从新冠疫情的压力测试，看智慧城市的未来

　　早在瘟疫频发的古罗马时期，维特鲁威就关注到绿地、沼泽与城市健康的关系。1486年瘟疫导致米兰一半人口死亡，达芬奇就此设计了理想城市的图纸和模型，针对中世纪拥挤曲折和堆叠的城市，提出了紧凑向上的结构、液压设备实现的人工运河、宽敞通风的道路、街道宽度与建筑高度匹配等，与后来柯布等的现代城市思想非常相似。

　　如果说，现代城市依靠公共卫生设施和制度，以及其他城市基础设施，消灭了鼠疫、霍乱等，那么，当下的传染病爆发——从SARS、H1N1、H7N9、EBOLA到MERS现在的新冠肺炎，其传播过程与人口大规模聚集和全球化高速流动密切相关，某种程度上是一种特别的大城市病。对此，我们不能因噎废食，终止城市的集聚和效率的提升，只能通过城市治理能力升级来应对。所幸，相比17年前的SARS，本次新冠疫情中，我们看到，因为信息技术发展，有了大量应对各种城市治理问题的工具。

　　前言：一次压力测试 

　　城市的本质是，“通过基础设施和公共服务的集中供给，在空间、环境、能源等有限资源条件下实现生产效率和居民幸福感的提升的复杂功能网络平台”，而智慧城市则是，通过数据和计算，更高效地连接资源供需双方，使资源供需更精准地匹配，使有限的存量资源发挥更大的效率。在此意义上思考，我们可以把应对疫情理解为，面对城市资源调度的一种极端特殊场景的压力测试。疫情应对的各环节，很大程度上可抽象为信息的采集-计算-决策过程。当下，各种医学信息、物资信息、政策指令信息、舆情信息全部高速流动。无论是网络整体复杂度、在线交流密度、线上交易密度，还是线下聚集密度与流动强度，都远超17年之前。

　　因此，在静态空间策略之外，现代城市治理更应关注，在高频、高精度的时空场景下，新的时空治理方法论和技术体系——这甚至意味着城市规划和治理体系的全面升级。很遗憾的是，至少本次疫情蔓延的前期，在资源调度方面，中国的大多数“智慧城市”，未见出色表现。这实际体现出，我们的“智慧城市”，仍处于“数字城市”建设的早期。之前完成的，只是部分行业信息化，以及建立静态数据汇聚机制的工作。甚至，看似是线上能力建设，但更多还是关注静态的空间和设施——跟以往的盖楼修路并无本质区别。

　　而与疫情相关的各类综合动态场景，涉及的绝大多数资源都带有时空属性。因其综合程度高，复杂性又远超日常的交通、安防等场景，可以说，这次疫情应对，是对城市治理水平的最大考验，其过程也为下一阶段的智慧城市建设指出了短板和努力方向。“时空信息”并非新概念。以往，我们往往将其等同于基本静态的空间数据或GIS。而物联网、5G技术兴起后，万物互联并实时在线，越来越多的高时空精度和高时间频度应用需求爆发，使时空信息处理计算能力逐渐成为智慧城市最重要的技术内核，并融合GIS、BIM、IoT、AI等能力，形成新的城市信息模型CIM概念。

　　以下，本文尝试从时空信息思维的角度，解析本次疫情各种场景中体现的智慧城市技术发展水平和问题。

　　一、城市与区域治理 

　　以相对静态空间为核心的传统时空技术，大都对应较成熟的城市治理手段。

　　现代城市规划的起源之一，是1854年英国伦敦霍乱病流行时，医生琼?斯诺博士在绘有霍乱流行地区所有道路、房屋、饮用水机井等内容的地图上，标出每个霍乱病死者的住家位置，得到了居住分布图，进而分析发现霍乱病源之所在。

　　本次疫情应对中，也大量使用了基于空间思维的治理手段。比如，根据行政区域内患者数量，配置医疗资源、增建医院、跨区域调度医疗资源，以及根据疫情传播速度和强度切断城市之间的交通联系等。这些看起来不需要特别的技术手段。然而，一旦关注到整个城市中彼此关联的人员、物资、车辆、场所等的精确位置和行为状态，且需要根据高频变化的供需，对这个复杂的巨系统进行精确的决策和调度，我们就会发现，传统的技术手段和思维方式显得捉襟见肘。

