關於智慧城市的十大反思

一、與歷史積累的城市智慧共容

能夠生存下來的城市都有智慧。

1.1 不能否定歷史上的城市智慧

「智慧城市」起源於IBM的宣傳，但是IBM將「Smart City」 翻譯為「智慧城市」並不準確，經媒體、IT專家的大肆宣傳使「智慧城市」的叫法普及化了，IBM的「Smart City」原本是信息技術在局部領域(如供水、供電系統)的應用，一經譯為「智慧城市」一下子變為全局性應用了，一個欠妥當的譯名引導很多人誇大信息技術在城市建設中的作用，提出很多不切實際的目標，造成一些城市智慧城市上不來下不去的尷尬。

只將今天的信息化城市定義為「智慧城市」有否定歷史上的城市智慧之嫌，有著悠久歷史的城市都是積累了大量智慧的城市，智慧城市的宣傳不能排斥歷史上的城市智慧，不能只把應用信息技術的城市視為智慧城市，對城市的健康發展是不利的，應當給出前後都能接受的智慧城市概念，與人類歷史上的偉大智慧相比，IT智慧只能算是小計，不應唯我獨尊。

1.2 不應以信息技術應用評價城市智慧

不可以有無信息技術作為智慧城市的標準，會不會操作電腦並不是有無學問的標準，信息技術的出現才幾十年，只是一個嬰兒，而城市早已是一個成人，以嬰兒的觀點評價成人智慧是欠妥的。

不論是雲計算、物聯網、大數據、移動通信，它們在人類歷史上還是瞬間的產物，產生得快淘汰得也快。這些技術是聰明的，但是作為衡量智慧的標準則太輕薄了，城市智慧是厚重的，需要有厚重的標準。作為工具的信息技術用得好只能算是聰明，長久的可持續生存與發展才談得上智慧，這是很多發達國家智慧城市的目標。

1.3 IT概念的智慧城市應與歷史概念的智慧城市相協調

如果將「Smart City」翻譯為「敏捷城市」或「智能城市」都不會出現與城市歷史上的智慧概念衝突的問題，因為新名詞是可以由提出者清晰定義的，而「智慧城市」卻無法清晰定義了，因為 「智慧」一詞已經使用得太頻繁了，人人都會按自己的理解去想像「智慧城市」，使智慧城市概念充滿著混亂而無法統一。只能試圖從更高的層次上去統一城市智慧的含義。

組織化視角有助於協調兩種智慧概念，城市的發展由小到大，由簡單到發展是一個不斷組織化的過程，城市的高效率是通過城市組織的不斷優化實現的，組織化、程序化與信息化是同樣的概念，信息技術是提高城市組織化效率的工具，以城市組織化水平為觀察視角最能夠統一信息化前後的城市智慧。

1.4 信息化智慧要與城市智慧共存

從信息科學的理論上看，信息化、秩序化、組織化本質上都是一件事情，所有的信息系統都包含著人的組織與設備、軟體與數據的組織，不論是計算機系統還是人的參與，總體上都是一個組織化的過程，即使沒有用到信息技術，城市智慧仍是組織優化的智慧。

城市的效率來源於分工合作的精細，信息化是促進社會精細化分工合作的手段，從組織化視角理解信息化可以幫助人們看到業已存在的城市智慧，看到大量存在的組織資源，看到組織資源對於加快智慧城市建設有著重要意義。敬畏已有的城市智慧是智慧城市規劃者應有的態度，也是智慧城市規劃取得成功的必要因素。

二、在什麼層次上思考智慧城市

低層次的思維永遠理解不了高層次的問題。

2.1 智慧城市的思維層次

人們思考問題總是在習慣的層次上進行，如果沒有充分的訓練，人們很難抽象到更高的層次上思考。很多智慧城市規劃是由IT工程師承擔的，IT人員擅長在工程層次上思考問題，關注系統可行性，而不關注城市總體的效益與功能的協調，規劃者思考層次不對是規劃做不好的重要原因。

不同層次上思考的關注點、價值觀是不一樣的，這就如同寫文章與造句處於不同的層次一樣，智慧城市的規劃者應當反思自己思考的立足點，是否進入了城市規劃的層次，是否用城市發展的價值觀評價智慧城市的規劃設計，提升思維的層次說起來容易做起來並不容易，很多人總是情不自禁地用技術的標準來評價城市智慧化程度便是沒有擺脫低層次思維的表現。

2.2 底層知識無法理解高層問題

在人們日常生活中，低層次的知識是無法解釋高層次的現象的，這就如同語法層次的思維解釋不了詩歌的韻味，只會寫子程序的程序員看不出軟體整體構架的重要性。

處於低層次環境中的人很難想像高層次環境中的機會與價值，因為它是後來生成的概念。互聯網早期只解決計算機間的通信問題，完全想不到人人互聯後的場景，今天的搜索引擎、電子商務、社交網、微信都是新生態環境中湧現出來的，互聯網思維是新生態環境下的思維，是通信網路基礎之上的新層次思維，只有在新層次上思維才能充分利用新湧現的機會與資源。

