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城市规模激增，城市治理面临“大考”。
未来二十年，城市化仍是中国社会变迁的主旋律。国务院印发的《国家人口发展规划（2016-2030年）》提出，常住人口城镇化率2020年达到60%。世界银行估计，到2030年，中国将有70%人口生活在城镇。根据国际经验，当城市化水平达到 70%之前，城市化水平都会快速增长。
毋庸置疑，城市化的進程拥有带动中国实现中高速增长的巨大潜能，但另一方面，也给城市治理带来新的难题。
随着大数据、云计算和人工智能技术的到来，无论是从个人的生活和工作、企业的运营、地方政府、甚至国家层面的治理，用数据思维解决城市治理难题，正在成为城市规模激增后相关政府部门和企业积极探索的领域。
横纵联合提升城市“人情味”
发生在2015年跨年前夜的“上海外滩踩踏事件”直到现在还让人心有余悸，31万人聚集在不到3000平方米的活动场所上，这是一个的典型局部空间人群突发聚集，从而导致空间承载量超过极限而引发的安全事故。
在公共景区的管理中，有专家给出了室外空间超过0.75平方米/人时就要采取限流措施的建议，但“0.75”这个值如何进行系统的评估和研究，又如何在动态的监测下实现有效预警？
“在城市治理环节中，我们采集人群密度以及人群流向等数据，结合相关城市区域、部件信息，通过大数据建模，进行热点区域与周边环境的关联分析，推导发生公共安全事件的临界点，从而触发报警执行相应预案。在治理层面，整合公安、消防、城管、街道以及社区等资源，实现联动联勤，制定、推演相应的防范预案。在发生预警的时候，能够自动根据预案调动相关资源进行及时的处置。”专注于提供大数据解决方案和服务的成都派沃特科技有限公司（以下简称“派沃特”）董事长黄希对记者表示。
1997年毕业于成都电子科技大学计算机学院的黄希，先后就职于东软和东方通信，从事销售工作，后在赛贝斯（中国）有限公司担任业务顾问、西区总经理后，于2011年创建了派沃特。2014年获得四川大学软件工程硕士学位的黄希，是标准的既懂技术、又懂业务的企业创始人。而这，也为派沃特在商业布局、技术突破和业务拓展方面带来了先天的优势。
在成都昭觉寺制定的重大节假日应急安全预案中，派沃特的解决方案既包括节假日常态下公安消防警力部署，又包括人群密度达到相应比例情况下，如何增加警力，增加警力如何部署等。在安全隐患发生前，能自动匹配相应预案，并通知相关人员就位，有效地预防了恶性安全事件的发生。
在城市治理体系中，横向跨部门的数据协同是为了让当前所发生的事件处置更加高效快速，而纵向的历史相关数据则能帮助检验事件处置的效果。通过对城市治理各方面的历史数据关联分析，能从全局的角度，知道城市的平安建设是否进一步改善、民生满意度如何、经济发展速度如何、生态环境变化程度等，帮助政府进行科学决策，实现社会长治久安、群众安居乐业，提升城市能级。
进入数据化时代，各行各业都以数据记录，如此海量的大数据通过“横纵联合”，可以在提升城市“人情味”上发挥功效，在“机器智能”时代同样可以把“城市联通数据”，让大数据实时感知民众需求，也让大数据及时调整城市基础设施的运行，特别是对突发应急事件快速反应，让数据“跑”在问题发生前。
融合思维树立治理“全局观”
没有数据，尤其是各职能部门的政务数据，就谈不上大数据治理。并且这个问题解决的深度和广度，也决定了城市治理的精细度和智慧度。“各地方政府也认识到了这个问题，我们与地方政府一道，通过技术协作或行政政策，逐步打破那些信息孤岛和应用壁垒，逐步完善城市大数据治理体系。”黄希表示。
今年5月，国务院印发的《政务信息系统整合共享实施方案》指出，要坚持统一工程规划、统一标准规范、统一备案管理、统一审计监督、统一评价体系的“五个统一”总体原则，有序组织推进政务信息系统整合。“在未来，政务数据将不再是大数据治理中的棘手问题，将更多的数据种类接入到大数据治理体系中，如何更好地提取和分析物联网数据、视联网数据、互联网数据等，是我们需要面对和解决的问题。”黄希说。