　　早在2019年12月，临床医生和研究者就已发现了新型肺炎的危险，但依据《国家突发公共卫生事件应急预案》进行的信息汇报、决策、公开、行动的流程并未真正发挥作用，多头管理、权责不清的问题严重。

　　疫情早期，决策之所以进退失据、贻误战机，一个重要的原因就是，城市治理的原有范式中，对需要高频采集信息联动决策的场景准备不足。对超大城市甚至大城市区域来说，以纵向信息交流、信息内循环为特征的传统决策过程，不可能比疫情爆发速度还快。

　　由于始于微末的征兆、时空分散的信息逐渐汇聚和动态决策等特征，疫情的应对机制，与地震等灾难区别很大。这类灾难发生之前，如果信息汇聚和决策足够及时，就有可能在预警阶段防患于未然。甚至，在一些基于海量数据决策的特定领域，数据驱动的决策会逐渐取代传统政府的人为决策，通过模拟推演和预警机制，自动启动相应处置预案。

　　智慧城市建设的基本诉求，就是对城市各项资源的整合与共享，打破部门、行业的孤岛式运营，实现跨职能、跨业务联动。数据化治理的转型，使政府可以科学有效采集、分析和利用各类信息和数据，为立法、决策和执行提供更为准确全面的依据。

　　本次疫情中，在原有的城市大脑和城市数据平台的基础上，很多城市开发了专门的疫情数据平台模块，对各部门的数据进行快速汇集和分析，服务疫情期间的资源调度、态势研判和科学决策指挥。虽然大都是以可视化为核心的IOC大屏，但很多加入了各种高频时空信息汇聚与分析的能力，与传统的静态信息大屏相比已有了不小进步。

　　二、社区治理

　　网格化管理是近年来政府智慧城市建设的最重要成果，也是城市社区治理的基本范式。然而，在疫情应对过程中，武汉的网格化管理似乎并未发挥应有作用。疫情爆发之际，仍举办了百步亭社区“万家宴”等大型活动，足见基层的危机应对机制远未建立。我们的网格化管理，更多还是对静态设施的管理，以及对基本统计信息和公共安全信息的采集，与真正意义上的治理和服务网格相去甚远。社区是疫情防控的前沿和堡垒，对社区人口流动和聚集的管控是控制病毒扩散的基本手段。大量政府和基层组织并未充分利用ICT技术，而是采用手工作坊式人海战术，通过打电话、微信群等方式，逐级填报汇总，造成了部门之间的数据冲突。跨地区、跨层级和跨部门的数据难以共享，重复采集在所难免，大大降低工作效率。因此，在国务院联防联控机制新闻发布会上，我们听到民政部基层政权建设和社区治理司司长陈越良的建议：“能不能开发一个服务社区抗疫的软件，这比捐十个亿还管用。”

　　不出几天，各大互联网公司纷纷推出了这类系统，帮助社区基层管理人员，通过信息化手段进行社区封闭管理、数据采集与统计分析、重点隔离人员远程监管等工作。这类实时社区疫情数据，便于上报政府部门，可做到数据实时掌握，并减少面对面数据采集的人力需求，降低近距离接触感染病毒的风险。

　　对社区治理而言，永远不能忽视自下而上的力量。本次疫情中，武汉一度发生大量患者就医无门的现象。各种官方求助平台饱和后，病患大量求助于自发的信息传播。网上也涌现出一些众包的信息平台，公众可自行定位和上传信息。除了患者求助外，各种物资和应急需求也可发布，部分运营主体甚至可以协助关键供需对接。《人民日报》开通了“全媒体行动·征集新型冠状病毒肺炎求助者信息”平台。网民登录平台，可填写四类人员（确诊、疑似、密切接触者、无法排除的发热者）求助信息。人民日报整理汇总后，第一时间转交相关部门处理，提供帮助。深圳福田区政府结合“智慧福田”智慧城市系统推出“防疫物资调度登记平台”。通过github等专业技术平台，由程序员、工程师自发组建了“wuhan2020武汉新型冠状病毒防疫开源信息收集平台”，武汉大学团队推出了“全国抗击新冠病毒防护物资信息交流平台——珞樱善联”。类似的众包信息平台，在近年的震后救援中都发挥了很大作用，是保持灾区基层信息畅通的重要渠道，应该针对这些城市应急资源，建立常态化响应机制。

