面向城市复杂性治理的数据应用变革：频度、维度、元指标
摘要：我国城市发展已进入存量更新、质量提升为主的转型发展新时期，从规划引领转向治理思维，成为统筹城市高质量发展的必然选择。与此同时，高速发展的信息通讯技术与互联网服务促进了大量城市新数据的涌现，面向城市治理的城市数据应用广泛开展。
本文通过对近十年城市数据应用的回顾，剖析目前城市数据应用面临的问题与局限，并结合现代化城市治理体系建设趋势，提出城市数据应用趋势与未来变革：应对高频城市治理的高频城市数据应用；面向复杂系统的整体性治理与精细化治理的城市多维数据融合；以及构建面向复合频度与综合维度的城市数据标准框架与知识图谱。
引言
2011年，我国城镇化率首次突破50%，正式进入城镇化“下半场”。伴随经济发展由高速增长转向中高速增长阶段，中国城市外延扩张逐渐走向终结，开始向内涵提升转变。2019年我国城镇化率突破60%。2020年《中共中央关于制定国民经济和社会发展第十四个五年规划和二〇三五年远景目标的建议》中提出“实施城市更新行动”，这正式标志了我国城市发展整体进入以存量更新、质量提升为主的转型发展新时期。在高速发展阶段，主要面向城镇增量空间的规划引领是统筹城市发展的重要手段。而在内涵提升的更新时代，从规划引领转向治理思维，成为统筹城市高质量发展的必然选择。
与此同时，高速发展的信息通讯技术与互联网服务，促进了大量城市新数据的涌现。近十年来，这些新数据在城市研究与规划治理中被广泛应用。从城市问题发现、辅助规划决策、到城市日常管理、体检评估，发挥着越来越重要的作用。另一方面，在城市发展转型、国家治理体系和治理能力现代化等宏观背景影响下，城市数据应用面临研究范式转型、方法体系构建、实用技术突破等问题挑战与提升空间。
本文试图通过对近十年城市数据应用的深入回顾，提出城市发展由规划引领向治理思维转变背景下，城市数据应用趋势与未来变革。由于城市数据是一个较为宽泛的概念，本文讨论的城市数据更多侧重指十年前未被广泛使用的城市新数据，主要包括互联网开放数据、手机信令数据、城市感知设备数据等。
新技术驱动下的
城市数据应用热潮
21世纪以来由万物互联互通引发的人工智能网络化，带来以数据驱动为特征的新一轮科技革命和产业变革，促进现实空间与虚拟空间之间互动和反馈的关系不断加深。2007年，吉姆·格雷在“科学方法的一次革命”演讲中提出“除了之前的实验范式、理论范式、仿真范式之外，新的信息技术已经促使新的范式出现———数据密集型科学发现”。城市就像漂浮于巨大的数据海洋之中的冰山，大数据为我们观察城市冰山提供了全新的导航地图与工具。
1.大数据方法与思想助推城市规划从蓝图式规划向存量治理转变
对城市现象的量化表达与数据实证一直是城市研究中的重要方法。早在20世纪中期的前计算机时期，基于统计学和GIS的定量研究就曾经历黄金时期。但限于数据来源有限、计算能力不足等原因，对城市治理决策的影响力有限。
近十年以来，互联网的迅速普及使得大量获取用户数据成为可能，城市数据来源的迅速扩大，我们拥有世界上最大的几家互联网公司，通过各种产品采集用户行为、交通运行数据，这为城市研究与规划制定者提供了认知城市的全新数据环境，掀起城市大数据研究热潮。相对于传统数据更多的描述城市物理空间中的静态建筑设施以及社会空间的宏观特征，城市活动中产生的新数据则更多描述社会空间中作为微观个体的人的空间行为，刻画出城市中“流-场-网”的动态信息。
2014年北京国际设计周上“十城一日”大数据展，利用百度地图数据展示城市各区在一天时间内人群活动强度的变化，并通过与实时路况的对比，直观反应人群活动变化与交通状况之间的互动与关联。相对以往只见用地性质和房子的城市规划图，“见物见人”成为早期城市新数据应用的主要方向。除了在线地图平台，格式化带地址的网站平台（租房网站、点评网站）、公交刷卡数据、手机信令数据等大数据越来越多地被应用到城市区域识别、城市问题评估、城市规划设计等领域。至今，大数据研究已成为城市研究中的显学以及支撑重要规划编制与决策的必选动作。
