疫情期間，每日互動帶領子公司浙江雲合數據科技有限責任公司，將數字技術應用於疫情監測分析、病毒溯源、資源調配等各個方面，為杭州“數字防疫”提供了有利的數據支撐，同時也為杭州數字城市治理體系完善和突破貢獻了力量。近日，每日互動董事長、杭州健康碼“賦碼引擎”開發者方毅就數字治理城市建設的話題進行了解讀：
疫情一定程度上加速了城市擁抱數字化的步伐，杭州正在用科技實力和治理能力證明“新杭州速度”。要把數字化的基礎建設做得紮實穩定，首先要在深度理解城市治理職能的基礎上，把握數字治理的發展規律和階段。我們理解為數字化、數智化和數治化三個階段和層面。
數字化要做好數據採集自動化，數據存儲結構化，數據運用在線化。數據採集自動化類似工業上的傳感器，要實現自主化電子填報、業務流程內自動化採集，而不是文山會海，表格滿天飛。數據存儲結構化是後續數據運用的基礎工作，典型的如病例數據格式混亂、術語不統一的話，很難實現有效發揮作用。數據運用在線化是形成用戶黏性的基礎，駕駛艙和大屏幕是最直觀的運用場景，實時化和在線化才會讓使用者依賴並高頻使用，而不是簡單的定期看報表。
數智化就是數據智能化。大數據的目標是為了找到關心的小數據、關鍵數據，而不是為了收藏數據。這裡我們借用行業裡常見的DIKW模型用於思考。蒐集數據只是基礎，通過梳理業務邏輯、統計關鍵要素才能變成信息，提煉信息並結合業務場景驗證才能變成知識，積累了很多知識並思考未來規劃作出預判和決策才是智慧。
圖1 DIKW模型（數據Date、信息Information、知識Knowledge、智慧Wisdom）
數治化是數字治理結合業務場景和管理要素的落地和見效。數字化治理不是滿足參觀需求，而是真正做到“平時好用、戰時管用”。要運用於實戰，自然要梳理數字化治理的點、線、面。
一是，點，個個，也就是要素和構件。
對“點”的理解，以人與時空關係為例，要運用“三層九級”空間尺度從宏觀、中觀、微觀，洞悉人的行為在不同時空的動態發展，延伸出多維度分析體系，從而用於人口管理分析、城市發展分析等。城市運行的數字化要素有人時空、車路貨、水電煤等。所以，我們需要全面梳理數字化、結構化、在線化的信息要素和構件對象。
圖2 基於大數據的“三層九級”人與時空模型
人口要素：實時人口洞察
針對鄉鎮街道/社區級別的人口監測功能，全過程、全方位、全天侯地把控實時數據，直觀、精準地反映人口實時動態趨勢，服務於人口綜合治理相關工作。
車輛要素：在途車輛管理
基於車輛設備數據建模，計算城市道路中車輛的長期、動態交通OD（出發地和目的地）數據集，用於研判在途車輛早晚高峰車速、城市道路擁堵情況，併為城市交通規劃與決策提供數據資料。
二是，線，條條，也就是行業。
人的行為組成了社會，垂直行業是將點串聯起來的線。數字治理在各領域的應用，除了上文中已經提到的角度，還可以補充數據在企業風控、人才工作、應急預警、流口管理、交通管理、經濟統計、空間規劃等領域發揮的作用。杭州實現了最先進的最全面的應用場景，可以進一步梳理出一個“元素週期表”，暫時還沒用或者不能實現的可以先空著，成熟一個做一個，做一個落地一個。
企業風控：通過人員流動分佈推測企業人力資源情況，通過貨物車輛瞭解企業經營情況，通過能源消耗判斷企業運作情況；形成企業健康評分與行業風險預警，從而快速發現優秀企業、風險企業，實現政府相關單位對企業精準與高效的管理和開放扶持政策。
人才工作：通過人口畫像分析，總結人才工作效益。如通過本省高校留存情況、外來人口引進情況等指標，輔助調整人才福利政策；通過數據的橫向對比，也可以及時向其他優秀的城市學習。
三是，面，塊塊，治理單元。
流動人口、常駐人口、重點人口的管理主要體現在社區和樓宇間的網格化治理，疫情防控實踐證明精準到樓宇級別的網格管理是最有效的微單元，同時也能保證不在用戶隱私、公民自由問題上被詬病。“面”不是具體到挨家挨戶的細節，而是把握區域整體的趨勢，幫助城市治理做到“心中有數”，而不為個例所困。因此網格化的運作模式也要社區的精細化運營做輔助，層層過濾才能高效且長久。
只有透徹理解“點、線、面”間的關係，才能真正發揮城市大腦的作用：宏觀決策輔助，中觀運行增能，微觀治理落地。
正如人腦由大腦、小腦和腦幹組成。在城市的數字治理中，大腦發揮了指揮和思考的作用，關鍵的能力是宏觀態勢和預測；小腦則發揮了重要的城市運動的協調和平衡作用，交通指揮系統就是典型的小腦；腦幹為城市數字化發展運行提供了機能保障和生命保障系統，現在的政務電子化和最多跑一次改革讓民眾辦事從“往上跑”走向“網上跑”。 智慧的“城市大腦”，是最高運動中樞，指揮城市智能運行，為城市治理提供科學決策依據，是系統性的大工程；精密的“數治小腦”是運動調節中樞，協調數治平衡，以其靈活、實用、高效的特點，創新性解決社會治理的場景痛點。發揮好每一個器官的每一項功能，我們才能不斷髮掘來自這座城市的潛力與驚喜。
