智慧城市的大腦
——智慧模型的概念、類型和作用*

牛 強 夏 源 牛雪蕊 周 燚 NIU Qiang, XIA Yuan, NIU Xuerui, ZHOU Yi

0 引言

自IBM于2009年提出智慧城市的愿景以來，智慧城市的理念就成為全球關注的熱點并迅速傳播到中國，在中國掀起一股建設智慧城市的熱潮。智慧城市旨在通過智能手段解決城市中的管理、環境、交通和基礎設施等基本問題，從而實現帶動城市經濟、培育高智人群、改善環境質量、優化城市管理、提升生活品質以及促進交通可達性等目標[1-2]。智慧城市被視為解決當前城市中交通擁堵、環境污染、就業和產業發展等復雜問題的萬能藥[3]，得到了產業界、學界、政府的廣泛重視。截止到目前為止，我國已經有超過500個城市在進行智慧城市試點。

然而在這個建設過程中，智慧城市也面臨著許多困境。部分城市把智慧城市建設等同于物聯網、云計算和大數據等基礎設施的建設，在這些設施建設上投入巨資，收集、存儲了大量數據，卻提升不了城市的治理水平。究其原因，在于這些城市忽略了數據的分析和利用，不能將數據應用到城市問題解決、城市治理中來。可以說，當前的智慧城市能做到“眼觀六路，耳聽八方”，但是缺乏一個智慧的“大腦”來分析、利用收集到的數據，發現問題的癥結，給出智慧的解決方案。

針對這些問題，本文提出智慧模型就相當于智慧城市的大腦，可以滿足智慧城市分析的需要；然后詳細論述了智慧模型的概念、類型、作用及其在智慧城市中的運作機制，以期喚醒政府、企業和市民對智慧本原的認識，推廣智慧模型在智慧城市中的應用，推動智慧城市早日實現“智慧”。

1 智慧城市的智慧現狀

1.1 智慧城市的智慧所在

對于智慧城市（Smart city）的概念，學術界并未形成統一的認識。我們從“智慧”入手，來解讀智慧城市的概念。智慧城市的核心在于實現智慧，其概念起源于國外的“smart city”。smart的英文釋義中就能體現智慧的含義，即“intelligent, capable of independent and apparently intelligent action”[4]（聰明的，能夠獨立明智行動的）。而中文“智慧”的釋義為“對事物能認識、辨析、判斷處理和發明創造的能力”[5]。綜合國內外對智慧的解釋，可以發現感知、分析和應對3個要素涵蓋了智慧的主要特征。

同理，智慧城市必須具備這3個特征才能實現“智慧”。首先是感知的實現，相當于給城市裝上眼、耳、鼻，使城市能夠通過各種傳感器設備來感知、采集城市中的各種數據。然后是分析的實現，相當于給城市裝上大腦，使城市能夠通過數據分析，了解城市現狀、發現城市問題、探尋城市運營機制、預測城市未來、生成問題解決方案。最后是應對的實現，相當于給城市裝上手腳，使城市能夠自主解決城市問題，迅速、靈活、準確地對城市進行調控。智慧城市的實現，3個特征缺一不可：感知是先導，感知到數據是實現分析和應對的源泉；分析是核心，感知的數據必須通過分析才能發揮作用，而應對也是基于分析出的應對方案來開展調控；應對是智慧城市的理想目標，理想中的智慧城市可以像人一樣獨立自主地解決城市問題。

1.2 當前的智慧實現情況

針對智慧的3個特征，我們從3個方面來分析當前我國智慧城市中“智慧”的實現情況。

在感知層面，我國很多城市已經建起了大量設備，并收集到了大量數據，能夠初步實現感知的功能。然而，智慧城市建設中還是廣泛存在“數據孤島”、“信息孤島”等問題。對此國家也要求“加強市政設施運行管理、交通管理、環境管理、應急管理等城市管理數字化平臺建設和功能整合，建設綜合性城市管理數據庫”[6]。因此，當前感知層面的難點和未來的重點在于數據整合共享。

在分析層面，現狀智慧城市中已使用的分析工具數量較少，也不能很好地滿足智慧城市的分析需要，主要體現在3點：其一，城市作為復雜巨系統，所產生的數據數量多、頻率高，現有的分析工具難以高效、實時地分析這些數據；其二，現狀分析工具缺乏對城市運作機制的分析與理解，導致數據分析浮于表面，不能抓住問題關鍵；其三，現狀分析工具缺少決策支持能力，目前的分析主要停留于對現狀的測度評價，無法指導方案制定和選擇，決策者往往仍然需要根據經驗制定方案。因此，中國的智慧城市建設在智慧分析層面，還處于起步階段。

