2019年9月27日，我在北京数城未来科技有限公司（以下简称数城未来）所在地采访了公司联合创始人兼首席执行官姜洋。近两个小时的访谈，从数据到城市，从城市到人，城市运行背后的数据网络图景慢慢被揭开。正如数城未来的英文CityDNA所诠释的一样，用数据为城市画像、诊脉，将全新刻写未来城市的DNA。

拜访之前，我想数城未来科技是不是一家涉及城市大数据的IT公司，等到与姜洋见面，便首先解答了我的疑惑。正如公司网站介绍的一样，数城未来是一家致力于深度挖掘城市问题并提供大数据分析工具及解决方案，助力城市决策并推动可持续发展，最终达成数据塑造城市未来愿景的“非典型IT”公司。姜洋本人也是如此，清华大学建筑学本科毕业后，本硕连读了规划方向的硕士，之后又到MIT攻读了城市规划和交通科学的双硕士；2010年回国后，便在美国能源基金会支持设立的宇恒可持续交通研究中心工作，专注于可持续城市和交通、低碳绿色发展领域的研究与实践，现兼任研究中心副主任。

姜洋介绍说：“一开始，我们的工作范畴主要涉及交通与城市规划领域，以国际先进理念的本土化来更好地应对国内城市面临的问题，开展政策研究与项目试点示范，服务对象包括国家部委、城市政府部门及能源基金会、世界银行、亚洲开发银行等国际机构。随着研究和实践的延伸，我们认识到科学决策越来越离不开数据，特别需要将城市各个领域的数据打通，并建立分析闭环，数城未来的成立也就应运而生。2017年，我们把一部分数据方向的同事抽出来，后来又陆续吸纳来自麻省理工学院、哥伦比亚大学、华盛顿大学、清华大学等国内外顶尖高校，且具备高水平科研能力的人员，组成了目前20人左右的团队。”

班子搭好了，理念要明确，那就是以可持续发展和绿色人本为理念，关注低碳城市、绿色交通、公共空间、公众参与、街区更新、空气质量等城市议题，用数据塑造城市美好未来。目前数城未来在利用计算机视觉与人工智能算法进行城市遥感、城市3D建模等前沿领域已有丰富成果，在城市建成形态量化、城市交通诊断、公交系统优化、规划政策评估、建筑能耗模拟、环境污染溯源等领域也已经建立了成熟的技术框架。

以数据为城市画像，让不同的人从自己的角度更好地理解现状，进一步把对现状的理解转化为政策的抓手，是姜洋及其带领的数城未来团队一直坚持的方向。譬如环保领域的节能减排工作，如果缺乏精细化的空间维度分析，城市总体目标或任务就很难向下分解到各个辖区乃至街道社区，上位政策的落实也就达不到应有的效果。所以不能为数据而数据，应该以解决实际城市问题为导向，通过大数据赋能，从需求出发为城市诊脉，让政策更好、更精准地落地实施。

从建筑信息模型到城市大数据，其数据的庞杂可以说呈数量级激增，那么，城市画像应该从哪里下笔呢？

姜洋拿出自己的宝典——城市大数据三分法：第一是城市空间的数据，第二是城市运行数据，第三是社会感知数据。姜洋进一步解释说：“对于搞规划、建筑的专业人来说，城市首先是一个容器，承载着人们的一切生活生产活动。比如土地、道路、建筑、各类设施等等，这些存在的空间物质形态作为客观、相对静态的要素，是首要的一类数据。其次，就是城市这个容器中相对非静态的流动变化要素，比如道路上穿梭的车流、人流，或是水/电/气的输送、各类气体的排放等，这些都属于城市运行方面的数据，同样是客观的。最后一类是城市非常重要但往往不太被重视的数据，即社会感知数据或主观意愿数据，比如小区环境怎么样、交通出行是否安全方便、超市菜店是否便利、人们对城市有哪些需求和愿望等等，也应该是我们关注的数据。”通过两类客观数据和一类主观数据，才能够既从宏观/专业者（决策者）的视角，又从微观/普通居民（使用者）的视角，多维度深入理解城市，这个城市画像才能画得足够精细。这就好比人本身，不同器官以及运行的血压、血糖、心率、一呼一吸等各项指标，加上喜怒哀乐，构成了一个鲜活、完整的人。

