城市大脑：运作机制、治理效能与优化路径

梁正

【关键词】公共价值  城市大脑  数据治理  应用推进  治理效能

【中图分类号】F29/F49                          【文献标识码】A

【DOI】10.16619/j.cnki.rmltxsqy.2021.09.007

引言

“城市大脑”被定义为“城市建设伴随着21世纪互联网架构的类脑化过程”，本质上是“一个聚合机器云智能与人类群体智慧的类脑智能复杂巨系统”。[1]我国城市大脑建设策源于2016年浙江杭州的“数字治堵”实践，随后拓展至覆盖城市治理各大生产生活领域的“数字治城”“数字治疫”等实践，旨在使便民服务更加精准、城市治理更加精细。阿里云创始人、杭州市“城市大脑”总架构师王坚提出，“城市大脑就是未来数据资源时代的城市数字基础设施”[2]。关于杭州城市大脑的具体内涵，2020年由杭州市人民代表大会常务委员会公布施行的《杭州城市大脑赋能城市治理促进条例》给出了相关界定：“本条例所称城市大脑，是指由中枢、系统与平台、数字驾驶舱和应用场景等要素组成，以数据、算力、算法等为基础和支撑，运用大数据、云计算、区块链等新技术，推动全面、全程、全域实现城市治理体系和治理能力现代化的数字系统和现代城市基础设施。”

2020年3月31日，习近平总书记视察杭州城市大脑运营指挥中心时提出，运用大数据、云计算、区块链、人工智能等前沿技术推动城市管理手段、管理模式、管理理念创新，从数字化到智能化再到智慧化，让城市更聪明一些、更智慧一些，是推动城市治理体系和治理能力现代化的必由之路，前景广阔。[3]近年来，全国各地继杭州后陆续开启应用城市大脑推进城市治理现代化建设的探索，如北京海淀、江苏苏州、安徽合肥、福建福州等地纷纷应用前沿技术开展城市大脑建设，实现技术赋能城市治理。关于城市大脑建设的研究已引起我国学界的广泛关注，按照研究范畴可以简要划分为三大维度：第一，以城市大脑建设实践为切入口，从宏观实践层面思索推进社会智能化治理的政策过程。有学者基于米特—霍恩模型探索社会治理智能化政策执行遭遇的困难;[4]有学者对城市空间中智能化治理的风险进行探索[5]。第二，从中观机理层面对城市大脑建设机制进行剖析，并探索城市大脑建设对政府治理的作用。有学者为廓清技术赋权治理创新的现实路径，对上海市某区的“城市大脑”建设和运行的机制进行分析;[6]有学者对杭州“城市大脑”运行机制进行剖析，探索城市大脑如何推进治理现代化;[7]有学者从数字界面视角探索城市大脑的设计原理[8]。第三，从微观技术层面出发，着重探索城市大脑的某一类技术嵌入应用的运行机制。有学者以杭州城市大脑为例，探索人工智能嵌入应用政府治理的实践、机制与风险架构。[9]

党的十九届四中全会通过的《中共中央关于坚持和完善中国特色社会主义制度、推进国家治理体系和治理能力现代化若干重大问题的决定》中提出：“必须坚持一切行政机关为人民服务、对人民负责、受人民监督，创新行政方式，提高行政效能，建设人民满意的服务型政府。”[10]城市治理现代化是国家治理现代化的重要组成部分，城市大脑通过实现信息技术和治理形态的有机融合，提升治理效能、实现公共价值，是一项面向当下和未来的以人民为中心的福祉建设和创新型实践。回顾当前学界主要研究发现，少有从公共价值层面探讨城市大脑运行机制的学术成果。因此，本文落脚于中观机理层面，在公共价值理论视角下分析中国城市大脑建设的实践逻辑及其带来的政府治理转变，以期探索技术和治理的融合机制。