在企業與政府機構中高層官員與基層員工看到的問題與機會是不一樣的，同樣在智慧城市的建設中，城市領導與工程建設者看到的世界也不一樣，未經訓練的基層人員無法理解高層領導關注的問題。

2.3 智慧城市規劃是戰略層的問題

從信息工程的設計提升為智慧城市的規劃是思維層次的跳躍，對一個城市而言，信息工程項目的設計屬於執行層次的工作，主要解決的還是怎麼做的問題，但是智慧城市的規劃已經不是「怎麼做」的問題，而是「做什麼」的問題。「怎麼做」有規範的方法，「做什麼」卻無章可循，它是一個有風險的決策問題，依賴豐富的知識與閱歷才能做好。

智慧城市是長期事業，且涉及面廣、連續性強，長期規劃的失誤會帶來巨大的浪費，糾正將十分困難。智慧城市的規劃已經上升到城市戰略層面，參與規劃的部門與人員必須從城市戰略的高度上進行思維，使智慧城市規劃符合城市長期發展的戰略要求。

2.4 智慧城市規劃是超IT思維

目前大多數智慧城市的規劃的技術色彩太嚴重，明顯停留在技術層次的思維中，應當清楚：是否使用了現代信息技術並不代表有無城市智慧，智慧城市規劃的評價標準是高於信息技術層次的，技術層次上的思維無法欣賞深層次的城市智慧。

智慧城市的思維邏輯是超越IT層次的，首先是城市智慧發展目標的合理定位，其次是實現路徑的可行性，確實保證達到預定的效益。單純的技術是無法保證效益的，IT只是工具，工具並無智慧，智慧體現在城市整體系統的配套優化改造方案之中。

有效的智慧城市規劃是利用城市的多方面資源，組織有效的配套合作建設以實現城市的發展目標。規劃可以看作為一種編程，規劃編程的資源不僅是信息系統，還有社會組織環境資源、政府行政資源、社會文化教育資源等等。只有超越IT的思維才能駕馭諸多超越IT的資源，實現智慧城市目標。

三、智慧城市不能獨善其身

城市都處於經濟全球化重組的競爭之中。

3.1 城市處於相互影響、相互競爭之中

智慧城市規劃不能獨善其身，因為城市是相互關聯、相互影響、相互競爭、相互合作的，每個城市都要選擇好自己在大格局中的定位，智慧城市的產業規劃更不能隨心所欲。不考慮周邊環境，一廂情願地發展「智慧產業」已成為地區產業規劃的通病，都要做雲計算中心、物聯網產業、軟體業等，是難以成功的。

產業規劃不能什麼熱門就規劃什麼，要研究自己的比較優勢，建立與周邊城市的產業互補關係，優化區域經濟的配套合作，避免過度競爭，促進共同發展。同樣的道理還表現在智慧交通上，道路建設、交通服務都有跨地區合作的問題，開放合作才能發展得更好。

京津冀一體化是一個典型的例子。過去每個城市都在做自己的閉門規劃，結果各地的規劃不配套，產業分布不合理，交通理不順，形成很多斷頭路，地區經濟缺乏合作與互補。在中央京津冀一體化戰略的催促下，三地重新規劃，只有重視合作互補規劃才是更合理的規劃。

3.2 智慧城市與全球社會經濟的重組

在交通通信不發達時代，經濟發展被局限於小範圍之中，全球交通與通信大發展之後，城市經濟已迅速加入到區域經濟、全國經濟、全球經濟的大重組之中。交通與通信技術的大發展降低了社會經濟重組的成本，產生了許多合作的新機會，任何城市都不能無視全球經濟一體化的大趨勢。

新模式帶來了新效率，很多產業鏈已經全球化。我們可以看到電子商務如何把全國的生產商、服務商與用戶組織成為全球產銷服務網，蘋果手機已在中國生產，美國的售後服務外包到印度完成，信息化是促成全球經濟重組的最大推動力。

城市的發展史也是不斷組織化的成長史。通信與交通的大發展是推動組織優化的最重要的力量，人類社會追求效率的重組還沒有完結，重組不僅發生在城市內部，還跨越了城市、跨越了國家，因此智慧城市不能獨善其身，而必須重視區域合作，加強國內外合作，爭取更大的發展空間。

3.3 城市要尋求大格局中的定位

在區域經濟合作、全國經濟合作、經濟全球化的環境下，城市選好自己在社會經濟大格局中的定位非常關鍵，定位不對很難順利發展。產業發展有自己的規律，它會向最有效率的地區聚集，違抗產業聚集規律的城市會因過度競爭而達不到發展產業的目的。正確的定位是城市發展的大智慧，是智慧城市規劃首先需要做好的事情。

城市的發展目標並不是政府可以隨心所欲的，它是由歷史與環境決定的。如果某產業已經有了中心再想成立一個新中心是不現實的，而建設與之配套互補的服務環境會現實得多。社會的組織與生物的組織是相同的，在什麼位置生長出什麼功能器官並不是局部細胞可以隨心所欲的。城市在大格局中的地位是由城市與周邊社會經濟關係決定的，大格局定位正確是首要的城市智慧。

