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                全球一半智慧城市在中國,但說好的“智慧”呢
                 
                智慧城市的數量,中國是當之無愧的第一。
                國外研究機構德勤發布的一份報告顯示,全球已啟動或在建的智慧城市達1000多個,其中一半(500個試點城市)在中國。
                相對的,老牌發達國家聚集地歐洲有90個,美國僅40個,中國鄰國日韓加起來只有15個。
                500個試點城市是什么概念?
                全國100%的副省級以上城市,包括76%以上的地級城市和32%的縣級市,已經明確提出正在建設新型智慧城市。
                這一覆蓋率還在不斷提升。
                據咨詢統計,在2013-2018年的7年間,由各地方政府委托的智慧城市項目的中標數量激增,年復合增長率超過45%。
                伴隨智慧城市建設的遍地開花,資金投入也水漲船高。
                前瞻產業研究院統計,2014年中國智慧城市市場規模僅0.76萬億元,2016年突破1萬億元,2017年則達到了6萬億元。
                他們預判,2022年這一數字將達到25萬億元。
                然而,在一系列樂觀數據的背后,智慧城市建設的隱憂凸顯! 
                百姓切實獲得感不高
                在智慧城市建設中,不少城市都上線了“隨手拍”功能,市民可通過該功能及時反映城市管理中存在的問題,如井蓋缺失、垃圾成堆、道路積水等等。
                針對這一功能,不少城市宣稱,“隨手拍” 實現了城市問題從舉報、受理、處置全過程公開,市民只需動動手,城市管理問題就能輕松解決。
                但在實際使用中,不少地方市民的反應卻大相徑庭。
                近日記者走訪遼寧一智慧城市發現,在上百萬上報案件中,由市民隨手拍提交反映的問題占比極低,大部分問題由兼職“網格員”(城市被劃分為無數網格,每個網格中派駐網格員)負責反饋。
                該城市智慧城市管理中心負責人士確認了這一現狀并表示,智慧城市讓老百姓接受是一個過程,只有讓百姓真正體驗到便利才能推廣開來,靠政府“硬推強推”效果并不好。這背后是更復雜的城市治理問題,很難一蹴而就。
                河北一城市市民張女士也反應了同樣的情況:“各地都在建設大數據服務中心,但真正讓老百姓有獲得感的體驗并不多,智慧城市‘不智慧’現象普遍存在,到政府部門辦個事‘跑斷腿’依然是,F象。”
                老百姓不用,一些城市開發的APP便成了“形象工程”。
                國家也意識到了這一問題。
                今年新公布的《新型智慧城市評價指標(2018)》,對此前的2016版進行了調整,在8個一級指標及權重中,將市民體驗的權重從原來的20%提高到了40%。
                中國智慧城市發展研究中心主任單志廣說,之所以做這樣的調整,是因為市民在新型智慧城市建設中的獲得感和滿意度仍然不高,希望通過市民體驗調查,從市民獲得感和滿意度的角度更好促進新型智慧城市健康發展。
                用“評價指標”倒逼智慧城市建設真正惠及百姓,希望這些評價都是真實的。
                數據孤島現象仍存
                “建設智慧城市,數據打通是一大難關。”前述智慧城市管理中心負責人告訴記者,由于現行體制條塊分割,沒有一個集中的管理部門來組織領導統一的信用信息平臺建設,這使得信用信息散落于各部門和行業的數據庫中,造成了數據收集和使用上的困難。
                以城市人口數據為例,要想獲得市民的戶籍信息、就業信息、社保信息、教育信息、人事關系信息、衛生健康信息、個人納稅信息、住房狀況信息等,需要整合公安、社保、民政、教育、計生、稅務等部門的數據。
                另一個重要的城市法人數據庫也存在同樣問題,它涉及工商、國稅、地稅、民政、統計等部門。
                不少城市在數據匯集的第一步就遇到了障礙。
                在中國城市科學研究會數字城市中心副主任、劍橋智慧城市商學院專家委副主任徐振強看來,數據匯集面臨兩大難題,其一是如何合法合規拿到數據,二是如何合法合規使用數據,兩者相輔相成。
                “智慧城市建設如果只是簡單把原來分散在不同部門的信息整合在一個地方,直白一點說就是把原來分散在各部門的機房放在一個地方,這種機械式整合存在很大問題。”徐振強認為,數據整合的重點是如何利用數據,思考如何加快數據資產化,核心是建立清晰的商業模式。
                簡言之,如果數據整合并不能產生社會創新和社會效益,整合的價值就無法體現
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