以公共价值为导向的城市大脑分析框架

公共价值（Public Value）一词，最早是在美国哈佛大学教授马克·莫尔（Mark H. Moore）于1995年发行的《创造公共价值：政府的战略管理》一书中被作为学术用语正式提出。莫尔认为，政府作为创造者，管理的最终目的是为社会创造公共价值。[11]在此之后，公共价值逐渐成为国内外学者的研究热点之一。有学者认为，传统公共行政所强调的官僚制和新公共管理所推崇的类私人部门管理模式不能准确地表达公共服务所应承载的社会价值。[12]还有学者提出，公共价值往往被视为公民本位的回归，在一定程度上能够修复新公共管理因为对效率和“顾客导向”的过分强调而造成的政府信任和合法性危机。[13]因此，继新公共管理理论之后，公共价值理论作为一种新的公共行政学研究范式，关注对公民集体偏好的回应，重新定位民主与效率的关系，全面应对效率、责任与公平的问题。进一步看，公共价值理论表现出网络治理的特征，[14]能够解释政策和执行中新的网络治理形式以及更智能化的公共服务。[15]

着眼中国实践，有学者提出当代中国的公共价值重构，即从推动经济增长的单一价值观转向以人民为中心，从而注重公共性、有效性和高质量发展等复合价值观系统的建设。[16]中国特色社会主义进入新时代，社会主要矛盾已经转化为人民日益增长的美好生活需要和不平衡不充分的发展之间的矛盾。习近平总书记在党的十九大报告中指出，“必须坚持以人民为中心的发展思想，不断促进人的全面发展、全体人民共同富裕”[17]。习近平总书记以人民为中心的发展思想，是应对当前社会主要矛盾的精神要义，是公共价值理论在中国本土化实践的最新诠释。聚焦研究本身，城市大脑建设可被认为是国家治理体系和治理能力现代化框架下的一项强调公共性和有效性的政府数字化转型实践。因此，通过借鉴以上学者对公共价值理论内涵和外延的界定，并结合我国城市大脑的现有实践逻辑（仅参考杭州城市大脑定义），本文搭建了以下分析框架，如图1所示。

运作机制：公共价值导向下数据治理和应用推进的双轮驱动

近年来，全国各地以杭州城市大脑为样板，大力投入城市大腦建设，且建设逻辑和运作机制大致趋同。杭州城市大脑由中枢、系统与平台、数字驾驶舱、应用场景等关键核心要素组成，要素间的有机互动模式体现了其运作机制。具体而言，各系统与平台数据通过中枢协同机制互联互通，实现业务协同、数据协同、政企协同，从而提升城市运行协同能力;系统与平台是对接中枢实现数据线上线下双向融合的数字系统;数字驾驶舱是通过中枢数据协同后形成的智能化、精细化、可视化的数字界面;应用场景是依托中枢，通过线上业务连接和数据协同计算，实现流程简化、优化的综合系统。海淀城市大脑围绕“1+1+2+N”整体框架运作，即一张城市感知神经网络，一个城市智能云平台，两个中心（大数据中心、AI计算处理中心），N个覆盖城市交通、生态环境、公共安全等各个领域的创新应用。北京海淀于2021年正式启用了海淀城市大脑智能运营指挥中心（IOCC），其中的“智慧屏”即领导驾驶舱是IOCC的核心，可实现“一屏尽览海淀”“一屏尽知海淀”。合肥城市大脑围绕“2+3+4+N+1+1”的建设思路，构建两级联动市县大脑，夯实网络、政务云、物联网三项基础设施，完善数据中台、智慧中台、业务中台、时空中台等四大基础能力平台，深化N类智慧应用场景，集成一套城市管理服务入口，夯实一套综合支撑体系。此外，苏州城市大脑也提出了“1+2+N”的运行机制等。