　　三、交通 

　　交通系统是维持城市日常生产生活、应急救援和疫情防控工作开展的基础保障。同时，交通工具、交通场所大量人流集中、转换，存在进一步扩散疫情的风险。非常时期，城市交通系统的运行目标是，既要保证有效运输，又要降低疫情扩散风险。某些城市为阻断出行风险，一度发布消息，要将所有信号灯调成红色，即将所有机动车出行都视为违章。虽然很快修正了说法，但也体现了“智慧交通”系统建设并未针对这种特殊场景做好准备。疫情期间，城市交通运行模式发生了很大变化。常规通勤需求消失，但基本的社区生活出行、就诊出行以及维持城市正常运行的货运交通仍需维持。根据交通需求快速调整的交通运行策略，是时空数据平台的重要能力。

　　目前城市街道上大量公交车空驶，无疑造成巨大浪费。通过手机信令、调查数据等，可快速了解市民出行需求变化。一方面，可及时发布公交线路和客流密度信息，引导分散出行、避免密集接触导致感染；一方面，可调整公交线路，根据实际客流开设临时线路，根据实际需求分布，减少换乘和等候造成的风险。此外，通过对各种车辆实时位置状态的掌握，可以针对医疗急救、应急物资等车辆予以路权保障，甚至根据时空状态实时调控车辆资源，提高利用效率。

　　对处于寒冬中的无人驾驶产业，本次疫情也许是一次机遇。人际感染的高风险和应急交通的高强度，为无人驾驶的医疗车辆和应急物资货运车辆提供了理想场景。

　　在受疫情影响最大的餐饮行业，所有堂食均受影响。在一些外卖人员陆续发病后，为最大限度避免服务人员与用户接触，各大外卖平台都推出了无接触配送。除了较成熟的智能柜外，美团还在部分地区推广无人机投递服务，与各类无人驾驶机器人和车辆类似，载具与货物的时空优化匹配、高精度连续定位和实时通讯、视觉避障等能力，都是5G条件下的典型技术场景。

　　可以预见，各种交通场景的无人化和基于大数据的高效时空调度，会成为智慧交通领域新的热点。

　　四、在线协作与生活娱乐

　　2020年是5G应用全面爆发的第一年。高带宽、低时延、大连接的特征，给移动互联网带来的，是更加接近线下交流的体验。以前我们期待，通信、语音甚至视频一定程度上可消解空间距离，甚至实现远程交流，取代面对面。但直至5G时代，真正全息的VR技术，才能在一定程度上实现这个目标。语音、面孔，乃至细微的表情动作都可被捕捉，感受到“气场”层面的信息，甚至包括气味、微环境、触觉等。

　　在线工作，尤其是远程协作平台，是本次疫情期间互联网公司争夺的焦点。但需求增长太快，缺少足够的用户教育，带宽、服务器、用户习惯等瓶颈，都给体验打了折扣。以发达国家的经验看，远程办公和在线协作是产业升级后的必然趋势，疫情势必大大促进在线工作和在家办公的大幅增长。作为特殊的在线协作产品，在线教育也遭遇了类似的机遇与挑战。大量中小学在线开学授课，但教师、学生和家长都没有做好准备，体验很差，这一形式甚至遭遇抵制。较成熟的在线游戏几乎是最大赢家。大年初一当天，王者荣耀单日流水接近20亿元人民币。相比之下，由于多部电影撤档，影院暂停营业，大年初一全国票房只有181万元，大约是去年的1%!正如非典后的电商产业崛起与实体商业一路下行，5G产业爆发前夜的这次疫情，无疑将促进各种在线深度协作平台的崛起。VR/AR将取代视频，改变人们工作与娱乐的方式。进而，居民通勤模式和城市用地模式，也会发生深刻变化。