在應對層面，我國的實踐尚處于萌芽階段。目前能實現的如：智能紅綠燈系統可以根據道路交通流量和行人數，自動調節紅綠燈的信號，以減少停車次數和延誤時間。但是目前城市中類似的應對還非常少，因為應對的實現需要城市達到更高的智慧程度，十分依賴分析的支撐。而當前城市中還沒有建立起成熟的分析技術體系，應對也就難以實現。

綜上，當前階段，感知已初步實現，分析才剛剛起步，而應對還在待開發階段。智慧城市建設要想更進一步發展，給它裝上一個智慧的“大腦”是關鍵。

2 智慧城市的大腦——智慧模型

智慧城市的大腦必須綜合運用測度、評價、預測、模擬、決策等多種類型、不同側重點的方法和模型，才能滿足智慧城市多方面、多層次分析的需要。我們將這些能滿足智慧城市分析需求的模型、工具、方法的集合稱為智慧模型。正是這些模型的應用，使得城市的運轉更加智慧。智慧模型的來源廣泛，包括智慧城市中正在使用以及可能使用的各種數學模型和大數據分析等新技術方法。

圖1 5類智慧模型資料來源：作者自繪。

2.1 智慧模型的類型

智慧模型種類數量眾多，為方便智慧城市應用智慧模型，本文從智慧城市的需求出發，按照智慧模型不同的作用，將其分為5類（圖1）。5類模型共同作用，可以應用于智慧城市中從問題發掘到問題解決的全過程。

（1）城市測度評價模型

城市測度評價模型通過一系列精煉的指標、圖示或特征類別來反映城市當前的各種狀態，如交通流量現狀、醫療教育設施分布現狀等。該類模型具體包括協調度分析、多準則評價等多種量化評估方法。運用該類模型可以監測、評估城市運行狀態，從而即時發現城市問題。

（2）城市預測和模擬模型

城市預測和模擬模型可以基于現有發展條件或者特定政策情景來預測或模擬城市未來的改變。具體可采用時間序列分析、回歸分析等統計分析方法、系統動力學方法和元胞自動機、多主體系統等現代計算方法。運用該類模型在一定程度上可以對城市未來的人口分布、交通分布、公共服務需求量等情況進行預測，輔助發現城市問題，合理制定策略以應對未來變化。

（3）運籌和決策模型

運籌和決策模型主要用于問題解決方案的生成。運籌決策模型包括運籌學、單目標決策、博弈論等多種方法。運用該類模型一方面更加科學，可以更準確地找到相對最優的解決方案；另一方面更加迅速，可以大大加快問題的解決速度和響應速度。

圖2 智慧模型的作用資料來源：作者自繪。

（4）城市改變影響評估模型

城市改變影響評估模型主要用于評估不同的城市問題解決方案對經濟、社會、交通、生態、物質空間環境等產生的影響。所采用的方法主要有數理統計法、應用模型法、仿真法等。城市改變影響評估模型的評價結果為人們選擇最優問題解決方案提供了科學依據。

（5）城市運作模型

城市運作模型可以解析城市構成要素之間的相互聯系和相互作用關系以及城市現象的成因，成果表現為反映城市運作機制的數學模型或者規則。該類模型內涵廣泛，包括元胞自動機、重力模型等多種模型。城市運作模型是上述4類模型的基礎，是發現城市問題、合理運籌決策的科學保障。

2.2 智慧模型的作用

上述5類智慧模型不是孤立地發揮作用，而是協調配合著共同解決城市中的問題或提供更智能的城市服務。例如，智慧城市在實時監控過程中，利用測度評價模型發現了某個異常現象或城市問題，就可能會馬上從運作模型庫中尋找、匹配可以合理解釋該現象或問題的運作模型，并進行標定，作為后續分析的基礎；然后運用預測模型模擬問題的演化趨勢；接下來通過運籌決策模型生成多個方案，并通過改變影響評估模型對這些方案進行綜合評估，從中挑選出最優方案進行實施；在方案實施過程中，智慧城市還會通過測評模型，監測城市運行狀況，評估問題的解決情況，繼續“發現問題——解決問題”的過程。如此形成一個智慧的循環（圖2），不停循環往復，保證城市的健康運行。

3 智慧模型在智慧城市中的應用

為了具體說明5類智慧模型在智慧城市運行中如何協調配合、共同發揮作用，下文選取智慧城市中的6個關鍵子系統：智慧管治、智慧產業、智慧交通、智慧基礎設施、智慧環境、智慧生活，結合具體場景，詳細展現智慧模型在其中的應用。

3.1 智慧模型與智慧管治

智慧管治是應用移動互聯網、物聯網、云計算、大數據等現代技術手段構建的統一的城市綜合管理與服務平臺[7]。智慧管治強調管治主體多元化、管治形式合作化和管治過程協商化的政府、企業和公眾三位一體的管治體系。它涵蓋了城市的市政管理、公共安全管理、公共設施管理、社會生活管理等多個領域。

