从云端化到智能化：技术驱动下城市治理的路径选择与价值实现 *
邓 雯1 杨 奕1吴锐刚2 陈 涛1
(1. 华中科技大学公共管理学院 武汉 430074；2. 武汉中央商务区泛海研究院 武汉 430023)
摘 要： [目的/意义] 云计算与人工智能的兴起带来了经济与社会的迅速发展，推动着城市治理的结构性与综合性变革。[方法/过程] 基于治理生态系统视角，遵循“系统构建-技术协同-价值共创”逻辑，可将城市治理路径概括为“从云端化到智能化”。[结果/结论] 具体体现在三个方面：首先，在数据整合的基础上构成线上线下融合、跨部门协作的立体式联动治理；其次，在数据智能分析层面上实现由点到面可追溯式的整体治理；最后，通过数据开放与共享鼓励多主体参与治理，推动价值凝聚，建设城市共同体。与此同时，还需从技术、制度与价值层面应对技术驱动下可能出现的数字鸿沟、利益分配、隐私安全等问题。
关键词： 城市治理 ；城市共同体； 治理生态系统； 云计算；人工智能 ； 公众参与
0引 言
城市作为政府权力与公众对话的载体，承载了政府治理与社会发展等关键职能。城市治理是国家行政的重要部分，可理解为政府行政理念、行政目标与行政架构的总称，并随着城市行政生态的演进不断变化[1]。2018年我国城镇化率达到59.58%，城市常住人口达到83137万人[2]，然而，城市迅速发展的同时显现出人口红利消失、生产成本上升、社会风险频发等问题。在强调政府主导的传统治理模式下，城市建设缺乏民意基础，区域转型与社会重构存在冲突，信息技术发展带来诸多不可控的风险，城市治理体系亟需转型升级。
[lsw1-Eth-Trunk1]port trunk allow-pass vlan all“允许通过的vlan流量”
城市由于其内部要素的关联作用，形成了一个自然过程与人文过程高度耦合的复杂巨系统[3]，治理城市需要兼顾局部与整体关系、短期与长期效益。面对复杂系统中的公共治理难题，以奥斯特罗姆(Ostrom)为代表的学者提出并推广了社会-生态系统理论，要求治理主体从社会系统与生态环境的互动关系及内在要素的构成机制出发解决问题[4]，这为解决现代城市治理问题提供了一种整体性思路。在技术赋能、信息驱动的社会系统下，治理主体采用新技术同样会直接或间接地影响制度变迁，进而对治理行动产生影响。管理人员与学者引用并延伸了生态系统的概念，解释城市治理中个体、组织、物质资源与文化理念之间的共生关系，并将其作为一个整体而全面的框架，概括数据、技术以及复杂组织和情境下的创新之间的相互依赖性[5-6]。因此，本文从治理生态系统的视角展开论述，所谓治理生态系统，是指多主体互惠协作，通过信息技术对系统运行及自身行为进行调节与控制，对治理过程与结果实现认知把握和价值判断[7]。
城市作为不断变动的非平衡系统，其治理创新的关键是由封闭的物理空间转向开放的生态系统[8]，目标是推动多种力量的交互作用，令整体始终由不稳定向稳定演化，进而保证系统生命的可持续性[9]。“智慧城市”作为近年来我国城市治理创新的主要模式[10]，强调技术自动化下的用户导向回应性以及城市资源的高效整合利用。智慧城市的兴起可追溯到电子治理背景下，政府采纳关键技术以增强公共服务能力，改进内部管理方式。当研究视野从政府组织扩大到城市系统，整个生态的构建与演化涉及到多方复杂因素。从初始的技术覆盖、服务变革到跨组织协作与社会价值共创，不同阶段的城市治理特征主要有以下表现(见表1)。
表 1不同阶段下城市治理的特征 [11]
智慧城市往往由政府倡议，私营部门制定解决方案[12]。作为政策支持与企业驱动下的治理模式，智慧城市在早期推广阶段更加偏重宣传意义，导致实践阶段存在“重技术投资，轻制度建设”现象，公众意见与创新能力难以得到重视，城市建设存在“千城一面，缺乏特色”的问题。在智慧城市应用案例中，信息通信技术主要用于应对土地使用、交通、能源等城市问题，缺乏一个整体的治理战略来探讨社会发展与经济增长的可持续性问题。随着以云计算(Cloud Computing)和人工智能(Artificial Intelligence，AI)为代表的第四次工业革命来临，把握关键技术创新被视为提高全球城市核心竞争力的重大机遇。智慧城市可通过部署云环境中的服务，完成大型的、实时的跨领域数据收集、存储、协调和共享。依托人工智能技术实现数据的联动分析，转化为特定的信息和情报，为城市发展提供科学决策支持。这个发展过程可概括为从云端化到智能化的治理创新, 云端化体现了技术与应用层面的更新，而智能化彰显了人类社会治理层面的变革。
基于此，本研究遵循“系统构建-技术协同-价值共创”的逻辑，研究从云端化到智能化背景下城市治理创新的生态系统架构与演化路径，并试图回答以下四个问题：(1)什么是云端化、智能化治理模式？(2)云计算与人工智能技术在城市系统演进中起到什么作用？(3)城市生态系统下，技术发展与价值理念如何相互影响？(4)能否结合技术特点，归纳并阐释一条有效改善当前城市问题的创新路径？具体分析中，本文首先提出两个阶段的城市治理创新模型架构，然后分析关键技术机理与应用场景，在此基础上解释技术、环境、人相互融合的价值体现，最后对信息技术应用与治理模式优化提供理论参考。
1云端化治理：从单点突破到共享创新