那么，接下来怎样获取这些数据呢？传统的获取来源有政府填报或者统计年鉴，但存在不完整、不系统性的问题。规划师、建筑师常用的跑现场测绘、调研、发放问卷也是一类最传统的方式。来到大数据时代，利用航拍卫片和互联网数据、城市大量的摄像头视频数据、手机移动端数据都可以更快速、高效地刻画城市的空间特征和运行状态。姜洋介绍了当下一些新兴的技术手段，譬如通过城市卫星遥感图像识别技术，获得建筑、道路、绿化、河流、山体等，叠加地图平台兴趣点POI数据并进行深度挖掘，一键生成自定义区域的开发强度、建筑面积、平均高度、功能设施配套与自然要素分布等信息，将空间数据从获取到加工、整合，形成了一个精细化感知城市空间的完整流程。

数城未来今年参与了沈阳、厦门等城市的国家城市体检试点工作，通过建立覆盖城市建成区的三维建筑模型，挖掘计算建筑功能、建筑面积、开发强度、街道友好指数等体检指标信息，进而从空间、环境层面更全面地把握城市发展的优势、短板和挑战，帮助政府进行更准确的决策。此外，作为规划、建筑设计者还可以利用人工智能进行快速方案设计，并对未来城市的运行进行预测与模拟，辅助不同方案之间的比选。据姜洋介绍，现在数城未来已经作为住房和城乡建设部的第三方“城市体检”机构，即不依靠政府提供任何数据，整合互联网公司的外部数据来进行城市体检，进行城市间对标分析与比较，多方位为城市诊脉，发现城市问题。

可以说，当城市的绿色、创新、文化、宜居成为关键词，城市空间的提质增效、精细化管理被提升到一个前所未有的高度的当下，“城市病”的治理已经迫在眉睫，政府在组织机制与决策措施上都在做出改变，打通部门之间的数据孤岛，小到街区大到区域都需要深度体检，查病因，出良方。姜洋强调，目前许多智慧城市平台都在为城市画像，但最重要的是如何通过数据发现问题、解决问题，针对政府的施政决策有所指导、互动，真正发挥作用。

从土地的城镇化到人的城镇化，从增量扩张到存量更新，从大尺度的新城开发到小尺度的街区更新，数据正在变得越来越重要。反观我们以往的城市建设，往往以小汽车为中心，大街区、宽路网，缺乏从人的角度去考虑如何营造友好、舒适的城市体验。姜洋回忆起2010年刚回国时，我国针对步行和自行车交通从空间到运行方面的数据都非常缺乏。没有相关基础数据的支撑，在信息不对称的情况下，无法做出适当的政策引导，一定程度上也加剧了道路一堵塞，要么开路要么拓宽的“车本位”政策惯性。

姜洋说：“业内有句老话——你关心什么，就去衡量什么，只有衡量才能去改善它。在唱响以人为本的今天，我们要从人的角度关注并搜集数据，然后解读数据与城市决策之间的关系，才能更好地在以人为本的方向上发挥正能量。这里非常重要的是，不是为了数据而数据，一定要先明确目标，然后评估达到目标的更好方式，同时考虑成本可行性，通过不同方式的灵活组合，大数据与小数据的结合，才能更好地解决问题。”

当从城市到街区尺度，数据不是减少了而可能是增多了、更复杂了。首先，我们来看看物质层面的空间数据。当然，数据可以给整个城市画像，其技术体系对于一个街区/社区同样成立，只是工作边界不同，精度要求也不一样。除了前面提到的建筑功能、自然要素的信息外，深度机器学习还可以帮助我们推测建筑的年代。姜洋说：“这个技术已经用在城市历史风貌保护和特色识别方面，利用现有的城市遥感影像与历史地图进行对照，分析街区的肌理变化特点，评估历史街区新旧建筑的构成比例，作为进一步规划的基础。”

