城市大腦

邱鵬?楊宏山

一、超大城市敏捷治理的提出

城市規模的擴大為經濟社會發展帶來機遇的同時，也給城市運行管理帶來了挑戰。超大城市作為一個開放的復雜巨系統，具有變化瞬時性、需求多元性和問題關聯性等特征，多維度、多層次的治理要素和治理子系統相互交織，使得超大城市的治理情境面臨高度復雜性與不確定性。傳統粗放式的城市管理方式囿于條塊分割、職能交叉、信息碎片化等弊端，極大地制約了超大城市的穩定與發展。為了更好地應對各類紛繁復雜的治理問題，迫切需要運用新一代信息技術推進城市運行管理創新。

近年來，大數據、人工智能、云計算等現代化信息技術的廣泛運用，引發了政府公共服務創新和城市數字化轉型。在此背景下，敏捷治理（Agile Governance）作為一種新興治理范式應運而生，其倡導以人為本、密切合作、迅速回應、靈活高效的理念，強調以增量、迭代的方式來應對超大城市治理中的復雜性與不確定性，為城市治理轉型提供重要思路。敏捷治理的思想最早源于敏捷制造，強調完整設計開發、快速響應變化、優先交付產品、緊密協作客戶、加強團隊溝通等原則，從而構建一種靈活回應公眾需求的模式來提升組織運行效率并優化用戶體驗。此后，敏捷治理議題引起了學界的廣泛討論，并被引入公共管理領域，進而形塑了城市運行管理的手段與方式。

敏捷治理既是一種以人為本，具有適應性、包容性和可持續性的決策過程，也是一種兼具靈活性、柔韌性和流動性的治理行動，它能夠對政府現有的治理結構進行優化升級，從而快速響應不斷變化的公共服務需求。有學者指出，敏捷治理在治理對象上主張以人為本和用戶導向，尤其是關注基層工作者的需求；在治理節奏上主張快速回應與提早介入，引導決策者把握適當的時間與時機；在治理方式上主張靈活多變和漸進迭代，注重在執行的過程中進行動態調適；在治理關系上主張主體合作與雙向互動，強調為參與者提供意見反饋渠道。在高度不確定性和復雜性的超大城市治理情境中，敏捷治理促使政府通過柔性的政策干預和靈活的管理統籌來有效使用技術工具，從而動態感知、快速回應和靈活處置紛繁復雜的城市問題，幫助政府擺脫管理手段和方式落后于技術創新的困境。

2022年6月，《國務院關于加強數字政府建設的指導意見》指出，“到2035年，與國家治理體系和治理能力現代化相適應的數字政府體系框架更加成熟完備，整體協同、敏捷高效、智能精準、開放透明、公平普惠的數字政府基本建成”。可見，推進超大城市敏捷治理已經成為新時代治國理政的戰略需求。一系列新型城市運行敏捷治理模式開始涌現，如杭州“城市大腦”、上海“一網統管”、北京“接訴即辦”等。一些區級政府也積極開展創新實踐，取得了顯著的應用成效。本文聚焦北京市海淀城市大腦，致力于厘清其構成要素與運作過程，以期為提升超大城市運行管理系統的敏捷性提供借鑒。

二、海淀城市大腦的發展歷程

為貫徹落實海淀區“兩新兩高”的戰略部署，提升區域科學敏捷治理能力，2018年，海淀城市大腦建設全面啟動。海淀城市大腦是城市的智能載體，具備自學習、自優化、自演進特征，它運用新一代信息技術和實時在線數據，及時發現問題，科學研判形勢，推動跨層級、跨部門和跨界業務協同，進而實現對城市問題的精準施策與高效回應。

海淀城市大腦經歷了從區域先行逐步擴大到全區部署的發展歷程。2018年1月，海淀區首次提出建設城市大腦的設想；同年10月，海淀城市大腦專班成立，海淀城市大腦正式步入全面建設階段。2019年9月，區長專題會通過了城市大腦的整體設計方案，出臺《海淀城市大腦建設項目管理工作規則》，構建了立項審批、并聯評審、統招分簽的機制。2020年8月，北京市委全面深化改革委員會肯定了海淀區推進城市大腦的基本做法，標志著城市大腦1.0階段圓滿完成。2021年2月，海淀城市大腦智能運營指揮中心（IOCC）正式運營，海淀城市大腦“1＋1＋2＋N”的總體框架基本搭建完成。2022年11月，區長專題會部署城市大腦2.0階段發展方向。2023年6月，海淀城市大腦2.0階段的十大方面應用場景發布，并面向社會征集方案，海淀城市大腦在發展過程中實現不斷創新、迭代與優化（圖1）。

海淀城市大腦以“需求牽引、業務驅動”為基本原則，其參與者之間相互協作，形成了獨具特色的“四輪驅動”機制。其中，政府方面組建城市大腦專班辦公室，主要承擔模式探索、技術研究、機制建設、組織保障、場景創新應用等任務。企業方面組建城市大腦研究院，提供方案策劃、專業研究和戰略智庫“三大能力”保障，同時通過中科大腦和科技產業聯盟，為核心平臺和應用場景建設與運營提供技術支撐。海淀城市大腦通過政企合作的方式實現治理需求與應用場景的充分融合，在提升城市運行管理效能的同時，兼顧了城市治理的公共屬性。政府在這一過程中占據主導地位，通過政策手段和工具對企業進行跨界整合，充分調動企業的資源、知識和能力，從而推進城市治理敏捷化，更好地提供公共服務。