1.1云端化治理的系统框架与技术实现 云端化概念最初应用于商业领域，主要为企业广泛分布的云服务功能提供动态的管理、发布、计费与安全支持，尽可能地对服务流程建模，实现预测客户需求，打造产业生态的目的。在城市治理领域，云端化治理是建设一种动态可扩展的，基于互联网融合线上线下资源的治理形态。作为前期各项治理模式的集成，云端化有望通过提高大数据的存储规模与计算能力，提供多元数据在统一信息框架内分析的功能，解决智慧城市建设面临的数据分散与利用率低等问题。
大华官方提供了基于MFC的Windows开发包和基于Qt的Linux开发包。用户操作软件的实时监控，调用了大华的Window开发包提供的dll文件，同时参考了大华的Linux开发包的部分Qt代码。
图 1云端化治理的系统框架 [13]
二是高效易得的计算资源。数据的智能化分析需要高性能、低成本、可持续的计算资源，这也是制约人工智能发展的重要因素。云计算可以提供强大的计算功能，通过将计算任务分解到多台计算机同时处理，达到“蚂蚁搬山”的效果。在实际情况中，多数超负载工作都是“突发”的，云平台可分别拓展计算集群共享平台与智能分析服务平台，提供机器学习所需的计算设备和资源架构，保证人工智能的普及率与稳定性。
一是实现数据资源的整合配置，改善政府结构与功能。数据价值关键体现在将城市各领域联结并贯穿起来，因此数据的采集与使用需要始终保持整体性与关联性。由于缺乏统一标准与共享机制，各部门将数据视为私产不愿开放，城市治理存在基础信息设施开发不到位、信息系统缺乏互操作性、数据资源利用率低等结构性问题。高运作成本之下却是低运行效率，导致公共服务碎片化与治理决策片面化，城市治理的整体性难以体现，无法应对当下高发、频发、复发的城市问题。云的本质是网络信息资源的全面共享[14]。在资源汇聚和调度方面，云计算技术能够将分散的数据与人员设备并联互动，实现数据资源的系统采集、部门共享与在线分析。例如云计算搭载物联网，可对物理环境与公众行为的源数据完成归口采集与统一调配，形成集约化的数据情报系统，为统一标准的建立及数据的开放共享打下基础。
当治理范围、数量及复杂程度均以数据的分析和把握为前提，政府规模可以得到有效控制[15]。随着政府的部门职能与资源关系对接云平台，分散的实体部门形成虚拟整体，大部制改革在技术推动下得以深化，形成线上线下融合、横向纵向贯通的立体化合作格局。云平台作为一个不受时间空间限制，高效标准的全天候在线虚拟政府，为社会和市民提供一体化全方位的服务，政府意义得到延伸与拓展。例如南京市政府通过机构改革专门成立大数据管理局，负责数据资源的整合、开放、产业转化与安全保障；广东省建设全省统一的云平台实现业务贯通，以“广东政务服务网”作为统一线上服务入口，最大程度保证服务的集约与共享。
云端化治理主要表征是城市信息与服务应用向云端迁移，关键实现技术是云计算，这是一种基于网络连接调度资源的计算模式，以资源池的形式提供按需即用即付服务，实现设备间信息与软硬件资源的共享。云端化的顶层架构主要由云数据库、云资源池与云平台三大模块组成，完成数据从采集存储到加工运营的产业布局。云数据库基于各类终端、政府数据库与信息系统整合数据，云资源池提供数据的必要计算资源，云平台完成数据的发布、流通与共享。该体系设计的指导原则是整合并重用现有的、经过稳定测试的工具与技术，例如城市信息化、数字化阶段建设的基础设施与计算中心均可融合进来。基于云计算实现资源存储和计算能力的分布式共享，政府、企业、非政府组织和公民基于技术连接起来，构成一个以云为核心的资源网络。整个流程基于规模效益和协同效应降低信息收集成本，在资源整合的基础上推动部门协同，搭建开放平台凝聚知识与创造力，提高政府的对内管理能力，对外服务能力与综合决策能力(见图1)。
六是大力推进节水型社会建设。建立以需水管理为核心、以水权水市场为基础的制度体系，形成有利于节水的体制机制，建立自律式发展模式，大力推行节约用水。在农业领域，把节水灌溉作为一项根本措施，加快大中型灌区和井灌区节水改造，因地制宜大力推广渠道防渗、管道输水、喷灌、滴灌、微灌等高效节水技术，发展旱作节水农业。在工业领域，优化调整区域产业布局，大力发展循环经济，重点抓好高耗水行业节水，严格实施建设项目节水“三同时”制度。在城市生活领域，加强供水和公共用水管理，加快城市供水管网改造，全面推广节水器具，大力增强公众节水意识。
二是保障数据双向流动的安全稳定，增强综合联动治理能力。云计算的分布式计算特征能够提高数据的流动效率与安全性。现代城市作为信息交互空间，数据生产与获取能力日益提升，城市子系统间的信息流动诉求也随之增强。关键数据的聚集提高了城市运行管控的复杂性与风险性，伴随出现的数据过载与信息碎片对治理工具提出新的挑战，因此现代城市治理某种程度上也是对数据流动性的治理。云端化治理下的数据流动模式主要概括为两类: 一是向周围扩散，云端数据流动到治理细分领域；二是向中心集聚，由云数据库集中存储整体数据[16]。以人口流动统计数据的流动与共享为例，2017年我国住房公积金通过系统联网打破数据的地域壁垒，实现了全国范围内的“账随人走，钱随账走”，该举措既减轻人口流入地的财政负担，又能保障流动人口的基本权利，体现了政策的包容与公平。
人工智能学科创立之初即提出“制造能够精确模拟并延伸人类智能，可以自我学习思考创新的机器”[22]，技术的核心是算法与数据，内在逻辑是基于机器学习形成自主决策[23]。由于成本限制，人工智能技术始终未能实现全面扩散，直到第四次技术革命带来技术的爆发式增长与多源融合，作为核心驱动力的人工智能技术开始渗透到社会的各领域。城市智能化治理即借助人工智能技术，依靠软硬件协同与跨界融合，实现城市信息处理自动化、控制决策智能化及公共服务虚拟化。基于云计算的人工智能即服务(AIaaS，AI as a Service)是城市智能化治理最直接有效的手段，为人工智能提供技术物质支持，解决城市化快速发展所带来的复杂问题[24]，具体可从三个方面论述：