四、智慧城市特色化與規範標準問題

特色化是城市的重要智慧。

4.1 容易給出的只是技術標準

人們總是希望有關部門能夠給出智慧城市的規範化標準，使智慧城市的規劃將有章可循。但是太規範的標準不利於城市發展的特色化，而特色化恰恰是城市的智慧所在。城市有特色才能夠互補，組合起來才會產生更高的效率，而同構的城市只能過度競爭，難以組織成更有活力的區域經濟。

智慧城市應當是多樣的，不應當強加上某個統一標尺。有些人認為可以簡單地用信息技術使用率來評價城市智慧化的水準，即某種IT設施的普及率，如智能手機普及率、電子商務使用率、雲計算普及率等，但這種標準反映出的是IT工具使用情況，與城市智慧無關，用電腦寫論文並不一定比手寫論文水平高。以信息技術應用為標準會使地方政府偏離智慧發展的本質問題而去追求虛幻的「智慧指標」。

4.2 城市的智慧不宜用瞬息萬變的IT評價

在人們日常的概念中，聰明與智慧是不同的，聰明形容短期行為的有效性，智慧肯定行為的長期有效性。聰明用以誇獎小孩，智慧用以評價老人。迅速見效的事情不會用智慧來描述，因為智慧需要足夠的時間考驗。

城市智慧與技術的先進性是兩個不同生命期的概念，前者以百年、千年計算，而後者幾年至多幾十年就會大變，信息技術可說是瞬息萬變，因此信息技術產品只能聰明描述，不宜用智慧描述。

以迅速變化著的信息技術標準來測評悠久的城市智慧是不妥的，歷史已有很多教訓，短期有效的事情未必長遠有益(如環境保護)，因此永遠不宜以短期的成效作為長期智慧的標準。城市智慧的概念太厚重了，太年輕的IT標準沒有評價智慧的能力。但IT標準可以用來評價同樣年輕的「智能城市」。

4.3 全球的智慧城市是多樣化的

放眼觀察全球的智慧城市運動，會看到不同城市的智慧化目標大不相同，有的以推行自行車上下班改善城市交通，有的是解決垃圾分類問題，有的是推行電動車充電樁建設，有的是以節能減排低碳化為中心，世界沒有形成統一的智慧城市標準使得智慧城市實踐如此豐富多彩。

城市重要的智慧體現恰恰就在城市的特色上。人們久久不能忘懷的特點往往是城市的文化與藝術，城市不是機器，不僅要有效率還要有魅力，隨著物質生產力達到一定水平之後，文化藝術成為衡量城市智慧更重要的因素，個性化、藝術化成為未來城市的大趨勢，整齊劃一的智慧城市標準顯然不合時宜。

在城市信息化建設中有些領域是可以設立統一的標準的，如在政府公共服務方面，管理部門可以在「互聯網+政務服務」、醫療、教育、食品安全等方面提出規範標準，加強統一管理。但是在智慧城市發展方向上要鼓勵地方政府因地制宜，每個地方面對的問題不同，城市的特色選擇也應當不同。在文化藝術建設方面更需要鼓勵百花齊放、百家爭鳴，城市的多樣化將提升國家的活力。

五、頂層設計的局限

確定性的頂層設計不適應不確定性的戰略決策。

5.1 工程學層次的頂層設計不適應智慧城市

頂層設計已經是政府規劃的流行辭彙，當「設計」被冠以「頂層」二字就會給人以完善、可靠的虛幻感覺。人們對頂層設計缺乏認真的討論，甚至沒有指明究竟是什麼層次的頂層設計，戰略層與執行層面對的世界是完全不同的。

頂層設計原本是信息系統工程設計的概念，強調要自頂向下地設計軟體系統，層層細化，頂層設計有助於全面地考慮問題，避免整體架構上出現錯誤。頂層設計是信息工程中形成的設計方法，適合於處理邊界條件已經確定的工程性問題，屬於執行層次的思想方法，對於城市的戰略規劃是不適用的。

頂層設計靠嚴謹的邏輯推理，但嚴謹的邏輯推理只有在確定性環境下才能夠進行，是執行層的思維方式。智慧城市首要解決的是「做什麼」問題，而不是「怎麼做」的方法，城市選擇「做什麼」不是靠邏輯推理，而是靠價值評估，綜合考慮多方面的因素，進行有風險的判斷。目標選擇是戰略層問題，不確定因素太多，嚴謹的頂層設計思維是無法適應的。

5.2 頂層設計只面對確定性問題

頂層設計是面向確定性問題的精確設計。工程設計尤其是軟體工程的設計必須是確定的、沒有二義性的，否則將無法執行。軟體工程必須在信息完備的環境下進行，軟體是非常精準的邏輯設計，必須排除一切不確定的因素，才能保證軟體開發的順利進行。

軟體是人類發明出來的最為精細、嚴謹的工程，在這種嚴謹邏輯環境下培養出來的頂層設計思維必定是嚴謹的確定性思維，他們會以確定性的思維邏輯對待智慧城市的規劃環境，一旦面對不確定的外部環境便會束手無策，軟體工程人員會要求領導替他們排除所有的不確定性。這是信息工程學思維不適合智慧城市戰略規劃的主要原因。

