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2020-01-07
建設智慧城市的十大反思(下)

六、如何保證長期項目的效益?

短期效益靠計算,長期效益靠機制。

6.1 信息化項目應有長期效益

信息工程設計是不會考慮效益的,因為效益屬于不確定性問題,超出了信息系統設計的范疇,效益是由項目決策者考慮的,信息系統工程師只考慮系統可行性問題。

企業以數據處理為主的信息化工程效益很直觀,決策者只要能夠計算出效益與成本就可以上馬,不會出大問題。但政府長期服務的信息化項目效益就不容易保證了,特別是服務期超過領導者任期的長期服務項目,效益實現將很復雜,尤其是公眾有選擇的公共服務,影響效益的因素非常之多,僅靠責任心是不夠的,長期服務項目的效益保證是一個機制問題。

6.2 長期效益依賴生命機制

信息系統的短期效益容易實現,因為在工程執行期內檢查修正比較方便。長期服務的系統的效益保障很難,負責人會更換,服務評價是由用戶決定的,用戶的感覺有很大的不確定性,環境變化與外部競爭會使系統隨時可能被淘汰,信息服務系統需要靠機制來維持其效益,以確保服務整個生命期。

信息系統外部環境是不斷變化的,系統要有自我調整的機制才能維持其服務效益,這種自我調節適應環境的機制是生命機制,它能夠從外部獲取信息自我修正、自我調整,使系統服務能夠長期有效。

政府公共服務系統都需要長效生命機制,服務系統極少是一次成功的,成功的系統都是不斷修改而成的,信息系統自我完善的主動性與修改的效率決定了系統的生命力。對于長期服務的信息系統而言,首次設計的完善不是關鍵,及時調整改進的機制才是關鍵。智慧城市的系統大都是長期服務的系統,系統效益生命機制設計十分重要。

6.3 讓反饋改進流暢化

系統的自我改進機制建立在信息反饋的基礎之上。首先,系統生存需要外部資源,資源的供應要與服務效益掛鉤,考核機制要與服務效果掛鉤,城市管理標準要與社會對服務效果的要求相一致,這樣系統才有持續改進的動力,才能保證改進的方向不偏離系統建設的初衷。

其次,問題發現到改進的信息反饋渠道要通暢,反饋信息傳遞越通暢改進的效率越高,改進的成本也低。很多系統反饋改進渠道不流暢,用戶意見很難傳遞到改進決策人手中,更難迅速變為修改行為,改進效果信息反饋也慢,這些都會降低系統的生命力,在競爭的環境中反應慢的系統總是最先被淘汰。

6.4 與生態環境建設同步進行

信息系統的效益并不完全由系統自身決定,外部配套很重要,配套服務會形成一種有益生態環境,提升服務效益。信息系統的建設應當盡量與環境完善同步,如交通、通信、商業、文化等方面。智慧城市信息服務系統的效益不是獨家可實現的,必須是多方面配套的結果。

每個信息服務系統可視為是效益的生命體,應當看到很多生命體是共生的,生態環境的優化很重要,將城市信息化生態環境優化與信息服務系統建設同步進行是降低成本提高效益的關鍵措施。智慧城市規劃重點要放在生態環境的完善上,信息化項目的設計與實施可以委托其它機構去做,但生態環境的完善必須靠政府掛帥。

6.5 智慧城市視為生命體的意義

每一個需要長期生存服務的信息化項目都可視為一個生命體,長期生存的模式都是一種生命機制,都有對抗混亂度增加的自我修正功能。智慧城市本身也需要同樣的機制,使智慧城市能夠長久地生存,以滿足人類生存發展的需要。從全球發展的視角看,智慧城市是全球生態環境中的一個生命體,它要在全球的環境中求得更好的地位,取得更好的競爭力,而在城市內部,它又是其內部信息系統的生態環境提供者,支持內部的智慧系統繁榮。

將智慧城市本身視為生命體會引導人們從更廣闊的視角認識智慧城市,關注城市成長與發展的規律,認識到城市發展的個性,規劃只能順勢而為而不可任性。培育生物不能拔苗助長,無生命的建筑可以搭建,但生命力不可搭建,生命系統需要自我成長,智慧城市規劃需要順應城市發展規律而為。

七、連接為何重于信息?