三是搭建信息与服务开放平台，推动技术、人文与社会融合。平台化是搭建和完善信息技术资源平台生态圈的发展过程，也是用户不断参与和使用平台的一种趋势[17]。比技术融合更重要的是智识的聚集。城市治理现代化的本质强调参与公开和过程透明，整合并同步外部正式领导和内生型民主参与[5]。一般认为，政府仅仅是数据的托管人，非政府组织和公众能够比政府更加高效创新地利用数据，因此将数据通过平台开放是挖掘其价值的最好办法[18]。传统信息系统往往难以胜任大规模处理任务，加上部门竞争造成数据垄断与信息封闭，导致大量数据都在“沉睡”，公众往往很难接触到与其息息相关的信息，政府与公众间的信息不对等关系容易产生寻租空间，导致政治腐败。云端化治理模式要求政府在做好本职工作的同时建立一个开源的一站式平台，对诸多原有治理成果进行联结，打破制度结构对信息与知识限制的状态。
云平台作为推进政府部门职责与权限重组再造的动力，可在较短时间内实现信息开放的跨越式发展。在平台化阶段，治理模式的创新不仅限于数据整合或数据流交互等技术层面的推敲，同时推进治理主体的结构化整合与功能性转变。平台兼具后台决策管理与前台公共服务的双重属性。一个是面向政府工作人员的管理平台，基于资源整合改变部门条块化的管理方式，绩效考核与部门监管得以可视化、规范化，带来更为精简透明的政府；一个是面向社会主体的信息服务平台，打通供给侧和利用端的隔阂，公众与企业以较低成本获取数据的使用权限，将其转化为饱含价值的有用资源，实现服务的发起和承接。平台建设可提升城市交互性与可达性，推动协商式决策与扁平化治理，开启技术-人文-社会融合，多主体协作的全面治理新时代[19]。以上海市政府支持建设的市政府数据服务网为例，平台开放涉及民生服务、经济建设、社会发展、道路交通、卫生健康、公共安全等领域数据，公众和组织通过平台开放数据与API(Application Programming Interface，应用程序编程接口)自行开发应用程序，体现了城市治理合作共赢的理念。
1.2从云端化到智能化的技术发展逻辑 云端化治理在应用与服务之间需要数据智能分析的平台[20]。经过持续的开发与部署，云计算的拓展性与开放性可承载各类应用与技术，在创新融合中取得“1+1>2”的效果，组织和个人可随时随地获取云计算提供的服务。除SaaS(Software as a Service，软件即服务)、PaaS(Platform as a Service，平台即服务)与IaaS(Infrastructure as a Service，基础设施即服务)之外，其它技术形式均统称为“X as a Service”。随着云平台影响力扩大，XaaS模式迅速增加，接连引发软件开发部署模式的创新，为技术提供了综合性的实践平台，成为社会维度的全局性投影[21]。
在现实世界和虚拟世界相互融合的环境下，数据的扩散与聚集可保障线上线下的一体化治理，进而建立闭环评估反馈机制，提高政府的策略调整速度，缩短决策到执行的周期。保障数据的流动需要大量的计算资源支持，云平台的可扩展性和灵活性成为数据管理的理想选择。云计算的可调度特征能够将峰值负载迁移到云中的额外资源，避免因负荷过高导致系统崩溃与数据损失。云端的信息分级分权限存放在“公有云”与“私有云”，保证数据存储与迁移的安全稳定。
一是海量多源的数据基础。数据分析与资源整合能力直接影响城市的未来发展。人工智能面对海量数据高效处理的前提是有监督条件下的大量重复，数据量越多则识别结果越高效准确。云计算聚集海量多源的异构数据，构建起高价值密度的数据网格作为训练资源库，可视为促进人工智能大规模应用的最初驱动力。
具体来讲，云端化治理具有以下三项功能：
信息交互的高效运转可有效提升城市治理的有效性，人工智能的深度学习技术具备递归的自我实现特点，能够基于行为预测与实际反馈不断优化算法模型，令决策体系保持较强的敏锐度和适应性，让城市学会“自我思考”。值得关注的是，人工智能还具备潜在突破点，其分辨反应与自主研判能力可超越生物局限，能够依据复杂的实时情境迅速做出最优决策。例如，阿里巴巴公司于2017年推出“城市大脑”计划，将机器视觉、大规模拓扑网络计算、交通流分析技术融入杭州交通治理体系，综合相关数据进行全局分析与资源调控。平台运行以来，杭州市部分区域通行时间减少15.3%，车辆通行速度提升15%，提高了城市的通达性[31]。
2智能化治理：从生态构建到多元共治
2.1智能化治理的技术内涵与结构模型 2018年10月习总书记在中共中央政治局第九次集体学习时指出要加强人工智能同社会治理的结合，开发适用于政府服务和决策的人工智能系统，加强政务信息资源整合和公共需求精准预测。多源数据融合的趋势下，数字、物理和生物世界的界限逐渐模糊，信息技术的协同再造激活了人工智能的潜力，在人类的洞见与经验之外发现新的视野与未知领域成为可能。
在新生入学典礼上，组织“白大褂”授予仪式，由学院德高望重的教授授予每人一件白大褂并宣誓，誓词可以参考以下内容：从今日起我将开启药学的学习，为崇高的药学事业努力拼搏，求实创新，严于律己，尊师守纪，团结协作，为推动人类医药事业的发展而贡献力量！