5.3 智慧城市規劃是面對不確定性環境的規劃

確定性是相對的，不確定性是絕對的。確定性環境是忽略了很多不確定性因素進行了近似處理的結果。這種標準化處理使很多規範化的設計得以進行。但是當我們考慮的範圍擴大了，觀察的時間加長了，複雜程度增加了，原來的近似條件不成立了，很多確定性問題會轉變為不確定性問題。

如果政府部門只管理一項信息化工程，可以按確定性工程管理，但隨著管理的項目增加，項目的資源分配、相互配套合作問題都會增添管理的複雜性，外部環境的不確定性也會大幅增加。

智慧城市範圍廣，涉及面多，建設時間長，不確定性會大大增加。城市發展方向、環境保護、節能減排、公共服務、政府資金分配、公眾意願與接受能力等，這些問題都不是邏輯思維能夠處理的，更大的不確定性還來自上述問題的綜合協調，智慧城市的規劃主要是面對不確定性環境的規劃。

5.4 精細設計與戰略決策不可得兼

人們時常希望智慧城市規劃能夠儘可能精細，在其心目中，越精細的規劃越有水平，這是一種誤解，精細的設計是針對確定性問題而言的，當問題是確定性的，數據是準確的，精確演算才有意義。如果面對的是不確定性問題，數據是不可能準確的，此時精準的設計實際上沒有意義，假數真算只是自我欺騙，算得越精細偏離真理越遠，迷惑性越大。

面對不確定性問題本來就沒有精確性可言，我們需要的是戰略決策的正確性。戰略決策是超出精確的邏輯運算之上的風險決策，戰略決策是包含極大風險的事情，不可能有精確設計，精確設計與戰略決策不可兼得，只有在不需要決策的確定性環境中精確設計才有意義。

5.5 重新定義戰略層次的「頂層設計」

為防止頂層設計概念的混亂，需要重新定義智慧城市的頂層設計。重新定義時需要強調兩點：

(1) 指明智慧城市的頂層設計是戰略層次的頂層設計，不是執行層次的頂層設計。戰略層次的設計是要解決發展方向、目標定位與路徑問題，是要決定「做什麼」而非「怎麼做」的問題。

(2) 智慧城市的頂層設計是面對不確定性環境的決策，不能靠已有數據邏輯推理實現。戰略層設計高度依賴於決策者的視野、經驗與閱歷，戰略頂層設計是有風險的，不可能做到詳盡，它是決定智慧城市規劃優劣的關鍵。

六、如何保證長期項目的效益?

短期效益靠計算，長期效益靠機制。

6.1 信息化項目應有長期效益

信息工程設計是不會考慮效益的，因為效益屬於不確定性問題，超出了信息系統設計的範疇，效益是由項目決策者考慮的，信息系統工程師只考慮系統可行性問題。

企業以數據處理為主的信息化工程效益很直觀，決策者只要能夠計算出效益與成本就可以上馬，不會出大問題。但政府長期服務的信息化項目效益就不容易保證了，特別是服務期超過領導者任期的長期服務項目，效益實現將很複雜，尤其是公眾有選擇的公共服務，影響效益的因素非常之多，僅靠責任心是不夠的，長期服務項目的效益保證是一個機制問題。

6.2 長期效益依賴生命機制

信息系統的短期效益容易實現，因為在工程執行期內檢查修正比較方便。長期服務的系統的效益保障很難，負責人會更換，服務評價是由用戶決定的，用戶的感覺有很大的不確定性，環境變化與外部競爭會使系統隨時可能被淘汰，信息服務系統需要靠機制來維持其效益，以確保服務整個生命期。

信息系統外部環境是不斷變化的，系統要有自我調整的機制才能維持其服務效益，這種自我調節適應環境的機制是生命機制，它能夠從外部獲取信息自我修正、自我調整，使系統服務能夠長期有效。

政府公共服務系統都需要長效生命機制，服務系統極少是一次成功的，成功的系統都是不斷修改而成的，信息系統自我完善的主動性與修改的效率決定了系統的生命力。對於長期服務的信息系統而言，首次設計的完善不是關鍵，及時調整改進的機制才是關鍵。智慧城市的系統大都是長期服務的系統，系統效益生命機制設計十分重要。

6.3 讓反饋改進流暢化

系統的自我改進機制建立在信息反饋的基礎之上。首先，系統生存需要外部資源，資源的供應要與服務效益掛鉤，考核機制要與服務效果掛鉤，城市管理標準要與社會對服務效果的要求相一致，這樣系統才有持續改進的動力，才能保證改進的方向不偏離系統建設的初衷。

其次，問題發現到改進的信息反饋渠道要通暢，反饋信息傳遞越通暢改進的效率越高，改進的成本也低。很多系統反饋改進渠道不流暢，用戶意見很難傳遞到改進決策人手中，更難迅速變為修改行為，改進效果信息反饋也慢，這些都會降低系統的生命力，在競爭的環境中反應慢的系統總是最先被淘汰。

