很高兴有机会参加智慧城市建设高层论坛暨中国社会科学院城市信息集成与动态模拟实验室发展座谈会，实验室的成立对我们从事国产自主创新GIS软件平台研发和应用推广的企业来讲，是一件非常好的事。在智慧城市的建设中，我们将会有很多与实验室合作的机会，尤其是在城市数学模型的研究与开发方面。这方面不是我们所擅长的，双方合作可以实现优势互补。前几年我们主要参与数字城市的建设，这几年开始接触智慧城市，在参与智慧城市建设的过程中，我们有一些困惑：到底智慧城市和数字城市有什么区别？怎么理解“智慧”这个概念？所以我想谈一些自己不太成熟的看法，敬请指正。

现在是一个大数据时代，我们谈智慧城市，可以利用百度的用户关注度指数搜一搜“智慧城市”这个词的热度，我们发现智慧城市这个概念在2011年底备受关注，逐步超过了数字城市。有很多新概念来自西方，从1998年戈尔提出的“数字地球”（Digital Earth），到2008年IBM的彭明盛提出的“智慧地球”（Smarter Planet），不一而足，这些概念可追溯到西方文化传统中的“水晶球之梦”。西方的巫师通过水晶球理解过去、感知现在、预测未来，“数字地球”和“智慧地球”是水晶球的升级版，是用信息技术替代巫术的结果。智慧地球将物联网技术与“数字地球”相结合，提高了感知能力，云计算的引入则提高了计算能力，以圆西方人的“水晶球之梦”。“Smart”实际上是聪明的意思，即耳聪目明，这就是一个感知能力的问题，通常用“Smart”（聪明）来形容小孩，用“Wisdom”（智慧）来形容老人，而不能倒过来。国内将“Smart”译为“智慧”有一点超前了，但智慧城市确实是城市的发展方向。从“数字地球”到“智慧地球”是技术发展的结果，是从互联网向物联网发展的结果。它对人类的影响是什么？我们认为：第一是理解过去，第二是感知现在，第三是预测未来。

毕达哥拉斯认为“万物皆为数”，可以用数来表达现实世界，数字化是理解过去、感知现在和预测未来的基础。微软研究院的巴特勒是施乐帕克研究中心曾经的负责人，他在计算机的发展历史中发挥了重要的作用，他指出，计算机的作用可以用三个词来表达：建模、联结和参与。这三个词凝练了计算机的核心作用。“建模”使“万物皆为数”成为可能，通过建模可以将事物和现象用数字表示。建模有两种类型：一是数字建模，就是用数据来建模；二是数学建模，即利用数学模型模拟和预测一些东西。“联结”则是将计算机连接形成巨大的网络，通过网络传递消息，对社会进行调节和控制。“参与”则体现在将各种智能设备嵌入现实世界的各种事物中，感知事物的变化状态，对事物的状态进行调节与控制。智慧城市就是计算机及各种嵌入式智能设备发挥建模、联结和参与作用的结果。

数字建模是一切的基础，一张财务账单和一份原子弹的设计书在本质上没有什么区别，都是数字（或数据）模型。按照面向对象的技术与建模方法，任何事物都是对象或实体。对象或实体的概念最早应该源自哲学，是对现实世界的抽象与认知。现实世界由对象及对象间的关系构成，对象具有行为和属性，属性是对象的状态，对象的变化通过行为改变属性（状态）来实现。世界的变化是由事件触发消息，消息调用对象的外部行为接口，然后由行为改变对象的属性来实现的。如人与人之间的交流与互动通常通过语言进行，语言传递消息，消息中包含数据甚至指令（命令），通过“口”和“耳”这两类接口相传。事件是由对象行为或属性变化引起的，对象的属性和行为及对象间的关系基于一定规则，这种规则可以用数学模型表达。可基于面向对象的建模方法，对现实世界进行数字（或数据）建模，而现实世界是在时间与地理空间框架下运行的，对现实世界的建模应该基于时间和地理空间的框架。例如，物流是一个时空过程，智慧物流需要基于时空框架，这也是智慧城市建设强调地理信息系统重要性的原因所在。对象、接口、事件和消息是对现实世界动态建模的基础，可以预见智慧城市中消息总线（Message Bus）和软件接口的发展，智慧城市中的万事万物通过智能嵌入设备，拥有软件接口（Web API或Web Service），并接入消息总线或企业服务总线（ESB），形成复杂的对象关系网络和消息流网络，发挥着城市的中枢神经系统作用，使城市智能化。