质量评价根据Cochrane Handbook for Systematic Reviews of Interventions 5.1.0版[15]提供的偏倚风险评估工具，从随机方法、分配隐藏、对研究对象/干预实施者实施盲法、对结局测量者实施盲法、不完全数据报告、选择性报告结果、其他偏倚来源方面进行。纳入研究符合全部标准，则偏倚风险小，评为“A”级；部分符合标准，则偏倚风险中度，评为“B”级；完全不符合标准，则偏倚风险大，评为“C”级。质量评价由2名研究员独立进行并交叉核对，如遇分歧，讨论或由第3方协助裁决。
对城市数据的智能化挖掘与协作式共享将成为城市未来的发展趋势。智能化治理可概括为一种通过信息通信技术创造的全新合作模式，以构建更开放透明的治理过程，产生更积极的治理结果。针对智能化治理的具体概念学术界目前没有统一定论，作为政府管理的相关属性，智能化治理可理解为对智慧城市的进一步治理与推广，是城市判断力的体现。从整体的角度看，智能化治理通过复杂的信息技术连接，是一种多主体参与的，积极开放的治理结构，目的是优化城市的社会经济和生态环境，有效应对发展面临的负外部性与路径依赖[25]。
在智能化治理体系中，人工智能和大数据、云计算可视为铁三角关系，数据是传播介质，云是协作平台，人工智能是知识发现的助力，三者互为彼此，使城市治理从神经末梢到大脑中枢形成贯通。从云端化到智能化，城市治理的目标不仅限于数据信息的获取分享，而是在数据流动中再生出有价值的策略信息，达到城市系统全面的洞察与生态系统的良性循环。城市智能化治理的结构模型如图2：
对物理核心素养进行简单归纳就是“物理意识”“科学思维”“实验探究”“科学态度与责任”这四点。可是，我们应如何做才能更好地对学生的物理核心素养进行培养呢？怎样才可以在具体的授课过程中把物理核心素养的教育融入到整个高中物理的教学课堂中？在出现众多问题的今天，笔者依据当今高中物理的实际教学情况，结合自身近几年的教学实际经验，对高中物理的教学目标和具体课堂教学节奏的把握进行具体剖析，希望能给众多工作在高中物理教学前线的教师提供一些相关的启发。
图 2城市智能化治理的结构模型 [26-28]
在结构外层，物联网连接传感器等探测设备嵌入线下空间，采集并开发城市运行的海量原始数据。大数据技术通过挖掘公共服务数据、网络公众舆论等大型数据集，记录城市与人互动留下的电子踪迹。两项技术的结合扩大了数据获取的深度和广度，实现成果整合。人工智能在此基础完成数据的赋能与再造，具体表现为信息辅助收集与智能筛选，识别应答模糊任务，替代人的自主决策与行为[29]。在互联层，人工智能自然语言处理和机器识别技术分析相关语境下数据的可用性，可用数据的异质性，不同来源数据的互联性等，迅速提取有价值的信息。洞见层中，人工智能借助复杂的迭代算法对数据进行智能管理与访问，应用神经网络与深度学习技术转化信息情报，实行可追溯与可计算的城市痕迹管理。在决策层，人工智能在人机交互的过程中模拟人类思维对实时环境做出反应，对城市潜在风险做出精准预测，诊断城市治理难题，构建自动化的决策体系，并经由云平台发布应用成果。
她不再说什么，等着我从她家中走出去，我觉得她希望我立刻就走，我朝门走了两步，我说：“我先去一下你们家的卫生间。”
在平台端，人工智能的非线性交互特点和语义感知功能可用于多级信息导航与日常服务供给。公众使用联网终端可随时随地访问平台，智能客服可理解通俗易懂的自然语言，从知识链的任意节点定位所需信息服务，增强平台的可沟通性与公众的感知易用性。在帮助工作人员减轻负荷，提高工作效率与价值的同时，智能技术可保持高效稳健，避免主观失误，改进业务流程，并积极影响公众对政府和技术的信任与满意[30]。以云南省2018年推出的“一部手机游云南”APP为例，当游客在APP发起投诉，智能客服通过语义识别完成投诉的自动应答，并分发至平台管理端对接的涉旅部门与企业，流程自动化与信息公开化保证了效率与公平，推动旅游服务管理的转型升级。
2.2智能化治理下的技术实现与治理变革 人工智能具有溢出带动性很强的“头雁”效应，有利于推动国家战略的落地。在国家治理领域，中国政府长期鼓励地方探索创新，国家政策很大一部分来源于试点地区经验的总结推广。城市智能化治理通过技术创新促进城市的有序发展，推动技术收益转化为社会的公平正义，体现了技术嵌入制度的强大力量，充分反应了顶层设计与地方创新的结合。
腹腔镜技术操作具有一定特殊性，受训者只有通过训练，观察电视影像时有意识地确定手中掌握的器械与目标物的相对位置，做适当的进、退、旋转或倾斜等动作训练，并掌握幅度，方能在手术部位进行确切的钳、夹、牵拉、电切、施夹、打结等处理[6]。习惯了开腹手术的医师只有通过反复的基础训练，才能使定向和协调能力更好地适应新情况，缩短手术时间，减少创伤。
一是完成数据纵深层面的赋能再造，维持城市系统的动态演化与整体均衡。数据是治理决策的基础。城市是一个复杂交互的巨系统，各子系统相互嵌套并关联着城市整体运行，简单的数据分析和逻辑推理难以描述其运行规律。数据的全面获取使治理依据有望通过数据事实进行量化分析，基于单点-全局的精准治理成为可能。与样本数据相比，全数据蕴含价值巨大，但内容结构复杂多变，其所指向的意义必须经过特定的“复杂运算”才能有所显现，远超人类基本消化能力。人工智能以异构融合的多维数据为纽带完成跨系统信息融合，由因果思维模式演化为发散性的相关分析，建立“表征-特征”的关联规则进行溯因分析，构建城市问题演化的仿真模型与结果预测模型，提出多目标决策方案。