6.4 與生態環境建設同步進行

信息系統的效益並不完全由系統自身決定，外部配套很重要，配套服務會形成一種有益生態環境，提升服務效益。信息系統的建設應當盡量與環境完善同步，如交通、通信、商業、文化等方面。智慧城市信息服務系統的效益不是獨家可實現的，必須是多方面配套的結果。

每個信息服務系統可視為是效益的生命體，應當看到很多生命體是共生的，生態環境的優化很重要，將城市信息化生態環境優化與信息服務系統建設同步進行是降低成本提高效益的關鍵措施。智慧城市規劃重點要放在生態環境的完善上，信息化項目的設計與實施可以委託其它機構去做，但生態環境的完善必須靠政府挂帥。

6.5 智慧城市視為生命體的意義

每一個需要長期生存服務的信息化項目都可視為一個生命體，長期生存的模式都是一種生命機制，都有對抗混亂度增加的自我修正功能。智慧城市本身也需要同樣的機制，使智慧城市能夠長久地生存，以滿足人類生存發展的需要。從全球發展的視角看，智慧城市是全球生態環境中的一個生命體，它要在全球的環境中求得更好的地位，取得更好的競爭力，而在城市內部，它又是其內部信息系統的生態環境提供者，支持內部的智慧系統繁榮。

將智慧城市本身視為生命體會引導人們從更廣闊的視角認識智慧城市，關注城市成長與發展的規律，認識到城市發展的個性，規劃只能順勢而為而不可任性。培育生物不能拔苗助長，無生命的建築可以搭建，但生命力不可搭建，生命系統需要自我成長，智慧城市規劃需要順應城市發展規律而為。

七、連接為何重於信息？

信息是靜態的連接，連接是動態的信息。

7.1 信息是相關關係的測量

信息是事物間的相關關係，數據是相關關係的測量記錄，統計也是一種測量。測量是一種行為，數據是測量的結果，是相關關係的靜態表現。

事物間的相互關係並不是直觀易於理解的，很多時候只能藉助於數據來認識，通過不同視角的數據來悟出事物間的關係，其中相對穩定的關係可視為規律而能加以利用。數據是信息的表現但不等於信息，數據只能相對準確而不能絕對準確。複雜的相關關係往往不便直接測量，人們只能彙集不同視角的數據，靠大腦悟出整體的概念，各種數據挖掘工具只是幫助人們推測數據背後的信息，對整體的把握不僅需要準確的數據、好的分析工具，更重要的是分析者良好的悟性。

7.2 信息因連接而生

當人們將信息視為事物間的相關關係時，會想到信息與連接分不開，信息因相互連接而生，信息意味著相關關係的存在，數據是這種相關關係表現的記錄。連接是事物間相互影響的行為，相互影響可以有強有弱，影響力的不確定性常用概率表述。

連接代表事物之間的相互影響，連接是相互作用之行為，如果不考慮連接的物理屬性，則連接意味著信息的傳遞，連接傳遞的信息可用數據表述，可以說數據是對連接傳遞信息的記錄。

7.3 連接的組織效果

連接是事物間的相互影響，數據是對連接內容的記錄，連接代表了事物間的關係。大量關係形成的結構稱為組織，我們看到數據與組織都是因連接而生，數據側重於表述連接行為的結果，而組織側重於表述連接的關係本身。數據是連接行為結果的記錄，而組織是連接關係沉澱路線圖。

孤立的數據沒有表達力，數據的價值離不開關係，關係是組織的一部分。對於複雜的組織，整體是無法精確描述的，人類精確的觀察與表述能力只限定於一維、二維空間之內，因此精確與整體感不可得兼，人們可以用不同視角的二維圖表表述某一側面的精確，而只能在諸多側面的基礎上用悟性來想像整體。

總之，數據是連接行為的靜態記錄，組織是連接關係的整體線路圖，「數據」直觀，「組織」抽象，它們都是連接的產物。信息關注的是關係數據，組織關注的是關係路徑。

7.4 數據資源與組織資源

在日常生活中，信息資源與數據資源經常被混用，將數據資源等同於信息資源，這種習慣容易誇大數據的價值而輕視組織連接的作用。數據能夠幫助提供某一角度觀察的精確性，但是容易忽視組織關係的整體性，過於看重數據會使人忽視相關關係的動態性。在實際生活中，連接的價值經常重於數據的價值，人們對通信能力、關係網的依賴超過對數據的依賴。

有效利用數據資源可以提高決策水平進而提高社會生產力，但是社會生產力的提高更多來自有效的分工合作，分工合作可視為有效的連接，而不是單純的數據利用。連接比數據資源更有價值的地方是：數據資源只是歷史數據，而連接包括今後的溝通，未來的數據溝通能力往往比歷史數據的利用更重要。

我們將連接與溝通的能力視為組織的能力，並將連接溝通形成的合作網視為為組織資源，組織資源的充分利用更能夠提高社會生產力。在實際生活中，數據資源因直觀性好總是被過分地強調，而組織資源因直觀性差總是被忽視，這是信息化建設中的通病，互聯網思維能夠在市場上獲得成功所依仗的就是這種資源的有效利用。智慧城市規劃要充分重視組織資源。

