【行业分享】智慧城市亟待多方协同强化数字化监管

随着科技的飞速发展，智慧城市已成为提升城市管理效率、改善居民生活质量的重要途径。近日，记者采访多位智慧城市领域的专家学者及相关企业负责人，就智慧城市建设过程中如何加强数字化监管进行了深入探讨。业内专家认为，建设统一的数据平台实现数据共享和互通是智慧城市监管的基石；同时，智慧城市的数字化监管，需要政府、企业和科研机构等多方共同努力。

实现智慧城市数字监管，推动统一的数据平台建设必不可少，从而整合数据资源、让数据共享互通。

中国社科院中国城市发展研究会副理事长贺可嘉认为，开展智慧城市数字监管工作应建设统一的数据平台，整合城市各类数据资源，实现数据共享和互通。通过大数据分析，为城市管理提供科学依据，提升决策效率和精准度；以数字孪生技术为核心，建立城市的虚拟模型，实现物理城市与虚拟城市的双向交互和实时映射。从最基础的静态描述开始，逐步实现动态数据与时空模型、机理模型的融合，最终达成虚实共生的状态，使数字孪生城市成为城市运行的智能助手；整合大数据资源，包括物联网（IoT）、地理信息系统（GIS）、遥感影像等多源数据，利用AI算法进行深度分析，为城市管理提供精准的决策支持；利用物联网技术在城市各关键节点部署传感器，实现对交通、环境、安全等方面的实时监控。

联想新视界产品营销总经理耿怡彬从实践角度出发，分享了联想在智慧园区领域的探索。她提到，通过领域大模型处理园区海量多源异构数据，结合深度学习等算法，为园区管理者提供决策支持。这种数据整合与利用的方式，正是智慧城市数字化监管在微观层面的生动体现。

业内人士指出，大模型在城市治理各领域的应用逐渐深入，而数字化监管是保障这些智能化应用顺利运行的关键。

清华大学计算机科学与技术系长聘副教授、基础模型研究中心副主任刘知远指出，以大模型为代表的人工智能技术，本质是从大规模数据自动学习知识的通用方法，是典型的数据驱动技术路线。大模型规模法则表明，高质量数据决定大模型能力，有多少数据就有多少智能。基于大模型的数据驱动、通用智能的特点，加快智慧城市发展，需要从提升数据治理水平、打通数据孤岛屏障，以及建立城市大模型、形成数据-模型孪生两个方面发力。

刘知远认为， 城市大数据治理水平是利用大模型推动城市治理、加快智慧城市建设的基础 ，例如，过去一年中，数据治理水平较高的金融、司法等领域就是大模型优先应用落地的方向，应抓住大模型技术的通用神经网络架构、通用学习方法和通用智能能力的通用特性，研发统一的城市大模型平台，可面向各领域智能需求定制1+N城市大模型，1是城市基座大模型，N是各领域特有数据定制的城市场景大模型，发挥城市大模型对城市大数据的感知和处理能力，形成城市数据-模型孪生，实现大模型协同赋能智慧城市需求。

中工互联（北京）科技集团有限公司董事长智振则强调了大模型在城市治理各领域的深度应用，如智能交通、智慧医疗和智慧教育等。他认为，这些领域的智能化发展将极大提升城市治理的效率和水平，而数字化监管则是保障这些智能化应用顺利运行的关键。