2020年6月17日,“2020 數(shù)字政府建設(shè)大會(huì)”以網(wǎng)絡(luò)大會(huì)形式成功舉辦。明略科技集團(tuán)技術(shù)副總裁黃代恒出席大會(huì)并做“數(shù)據(jù)與知識(shí)雙驅(qū)動(dòng),助力數(shù)字政府建設(shè)”主題演講。

本次“2020 數(shù)字政府建設(shè)大會(huì)”旨在進(jìn)一步貫徹落實(shí)黨的十九屆四中全會(huì)精神,總結(jié)和交流政府?dāng)?shù)字化轉(zhuǎn)型路徑和先進(jìn)經(jīng)驗(yàn),加快促進(jìn)大數(shù)據(jù)、物聯(lián)網(wǎng)、云計(jì)算、人工智能、區(qū)塊鏈等新一代信息技術(shù)的深入應(yīng)用,全面提升政府治理現(xiàn)代化水平。

明略科技在數(shù)據(jù)中臺(tái)方面,積累了處理海量多源異構(gòu)數(shù)據(jù)的技術(shù),沉淀了從匯聚到共享服務(wù)的全棧工具和行業(yè)Know-how。在數(shù)字城市領(lǐng)域,參與了包括長沙、貴陽、深圳坪山等政府城市級(jí)別的數(shù)據(jù)中臺(tái)建設(shè),同時(shí)也是騰訊WeCity未來城市數(shù)據(jù)中臺(tái)建設(shè)的戰(zhàn)略合作伙伴之一。同時(shí),明略科技讓數(shù)據(jù)說話,打造營商環(huán)境改善和政務(wù)服務(wù)優(yōu)化應(yīng)用,基于政務(wù)數(shù)據(jù)中臺(tái),通過構(gòu)建知識(shí)圖譜,利用畫像、行為分析、智能推薦等技術(shù),幫助政府對(duì)區(qū)域產(chǎn)業(yè)以及企業(yè)發(fā)展態(tài)勢(shì)進(jìn)行分析,在法人、自然人政務(wù)服務(wù)方面提升有效觸達(dá)和精準(zhǔn)率。

在演講中,黃代恒分享了明略科技“數(shù)據(jù)與知識(shí)雙驅(qū)動(dòng)”的數(shù)字城市建設(shè)經(jīng)驗(yàn),核心觀點(diǎn)如下:

數(shù)字城市建設(shè)需要“數(shù)據(jù)”和“知識(shí)”的雙輪驅(qū)動(dòng);

數(shù)據(jù)融合共享的目的是支撐智能應(yīng)用,需要場(chǎng)景的牽引;

“數(shù)據(jù)在線”是“知識(shí)應(yīng)用”的必要不充分條件;

“知識(shí)” 的特點(diǎn)是形式多樣,難感知、難提取、難固化;

數(shù)字城市建設(shè)的重心和難點(diǎn)由匯聚到應(yīng)用,由數(shù)據(jù)到知識(shí),是一個(gè)長期過程。一方面需要橫向拉通(技術(shù)、平臺(tái)、引擎、數(shù)據(jù))與縱向深入結(jié)合,一方面需要領(lǐng)域知識(shí)與技術(shù)服務(wù)融合。

以下是他的演講摘要:

近年來,國家層面對(duì)數(shù)據(jù)重要性的認(rèn)知不斷強(qiáng)化,相關(guān)政策持續(xù)演進(jìn)。很多城市地方政府的大數(shù)據(jù)局、“政數(shù)局”等“新型的城市數(shù)據(jù)機(jī)構(gòu)”都在積極開展數(shù)字城市建設(shè)。他們的主要業(yè)務(wù)目標(biāo)一般包含:

第一級(jí),基礎(chǔ)工作,完成采集融合數(shù)據(jù),實(shí)現(xiàn)資源積累;

第二級(jí),開放共享,跨部門的支撐數(shù)字政務(wù)的應(yīng)用;

第三級(jí),綜合的跨域的精準(zhǔn)感知城市運(yùn)行狀態(tài);科學(xué)分析支撐決策;

第四級(jí),快速高效支撐數(shù)據(jù)智能應(yīng)用。

針對(duì)上述需求,平臺(tái)層面的解決之道是將數(shù)據(jù)“打破組織部門墻”重新關(guān)聯(lián)匯聚,將城市運(yùn)行全要素全周期信息統(tǒng)一標(biāo)準(zhǔn)、統(tǒng)一口徑、全生命周期、全價(jià)值鏈一體化拉通,構(gòu)建政府?dāng)?shù)字化轉(zhuǎn)型必需的數(shù)字資產(chǎn)生態(tài)體系,形成智能化組織、管控和運(yùn)營。