八、從組織視角認識智慧城市

城市的本質是組織，智慧城市用信息技術優化城市組織。

8.1 城市效率的來源是組織優化

信息與組織都是事物相互關聯的反映，信息關注的是關聯的程度，而組織關注的是關聯的路徑，組織是連接行為沉澱下來的關係網。

組織的形成如同大腦神經元的連接，腦神經細胞數以百億，會因刺激而連接，如果連接很稀疏便不會留下記憶，若某種連接很頻繁，連接就會固定下來，形成快速反射，成為聯想或記憶。腦神經連接的熱線因高頻連接促成，神經元連接熱線圖反映了人腦的知識結構圖。思維效率不僅取決於記憶的信息量還取決於神經元聯想熱線分布的結構。

城市的效率不僅來自靜態資源更在於合作效率，合作效率不僅取決於合作者資源的價值還取決於連接的效率。經濟學將合作連接的成本歸為交易成本，在全部生產成本中，交易成本所佔比例極大，降低交易成本是提高社會生產力的重要內容。

科斯認為企業是降低交易成本的一個重要途徑，企業是熱線連接關係的穩定結構，是優化了的組織。城市的優勢是資源高度聚集，為降低交易成本提供了更多機會，給生產關係優化創造了更好的條件，城市又是這種組織優化的受益者，在優化的組織之上更容易進行新的優化，總之城市就是不斷優化的社會組織。

在城市中的個人、企業或機構都需要納入相關的組織之中，都害怕被邊緣化，邊緣化會使辦事效率大減，效率是組織的產物，智慧城市就是要利用現代信息技術來優化城市的組織，提高全社會的效率。

8.2 從信息視角認識組織

維納說過「通信是連接社會的混凝土」，強調組織是由通信連接起來的。在資訊理論大師們眼中信息、組織、秩序有著內在的一致性，信息表述的是在不確定的環境中確定性成分的大小，而組織表述的是在混亂的環境中約束力度的大小，秩序表述的是在無序空間中的有序成分，這些描述都是在討論不確定性中的確定性概率，只是關注的視角不同，並無本質差異。

以不同的語言描述同樣的事情是因為當事人關注點不同。信息視角關注對問題的認識，是認識論語言，而組織視角關注的是系統結構，控制與認識只是方向不同的信息行為，認識追求的認識要是與客觀一致，而控制是要實現外部機構與自己設想一致，都是是要減少不確定性。秩序視角關注的是系統整體行為的規律性，同樣是論述確定性與不確定性問題。比較不同視角的描述能夠提高對信息科學本質的理解。

8.3 從組織視角認識信息

信息與組織都建立在連接的基礎之上，信息關注的是連接行為產生的數據，而組織更關注連接依賴的路徑。在互聯網體驗告訴我們：搜索路徑與數據內容同樣重要，有時路徑甚至比數據更重要。因為在互聯網上首先競爭的並不是數據豐富，而是如何引導用戶流，豐富內容很容易，路徑爭奪卻很難。

使用數據挖掘與數據分析工具有助於認識系統的特性、認識各種相關關係進而改進系統的性能，在數據資源開發利用中聚焦重要內容忽視次要數據是必要的，沒有忽視就沒有認識。

組織視角十分關注連接的效率，連接是需要選擇的，建立最重要、最頻繁連接的熱線是提高效率的關鍵，組織優化的手段就是要建立這種連接的熱線，並忽視不重要的連接，以形成有效的信息傳遞結構，提高組織效果。人們對數據資源開放利用談得夠多了，現在更需要從組織視角討論如何提高信息化效率。

8.4 認識城市三大信息資源

城市的廣義信息資源包括：數據資源、智能資源和組織資源三部分，人們總是過多強調數據資源的開發利用而忽視智能資源與組織資源，實際上後兩類資源的充分利用更需要強調。

在數據資源討論中，近幾年人們的注意力又被大數據所吸引，大數據引起重視是必要的，但是如果沒有智能資源、組織資源的平衡發展，過熱的大數據也會將智慧城市引入歧途。

在智慧城市的建設中，智能資源規劃十分重要，軟體是智能資源的核心，在信息技術的發展史中，軟體與數據是並生的，兩者同等重要。軟體成為自動化的基礎，軟體、硬體、網路共同創造了城市的智能環境，給人們帶來了巨大的方便性。與數據資源相比，智能資源有著可自動執行的優勢，無聲無息地為人們處理著大量規範化的數據業務，智能資源是提高社會效率的核心資源。

組織資源決定著社會分工合作效率，高效的城市是分工合作異常精細的城市，這種精細的合作來自完善的通信設施、良好的信用環境、默契的相互配套等多方面因素。居民、企業與其它機構被有效地組織為產業鏈、被納入服務網。城市配套合作的方便性、專業化分工的精細性代表了城市的組織化的水平。

