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谈起智慧城市，也许你会马上想到大数据、人工智能、物联网等高端名词，想到虚拟世界般的城市场景。没错，这些技术的存在的确让城市变得更智能。但是否有技术就等于智能呢？ 答案是否定的。 2020年的一场新冠疫情，让智慧城市的“壳”逐渐暴露在公众面前。技术再华丽，管理城市的决策者还是“人”。光有技术的智能化，远远不能达到智慧城市的要求。 很多情况下，我们会研究国土尺度的工作，但是这些工作是否有价值？通过媒体的形式传递给大众，让大众获得科普的知识。信息传递给有关部门，但是并不清楚它在其中所产生的影响。作为实践者，我们更希望把数据研究工作下沉。 这些年政府各部门一直在提智能化，做了很多宏观尺度上的数据管理系统探索。同时，社区、村委、居委等基层管理机构，往往也需要智能化管理。因此我们不禁思考，数据尺度下沉，从更落地的角度，如何让智慧城市帮助城市治理？ 疫情发生第一时间，数据团就在花木街道开展了返沪人员登记工作，围绕非常详细的流程，展开基层一线的数据摸排。并反映到一张非常详细的统计表，记录了每一栋楼、每个楼层、每个住户的疫情相关信息。同时也可以在手机上方便的一线工作人员查看。通过全覆盖的社区数据平台，支撑基层工作人员细致的管理工作。 这也是本次2020DigitalFutures数字未来全球抗疫工作营邀请脉策科技进行主题研究的主题：亿级数据如何辅助智慧城市决策。我们邀请13名来自全球各地高校的学生和20多名在线学习的学生，一同探索从“社区和人”角度出发的15分钟生活圈数据系统搭建。 主题 本次训练营分为了4个小组，分别是： 第一组：租Young租Simple，白领租房需求生活圈推荐 第二组：健康城市家园 第三组：花林街道防疫常态化空间信息管理平台搭建 第四组：浦东十分钟社区医养圈 点击视频查看四组同学的互动数据平台设计。 第一组 租Young租Simple，白领租房需求生活圈推荐 单身的年轻白领是上海主要劳动力中常见的一类人群，以90后为主。经过调研，组员们发现年轻白领人群对租房，尤其是优质房源有大量的需求。他们更希望有一个优质的居住空间和公共服务设施，遇到志同道合的朋友甚至伴侣。 从年轻人的租房行为研究出发，第一组的同学决定制作一个面向白领阶层的信息透明、口碑更好的信息化租房生活圈推荐平台。以此为基础同学们研究了浦东区的房源信息，并以房源为基础画出15分钟步行生活圈，分别计算是体育设施、商业设施、餐饮设施、娱乐设施、文化设施数量，并对房源进行评价和推荐。
以下是产品设计介绍。 同学们首先展示了搭建了一个由房源基本信息、步行十五分钟生活圈到达范围，以及生活圈内五大设施的基本情况组成的页面。通过这个页面，用户可以更清楚的查询租房基本情况和周边生活质量。
接下来，同学们在后台写入了一个经济学模型——效用模型，用户可以在页面自行输入自己喜欢的设施比例，系统会自动推荐最合适该用户的地点。
最后针对用户选择的租房地点，页面会显示具体的生活圈基本信息，住在周边的用户，并提供交流平台，从而让更多有共同爱好的白领有机会相互认识。
第二组 健康城市家园
经过对上海浦东城市设施的调研，小组成员发现，在城市的运动设施方面，无论从政府侧还是市民侧，均存在一定的优化空间。
从政府的角度，进行地区的运动设施覆盖度评估时，往往只考虑了公共运动设施，未将商业运动设施、及学校运动设施等“潜在开放设施”纳入考虑，导致评估结果与实际情况有所偏差。
据此，小组成员基于datamap的PC端和移动端分别搭建了面向政府的设施评估体系以及面向市民的“沪动”便民APP。