數(shù)字城市建設(shè)需要“數(shù)據(jù)”和“知識(shí)”的雙輪驅(qū)動(dòng)。

數(shù)據(jù)方面,城市大數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)資源來源豐富多樣,廣泛存在于經(jīng)濟(jì)、社會(huì)各個(gè)領(lǐng)域和部門,是政務(wù)、行業(yè)、企業(yè)等各類數(shù)據(jù)的總和。同時(shí),城市大數(shù)據(jù)的異構(gòu)特征顯著,數(shù)據(jù)類型豐富、數(shù)量大、速度增長快、處理速度和實(shí)時(shí)性要求高,且具有跨部門、跨行業(yè)流動(dòng)的特征。

一般來講,城市數(shù)據(jù)流動(dòng)路徑分為:匯、管、用、評(píng)四步:

第一,匯,是數(shù)據(jù)匯聚,包括不同的級(jí)別的數(shù)據(jù),還有內(nèi)部和外部的數(shù)據(jù);

第二、管,是匯聚之后進(jìn)行數(shù)據(jù)治理、管控;

第三、用,是在可控的情況下進(jìn)行數(shù)據(jù)的共享開放和分析應(yīng)用;

第四、評(píng),是對(duì)數(shù)據(jù)質(zhì)量、使用效果的評(píng)價(jià)。

其中,城市數(shù)據(jù)服務(wù)關(guān)鍵步驟包括:

第一、平臺(tái)搭建,構(gòu)建城市數(shù)據(jù)平臺(tái),具備數(shù)據(jù)匯聚、加工、治理和應(yīng)用的基礎(chǔ)能力,快速釋放數(shù)據(jù)價(jià)值;

第二、標(biāo)準(zhǔn)制定,建立完善標(biāo)準(zhǔn),規(guī)范供需管理、數(shù)據(jù)匯聚、數(shù)據(jù)加工治理、數(shù)據(jù)共享服務(wù)等流程;

第三、匯集數(shù)據(jù),梳理數(shù)據(jù)資源目錄,適應(yīng)不同形式、結(jié)構(gòu)、頻度,分階段匯聚數(shù)據(jù)進(jìn)入數(shù)據(jù)平臺(tái);

第四、提供服務(wù),依據(jù)業(yè)務(wù)部門需求,加工治理數(shù)據(jù)、設(shè)計(jì)數(shù)據(jù)主題并分層實(shí)現(xiàn),掛接服務(wù)在合法合規(guī)的前提下實(shí)現(xiàn)共享。

目前,城市數(shù)據(jù)建設(shè)中存在一些常見的問題包括:

一、數(shù)據(jù)融合協(xié)作的內(nèi)驅(qū)力不足。

數(shù)據(jù)孤島的背后首先有個(gè)人隱私保護(hù)和網(wǎng)絡(luò)安全的考慮,除了數(shù)據(jù)訪問權(quán)限控制,還涉及到“數(shù)據(jù)即監(jiān)管”以及組織的重構(gòu)等深層問題。

二、“服務(wù)管理”需求導(dǎo)向不夠。

目前,城市的政務(wù)應(yīng)用大部分是服務(wù)于業(yè)務(wù)流程,真正服務(wù)市民的需求和城市綜合管理者的城市運(yùn)行決策的數(shù)據(jù)應(yīng)用仍不充分,這意味著城市的數(shù)據(jù)匯聚和共享的價(jià)值還沒有真正傳遞給“終端用戶”。

在這種情況下,以應(yīng)用為牽引來去拉動(dòng)需求,是以上兩個(gè)問題一個(gè)比較現(xiàn)實(shí)的解決方案。每個(gè)城市需要因地制宜地選擇合適的“牽引點(diǎn)”,比如,有的城市強(qiáng)調(diào)管理、政用,這樣的城市就以城市運(yùn)行態(tài)勢(shì)的綜合管理為“牽引點(diǎn)”;有的地方重視民用、市民服務(wù),就可以以一網(wǎng)通辦為“牽引點(diǎn)”;有的地方是以商用為主,那就以促進(jìn)當(dāng)?shù)氐漠a(chǎn)業(yè)經(jīng)濟(jì)發(fā)展為牽引,來深入的分析產(chǎn)業(yè)的狀態(tài),促進(jìn)經(jīng)濟(jì)發(fā)展。

以上是“數(shù)據(jù)”如何驅(qū)動(dòng)數(shù)字城市建設(shè)的部分,那么“知識(shí)”是如何驅(qū)動(dòng)數(shù)字城市建設(shè)的?需要研究討論城市運(yùn)行管理與服務(wù)過程中有哪些形態(tài)的知識(shí)。

