p. 49.基于生計資本理論，將韌性要素分為基礎設施韌性、制度韌性、經濟韌性、社會韌性和自然韌性。聯合國減災風險辦公室（UNISDR）提出城市韌性的十大要素，涉及生產力、基礎設施發展、生活質量、公平和社會包容以及環境可持續性等指標。無論韌性要素如何劃分和考量，其都在強調城市要素的抗擾動性、冗余性C. R. Index，City Resilience Framework， The Rockefeller Foundation and ARUP， 2014， p. 61.、多元性、人源性（以人為本）沈清基：《韌性思維與城市生態規劃》，《上海城市規劃》2018年第3期。和學習性S. De Falco， M. Angelidou and J. P. D. Addie， “From the ‘Smart City to the ‘Smart Metropolis？ Building Resilience in the Urban Periphery”，European Urban and Regional Studies， Vol. 2， No. 26， 2019， pp. 205-223.等特征。

而智慧城市的韌性特征是指信息技術以及相應服務提升城市基礎設施系統、人口和社區吸收以及應對外在干擾的能力。智慧城市主要呈現出以下幾個方面的韌性特征：一是利用智能網絡提升城市治理和經濟發展的效率，以及公共服務的包容度;二是利用大數據和智能城市平臺構建開放的、公眾參與的社會經濟發展環境;三是利用技術和城市空間、社會關系的融合，促進社會和環境的福利最大化;四是利用技術和大數據分析提升城市應急和響應的能力（見表2）。

二、智慧城市韌性的影響因素分析

（一）信息技術因素

目前，大數據平臺和人工智能等類腦智能技術得到廣泛發展和布局，“城市大腦”、“智能中樞”是未來城市碎片化數據獲得整合和系統性處理的核心技術，但技術在城市中的廣泛應用需要基于核心技術的自主研發，同時考慮技術發展的成熟度、可靠性以及與基礎設施的融合性。

首先，關鍵性基礎設施的智能化互聯化加強了基礎設施系統之間的相互依賴，一個子系統的基礎設施故障可以在不同網絡層面產生“鏈式反應”，甚至引發社會危機和經濟危機。其次，基礎設施的智能化，加劇基礎設施在網絡病毒攻擊下的暴露程度。特別是隨著城市治理和服務供給對全景控制以及智能技術的高度依賴，更要求嵌入基礎設施的技術需要研發的獨立性和性能上的抗干擾。城市面對日益復雜、疊加的風險沖擊，信息技術在城市基礎設施上的疊加建設，也需要建立信息化韌性架構，根據城市系統的生命力需求，適度選擇性和穩速提高關鍵性基礎設施的“冗余”性，確保各個城市在子系統發生中斷情況下仍然能夠保持正常運轉的能力。

（二）制度因素

智慧城市發展存在兩種路徑：一是以技術為導向的智慧城市規劃，側重信息技術應用和大數據平臺的規劃，該種路徑以里約熱內盧為代表，強調利用數據技術提高政府科學決策水平和公共服務能力。與之不同，倫敦、阿姆斯特丹、維也納等歐洲的智慧城市建設，同樣強調數據基礎設施與傳統基礎設施的融合發展，但以利益相關群體的發展訴求和制度創新為導向S. P. Caird and S. H. Hallett， “Towards Evaluation Design for Smart City Development”，Journal of Urban Design， Vol. 2， No. 24， 2019， pp. 188-209.，其智慧城市規劃強調自下而上的城市治理模式創新，強調技術對生活質量的提高和環境改善。從表1的指標體系比較也可以看到，SCIMI和ESCR指標體系均將硬件基礎設施的信息化納入智慧政府或者政府管理的維度中，指標體系的評分權重中，強調公民賦權、人力資本的發展，以及公眾對決策的參與程度等。

盡管兩種智慧城市建設都強調技術和治理手段的智能化不是目標，而是更及時、動態和精準響應城市居民日益提高的對物質和精神生活的需求。但前一種智慧城市建設路徑，由于重“政府規劃”輕“公眾參與”，智能化技術在提高環境承載能力和可持續發展中存在“高投入低回報”的“不經濟性”問題。例如，缺乏市場需求引導的數據信息系統建設存在規模泡沫，導致資金、技術、維護等出現問題，城市效益實現存在風險胡小明：《智慧城市理念再思考》，載中國戰略與管理研究會主編《戰略與管理》，中國計劃出版社2016年版，第12頁。;或者信息化建設與解決城市發展矛盾的實際需求相背離，不僅不能推動城市可持續發展，還造成更大的浪費。

