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北京大学区域开发与城市运营高级研修班:数据驱动与城市运营该如何共生

发布时间:2019-11-04 15:54:32  信息来源:小编互联网整理   作者:总裁培训小编
  城市的全面数字化改造,乃至数据驱动运营,作为智慧城市的大方向,相信已经有所共识。但目前我们整体上还停留在数字城市的早期阶段,城市的规划、建设、运营、管理,都还没有真正实现数字化,遑论智慧化。

  昨天一位资深的IT企业智慧城市前辈聊天时说,“现在智慧城市体系里哪一层面的产品和服务都很low,离满足真正的要求早着呢。可以说是功能机和智能机的差别。现在就差不多等同于原来PDA手机的时代,看似很多功能也都有了,但是苹果一出世,就知道差距的巨大了。”

  IT企业的思维,提升产品靠黑科技研发,更快的速度、更准的算法,但其实真正的代际提升,靠的是思维方式的转变。就好像我们发现苹果手机的灵魂,也许不是触屏和处理器,而是交互习惯和手机之外的应用商店。对于智慧城市来说,这个应用商店可能就是数据运营的机制,包括我们一直在做的决策支持平台和数据实验室,才是这个故事的真正重点。

  以数据为线索,我们看到城市的规划、建设、运营、管理被重新组织成一个新的玩法。在互联网、物联网、人工智能等技术推动下,各种传统产业和城市管理被赋予新的逻辑。无论商业运营还是政府管理,数字化转型都不是把原有流程简单的转为线上,而是以更多互动、共享、弹性、精细的模式重新定义。这个过程中,每个环节都会产生大量的数据,如同传统产业中的能源一样,成为产业发展新的驱动力,并通过数据与上下游产业互相串联。

  一个最常见的产业升级范式是,通过物联网、传感器等技术对传统的城市公共品进行改造,使其具备共享化的低成本运营能力,并可以在运营过程中获得持续收益,例如共享单车。这种运营驱动的逻辑要求企业具备产品和运营的双重能力,并可以在产品设计阶段就植入可运营的技术要素。在运营过程中,产品整个生命周期都会产生大量的数据流,人力驱动的管理方式变成数据驱动。一方面,可以优化产品运营本身,降低运营人力成本和综合成本,并通过人工智能使产品运维效率不断迭代提升,改善用户体验;另一方面,城市中各种产品和系统运维的数据,汇聚到城市数据平台中,彼此交叉和结合,又可以去帮助优化其他系统;而所有系统的数据,则全面描述了城市本身的运行,通过城市级的决策支持系统,实现城市的科学规划和精细化管理。总的来说,从传统的一次性售卖或者租用的盈利模式,转为两个盈利阶段,一段是产品运营收益,一段是数据运营收益,后者将会越来越大以至于最终超越前者。

  共享单车是一个非常典型的产品:相对于传统的政府公共自行车,物联网使单个车辆可以实时在线,可精确定位,并接受控制;用户不需要拥有车辆的所有权,可以随时获得使用权,并可以通过定位服务找到车辆使用,用后在目的地附近合法地点自由归还;摩拜单车既是设备商也是运营商,通过我们共同开发的“魔方”人工智能大数据平台,摩拜运维人员可以智能化决策调度车辆的时空分布(类似的,如果是汽车,甚至可以自动驾驶完成调度);我们与摩拜组建了联合数据实验室,运用摩拜的运营数据,帮助多个城市进行了各种城市规划和运营的分析和优化,提出了包括步行系统、公交系统、街道设计、零售选址等系统的建议;在一些城市,我们还将摩拜的数据接入了城市的大数据平台,通过各种分析模型,形成城市级别的决策模型,对从宏观到微观的各种城市问题进行实时的问题分析和决策支持,实现精细化的城市治理。

  另一个案例是我们参与研发的智能垃圾桶,其基本功能是垃圾深度的感知,可以在达到某些深度时自动进行压缩,提升垃圾桶的容量,减少维护工作量。在桶完全装满后,通过物联网通知平台申请维护操作。根据我们在清华大学布置的垃圾桶数据来看,从每天三次巡检,变成了十天左右的按需清理,大大降低了对清洁人员的需求,节约了人力成本。而更重要的是,垃圾清理变成了数据驱动的流程,这样我们就设计了一套基于无人驾驶的自动垃圾回收车,可以按照满桶信号规划线路每晚自动回收垃圾,使整个垃圾回收变成了完整的数据驱动的闭环。

  对于传统互联网产业,C端和B端的逻辑往往比较简单。而对城市来说,多元主体复杂、价值观割裂。昂贵的硬件和软件投入最终对政府和城市运营商而言,产出应该是更高效低成本的治理,以及更多的运营阶段商业价值,但这不是软硬件能直接做到的。要使买单的政府管理者体验到数据的价值,而不仅是绚丽大屏的感官刺激,这不是单纯的软硬件产品研发环节能达到的高度。

  综上,如何建立一个以数据为主线的产业生态,贯穿规划、建设、运营、管理全流程,拥有包括顶层设计、硬件、软件、数据运营在内的全面能力,是每一个有志于智慧城市运营的企业必须思考的问题。在技术上,整合数据产业生态可能有以下几个要点:

  1.标准体系方面。哪怕是一个很小的领域和产品,其数据也会涉及到后面与其他城市数据的对接和融合。在智慧城市的顶层设计以及产品设计中,就应该充分考虑不同领域的协议、组网、数据模型、安全等标准,并在数据架构上做到充分的弹性可变。

  2.基于数据的产业生态连接方面。目前市场上各种应用产品和方案很多,但很少有真正能做到贯穿始终的数据生态,尤其是系统所采集的数据价值,往往都被忽视和放弃。政府或大型企业应该牵头建立数据实验室或者类似的数据整合和应用平台,结合政府开放数据,盘活城市数据价值,有效对接数据的供需双方,在商业和政府治理领域开发更多应用。

  3.商业模式方面。目前既有的智慧城市盈利模式大都是政府投资驱动,偏重考虑投资和运营中的分工和成本承担模式,缺少各方获益的真正商业形态。但实际上,在各种产业的全流程中,都有潜在的运营和收益空间。这要求每个企业在数字化改造过程中应十分重视运营环节,摒弃传统的售卖或出租逻辑,尤其关注运营环节的数据,一方面帮助优化产品本身,一方面注意挖掘更广泛的商业价值以延伸产业链。


  培训课程:北京大学区域开发与城市运营高级研修班

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