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北京大學區域開發與城市運營高級研修班:數據驅動與城市運營該如何共生

發布時間:2019-11-04 15:54:32  信息來源:小編互聯網整理   作者:總裁培訓小編
  城市的全面數字化改造,乃至數據驅動運營,作為智慧城市的大方向,相信已經有所共識。但目前我們整體上還停留在數字城市的早期階段,城市的規劃、建設、運營、管理,都還沒有真正實現數字化,遑論智慧化。

  昨天一位資深的IT企業智慧城市前輩聊天時說,“現在智慧城市體系里哪一層面的產品和服務都很low,離滿足真正的要求早著呢。可以說是功能機和智能機的差別。現在就差不多等同于原來PDA手機的時代,看似很多功能也都有了,但是蘋果一出世,就知道差距的巨大了。”

  IT企業的思維,提升產品靠黑科技研發,更快的速度、更準的算法,但其實真正的代際提升,靠的是思維方式的轉變。就好像我們發現蘋果手機的靈魂,也許不是觸屏和處理器,而是交互習慣和手機之外的應用商店。對于智慧城市來說,這個應用商店可能就是數據運營的機制,包括我們一直在做的決策支持平臺和數據實驗室,才是這個故事的真正重點。

  以數據為線索,我們看到城市的規劃、建設、運營、管理被重新組織成一個新的玩法。在互聯網、物聯網、人工智能等技術推動下,各種傳統產業和城市管理被賦予新的邏輯。無論商業運營還是政府管理,數字化轉型都不是把原有流程簡單的轉為線上,而是以更多互動、共享、彈性、精細的模式重新定義。這個過程中,每個環節都會產生大量的數據,如同傳統產業中的能源一樣,成為產業發展新的驅動力,并通過數據與上下游產業互相串聯。

  一個最常見的產業升級范式是,通過物聯網、傳感器等技術對傳統的城市公共品進行改造,使其具備共享化的低成本運營能力,并可以在運營過程中獲得持續收益,例如共享單車。這種運營驅動的邏輯要求企業具備產品和運營的雙重能力,并可以在產品設計階段就植入可運營的技術要素。在運營過程中,產品整個生命周期都會產生大量的數據流,人力驅動的管理方式變成數據驅動。一方面,可以優化產品運營本身,降低運營人力成本和綜合成本,并通過人工智能使產品運維效率不斷迭代提升,改善用戶體驗;另一方面,城市中各種產品和系統運維的數據,匯聚到城市數據平臺中,彼此交叉和結合,又可以去幫助優化其他系統;而所有系統的數據,則全面描述了城市本身的運行,通過城市級的決策支持系統,實現城市的科學規劃和精細化管理。總的來說,從傳統的一次性售賣或者租用的盈利模式,轉為兩個盈利階段,一段是產品運營收益,一段是數據運營收益,后者將會越來越大以至于最終超越前者。

  共享單車是一個非常典型的產品:相對于傳統的政府公共自行車,物聯網使單個車輛可以實時在線,可精確定位,并接受控制;用戶不需要擁有車輛的所有權,可以隨時獲得使用權,并可以通過定位服務找到車輛使用,用后在目的地附近合法地點自由歸還;摩拜單車既是設備商也是運營商,通過我們共同開發的“魔方”人工智能大數據平臺,摩拜運維人員可以智能化決策調度車輛的時空分布(類似的,如果是汽車,甚至可以自動駕駛完成調度);我們與摩拜組建了聯合數據實驗室,運用摩拜的運營數據,幫助多個城市進行了各種城市規劃和運營的分析和優化,提出了包括步行系統、公交系統、街道設計、零售選址等系統的建議;在一些城市,我們還將摩拜的數據接入了城市的大數據平臺,通過各種分析模型,形成城市級別的決策模型,對從宏觀到微觀的各種城市問題進行實時的問題分析和決策支持,實現精細化的城市治理。

  另一個案例是我們參與研發的智能垃圾桶,其基本功能是垃圾深度的感知,可以在達到某些深度時自動進行壓縮,提升垃圾桶的容量,減少維護工作量。在桶完全裝滿后,通過物聯網通知平臺申請維護操作。根據我們在清華大學布置的垃圾桶數據來看,從每天三次巡檢,變成了十天左右的按需清理,大大降低了對清潔人員的需求,節約了人力成本。而更重要的是,垃圾清理變成了數據驅動的流程,這樣我們就設計了一套基于無人駕駛的自動垃圾回收車,可以按照滿桶信號規劃線路每晚自動回收垃圾,使整個垃圾回收變成了完整的數據驅動的閉環。

  對于傳統互聯網產業,C端和B端的邏輯往往比較簡單。而對城市來說,多元主體復雜、價值觀割裂。昂貴的硬件和軟件投入最終對政府和城市運營商而言,產出應該是更高效低成本的治理,以及更多的運營階段商業價值,但這不是軟硬件能直接做到的。要使買單的政府管理者體驗到數據的價值,而不僅是絢麗大屏的感官刺激,這不是單純的軟硬件產品研發環節能達到的高度。

  綜上,如何建立一個以數據為主線的產業生態,貫穿規劃、建設、運營、管理全流程,擁有包括頂層設計、硬件、軟件、數據運營在內的全面能力,是每一個有志于智慧城市運營的企業必須思考的問題。在技術上,整合數據產業生態可能有以下幾個要點:

  1.標準體系方面。哪怕是一個很小的領域和產品,其數據也會涉及到后面與其他城市數據的對接和融合。在智慧城市的頂層設計以及產品設計中,就應該充分考慮不同領域的協議、組網、數據模型、安全等標準,并在數據架構上做到充分的彈性可變。

  2.基于數據的產業生態連接方面。目前市場上各種應用產品和方案很多,但很少有真正能做到貫穿始終的數據生態,尤其是系統所采集的數據價值,往往都被忽視和放棄。政府或大型企業應該牽頭建立數據實驗室或者類似的數據整合和應用平臺,結合政府開放數據,盤活城市數據價值,有效對接數據的供需雙方,在商業和政府治理領域開發更多應用。

  3.商業模式方面。目前既有的智慧城市盈利模式大都是政府投資驅動,偏重考慮投資和運營中的分工和成本承擔模式,缺少各方獲益的真正商業形態。但實際上,在各種產業的全流程中,都有潛在的運營和收益空間。這要求每個企業在數字化改造過程中應十分重視運營環節,摒棄傳統的售賣或出租邏輯,尤其關注運營環節的數據,一方面幫助優化產品本身,一方面注意挖掘更廣泛的商業價值以延伸產業鏈。


  培訓課程:北京大學區域開發與城市運營高級研修班

  聯系人:李老師 13911249815

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