光环大数据 大数据创新助力城市治理现代化

　　2017年11月10日下午，第二届中国新型城镇化理论·政策·实践论坛第二场分论坛在清华大学建筑设计研究院绿色报告厅举行，论坛主题为“大数据创新助力城市治理现代化”。产业中国研习社受邀出席。

资料图

北京大学遥感与地理信息系统研究所刘瑜教授、日本金泽大学环境设计学院沈振江教授、南京大学建筑与城市规划学院甄峰教授、宜昌市人民政府副秘书长王俊、北京清华同衡规划设计研究院技术创新中心常务副主任李栋、腾讯地图平台部高级经理侯杰等嘉宾出席并进行主旨发言。清华大学建筑学院党安荣教授主持会议。

主旨演讲

刘瑜北京大学遥感与地理信息系统研究所教授，北京大学未来城市研究中心副主任

以“基于社会感知大数据的城市研究及应用”为题进行了演讲。他提出大数据所提供的社会感知与传统遥感结合有助于更好地进行城市研究，目前数据条件已经具备，但理论方法需要继续突破。如何从地理空间大数据中挖掘有价值的模式，进而建立所获取规律性模式与地理规律间的关联关系是非常重要的议题。社会感知框架以人、地、时的耦合关系为核心，为地理学与城市研究提供了新的视角。

刘瑜教授还介绍了城市结构研究与街道视角的研究，在城市结构研究方面，通过社会感知反演地理环境框架，对城市功能空间结构进行分析，在街道视角研究方面，对传统面状单元进行分解，通过不同的方法与工具，对城市街道不同维度的特征进行刻画与分析，并提供了详实的案例进行佐证。

沈振江日本金泽大学环境设计学院城市设计系系主任，环境设计研究生院副院长

沈振江教授以“ICT设施建设的国际经验与大数据的规划应用”为题，提出ICT（信息通信技术）设施的建设是大数据研究的重要基础与数据来源。

他首先对日本的ICT设施与城市数据中心建设的经验进行了介绍，包括以ICT设施为基础的智慧设施建设、基于智能家居的城市能源管理、市政设施的维护与管理。其次从数据共享带来新的生活方式与城市空间的变化方面对国外的一些先进理念和经验进行了介绍，如美国哈佛大学的停车场APP应用大数据进行停车管理、韩国OLED电视实现智慧家居与智慧课堂的结合、德国的自动驾驶系统、智慧公司的新工作方式等等。最后沈教授介绍了日本城市规划领域对大数据的利用，并在此基础上提出未来城市规划需要在城市数据的基础上对城市建设与管理提供决策支持。

甄峰南京大学建筑与城市规划学院教授，南京大学智慧城市研究院副院长，南京大学城市规划设计研究院有限公司董事长

甄峰教授以“基于大数据的长三角城市群研究与治理”为题与参会代表分享了他的经验。

他提出不同类型的海量数据为城市与区域研究提供了新的范式——数据密集型的研究范式，并从基于大数据的城市群问题挖掘、基于大数据的城市群战略定位、基于大数据的城市群边界界定、基于大数据的城市群空间结构优化等方面进行了具体的阐释，并以长三角城市群详实的分析案例进行支撑。最后甄峰教授对信息时代城市群治理方向进行了探讨，通过纽约模式与芝加哥模式的分析，针对我国城市群治理问题提出健全数据共享的软环境，明确主体单位，加强人才培育、完善技术体系搭建等建议。

王俊

宜昌市政府副秘书长，市智慧办主任

王俊副秘书长以“宜昌创建‘网格化+大数据’智慧社会治理新格局”为题进行了发言。

他首先从国家方针政策的角度出发，提出智慧城市的建设是推进国家治理体系和治理能力的有效路径。在此背景下，针对宜昌新型智慧城市一体化建设进行了全面的阐述。宜昌主要以网络化管理、信息化支撑和社会化服务以及大数据作为核心，构建社会治理平台。其次，各部门的工作流程和机制与网络和大数据对接，跟进各部门的管理和服务，构建智慧社会治理联动的新格局。

同时，宜昌将大数据运用到为人民服务的具体事务上去，打造智慧社会治理惠民服务。

李栋清华大学中国新型城镇化研究院特聘研究员，北京清华同衡规划设计研究院技术创新中心常务副主任

李栋博士以“数据融合，算法赋能--城市人口动态评估与预测模式的最新实践”为主题为参会代表介绍了在北京现有的人口状况下、在政策措施手段不足的背景下，如何运用政务数据和新数据的多元融合进行北京人口情况研究。

李栋博士针对朝阳区的动态人口评估预测进行了讲解，包括朝阳区动态人口的总量测算、人口的综合分析以及预测模型。并运用大数据针对人口的时间、空间分布，人口年龄结构，人口活动和人口联系，职住分布，重点地区人口活动情况等进行了全面的分析。他详细阐述了如何运用基于深度学习的时间序列模型和时空过程模型对每日活动人口进行预测。最后，李栋博士介绍了目前在规则标准、参数质量和政府人口数据综合治理方面存在的问题，建议要建立新老数据融合的长期机制和实时模型与城市治理政策的互动机制。

侯杰腾讯地图平台部高级经理

侯杰先生以“‘方寸之间，洞察万物’——腾讯位置大数据与城市规划治理”为题分享了腾讯在位置大数据与城市规划治理方面的经验。他首先针对腾讯在LBS（基于位置服务）方面的核心能力建设进行阐释，包括专业实时的智能数据生成体系和基础数据、路线与导航、POI（PointofInterest）检索、地图展示等，并表示腾讯致力于与其他平台合作，形成全覆盖能力。

其次，针对位置大数据生态及其应用进行了讲解，该应用覆盖了人们工作生活的各个领域，聚焦于人的迁徙、聚集和画像。最后，他对腾讯各维度和尺度的具体案例进行了介绍。

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