从数字时代进入智慧时代，更重要的是规则或规律，需要从数字建模（数据或信息建模）向数学建模（知识建模）发展，从知其然，到知其所以然。从数据的时间域这个角度分析，数字城市的信息来源主要是人机数据交互，数据采集的过程有时间的滞后性。随着物联网和传感器的发展，数据的时间滞后减少了，这个阶段是“Smarter”的感知城市阶段。在这个阶段，我们积累了大量数据，需要对数据进行挖掘，发现已有数据反映的规律。从感知城市到智慧城市阶段，会对已有的和实时采集的数据进行建模和实时分析，对数据进行外推和预测，即预测未来，提高对未来的可控性。从数据的时间域角度来看，智慧城市更强调数据的预测性，数据要能预测未来，而实现这一目标需要一个漫长的过程。

物联网是智慧城市最重要的组成部分，它增强了信息获取或者感知的能力。物联网今后的发展趋势将是增强人类的控制能力，从物联网发展的技术路线图中可以看到这种趋势。物联网最早从供应链助手即物流的层面应用开始，向监测、安全、健康、交通等垂直市场发展；并进一步达到泛在定位，可以实现人与日常对象的定位；再进一步实现远程操作和远程信息再现，对远程对象进行监测和控制；最终将实现软件智能代理与传感器的融合，万事万物皆智能可控。互联网是人与人之间的联网，体现人与人的联结；物联网在事物上嵌入智能芯片，并通过软件接口与网络连接，可以发现所有对象通过接口打交道。通过接口传递消息，API无所不在，使现实物体可标识、可感知和可控制，物联网的发展进一步增强了计算机的“参与”能力。

除了物联网，云计算也将在智慧城市中发挥重要作用。云计算可以理解为信息世界的城市化。在传统的信息化模式中，每个单位都自己购买服务器、自己建设机房，相当于形成了一个个独立的信息世界的“小村落”。随着云计算的发展，这些“小村落”合并成一个“大都市”，共享和共用基础设施。云计算带来了计算资源的规模化、集约化、公共化和共享化，核心就是信息世界的基础设施化，以适应智慧城市对计算能力的需求。移动计算的发展，使人们可以随身携带各种智能装置，使计算无所不在，并共享云端的计算资源。我们将构建由信息世界和现实世界构成的二元城市，两者之间是通过物联网和互联网建立联系的。现实世界的对象（包括人本身）通过数字建模的形式映射到信息世界，对象是可标识和可虚拟表达的。在数字建模的基础上，我们可以通过数学建模进一步对城市进行模拟和预测，对城市进行智能调控，这也许是智慧城市的智慧所在。

现在智慧城市这个概念非常热，不同的人可以从不同的角度和不同的层面解释和理解智慧城市，对智慧城市的理解和认识不可避免地存在“瞎子摸象”的现象。因此需要从城市系统的整体来认识智慧城市，智慧城市的建设需要顶层设计。城市系统是由政府、企业和公众三大主体以及城市的地理环境（包括资源环境与基础设施）构成的，是典型的人地关系系统。城市系统可以用天鹅模型来比喻，政府是天鹅的头，管理城市并决定城市的发展方向；地理环境（或者说资源环境和基础设施）是天鹅的身子，为城市的发展提供支撑；经济和社会是天鹅的两只翅膀，城市的经济与社会需要平衡发展。智慧城市应该包括城市地理环境的智能化、智慧政务、智慧经济和智慧生活，城市地理环境从数字化向智能化发展，核心是物联网的嵌入，从而实现对地理环境的智能化调控；政府的信息化从电子政务向智慧政务发展，对知识的应用提出了更高的要求；智慧城市的发展不仅带动了智慧生活的发展，而且还将带动智慧经济的发展，推动经济发展的智能化。如3D 打印机的应用、个性化定制等，将带来经济发展模式的变革，同时也将改变城市地理环境、政府、企业和公众之间的互动与协同模式，如基于Web API的协同。智慧城市从本质上看是在信息系统（信息世界）的支持下，人类基于认知模型感知、理解和调控目标系统的过程，信息世界将发展成一个云计算与大数据环境，物联网将从基于传感器的信息感知向基于控制器的信息调控方向发展。在信息世界中，人类社会的智能由个体智能发展为群体智能，信息世界与人类的周边环境逐步智能化，如同凯文·凯利的《科技要什么》一书所说的，“这是一个生命的初始阶段，我们的环境会慢慢地有生命”。