三、海淀城市大腦的構成要素

海淀城市大腦是一種業務驅動的智能決策分析系統，該系統以算力算法為支撐，主要由基礎設施、數據、平臺和應用場景等核心要素構成。其主要目的在于及時發現問題、智能計算最優方案并自動配置公共資源，從而不斷提高城市運行管理效率和管理水平。

（一）基礎設施

基礎設施構成了城市大腦的“神經網絡”，海淀城市大腦擁有一個由1.2萬個道路攝像頭和2萬余個傳感器組成的感知神經網，以及包含16種通用基礎算法和127個應用模型的認知神經網。感知神經網能夠實時獲取城市運行的生命體征數據，為城市運行監測提供基礎能力保障；認知神經網則以算力算法為支撐，對海量數據進行實時連接、調度和處理，并提供智能分析服務與識別結果。

（二）數據

數據是城市大腦運行的“血液”，是科學研判和智能決策的重要支撐。為實現管理業務與系統數據的有效整合，海淀城市大腦在匯集城市體征數據的基礎上，接入15類國家級數據、24類市級數據和6類區級數據，打破了跨層級、跨部門的信息壁壘，并形成了數據可復用的閉環模式。多源數據的歸集與融通使得管理業務由“數據跑路”取代“人跑腿”，最終實現業務協同高效辦理。

（三）平臺

作為海淀城市大腦的“中樞系統”，平臺集成智能運營和融合指揮兩大模式，具有決策支持、聯動指揮、業務協同和監測預警等功能。面對海量的城市運行數據，平臺能夠自動感應并推送問題信息，智能標記問題事件的地理位置與處理要求信息，并以數據作為傳導機制，促使跨層級、跨部門協同聯動，從而實現城市問題的快速處置，最大限度地消除城市管理風險。

（四）應用場景

應用場景是城市大腦的最終歸宿，海淀城市大腦加強部門、街道、業務、數據和技術在應用場景中的融合，共對接35個業務系統，圍繞城市管理、城市交通、生態環保、公共安全四大領域，打造了55個應用場景。例如，在渣土車治理場景中，海淀城市大腦對接了交警部門、生態環境部門、城管部門等多個職能部門，打通了渣土車的全鏈條監管數據，實現了對渣土車違規行為的智能識別、軌跡研判和自動處理，形成了更為精準、高效的城市執法新模式。

總體而言，海淀城市大腦聚焦多領域、多場景的城市治理業務，以遍布全區的感知神經網絡為硬件基礎，以城市系統數據為核心資源，運用大數據、算力算法、區塊鏈等現代化信息技術，實時感知城市運行體征，智能識別城市面臨的深層次問題，自動計算問題處置的最優方案，從而促使城市問題從被動處置走向主動治理，真正實現城市治理的智能化和敏捷化。

四、提升超大城市敏捷治理能力的政策建議

作為敏捷治理在超大城市情境中的具體應用，海淀城市大腦已取得顯著治理成效。回顧海淀城市大腦的治理實踐，本文總結出一些基本經驗，進而為其他城市提升敏捷治理能力提供參考。

（一）搭建數字平臺，構建城市運行管理體系

城市運行管理敏捷化的關鍵在于搭建數字平臺，實時呈現城市運行的生命體征，及時發現城市問題并快速采取響應措施，為改進城市治理提供重要支撐。為此，需要實現數字平臺與各政府部門管理信息系統之間的有效對接，如接入公安、交通、消防、城管執法等部門的業務數據，通過數字平臺對數據進行集成、傳輸、存儲和共享，實現各業務信息系統之間的互聯互通，形成跨部門管理的合力，從而構建指揮高效、調度有力的城市運行管理體系，提升政府的快速回應能力和服務保障能力。

（二）推進政企合作，集聚多元建設力量

政府和企業是城市運行管理平臺建設的重要責任主體，政府掌握真實的治理需求，企業在數字技術創新、數據資源整合、應用場景開發等方面具有天然優勢。為實現治理需求和業務系統的有效對接，需要構建政社合作機制，加強政府與行業領軍企業的戰略合作，提升城市運行平臺的數據集成、分析和共享能力；同時也要整合產業鏈上下游配套企業、中小微企業等，組建產業創新聯合體，推進具體領域的關鍵技術攻關，進而不斷推動城市運行管理平臺的迭代升級。

（三）匯集多源數據，提升大數據分析能力

城市運行過程中會產生海量的體征數據，如車輛軌跡數據、能源消耗數據、空氣質量數據等，對這些數據進行綜合處理和分析，能夠為科學決策指揮提供輔助支持。數字平臺包含態勢感知、數據分析、指揮調度和預警監測等模塊，依托數字平臺對城市運行過程中產生的數據資源進行歸集應用，基于數據分析模塊對問題進行分析研判，能夠識別城市運行的潛在風險，智能制定問題解決方案，并推動各部門采取協同行動，從而推動城市運行管理決策由經驗判斷向數據分析轉變。

（四）挖掘治理需求，持續拓展應用場景

城市運行涉及交通、市政、環保、電力、應急等眾多子系統，如果脫離具體的應用場景而空談數字平臺建設，則難以產生實際的治理效果。建設城市運行管理平臺，需要識別具體的應用場景，強化特色應用與政府需求之間的對接。例如，依托平臺打通區、街道和社區的治理數據，建立垃圾分類信息子系統，實現垃圾投放、收集、運輸和處理的全過程管理。值得注意的是，平臺與應用場景的結合是一個循序漸進的過程，在典型應用場景取得成效后，再逐步拓展新的應用場景。

參考文獻

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（責任編輯：張秋辰）