以公共服務設施管理為例，政府和市民可以應用智慧模型分析現狀公共服務設施的數量、分布和使用情況等數據，測評公共服務可達性、居民滿意度等指標（亦即測度評價模型），發現當前公共服務設施存在的問題；然后通過相關性分析判定公共服務布局與居民滿意度之間的關系（亦即城市運作模型）；根據分析結果，可以構建起公共服務選址模型、公共服務分配模型（亦即運籌決策模型），進而構建出確保居民滿意的公共服務設施布局方案（包括公共服務設施位置、等級和數量的安排）。最后政府和市民還可以運用改變影響評估模型來評估這些方案的綜合效益，以此為標準來選擇最優方案。通過智慧模型將居民需求與公共服務設施布局對接起來，實現了自上而下與自下而上相結合的管理。

在智慧管治中智慧模型以社會管治問題為導向，不停地分析城市數據，發現城市問題，并迅速制定解決方案反饋給城市管理者，幫助解決城市問題。整個分析決策過程中，不同類型的智慧模型分工協作，共同提升城市管治的科學性和高效性。

3.2 智慧模型與智慧產業

智慧產業一方面指新一代信息技術催生的云計算產業、RFID產業、傳感器產業等高新技術產業，另一方面也指工業、服務業、農業等傳統產業的智慧化，包括智慧物流、智慧零售等。智慧模型在智慧產業中，一方面可以幫助政府制定城市產業規劃，一方面可以幫助企業自身制定企業發展規劃。

以產業規劃為例，運用智慧模型，政府可以對城市的產業體系、產業規模、產業空間布局等數據進行分析，測評城市產業發展現狀，挖掘產業發展問題（亦即測度評價模型）；然后可以對影響城市產業發展的影響因素如產業鏈、產業聯系等進行分析，并總結其影響機制（亦即城市運作模型）；根據解析的機制，可以預測城市未來的產業發展狀況（亦即預測模擬模型)；綜合這些分析預測結果，可以運用模型生成多種產業規劃方案：包括產業發展方案、產業轉型升級方案、產業布局優化方案等（亦即運籌決策模型）；最后還可以建立指標體系，評估不同方案的綜合效益，包括經濟效益、環保效益等多個方面（亦即改變影響評估模型）。根據評估結果，政府可以挑選出最優的產業規劃方案。產業規劃實施后，政府可以繼續應用模型，對反饋的產業數據進行分析，實現對城市產業的動態監控，實時調整產業規劃。

在智慧產業中，政府應用智慧模型可以在分析了解市場現狀的基礎上，選擇正確的產業發展方向，全面地整合產業資源，優化產業結構，從而科學地實現對城市產業的宏觀調控；企業運用智慧模型可以根據市場狀況快速反應，制定正確的產業發展策略，從而在市場競爭中占據主導權。智慧模型可以幫助城市產業更加健康平穩地發展。

3.3 智慧模型與智慧交通

智慧交通指的是城市交通系統應用物聯網、大數據分析為代表的智能傳感技術、信息網絡技術、通信傳輸技術和數據處理技術等多種技術，以期解決交通擁堵、能源消耗、環境污染等問題，實現交通智慧化的過程[8]。

以共享單車投放優化為例，決策者運用智慧模型可以分析共享單車的時空分布數據，通過單車使用率等指標來判斷共享單車在各個停車點的投放數量是否合理（亦即測度評價模型）；然后可以分析數據，了解居民使用共享單車的行為習慣（亦即城市運作模型）；根據居民使用單車的習慣，可以預測城市共享單車的適宜投放地點及數量（亦即預測模擬模型）；綜合預測結果，智慧模型可以生成多種單車投放方案（亦即運籌決策模型）；最后，決策者可以構建指標體系，對這些方案的綜合效益做出評估，根據評估結果選擇最優的單車投放方案（亦即改變影響評估模型）。

智慧模型應用在智慧交通中，一方面可以協助政府科學規劃交通設施，管理交通運行，緩解交通擁堵問題；另一方面還可以為運輸公司和市民提供出行服務，保證其出行的環保、便捷、安全、高效、可視、可預測，提高其出行品質。智慧模型在智慧交通中的應用相對成熟，高德地圖、百度地圖等公司已經可以通過對城市交通運行狀況的分析，為居民提供行車路線建議，這正是應用智慧模型進行智慧分析的一種體現。

3.4 智慧模型與智慧基礎設施

智慧基礎設施包括新一代信息網絡設施及經過智能化轉型的城市基礎設施[9]。其中信息網絡設施包括寬帶網絡、通信網、物聯網等；城市基礎設施智能化轉型指水、電、氣、熱管網及道路橋梁等設施的智能化建設。