（三）社會參與因素

數據和智能技術對經濟和社會進步帶來巨大促進作用，但數字向信息資本演化的過程中，存在“極化”現象。一是數據產業和產業數據化發展中的“數據壟斷“問題，其最終會遏制市場創新和中小企業的市場準入。也就是說，信息化與數據呈現出越來越多的“專屬”特征，而非“公共產品”屬性。數據所有權的鎖定效應導致信息資本流動過程中的行業壟斷以及社會排斥Sally P. Caird and Stephen H. Hallett， “Towards Evaluation Design for Smart City Development”，Journal of Urban Design， Vol. 24， No. 2， 2019， pp. 188-209.。二是大數據技術的發展會取代大量社會基礎工作，當缺失新技能的學習和培訓通道缺失時，將導致失業和城市邊緣貧困群體的增加。智能技術的無障礙使用和智能服務的可達性等方面得不到有效保障，將日益加劇城市空間和社會結構上的“分裂”，最終導致“城市數字鴻溝”、“社會極化”和“區域發展的不均衡”等社會包容性問題。

可見，大量數據的收集，以及人工智能技術在城市運營和管理中的嵌入，并不能保證智慧城市的健康發展。城市通過技術達到的智慧化不是城市建設的目標，而是優化基礎設施、資源配置和共享，以及實現創造力、多樣性、教育、自然環境等可持續發展和生活質量改善的重要手段。

三、智慧城市建設的“韌性效用”測度方法

那么，我國智慧城市建設對城市韌性的影響是什么？如何實現評價智慧城市建設對城市韌性能力的影響？目前，尚沒有針對智慧城市的“韌性”評價體系。本研究擬從智慧城市評價指標體系中甄選智慧城市要素，通過利益相關者對智慧城市要素的韌性效用展開評價?；谥腔鄢鞘性u價指標展開其韌性效用評價具有兩個方面優勢：其一，國家層面的智慧城市評價體系不僅指導地方城市構建具有“一城一策”差異化的地方指標崔璐、楊凱瑞：《智慧城市評價指標體系構建》，《統計與決策》2018年第6期。，而且也是智慧城市建設投入的“風向標”，以智慧城市評價體系展開韌性效用測度具有現實意義;其二，智慧城市評價指標體系由智慧要素維度（一級指標）和具體特征指標（二級指標）構成，利益相關者針對細化的要素特征（二級指標）更容易展開客觀評價。

本研究以國家層面智慧城市的指標體系《智慧城市評價指標體系》和《新型智慧城市評價指標》為基礎，聚焦智慧城市的11個智慧要素（一級指標）和25個具體特征指標（二級指標）（見表4），由利益相關者對25個具體指標展開韌性效用評價。本研究通過利益相關者分別對兩個內容展開評價：一是對智慧城市的要素（一級指標）重要性展開評價，該部分的評價旨在獲得智慧城市要素的權重指數;二是智慧城市的要素指標（二級指標）對城市韌性的影響。智慧城市建設會對城市的基礎設施韌性、經濟韌性、社會韌性和環境韌性產生正向或者負向的促進作用。參與評價的利益相關者被要求逐一評價二級指標對四個韌性維度的影響，并將3分的分值分配到四個韌性維度。如果影響為負，則賦予負值;如果沒有影響，則將分值分配到“無影響”（見表3）。

從2019年3月至2019年11月，課題組對中國浦東干部學院的培訓學院展開問卷調查。采取自填問卷和訪談相結合的方式，共發放問卷291份，收回291份。調研對象包括兩類群體：一是城市建設和管理的政策制定者和實施者;二是相關專家，主要是智慧城市建設、城市風險等相關領域的科研人員。盡管社區公眾是智慧城市和韌性城市的重要利益相關者，但由于本研究涉及大量智慧城市評價指標和韌性概念，因此，本研究選擇的利益相關者未包括社區公眾，而是以城市管理者和相關專家為主要參與者。其中，調研對象來自東部、中部和西部。東部對象主要來自上海、浙江和江蘇，占總調研人數的28%;中部調研對象來自河南、山東、山西和河北，占總調研人數的39%;西部調研對象來自四川、重慶、貴州和西藏，占總調研人數的33%。

四、我國智慧城市建設的韌性效用分析

（一）智慧城市韌性提升仍有空間，社會韌性相對顯著

從評價的韌性維度結果看，智慧城市建設對基礎設施、經濟、社會和環境韌性的提升均有正向的激勵作用，但智能化手段對韌性提升無影響的比重仍然高達40%。導致這一結果出現的因素可能存在于兩個方面：一是智慧城市和城市韌性存在強關聯，但智慧城市的評價指標體系與城市韌性顯著不相關，造成智慧城市韌性評估的偏差;二是智慧城市建設投入與地方城市韌性發展的需求偏離，呈現出“高智能低（中）韌性”的城市。

