新基建下智慧城市的创新实践

利用元数据驱动数据开发和统一调度，对数据进行多源交换、多维分析、统一管控，为智慧城市构建起敏捷的数字大脑，实现了智慧应急、生态环保、智慧公安等应用场景的落地。

—北京百分点信息科技有限公司总裁高体伟

百分点的定位是成为领先的数据智能技术型企业。我们聚焦大数据的两个关键领域：一是数字政府的建设、企业的数字化转型、信息技术的普及，二是研发创新。我们在人工智能领域，建立了认知智能实验室，在新基建的基础上，越来越多的数据将会汇聚于此。

我们希望计算机能够像人的大脑一样去思考，并像人一样理解并应用我们的方案和策略。为了达成这个目标并且在金融、工业、政府等领域建立坚实的大数据基础，我们与政府、企业、高校合作，建立了实验室。

我们还为政府和企业提供数据治理、数据管理方面的帮助，并且通过建设AI中台支持对政府和企业的数据管理和数据价值的挖掘。

在应用场景方面，我们聚焦数字城市、应急管理、公共安全和生态环境等领域，并挖掘数据在这些领域应用创新时的价值。

在过去建设智慧城市的过程中，我们难以大量采集能够支持我们决策的数据。在抗击新冠肺炎疫情的过程中，数字技术应用的普及一定程度上加速了大数据产业的发展，新基建的持续推进加快了数据治理的结构体系的完善，夯实了大数据产业生态底座。在这种情况下，我们能够采集大量进行决策时需要的数据。在很多应用场景中，应用这些数据能够协助企业做出决策。同时，我们还下沉到基层，将有关社会化治理的底层数据打通，协同社会数据、政府数据支持客户进行决策。

我们曾对底层数据进行开发、调度、集成，以此构建了城市大脑。虽然建设数字城市大脑、城市运行指挥中心是“奢侈品”，但我们为企业提供了将其体系化的方法论和落地实践的能力。在落地实践的过程中，我们强调底层数据和基础设施对城市体系和框架的支撑作用，并为此建立了相关的数据模型、框架和体系。

我们在其他领域也有很多关于底层数据应用的案例。在过去扶贫政策的执行中产生了很多纸质的数据表和台账系统资料，如果不把这些社会数据打通，我们很难对贫困和返贫的原因进行精细化分析。在这样的背景下，我们帮助某地政府建立了一个平台，这个平台包括一个大库、三个体系、四个功能区。这个平台不仅能够实现全面的数据治理，还支持各种委办局数据的复用。现在，我们已经可以通过这个平台对致贫和返贫的原因进行精准的分析。

我们在生态环境领域也有案例。在江苏，部分地区工业生产规模较大，在这样的背景下，我们专门成立了一个面向生态环境领域的大数据公司，对长江流域生产带来的污染的追溯以及网格化生态环境的保护和治理提供了很多方法论。同时我们通过数据平台和全景数据中心两个引擎，将辖区内企业分布的情况全部数据化。这两个引擎能够回溯污染的扩散路径、分析里面的成分并找出污染源。

为了使数据治理和城市管控体系化，我们建立了一整套方法论和流程。政府、企业可以基于这套方法论和流程，对内处理相应的数据，对外进行数据的交换。基于方法论，我们最终完成了一个省级政府数据的汇集资产视图，这个视图不仅支持对各行业应用的研判，还能治理数据并对外输出分析结果。在完成这些应用的开发后，再次采用同样的方法论在其他行业进行应用就变得比较容易，这也是数据管理方法论的价值。

具体看，这套方法论涉及三个方面。首先是管理数字自然人和数字法人的关系。如果没有全域的数据治理，我们将无法构建实体与数字孪生之间的联系纽带。我们正在通过推进无纸化、无实体证照化实现这一目标，同时我们还通过一些模型对个人信息进行更加丰富的多元化展示。

其次是智慧应急管理。智慧应急管理在政府治理中占据非常重要的位置，在应急部成立之后，社会、生活中无人管理的事务都由应急部管理，因此，应急部的数据量较大，应急管理对于数据更加依赖，数据研判的处理也变得更加重要。应急管理和数据采集、数据多元化有较大的联系。灾难来临前、灾难发生期间、灾后重建都需要数据支撑应急部进行预案处理。我们建立了知识图谱，并将应急体系数据化，其中包括对突发事件处理预期效果的数据化。此外在数据化完成后，未来的决策指挥、整体评估、费用评估都需要用户通过数据进行决策。

最后是公安。在这三个领域中，公安是新基建赋能相对较快的一个行业。因为公安已经通过摄像头、电子围栏、WiFi等设备探测数据，建立了全域感知网络。这些数据上传后，事件的研判、事件的追踪需要强大的数据处理平台，因此，这个平台需要具备一定的认知或人工智能的能力，需要对数据自发地进行分析，如分析手机号跟车辆的对应关系，分析车辆之间的关系等。

在新基建大背景下，这套方法论为非常多的应用场景提供了支撑，并广泛地应用于数字化监管、信用、决策和治理，助力智能制造、市场监督、指挥调度等。在新基建的助推下，随着技术的不断发展，各种各样的数据进入数据平臺，将为我们的社会化治理、生产、经营提供有力的支持和帮助。

（根据演讲内容整理，未经本人审核）