疫情防控：社區“智慧”大考

修林濤　范毅　劉佳璇

3月10日，在北京海淀（中關村科學城）城市大腦展示體驗中心，工作人員展示海淀區智慧社區平臺（任超/ 攝）

新冠肺炎疫情發生以來，大數據、云計算、人工智能、移動互聯等智慧化手段在社區疫情防控和生活服務等方面發揮了重要作用，這一切都在不知不覺中改變著人們對“智慧生活”的認識。人們好奇，智慧社區的相關實踐將在未來發揮出多大能量？后疫情時代，如何借助智慧化手段，讓防控更具效率，讓社區更加聰明？

智慧抗疫

根據成都市發布的《關于依托天府市民云平臺實施2020年民生實事項目的工作方案》（簡稱《方案》），成都的智慧社區建設進入提速階段：不低于100個智慧應用場景示范社區將在全年建設而成，平臺全覆蓋開通社區頻道、建立健全社區基礎信息庫并實現動態更新、建設并推廣應用智慧物業平臺均列于這一工作方案中。

不難觀察到，《方案》發布的現實背景之一，是疫情期間人們對城市社區治理能力的極大關注，疫情的暴發更加凸顯了社區在城市治理現代化中的作用。

在疫情期間，社區既是居民隔離的避風港，也是防疫工作的基本單元。從社區層面的“智慧抗疫”嘗試，或能一窺智慧社區的應用圖景。

為滿足防疫要求，保障社區基本運轉，智慧化手段在社區治理的多個領域得到了應用，大致可分為三類。

手機信令、大數據、人工智能和移動互聯網的應用，展示了“精確到人”的精細化社區治理場景。

智能制造和機器人技術的應用，展示了“靈活高效”的社區服務場景。例如，一些企業快速上線了智能化的消毒無人機、消毒機器人、清掃機器人和配送機器人，滿足了防疫期間無接觸的需求，也體現了部分社區服務無人化的發展前景。

近年來，國內很多城市建設了不少“ 智慧社區”，但大多數只是停留在人臉識別、自動停車、Wi-Fi 覆蓋等智能設施建設的初級階段，依靠的不是多元開放的數據，更多是社區內部靜態數據的線上化。

移動互聯網、人工智能和虛擬現實的應用，展示了無接觸的“線上生活”場景。

例如，通過線上購物和快遞物流，滿足了社區居民在隔離期間采購生活物資的需求，避免了不必要的出行和在超市集中購物帶來的交叉感染風險;通過開展智慧醫療，采用咨詢預約、線上會診、AI輔助診斷、在線支付和藥物配送等新型醫療方式，方便了居家就醫，避免了大量病人在醫院集聚;通過遠程協同辦公、線上教育和虛擬現實娛樂，方便了居民復工復學，豐富了隔離期間的生活。

隨著線上生活方式的普及，社區將不再單純是居住生活的空間，而將向生活、工作、教育、醫療、娛樂等復合功能平臺的方向演進。

大勢所趨

要像繡花一樣管理城市，實質上就是要從小處入手。社區作為城市的基本單元，是城市治理的基礎。近年來，各大城市都推出了提升社區治理能力的各項舉措，疫情則加速了這一進程。

例如，浙江省正在建設未來社區試點，開展智慧化技術集成背景下的高品質社區建設示范。相較于傳統社區，浙江提出未來社區以智慧互聯、功能復合為基本特征，更加注重數字城市、物聯網、大數據、云計算、人工智能等數字技術在社區建設運營中的應用，既可以在日常生活中提供方便快捷的生活和工作服務，也可以適應緊急事件中的實時感知、快速反應等要求，這是中國社區發展的重要方向。

智慧社區建設一方面與城市治理的現實要求相適應，一方面也與不斷推進的信息技術和數字經濟基礎建設相輔相成。

2018年10月17日，成都“天府市民云”正式上線，這是成都市打造的一站式“互聯網+”市民服務總入口，目前已對接48個部門（單位），上線總計181項服務，涵蓋嬰幼、教育、民生、交通、養老等十余個板塊的線上服務應用構建于成都云計算中心所提供的基礎服務之上。

據悉，成都云計算中心于2009年底由中科曙光投資建設而成，接入了成都市及下轄區縣兩級政府上百個部門三百余項政務應用系統，得以打通政府部門間數據孤島、實現互聯互通。

“天府市民云”搭建了省、市、區、社區四個層級網絡化服務體系。隨著數字城市、智慧城市建設的推進，各大城市陸續推出了與“市民云”類似的線上服務平臺，從而真正賦能社區、讓社區治理更加高效精細。

短板盡顯

智慧社區的建設是一個長期的過程，受經濟社會發展水平、資金投入、居民習慣和政策環境等多方面影響，難以一蹴而就。

例如，由谷歌母公司Alphabet于2017年在多倫多發起的高科技智慧社區項目“Sidewalk Toronto”，融合了最新城市設計理念和智慧城市成果，嘗試用最新技術解決社區運營、交通、能源、居住等問題，在全球智慧城市和未來城市領域備受關注，卻因疫情期間對企業未來發展預期較低、前期投資巨大、社區居民對數據隱私擔憂等原因，于2020年5月7日宣告夭折。

2019年1月18日，安防機器人在呼和浩特市賽罕區昭烏達路街道辦事處萬錦領秀社區巡邏

近年來，國內很多城市建設了不少“智慧社區”，但大多數只是停留在人臉識別、自動停車、Wi-Fi覆蓋等智能設施建設的初級階段，依靠的不是多元開放的數據，更多是社區內部靜態數據的線上化。