智慧城市發展致力于城市的可持續發展，但不同城市發展的階段、技術、制度和社會經濟發展水平的疊加作用下，智慧城市發展與城市經濟、環境、社會和基礎設施韌性之間的互動關系不同。目前，智慧城市建設的社會韌性效用最顯著，占22.4%（見圖1）。智慧城市建設對提升基礎設施安全性的作用占16.1%，僅次于社會韌性維度。智慧城市建設對環境韌性的影響為12.2%，對提高經濟韌性的作用相對最小，占9.45%。

（二）智慧城市的社會韌性存在短板，智慧公民建設亟待提升

從智慧城市要素看，智慧政府、智慧安防以及智慧民生（醫療、教育和文化創新等）對城市的社會韌性提升貢獻最顯著，這是我國智慧城市建設頂層設計引導的結果。首先，2016年，習近平在網絡安全和信息化工作座談會等多個會議上強調，“統籌發展電子政務，構建一體化在線服務平臺”以及“以推進電子政務、建設新型智慧城市等為抓手，以數據集中共享為途徑，建設國家一體化的國家數據中心”;同年，國務院發布《“十三五”國家信息化規劃》，指出到2020年，新型智慧城市建設要取得顯著成效，形成無處不在的惠民服務、透明高效的在線政府、精準精細的城市治理以及大數據分析技術對城市生命線安全、公共安全和應急安全的全面感知和智能化響應。目前，我國經濟發達城市都在社會治安、安全生產等多領域實現了智能化監控和管理。

但智慧城市的社會韌性存在明顯的短板，即智慧公民。智慧公民的韌性水平處于明顯劣勢，智慧城市的社會賦權還有待進一步提升，如公民的數字意識和技能、消費者保護中的數據隱私和安全問題（見圖2）。信息化時代每一個公眾既是消費者又是生產者，社會和經濟的多元化發展離不開公眾的積極參與。比較《新型智慧城市評價指標》的2016年版本和2018年版本（見表1），智能基礎設施所占比重從7%下降到5%，而市民體驗則從20%提升到40%，可見，智慧城市的建設重點呈現從城市信息化基礎設施向智慧公民和智慧民生的轉變陳銘、王乾晨、張曉海等：《“智慧城市”評價指標體系研究——以“智慧南京”建設為例》，《城市發展研究》2011年第5期。。但與國際智慧城市評價指標體系相比較，我國智慧城市評價體系的重點在于大數據開發和以大數據應用為基礎的政府服務能力提升。雖然我國智慧城市評價體系中，智慧公民和市民滿意度等指標所占比重在不斷提高，但“智慧公民”仍然處于受益群體而非參與主體的位置。

（三）關鍵性基礎設施的智能化尚未釋放韌性紅利

加強基礎設施的安全建設是各國城市安全建設的共識和智慧城市建設的重點內容，其中，關鍵性基礎設施涉及電力、能源、交通、水務和環保等重要領域徐杰、彭靜怡：《世界智慧城市安全建設發展與展望》，載尹麗波主編《世界智慧城市發展報告（2016-2017）》，社會科學文獻出版社2017年版，第90頁。。例如，2015年美國“新智慧城市”計劃投資1.6億美元用于應對城市安全的關鍵挑戰，包括緩解交通擁堵、建設智能化基礎設施和推動物聯網應用來打擊犯罪。印度將98個智慧城市試點建設重點放在電力、環保和交通等方面，以促進城市安全的改善。但從圖2看，相較于智慧民生，我國智慧城市建設對城市環境、能源安全、交通以及農業領域的韌性效用，遠遠落后于社會健康醫療、教育和政府服務領域。

雖然信息技術被廣泛應用于流域水質監測、固廢垃圾處理、污染排放的在線監控、交通誘導系統等，但受制于大數據的算法限制，目前，交通、環境和能源基礎設施智能化應用主要在于監測，而對未來潛在風險的推演和預警仍是“軟肋”。此外，從治理角度看，城市生命線的全生命周期管理需要系統性以及子系統之間的協同性。環境、食品安全以及交通等領域治理仍然呈現“末端化”和“碎片化”。數據的采集和信息的融通在環境、能源、交通等領域的廣泛應用，需要“技術+制度”的復合型建設，需要多元主體的參與，才能從源頭上創新和改變生產、生活的方式，促進生產方式的集約化，資源消耗和污染排放的減量化，分布式能源供給的多元化，從而促進智慧城市建設釋放更多韌性紅利。

