发挥城市大脑“中枢”作用应规避四大误区

  • 来源:互联网经济
  • 关键字:城市,建设,平台
  • 发布时间:2021-03-06 14:02

  一、当前城市大脑建设存在四大误区

  (一)误区之一:重概念,轻内涵

  调研发现,一些地方政府对城市大脑内涵理解不深刻不到位,其城市大脑建设只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,而未能真正解决城市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。有的地方将城市大脑理解为现有智慧城市运营管理中心的改造升级,使城市大脑建设重点停留在技术实现层面,而未能将城市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,导致城市大脑无法充分发挥其中枢功能,也难以满足智慧城市高效协同运转与城市运行“全貌”展示有机融合的需求,在一些突发性、应急性事件发生时,容易出现“大脑”瘫痪、失灵等情况。

  (二)误区之二:重平台建设,轻数据治理

  从已建成的省市级大数据平台和数据共享交换平台看,目前平台数据治理能力还比较欠缺。一是平台数据归集力度有待进一步加大。目前,在省、市层面,公安、工商、税务等部门使用全国统一的业务系统,内部实施垂直管理,导致不同系统之间相互制约,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比较明显。比如江西赣州市虽然建立了共享交换平台,但因很多部门业务系统为垂管系统,数据不在本地,就无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进一步优化。数据归集涉及多个部门,数据情况复杂、质量参差不齐,部分省市大数据平台出现了数据不一致、缺失、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使用成本加大。三是平台数据供需对接效率有待进一步提高。共享数据用不上、想用的数据无法共享等问题普遍存在,数据供需对接不精准、供需不匹配的问题亟待解决。

  (三)误区之三:重局部,轻协同

  目前,很多地方城市大脑还处于探索发展阶段,其场景应用的广度与深度有所欠缺,城市大脑仅局限为“领域大脑”,离真正的城市大脑还有距离。一方面,大部分省市的场景应用不丰富,还停留在交通治理、网格化管理等单一的业务单元方面,在网上政务服务、智慧医疗等民生服务领域缺乏深度开发利用,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,城市大脑各业务板块大多基于各部门已有的业务系统,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

  近年来,城市大脑受到地方政府和企业的高度关注,逐渐成为智慧城市建设的代表性工程。但是,城市大脑工程项目较为复杂,内容涵盖广、建设周期长,长期运营需要大量资金持续投入,这就给城市财政带来巨大压力。一些地方政府在推动城市大脑落地时,考虑更多的是容易量化的硬件设施体系搭建,忽视了难以用绩效衡量的运营环节。比如 2019 年武汉开发区智慧城市建设以“烂尾”收场,就是典型的重建设、轻业务、轻运营的表现。此外,城市大脑在疫情防控中“慢半拍”,也突显了其运营能力方面的不足。

  二、原因探析

  (一)政府和企业缺乏对城市大脑的深刻理解

  一方面, 城市大脑属于地方实践先行的新生事物,杭州市最早发布,在取得了显著成效后其他城市纷纷效仿建设,目前国家层面的系统性、规范性指导文件还比较缺乏,因而在思想、理念、模式等方面各地尚未形成统一认识,很多城市管理者对城市大脑的要素、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、应用需求、推进力度不尽相同,在城市大脑建设路径、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)数据机制不健全

  一是数据供需对接机制不健全。平台管理方、数据需求方和数据供给方三方尚未形成有序的数据共享协调机制,存在数据供需对接不精准、匹配不到位等现象,数据的归属权、使用权不清晰、不明确,制约了数据信息的有效汇集、按需共享。

  二是数据资产管理体系不完善。一些地方城市大脑建设的牵头单位尚未将数据作为资产进行管理,缺乏对数据资源的系统性摸底和整体性规划,缺乏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健全,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、建设应用、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健全

  尽管各地城市大脑建设都已成立相应的管理机构,但城市大脑需要管理、业务和技术等多部门的协同配合。目前的情况是,一方面,缺乏部门协调联动的动力。受传统观念和部门利益影响,各部门往往会从自身利益出发,考虑应用新技术只是为了满足本机构内部业务需求,这就造成各部门单独运作和纵向运作很好,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健全。长期以来,我国传统行政管理以“条块结合”推动为主,多头管理、工作交叉、权责不清等问题长期存在,管理服务分散化、应用条块化、割裂化现象比较突出,缺乏跨业务、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

