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    新基建下智慧城市的創(chuàng)新實(shí)踐

    2020-10-20 06:10:32高體偉
    軟件和集成電路 2020年9期
    關(guān)鍵詞:方法論決策應(yīng)急

    利用元數(shù)據(jù)驅(qū)動數(shù)據(jù)開發(fā)和統(tǒng)一調(diào)度,對數(shù)據(jù)進(jìn)行多源交換、多維分析、統(tǒng)一管控,為智慧城市構(gòu)建起敏捷的數(shù)字大腦,實(shí)現(xiàn)了智慧應(yīng)急、生態(tài)環(huán)保、智慧公安等應(yīng)用場景的落地。

    —北京百分點(diǎn)信息科技有限公司總裁高體偉

    百分點(diǎn)的定位是成為領(lǐng)先的數(shù)據(jù)智能技術(shù)型企業(yè)。我們聚焦大數(shù)據(jù)的兩個關(guān)鍵領(lǐng)域:一是數(shù)字政府的建設(shè)、企業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型、信息技術(shù)的普及,二是研發(fā)創(chuàng)新。我們在人工智能領(lǐng)域,建立了認(rèn)知智能實(shí)驗(yàn)室,在新基建的基礎(chǔ)上,越來越多的數(shù)據(jù)將會匯聚于此。

    我們希望計(jì)算機(jī)能夠像人的大腦一樣去思考,并像人一樣理解并應(yīng)用我們的方案和策略。為了達(dá)成這個目標(biāo)并且在金融、工業(yè)、政府等領(lǐng)域建立堅(jiān)實(shí)的大數(shù)據(jù)基礎(chǔ),我們與政府、企業(yè)、高校合作,建立了實(shí)驗(yàn)室。

    我們還為政府和企業(yè)提供數(shù)據(jù)治理、數(shù)據(jù)管理方面的幫助,并且通過建設(shè)AI中臺支持對政府和企業(yè)的數(shù)據(jù)管理和數(shù)據(jù)價值的挖掘。

    在應(yīng)用場景方面,我們聚焦數(shù)字城市、應(yīng)急管理、公共安全和生態(tài)環(huán)境等領(lǐng)域,并挖掘數(shù)據(jù)在這些領(lǐng)域應(yīng)用創(chuàng)新時的價值。

    在過去建設(shè)智慧城市的過程中,我們難以大量采集能夠支持我們決策的數(shù)據(jù)。在抗擊新冠肺炎疫情的過程中,數(shù)字技術(shù)應(yīng)用的普及一定程度上加速了大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)的發(fā)展,新基建的持續(xù)推進(jìn)加快了數(shù)據(jù)治理的結(jié)構(gòu)體系的完善,夯實(shí)了大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)生態(tài)底座。在這種情況下,我們能夠采集大量進(jìn)行決策時需要的數(shù)據(jù)。在很多應(yīng)用場景中,應(yīng)用這些數(shù)據(jù)能夠協(xié)助企業(yè)做出決策。同時,我們還下沉到基層,將有關(guān)社會化治理的底層數(shù)據(jù)打通,協(xié)同社會數(shù)據(jù)、政府?dāng)?shù)據(jù)支持客戶進(jìn)行決策。

    我們曾對底層數(shù)據(jù)進(jìn)行開發(fā)、調(diào)度、集成,以此構(gòu)建了城市大腦。雖然建設(shè)數(shù)字城市大腦、城市運(yùn)行指揮中心是“奢侈品”,但我們?yōu)槠髽I(yè)提供了將其體系化的方法論和落地實(shí)踐的能力。在落地實(shí)踐的過程中,我們強(qiáng)調(diào)底層數(shù)據(jù)和基礎(chǔ)設(shè)施對城市體系和框架的支撐作用,并為此建立了相關(guān)的數(shù)據(jù)模型、框架和體系。

    我們在其他領(lǐng)域也有很多關(guān)于底層數(shù)據(jù)應(yīng)用的案例。在過去扶貧政策的執(zhí)行中產(chǎn)生了很多紙質(zhì)的數(shù)據(jù)表和臺賬系統(tǒng)資料,如果不把這些社會數(shù)據(jù)打通,我們很難對貧困和返貧的原因進(jìn)行精細(xì)化分析。在這樣的背景下,我們幫助某地政府建立了一個平臺,這個平臺包括一個大庫、三個體系、四個功能區(qū)。這個平臺不僅能夠?qū)崿F(xiàn)全面的數(shù)據(jù)治理,還支持各種委辦局?jǐn)?shù)據(jù)的復(fù)用?,F(xiàn)在,我們已經(jīng)可以通過這個平臺對致貧和返貧的原因進(jìn)行精準(zhǔn)的分析。