信息是靜態的連接,連接是動態的信息。

7.1 信息是相關關系的測量

信息是事物間的相關關系,數據是相關關系的測量記錄,統計也是一種測量。測量是一種行為,數據是測量的結果,是相關關系的靜態表現。

事物間的相互關系并不是直觀易于理解的,很多時候只能借助于數據來認識,通過不同視角的數據來悟出事物間的關系,其中相對穩定的關系可視為規律而能加以利用。數據是信息的表現但不等于信息,數據只能相對準確而不能絕對準確。復雜的相關關系往往不便直接測量,人們只能匯集不同視角的數據,靠大腦悟出整體的概念,各種數據挖掘工具只是幫助人們推測數據背后的信息,對整體的把握不僅需要準確的數據、好的分析工具,更重要的是分析者良好的悟性。

7.2 信息因連接而生

當人們將信息視為事物間的相關關系時,會想到信息與連接分不開,信息因相互連接而生,信息意味著相關關系的存在,數據是這種相關關系表現的記錄。連接是事物間相互影響的行為,相互影響可以有強有弱,影響力的不確定性常用概率表述。

連接代表事物之間的相互影響,連接是相互作用之行為,如果不考慮連接的物理屬性,則連接意味著信息的傳遞,連接傳遞的信息可用數據表述,可以說數據是對連接傳遞信息的記錄。

7.3 連接的組織效果

連接是事物間的相互影響,數據是對連接內容的記錄,連接代表了事物間的關系。大量關系形成的結構稱為組織,我們看到數據與組織都是因連接而生,數據側重于表述連接行為的結果,而組織側重于表述連接的關系本身。數據是連接行為結果的記錄,而組織是連接關系沉淀路線圖。

孤立的數據沒有表達力,數據的價值離不開關系,關系是組織的一部分。對于復雜的組織,整體是無法精確描述的,人類精確的觀察與表述能力只限定于一維、二維空間之內,因此精確與整體感不可得兼,人們可以用不同視角的二維圖表表述某一側面的精確,而只能在諸多側面的基礎上用悟性來想象整體。

總之,數據是連接行為的靜態記錄,組織是連接關系的整體線路圖,“數據”直觀,“組織”抽象,它們都是連接的產物。信息關注的是關系數據,組織關注的是關系路徑。

7.4 數據資源與組織資源

在日常生活中,信息資源與數據資源經常被混用,將數據資源等同于信息資源,這種習慣容易夸大數據的價值而輕視組織連接的作用。數據能夠幫助提供某一角度觀察的精確性,但是容易忽視組織關系的整體性,過于看重數據會使人忽視相關關系的動態性。在實際生活中,連接的價值經常重于數據的價值,人們對通信能力、關系網的依賴超過對數據的依賴。

有效利用數據資源可以提高決策水平進而提高社會生產力,但是社會生產力的提高更多來自有效的分工合作,分工合作可視為有效的連接,而不是單純的數據利用。連接比數據資源更有價值的地方是:數據資源只是歷史數據,而連接包括今后的溝通,未來的數據溝通能力往往比歷史數據的利用更重要。

我們將連接與溝通的能力視為組織的能力,并將連接溝通形成的合作網視為為組織資源,組織資源的充分利用更能夠提高社會生產力。在實際生活中,數據資源因直觀性好總是被過分地強調,而組織資源因直觀性差總是被忽視,這是信息化建設中的通病,互聯網思維能夠在市場上獲得成功所依仗的就是這種資源的有效利用。智慧城市規劃要充分重視組織資源。

八、從組織視角認識智慧城市

城市的本質是組織,智慧城市用信息技術優化城市組織。

8.1 城市效率的來源是組織優化

信息與組織都是事物相互關聯的反映,信息關注的是關聯的程度,而組織關注的是關聯的路徑,組織是連接行為沉淀下來的關系網。

組織的形成如同大腦神經元的連接,腦神經細胞數以百億,會因刺激而連接,如果連接很稀疏便不會留下記憶,若某種連接很頻繁,連接就會固定下來,形成快速反射,成為聯想或記憶。腦神經連接的熱線因高頻連接促成,神經元連接熱線圖反映了人腦的知識結構圖。思維效率不僅取決于記憶的信息量還取決于神經元聯想熱線分布的結構。

城市的效率不僅來自靜態資源更在于合作效率,合作效率不僅取決于合作者資源的價值還取決于連接的效率。經濟學將合作連接的成本歸為交易成本,在全部生產成本中,交易成本所占比例極大,降低交易成本是提高社會生產力的重要內容。

科斯認為企業是降低交易成本的一個重要途徑,企業是熱線連接關系的穩定結構,是優化了的組織。城市的優勢是資源高度聚集,為降低交易成本提供了更多機會,給生產關系優化創造了更好的條件,城市又是這種組織優化的受益者,在優化的組織之上更容易進行新的優化,總之城市就是不斷優化的社會組織。

