张洪谋：城市智能治理中的感知、反馈与闭环

摘要：伴随智慧城市的不断发展，许多城市进行了多部门、长周期、大尺度的基础数据积累、整合和数据平台建设，但很大程度上仍停留在“重数据、轻算法”“重平台、轻应用”的阶段。基于城市智能治理和智慧城市的理论和案例分析，我们提出应当将城市数据，特别是城市实时大数据作为城市治理中的“传感器”，将城市政策在各部门中的作用结果通过实时数据进行建模、计算、求解和政策效果评估，进而反馈进入到下一阶段的政策制定过程当中，并将这一过程“算法化”和“自动化”，即形成数字治理的“闭环”。在本文中，我们介绍阿姆斯特丹、内罗毕和三亚三个城市在城市环境治理、公共基础设施和政务便民服务三个领域实现城市智能治理闭环的例子，并通过统计学当中的“贝叶斯”学派的观点来理论化这一闭环形成的政策逻辑。本文还将讨论这一政策过程的范式性转变在实践中可能存在的风险和其理论解释。

关键词：城市智能治理；智慧城市；城市感知；反馈；闭环；贝叶斯

【作者简介】

张洪谋，英国(正版)365官方网站助理教授、研究员，麻省理工学院城市科学与规划博士，主要研究领域为城市交通治理、城市可持续发展、智慧城市治理，关注城市政策的数学建模、大数据分析、模拟与可视化。

【论文主要观点】

城市智能治理是智慧城市发展阶段的新形态，在这一发展阶段中，首先需要解决的问题就是对于“发现”这一抽象概念的物理实现，也就是如何识别、观测出城市治理当中需要解决的问题。这一物理实现过程也被称为城市感知（senseable）过程。不同类型的“传感器”技术发展极大丰富了城市政府对城市不同类型信息的感知，为不同部门的城市治理需求提供了动态化、多样化的数据来源。城市作为人类活动高度密集的区域，这些传感器可以动态实时产生传统城市治理手段难以收集和处理的“海量”数据，因此对于城市治理的能力和技术手段提出了极大的新挑战，甚至是治理模式的范式性转变。在传感器技术对于城市智能治理产生重要理论和实践影响之际，我们或许可以认为感知城市也日渐成为一种城市治理当中新的思潮，即感知城市主义（Senseable Urbanism）。

感知可以为城市治理提供重要的信息来源，但感知本身并不产生任何政策。因此，从感知到城市治理的过程必然伴随着其他具有“思考性”与“动作性”的部分，即本文标题所使用的“反馈”与“闭环”过程。具体来说，从感知到反馈的过程中还包括两个步骤，一是通过感知得到的数据进行分析、求解、优化进而形成政策的过程，二是对这一求解优化的政策加以实施的过程，二者缺一不可。城市治理存在通过收集数据、加以分析、形成新政策的“感知—反馈”过程；同时，城市治理的“闭环”过程具有动态性和实时性，特别是在如城市交通、环境污染、舆情监测等领域，会出现以分钟或秒级更新的“高动态”数据。对这些城市感知如通过人工手段进行治理，往往会由于处理方式显著慢于情况变化的速度，无法有效形成治理对策，因此往往需要“自动化”“智能化”手段对这些领域出现的智能治理问题进行直接回应。这一过程也可以称为“闭环”的建立过程，即从城市感知输入自动产生政策输出，并且进一步感知观测政策调整对输入的影响（反馈），循环往复，不断进行。

然而在理论层面，城市智能治理在实践过程中形成的闭环过程意味着怎样的政策逻辑变迁并非不言自明，本文尝试使用统计学中贝叶斯学派的观点对闭环过程的建立逻辑进行理论阐释。相比于频率学派对于概率的认知，贝叶斯学派（得名于英国统计学家、哲学家托马斯·贝叶斯）则认为概率实际上代表了对于这件事发生的“信念”（belief），或称为对这件事发生的可能性的“认知”（perception）。贝叶斯学派并不关心关于概率的基本事实为何。或者说相比于终极无法获得的基本事实，贝叶斯学派更关心如何“提升”对于概率的认知。在贝叶斯学派的观点中，最为重要的一组概念即基于不断观测对“先验”（prior）信息进行更新，形成新的“后验”（posterior）。

在社会科学当中存在建构主义与现实主义两种思维方式，基于贝叶斯学派解释的城市智能治理更接近于现实主义的政策制定逻辑，即不断通过对于现状城市状况的感知实时调整适应于当前城市治理问题的最佳策略。虽然广义上的政策制定并不能完全建立在现实主义的逻辑之上，特别是对于国家治理等宏观政策而言，往往需要建构主义确定的一些基本原则。但是，对于常需要面对实时、具体且具有高动态需求的城市治理问题来说，这一政策逻辑往往是可行且必要的。在此基础上，本文引用城市治理学界和城市政府在阿姆斯特丹、内罗毕和三亚成功建立城市智能治理闭环的案例，实例化了“城市智能治理贝叶斯化”这一理论解释。同时，本文提出三个城市智能治理可能的潜在实践问题：数据“驱动”的潜在风险；机器“学习”到了什么；政策“意识”的形成：什么是“智慧”城市，并对其机制进行了简要分析。

总之，随着人工智能等技术的进一步发展，城市智能治理必然还将发展出更高效、更具智能化的方法，并将在现阶段由于数据条件或算法能力所限尚未建立闭环的领域发展出可能形成闭环的新的城市治理模式和案例，形成“全域智治”的全面智能化城市治理。这一过程不仅需要人工智能、数据科学等学科学者的参与，也需要公共管理领域学者对可能出现的政策问题提前进行判断与评估。

本文指出城市智能治理随着“反馈”“闭环”的建立实际上已经具有了一定程度的“意识”。这一意识和城市治理当中人的意识、社会的意识显然不完全等同，其中包含一部分由算法、模型所引入的新的意识。在这个新的意识系统中，社会系统和算法系统意识之间的关系为何，如何区分，以及如何精确识别以确认可能存在的潜在政策风险，都是需要重点研究的问题。

本文原载于《北大政治学评论》第15辑。

本文为我校公共治理研究所一般项目“智慧城市的社会视角”（YBXM202114）的研究成果。