    我們在生態(tài)環(huán)境領(lǐng)域也有案例。在江蘇,部分地區(qū)工業(yè)生產(chǎn)規(guī)模較大,在這樣的背景下,我們專門成立了一個面向生態(tài)環(huán)境領(lǐng)域的大數(shù)據(jù)公司,對長江流域生產(chǎn)帶來的污染的追溯以及網(wǎng)格化生態(tài)環(huán)境的保護(hù)和治理提供了很多方法論。同時我們通過數(shù)據(jù)平臺和全景數(shù)據(jù)中心兩個引擎,將轄區(qū)內(nèi)企業(yè)分布的情況全部數(shù)據(jù)化。這兩個引擎能夠回溯污染的擴(kuò)散路徑、分析里面的成分并找出污染源。

    為了使數(shù)據(jù)治理和城市管控體系化,我們建立了一整套方法論和流程。政府、企業(yè)可以基于這套方法論和流程,對內(nèi)處理相應(yīng)的數(shù)據(jù),對外進(jìn)行數(shù)據(jù)的交換?;诜椒ㄕ摚覀冏罱K完成了一個省級政府?dāng)?shù)據(jù)的匯集資產(chǎn)視圖,這個視圖不僅支持對各行業(yè)應(yīng)用的研判,還能治理數(shù)據(jù)并對外輸出分析結(jié)果。在完成這些應(yīng)用的開發(fā)后,再次采用同樣的方法論在其他行業(yè)進(jìn)行應(yīng)用就變得比較容易,這也是數(shù)據(jù)管理方法論的價值。

    具體看,這套方法論涉及三個方面。首先是管理數(shù)字自然人和數(shù)字法人的關(guān)系。如果沒有全域的數(shù)據(jù)治理,我們將無法構(gòu)建實(shí)體與數(shù)字孿生之間的聯(lián)系紐帶。我們正在通過推進(jìn)無紙化、無實(shí)體證照化實(shí)現(xiàn)這一目標(biāo),同時我們還通過一些模型對個人信息進(jìn)行更加豐富的多元化展示。

    其次是智慧應(yīng)急管理。智慧應(yīng)急管理在政府治理中占據(jù)非常重要的位置,在應(yīng)急部成立之后,社會、生活中無人管理的事務(wù)都由應(yīng)急部管理,因此,應(yīng)急部的數(shù)據(jù)量較大,應(yīng)急管理對于數(shù)據(jù)更加依賴,數(shù)據(jù)研判的處理也變得更加重要。應(yīng)急管理和數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)多元化有較大的聯(lián)系。災(zāi)難來臨前、災(zāi)難發(fā)生期間、災(zāi)后重建都需要數(shù)據(jù)支撐應(yīng)急部進(jìn)行預(yù)案處理。我們建立了知識圖譜,并將應(yīng)急體系數(shù)據(jù)化,其中包括對突發(fā)事件處理預(yù)期效果的數(shù)據(jù)化。此外在數(shù)據(jù)化完成后,未來的決策指揮、整體評估、費(fèi)用評估都需要用戶通過數(shù)據(jù)進(jìn)行決策。

    最后是公安。在這三個領(lǐng)域中,公安是新基建賦能相對較快的一個行業(yè)。因?yàn)楣惨呀?jīng)通過攝像頭、電子圍欄、WiFi等設(shè)備探測數(shù)據(jù),建立了全域感知網(wǎng)絡(luò)。這些數(shù)據(jù)上傳后,事件的研判、事件的追蹤需要強(qiáng)大的數(shù)據(jù)處理平臺,因此,這個平臺需要具備一定的認(rèn)知或人工智能的能力,需要對數(shù)據(jù)自發(fā)地進(jìn)行分析,如分析手機(jī)號跟車輛的對應(yīng)關(guān)系,分析車輛之間的關(guān)系等。

    在新基建大背景下,這套方法論為非常多的應(yīng)用場景提供了支撐,并廣泛地應(yīng)用于數(shù)字化監(jiān)管、信用、決策和治理,助力智能制造、市場監(jiān)督、指揮調(diào)度等。在新基建的助推下,隨著技術(shù)的不斷發(fā)展,各種各樣的數(shù)據(jù)進(jìn)入數(shù)據(jù)平臺,將為我們的社會化治理、生產(chǎn)、經(jīng)營提供有力的支持和幫助。

    (根據(jù)演講內(nèi)容整理,未經(jīng)本人審核)

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