以智慧供電為例，管理者應用智慧模型可以分析供電數據，迅速發現問題，實時監管供電設施。具體來說，管理者可以通過智慧模型來分析城市中電力設施、用電終端的能源生產使用情況，測評設施現狀，發現供電不足或供電浪費等供電問題（亦即測度評價模型）；然后分析城市用電量的影響因素和影響機制（亦即城市運作模型），預測城市各地區未來用電量情況（亦即預測模擬模型）；根據分析預測結果，可以模擬保證居民需求的儲能供能設施規劃布局方案（亦即運籌決策模型），從而精準匹配能源消費需求，科學合理調配資源，解決供電不足或資源浪費問題。最后還可以評估供電方案的經濟成本和可行性，作為管理者挑選方案的依據（亦即改變影響評估模型）。

智慧模型應用在智慧基礎設施中，不僅能夠通過實時的數據分析，發現城市基礎設施運行中的問題，并迅速生成解決方案；還可以幫助人們在分析設施使用現狀的基礎上，科學規劃設施布局，全面提升基礎設施的服務質量和運營效率。

3.5 智慧模型與智慧環境

智慧環境強調運用傳感器、智能卡、RFID、識別碼和攝像頭等感知設備來采集和捕獲環境信息，然后分析感知信息，發現環境問題并迅速反應，如此實現環境監管的智能化。智慧環境涵蓋了城市的生態保護、污染防治等多個領域。

以大氣污染防治為例，智慧模型可以協助管理者分析大氣污染成因，制定大氣污染防治方案。對于收集到的大氣污染相關數據（PM2.5數據、工廠位置數據、道路汽車通行量等），管理者可以運用智慧模型清洗加工數據，提取出能測評地區大氣污染嚴重度、工廠廢氣量、汽車尾氣排放量的指標（亦即測度評價模型）；然后對這些指標數據進行相關性分析，分析判斷不同地區造成大氣污染的主要因素（亦即城市運作模型）；根據分析的大氣污染成因，可以構建模型，生成多套大氣污染防治方案供人挑選（亦即運籌決策模型）；對于這些方案，可以采用指標體系法構建指標體系，評價其綜合社會效益，便于管理者挑選最優方案（亦即改變影響評估模型）。

在智慧環境中，智慧模型可以實時分析獲取到的環境數據，結合GIS系統，進行環境影響評估，發現環境問題，自動生成解決方案并評估，實現對環境質量和污染排放的智慧監測、預警和管理[10]。

3.6 智慧模型與智慧生活

智慧生活強調通過收集分析生活相關數據，為居民提供智能的生活服務，使居民的生活更加便捷。智慧生活包括智慧醫療、智慧教育、智慧旅游等多個領域。

以智慧旅游為例。智慧模型可以分析旅游相關數據（手機APP訂單信息、用戶旅行項目軌跡、景區的實時游客人數等），梳理數據，整理不同景區的旅游人數變化情況（亦即測度評價模型）；分析得到居民旅游習慣和景點游客數時空變化規律（亦即城市運作模型）；據此預測未來景點游客數目變化情況（亦即預測模擬模型），為居民推薦旅游路線，保證居民旅游時避開游客高峰；甚至可以綜合景點附近的交通、住宿數據，為居民提供涵蓋交通方式選擇、旅館選擇的旅游規劃（亦即運籌決策模型）。

在智慧生活中，智慧模型以滿足居民的生活需求為導向，對居民的生活行為、情感表達等數據進行分析，快速實時地為居民提供問題解決方案和生活規劃。智慧模型甚至可以在居民行動之前發現問題并解決問題，最終實現“思人所思，想人所想，做人所做”。

4 結語

經過多年的建設與探索，智慧城市已經初步建立起多種數據采集渠道，并逐步解決了“信息孤島”、“行業孤島”等問題，其工作重心正在從數據管理轉向數據分析。而智慧的分析需要智慧的模型，通過計算分析來發現城市問題、解析成因、提供解決方案。從這個作用來看，智慧模型就相當于智慧城市的大腦，是智慧城市建設的關鍵所在。為此，本文針對智慧模型，解析了它的概念、特征，將其分為5大類型，初步構建出了智慧模型的框架，并結合實例介紹了其在智慧城市6個子系統中的應用。該成果可以從理論和方法論層面指導智慧城市構建自己的“大腦”，從根本上提升城市的智慧程度。

盡管如此，智慧模型的研究才剛剛開始，存在大量工作要做：一方面，現成的智慧模型尚為數不多，需要眾多專家學者一起來針對智慧城市建設的需求進行研究開發；另一方面，智慧模型要能集成到智慧城市系統中，系統地發揮作用，還有大量的開發工作。總之，智慧模型的體系充實和付諸實踐，尚需學者和從業者的深入研究和長期不懈努力。

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