因此，智能化治理具有从数据生成知识，从知识产生决策的能力。公共服务领域中，智能化治理可进一步明确公众需求与服务供给，注重精算平衡与成本分担，一定程度解决政策实施中的搭便车问题，确保决策的科学量化和政策的高效执行。作为未来的重要趋向，智能化治理有潜力把新技术同社会系统和生态关怀整合起来，形成一个整体的视野与路径。例如上海市以“随申办市民云”APP为移动载体推行“一网通办”，实行城市公共数据的完整归集与按需共享，最终目标是建设成覆盖上海市全地域、全行业领域的城市大数据枢纽，形成标准规范、开放竞争的大数据服务生态体系。
二是推动信息在个体-整体间的复杂交互，提升城市治理的能力与水平。智能化治理有利于提升数据扩散与集聚的效率，保证信息在各主体间的精准交互。随着市场发展和经济增长，城市生活方式日趋复杂，虚拟网络空间日益成为新的生活场域，群体分化加剧，个体诉求多元，数据组成复杂且自主性强，往往难以受到重视，城市治理存在底数不清，多头管理的问题，决策结果缺乏群众基础与自下而上的反馈。从个体层面看，公共服务也是公众诉求集聚的过程，智能化治理可在公众接受让渡部分数据控制权的前提下，通过终端布局与在线网络实时抓取数据印迹，推理计算用户所处环境，分析用户历史行为进行群体画像，预测需求并定制推送个性化服务，实现以用户为中心的公共服务模式。
从整体层面看，由于城市治理系统存在泛在联系的特点，传统治理模式无法保证各领域信息的流通，“头痛医头，脚痛医脚”等现象导致城市病难以根治。智能化治理可基于数据联动更好地感知、预测并评估城市安全运行的重大态势，发现城市内部各子系统功能与风险间的非线性关联，辅助决策部门找到应对方案，进而更加主动地解决问题，建立具有前瞻性的风险防范机制，降低城市治理边际成本并扩展治理边界，从经济、社会、政治和文化高度提升决策统筹层级，推动城市治理的一体化与高覆盖。
三是日益成熟的算法模型。如果数据量与计算资源是机器学习的书籍与能源供给，算法就是机器学习的关键方法。人工智能的运用重点是如何替代传统人工业务，胜任复杂情景下的决策处理任务，因此算法精准性是技术价值所在。数据的处理和解释依赖大数据的逻辑积累，云端化提高了数据传输技术的普及率与数字信息格式的标准，降低机器学习输入成本，保证算法的场景应用范围与自适应性，能够不断反馈并调整输出的准确性，完成知识库的积累。技术之外，基于云平台建设的信息开放平台可凝聚各类技术创意，传播开源共享理念，降低算法模型的开发成本，缩短创新周期。
三是依托数据开放与协同理念的深入，促进多元共治与城市可持续发展。当城市系统能够吸收所有参与者的智慧，它将变得更加智能。传统的单一治理模式下，政府 “越位”和“缺位”现象并存，否定了其他主体参与的积极性[32]。我国城镇化建设强调“以人为本，公平共享”，公众参与在政策制定及议程设置中体现的价值越来越受到重视[33]。智能化治理背景下，治理者可对城市动态或民情民意进行智能识别与实时跟踪，及时把握群体意见及心理变化，公众在零成本甚至无意识的情况下表达了个人需求，体现出无处不在的参与。
开放数据可作为促进知识创造、交流与创新的重要手段，企业、创新者、非政府组织和公民能够从数据中获取价值，从而加强城市的集体智慧[34]。需要明确的是，参与治理应出于自愿，通过调动参与者的积极性以完成资源的最佳配置。数据开放本身无法对公民参与给予激励，也无法建立一个协作和开放的治理系统，数据需要适当地阐述、交流和使用。智能技术能够以较低成本实现数据的标准化、可视化，完成信息的点对点双向交流与针对性的使用，为公民和社区提供丰富多样且随时可用的服务[35]。在未来的使用场景中，个体和组织即便不具备专业的背景知识，也能够在智能代理的引导下，通过各类人机接口了解、学习并使用数据。这能够帮助公民更好地理解问题，从而有能力提出更好的解决方案。
为方便影响因子的确定，首先对每个任务所在的经纬度坐标进行位置数据网格化处理，均分为2500个网格，每个网格对应实际面积为:
技术的涌现推动新的治理概念与制度的诞生，其目标在于融合多元的价值观，搭建群体智能平台。在这个过程中，政府回应日益精准化，公众通过参与提高认同感与归属感，社会信用完成积累，易于达成群体共识，扩大城市公共空间，各种应用场景创新相继产生。比如将共享单车轨迹作为市民行为的量化数据，发现城市空间人口流动规律，政府基于此合理规划土地使用与配套市政建设，企业可完成车辆调控与商业开发。信息的跨界互通实现了价值最大化利用，既发挥了政府公共性、集中性的特点，又体现了市场的回应迅速、效率高的优势，较低的成本即可建设出理想的城市环境。技术创新和制度变革作为促进多利益攸关方参与治理的动力，推动城市治理主体由“行政共同体”转向更为开放的“城市共同体”。
3问题与挑战
智能化治理是影响广泛的颠覆性创新，涉及技术产业布局与制度体系变革等众多环节。由于内部技术及外部场景的相互影响，治理变革的每一环节都存在着潜在风险。城市系统兼具鲁棒性与脆弱性，各层级间功能耦合与信息流通的特点容易引发链式反应，任何一个环节出现问题都可能导致整个系统的失控或瓦解。因此，在探索改革创新路径的同时需要重视技术不确定性带来的风险挑战，针对性地在管理层面加强预防监督与规范引导。为了妥善应对人工智能技术带来的挑战，多个国家与组织出台了相应的标准与条例。我国2017年发布《新一代人工智能发展规划的通知》，提出建立健全公开透明的人工智能监管体系，实行设计问责和应用监督并重的双层监管结构。电气与电子工程师协会(IEEE)从人权、福祉、问责、透明、慎用五大总体原则提出并制定《人工智能设计的伦理准则》。以科技企业和技术专家为代表签署的《阿西洛马人工智能原则》强调人工智能系统应当与人类保持一致的价值观，接受人类的控制而不能颠覆人类社会秩序。具体而言，以人工智能为核心的智能化治理需要面对以下挑战：
