新时代城市治理体系智慧大脑的建设误区详情分析

发布时间:2020-12-23 15:40:09 作者:臻图信息 阅读量:1333

 智慧大脑是集成大数据、云计算和人工智能等数字技术创建的城市级智能化平台。它通过汇集、整合和运用城市各领域数据资源,提升数据使用价值,实现以数据资源为基础的城市治理模式和服务模式创新,是促进城市治理体系和治理能力实现现代化的必然选择。

 

 现如今全国各地智慧大脑建设热度不减,杭州、上海、北京、广州等地相继提出智慧大脑建设方案。2019年已有36个市区57个项目以智慧大脑之名进行招标,持续两年增长速度在100%以上。只不过,一部分地区在促进智慧大脑建设过程中存有重概念轻内涵、重平台建设轻数据治理、重局部轻协同、重建设轻运营等四大误区,限制了智慧大脑的应用推广和效能发挥。

一、当前智慧大脑建设存有四大误区

(一)误区之一:重概念,轻内涵

 调查研究发现,一些地方政府对智慧大脑内涵了解不深刻不到位,其智慧大脑建设只不过是集中在实体大厅建设、软硬件部署、部门业务系统接入等方面,而尚未真正的解决智慧大脑的统筹协调调度机制、管理运营机制、跨部门数据高效共享等关键性问题。有的地区将智慧大脑理解为原有智慧城市运营管理中心的改造升级,使智慧大脑建设重点停留在技术实现层面,而尚未将智慧大脑提升到实现系统、平台、数据、业务交互融合的“总枢纽”“总集成”“总调度”的高度,造成 智慧大脑无法充分发挥其中枢功能,也很难满足智慧城市高效协同运行与城市运行“全貌”呈现有机融合的需求,在一些突发性、应急性事件发生时,容易出现“大脑”瘫痪、失灵等状况。

 

(二)误区之二:重平台建设,轻数据治理

 从已完工的省市级大数据平台和数据共享交换平台看,当前平台数据治理能力还较为欠缺。一是平台数据归集力度有待于更进一步加大。当前,在省、市层面,公安、工商、税务等部门运用全国统一的业务系统,内部实施垂直管理,致使不同系统之间相互牵制,从而影响到数据归集共享,尤其是地级市的数据空心化现象较为明显。比如说,江西赣州市虽说建立了共享交换平台,但因许多 部门业务系统为垂管系统,数据不在本地,就没法实现对接平台的业务数据归集要求。二是平台数据质量有待于更进一步优化。数据归集涉及到多个部门,数据情况复杂、质量参差不齐,一部分省市大数据平台出现了数据不一致、缺乏、失真等诸多问题;数据的一致性和规范性程度不高,数据整合共享和有效运用成本加大。三是平台数据供求对接效率有待于进一步提升。共享数据用不上、想用的数据没法共享等问题长期存在,数据供求对接不准确、供求不匹配的问题急需解决。

(三)误区之三:重局部,轻协同

 当前,许多 地方智慧大脑还处在探寻发展阶段,其场景应用的广度与深度有所欠缺,智慧大脑仅局限为“领域大脑”,离真正的智慧大脑还有距离。一方面,大部分省市的场景应用不丰富,还滞留在交通治理、网格化管理等单一化的业务单元方面,在网上政务服务、智慧医疗等民生服务领域缺乏深度开发运用,产业领域的经济小脑尚未建立,未实现向城市治理各领域的全面推进转型,对民生、产业领域中的痛点难点解决能力有限。另一方面,智慧大脑各业务板块大部分基于各部门原有的业务系统,相对独立,与其他委办局的协同能力差,跨地区、跨部门、跨层级、跨业务的协同力度不够。

 

(四)误区之四:重建设,轻运营

 近些年来,智慧大脑备受地方政府和企业的高度重视,逐步成为了智慧城市建设的代表性工程。但是,智慧大脑工程项目较为复杂,内容涵盖广、建设周期长,长期性运营需要大量的资金持续投入,这就给城市财政带来了巨大的压力。一些地方政府在推动智慧大脑落地时,考虑更多的是容易量化的硬件设施体系搭建,忽略了难以用绩效衡量的运营环节。比如说,2019年武汉开发区智慧城市建设以“烂尾”收场,便是典型的重建设、轻业务、轻运营的体现。除此之外,智慧大脑在疫情防控中“慢半拍”,也突显了其运营能力方面的不足。

二、原因探析

(一)政府和企业缺少对智慧大脑的深刻理解

 一方面,智慧大脑属于地方实践先行的新生事物,杭州市最早发布,在获得了显著性成效后其他城市纷纷效仿建设,当前国家层面的系统性、规范性指导文件还较为缺少,因而在思想、理念、模式等方面各地暂未形成统一认识,许多城市管理者对智慧大脑的要素、架构、功能等理解不深刻、不到位。另一方面,由于各城市发展基础、政策环境、运用需求、推动力度各有不同,在智慧大脑建设路径、建设内容和运营方式等方面的考虑和倾向也各不相同,“杭州样板”在全国的复制推广尚需时日。

 

(二)数据机制不完善

 一是数据供求对接机制不完善。平台管理方、数据需求方和数据供给方三方暂未形成有序的数据共享协调机制,存有数据供求对接不精确、匹配不到位等状况,数据的归属权、使用权不清晰、不明确,限制了数据信息的有效汇聚、按需共享。二是数据资产管理体系不完善。一些地方智慧大脑建设的牵头单位暂未将数据作为资产进行管理,缺少对数据资源的系统性摸底和整体性规划,缺少动态更新的全量数据资源目录、大数据信用体系和数据资源开放共享体系。三是数据标准规范有待完善。大数据采集、存储、处理、传输和运用等方面的标准规范体系尚不完善,数据定义、分类、共享、质量等方面的标准仍不清晰,数据需求规划、建设运用、共享交换、开放服务、全生命周期管理等方面也缺少标准化的工作流程。

(三)业务协同联动机制不完善

 虽然各地智慧大脑建设都已成立相应的管理机构,但智慧大脑需要管理、业务和技术等多个部门的协同配合。当前的情况是,一方面,欠缺部门协调联动的动力。受传统观念和部门利益影响,各个部门通常会从自身利益出发,考量运用新技术只是为了满足本机构内部业务需求,这就造成了各个部门单独运行和纵向运行很好,但横向协调方面却不顺畅。部门之间信息共享程度低,难以形成合力。另一方面,跨部门业务协同机制不完善。长期以来,我国传统式行政管理以“条块结合”促进为主,多头管理、工作交叉、权责不清等问题普遍存在,管理服务分散化、运用条块化、割裂化状况比较突出,欠缺跨业务、跨地区、跨部门的统筹协调和联动机制。

(四)建设运营模式单一

 多地政府机构出于运营风险防控等方面的考量,长期依赖于政府独资建设的运营模式,多元化主体参与的建设运营模式仍处在探寻阶段。一方面,政府独资建设的运营模式成本过高,可持续性不强。一部分地区的智慧大脑由政府谋划、出资建设和运营,市场主体参与度不够,导致政府既是“运动员”又是“裁判员”,且建设和运营投入成本过高,财政负担重,项目长期运营欠缺可持续性。另一方面,建设方主导的PPP模式带来的重建设、轻运营状况突显。智慧大脑PPP项目生命周期长,运营期是PPP项目持续运营、质量保障的关键因素。然而,以建设方为主导的PPP模式注重前期短时间内的建设,容易忽视后期运营和项目生命周期管理,最终运营能力不够。

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