其次，说到城市运行数据，就像前面提到的，要有不同方式的组合，大数据与小数据的结合。也就是说，大数据科技并不能解决所有问题，还是需要多种方法来综合匹配。姜洋举了几个例子：譬如，对于街区道路的行人流量信息，一方面可以通过摄像头和其他户外传感器捕捉，但是在人流量特别大的路段也会失真，这时就需要结合实地观测获得局部抽样数据，然后通过一系列反演和扩样手段，以获得更大范围的精细化人流数据。另一方面，人们现在都使用手机，如微信、百度地图等手机APP的使用数据提供了比手机信令数据精度更高的位置信息，因而可以在相对较高的分辨率上刻画人群的时空活动分布规律。另外，也可以根据项目特点定制数字化工具，比如在旧城街区更新中，可能需要知道精细到传统院落乃至内部房间的人口分布和属性特征，在入户调查时，可以通过工具将问卷填写信息匹配位置坐标，与后台空间的数据库关联起来，进一步用于支持拆迁评估和配套服务设施的精准匹配，从而实现政府和城市运营平台机构的精细化管理。今年在北京通州南大街街区更新项目中，数城未来已经开发了类似工具支持规划设计团队开展工作。

最后，就是刚刚讲到的比较难获取的社会感知数据。最传统的方式要数市民问卷调查和焦点访谈，都离不开大量现场工作，较为繁琐。先入为主的问卷选项设置，也使得社会感知的开放性存在不足。近年来，业内也尝试利用微博、点评等互联网数据，但通常针对具体地段、具体问题的信息获取如大海捞针，作用有限。那么怎样能提高被访者的参与度，又快捷地发现问题，数城未来团队专门开发了一个平台。此时，姜洋故意卖了一个关子！（后文会详述）

空间的数据是最基础的，也是最重要的，运行数据与感受数据是要附在空间数据之上，所以城市的底层数据平台/数据模型非常关键，也就是城市信息模型（City Information Model，简称CIM），就像一个虚拟城市。空间数据、运行数据、感受数据三者间需要形成一定映射关系，从而通过干预空间指标，譬如增加公共空间、绿地、医疗场所或养老中心等，让城市更好地运行、居民更好地生活，这也就是我们常说的对症下药。从城市的角度讲，虚拟城市的建立，可以帮助管理者更直观地发现问题，做出更精准的分析判断，更好地解决问题。

当然，越深入挖掘城市规律，在获得更精准的数据基础上还需要建立各种模型，针对已有的模型框架，进行具体参数的不断拟合、调整。譬如，在预测社区居民的出行特征时，先将居民调查样本的出行方式和出行距离带入一个模型得出算法，比较模型预测结果与实际观测结果的误差，然后通过改变参数或结构，使得预测值与实际值尽量接近。姜洋特别强调说：“对于不同的城市、社区，所要关注的问题不同，很难用一个指标体系去衡量，如步行/自行车环境是一套指标体系，15min生活圈是另一套体系，这就需要构建不同的指标体系来回答不一样的问题。业界大师乔治·博克斯曾说过，所有模型都是错的，但是有些模型是有用的。可见，建立模型的目标必须是正确的，否则基于错误价值取得的算法和模型就算再精致，所带来的结果也只会南辕北辙。”

经过参与街区更新项目，姜洋总结了几个突出的问题。第一，停车难，特别是老旧小区；第二，步行环境差，人们缺少适合散步遛弯的空间；第三，对老年人和儿童等弱势群体不友好，普遍缺乏健身场所和养老医疗设施，公共活动场地被停车挤占。