通过横向比对多地的城市大脑建设可以看出，虽然各地描述城市大脑的逻辑框架不同，但是均强调对数据的全生命周期管理和基于数据的应用推进。因此，本文尝试将城市大脑的核心运作机制概述为：在公共价值导向下，以数字基础设施建设为底座的数据治理和应用推进的双轮驱动（如图2所示）。具体而言，数据治理和应用推进是城市大脑建设过程中的核心工作内容。此处的数据治理指代的是宏观意义上的数据治理，不仅包括从数据盘点、归集、编目、清洗、建模、开发、开放、共享、应用等全流程的数据管理过程，还包括数据治理的标准规范建设、数据安全保障支撑等工作内容，以期实现数据的完整性、准确性、及时性、可用性、安全性。在应用推进上，一方面，充分提炼数据价值，通过打造数字驾驶舱等数字界面的形式辅助公共行政，进而提高行政决策能力和行政执行效率;另一方面，通过建设一批覆盖各大领域的数字创新应用，实现数据赋能社会治理和公共服务。此外，数据治理和应用推进均以公共价值为引领、以数字基础设施为支撑，且二者密不可分。当前政务数据来源于传统业务系统，数据治理也以业务需求为牵引，服务于应用的改造升级或新一批应用的推进;与此同时，应用推进过程离不开数据的支撑，且推进过程中的问题发现和需求回溯也不断反哺数据治理过程，倒逼数据标准规范体系不断优化，进一步提升数据质量、发挥数据价值。因此，城市大脑的运行机制，不仅充分展现、发挥数据价值以提升治理效能，还贯彻了数据取之于民、用之于民的核心理念，是一项体现人民性、公共性、有效性的创新型实践。

解构与重塑：城市大脑带来的治理转变

提供了科学、民主的行政决策支撑。全量、精准、有效的信息供给是实现决策科学化、民主化的前提。城市大脑依靠大量的数据汇聚，并利用大数据、人工智能、云计算等信息技术，实现数据的深度分析和创新应用。例如，依托领导驾驶舱等数字应用，可以第一时间清晰客观地发现问题、识别问题、分析问题，大大提升了对事务的反应速度和预测分析的准确率，有助于给问题的解决提供智能化、科学化、民主化的决策辅助支撑。威廉·N·邓恩提出，“要想成功地解决问题，就必须对真正的问题找到正确的方案。我们经历的失败常常更多地是因为解决了错误的问题，而不是因为我们为真正的问题找到了错误的解决方案”[18]。传统行政决策过程中的信息传递链条十分冗长，且缺乏对社会公众即时信息的海量搜集和分析，决策过程中容易面临信息缺量、失真、失效等情况，在这种情况下决策主体由于路径依赖往往依靠主观经验进行判断，影响了对决策问题的精准识别和有效分析，也对后续的决策方案制定产生影响。因此，城市大脑的应用充分发挥了数据优势，改变了信息的量级及其流动方式，减少了信息在传递过程中的损耗;同时，凭借自动预警等特色功能，大大提升了行政决策的效率效能，尤其是对例外事件的反应十分迅速，使得整个决策过程处于相对可控、符合实际、高水平研判的状态。

助推了精准、高效的行政执行落地。行政执行的有效落地取决于执行方向的明确性和采用手段的有效性。城市大脑的应用可以推进精准、高效的行政执行落地。其一，有助于精准、快速识别执行目标和对象，使得执行反应链大大缩短。在传统行政执行过程中，对执行目标的识别往往借助人员巡逻、抽检等形式，极其耗费时间成本以及人力、物力，且效果并不理想。城市大脑的应用则改变了对执行目标的识别方式，提升了反应能力。其二，助推执行过程实现无缝沟通协调，进而优化资源配置、加强多元联动，并在一定程度上确保责任的压实。在传统的行政执行过程中，由于相关主体之间的信息传递不够对称，缺乏明确一致的前进指向，影响了执行的效率效能。此外，由于对全盘资源的掌握及联动性较弱，无法充分调配各类资源以实现执行目标。相较而言，城市大脑的应用改变了传统的沟通协调方式，并最优、迅速配置执行主体，有助于明确任务目标和分工，避免职责交叉、多头管理等情况，减少人浮于事、推诿扯皮等现象发生。与此同时，城市大脑还助推多部门跨领域的协同运作，有效发挥资源配置优势，大大提高了执行效率。例如，北京市海淀区渣土车治理智慧监管平台的应用，借助大数据、人工智能等技术，调动各委、办、局力量，实现源头管控、过程管控、集约利用。此外，浙江省杭州市拱墅区“城市眼·云共治”这一创新应用，借助AI视频智能识别技术迅速识别占道经营等现象，并匹配相应辖区的行政执法人员，打通基层治理的“最后一公里”。