首先,當(dāng)我們?cè)谟^察一個(gè)城市、園區(qū)或者企業(yè)的運(yùn)行狀態(tài)時(shí),我們都可以把它們分解成各種各樣的運(yùn)行管理指標(biāo), 一般的城市運(yùn)行管理指標(biāo)包含制造能力、消費(fèi)情況、進(jìn)出口情況、投融資情況、科研等,我們要考慮不同的城市有不同的側(cè)重點(diǎn),應(yīng)該做相應(yīng)的調(diào)整。同樣的,城市的政務(wù)服務(wù)、交通運(yùn)行、氣象環(huán)境、產(chǎn)業(yè)的運(yùn)行效能的分析,分析視角也在不斷迭代。

以產(chǎn)業(yè)的運(yùn)行效能分析為例,以前一般的城市管理僅僅分析GDP、納稅貢獻(xiàn)這樣的宏觀指標(biāo),但是現(xiàn)在很多城區(qū)管理效率指標(biāo)趨向精細(xì)化,按照坪效來算,或者按照政策扶持的使用率來計(jì)算等,進(jìn)行綜合的分析,這實(shí)際上是新時(shí)代城市管理思路和理念的體現(xiàn),不簡簡單單的是一個(gè)數(shù)據(jù)指標(biāo),背后隱含的是城市管理者的專家知識(shí)。

在指標(biāo)分析基礎(chǔ)上,可以一定程度上用數(shù)據(jù)來替代人來做城市管理態(tài)勢(shì)的判斷和流程的自動(dòng)處理。

以交管領(lǐng)域的態(tài)勢(shì)判斷為例。

對(duì)超大型城市,為每個(gè)街區(qū)建立基礎(chǔ)畫像。

根據(jù)歷史數(shù)據(jù)設(shè)定調(diào)整規(guī)則。因?yàn)槌鞘忻刻斓慕煌ㄇ闆r不一定都是均勻的,會(huì)有一些“特殊情況”。比如我們會(huì)根據(jù)歷史數(shù)據(jù)對(duì)49尾號(hào)進(jìn)行調(diào)整。我們所在的城市分了5個(gè)階段制定限行措施,由于中國的車主一般不太愿意用4的號(hào)碼,所以本身車尾號(hào)4的車主會(huì)少一些,那么車尾號(hào)4限號(hào)的那一天,這座城市的擁堵情況實(shí)際上會(huì)比其它時(shí)候嚴(yán)重一些。因此針對(duì)這種“特殊情況”,我們要調(diào)整規(guī)則,以避免車尾號(hào)4限號(hào)的那一天發(fā)生嚴(yán)重的擁堵情況。

增加一些特殊的預(yù)警規(guī)則。比如“趨勢(shì)增長預(yù)警規(guī)則”,當(dāng)擁堵指數(shù)連續(xù)3天比率增長(比如說第一天2%,第二天4%,第三天6%),即使擁堵指數(shù)沒有到我們?cè)O(shè)定的指標(biāo)紅線,但是它一直在增長,那么系統(tǒng)也應(yīng)該預(yù)警,要事前預(yù)警,而不能等擁堵指數(shù)到了指標(biāo)紅線再預(yù)警。

城市運(yùn)行管理與服務(wù)過程中的第三類知識(shí)是主題模型和統(tǒng)計(jì)加工的方法。

不同的城市最常見的人口庫和法人庫等等,包含公民的教育科研信息、信用記錄等等,將知識(shí)融合進(jìn)主題模型和數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)加工的方法中去,會(huì)使我們每個(gè)城市的數(shù)據(jù)建設(shè)和建庫的時(shí)候,規(guī)則更統(tǒng)一,建設(shè)效率更高,避免走很多彎路,數(shù)據(jù)模型積累是城市管理經(jīng)驗(yàn)和管理知識(shí)的一種固化和下沉。

城市運(yùn)行管理與服務(wù)過程中的第四類知識(shí),文本中的規(guī)則要素。在城市運(yùn)行的過程中有大量的文檔,比如“干部評(píng)價(jià)”。干部評(píng)價(jià)的文檔就是我們每年要進(jìn)行干部的考核,這里涉及大量的文字描述。可以使用NLP自然語言處理技術(shù)對(duì)所有干部評(píng)價(jià)的歷史數(shù)據(jù)進(jìn)行分析,把干部評(píng)價(jià)中的文本要素提取出來,比如性格、專業(yè)技能(如經(jīng)濟(jì)管理)、重大項(xiàng)目經(jīng)驗(yàn)(如參與奧運(yùn)會(huì)的籌辦工作)等等,我們就能對(duì)這期的領(lǐng)導(dǎo)班子的構(gòu)成進(jìn)行分析,根據(jù)崗位需求和領(lǐng)導(dǎo)者的能力更高效地實(shí)現(xiàn)“人崗匹配”。