1.人民积极性的调动。人民群众是社会物质财富和精神财富的创造者，是社会变革的决定力量。毛泽东提出了人民创造历史的观点，他说：“人民，只有人民，才是创造世界历史的动力。”［4］1031改善民生最终要靠“发动群众的创造力和积极性”［4］933。
一是治理主体目标各异，权力与利益分配不均，导致实施效果难以保证。利益驱动可能导致技术的不当使用。在创新过程中，政府部门进行信息技术投资前需充分明确目标，清楚技术在短期至长期内可以解决的问题。现实中，面对城市间的竞争关系与自上而下的政策压力，城市管理者往往偏好短平快的政绩工程，没有系统评估和预测城市系统的复杂性和风险性。除此之外，我国政府领导者的个人因素对城市治理可能具有关键影响。例如在地方官员的流动机制下，创新可能成为任期官员谋求政绩的机会，几年后人走政息或推翻重来，严重破坏了城市原有的人文积累与发展优势，丧失了城市所应具有的创造性，造成巨大浪费。对于创新主体而言，技术创新带来新的竞争资本以及权力的再分配，地方政府承担资金与担保风险，却面对权力分散的压力，获利最多的是提供技术的企业，公众则需适应一种由技术协调城市生活的新模式，承担剩余风险。利益分配与风险分担的不平衡导致技术的持续性难以保证，无法持续发挥创新的辐射与迭代效应，带来城市创新能力与价值文明的积累提升。
二是技术发展与应用场景的脱轨可能产生新的数字鸿沟，技术垄断与算法歧视导致新一轮二元分化。虽然智能化治理为电子包容带来了机遇，但由此带来的数字鸿沟仍是争论焦点。原因在于边缘群体不具备表达需求与使用服务的条件，难以享受技术进步带来的收益，甚至因此失去一些原有的线下服务。作为城市的失声群体，他们的合理诉求很有可能在数据收集阶段即被忽略，无法进行信息反馈以获得相应的服务。与之相对应的是企业可能出于逐利心理迅速推广新兴技术，造成技术高地与边缘地带的功能分离，技术垄断产生新的“科技孤岛”。在治理应用中，人机互动也会受到不同价值观的影响，技术带来的开放性和透明度不一定能增进共识与理解[36]。有研究者基于实证研究发现，在智能技术应用中，创新首先服务于高收入群体，技术的推广反而增加了城市的群体隔阂，在马太效应作用下产生影响更为深远的二元分化[37]。
三是数据开发治理与信息安全、隐私保护之间的关系难以平衡。一方面，万物互联时代下，组织和个人的联网设备越多，风险也就越大。物联网攻击与智能入侵将成为新的攻击手段，技术广泛应用的同时涌现出更多非传统安全问题。另一方面，无处不在的传感器采集跟踪公众生活数据，个体的声音外貌包括走路姿态均可成为隐私，算法模型从数据中抽取信息也存在侵犯个人隐私的争议。若无相应规范机制，隐私数据会成为技术商竞争与合作的筹码，技术的过度使用造成企业与政府，公众关系紧张，对公共利益造成巨大危害。如何均衡各方权益，在技术发展与人权保障之间寻找到切实可行的方案，是智能化治理面临的又一挑战。
四是技术治理引发的就业问题对社会秩序产生冲击，技术异化可能全面限制人类进步。首先，技术延伸人类能力的同时也限制了个体发展。一旦人工智能在特定任务的综合表现超过了人类，中层技术工作岗位的流失产生大量失业者，技术拥有者完成了资源与信息的积累，社会阶层呈现出两极化的发展趋势，进而可能引发社会经济政治的连锁反应。其次，一味通过更新技术解决复杂问题可能引发新的问题。智能化治理对传统的行政伦理产生了冲击，传统观念里，政府人员处理公共事务具有法理上的权威性和合理性，人工智能是否应该在理性中引入人性？需要在多大程度授权技术，避免混淆“人的治理”与“事的管理”仍有待进一步探讨[38]。最后，技术作为一种解蔽方式[39]，造就了井然有序的世界，在人工智能的高度理性下，个体行为更加规范，但需要讨论的问题是，这究竟是技术带来的价值转变还是严格监管下的服从？一旦人的价值、道德、感情皆可量化，个体还能否保持独立的丰富性？值得注意的是，随着智能算法在治理领域变得越来越常规化与自治化，数据输入与输出结果之间存在着人类无法了解的隐层，算法歧视、算法合谋、决策黑箱可能更趋普遍，公众将越来越难发现并审查其公正性，智能技术可能被滥用于假新闻、政治宣传、军事武器和日常监视领域。当技术被不当使用，可能异化为新的统治力量，进而影响到人类发展、社会稳定、科学伦理与价值存续。
渐渐地，喜姑发现，其实，香娭毑是真心乐意陪她去学戏的。喜姑还发现，师傅那婆娘桂娭毑，只要一见香娭毑，那张脸就不是苦瓜脸了，脸上就有了笑容，这边两人在教戏学戏，那厢两人有说有笑，没完没了。有时候，二狗伢也提着琴过来凑热闹，他的胡琴一响，这戏就教得越发有味了。
4结论与展望
整体来讲，云端化为智能化治理提供了基础设施，智能化是云端化发展的必然路径。技术与思维的共同进步实现了城市治理的路径变革与价值构建：一是推动数据的跨界流动与资源整合；二是通过数据治理完成信息的挖掘与开放；三是以平台为载体，以信息为介质，促进部门协作与机构改革；四是在技术融合与信息流动基础上构建城市对人-物-环境的智能感知与迅速反应机制；五是依靠技术实现与思维转变鼓励城市的共治参与以及共同体建设，鼓励用户和组织探索不同的开放机制，为城市治理赋予新的含义。
