top of page

「十四五規劃」智慧城市

Updated: Apr 28

作為專家之一,周末參與國內某城市的「十四五規劃」智慧城市規劃的視頻討論,筆者很驚訝地看到文件中敢於抱持自我批評的態度,其中有部分論述很值得一線城市作為參考:

一、尤其在數碼經濟時代,大數據是智慧城市發展的重要基石,但供應不足,而且物聯網終端建設標準不一及覆蓋不全面,城市感知系統建設有待加強。

二、現時市民辦理政務服務過程繁複,然而各類市政資源和資料庫缺乏統一的個人身份標籤,當遇上跨系統聯接時,常碰到系統兼容及功能局限的問題。

三、滙聚政務數據仍存在低質量、數量少等問題;各政府部門欠缺利用大數據進行決策的能力和事後的監管意識,對智慧城市的認識有待改善。

四、智慧城市建設場景開放不足,社會參與度不活躍,產業孵化帶動乏力,未能引領示範作用,創新協同效應尚未能誘發;經過多年努力,仍有很多政務運作沒有系統支撐。

文件中又主動提出政府在頂層設計到落地實施的工作機制上的不完善,也提出智慧城市在建設過程中,必須改善以往過度重視建設、輕視營運的情況。在規劃中提出了智慧城市1.0到2.0需要着重5個重點轉移:從「局部採集」到「全面感知」、從「分散建設」到「整體統籌」、從「事務處理」到「改革牽引」、從「領域先行」到「整體前進」、從「政府自營」到「開放協作」。

上述5個轉變與企業的數碼化轉型的發展路徑很類同,首先可以由兩個角度思考,從「點到面」變革的延伸範圍是一個試錯的過程,由「內部至外部」擴展是全面數碼化轉型必經之路。在過去的1.0時代,我們着重於數據的滙聚及管理,但在2.0時代,重點將放在如何把管理好的數據資源產生價值。筆者身兼大數據顧問,接觸企業多了之後,發覺無論是商業智能還是城市智能,領導的決心很大程度上已決定了成敗。

最近一直有一個疑問:智慧城市、城市大腦、智能政府、數碼化城市之間的關係是什麼,還是它們都是指同一件事!

車品覺_紅杉資本中國專家合夥人、阿里巴巴商學院特聘教授暨學術委員會委員

Recent Posts

See All
選擇胖模型還是胖鞍具?

打開任何人工智能(AI)方案,你會看到兩種完全不同的產品策略在較量:一種叫做胖模型(Fat Model),另一種叫做胖鞍具(Fat Harness)。 胖模型的信念很直白:以更大的大腦解決更多的問題。參數多、數據龐大、算力強,模型自然顯得聰明。這驅動了ChatGPT、Claude和Grok之間的競賽──每一代都宣稱新產品比上一代更強,而企業只要付費就能直接使用,代價是你的AI能力完全綁定在供應商的

 
 
慎防智能代理「無聲」脫軌

試想想,人工智能(AI)系統已在生產環境中完成部署,但究竟要如何防止AI「悄然失靈」?過去3個月,全球超大規模企業在AI基礎設施上的資本支出達到一個前所未有的量級。單憑這一數據,人們或許會得出結論:AI的生產化部署正在全力推進,市場充滿信心。 然而,7月份第一周,來自不同領域的幾個訊號同時浮現,揭示出一個更為複雜的真相。一邊是史無前例的基礎設施投資;另一邊是一群深諳「系統可靠性」的專家──那些專門

 
 
AI預算黑洞 根源在架構設計

過去兩年。美國眾企業不約而同墮入一個速成陷阱: 認為購買了一個模型、聘請幾位演算法工程師、便能成功實現人工智能 (AI) 落地。然而,即使模型選擇正確數據卻 難以整合;數據成功整合,系統卻無法運行;系統成功運行,但業務部門不會操作;即使學會操作,3個月後模型又變得過時。 問題根源其實不在模型,而在架構。猶如建造大樓,若設計圖存在缺陷,再昂貴的材料也難以支撐。許多企業投入巨資購買「鋼筋水泥」(模型和

 
 
bottom of page