疫情里看智慧城市建设的真实成就

本文作者:零点公司董事长袁岳博士

突然之间，我们的研究能力似乎在不断调整，在流行期间的一瞬间变得非常热门，甚至有一天还接到几个要求我们帮助进行研究的请求，以了解流行情况及其经济影响。一位专家说，你可以充分发挥你的建模优势，做出一些大数据的结果来预测和预测，然后发现模型和算法所需的数据几乎是不存在的，不是不存在的，而是没有更直接相关的数据。然而，在互联网上可以看到的一些大数据研究结果是基于数据结果的，这些结果让接触过更多现场情况的团队成员感到害怕。至少在这个时候，让我们认识到数据源可用性和数据开放性的实际程度，也认识到只有通过保持独立的数据收集能力，我们才能弥补数据链的不足和弱点在

疫情爆发前，我看到媒体对某个城市建设智慧城市的成果报道得多好。我觉得这个城市真的很聪明，达到了“你想叫我什么就叫我什么”的效果。因此，目前，无论是整个城市还是城市中的社区，任何严肃的事情都必须以极其愚蠢和陈旧的方式来做。所谓的智能系统，在建设上花费了巨大的预算，只是一套装饰品。人们喊道，“不要说不，关键是不知道在哪里喊。”智能城市中有许多似是而非的技术概念。有许多大型国际和国内公司可以虚张声势。然后他们制作了许多好看的图表和大屏幕。问题在于谁购买的系统有助于解决问题，以及解决了哪些问题。如果大领导点头，看着大屏幕，寻找感觉，那么我们的智慧城市最终可能成为这样一种美德。

超出了基本制度建设。如果不首先解决数据源集成和数据源集成策略，数据应用场景和数据应用算法模块就会丢失，所谓的智慧城市可能就是一堆空屋。我们习惯于构建系统、采购系统和展示系统。我们有太多的系统，但是我们缺少太多的内容。我们的系统对客户领导者来说已经变得好看了，而对于对关键用户来说价值有限的道具来说，这种客户与用户分离的现象实在太普遍了。问题在于，决定购买的领导者可能不了解业务，而知道业务需求的用户不是决定和花钱的人。因此，在系统上花很多钱不能解决问题，而解决问题的部分不容易有预算。在我们购买的一系列系统中，我们看起来非常系统化。事实上，这些混杂的系统本身包含了巨大的安全漏洞，导致它们的整体脆弱性和易受攻击性。所以问题的实质是，我们智慧城市的智慧逻辑是什么？是否有一个模块化、算法化和自动化的解决方案系统，将人们的智能总结集成到系统平台上，或者是否有一套可复制的标准化软件产品，大型技术公司正试图以各种方式向我们销售？现在看来，我们真正看到的大部分是后者。建设智慧城市是一种集中建设模式，还是与问题驱动的建设模式背道而驰？在我看来，没有后者，前者更有可能乱花钱、乱花钱、乱花钱。

如果我们只根据一大堆数据建立一个大的数据中心，那么我们很可能会看到这样的尴尬:研究僵尸车中的数据问题，对不起，它太固定了，不；研究精神障碍的资料，对不起，太具体了，没有；要研究疫情数据，对不起，不行那么我们有什么数据，特别是没有，都是抽象数据？不具体，它们都是一般数据吗？难道这没用吗？收集的所有数据都是无用的吗？我们也看到了疫情的早期阶段。也有报道的疫情数据、公开发表的数据和供公众分析判断的数据。从中间我们至少可以看到这样的东西:不是所有的数据都已经完全提交；不同的来源看到不同的数据，所以数据可以有选择地提交。对它是否是人与人之间的传播的判断是不同的，所以可以对不同的数据做出不同的判断，即使是相同的数据也可以有不同的判断。可见，大数据数据，数据的忠诚度和准确性是非常重要的，数据的完整性和充分提供是非常重要的，不同角度、模型和算法的数据解释是非常重要的，而且我们也知道，现有的系统数据选择和提交模式不仅有其自身的自我认同模式，还具有很强的选择性和固化分析方法的局限性。因此，即使有大量的数据，系统立场与独立立场、行政立场与社会立场或专业立场之间仍有差异，分析判断的单一方法与多元方法、智库建设、专业咨询行业、数据情报行业以及相对多维的立场与观点方法可以帮助决策者更清楚地倾听和理解。这也是为什么我一直主张决策分析的支持机制必须实现并行数据解释、并行研究和并行论证。

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