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中国智能交通协会

从新冠疫情的压力测试,看智慧城市的未来

2020-03-10   来源:中国智能交通协会


(节选)


  纵观人类发展史和城市发展史,瘟疫一直是促进城市规划发展的重要动力。如果说,现代城市依靠公共卫生设施和制度,以及其他城市基础设施,消灭了鼠疫、霍乱等,那么,当下的传染病爆发——从SARS、H1N1、H7N9、EBOLA到MERS现在的新冠肺炎,其传播过程与人口大规模聚集和全球化高速流动密切相关,某种程度上是一种特别的大城市病。
  对此,我们不能因噎废食,终止城市的集聚和效率的提升,只能通过城市治理能力升级来应对。所幸,相比17年前的SARS,本次新冠疫情中,我们看到,因为信息技术发展,有了大量应对各种城市治理问题的工具。笔者认为,城市的本质是,“通过基础设施和公共服务的集中供给,在空间、环境、能源等有限资源条件下实现生产效率和居民幸福感的提升的复杂功能网络平台”,而智慧城市则是,通过数据和计算,更高效地连接资源供需双方,使资源供需更精准地匹配,使有限的存量资源发挥更大的效率。在此意义上思考,我们可以把应对疫情理解为,面对城市资源调度的一种极端特殊场景的压力测试。
  疫情应对的各环节,很大程度上可抽象为信息的采集-计算-决策过程。当下,各种医学信息、物资信息、政策指令信息、舆情信息全部高速流动。无论是网络整体复杂度、在线交流密度、线上交易密度,还是线下聚集密度与流动强度,都远超17年之前。因此,在静态空间策略之外,现代城市治理更应关注,在高频、高精度的时空场景下,新的时空治理方法论和技术体系——这甚至意味着城市规划和治理体系的全面升级。
  很遗憾的是,至少本次疫情蔓延的前期,在资源调度方面,中国的大多数“智慧城市”,未见出色表现。
  这实际体现出,我们的“智慧城市”,仍处于“数字城市”建设的早期。之前完成的,只是部分行业信息化,以及建立静态数据汇聚机制的工作。甚至,看似是线上能力建设,但更多还是关注静态的空间和设施——跟以往的盖楼修路并无本质区别。
  而与疫情相关的各类综合动态场景,涉及的绝大多数资源都带有时空属性。因其综合程度高,复杂性又远超日常的交通、安防等场景,可以说,这次疫情应对,是对城市治理水平的最大考验,其过程也为下一阶段的智慧城市建设指出了短板和努力方向。
  以下,本文尝试从时空信息思维的角度,解析本次疫情各种场景中体现的智慧城市技术发展水平和问题。
  一、城市与区域治理
  本次疫情应对中,也大量使用了基于空间思维的治理手段。比如,根据行政区域内患者数量,配置医疗资源、增建医院、跨区域调度医疗资源,以及根据疫情传播速度和强度切断城市之间的交通联系等。这些看起来不需要特别的技术手段。然而,一旦关注到整个城市中彼此关联的人员、物资、车辆、场所等的精确位置和行为状态,且需要根据高频变化的供需,对这个复杂的巨系统进行精确的决策和调度,我们就会发现,传统的技术手段和思维方式显得捉襟见肘。
  疫情早期,决策之所以进退失据、贻误战机,一个重要的原因就是,城市治理的原有范式中,对需要高频采集信息联动决策的场景准备不足。对超大城市甚至大城市区域来说,以纵向信息交流、信息内循环为特征的传统决策过程,不可能比疫情爆发速度还快。
  智慧城市建设的基本诉求,就是对城市各项资源的整合与共享,打破部门、行业的孤岛式运营,实现跨职能、跨业务联动。数据化治理的转型,使政府可以科学有效采集、分析和利用各类信息和数据,为立法、决策和执行提供更为准确全面的依据。
  本次疫情中,在原有的城市大脑和城市数据平台的基础上,很多城市开发了专门的疫情数据平台模块,对各部门的数据进行快速汇集和分析,服务疫情期间的资源调度、态势研判和科学决策指挥。虽然大都是以可视化为核心的IOC大屏,但很多加入了各种高频时空信息汇聚与分析的能力,与传统的静态信息大屏相比已有了不小进步。

图片2.png

某市城市智慧中心疫情模块(相数科技与北京大数据研究院)