　　五、智能制造与工业互联网

　　以口罩为代表，在春节和疫情造成的用工短缺期间，需要快速生产突告短缺的救灾物资，是对国家工业体系的重大挑战。作为全球唯一拥有全部工业门类的最大工业国，中国的口罩日生产能力超过2000万只，占全球一半。短期内，大量原材料和产能迅速转移到口罩、防护服等防疫物资的生产。富士康、上汽五菱、比亚迪等企业，借助自身在生产管理、市场协同、技术输出等方面的能力与优势，迅速打通原材料采购、设备制造、产品生产等全产业链，转产口罩，显示了最先进的企业和产业链在信息化保障下的强大供应链整合和柔性制造能力。

　　临时医疗建筑作为一种特殊的工业产品，也集中体现了建筑领域的综合技术水平。火神山医院从决定建设到交付使用，只用了不到10天。5小时出方案、24小时出施工图、边建设边改方案；四千多名工人和几百台设备24小时轮班作业；上百家分包企业现场协同。这样的速度和协作要求，几乎只有采用箱式活动板房模块化拼接方式进行预制建造才能满足。整个设计、建造、安装过程中的BIM技术应用，也是大规模协同工作的基本保障。5G技术使全国上千万“云监工”远程观摩了建造过程，而建造过程的在线会议、运行过程中的远程会诊、远程监护和数据采集等，才是本次大规模部署5G的真正目标。为确保万无一失，设计建造中的技术选择其实相对保守，并未使用3D打印和机器人等技术。可以预见，未来的快速建造技术，将会依赖更少的人力，以更高的集成度和自动化能力实施，提升城市应急、野战、弹性空间营造等场景的空间建设和转化效率，并提供更高的舒适性和安全性。作为工业互联网发展的重要标志，本次疫情应对中，各类机器人也在不同场景下上岗。部分医院用机器人送药、送餐、回收被服和医疗垃圾甚至消毒。美国首例患者，其治疗完全由机器人操作。此外，制造业人员复工的不可控因素，也导致制造业企业更倾向于减少对人工的依赖。

　　总的来说，本次疫情之后，人们会更意识到，制造业甚至一些服务业的云端化和无人化是规避类似不确定性风险的唯一方式，远离城市“无人工厂”或融入城市的柔性制造单元、全产业链智能化协同，是制造业甚至农业发展的大势所趋。而网络化、扁平化、同步快速的信息传递是各市场主体提高效率降低成本的基本保证，也都要以强大的时空数据处理和计算能力为保障。

　　六、流行病学调查与时空轨迹分析

　　传统的流行病学调查，还是基于调查和门诊数据进行统计分析，虽已在结合时空数据和地理学方法，但在及时性和全面性方面受到很大限制。李兰娟院士多次指出，要利用大数据技术来应对无症状感染者和无意识的密集接触者，发挥其作用，来更好地发现和控制传染源。

　　新冠病毒的人传人特征，加之潜伏期长和隐匿性，为隔离与防护带来很大困难。在搜寻和定位感染者与密切接触者方面，来自互联网公司和移动运营商的时空大数据，发挥了巨大作用。相比SARS时代，这是一项新技术工具。与航空、铁路、社交媒体等数据结合，各大企业在春节前后，密集发布了各种定位查询产品分析工具，可对确诊者的位置和活动区域、重点敏感地区的活动人群及同行者进行查询等。随着疫情进展以及各种数据陆续融合应用，已有越来越多多源数据融合的产品，对城市级的感染扩散过程，进行描述和推演，甚至能精确找到疑似感染者。 

　　以某电信运营商的新型冠状病毒接触风险评估模型为例。以冠状病毒（潜在）携带者的时空轨迹为输入，通过计算冠状病毒携带者的接触距离与时长，以此计算病毒人传人传播概率。基于动态时空网格对冠状病毒传播的概率进行聚合计算，生成新型冠状病毒接触热力图，从而揭示特定时刻（某一小时、某一天）特定城市、地区新型冠状病毒传播风险（感染概率）的空间分布，重点发现潜在的高风险（高感染概率）病毒传播区域，为相关部门协调资源、做好管控提供数据支撑。模型并不复杂，但如果输入的数据足够丰富而彼此关联，经过时空数据平台的高效计算，可以提供非常准确的时空决策参考。当然，以目前各大运营商和互联网公司的时空数据引擎能力，尚不能支撑全样本量的大规模融合计算，只能有针对性地对一些重点人群和轨迹进行筛选和推演。相信疫情后各大厂商会加大对时空大数据处理能力的投入。