这些城市新数据聚焦人本，对以人为尺度的活动、移动和心情等社会空间特征进行表达，与以人为本、自下而上、共建共享等治理思维十分契合。在城市发展从外延扩张向存量提升转变的大背景下，“大数据与小规划”、“众筹众包众创”、“微时代与云规划”等思潮如雨后春笋般出现,新数据的使用从技术方法与思想理念两个层面推动城市增量规划向存量治理转变。
2.城市体检制度确立城市数据在城市治理中的作用价值
2015年12月，中央城市工作会议提出“建立常态化的城市体检评估机制”，要求推进城市健康有序高质量发展，建立健全社会公众满意度评价和第三方考评机制。2017年习总书记视察北京规划建设管理工作时，要求建立城市体检评估机制。城市体检通过客观的数据分析、主观的满意度调查来发现城市病，进而通过渐进的城市更新过程实现“城市病”问题的治理，推动城市高质量发展。近几年城市体检制度不断完善，成为提升城市治理现代化水平、推动城市高质量发展的关键抓手。
在技术方法上，城市体检主要围绕城市数据展开，数据是体检评估的基础和关键。面向发现城市病的总体目标，政府数据和官方数据难以支持全面深入的分析，城市新数据成为必要支撑。2021年住建部第三方城市体检中，采用了来自百度、联通智慧足迹、智库2861等的多项数据指标。住建部第三方体检专家提出建立城市数据自采集系统，构建数据指标采集生态圈，由大数据头部企业、创新企业、大学的研究机构等共同完成城市体检数据指标采集。
如果说聚焦城市现象的量化表达与数据实证的城市大数据应用更多的是源于学界的探索，那么城市体检评估制度作为推动城市高质量发展的重要抓手，从政策制度层面确立了由城市数据在城市治理过程中的作用价值。
3.基于AI的非结构化数据应用在一网统管一网通办中广泛使用
我国拥有世界上最大的安防监控摄像头网络，无间断、无缝采集几乎覆盖整个城市公共空间的实时视频。12345政务服务便民热线作为社情民意表达的主要渠道，大量收集社会感知数据。这些视频图像、语音文字等非结构化数据是目前各地城市大脑、指挥平台、运行管理中心建设中体量最大的城市数据，在一网统管、一网通办中发挥了不可或缺的重要作用。
尽管在处理结构化数据时,机器学习等技术也被广泛使用，但对于这类非结构化数据的处理则更高程度的依赖于机器视觉、NLP等深度学习人工智能技术。例如通过预置城管违章识别的人工智能算法，对城市摄像头视频数据进行智能识别，对车辆违停、出店经营、垃圾监测、占道经营等城市事件实现自动发现与上报。通过语言识别、自然语义、知识图谱技术对12345投诉实现智能派单、处置推荐等。
如果将城市摄像头的影像采集和社会舆情感知比作智慧城市的眼和耳，那么由此产生的基于AI的非结构化数据应用则是智慧城市体系中的重要神经元，是城市治理智能化的关键支撑。
对城市数据应用局限性的反思
当前，数字化仿佛一支神奇的画笔，各地各城、各行各业都想拿它来添彩赋能。然而数字化浪潮背后的“数据失真”，“数据安全”，“数据依赖”，“数据小农意识”，“数字利维坦”，“数字鸿沟”等问题也在提醒我们，必须正视城市数据应用中现实的问题与潜在的风险。
1.城市数据应用面临的问题与局限性
在新数据应用蓬勃展开的同时，对它的质疑与反思一直相伴而生。虽然大多由个体数据汇聚产生，但新数据似乎只在描述大规模群体行为上具有价值。这使得新数据在微观尺度的应用并不理想。而对于宏观尺度，尽管新数据提供了更多的城市信息描述，但对于城市现象与问题的刻画往往只能得出常识性结论。
新数据的样本有偏性、总量误差、假性联系等问题越来越多的被指出。新数据看似是最为简单明了的表达城市的方式，实际上却带有无法避免的缺陷。其分析结论通常不能被直接使用，而只有通过传统经验、通用理论、传统数据的交叉验证与加工后才能得出结论。由于新数据缺少可解释性，就算结论显示出“新意”，也常因为难以构建逻辑而无法让人信服。这显然与人们之前对于新数据的预期不尽相符。
