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抗疫巨浪逐漸退去?深解AI巨頭百度如何為城市治理提供樣本

2020-03-28 09:43

三、疫情只是“最大的”那一個麻煩，智能化城市治理是城市“新基建”的必由之路

到目前為止，全球超千萬人口城市有20多個，而能夠把千萬級城市做到衛生相對整潔、治安良好、無貧民窟、無流民的，只有東亞國家。在全球范圍內，菲律賓馬尼拉、印尼雅加達、印度德里／孟買、墨西哥的墨西哥城，甚至法國巴黎，都出現了各種各樣的城市貧民窟、治安“黑區”。

中國的北上廣、重慶、武漢、成都，韓國的首爾，日本的東京，在人口規模膨脹的同時，維持了城市應有的秩序。這與東亞儒家文化圈帶來的秩序，以及后進國家主動吸取前輩經驗杜絕貧民聚集有關。

但是，特大城市一定會帶來某些問題，即便在東亞也無法避免，例如交通的極度擁堵，以及更大概率發生衛生防疫事件、公共安全事件，或者過度擁擠、資源匱乏（例如，學位）等。

對擁有6個1000萬人口以上的城市（目前還有幾個城市試圖要加入千萬人口俱樂部），21個500萬人口以上的特大城市，140多個100萬人口以上的城市的中國而言，規避了全球范圍內大城市的一些普遍問題，卻仍然繞不開基于人口的必然難題。

但是，后發國家治理體系的相對滯后，導致大城市、特大城市數量頗多的中國沒辦法也沒有時間去建立一套與西方對標的傳統治理體系，借助智能化技術實現城市治理的彎道超車，是揚長避短的必然也是唯一的選擇。

這方面，不是沒有參考。

例如，在紐約有100萬棟建筑物，平均每年約有3000棟會發生嚴重的火災，給城市治理蒙上陰影。紐約消防主管部門在日常管理中，通過智能化的大數據挖掘對火災進行了有效的預防，具體做法是將能導致房屋起火的因素細分，諸如是否是貧窮、低收入家庭的住房，房屋建筑年代是否久遠，建筑物是否有電梯等，通過特定算法，對城市中33萬棟需要檢驗的建筑物單獨進行打分，計算火災危險指數，劃分出重點監測和檢查對象，采取針對性措施，有效降低了火災數量。

對人工智能等技術領先全球的中國而言，沒有理由不在這方面下苦功，此次疫情只是中國城市治理當下“最大的”那一個麻煩，還有更多諸如公共安全、環境污染等棘手城市治理問題等待解決，百度等科技企業的人工智能“新基建”布局還必須加速，三個體系下的動作所構成的范式只是一個開始。

總之，14億人口的城市化，是世界上獨一無二的城市化進程。算力、算法大力投入下的“智能科技”，或許才能從城市治理全局為疫情“治本”提供良方。當百度等企業利用科技勢能介入防控時，“新基建”在城市治理層面展示出體系化的能量，企業自身也借勢強化了“AI樣本”定位，但是，更多手握科技優勢的企業應該加入進來，畢竟，沒有什么比這種宏觀層面的參與更能同時體現社會價值與技術發展價值了。

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