在城市中的個人、企業或機構都需要納入相關的組織之中,都害怕被邊緣化,邊緣化會使辦事效率大減,效率是組織的產物,智慧城市就是要利用現代信息技術來優化城市的組織,提高全社會的效率。

8.2 從信息視角認識組織

維納說過“通信是連接社會的混凝土”,強調組織是由通信連接起來的。在信息論大師們眼中信息、組織、秩序有著內在的一致性,信息表述的是在不確定的環境中確定性成分的大小,而組織表述的是在混亂的環境中約束力度的大小,秩序表述的是在無序空間中的有序成分,這些描述都是在討論不確定性中的確定性概率,只是關注的視角不同,并無本質差異。

以不同的語言描述同樣的事情是因為當事人關注點不同。信息視角關注對問題的認識,是認識論語言,而組織視角關注的是系統結構,控制與認識只是方向不同的信息行為,認識追求的認識要是與客觀一致,而控制是要實現外部機構與自己設想一致,都是是要減少不確定性。秩序視角關注的是系統整體行為的規律性,同樣是論述確定性與不確定性問題。比較不同視角的描述能夠提高對信息科學本質的理解。

8.3 從組織視角認識信息

信息與組織都建立在連接的基礎之上,信息關注的是連接行為產生的數據,而組織更關注連接依賴的路徑。在互聯網體驗告訴我們:搜索路徑與數據內容同樣重要,有時路徑甚至比數據更重要。因為在互聯網上首先競爭的并不是數據豐富,而是如何引導用戶流,豐富內容很容易,路徑爭奪卻很難。

使用數據挖掘與數據分析工具有助于認識系統的特性、認識各種相關關系進而改進系統的性能,在數據資源開發利用中聚焦重要內容忽視次要數據是必要的,沒有忽視就沒有認識。

組織視角十分關注連接的效率,連接是需要選擇的,建立最重要、最頻繁連接的熱線是提高效率的關鍵,組織優化的手段就是要建立這種連接的熱線,并忽視不重要的連接,以形成有效的信息傳遞結構,提高組織效果。人們對數據資源開放利用談得夠多了,現在更需要從組織視角討論如何提高信息化效率。

8.4 認識城市三大信息資源

城市的廣義信息資源包括:數據資源、智能資源和組織資源三部分,人們總是過多強調數據資源的開發利用而忽視智能資源與組織資源,實際上后兩類資源的充分利用更需要強調。

在數據資源討論中,近幾年人們的注意力又被大數據所吸引,大數據引起重視是必要的,但是如果沒有智能資源、組織資源的平衡發展,過熱的大數據也會將智慧城市引入歧途。

在智慧城市的建設中,智能資源規劃十分重要,軟件是智能資源的核心,在信息技術的發展史中,軟件與數據是并生的,兩者同等重要。軟件成為自動化的基礎,軟件、硬件、網絡共同創造了城市的智能環境,給人們帶來了巨大的方便性。與數據資源相比,智能資源有著可自動執行的優勢,無聲無息地為人們處理著大量規范化的數據業務,智能資源是提高社會效率的核心資源。

組織資源決定著社會分工合作效率,高效的城市是分工合作異常精細的城市,這種精細的合作來自完善的通信設施、良好的信用環境、默契的相互配套等多方面因素。居民、企業與其它機構被有效地組織為產業鏈、被納入服務網。城市配套合作的方便性、專業化分工的精細性代表了城市的組織化的水平。

8.5 從組織視角提升城市的競爭力

人類社會的發展史就是組織化的發展史。人類是群居的動物,隨著語言、交通、生產力的提高,群居的規模從幾百人的部落發展為上千人的村落、上萬人的城鎮以及百萬人口的城市與國家,環球交通與通信網使社會經濟走向向全球化。人類社會組織日益復雜、日益精細、日益完善,推動人類組織復雜化的動力是人類對效率的追求,復雜龐大的社會組織是人類實現高效率的工具。

人類社會的組織化進程與生物的進化過程是一致的。單細胞生物組織為多細胞生物,形成了專業化的功能器官最終形成復雜的動植物體,其原因只是優化了的組織在資源的爭奪與利用中效率更高。生物與人類社會組織化發展趨勢說明了一個基本原理:組織化是實現高效率的基本途徑。

組織化視角有助于人們將城市的信息化建設與組織化完善統一起來,拓寬信息化的視角,重視非信息技術手段在信息化建設中的作用。城市信息化建設與組織化完善的統一有助于智慧城市各方面措施的配套協調,從而提高智慧城市建設的效率與效益。

