中國建智慧城市 兩大方向須考慮 (車品覺)

By on October 31, 2018

本文作者車品覺,為紅杉資本中國基金專家合夥人、阿里巴巴集團前副總裁,為《信報》撰寫專欄「全民大數據」

政府在智慧城市裏面既是裁判又是玩家,但必須想清楚做智慧城市的數字架構藍圖是什麼,比如說智慧駕駛、感測器,再用數據分析找到洞察力。(路透資料圖片)

政府在智慧城市裏面既是裁判又是玩家,但必須想清楚做智慧城市的數字架構藍圖是什麼,比如說智慧駕駛、感測器,再用數據分析找到洞察力。(路透資料圖片)

今期再節錄筆者(下稱車)早前與紐約前副市長、The Responsive City作者Stephen Goldsmith(下稱SG)就智慧城市建設的訪談內容。

車: 你是否相信當我們擁有足夠大的數據時,可以告訴我們城市發生了什麼?

SG: 當然,當你有足夠的數據的時候,可以從中看到一些真實的模式,比如交通、空氣品質、建築品質,你可以基於這些數據做決定,並即時監控趨勢如何變化。惟只靠數據是不夠的,我們不是要讓政府變成機械人,而是通過一些有用的資訊和新的決策工具以協助施政。

車: 如何定義智慧城市中的「智慧」?

SG: 我認為的智慧是一個群體的行為,你怎麼用數據去解決你的問題,你從IoT(物聯網)感測器中獲得什麼資訊,怎麼做預測分析,怎麼通過數據驅動讓工作更有效率,怎樣去重組工作流程,怎麼利用社交工具去聆聽市民想法,怎樣利用智慧工具去識別並解決危機。

為什麼政府不能像阿里巴巴或者亞馬遜一樣回應客戶?為什麼我們不可以提供定制化服務?為什麼不能在市民問問題之前就解決問題?這些都是有可能的,政府要專注在如何有更好的回應。智慧城市是將數據應用在各個層面,讓城市每個方面可以有數位解決方案。

車: 你有什麼建議給中國的智慧城市?

SG: 第一,他們要想清楚做智慧城市的數字架構藍圖是什麼,比如說智慧駕駛、感測器、高速網絡設施,其路線圖、資金規劃是怎麼樣的。第二,他們到底想解決什麼問題,哪些問題可以通過數據解決,再用數據分析找到洞察力。

車: 有人說政府在智慧城市裏面既是裁判又是玩家,如何平衡兩個角色?

SG: 中美的情況都差不多,在美國大部分的數據工作都是屬於當地政府,有義務保護隱私、安全、許可權等等。不過,這是很難的平衡,因為政府擁有愈多的數據,就有更多的真相在其中。當我和市長工作的時候,市長就說過,忘記你所認為的事實,你應該把這些公開,PR會告訴你什麼資訊可以披露,什麼資訊需保留;但政客也會因此而爭論,所以沒有容易的答案。

車: 你的背景是法律出身,數據連接上有很多法律問題,是否很難處理?

SG: 的確非常困難,有些匿名數據很容易獲得,但如果我們面對的是兒童問題,愈多的資訊分享就愈有利於社工幫助這些家庭,這樣的數據是不可以匿名的,誰在怎樣的條件下可以看到這些數據就是更複雜的問題。

美國大部分數據工作都是屬於當地政府,但如何處理數據卻是另一問題。(路透資料圖片)

美國大部分數據工作都屬於當地政府,但如何處理數據卻是另一問題。(路透資料圖片)

(紐約智慧城市經驗.三之三)

(編者按:車品覺最新著作《覺悟.。大數據》現已發售)

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