尽管技术发展伴随着诸多争议，却寄托了现代生活中人类对高效生产以及超越自身的希望。在信息技术领域，创新总是先于规则产生，政策的出台有着难以避免的滞后性。为了长久维持与技术的良性互动，治理创新需要夯实基础，制定明确目标和顶层规划，搭建和培养良性的城市生态系统。管理者需要遵循基本的社会价值观与科学伦理，从更广阔的视野开展技术论证，探究科学与民主，发展与规制的二元关系，集合多主体智慧共建互惠信任、透明合作的文化共识。城市治理各主体需要以人本主义和想象力来弥补技术固有缺陷，充分理解并预测技术创新带来的一系列变化，培养自身的信息素养与数字化生存技能，做好适应与机器建设合作关系的准备。随着5G和微波技术的商业化应用，信息传播的延迟性降低，平台与技术将会进一步融合，演化出新的技术生态。在需求迸发与市场作用下持续推动城市治理向更高水平发展，城市的地理意义将逐渐消融，人们对城市的基本认知将面临颠覆性变革。
参考文献
[1] 王枫云.从城市管理走向城市治理——我国城市政府行政模式转型的路径选择[J].思想战线,2008(1):99-103.
[2] 国家统计局.2018年国民经济和社会发展统计公报[EB/OL].[2019-07-17].http://www.stats.gov.cn/tjsj/zxfb/201902/t20190228_1651265.html.
[3] 郭 骅,屈 芳,战培志.智慧城市信息共享服务模式及其应用研究[J].情报杂志,2017(4) :118-124.
[4] 杨 涛.公共事务治理行动的影响因素——兼论埃莉诺·奥斯特罗姆社会—生态系统分析框架[J].南京社会科学,2014(10):77-83，91.
[5] Letaifa B,Soumaya.How to strategize smart cities: Revealing the SMART model[J].Journal of Business Research,2015(7):1414-1419.
[6] Harrison T M,Pardo T A,Meghan C.Creating open government ecosystems: A research and development agenda[J].Future Internet,2012(4):900-928.
[7] 彭宗超,曹 峰,李贺楼,邵东珂.社会生态系统治理视角下的中国社会稳定风险评估的理论框架与指标体系新探[J].公共管理评论,2013(2):43-60.
[8] 凤凰科技.宋熙俊：智慧城市成功关键是打通开放式的生态系统[EB/OL].[2019-07-15]. http://tech.ifeng.com/a/20151217/41525245_0.shtml,2015.
[9] 李曙华.当代科学的规范转换——从还原论到生成整体论[J].哲学研究,2006(11) :84-94.
[10] 国家发改委.关于促进智慧城市健康发展的指导意见 [EB/OL].[2019-03-25].http://www.ndrc.gov.cn/gzdt/201408/W020140829409970397055.pdf,2014.
[11] Janowski T,Digital government evolution: From transformation to contextualization[J].Government Information Quarterly,2015(6): 221-236.
[12] Anthopoulos L G,Reddick C G,Scholl H J.Understanding electronic government research and smart city: A framework and empirical evidence[J].Information Polity,2016(1): 99-117.
[13] 邓建高,张 敏,朱兰亭.社会治理协同创新系统社会网络分析[J].中国科技论坛,2016(4):18-24.
[14] 李卫东,张 昆.“云传播”:人类信息传播的革命[J].图书情报工作网刊,2011(10):48-55.
[15] 胡洪彬.人工智能时代政府治理模式的变革与创新[J].学术界,2018(4):75-87.
[16] 黄 璜.对“数据流动”的治理——论政府数据治理的理论嬗变与框架[J].南京社会科学,2018(2):53-62.
[17] 李卫东.云传播时代[M].北京：科学出版社,2019.
[18] 孟庆国.云上贵州——贵州省大数据发展探索与实践[M].清华大学出版社,2017:74.
[19] 李 振,鲍宗豪.“云治理”: 大数据时代社会治理的新模式[J].天津社会科学,2015(3):62-67.
[20] Xiong Z,Zheng Y,Li C.Data vitalization's perspective towards smart city: A reference model for data service oriented architecture [C].ACM International Symposium on Cluster.IEEE,2014.
[21] 王伟军,刘 凯,鲍丽倩,等.云计算生态系统计量研究: 形成、群落结构及种群边界[J].情报理论与实践,2014(9):11-15，25.