8.5 從組織視角提升城市的競爭力

人類社會的發展史就是組織化的發展史。人類是群居的動物，隨著語言、交通、生產力的提高，群居的規模從幾百人的部落發展為上千人的村落、上萬人的城鎮以及百萬人口的城市與國家，環球交通與通信網使社會經濟走向向全球化。人類社會組織日益複雜、日益精細、日益完善，推動人類組織複雜化的動力是人類對效率的追求，複雜龐大的社會組織是人類實現高效率的工具。

人類社會的組織化進程與生物的進化過程是一致的。單細胞生物組織為多細胞生物，形成了專業化的功能器官最終形成複雜的動植物體，其原因只是優化了的組織在資源的爭奪與利用中效率更高。生物與人類社會組織化發展趨勢說明了一個基本原理：組織化是實現高效率的基本途徑。

組織化視角有助於人們將城市的信息化建設與組織化完善統一起來，拓寬信息化的視角，重視非信息技術手段在信息化建設中的作用。城市信息化建設與組織化完善的統一有助於智慧城市各方面措施的配套協調，從而提高智慧城市建設的效率與效益。

九、自組織是創新之源

更少的控制有更多的創新。

9.1 自組織與智慧城市的發展

應當看到，現代城市近乎完美的合作模式是社會自組織的結果，協同學認為，對經濟效率的追求作為序參量在推動城市組織化中發揮了核心作用。城市的參與者按照更高的經濟效率的原則選擇自己在城市組織中的定位，大量參與者的自發行為造就了今天的城市。智慧城市的建設離不開社會的自組織機制。

一些智慧城市的規劃者並未認識自組織在城市組織化過程中的關鍵作用，他們不懂秩序可以在無序中自發產生，總以為智慧城市是由聰明人設計的，公眾只是執行。但城市的發展史告訴我們：城市的發展並沒有總設計師，雖然某些關鍵人物會發揮重要作用，但總體而言城市發展是社會自組織的結果。

城市整體的智慧與參與者的智慧不在一個層次，城市整體智慧是一種湧現，是參與者無法預見的。參與者只是在局部作出對自己最有利的選擇，認識不到大量零散的選擇會形成宏觀層面的大效果。城市的模式創新是一種湧現，不是某人設計的結果，規劃者不應高估個人想法的價值。

9.2 政府項目為什麼不如市場項目有生命力

對比政府與市場上的信息化項目，會看到政府項目遠不如市場項目有生命力，很多政府都規划過電子商務平台，然而大多數政府平台都難以生存，能夠生存發展的幾乎都是市場自建的電子商務。

政府項目生命力不足一個重要原因是熱衷於行政手段而排斥自組織模式，政府項目沒有給參與者更多的選擇權，項目考慮參與者利益不足，只要有機會參與者便會逃離本項目，尋求更有利的環境。而市場機制建設的系統以自組織為基礎，參與是自願的，成員充分考慮了自身利益，參與者充分的選擇權保障了系統結構的合理性，提升了系統的生命力。

政府項目經常依仗行政手段實現目標，參與者沒有選擇權，自身利益與系統目標難以協調，雖然政府系統往往有補貼或其它手段來維持，但這些手段一旦終止，系統的生命也就結束了。總之，參與者的選擇權是提升系統生命力的重要因素，選擇權代表了自組織因素，它是系統聚集智慧與凝聚力的重要渠道。

9.3 松耦合、互操作與適度開放選擇權

自組織因素對於提高政府項目的建設效率及運行效益也是重要的，兼顧參與者自身效益是提高系統生命力的重要措施，增加參與者在執行中的選擇權會提高系統的靈活性，適度開放選擇權是聚集智慧的過程，會改善系統的抗干擾性能，增強系統的生命力。

松耦合、互操作、開放選擇權都是在增加系統的自組織因素，讓系統成員能夠在共同要求的框架下發揮主動性，實現總體目標與局部利益的平衡，提升系統的可持續性。松耦合的管理是依賴於標準化措施的目標管理，是間接性的管理，給參與者適度的自由度，讓參與者去適配，不僅能夠提高參與者的積極性，還能加快進度、提高質量。

成功的信息系統不是由天才設計出來的，優秀的系統都是不斷改進、不斷適配、不斷調整出來的。智慧城市系統會越來越複雜，涉及面會越來越多，規劃要為以後的調節修改提供方便性。松耦合、互操作、適度開放選擇權都是在為系統未來的調整準備空間，靈活性好的系統更有生命力。

9.4 更少控制才有更多創新

創新是不可預計的，因為凡可預計的創新人們早已經去做了。支持創新就是去支持自己想不到的事情，政府減少控制一切、管理一切、指導一切的思維就是對創新最大的支持。

真正的創新是社會自組織行為湧現的結果，重大的創新總是在新層次上產生，最聰明的政府官員也很難跳出現有的思維層次去預見湧現層次上的創新。新層次上的創新來自新層次上的自組織，來自創新企業家的冒險活動。

有些政府官員總是希望創新能在自己掌控下進行，這種想法並不明智，因為真正的創新活動都是在自組織活動中產生的，外部的掌控是在破壞自由創新的環境。控制與創新不可得兼，成功的創新案例是以無數失敗案例為代價的，支持創新不是要為創新者指方向，政府沒有指導創新的能力，政府只能不設禁區地寬容失敗，鼓勵創新者繼續努力。