面对这些问题，部分乐观学者认为：通过技术进步，完整的城市轮廓终有一天可以利用所谓有偏数据研究呈现出来。但仍有大是学者对此表示悲观，迈克巴蒂在《创造未来城市》一书中通过对城市新数据与城市动力学研究的系统总结，反思也许我们终究无法获得对于城市的完整描述。
2.新数据价值发挥不足的原因反思
城市新数据主要源于手机信令、智能手机LBS、交通出行（如公交刷卡记录）、城市摄像头、传感器等，高频动态是新数据的重要特点，也是新数据区别与传统的统计年鉴等数据的主要特质。
在传统城市研究与治理模式下，高频动态的城市新数据通常被提取截面，或被处理为统计汇总数据后被使用。比如由手机信令人口数据，统计出常住人口、流动人口，尽管与传统统计数据相比有着更丰富的统计口径（如更小的空间尺度、更灵活的时间范围），也附加了流动地区等信息，但依然损失了其高频动态的内在价值。
另一方面，由于新数据主要来源于互联网公司、运营商等在提供服务时产生的数据副产品，数据来源的分散性和孤岛性使多源数据交叉应用面临较高的门槛。尽管新数据整体上提供了非常丰富维度的城市描述，但真正把多维数据进行汇聚应用的成本非常之高。为此，一些非营利组织（如北京城市实验室BCL）等积极推动以众包的方式实现多维数据的汇聚，还有一些新数据商业公司提供收费的数据汇聚与分析服务。但汇聚的力度距离利用有偏数据研究呈现完整的城市运行状态的理想还是存在较大距离。
非结构化数据作为城市数据增长的主力军，如何进一步其提炼信息，构建知识，释放价值，落地更多的应用场景，在数据科学领域研究较多，而在城市治理领域的研究远远少于应用，从数据科学、人工智能技术到与行业知识的深度结合尚处于早期。
面向城市复杂性治理的
数据应用变革趋势
当前，我国城镇化的逻辑正在发生深刻转型，从过去以物为中心的“造城”转向以人为中心的“营城”，从“增量扩张为主的规划”转向“存量更新为主的规划”，从“城市优先”转向“自然优先”，从“经验规划”转向“智慧规划”，从“线性建设”转向“闭环治理”,最终实现从高速度发展向高质量发展的转变。“用数据说话、用数据决策、用数据管理、用数据创新”成为了城市治理现代化的重要原则和标志。面对城市运行的复杂性和艰巨性，数据应用本身也需要一系列变革。
1.频度：从低频城市治理向高频城市治理演进
城市是一个复合多频系统，某些系统变量如土地利用、建筑设施、土著社群等，以月、年、十年甚至更长周期的变化，而另一些系统变量则呈现以分、秒推至日、周、月的高频动态特征。信息时代，城市系统中的信息要素和物质要素的流动效率都有了巨大提高，城市和区域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从前，物理空间和社会空间的变化周期被大大压缩，城市系统的高频属性不断增强。这也正是现代城市管理与控制从战略走向日常，面临即时化挑战的原因所在。
能够描述人口流动、设施使用、服务需求等高频动态信息的城市数据是面向高频城市治理的必要支撑，它提供的不仅是一个宏观的汇总信息、或者一个截面的片段信息，而是通过对城市中各种“流”和“场”的运行情况的描述，帮助我们精准识别和调控城市“人流—设施—资源—空间”的动态耦合关系，从而实现对于城市复杂系统即时化治理响应。新型冠状病毒肺炎疫情更让我们体会到这一变化趋势。在各种人员信息、物资信息、政策指令信息、舆情信息全部高速流动的条件下，我们更强烈的认识到城市治理应更加关注高频、高精度的数据刻画与时空匹配问题。事实上，手机信令等高频数据在防疫工作中发挥了重要作用。
高频动态数据目前在应急、安全等领域应用较多。未来，交通、能源、健康等领域都将面临越来越多的即时响应需求。具有高频动态属性的城市数据将发挥越来越大的价值，成为高频城市治理的基础性支撑。