对待纷繁复杂的数据，黄希一直提倡“总体思维、融合思维和智慧思维”，也就是数据需要从样本数据到全部数据，兼顾数据的多样性和关联性，利用深度学习和人工智能技术，使“找信息”变为“收信息”。
具体到城市治理的庞大工程中，黄希解释道，首要的任务是建设城市治理的全数据体系，这些数据包括政务数据、民生数据、城市数据、经济数据、平安数据等。通过全数据体系的建设，城市的治理才是有根可据，有效可查；其次，城市治理这项庞大的系统工程，不可能一蹴而就。不同的城市有其自身的特点，也不可能千篇一律。“我们以问题为导向，以融合思维方式，探索城市治理实施的最佳路径和方式。”
在城市流动人口管理方面，派沃特通过获取水、电、气等居民日常生活信息波动情况，结合“一标三实”（标准地址、实有人口、实有房屋、实有单位）数据，建立群租分析模型，加强流动人口的精细化管理。
在城市治理过程中，派沃特通过整合现有的监控资源，如天网、卡口、交通、城管、水务、教育等以及包括企业、小区、院落等在内的社会视频，采用分布式存储模式，单一节点的数据问题并不会对其他进行影响。在整合平台中，通过CA认证实现严格的用户、权限管理，防止泄密问题的发生。同时，以上各类资源作为互补的存在，同一区域某类视频发生故障的时候，能够切换到其他类视频，保证城市治理常态运行。
在城市治理项目实施过程中，有超过80%以上的数据都为半结构化和非结构化数据，其中以音视频数据为典型代表。但音频视频数据的编码方案并非唯一，面对一个城市之中不同厂商/标准的众多视频监控设备所产生的音视频流式数据，如何进行快速处理、呈现，以及有效证据留存，成为了视频数据处理的关键点和难点。
通过对音视频编码的理解，派沃特形成了自主知识产权的音视频集成整合平台，将编码标准差异和技术更新换代的因素进行了封装，通过音视频数据处理的输入、输出端配置，帮助城市治理体系实现对音视频非结构化数据灵活处理的需求。
“关于视频数据的识别处理，如人脸识别、车牌识别，以及对视频数据的结构化分析，我们也与国内知名的图像识别厂商进行了深度合作，全方位完善城市治理体系下以音视频数据为代表的非结构化数据处理环节。”黄希表示。
未来二十年，城市化仍是中国社会变迁的主旋律。国务院印发的《国家人口发展规划（2016-2030年）》提出，常住人口城镇化率2020年达到60%。世界银行估计，到2030年，中国将有70%人口生活在城镇。根据国际经验，当城市化水平达到 70%之前，城市化水平都会快速增长。
毋庸置疑，城市化的進程拥有带动中国实现中高速增长的巨大潜能，但另一方面，也给城市治理带来新的难题。
随着大数据、云计算和人工智能技术的到来，无论是从个人的生活和工作、企业的运营、地方政府、甚至国家层面的治理，用数据思维解决城市治理难题，正在成为城市规模激增后相关政府部门和企业积极探索的领域。
横纵联合提升城市“人情味”
发生在2015年跨年前夜的“上海外滩踩踏事件”直到现在还让人心有余悸，31万人聚集在不到3000平方米的活动场所上，这是一个的典型局部空间人群突发聚集，从而导致空间承载量超过极限而引发的安全事故。
在公共景区的管理中，有专家给出了室外空间超过0.75平方米/人时就要采取限流措施的建议，但“0.75”这个值如何进行系统的评估和研究，又如何在动态的监测下实现有效预警？
“在城市治理环节中，我们采集人群密度以及人群流向等数据，结合相关城市区域、部件信息，通过大数据建模，进行热点区域与周边环境的关联分析，推导发生公共安全事件的临界点，从而触发报警执行相应预案。在治理层面，整合公安、消防、城管、街道以及社区等资源，实现联动联勤，制定、推演相应的防范预案。在发生预警的时候，能够自动根据预案调动相关资源进行及时的处置。”专注于提供大数据解决方案和服务的成都派沃特科技有限公司（以下简称“派沃特”）董事长黄希对记者表示。
1997年毕业于成都电子科技大学计算机学院的黄希，先后就职于东软和东方通信，从事销售工作，后在赛贝斯（中国）有限公司担任业务顾问、西区总经理后，于2011年创建了派沃特。2014年获得四川大学软件工程硕士学位的黄希，是标准的既懂技术、又懂业务的企业创始人。而这，也为派沃特在商业布局、技术突破和业务拓展方面带来了先天的优势。