智慧城市規劃應對不確定性世界保持敬畏之心，為自組織探索留出空間，別想操控創新，控制管理只適用於重複穩定的工程，對於有待創新的未來世界，應當抵抗操控創新的誘惑，讓自組織模式唱主角營造創新城市的氛圍。

十、大數據不適合做大決策

數據越詳細思維越局限。

10.1 不是所有的信息都能夠數字化

在信息化輿論世界中，「大數據時代」已無可爭議地佔據了統治地位，壓制了一切質疑之聲。這種一邊倒的輿論非但不能助人利用好大數據資源，反而會誘導大數據應用走入得不償失的歧途。大數據是一項應用技術，任何技術都有其局限性，超出其適宜範圍的推廣都會適得其反。

大數據之「大」給人以極大的迷惑，以為大數據會在重大決策中發揮重大作用，以為有了大數據一切都是可預測的，以為大數據能夠消除一切不確定性，迎來確定性的新世界，使決策成為精確性的計算，成為無風險的科學。

認為大數據能消除事物的不確定性屬於牛頓時代的思維，現代科學認為不確定性是事物的本質，不是大數據想消除就能消除的。在現實生活中不是所有的信息都是可以數字化的，人們的意願、士氣、決策者對形勢的感受力、決心與毅力等，都無法數字化，且對決策越重要的因素越難以數字化，離開這些未能數字化的因素大數據決策將毫無意義。

大數據來自基礎層面的數據渠道，而重大問題的決策是在新湧現的高層次上的思維，是底層思維無法認識的。人們不能通過大數據統計分析歸納出詩歌的創作理論，也不能通過計算機數據處理在一切文字組合中篩選出優秀的論文。因為詩歌的韻味、論文的價值是高層次的規律，其信息是在底層數據之外(如讀者的心理共鳴、論文的科學性)的，利用底層大數據做高層決策完全不可行。

10.2 精細的必然是片面的

戰略思維與精細的底層數據無必然的聯繫，戰略思維重要的是對全局的把握，了解情況是重要的，防止過於片面信息源的干擾也是重要的，信息既可澄清認識，也可誤導認識，對正確數據的代表性估價不當也會產生誤導。人們會高估規模量龐大的數據源價值，而低估數據量小的信息源的價值。龐大的數據規模誘導人們誇大其重要性，導致人們不能全面客觀地認識問題。

數據規模與其包含信息在整體中的重要性是不相干的，越是精細的數據在整體上越是片面的，精細是靠範圍狹窄獲取的，大規模的精細數據只能在諸多限制的環境下產生，精細本身是片面性的產物，它是以犧牲全面性為代價的。戰略思維強調的是全局觀，我們必須對大規模精細數據的片面性保持高度警惕，不能讓數據規模干擾戰略思維。精確的大數據只能產生於狹窄環境，與片面性緊密捆綁，因此在整體戰略思維中大數據只能當個配角。

10.3 大數據的優勢在微觀業務改進

大數據的優勢在改進微觀具體業務。大數據來自微觀業務領域，其聚集的數據是特定環境的數據，大數據所揭示的規律正適合於相應環境的業務改進。大數據的優勢是能夠發現特定領域內的精細規律，用於微觀業務改進會有很好的成效。大數據規律的應用應只適合於特定的環境，環境擴大化會增加不確定性而降低規律的應用價值。

在大數據應用典型的例子是啤酒與尿布就近擺放會提升啤酒銷量，顯然這是一項非常細微的改進，只有在企業各方面工作都十分完善時才會產生作用，而對一個存在諸多問題的企業，應當按重要性排列解決問題的次序，只有在重要問題解決之後，細節的改進才會提上日程，此時才是大數據的用武之時。

總之，大數據來自細節，其大展身手的天地也是細節，只有在細節改進成為主要問題的環境中大數據應用才會產生真正的效益。

10.4 不要期望大數據會消除煩惱

大數據是一項新工具，能夠幫助我們利用爆炸式增長的數據資源去解決一些過去棘手的問題，提高工作效率。但是新技術並不是從根本上消除工作煩惱，而只是將煩惱轉變為新形式：如何提高應用大數據技術解決實際問題的能力。

過去，我們需要學習如何在數據缺乏的環境下生存，而現在我們需要學習如何在數據爆炸的環境中生存。黑格爾說過：在純粹的光明中和純粹的黑暗中一樣看不見東西。我們會發現在數據爆炸的環境中決策與數據缺乏的環境中決策同樣困難，數據挖掘工具並不能保證能挖掘出有用的規律，正如鐵鍬不能保障一定能挖出寶藏一樣。

工具不會消除我們的煩惱，只會改變煩惱的形式與位置，對於不善於學習、不善於實事求是思考問題的人什麼工具也沒有用，大數據不會替我們解決問題，它只為聰明人錦上添花而不肯為懶人雪中送炭。工作中煩惱只能靠用心思考來解決，信息工具會簡化解決舊煩惱，而不會減少人們將面對的新煩惱。

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