　　应当看到，本次疫情应对的大数据应用中，也出现不少泄露用户数据隐私的现象，造成了一些人身攻击和地域攻击问题，提醒我们非常时期要格外重视数据安全和数据伦理问题。

　　七、信息公开与数据开放

　　除了上述技术手段和趋势外，信息公开和数据开放机制是智慧城市运转的重要软性要素。

　　只有政府部门的信息向社会公开，公众才能及时了解信息，避免各种谣言和恐慌。数据开放，意味着政府数据有足够的颗粒度，可机读，可与其他数据互联互通。企业和研究机构也可将政府开放数据和企业数据结合，进行科研和产品开发。比如，“丁香医生”通过各地政府公开的数据发布了疫情动态地图，后续类似产品层出不穷。早期各地发布的数据格式各异，渠道不一，为应用开发造成了很大麻烦。这个问题随着政府经验积累逐渐好转。北京、深圳等城市已在政府网站陆续开放了质量非常好的可机读数据集。深圳的数据甚至包括所有确诊患者的详情和逗留场所，并提供了文件下载、元数据、关联信息、数据项、数据预览、可视化分析、API详情、数据纠错等信息内容和服务功能。各学科学者也在积极利用政府开放数据建模和分析，与其他数据融合分析和深度挖掘，为疫情走势提供来自自己学科的支持和建议。深圳政府数据开放网站还设置了专栏，提供由市场利用政府开放数据制作的各种应用。

　　 小结

　　 正如盖茨在2015年埃博拉病毒爆发4天后的TED演讲《下次的疫情爆发，我们还没有准备好》中所说：“如果有什么东西在未来几十年里可以杀掉上千万人，那更可能是个有高度传染性的病毒，而不是战争。不是导弹，而是微生物。……我们在防止疫情的系统上却投资很少。我们还没有准备好预防下一场大疫情的发生。……但事实上我们可以建立一个很好的反应系统，我们可以利用所有发展至今的科技和科学，我们可以用手机来收集信息和发布信息，我们有卫星地图可以看到人们在哪里和往哪移动。我们在生物学上也有进展，这可以大幅缩短我们找到病原的时间，并可以在很短的时间里找出解药和疫苗。所以我们是有工具的，但这些工具必须统合在一个全球健康系统下。此外我们必须处在准备好的状态。”

　　两年前，武汉市起诉了盖茨的微软公司，认为由于微软对武汉的环境条件没有进行充分论证，其制作的智慧城市规划设计及配套方案存在重大瑕疵；设计场景、产品与服务配置和武汉实际需求存在重大偏差。几个月前，案子终结，微软的武汉智慧城市项目也宣告烂尾。这其中当然有两个可能性，一种是微软的方案确实不合理，另一种是，武汉只把智慧城市理解为硬件和系统采购，重建设轻运营，没有发挥智慧城市投资本身的价值。

　　智慧城市的建设，主体一定不会是设备厂商，而是政府、市场、市民三位一体。从疫情中的表现看，武汉智慧城市的溃败，问题也许不在微软本身。

　　先进的技术当然是智慧城市防灾减灾的保障。但比技术更重要的是，一套基于新的城市治理理念的信息传导机制和有效反应系统。城市规划与治理方法的演进方向，应从静态的空间生产和管制，转变到在时空信息技术的支持下，通过广泛的公众参与，对城市事件甚至灾害的动态响应机制，在灾害的预防、准备、应对和恢复中可以更从容应对，实现真正的城市智慧。

　　疫情如同一次综合大考，对城市治理各方面进行了全面考验。目前看来，各个城市大都成绩不理想，但所幸，这是一次开卷考试，所有人都在过程中同时学习补课，而且我们已经看到了很多改进和自我更正。

　　我们轰轰烈烈进行了十年智慧城市建设。而这次疫情的应对过程证明，最多只完成了个预习，要真正应对时空高频高精度条件，进行未来的城市治理，无论在技术还是方法论上，都需要长期艰苦的实践和探索。但我们相信，更美好的未来城市终将建成，正如这次灾难终会过去。