在成都昭觉寺制定的重大节假日应急安全预案中，派沃特的解决方案既包括节假日常态下公安消防警力部署，又包括人群密度达到相应比例情况下，如何增加警力，增加警力如何部署等。在安全隐患发生前，能自动匹配相应预案，并通知相关人员就位，有效地预防了恶性安全事件的发生。
在城市治理体系中，横向跨部门的数据协同是为了让当前所发生的事件处置更加高效快速，而纵向的历史相关数据则能帮助检验事件处置的效果。通过对城市治理各方面的历史数据关联分析，能从全局的角度，知道城市的平安建设是否进一步改善、民生满意度如何、经济发展速度如何、生态环境变化程度等，帮助政府进行科学决策，实现社会长治久安、群众安居乐业，提升城市能级。
进入数据化时代，各行各业都以数据记录，如此海量的大数据通过“横纵联合”，可以在提升城市“人情味”上发挥功效，在“机器智能”时代同样可以把“城市联通数据”，让大数据实时感知民众需求，也让大数据及时调整城市基础设施的运行，特别是对突发应急事件快速反应，让数据“跑”在问题发生前。
融合思维树立治理“全局观”
没有数据，尤其是各职能部门的政务数据，就谈不上大数据治理。并且这个问题解决的深度和广度，也决定了城市治理的精细度和智慧度。“各地方政府也认识到了这个问题，我们与地方政府一道，通过技术协作或行政政策，逐步打破那些信息孤岛和应用壁垒，逐步完善城市大数据治理体系。”黄希表示。
今年5月，国务院印发的《政务信息系统整合共享实施方案》指出，要坚持统一工程规划、统一标准规范、统一备案管理、统一审计监督、统一评价体系的“五个统一”总体原则，有序组织推进政务信息系统整合。“在未来，政务数据将不再是大数据治理中的棘手问题，将更多的数据种类接入到大数据治理体系中，如何更好地提取和分析物联网数据、视联网数据、互联网数据等，是我们需要面对和解决的问题。”黄希说。
对待纷繁复杂的数据，黄希一直提倡“总体思维、融合思维和智慧思维”，也就是数据需要从样本数据到全部数据，兼顾数据的多样性和关联性，利用深度学习和人工智能技术，使“找信息”变为“收信息”。
具体到城市治理的庞大工程中，黄希解释道，首要的任务是建设城市治理的全数据体系，这些数据包括政务数据、民生数据、城市数据、经济数据、平安数据等。通过全数据体系的建设，城市的治理才是有根可据，有效可查；其次，城市治理这项庞大的系统工程，不可能一蹴而就。不同的城市有其自身的特点，也不可能千篇一律。“我们以问题为导向，以融合思维方式，探索城市治理实施的最佳路径和方式。”
在城市流动人口管理方面，派沃特通过获取水、电、气等居民日常生活信息波动情况，结合“一标三实”（标准地址、实有人口、实有房屋、实有单位）数据，建立群租分析模型，加强流动人口的精细化管理。
在城市治理过程中，派沃特通过整合现有的监控资源，如天网、卡口、交通、城管、水务、教育等以及包括企业、小区、院落等在内的社会视频，采用分布式存储模式，单一节点的数据问题并不会对其他进行影响。在整合平台中，通过CA认证实现严格的用户、权限管理，防止泄密问题的发生。同时，以上各类资源作为互补的存在，同一区域某类视频发生故障的时候，能够切换到其他类视频，保证城市治理常态运行。
在城市治理项目实施过程中，有超过80%以上的数据都为半结构化和非结构化数据，其中以音视频数据为典型代表。但音频视频数据的编码方案并非唯一，面对一个城市之中不同厂商/标准的众多视频监控设备所产生的音视频流式数据，如何进行快速处理、呈现，以及有效证据留存，成为了视频数据处理的关键点和难点。
通过对音视频编码的理解，派沃特形成了自主知识产权的音视频集成整合平台，将编码标准差异和技术更新换代的因素进行了封装，通过音视频数据处理的输入、输出端配置，帮助城市治理体系实现对音视频非结构化数据灵活处理的需求。
“关于视频数据的识别处理，如人脸识别、车牌识别，以及对视频数据的结构化分析，我们也与国内知名的图像识别厂商进行了深度合作，全方位完善城市治理体系下以音视频数据为代表的非结构化数据处理环节。”黄希表示。