九、自組織是創新之源

更少的控制有更多的創新。

9.1 自組織與智慧城市的發展

應當看到,現代城市近乎完美的合作模式是社會自組織的結果,協同學認為,對經濟效率的追求作為序參量在推動城市組織化中發揮了核心作用。城市的參與者按照更高的經濟效率的原則選擇自己在城市組織中的定位,大量參與者的自發行為造就了今天的城市。智慧城市的建設離不開社會的自組織機制。

一些智慧城市的規劃者并未認識自組織在城市組織化過程中的關鍵作用,他們不懂秩序可以在無序中自發產生,總以為智慧城市是由聰明人設計的,公眾只是執行。但城市的發展史告訴我們:城市的發展并沒有總設計師,雖然某些關鍵人物會發揮重要作用,但總體而言城市發展是社會自組織的結果。

城市整體的智慧與參與者的智慧不在一個層次,城市整體智慧是一種涌現,是參與者無法預見的。參與者只是在局部作出對自己最有利的選擇,認識不到大量零散的選擇會形成宏觀層面的大效果。城市的模式創新是一種涌現,不是某人設計的結果,規劃者不應高估個人想法的價值。

9.2 政府項目為什么不如市場項目有生命力

對比政府與市場上的信息化項目,會看到政府項目遠不如市場項目有生命力,很多政府都規劃過電子商務平臺,然而大多數政府平臺都難以生存,能夠生存發展的幾乎都是市場自建的電子商務。

政府項目生命力不足一個重要原因是熱衷于行政手段而排斥自組織模式,政府項目沒有給參與者更多的選擇權,項目考慮參與者利益不足,只要有機會參與者便會逃離本項目,尋求更有利的環境。而市場機制建設的系統以自組織為基礎,參與是自愿的,成員充分考慮了自身利益,參與者充分的選擇權保障了系統結構的合理性,提升了系統的生命力。

政府項目經常依仗行政手段實現目標,參與者沒有選擇權,自身利益與系統目標難以協調,雖然政府系統往往有補貼或其它手段來維持,但這些手段一旦終止,系統的生命也就結束了??傊?,參與者的選擇權是提升系統生命力的重要因素,選擇權代表了自組織因素,它是系統聚集智慧與凝聚力的重要渠道。

9.3 松耦合、互操作與適度開放選擇權

自組織因素對于提高政府項目的建設效率及運行效益也是重要的,兼顧參與者自身效益是提高系統生命力的重要措施,增加參與者在執行中的選擇權會提高系統的靈活性,適度開放選擇權是聚集智慧的過程,會改善系統的抗干擾性能,增強系統的生命力。

松耦合、互操作、開放選擇權都是在增加系統的自組織因素,讓系統成員能夠在共同要求的框架下發揮主動性,實現總體目標與局部利益的平衡,提升系統的可持續性。松耦合的管理是依賴于標準化措施的目標管理,是間接性的管理,給參與者適度的自由度,讓參與者去適配,不僅能夠提高參與者的積極性,還能加快進度、提高質量。

成功的信息系統不是由天才設計出來的,優秀的系統都是不斷改進、不斷適配、不斷調整出來的。智慧城市系統會越來越復雜,涉及面會越來越多,規劃要為以后的調節修改提供方便性。松耦合、互操作、適度開放選擇權都是在為系統未來的調整準備空間,靈活性好的系統更有生命力。

9.4 更少控制才有更多創新

創新是不可預計的,因為凡可預計的創新人們早已經去做了。支持創新就是去支持自己想不到的事情,政府減少控制一切、管理一切、指導一切的思維就是對創新最大的支持。

真正的創新是社會自組織行為涌現的結果,重大的創新總是在新層次上產生,最聰明的政府官員也很難跳出現有的思維層次去預見涌現層次上的創新。新層次上的創新來自新層次上的自組織,來自創新企業家的冒險活動。

有些政府官員總是希望創新能在自己掌控下進行,這種想法并不明智,因為真正的創新活動都是在自組織活動中產生的,外部的掌控是在破壞自由創新的環境??刂婆c創新不可得兼,成功的創新案例是以無數失敗案例為代價的,支持創新不是要為創新者指方向,政府沒有指導創新的能力,政府只能不設禁區地寬容失敗,鼓勵創新者繼續努力。

智慧城市規劃應對不確定性世界保持敬畏之心,為自組織探索留出空間,別想操控創新,控制管理只適用于重復穩定的工程,對于有待創新的未來世界,應當抵抗操控創新的誘惑,讓自組織模式唱主角營造創新城市的氛圍。