以下是两个策略下的产品设计介绍。 pc端系统搭建了全新的运动设施评估体系，考察了公共设施+商业设施、公共设施+商业设施+学校设施两种场景。结果表明，将学校作为公共运动设施向社会开放，将极大提高浦东农村地区的运动设施达标率（从19%提高到86%）。
从市民的角度，现有的各种地图软件仅支持对体育馆、游泳馆等设施按名称进行搜索，却不支持按乒乓球、羽毛球等运动类型对场馆进行搜索。小组成员基于datamap移动端，搭建了“沪动”APP。“沪动”用户可以基于实时定位，以运动类型为关键词，搜索15分钟步行范围内的开放运动设施。同时，沪动还可以找到15分钟步行范围内跟你搜索同样内容的小伙伴，迅速组队。
第三组 花林街道防疫常态化空间信息管理平台搭建
根据世卫报道:疫情影响或将持续数十年。防疫常态化是一个趋势，而以往搭建的社区居民生活圈管理系统，几乎未曾考虑防疫能力这一点。因此本组成员的目标是以浦东花林街道（原型是花木街道）为例，立足基层管理，以防疫生活常态化视角，解决空间规划支持的具体问题。
为此本组成员设计了防疫生活圈价值评价指标体系，并通过文献分析、层次分析法、专家分析法等方法进行了防疫评价指标体系和传统评价指标体系的差异比较，并重点关注“弹性空间”（即适合避难的大中小型公共空间）
以此为基础，本组成员进行了数据系统搭建，主要分成主模式、多模式对比、弹性空间宝典三大板块。
以下是产品设计介绍。 在主模式板块，基层管理人员可以清晰的看到街道居委评级和排名、对应街道的人口画像、空间设施等信息。
在多模式对比板块，基层管理人员可以通过筛选对应小区或者街道，进行两种空间价值评价体系下的评分对比，从而获取防疫要求下的重点关注小区或街道。
而在弹性空间宝典板块，基层管理人员可以重点查询法定避难场所、大型空地或绿地、高校、体育中心、党建中心等符合弹性空间要求的设施位置，在疫情出现紧急情况时迅速部署疏散方案。
第四组 上海浦东新区十分钟社区医养圈
第四组的小组成员聚焦“面向老年人的社区服务设施（本研究中聚焦卫生、养老、体育三类设施）”研究。
通过调研发现，不同老年人对社区服务的需求是不同的。首先，随着年龄的增加（自理能力的减弱），老年人对体育设施的需求逐渐减少、对养老设施的需求逐渐增加、对卫生设施的需求先增后减。
其次，老年人对不同设施的可达性及每千人拥有量的要求也有所不同，比如药店最好在5分钟步行范围内、每千人拥有2-3平米；日间照料中心则可以在10分钟步行范围内、每千人拥有40平米。
据此，小组成员分别为60-70岁老人、70-80岁老人、80岁以上老人设计了社区医养设施评估体系。针对不同年龄段的老人，每类设施的可达性范围要求不同、重要性权重不同，因此不同评价体系下社区的得分也有所不同。通过这套调研+评估体系，社区的医养设施评估结果更贴合老年人的真实感受。
以下是产品设计介绍。 本组产品的逻辑是从宏观到微观，展示了上海浦东新区医养资源分布。进入系统，首先看到的是医养资源点位分布叠加老龄人口的分布，从而找到地图上一些设施缺失点（粉红色多而黄绿色少）。左右两侧分别展示了医养设施的整体情况、服务能力以及浦东区老龄人口的数量情况。
接下来是通过上述指标体系计算，对浦东各个板块进行医养设施现状评估。颜色越红分数越高。并在右侧针对对不同年龄段的老人设施评估进行打分，计算设施缺失的数量。
最后小组成员还添加了小区级别的医养资源查询平台，方便各个板块的小区管理人员查询医养设施评分和细致的点位分布情况。
以上就是2020DigitalFutures“亿级数据如何辅助智慧城市决策”主题训练营的同学在一周学习后交出的成果。你是否也跃跃欲试了呢？ |
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