規避城市大腦建設四大誤區

王婧 許旭 黃向前

2019年，全國有36個市區57個項目以城市大腦為名進行招標，連續兩年增速在100%以上，但部分地方在推動城市大腦建設的過程中存在誤區，制約了城市大腦的應用推廣和效能發揮

城市大腦是集成大數據、云計算和人工智能等數字技術構建的城市級智能化平臺。它通過匯聚、整合和利用城市各領域數據資源，提升數據應用價值，實現以數據資源為基礎的城市治理模式和服務模式創新，是推動城市治理體系和治理能力實現現代化的必由之路。

目前，全國各地建設城市大腦的熱情高昂，杭州、上海、北京、廣州等地相繼提出城市大腦建設方案。2019年，全國有36個市區57個項目以城市大腦為名進行招標，連續兩年增速在100%以上。不過，部分地方在推動城市大腦建設的過程中存在重概念輕內涵、重平臺建設輕數據治理、重局部輕協同、重建設輕運營等四大誤區，制約了城市大腦的應用推廣和效能發揮。

當前城市大腦建設的“四重四輕”

重概念，輕內涵。調研發現，一些地方政府對城市大腦內涵理解不深刻、不到位，其城市大腦建設只是集中在實體大廳建設、軟硬件部署、部門業務系統接入等方面，而未能真正解決城市大腦的統籌協調調度機制、管理運營機制、跨部門數據高效共享等關鍵性問題。有的地方將城市大腦理解為現有智慧城市運營管理中心的改造升級，使城市大腦建設重點停留在技術實現層面，而未能將城市大腦提升到實現系統、平臺、數據、業務交互融合的“總樞紐”“總集成”“總調度”高度，導致城市大腦無法充分發揮中樞功能，也難以滿足智慧城市高效協同運轉與城市運行“全貌”展示有機融合的需求，在一些突發性、應急性事件發生時，容易出現“大腦”癱瘓、失靈等情況。

重平臺建設，輕數據治理。從已建成的省市級大數據平臺和數據共享交換平臺來看，目前平臺數據治理能力還比較欠缺。一是平臺數據歸集力度有待進一步加大。目前，在省、市層面，公安、工商、稅務等部門使用全國統一的業務系統，內部實施垂直管理，導致不同系統之間相互制約，從而影響到數據歸集共享，尤其是地級市的數據空心化現象比較明顯。二是平臺數據質量有待進一步優化。數據歸集涉及多個部門，數據情況復雜、質量參差不齊，部分省市大數據平臺出現了數據不一致、缺失、失真等諸多問題;數據的一致性和規范性程度不高，數據整合共享和有效使用成本加大。三是平臺數據供需對接效率有待進一步提高。共享數據用不上、想用的數據無法共享等問題普遍存在，數據供需對接不精準、供需不匹配的問題亟待解決。

重局部，輕協同。目前，很多地方城市大腦還處于探索發展階段，其場景應用的廣度與深度均有所欠缺，城市大腦僅局限為“領域大腦”，離真正的城市大腦還有距離。一方面，大部分省市的場景應用不豐富，還停留在交通治理、網格化管理等單一的業務單元方面，在網上政務服務、智慧醫療等民生服務領域缺乏深度開發利用，產業領域的經濟小腦尚未建立，未實現向城市治理各領域的全面推進轉型，對民生、產業領域中的痛點難點解決能力有限。另一方面，城市大腦各業務板塊大多基于各部門已有的業務系統，相對獨立，與其他委辦局的協同能力差，跨地區、跨部門、跨層級、跨業務的協同力度不夠。

重建設，輕運營。近年來，城市大腦受到地方政府和企業的高度關注，逐漸成為智慧城市建設的代表性工程。但是，城市大腦工程項目較為復雜，內容涵蓋廣、建設周期長，長期運營需要大量資金持續投入，這給城市財政帶來巨大壓力。一些地方政府在推動城市大腦落地時，考慮更多的是容易量化的硬件設施體系搭建，忽視了難以用績效衡量的運營環節。

探析出現“四大誤區”的原因

政企對城市大腦的理解不夠深刻。一方面，城市大腦屬于地方實踐先行的新生事物，杭州市最早發布，在取得了顯著成效后其他城市紛紛效仿建設。目前，國家層面的系統性、規范性指導文件還比較缺乏，因而在思想、理念、模式等方面各地尚未形成統一認識，很多城市管理者對城市大腦的要素、架構、功能等理解不深刻、不到位。另一方面，由于各城市的發展基礎、政策環境、應用需求、推進力度不盡相同，在城市大腦建設路徑、建設內容和運營方式等方面的考慮和傾向也各不相同，“杭州樣板”在全國的復制推廣尚需時日。

數據機制不健全。一是數據供需對接機制不健全。平臺管理方、數據需求方和數據供給方三方尚未形成有序的數據共享協調機制，存在數據供需對接不精準、匹配不到位等現象，數據的歸屬權、使用權不清晰、不明確，制約了數據信息的有效匯集、按需共享。二是數據資產管理體系不完善。一些地方城市大腦建設的牽頭單位尚未將數據作為資產進行管理，缺乏對數據資源的系統性摸底和整體性規劃，缺乏動態更新的全量數據資源目錄、大數據信用體系和數據資源開放共享體系。三是數據標準規范有待完善。大數據采集、存儲、處理、傳輸和運用等方面的標準規范體系尚不健全，數據定義、分類、共享、質量等方面的標準仍不清晰，數據需求規劃、建設應用、共享交換、開放服務、全生命周期管理等方面也缺少標準化的工作流程。