实现了均等、公正的行政权力配置。行政权力扁平化、均等化、共享化、透明化、法治化与合意化是行政权力发展的大势所趋。[19]在传统政府治理模式向现代政府治理模式转型过程中，政务信息公开透明度有待提高，且缺乏源头信息监督管理机制，从而导致贪腐分子有机可乘，寻租现象时常发生。城市大脑得以应用之后，大量政务数据的公开、透明有助于规范行政权力行使，压缩权力寻租空间，确保权力行使的扁平、法治、公正、留痕。例如，浙江省杭州市萧山区“清廉萧山”应用聚焦村务管理，在横向联动上，梳理了村级工程、农民建房、财务管理、资产发包、补助救助等10个方面易发多发、群众关心关注的村级事项，归集公安局、人社局、审管办等12个部门的6亿多条数据;在纵向贯通上，依托平台实现了区镇村三级数据分析的层层下钻、层层联动，做到了22个镇街、549个村社的小微权力运行情况一舱可见。其中，针对村级工程异常情况预警，通过对清廉村社中村级工程事项数据、杭州市公共资源交易中心萧山分中心村级工程招投标数据、区公安分局户籍数据、区人社局人员社保数据、区市场监督管理局法人股东信息与某事项中村级工程数据进行比对分析，第一时间监测深层次的隐性问题，使风险隐患一触即现。因此，萧山区通过大数据分析和应用，推动了均等、公正的行政权力配置，实现了村社小微权力在阳光下运行。

完善了以人民为中心的公共服务集成。党的十九届四中全会提出：“完善公共服务体系，推进基本公共服务均等化、可及性。”[20]提供公共服务作为人民政府的一項重要职能，既要强调公共服务供给的覆盖面，也要强调公共服务供给手段的有效性。各地城市大脑中的应用场景几乎涉及幼有所育、学有所教、劳有所得、病有所医、老有所养、住有所居、弱有所扶等领域国家基本公共服务制度体系中的各类场景。例如，杭州城市大脑推出便捷泊车、舒心就医、欢快旅游等48个特色场景应用，这类实质性的便捷、高效、精准的公共服务场景设计与集成体现了以人民为中心的发展思想。与此同时，城市大脑的运用有助于创新公共服务的供给方式，确保公共服务供给效率增加、模式优化、质量提升。与城市大脑运作下的公共服务供给模式相比较，传统的公共服务供给覆盖面窄且可及性弱，往往以事项为核心，展现出民众“求”政府办事的特征，并且过程十分烦琐，而非政府精准、主动地进行服务供给。与之相比，城市大脑在一定程度上倒逼了政府行政职能的优化，简化了民众的办事流程，增加了公共服务的供给覆盖面，进而实现了从管理到服务的转变，大大提升了民众的获得感、幸福感、安全感。例如，杭州市亲清在线平台（亲清新型政商关系数字平台）是精简行政流程、优化营商环境的一项创新型应用，不仅能够主动进行惠企政策供给，提供诉求直达服务，实现事项在线许可，还能够实现政策的在线兑付、补贴的快速下发，尤其在抗击新冠肺炎疫情期间对推动企业的复工复产提供了极大帮助。

转型与突破：面向公共价值的城市大脑优化路径

数据治理过程需强调效率性和规范化的协调。数据治理是城市大脑建设的核心关键。一方面，在数据以爆炸式增长的互联网时代，做好数据治理刻不容缓，需提升数据治理的效率才足以应对大数据时代的迭代更新与快速发展。在全生命周期管理的数据治理过程中，政府应尝试运用智能化手段，做好数据质量的监测与预警，提高数据治理的效率效能，保证数据完整性、真实性、透明度。此外，制定一套贯通数据生产、归集、共享、应用的数据资产交易和流通规则势在必行。通过设立数据资产流动的激励机制，并借助区块链技术实现数据确权，进一步做好政务数据和行业数据的开放共享，使数据充分流动，使要素得到有效配置。另一方面，数据治理是一项长期性的工作，强调效率的同时需保障数据安全并推进数据治理的标准规范建设。具体而言，相关主体需对数据生产、采集过程以及开放后的使用、流转、保密等进行严格规范和约束，其中，尤其要杜绝政府合作厂商以商业价值为导向滥用公共数据。与此同时，制定并统一数据标注规范、存储安全标准、申请使用方法，包括明确数据格式及元数据标准、开发标准库和工具包等，进而实现数据治理的可持续发展。