（四）智慧城市建設的經濟效益顯著，但智慧經濟發展的機遇與風險并存

城市經濟基礎組成模式和產業種類多樣化，能夠增加城市經濟應對風險的“冗余度”和災后保持經濟穩定的適應能力。紐約過于依賴華爾街金融資本，該種單一經濟發展模式在2008年的全球金融危機中受到重創。2009年，紐約發布《多元化城市：紐約經濟多樣化項目》，將經濟模式轉向科技創新。以信息技術改變資本流動形態，并催生多元化的產業結構和新業態，這已經成為當今全球城市提升經濟韌性的主要戰略。我國近三年數字經濟總量年增速達20%，2018年，我國數字經濟總量達到31.3萬億元，占GDP的34.8%中國信息通訊研究院：《中國數字經濟發展與就業白皮書（2019）》，http：//www.caict.ac.cn/kxyj/qwfb/bps/201904/P020190417344468720243.pdf。。數字經濟正在成為促進經濟發展的關鍵性生產要素。

但研究結果顯示，我國智慧城市建設對提高經濟韌性的作用相對最小，僅占9.45%。其原因可能存在于兩個方面：一是智慧城市評價指標因素。智慧經濟的韌性效用在于經濟的多元化和增長的可持續性。一方面，智慧經濟激發了數字經濟的新態勢，如數字技術和人工智能領域的產業發展;另一方面，信息技術與傳統行業融合發展帶來的經濟新動能，如智能制造、數字教育和醫療、數字旅游、互聯網金融等。但由于本研究基于智慧城市評價指標，其主要來自兩個維度：一是信息產業占經濟結構的比重，即數字產業的產出占比;二是企業信息化經營。可見，智慧經濟指標缺失了傳統產業數字化評價指標。而智慧經濟促進經濟多元化發展的關鍵在于創新融合，即數字產業化與產業數字化的并駕齊驅。

智慧經濟韌性偏低的另一個因素在于數字融合發展自身存在風險，而這種風險的預警和響應機制亟待構建與完善。目前，智慧城市處于起步階段，數據資產的產權、流通和交易等制度尚不完善，且核心科技的創新不足，大數據的產業化發展仍面臨諸多“灰色地帶”和經濟發展的不確定性。此外，制造業、農業、氣象等行業的數字融合發展仍面臨較高壁壘，產業數字化轉型的市場體量較小，對長期經濟增長的支撐不足。傳統行業發展受到數字經濟沖擊的同時，新業態的數字經濟又呈現不穩定性，將對經濟發展造成結構性失衡風險中國信息通訊研究院：《中國數字經濟發展與就業白皮書（2019）》，http：//www.caict.ac.cn/kxyj/qwfb/bps/201904/P020190417344468720243.pdf。。

五、智慧韌性城市建設路徑與政策建議

（一）以數據平臺助力提升城市韌性，將韌性要素納入智慧城市評價體系

智慧城市建設要引入風險意識，將應對城市突發性和緩發性災害的目標納入智慧城市規劃和評價指標體系，以促進運用大數據技術助力城市規劃，提升城市的韌性規劃和管理能力。近年來，全球城市不僅面臨各種突發性風險如颶風、洪水、地震等災害的沖擊，也不得不面臨大量緩發性風險如海平面上升等給基礎設施和人口帶來的潛在風險。但由于風險的不確定性和鏈式反應，城市規劃和管理者在缺乏城市關鍵要素的動態數據條件下，無法提出一套系統的且具有前瞻性的風險響應方案，或者城市韌性的提升策略。

因此，數據技術和城市空間的規劃相結合正在成為發展趨勢。數據驅動下的韌性城市規劃是基于對未來潛在風險影響的量化分析。紐約在《紐約規劃2050》中整合人口、氣候、自然資源、城市基礎設施等多個領域的數據，分析各種基礎設施在不同氣候風險作用下的承載能力變化，并開發洪水、颶風等風險預測地圖等相關城市規劃工具，以分析未來風險對經濟、人口以及建筑的潛在風險和相應的響應機制。此外，日本、倫敦、巴黎均在城市2050規劃中強調利用數據和科技指導城市基礎設施的綠色投資和建設;SCIMI智慧城市評價指標系統將氣候韌性規劃納入智慧環保的評價指標中，促進了阿姆斯特丹通過智能化建設防范氣候風險。