  多地政府部门出于运营风险防控等方面的考虑,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于探索阶段。一方面,政府独资建设的运营模式成本过高,可持续性不强。部分地方的城市大脑由政府谋划、出资建设和运营,市场主体参与度不足,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,项目长期运营缺乏可持续性。另一方面, 建设方主导的PPP 模式带来的重建设、轻运营现象凸显。城市大脑PPP 项目全生命周期长,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,容易忽略后期运营和项目全生命周期管理,最终运营能力不足。

  三、几点建议

  (一)强化顶层设计,规范和引导城市大脑建设与管理

  一是强化城市大脑顶层设计, 尽快在国家层面形成城市大脑建设指导意见,明确城市大脑发展演进的总体要求、内涵要素、基本功能等,指导全国城市大脑建设有序推进。

  二是推动城市大脑建设管理标准和规范的出台。在杭州、厦门等地城市大脑建设管理标准的基础上,尽快编制形成国家级标准规范,对全国各地推动城市大脑建设管理的机构职责、总体架构、能力设计、标准进行规范性要求和普适性指导。

  三是强化一把手工程,引导地方成立城市大脑建设领导小组,由一把手挂帅,建立与城市大脑运行管理相匹配的组织管理流程,统筹推进城市大脑建设,研究解决城市大脑建设应用中出现的重大问题,确保城市大脑设计、建设和应用的协调统一。

  (二)从数据赋智看,应优化数据资源管理机制

  一是构建数据资产管理体系, 建立数据及时更新校核机制,通过多源比对,实现“一数一源”。充分发挥数据中台作用,建立多元化数据资源采集体系,形成汇集全域经济社会运行动态信息的城市级大数据中心。

  二是完善数据治理及服务体系,建立健全跨部门数据共享流通机制,实现数据从采集环节到数据资产化的全链路一站式服务,完善数据服务和管理配套机制,针对资源分类、共享交换、开放服务、资源目录、资产管理,制定管理细则及标准流程,推动实现数据采集、存储、共享、开放和应用各环节的规范管理。建立和完善政务数据质量管控体系,对数据采集、存储、加工、应用等各环节进行监控,强化政务数据全生命周期管理。

  三是健全数据资源标准规范,加快数据定义、数据分类、数据采集共享等领域标准规范的建设,实现各类数据资源的统一规范和无缝衔接,推动数据协同与共享。

  (三)从业务赋智看,应完善以城市大脑+ 业务小脑为中枢的统筹协调联动机制

  一是深化城市大脑与交通、经济、安全、生态、城管等重点领域业务小脑在数据、业务、系统等方面的融合交互力度,加强分级协调联动,形成有序的城市大脑管理逻辑。强化城市大脑作为系统、平台、数据和业务交互融合的“总枢纽”、 “ 总集成”、“ 总调度” 作用, 以跨领域协同应用场景为切入点,打造丰富的智慧应用场景,推动智慧应用加速从单维突进向综合智能演进。

  二是完善业务协调统筹联动机制,建立城市大脑工作专班,深化城市各职能部门在城市大脑建设中的有序分工、高效配合。设立主要负责人责任制,推进各业务子脑与城市大脑的协同联动,解决跨系统、跨部门、跨业务的重大问题,促进城市运行从单点突破、各自为政向全局优化、一体联动升级。

  (四)从模式赋智看,应建立灵活高效的市场化建设运营模式

  一是完善建设运营支撑体系,吸引多元主体参与。建立政府指导、国资主导、领军企业生态圈建设、市场化运作的城市大脑建设运营主体,建设以政务数据和社会数据为核心资产、创新应用为驱动力的安全可控的运营支撑体系与运营服务平台。

  二是创新投融资模式,充分发挥资本市场作用。逐步建立以政府投入为导向、企业投入为主体、社会投入为重要渠道的多元化投融资体系。在交通、医疗等居民获得感强、数据量大的应用领域探索商业价值实现点,充分发挥市场作用,形成城市大脑创新和建设生态。

  三是创新运营模式, 推动可持续发展。重视运营环节,推动以建设方为主导的PPP 模式向以运营方为主导转变。创新城市大脑商业运营模式,有条件开放城市非涉密数据,鼓励企业深入挖掘开放数据。建立数据服务、智能平台开放使用的定价机制和交易规则,实现数据资源、智能平台的资产化、价值化。同时,可基于数据开放平台,开发各类个性化便民服务应用,进一步实现数据的应用价值。

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