应用场景推进需实现技术理性和公共价值的平衡。在各类数字化应用场景推进过程中，大数据、人工智能、区块链等技术的运用创新了政府治理方式，提高了公共服务供给的效率效能。然而，运用刚性技术手段与追求多元价值之间往往存在矛盾。新兴技术发展和运用的最终目的是提升群众的幸福感，需充分考量应用推进的设计导向是否涵括公共价值，是否服务于社会的发展方向。技术只是手段而非目的，其真正目标是推进公共价值的实现，而非流于手段导致目标替代。因此，在运用技术手段提供和完善公共服务的过程中，不能只着眼于技术效率本身，政府更需要考虑人民的切身需求，始终将人民作为公共服务对象，满足人民对美好生活的需要，营造温情和智慧相统一的社会氛围。例如，在运用AI技术辅助治理占道经营、流动摊贩等过程中，杜绝暴力执法，需考虑到居民对生活便利度的需求、弱势群体谋生手段的局限性、农民季节性进城销售水果蔬菜的切实需要，进而尝试借助其他柔性手段进行疏导和管理。与此同时，在各类新兴技术赋能社会治理过程中，还需将各类公共性因素考虑其中，充分兼顾对人民的隐私保护、弱势群体面临的数据鸿沟等问题。

数字驾驶舱设计需做到实战性与个性化的兼顾。数字驾驶舱是城市大脑建设的终端呈现界面，也是城市大脑建设能否真正发挥“大脑”习得、思考、分析能力的核心关键。当前，多地驾驶舱的建设大多停留于数据呈现的“看板”功能应用，缺乏实现深度辅助政府治理的实战性。因此，在未来数字驾驶舱的设计和应用中，在横向上，拓展应用的覆盖面，丰富驾驶舱的功能领域，助推落实“五位一体”总体布局;在纵向上，不断提高驾驶舱的智能化水平，实现对现象的迅速反应、对数据的海量分析，并提高预测和预警能力，进而辅助科学决策、精准施策。至于驾驶舱应用的最终形态，可以尝试借助技术实现对决策主体应对的内外部环境进行分析，将政治、经济、社会、文化等各类因素纳入决策方案制定过程，充分考量社会舆情动态、领导者决策偏好、决策执行能力等指标，为决策者提供合适的决策方案备选。与此同时，对驾驶舱的设计也需注重用户体验，不断提升人机交互体验等，让使用者“想用”“易用”。例如，增加驾驶舱的个性化设置，推出“猜你喜欢”“为你推荐”“智能检索”等功能，并设置自主添加的个性化板块应用等以实现按需定制;此外，还可尝试拓宽应用的受众面，除了官员版“驾驶舱”，还可推行民众版“驾驶舱”、企业版“驾驶舱”等。

城市大脑建设需做好一体化和全局性的统筹。从宏观角度来看，中国城市大脑的创新建设需做好一体化和全局性的统筹。2021年2月，浙江省委提出全面推进数字化改革，加快一体化、智能化公共数据平台建设，充分展现了一体化、集约化、可持续发展的建设理念，可為各地城市大脑建设提供创新经验借鉴和集成方式参考。由于城市大脑投入应用的建设成本较高，在推进过程中需充分考量如何有效利用行政资源，如何在控制成本投入的基础上实现公共利益最大化。因此，在省域层面建设过程中，需做好横向贯通、纵向到底的一体化建设，提升跨层级、跨领域、跨功能的多元主体的相互协调和配合的联动性，同时提高公职人员对技术的认知水平，进而减少厂商的技术绑架情况。尤为重要的是，在鼓励各地大胆创新发展的同时，国家层面亟需进行顶层设计，牵头制定较为统一的标准以实现各省市间的互通互联，尤其是有关数据开放共享以及流通的标准规范体系建设迫在眉睫，如不能尽快达成则各地创新实践很可能会导致新一轮技术壁垒和数据壁垒的形成，进而阻碍城市大脑创新应用体系的全局性发展。