十、大數據不適合做大決策

數據越詳細思維越局限。

10.1 不是所有的信息都能夠數字化

在信息化輿論世界中,“大數據時代”已無可爭議地占據了統治地位,壓制了一切質疑之聲。這種一邊倒的輿論非但不能助人利用好大數據資源,反而會誘導大數據應用走入得不償失的歧途。大數據是一項應用技術,任何技術都有其局限性,超出其適宜范圍的推廣都會適得其反。

大數據之“大”給人以極大的迷惑,以為大數據會在重大決策中發揮重大作用,以為有了大數據一切都是可預測的,以為大數據能夠消除一切不確定性,迎來確定性的新世界,使決策成為精確性的計算,成為無風險的科學。

認為大數據能消除事物的不確定性屬于牛頓時代的思維,現代科學認為不確定性是事物的本質,不是大數據想消除就能消除的。在現實生活中不是所有的信息都是可以數字化的,人們的意愿、士氣、決策者對形勢的感受力、決心與毅力等,都無法數字化,且對決策越重要的因素越難以數字化,離開這些未能數字化的因素大數據決策將毫無意義。

大數據來自基礎層面的數據渠道,而重大問題的決策是在新涌現的高層次上的思維,是底層思維無法認識的。人們不能通過大數據統計分析歸納出詩歌的創作理論,也不能通過計算機數據處理在一切文字組合中篩選出優秀的論文。因為詩歌的韻味、論文的價值是高層次的規律,其信息是在底層數據之外(如讀者的心理共鳴、論文的科學性)的,利用底層大數據做高層決策完全不可行。

10.2 精細的必然是片面的

戰略思維與精細的底層數據無必然的聯系,戰略思維重要的是對全局的把握,了解情況是重要的,防止過于片面信息源的干擾也是重要的,信息既可澄清認識,也可誤導認識,對正確數據的代表性估價不當也會產生誤導。人們會高估規模量龐大的數據源價值,而低估數據量小的信息源的價值。龐大的數據規模誘導人們夸大其重要性,導致人們不能全面客觀地認識問題。

數據規模與其包含信息在整體中的重要性是不相干的,越是精細的數據在整體上越是片面的,精細是靠范圍狹窄獲取的,大規模的精細數據只能在諸多限制的環境下產生,精細本身是片面性的產物,它是以犧牲全面性為代價的。戰略思維強調的是全局觀,我們必須對大規模精細數據的片面性保持高度警惕,不能讓數據規模干擾戰略思維。精確的大數據只能產生于狹窄環境,與片面性緊密捆綁,因此在整體戰略思維中大數據只能當個配角。

10.3 大數據的優勢在微觀業務改進

大數據的優勢在改進微觀具體業務。大數據來自微觀業務領域,其聚集的數據是特定環境的數據,大數據所揭示的規律正適合于相應環境的業務改進。大數據的優勢是能夠發現特定領域內的精細規律,用于微觀業務改進會有很好的成效。大數據規律的應用應只適合于特定的環境,環境擴大化會增加不確定性而降低規律的應用價值。

在大數據應用典型的例子是啤酒與尿布就近擺放會提升啤酒銷量,顯然這是一項非常細微的改進,只有在企業各方面工作都十分完善時才會產生作用,而對一個存在諸多問題的企業,應當按重要性排列解決問題的次序,只有在重要問題解決之后,細節的改進才會提上日程,此時才是大數據的用武之時。

總之,大數據來自細節,其大展身手的天地也是細節,只有在細節改進成為主要問題的環境中大數據應用才會產生真正的效益。

10.4 不要期望大數據會消除煩惱

大數據是一項新工具,能夠幫助我們利用爆炸式增長的數據資源去解決一些過去棘手的問題,提高工作效率。但是新技術并不是從根本上消除工作煩惱,而只是將煩惱轉變為新形式:如何提高應用大數據技術解決實際問題的能力。

過去,我們需要學習如何在數據缺乏的環境下生存,而現在我們需要學習如何在數據爆炸的環境中生存。黑格爾說過:在純粹的光明中和純粹的黑暗中一樣看不見東西。我們會發現在數據爆炸的環境中決策與數據缺乏的環境中決策同樣困難,數據挖掘工具并不能保證能挖掘出有用的規律,正如鐵鍬不能保障一定能挖出寶藏一樣。

工具不會消除我們的煩惱,只會改變煩惱的形式與位置,對于不善于學習、不善于實事求是思考問題的人什么工具也沒有用,大數據不會替我們解決問題,它只為聰明人錦上添花而不肯為懶人雪中送炭。工作中煩惱只能靠用心思考來解決,信息工具會簡化解決舊煩惱,而不會減少人們將面對的新煩惱。


——本文選自“阿拉丁照明網”

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