姜洋还介绍了一直在用的PLPS调研方法，即扬·盖尔所著《交往与空间》中“公共空间-公共生活”调查方法，用于分析人们在公共空间中的通行活动和停留活动（打麻将、跳舞、喝茶等）。例如在上海市黄浦区慢行规划项目中，团队利用这一方法调查发现某条道路上85%的空间是机动车道，但街道上90%的人是步行，大家只能挤在机动车道上走，既不安全又毫无秩序。找到了病理，才能够提出有效的改变措施，达到空间与人的适配。

终于到抖包袱的时候了，数城未来专为社会感知开发了一个小程序——“路见PinStreet”，一来是结合与政府、规划院和高校的合作项目，能够更好地落地，切实解决政府和老百姓都关心的实际问题；二来是提前发现街区问题，缓解被投诉的压力。

从接触街区治理工作中，姜洋慢慢觉得，虽然自己是以专家的身份进入社区，带去一些新的理念、技术、解决问题的思路，但非常重要的一点就是要倾听街道管理者和普通居民的诉求。姜洋提到：“今年以来北京市政府加大了对12345市民服务热线‘接诉即办’的推进力度，把百姓投诉量多少、投诉反馈是否及时、问题解决是否满意作为衡量街道治理工作表现的一项指标。为此，基层工作的‘父母官’很是头疼。那么从我们的角度讲，更希望能够将百姓投诉的问题前置进行解决。因为政府的数据是严格保密的，怎样更好地解决市民身边的问题，让老百姓更有获得感呢？我们开发了‘路见PinStreet’这个公开的平台，结合城市地图，引导老百姓快速反映城市各个角落的问题和需求。我们通常会根据项目主题定制不同的标签组合，比如在旧城‘路见景山’活动中，设置了胡同特色推荐、无障碍设施、超市菜店、胡同墙面、自行车设施、垃圾桶与公厕、医疗保健、安全与照明、绿化美化等话题，人们可以就具体位置提出问题，同时可以看到别人的提案，也可以互相点赞。‘路见PinStreet’在微信小程序里就可以用，现在很多老年人微信都玩得很溜，对这种新鲜的公众参与方式非常感兴趣。”相比传统的问卷调查，“路见PinStreet”能够从目标出发更精准地搜集民意信息，并能通过后台的地理坐标分析出热力图、人口活力分布图，通过词频统计进行主观意愿分析，以及通过人群的细分来获取每类人群的关注点；待项目实现后，还可以在平台得到老百姓的反馈，形成一个相对闭合、完整的公众参与机制。

自2017年以来，数城未来已经在16个城市、30多个项目中使用了“路见PinStreet”这个平台，如交通改善、儿童友好、空气污染、健康城市等不同主题的项目，目前已累计超过10万人发表提案。庞大的数据背后，既体现了民众最关心的议题，也成为政府开展工作的丰富数据库，当然其中不可少的是数城未来对数据的专业、精准的解读。据姜洋介绍，团队还经常将活动从线上搬到线下，就一些议题邀请热心居民、街道领导、规划师、建筑师等集中深度讨论，形成具有共识的工作方案，更有利于街道工作的展开与居民的共治、共享。前面提到的景山街道活动，街道还专门设置了一个公众提案屋，以屏幕实时展示居民的提案情况；胡同周边也张贴了二维码，供大家随时扫描提问题，鼓励更多居民都来关心共同居住的社区，激发主人翁意识。

最后，姜洋举了一个令人印象深刻的案例，受深圳坪山区委托，针对街道交通环境改善问题，通过“路见PinStreet”平台进行提案征集，最终的数据报告反映许多来自一所中学的师生希望在学校门口增加天桥，以解决上学路不安全的问题。对于这个投资上百万的项目，区长当即决定实施、立项，并邀请两个设计团队提出了两种方案；再次通过平台向老百姓征求意见，大家选了Y字形的人行天桥，现在已经进入施工。

所以，当数据被更精准、高效地利用，加上政府工作机制的转变，调动居民参与的积极性和热情，就既能助推城市工作顺利实施，又能惠及民生福祉、得民心顺民意，真正让城市更美好，让生活更幸福。

北京数城未来科技有限公司联合创始人兼首席执行官，宇恒可持续交通研究中心副主任。