業務協同聯動機制不健全。城市大腦的建設運維需要管理、業務和技術等多部門的協同配合，盡管各地城市大腦建設都已成立相應的管理機構，但目前的情況卻并沒有那么樂觀。一方面，部門協調聯動缺乏動力。受傳統觀念和部門利益影響，各部門往往會從自身利益出發，考慮應用新技術往往主要為了滿足本機構內部業務需求，這很容易造成各部門單獨運作和縱向運作很好，但橫向協調方面卻不順暢。部門之間信息共享程度低，難以形成合力。另一方面，跨部門業務協同機制不健全。長期以來，我國傳統行政管理以“條塊結合”推動為主，多頭管理、工作交叉、權責不清等問題長期存在，管理服務分散化、應用條塊化、割裂化現象比較突出，缺乏跨業務、跨地區、跨部門的統籌協調和聯動機制。

建設運營模式單一。多地政府部門出于運營風險防控等方面的考慮，長期依賴于政府獨資建設的運營模式，多元化主體參與的建設運營模式仍處于探索階段。一方面，政府獨資建設的運營模式成本過高，可持續性不強。部分地方的城市大腦由政府謀劃、出資建設和運營，市場主體參與度不足，導致政府既是“運動員”又是“裁判員”，且建設和運營投入成本過高，財政負擔重，項目長期運營缺乏可持續性。另一方面，建設方主導的PPP模式帶來的重建設、輕運營現象凸顯。城市大腦PPP項目全生命周期長，運營期是PPP項目持續運營、質量保障的關鍵因素。然而，以建設方為主導的PPP模式注重前期短時間內的建設，容易忽略后期運營和項目全生命周期管理，最終導致運營能力不足。

從數據、業務、模式賦智城市大腦建設

強化頂層設計，規范和引導城市大腦建設與管理。一是強化城市大腦頂層設計，盡快在國家層面形成城市大腦建設指導意見，明確城市大腦發展演進的總體要求、內涵要素、基本功能等，指導全國城市大腦建設有序推進。二是推動城市大腦建設管理標準和規范的出臺。在杭州、廈門等地建設管理城市大腦標準的基礎上，盡快編制形成國家級標準規范，對全國各地推動城市大腦建設管理的機構職責、總體架構、能力設計、標準進行規范性要求和普適性指導。三是強化“一把手”工程，引導地方成立城市大腦建設領導小組，由“一把手”掛帥，建立與城市大腦運行管理相匹配的組織管理流程，統籌推進城市大腦建設，研究解決城市大腦建設應用中出現的重大問題，確保城市大腦設計、建設和應用的協調統一。

從數據賦智看，應優化數據資源管理機制。一是構建數據資產管理體系，建立數據及時更新校核機制，通過多源比對，實現“一數一源”。充分發揮數據中臺作用，建立多元化數據資源采集體系，形成匯集全域經濟社會運行動態信息的城市級大數據中心。二是完善數據治理及服務體系，建立健全跨部門數據共享流通機制，實現數據從采集環節到數據資產化的全鏈路一站式服務，完善數據服務和管理配套機制，針對資源分類、共享交換、開放服務、資源目錄、資產管理，制定管理細則及標準流程，推動實現數據采集、存儲、共享、開放和應用各環節的規范管理。建立和完善政務數據質量管控體系，對數據采集、存儲、加工、應用等各環節進行監控，強化政務數據全生命周期管理。三是健全數據資源標準規范，加快數據定義、數據分類、數據采集共享等領域標準規范的建設，實現各類數據資源的統一規范和無縫銜接，推動數據協同與共享。

從業務賦智看，應完善以城市大腦+業務小腦為中樞的統籌協調聯動機制。一是深化城市大腦與交通、經濟、安全、生態、城管等重點領域業務小腦在數據、業務、系統等方面的融合交互力度，加強分級協調聯動，形成有序的城市大腦管理邏輯。強化城市大腦作為系統、平臺、數據和業務交互融合的“總樞紐”“總集成”“總調度”作用，以跨領域協同應用場景為切入點，打造豐富的智慧應用場景，推動智慧應用加速從單維突進向綜合智能演進。二是完善業務協調統籌聯動機制，建立城市大腦工作專班，深化城市各職能部門在城市大腦建設中的有序分工、高效配合。設立主要負責人責任制，推進各業務子腦與城市大腦的協同聯動，解決跨系統、跨部門、跨業務的重大問題，促進城市運行從單點突破、各自為政向全局優化、一體聯動升級。

從模式賦智看，應建立靈活高效的市場化建設運營模式。一是完善建設運營支撐體系，吸引多元主體參與。建立政府指導、國資主導、領軍企業生態圈建設、市場化運作的城市大腦建設運營主體，建設以政務數據和社會數據為核心資產、創新應用為驅動力的安全可控的運營支撐體系與運營服務平臺。二是創新投融資模式，充分發揮資本市場作用。逐步建立以政府投入為導向、企業投入為主體、社會投入為重要渠道的多元化投融資體系。在交通、醫療等居民獲得感強、數據量大的應用領域探索商業價值實現點，充分發揮市場作用，形成城市大腦創新和建設生態。三是創新運營模式，推動可持續發展。重視運營環節，推動以建設方為主導的PPP模式向以運營方為主導轉變。創新城市大腦商業運營模式，有條件開放城市非涉密數據，鼓勵企業深入挖掘開放數據。建立數據服務、智能平臺開放使用的定價機制和交易規則，實現數據資源、智能平臺的資產化、價值化。同時，可基于數據開放平臺，開發各類個性化便民服務應用，進一步實現數據的應用價值。

（作者單位：賽迪智庫信息化與軟件產業研究所;本文原載《中國城市能源周刊》）