[22] Nilsson N J.The quest for artificial intelligence: A history of ideas and achievements[M],Cambridge University Press,2011:73.
[23] 贾 开,蒋余浩.人工智能治理的三个基本问题:技术逻辑、风险挑战与公共政策选择[J].中国行政管理,2017(10):40-45.
[24] Nam T,Pardo T A.Smart city as urban innovation:Focusing on management,policy,and context[C].ICEGOV 2011,Proceedings of the 5th International Conference on Theory and Practice of Electronic Governance,2011.
[25] Kourtit K,Nijkamp P,Arribas D.Smart cities in perspective-a comparative European study by means of self-organizing maps[J].Innovation: The European Journal of Social Science Research,2012(2):229-246.
[26] 徐晓林,李卫东.论云计算对电子政务的革命性影响[J].电子政务,2012(10):18-25.
[27] Chatterjee S,Kar A K,Gupta M P.Success of IoT in smart cities of India: An empirical analysis[J].Government Information Quarterly,2018(3):349-361.
[28] 国家发改委.关于印发《“互联网+”人工智能三年行动实施方案》的通知 [EB/OL].[2019-03-14].http://www.ndrc.gov.cn/zcfb/zcfbtz/201605/t20160523_804293.html.2016.
[29] 何 哲.人工智能时代的政府适应与转型[J].行政管理改革,2016(8):53-59.
[30] Qiu L,Benbasat I.Evaluating anthropomorphic product recommendation agents: A social relationship perspective to designing information systems[J].Journal of Management Information Systems,2009(4):145-182.
[31] 阿里云研究中心.城市大脑:探索“数字孪生城市”[EB/OL].[2019-03-26].https://yq.aliyun.com/articles/603873,2018.
[32] 孙永正,王秀秀.中国城市化和城市治理的反思与转型[J].城市问题,2016(1):17-22.
[33] 杨 奕,张 毅,李 梅,等.基于LDA模型的公众反馈意见采纳研究——共享单车政策修订与数据挖掘的对比分析[J].情报科学,2019(1):86-93.
[34] Dvir R,Pasher E.Innovation engines for knowledge cities: an innovation ecology perspective [J].Journal of Knowledge Management,2004(5):16-27.
[35] P K Agarwal.Public administration challenges in the world of AI and bots[J].Public Administration Review,2018(6):917-921.
[36] Janssen M,Kuk G.The challenges and limits of big data algorithms in technocratic governance[J].Government Information Quarterly,2016(3):371-377.
[37] Yigitcanlar T,Lee S H.Korean ubiquitous-eco-city: A smart-sustainable urban form or a branding hoax?[J].Technological Forecasting & Social Change,2014(11):100-114.
[38] 王礼鹏,石 玉.智能化治理: 国内外实践与经验启示[J].国家治理,2017(37):34-48.
[39] 马丁·海德格尔.演讲与论文集[M].三联书店,2005:4
From Cloud to Intelligence :Path Selection and Value Realization of Urban Governance Driven by Technology
Deng Wen1 Yang Yi1 Wu Ruigang2 Chen Tao1
(1.College of Public Administration, Huazhong University of Science & Technology, Wuhan 430074；2.Oceanwide Institute, Wuhan Central Business District,Wuhan 430023)
Abstract :[Purpose /Significance ]The rise of cloud computing and artificial intelligence has brought about rapid economic and social development, and promoted the structural and comprehensive reform of urban governance.[Method /Process ]Based on the perspective of governance ecosystem and following the logic of "system construction - technology collaboration - value co-creation", the urban governance innovation path can be summarized as "from cloud to intelligence".[Result /Conclusion ]It can be summarized into three aspects: First, on the basis of data integration, constituting online - offline integration and inter-departmental collaborative linkage governance; Second, achieving the overall governance from point to surface traceability at the level of data intelligence analysis; Finally, encouraging public involvement and condensed value via data opening and sharing and building an urban community. At the same time, it is necessary to deal with the issues of the digital divide, interest distribution, privacy security, etc. in the technology-driven urban governance from the aspects of technology, system and value.
Key words :urban governance;urban community;governance ecosystem;cloud computing; artificial intelligence;public involvement
收稿日期： 2019-05-17
修回日期： 2019-08-08
基金项目： 国家自然科学重点项目“非传统安全问题风险识别与防范机制——以智慧城市治理中的信息共享与使用为例”(编号： 71734002)的研究成果之一。
作者简介： 邓 雯 (ORCID：0000-0002-6221-4608)，女，1993年生，博士研究生，研究方向：智慧城市、非传统安全、人工智能；杨 奕 (ORCID：0000-0003-4275-8277)，男，1993年生，博士研究生，研究方向：电子政务、网络在线信任；吴锐刚 (ORCID：0000-0002-7415-079)，男，1975年生，研究员，研究方向：城市规划与设计；陈 涛 (ORCID：0000-0002-4099-4797)，男，1980年生，教授，博士生导师，研究方向：智慧城市、电子政务。
通信作者： 吴锐刚
中图分类号： D035
文献标识码： A
文章编号： 1002-1965( 2019) 11-0199-09
引用格式： 邓 雯，杨 奕，吴锐刚，等.从云端化到智能化：技术驱动下城市治理的路径选择与价值实现[J].情报杂志，2019，38(11)：199-封三.
DOI ：10.3969/j.issn.1002-1965.2019.11.029
(责编/校对：贺小利)
标签：城市治理论文; 城市共同体论文; 治理生态系统论文; 云计算论文; 人工智能论文; 公众参与论文; 华中科技大学公共管理学院论文; 武汉中央商务区泛海研究院论文;