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智慧城市的理念从10年前开始便风靡全球大多数发达地区.通过评估和对比全球50个主要城市的相关部署和进展,麦肯锡咨询公司的10位研究员在今年6月联名发布了名为《智慧城市：宜居城市的电子解决方案》调研报告.
报告指出,即使是得分排名最为靠前的纽约、洛杉矶、北京、深圳、首尔等地,想要达成智慧城市的最终愿景,也还有很长的路要走.
麦肯锡研究人员认为,智慧城市并非是用技术手段改造现有设施那样简单,也不能多个主体各自为战,使之成为推动某一特定产业领域乃至企业发展的工具.
正是这种“碎片化”的推进模式让许多地区的智慧城市建设背离了初衷.由此,麦肯锡咨询的研究人员强调：打造智慧城市应该分层次、分步骤进行,特别是要注重“按需*”.
按需*
在智慧城市的理念兴起之前,城市快速发展往往与决策者对于基础设施的持续、大规模投资相捆绑.这样一来,往往会把城市建设拉入到资本密集型的陷阱中去.
对此,麦肯锡研究人员表示,智慧城市可以将传统设施建设和智慧解决方案有效结合,并得以动态、快速乃至低成本地回应和解决城市现实问题.
比如,在过去许多年里,应对城市人口激增导致的高峰出行难题,通常的解决办法都是新建道路或增设公共交通线路,这往往要花费数年时间和大量人力财力成本.
同时,决策者们还有可能面临“计划赶不上变化”的窘境——有时新路还未铺设完毕,人口密度早已悄然变化,但是,已然上马的项目却无法应对居民出行线路的动态调整.
如果说传统城市规划建设是以“供给侧”为主导的,那么智慧城市建设则是按“需”*的.大数据、人工智能等新技术让供需两端的精确和快速匹配成为可能.
在欧洲部分国家出現的“按需巴士”服务就是一个典型案例.大数据工具可以精确测出哪些地区、哪些时段的打车人群较为集中,车辆供应商就可以适时布局迷你巴士,提供接送服务.
大约在10年前,全球各国的决策者就开始关注和推崇“智慧城市”理念,并陆续在本国展开实践.2013年,中国住房城乡建设部公布了首批90个国家智慧城市试点名单.截至目前,全国已有超过500个城市发布了相应的战略规划,并陆续启动试点项目.
2013年,欧盟的“地平线2020”（Horizon 2020）框架计划决定投入770亿欧元,作为启动欧盟国家智慧城市研讨及实践项目的资金.
2015年,美国交通部也发起了一个智慧城市挑战项目,鼓励各州城市提交建设创意方案并赢取巨额奖金.
在经过了近十年的摸索与试错之后,全球的城市决策者们越来越能清楚地意识到：智慧城市规划战略应始于“居民需求”,而非“技术手段”.所谓的“智慧”一词,也并非仅仅意味着在传统基础设施中安装电子化装备,或者是用新兴技术手段理顺城市运作方式.
麦肯锡研究人员在报告中表示,许多城市在实践过程中过分追求“技术”,使之成为城市规划的目的而非手段,这显然是本末倒置、得不偿失的.
打造真正的智慧城市,应是有目的地统筹应用新技术与大数据,帮助城市决策者优化地区布局,并展开高效率、低成本的社会治理工作,做到按需供给,最终服务于居民生活质量的大幅度提高.
用户体验
麦肯锡研究员在调研中发现,在许多城市,智慧城市成为了各个产业推广宣传新技术的“试验田”,产业主体各自为战,新兴技术落地,投入成本往往很高,但产生的整体社会效益却并不醒目.
对此,报告提出：智慧城市建设不能杂乱无章,而是应该“分层次”“分步骤”“分主体”地进行.
总的来说,智慧城市应包括三个层次：
第一个层次是共性技术基础设施的铺设,这也是智慧城市的“底色”,主要是指可供智能手机、各类传感器等设备互联使用的高速通信网络.这一层次的打造主要有赖于当地政府的决策部署.
第二个层次包括各类智能应用和数据分析工具,用以发掘和处理海量的城市数据信息,并尝试与居民的实际需求精准对接.这也是各类技术供应商和APP开发者开始大规模介入的环节.
第三个层次关乎城市、企业和公众对于上述智慧设施或工具的具体使用情况,这也是当前许多所谓“智慧城市”最不看重的环节,导致投入巨大、布点众多的智能设施仅仅成为了点缀城市的“娱乐化工具”,乃至“新鲜的摆设”.
通过综合评估全球50个智慧城市的建设进展,麦肯锡在报告中发布了全球智慧城市榜单,纽约、洛杉矶、深圳、北京、上海、旧金山、首尔等名列前茅.
其中,新加坡、纽约和首尔在技术设施铺设方面位列前三；纽约、伦敦和洛杉矶的应用工具种类及覆盖领域较为完备；而北京、上海和深圳的居民对于智慧城市相关设施的接受度和使用率最高.
当然,智慧城市成功与否,用户体验是最关键的指标之一.只有那些被大规模采用,并切实改善居民行为的设施和工具才算“物有所值”——是否真的起到了鼓励居民错峰出行的作用,是否有利于监督居民减少用电消耗,是否能在关键时刻帮助病患自救等
麦肯锡认为,智慧城市的验收单应该囊括上述条目,而不仅仅是注明项目的投资总额.
此外,在衡量智慧城市建设的标尺上,规划者应该要算好几笔账：经济账、安全账、健康账、效率账、环境账,等等.
麦肯锡公司基于样本数据建立预测模型,认为智慧城市建设的确有助于决策者优化上述几个“账本”上的统计数据,例如：
在效率方面,智慧城市将降低15%-20%的居民通勤时间；减少45%-65%公众耗费在当地机关*相关手续的时间.
在安全方面,犯罪率将降低30%-40%；报案响应时间缩短20%-35%.
在环境方面,实时监控系统将敦促居民参与节能,并将城市的二氧化碳排放量降低10%-15%左右.
智库论文参考资料：
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