在應對疫情時，一些“智慧社區”依靠的還是傳統“人海戰術”，這表明其應對緊急情景挑戰的技術準備不足，建設仍處于初級階段。

“智慧社區”不“智慧”，首先體現在應急管理措施不精細上。由于缺乏掌握社區動態數據的技術手段，一些地區的社區應急管理出現了“一刀切”現象。

比如，對老舊社區、開放社區、城中村等社區治理的薄弱環節關注不夠，對需要照顧的老人、兒童、病人等特殊群體的人本主義關懷不足。

另外，部分地區管護措施沒有做到分區分級，該嚴的不嚴，該松的不松，一些疫情較輕的地區也仿照疫情嚴重城市的社區封閉辦法，給居民日常生活和復工復產帶來了不便。

要做到精細化管理，對人口時空信息的快速收集至關重要。在疫情初期，很多社區對實際人口數量、來源地、活動軌跡難以實時掌握，只能通過打電話、上門和逐級填表等傳統手段統計信息，跨地區、跨層級和跨部門的數據難以共享，感染人員時空活動數據不能實時更新，不利于做到早發現、早隔離、早治療。

突發疫情的確讓很多社區措手不及，即使是“智慧社區”，也缺乏應急預案和必要的演練，對緊急時期的醫療救助、物資儲備、組織模式、封閉措施、交通聯系、信息發布、生活保障、居民心理建設等缺乏必要的安排，出現了預警不足、應對遲緩的情況。

疫情期間智慧社區建設暴露的另一短板是，缺少對社區及周邊空間布局合理性進行動態評估的技術手段。一些社區對內部及周邊易發生傳染場所的排查和監控不足，也沒有預留應急隔離場所的選址，這提醒大家：隨著城市的發展，不確定性因素日益增多，社區及周邊的布局也應隨之進行動態調整。

極限思維

基于當前的建設基礎和暴露出的短板，未來，社區實現智慧升級的路徑有哪些？

在社區規劃上，可利用人工智能、模擬仿真技術，構建面向社區治理的全過程規劃模擬體系。依托人工智能和多元數據，進行社區規劃方案設計、模擬評估和實時監測，針對緊急事件、日常生活等不同社區治理情景進行模擬，提高規劃的科學性，也可以實現社區空間布局合理性的動態評估，及時對社區及周邊空間進行調整優化，做好必要的空間或設施預留。

5月14日，工作人員在上海市靜安區芷江西路街道的住宅小區改造后的車庫，展示手機端非機動車智能管理系統

未來的智慧社區建設需要“極限思維”，即利用大數據技術、城市大腦和社區數據平臺，建立一套能夠事前動態預警、事中快速反應、事后全面改進的應急管理體系。

利用大數據和云計算技術，智慧社區可對接城市大腦管理中樞，實現城市與社區的多元開放數據相連通、協作聯動。

城市大腦作為新型城市基礎設施，可分析和利用城市沉淀下來的數據資源，對海量數據進行實時分析處理，建立瞬時響應、全天候運轉的管理中樞，讓數據幫助城市思考和決策。目前，杭州、北京等城市已經開始了相關探索實踐。

若將社區數據對接城市大腦，構建智慧社區模塊，隨時上傳社區數據，通過與居民的手機建立連接，使社區居民可以隨時上報和接收信息，那么，此類技術不僅能讓社區治理更加精細化和人性化，還可為發展數字經濟和開展產業創新提供平臺。

利用物聯網、移動互聯網，還可構建“社區神經網絡”。利用傳感及定位設備、手機信令、移動互聯、社交媒體、數字視網膜、可穿戴設備等技術收集社區和人群數據，在通過智能基礎設施體系進行傳輸與預處理，妥善保護隱私的前提下，實時分析社區人群時空信息和行為活動規律，了解居民運動和健康狀況，從而感知社區運行狀態，以便隨時作出響應。

6月9日，在山西省陽曲縣新陽東街社區，居民在進行血氧測量

總結半年來疫情防控的經驗，為了有力應對隨時可能出現的危機事件，未來的智慧社區建設需要“極限思維”，即利用大數據技術、城市大腦和社區數據平臺，建立一套能夠事前動態預警、事中快速反應、事后全面改進的應急管理體系。

在危機發生前，利用大數據、物聯網技術和城市大腦平臺收集和分析來自手機信令、互聯網、物聯網和社區上報的數據，智慧社區可掌握人口動態時空數據，了解單獨居住的老年人、無人照顧的兒童、殘疾人和慢性病人等特殊弱勢群體的數量和分布，對危險源進行實時監測并及時預警，制定和演練多災種多情景的應急方案。

當危機不可避免地擴大時，則可利用城市大腦與社區數據平臺聯合進行預警發布、防控指揮，利用區塊鏈技術記錄發放物資信息，打造公開透明的應急物資儲備和發放系統，通過互動平臺掌握社區民眾需求和意見，打通公眾參與疫情防控的渠道，形成共同應對危機的合力。

在危機結束后，智慧社區應利用大數據等技術進行情景模擬，及時發現漏洞，迅速改進社區空間布局、物資儲備和使用功能。

在智慧社區探索過程中，雖然過于超前的嘗試實施起來困難巨大，但數據驅動、智慧互聯、便捷宜居、管理精細仍然是未來社區發展的方向，技術進步將悄然改變社區面貌和人的生活。

我國智慧社區發展階段

數據來源：中通服咨詢設計研究院、中國通服智慧城市產業聯盟2020年3月聯合發布《理想智慧社區： 數智驅動社區治理現代化（白皮書）》（劉章豐/設計）

2020中國網民關于“新冠疫情”對個人消費偏好TOP5影響情況認知調查

數據來源：艾媒數據中心《2020中國“新冠疫期”消費者行為大數據監測報告》（劉章豐/設計）

2016-2020年我國智慧醫療行業投資規模統計情況及預測

數據來源：前瞻產業研究院整理（劉章豐/ 設計）