另外一個(gè)例子是,每個(gè)城市的預(yù)算的使用都會(huì)有一些規(guī)定,比如PPP項(xiàng)目預(yù)算,不能超過本市GDP的0.5%。這些文本中的關(guān)鍵要素和規(guī)定指標(biāo)其實(shí)都可以提取出來,如果項(xiàng)目預(yù)算數(shù)據(jù)和城市預(yù)算數(shù)據(jù)整個(gè)打通,當(dāng)您在申報(bào)一個(gè)新的審批項(xiàng)目時(shí),可以看到審批的總金額是否達(dá)到預(yù)警線,甚至告訴你離預(yù)警線只差20%。這些都是非常重要的藏在文檔中的知識(shí),可以通過智能技術(shù)將這些大量地非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化成“知識(shí)”,來輔助決策。

最后一個(gè)領(lǐng)域,我們要介紹的是知識(shí)圖譜技術(shù)在數(shù)字城市建設(shè)中的應(yīng)用。例如最近科技抗疫中頻繁使用的健康碼。健康碼實(shí)際上是一個(gè)“索引”或者抓手,更重要的是健康碼背后的“健康檔案”,市民的“健康檔案”是城市知識(shí)圖譜的重要組成部分。這些檔案記錄了你有沒有去過高風(fēng)險(xiǎn)區(qū)域,最近體溫是否正常等等。除了自然人,法人機(jī)構(gòu)、土地建筑等等也有自己的代碼,這些代碼構(gòu)成了城市主體的唯一表識(shí)標(biāo)準(zhǔn)。當(dāng)每一個(gè)實(shí)體(自然人、法人機(jī)構(gòu)、土地建筑等)都有唯一的代碼,且這些代碼互相打通,我們就可以建立城市中的人、事、地、物、組織的關(guān)系網(wǎng)絡(luò),利用知識(shí)圖譜技術(shù)實(shí)現(xiàn)對(duì)密切接觸人員的動(dòng)態(tài)跟蹤。

除了城市健康碼之外,知識(shí)圖譜在精準(zhǔn)幫扶中也起到了重要作用,通過知識(shí)圖譜可以分析幫扶對(duì)象兩三度關(guān)聯(lián)人群的屬性和行為進(jìn)行分析,將幫扶政策落實(shí)給真正需要的人。

綜上所述,我們可以將數(shù)字城市平臺(tái)建設(shè)中的工作分為兩部分,一部分是弱行業(yè)屬性的,也就是數(shù)據(jù)的加工治理,另一部分就是被我們稱為知識(shí)的部分,它是強(qiáng)行業(yè)屬性的,涉及到如何抽象數(shù)據(jù)模型的問題。比如,在金融領(lǐng)域,判斷合規(guī)問題,是否符合管理流程;在交通領(lǐng)域,判斷某個(gè)地方人群密集度、交通擁擠程度,在數(shù)據(jù)分析基礎(chǔ)上進(jìn)行交通預(yù)警,等等,解決這些強(qiáng)行業(yè)屬性的問題使用的數(shù)據(jù)引擎、工具、可復(fù)用組件和流程,形成行業(yè)知識(shí)庫,也叫做行業(yè)知識(shí)的落地。

為解決人機(jī)交互過程中現(xiàn)存的痛點(diǎn),在組織智能的架構(gòu)下打通感知與認(rèn)知,實(shí)現(xiàn)人機(jī)協(xié)同,明略科技提出“HAO”智能理論,融合人類智能、人工智能和組織智能。 其中“組織智能”是非常集中的“知識(shí)”體現(xiàn)。

目前,我們看到的挑戰(zhàn)是,在實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)和知識(shí)雙重驅(qū)動(dòng)的過程中,知識(shí)的形式比較多樣,并且,相比數(shù)據(jù)來說,知識(shí)更加難感知、難提取、難固化。但是,長遠(yuǎn)來看,數(shù)字城市建設(shè)的重心和難點(diǎn)會(huì)從數(shù)據(jù)的匯聚轉(zhuǎn)到數(shù)據(jù)的應(yīng)用,從解決數(shù)據(jù)的問題到解決行業(yè)知識(shí)的問題。這是一個(gè)長期的過程,一方面需要橫向拉通(技術(shù)、平臺(tái)、引擎、數(shù)據(jù))與縱向深入結(jié)合,一方面需要領(lǐng)域知識(shí)與技術(shù)服務(wù)融合。從數(shù)據(jù)的單驅(qū)動(dòng)逐漸轉(zhuǎn)換到數(shù)據(jù)知識(shí)的雙驅(qū)動(dòng),不斷地提高現(xiàn)代化城市的治理水平和智能化程度。