  二、社区治理
  网格化管理是近年来政府智慧城市建设的最重要成果,也是城市社区治理的基本范式。然而,在疫情应对过程中,武汉的网格化管理似乎并未发挥应有作用。疫情爆发之际,仍举办了百步亭社区“万家宴”等大型活动,足见基层的危机应对机制远未建立。我们的网格化管理,更多还是对静态设施的管理,以及对基本统计信息和公共安全信息的采集,与真正意义上的治理和服务网格相去甚远。
  社区是疫情防控的前沿和堡垒,对社区人口流动和聚集的管控是控制病毒扩散的基本手段。大量政府和基层组织并未充分利用ICT技术,而是采用手工作坊式人海战术,通过打电话、微信群等方式,逐级填报汇总,造成了部门之间的数据冲突。跨地区、跨层级和跨部门的数据难以共享,重复采集在所难免,大大降低工作效率。
  因此,各大互联网公司纷纷推出了这类系统,帮助社区基层管理人员,通过信息化手段进行社区封闭管理、数据采集与统计分析、重点隔离人员远程监管等工作。这类实时社区疫情数据,便于上报政府部门,可做到数据实时掌握,并减少面对面数据采集的人力需求,降低近距离接触感染病毒的风险。
  对社区治理而言,永远不能忽视自下而上的力量。本次疫情中,武汉一度发生大量患者就医无门的现象。各种官方求助平台饱和后,病患大量求助于自发的信息传播。网上也涌现出一些众包的信息平台,公众可自行定位和上传信息。除了患者求助外,各种物资和应急需求也可发布,部分运营主体甚至可以协助关键供需对接。《人民日报》开通了“全媒体行动·征集新型冠状病毒肺炎求助者信息”平台。网民登录平台,可填写四类人员(确诊、疑似、密切接触者、无法排除的发热者)求助信息。人民日报整理汇总后,第一时间转交相关部门处理,提供帮助。深圳福田区政府结合“智慧福田”智慧城市系统推出“防疫物资调度登记平台”。通过github等专业技术平台,由程序员、工程师自发组建了“wuhan2020武汉新型冠状病毒防疫开源信息收集平台”,武汉大学团队推出了“全国抗击新冠病毒防护物资信息交流平台——珞樱善联”。类似的众包信息平台,在近年的震后救援中都发挥了很大作用,是保持灾区基层信息畅通的重要渠道,应该针对这些城市应急资源,建立常态化响应机制。
  三、交通
  交通系统是维持城市日常生产生活、应急救援和疫情防控工作开展的基础保障。同时,交通工具、交通场所大量人流集中、转换,存在进一步扩散疫情的风险。非常时期,城市交通系统的运行目标是,既要保证有效运输,又要降低疫情扩散风险。
  某些城市为阻断出行风险,一度发布消息,要将所有信号灯调成红色,即将所有机动车出行都视为违章。虽然很快修正了说法,但也体现了“智慧交通”系统建设并未针对这种特殊场景做好准备。
  疫情期间,城市交通运行模式发生了很大变化。常规通勤需求消失,但基本的社区生活出行、就诊出行以及维持城市正常运行的货运交通仍需维持。根据交通需求快速调整的交通运行策略,是时空数据平台的重要能力。
  目前城市街道上大量公交车空驶,无疑造成巨大浪费。通过手机信令、调查数据等,可快速了解市民出行需求变化。一方面,可及时发布公交线路和客流密度信息,引导分散出行、避免密集接触导致感染;一方面,可调整公交线路,根据实际客流开设临时线路,根据实际需求分布,减少换乘和等候造成的风险。此外,通过对各种车辆实时位置状态的掌握,可以针对医疗急救、应急物资等车辆予以路权保障,甚至根据时空状态实时调控车辆资源,提高利用效率。
  对处于寒冬中的无人驾驶产业,本次疫情也许是一次机遇。人际感染的高风险和应急交通的高强度,为无人驾驶的医疗车辆和应急物资货运车辆提供了理想场景。
  在受疫情影响最大的餐饮行业,所有堂食均受影响。在一些外卖人员陆续发病后,为最大限度避免服务人员与用户接触,各大外卖平台都推出了无接触配送。除了较成熟的智能柜外,美团还在部分地区推广无人机投递服务,与各类无人驾驶机器人和车辆类似,载具与货物的时空优化匹配、高精度连续定位和实时通讯、视觉避障等能力,都是5G条件下的典型技术场景。
  可以预见,各种交通场景的无人化和基于大数据的高效时空调度,会成为智慧交通领域新的热点。
  四、智能制造与工业互联网
  以口罩为代表,在春节和疫情造成的用工短缺期间,需要快速生产突告短缺的救灾物资,是对国家工业体系的重大挑战。作为全球唯一拥有全部工业门类的最大工业国,中国的口罩日生产能力超过2000万只,占全球一半。短期内,大量原材料和产能迅速转移到口罩、防护服等防疫物资的生产。富士康、上汽五菱、比亚迪等企业,借助自身在生产管理、市场协同、技术输出等方面的能力与优势,迅速打通原材料采购、设备制造、产品生产等全产业链,转产口罩,显示了最先进的企业和产业链在信息化保障下的强大供应链整合和柔性制造能力。
  临时医疗建筑作为一种特殊的工业产品,也集中体现了建筑领域的综合技术水平。火神山医院从决定建设到交付使用,只用了不到10天。5小时出方案、24小时出施工图、边建设边改方案;四千多名工人和几百台设备24小时轮班作业;上百家分包企业现场协同。这样的速度和协作要求,几乎只有采用箱式活动板房模块化拼接方式进行预制建造才能满足。整个设计、建造、安装过程中的BIM技术应用,也是大规模协同工作的基本保障。5G技术使全国上千万“云监工”远程观摩了建造过程,而建造过程的在线会议、运行过程中的远程会诊、远程监护和数据采集等,才是本次大规模部署5G的真正目标。
  总的来说,本次疫情之后,人们会更意识到,制造业甚至一些服务业的云端化和无人化是规避类似不确定性风险的唯一方式,远离城市“无人工厂”或融入城市的柔性制造单元、全产业链智能化协同,是制造业甚至农业发展的大势所趋。而网络化、扁平化、同步快速的信息传递是各市场主体提高效率降低成本的基本保证,也都要以强大的时空数据处理和计算能力为保障。


来源:

  澎湃新闻
  https://www.thepaper.cn/newsDetail_forward_5980938
作者:

  王鹏/北京大数据研究院智慧城市实验室主任 教授级高级城市规划师
  赵丽虹/北京清华同衡规划设计研究院有限公司 高级城市规划师

 

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