【本文系科技创新2030—“新一代人工智能”重大项目“重点领域人工智能治理挑战及对策研究”和国家社科基金重大研究专项“新时期深化国家科技体制改革、提升国家创新体系整体效能的思路、路径与对策研究”的阶段性成果，项目编号分别为：2020AAA0105300、18VZL005;中共中央党校（国家行政学院）公共管理教研部黄甄铭对此文亦有贡献】

注释

[1]Feng， L.; Liu， F. Y. and Shi， Y.， "City Brain， a New Architecture of Smart City Based on the Internet Brain"， The 22nd International Conference on Computer Supported Cooperative Work in Design， May 8， 2018.

[2]王坚：《“城市大脑”：大数据让城市聪明起来》，《政工学刊》，2020年第1期。

[3]《习近平在浙江考察时强调：统筹推进疫情防控和经济社会发展工作 奋力实现今年经济社会发展目标任务》，《 人民日报 》， 2020年4月2日，第1版。

[4]王法硕、陈泠：《社会治理智能化创新政策为何执行难？——基于米特-霍恩模型的个案研究》，《电子政务》，2020年第5期。

[5]曹钺、陈彦蓉：《城市空间中的智能化治理风险——以城市大脑为例》，《学习与实践》，2020年第8期。

[6]容志：《结构分离与组织创新：“城市大脑”中技术赋能的微观机制分析》，《行政论坛》，2020年第4期。

[7]张蔚文、金晗、冷嘉欣：《智慧城市建设如何助力社会治理现代化？——新冠疫情考验下的杭州“城市大脑”》，《浙江大学学报（人文社会科学版）》，2020年第4期。

[8]李文钊：《数字界面视角下超大城市治理数字化转型原理——以城市大脑为例》，《电子政务》，2021年第3期。

[9]本清松、彭小兵：《人工智能应用嵌入政府治理：实践、机制与风险架构——以杭州城市大脑为例》，《甘肃行政学院学报》，2020年第3期。

[10][20]《中国共产党第十九届中央委员会第四次全体会议公报》， http：//www.qstheory.cn/yaowen/2019-10/31/c_1125178191.htm，2019年10月31日更新。

[11] Moore， M.， Creating Public Value： Strategic Management in Government， Cambridge， MA： Harvard University Press， 1995.

[12] Hefetz， A. and Warner， M.， "Privatization and its Reverse： Explaining the Dynamics of the Government Contracting Process"， Journal of Public Administration Research and Theory， 2004， 14（2）， pp. 171-190.

[13]王学军、张弘：《公共价值的研究路径与前沿问题》，《公共管理学报》，2013年第2期。

[14]何艳玲：《“公共价值管理”：一个新的公共行政学范式》，《政治学研究》，2009年第6期。

[15]Talbot， C.， "Public Value —The Next 'Big Thing' in Public Management？"， International Journal of Public Administration， 2009， 32（3-4）， pp. 167-170.

[16]朱德米、曹帥：《公共价值理论：追寻公共管理理论与实践的同一性》，《中共福建省委党校（福建行政学院）学报》，2020年第4期。

[17]习近平：《决胜全面建成小康社会 夺取新时代中国特色社会主义伟大胜利——在中国共产党第十九次全国代表大会上的报告》，http：//www.xinhuanet.com/politics/19cpcnc/2017-10/27/c_1121867529.htm，2017年10月28日更新。

[18] [美]威廉·N·邓恩：《公共政策分析导论（第二版）》，谢明等译，北京：中国人民大学出版社，2002年，第154～155页。

[19]张国庆：《公共行政学（第三版）》，北京大学出版社，2007年，第106页。

责 编/桂 琰