（二）以韌性思維引導智慧城市規劃，以多元治理結構促進智慧韌性城市建設

所謂韌性思維是強調城市復雜系統應對未來不確定性的自我調節能力王昕皓：《韌性可持續發展的生態智慧城鎮》，《上海城市規劃》2018年第4期。。以韌性思維引導智慧城市建設有兩個關鍵點：一是未來的不確定性;二是城市自我調節能力。無論是城市內部因素如城市需求、技術發展等，還是城市外部環境如全球政治經濟的演變，都面對無法預估的不確定性。當前，智慧城市建設強調系統性，旨在通過數據整合和大數據分析技術，以系統工程模式預測和適應未來城市需求變化。但是，技術本身發展也存在不確定性，單純依靠技術無法適應未來不確定性環境。因此，大數據技術和城市“智慧大腦”建設不應該是智慧城市規劃和建設的核心，而是解決可預期社會問題如人口激增和基礎設施供給緊張等矛盾的工具，是研判城市未來潛在風險的“智慧大腦”。

城市要應對不確定性，需要更有韌性的自我調節和自組織能力。這種自調節和自組織的能力，關鍵從來不是技術，而是城市中的人。智慧城市規劃需要以企業和公眾等城市人為核心，鼓勵城市多元主體參與智慧城市建設，以多元主體的技術需求促進多元智慧行業的融合發展。正如《智慧倫敦規劃》、《智慧紐約規劃》都強調數字技術與城市基礎設施的融合，但這種融合是以自下而上的市場需求和公眾參與為前提;倫敦和紐約的智慧規劃也強調要搶占大數據和人工智能發展的高地，但戰略的核心是提高城市人對數字技術的應用技能和市場對數字基礎設施的創新需求。因此，智慧城市建設需要多元主體的共同參與，以人為核心，通過大數據和人工智能與城市基礎設施的融合發展，為城市未來應對潛在風險和不確定性預留“冗余”空間。

（三）以社會公平為原則，完善數據開發和利用的體制機制

“智慧政府”不能實現智慧韌性城市的最優效用，以人為核心的智慧城市建設終將從“智慧政府”轉向“智慧公民”。而“智慧公民”的內涵包括三個層面：一是公民利用數據的可達性，其中包括公民利用數據的技能;二是公民利用數據的參與性，即利用數據參與城市規劃、建設和社區自治的能力;三是公民生產數據的效益性，即公民作為數據的生產者或者數據開發利用的創新參與者，應該享有的經濟效益。

一個智慧的具有韌性的城市應該具有多元包容性、學習性和創造性，即多元主體共治的學習型城市。從可達性層面看，政府要利用智能技術和制度建設為公民的數據可達性創造公平公正的社會環境，為公民學習、創造和交流知識提供有利條件，將打造“智慧公民”作為智慧城市建設的核心要素劉淑妍、李斯睿：《智慧城市治理：重塑政府公共服務供給模式》，《社會科學》2019年第1期。。從參與性層面看，基于競爭中立原則，政府要通過加速智慧城市的數據開放和共享，鼓勵多元利益主體參與公共政策制定和城市治理。企業和公眾不僅利用數據監督政府的公共管理，也是公共服務建設的直接參與者。近年來，政府致力于職能向“店小二”轉型，讓民眾處處感到舒適和方便，而智慧城市建設中，政府需要進一步利用數據的公開和共享，賦予民眾參與治理的能力和渠道。讓公眾可以創造性地應用數據，切實參與到城市的治理中來。從效益性層面看，智慧城市的發展生產和匯集了海量數據，數據的開發利用具有經濟屬性。目前，高科技和創意產業在經濟增長中所發揮的重要作用有限，主要阻礙在于科創和產業融合發展的多元性不足。要促進傳統產業的數字化發展，不僅需要科技創新的不斷積累和孵化，也需要完善制度體系，規范市場發展秩序，均衡配置社會資源，從而促進企業良性競爭和社會需求對創新的共同推動。

（責任編輯：彤 弓）

Abstract： As an important form of urban sustainable development， smart city is endogenously related to the improvement of urban resilience. However， the embedding of information technology in urban system does not necessarily lead to the healthy and safe city development. Therefore， the study of smart and resilient urban construction path has a positive role in improving urban security and efficiency of smart city development. Based on the evaluation index system of smart city， this paper analyzes the significant role of smart city for improving urban resilience through the stakeholder evaluation model. It is found that smart city plays the most significant role in promoting social resilience， but social empowerment has obvious hysteresis; smart city plays a positive role in improving infrastructure resilience， but the resilience dividend is barely manifested in the fields of environment， energy and agriculture; it is not clear that smart city would increase the “redundancy” of economy， because the industrialization of big data and the digital transformation of traditional industries may confront with uncertainty risks.

Keywords： Smart City; Urban Resilience; Urban Function