对智慧城市的理解涉及“智慧”这个概念，数据—信息—知识—智慧（DIKW）金字塔有助于理解数据、信息、知识与智慧的关系。从计算机的视角来看，数据是现实世界状态的量化或数字化的结果，涉及属性的编码；信息是数据的结构化或数字模型化的过程，形成数据模型；知识是在信息的基础上，规则化或数学模型化的产物，智慧实际上是一个知识应用的过程。从数据、信息到知识的过程是数据驱动的过程，主要基于数据库；而从知识到智慧是一个模型驱动的过程，基于知识库和数据库。所以智慧城市的“智慧”最终体现为模型驱动。中国社会科学院建立城市信息集成与动态模拟实验室，从城市信息整合与集成、动态模拟方面开展研究，可望为我国智慧城市的建设提供理论支撑。

从数字城市开始，我们已经探讨开发了基于地理空间框架的城市信息整合与集成模式。随着智慧城市的发展，我们将面临动态的时空信息的挑战，国家测绘地理信息局在数字城市地理空间框架的基础上进一步提出了建设智慧城市时空信息云平台的计划。时空信息平台将会支持智慧城市的地理建模、地理设计、地理监测和地理控制，从而使城市的目标达到最优。

城市智慧是一个持续进化的过程，从人类社会的个体智慧到群体智慧，从机器的个体智能到群体智能，从人机交互的个体智能到群体智能，城市的智慧将是人的个体与群体智慧、机器的个体与群体智能及人机交互的个体与群体智能通过网络（互联网和物联网）相互作用形成的一种复杂的智慧形式，智慧城市的建设将使城市具有生命特征。

城市智慧化的突破口，应该在什么地方呢？应该是政府的决策层，因为决策层的人员是最少的，但是他们所拥有的信息量最多，对城市的影响也最大。从决策层着手可以实现城市智慧化的顶层驱动和顶层设计。

面向决策层的城市智慧化可以从城市的动态建模着手，随着技术与应用的深入，在空间维度上由宏观到微观，在时间维度上从静态到动态，对城市的建模从点（区位）、线（交通网络）、面（功能分区、土地利用）向体（建筑物）和多维空间（多属性融合）延伸，形成城市多层面动态模拟模型，为城市决策服务。这些模型可以从规划着手，如2011年广州开始在全市推广“三规合一”举措，即对国民经济与社会发展规划、城市总体规划和土地利用规划进行协调和统一，实现基于地理空间网格化的数据集成。这些基于地理空间网格化融合后的规划数据可以利用模型进行模拟与预测，分析其可行性。随着地理国情监测的发展，我们不仅可以对规划的可行性进行模拟，而且还可以对规划的实施情况和效果进行动态跟踪和预测评价，对规划实施过程进行动态控制，最终实现地理建模、地理设计、地理监测和地理控制一体化和智能化。

城市智慧化存在快思考和慢思考的模式。在智慧城市的运行环境中需要快思考，通过知识记忆和快速检索，实现快速的应用。但是对城市的发展与创新需要慢思考，需要对城市进行深入的研究，这是城市动态模拟需要做的，需要专家级的人机交互。在智慧城市建设过程中，存在IT厂商的服务转型问题，要从注重建设向提供持续服务转型。同时也存在科学研究的服务转型问题，因为智慧城市更强调知识的应用。科研机构可以将城市变成长期实验室，为城市提供慢思考服务。我们在为朝阳区提供信息化服务的过程中就遇到了类似的问题，用户不仅需要与信息化相关的技术服务，而且需要相关的知识服务，如确定公共设施的分布是否合理，如何进行优化等。这方面需要IT厂商与相关的研究机构合作，在提供IT服务的同时，进一步提供慢思考式的知识服务。对于智慧城市的建设，也许需要一种中医式和众包式的知识服务，为城市的发展把脉，在网络环境下构建基于云的城市的模拟机，对城市的发展进行动态模拟，为城市提供相关的知识服务，从而实现城市科学研究的服务转型。这种服务转型有利于发展智慧城市的外脑模式，通过外部专家群体，为智慧城市提供更优质的知识服务。我们希望在这方面与中国社会科学院城市信息集成与动态模拟实验室开展持久而深入的合作。