2.维度：面向复杂系统的整体性治理与精细化治理
城市是一个开放的复杂巨系统，各子系统既有其自身的规律特征，也在与其它子系统发生广泛深刻的相互作用，并表现出复杂系统的不确定性与涌现特征。对于开放复杂系统，无法通过单一维度的观察取得有益的认知。以交通系统为例，与城市能源系统、空间系统紧密联系：交通问题的解决离不开城市功能布局的统筹优化，会对能源供给与消耗，生态环境的改变产生复杂的影响。对于城市治理而言，传统的条块分割、职能分散、科层式的政府管理体制，在面对现代城市中越来越复杂的跨部门、跨区域和跨层级的治理问题时常显得难以应对。
在广泛开展的智慧城市建设中，一张图、一屏观等思想理念与工程实践无不是在以跨部门、跨层级的多维数据汇聚的方式来应对城市治理的复杂性挑战。然而目前绝大多数的实践中，智慧城市大脑仅仅实现了政府政务数据的汇聚，而城市数字孪生、CIM基础平台等的建设也更多是强调三维地理信息数据的呈现，距离以多维数据的汇聚助力复杂治理问题的解决尚有较大提升空间。
在城市体检工作的推动下，许多城市开展了体检一张图、城市体检系统平台、“体检大脑”建设，通过广泛收集互联网数据、手机信令数据、城市感知数据、12345市民服务热线等城市运行大数据，形成多源多维数据互为支撑、互为补充、互为校核的动态监测机制与综合工作平台。将单要素特征描述和多要素交叉分析相结合，全面支撑面向城市全局而非单一部门的问题发现，为高维数据的综合应用进行了实践探索。
此外，在过去相对粗放的治理模式中，城市数据中还有很多维度未被重视和利用。以城市人口数据为例，在总量、分布、性别年龄年等传统维度外，职业、爱好、消费、情绪等新的维度也为城市治理精细化提供支撑。只有当我们有能力描述人的多维特征时，才有可能准确感知到人的需求，并精确调度设施与服务与之匹配，使以人为本的精细化治理成为可能。有学者由此提出“感知即参与”的思想理念，这在面向基层的社区治理中尤其重要。
3.元指标：构建面向复合频度与综合维度的城市数据标准框架与知识图谱
城市数据具有多源、异构、多模态等特点，且涉及跨域安全、可信互通等问题。对于城市数据的数据治理技术研究已有较多积累。而面向城市治理的应用角度，亟需建立基础的数据应用标准框架。
城市数据具有丰富的时空尺度。以人口数据为例，传统统计人口数据以区县为单元，而通过卫星或移动基站定位获取的人口数据则可能精细到百米甚至更小的空间单元。一方面，由于统计方法的差异，不同来源的人口数据难以进行比对；另一方面，国家-城市-街道-社区不同层次的治理即有上下衔接，又有不同的问题重点。因此，我们需要探讨一套标准框架或集成方法，将传统数据、互联网数据、手机信令数据等在不同的时空尺度、频度上进行融合标识，使新的数据框架既有整体衔接，又可以支撑不同层级的治理问题。
对于城市数据的多维度特征，我们也需要类似的标准框架将不同维度的数据融合，并映射到城市治理的时空网格之中。多维数据不只是单纯的专题图层，而可以为进一步的交叉分析提供可能。进一步的，构建城市知识图谱以实现从数据到知识的升级，真正发挥数据在城市治理中的重要价值。
小结
2021年7月30日北京市印发《北京市关于加快建设全球数字经济标杆城市的实施方案》中提出通过5-10年的接续努力，打造引领全球数字经济发展的“六个高地”，“建成超大城市数字化治理体系”，“建设一人一码、一物一码、一事一码的城市时空编码体系”，“形成自我感知生成数据、自动联网汇聚数据、数据赋能安全运行的数字化城市生命线”。
可以预见，未来城市数据的频度与维度都将快速提高。从数据驱动的城市治理能力提升是我们必须面对的课题。城市治理主体与数据科学专业团队需要更深度融合，不断深化城市数据应用，支撑现代化城市治理能力提升。
文章首发于《未来城市设计与运营》2022年第7期
本文来自微信公众号“腾讯研究院”（ID:cyberlawrc），作者：赵丽虹，36氪经授权发布。
