国外智慧城市知识中心构建机制及其经验借鉴，本文主要内容关键词为：机制论文,智慧论文,国外论文,经验论文,知识论文，此文献不代表本站观点，内容供学术参考，文章仅供参考阅读下载。
1 研究背景
1.1 智慧城市知识中心构建问题的提出
随着城市化进程的不断推进，城市发展面临诸多挑战，城市居民对城市“智慧化”运行和发展的呼声越来越高，建设智慧城市成为城市政府重视民生和城市绿色可持续发展、解决各种社会和经济问题的重要途径，成为提高城市竞争力和占领城市战略制高点的重要动议[1－2]。当前，国际上一些国家和地区已经认识到了“智慧城市”的前瞻性，相继提出了“智慧城市”的战略举措[3－5]。近年来，我国各级政府也高度重视“智慧城市”建设。目前，我国已经有上百个城市提出要建设“智慧城市”，北京、上海、武汉、深圳等城市纷纷启动“智慧城市”战略，将“智慧城市”列入“十二五”规划。智慧城市以信息技术高度集成、信息资源综合应用为主要手段，以政府智能化管理创新、企业智力化服务创新和公众智慧化生活创新为建设内容。知识中心是智慧城市建设的重要组成，然而实践中存在数据、信息、知识共享和决策协同跨城市管理部门综合集成的“管理墙”障碍问题，存在知识服务跨各种系统和平台综合集成的“技术墙”障碍问题，如何构建知识中心，多维度为城市社会问题和经济问题提供综合决策支持尚待研究[6－9]。
1.2 智慧城市研究的国内外现状
采用“智慧城市”检索中国期刊网数据库，检索结果为575条，其中CSSCI收录论文仅20条，最早发表论文的时间为2005年，论文最早被CSSCI收录的时间为2010年。结果显示，关于智慧城市的学术性研究近年来逐渐成为热点，但相关的学术性研究仍较少。中文学术性论文讨论的主要议题包括智慧城市的涵义及概念、建设理念和原理、发展策略、路径与愿景、评价指标与关键技术、安全管理、建设瓶颈与对策等；研究领域涉及城市管理、未来发展、城市规划、图书情报、管理工程、信息技术等多学科；技术视角是主流，在此视角下智慧城市被看成是信息化城市、数字城市、网络化城市、虚拟城市、智能城市发展的高级形态[2,6－9]。
采用“smart city”检索英文ProQuest数据库，检索结果为1540条，但学术性期刊论文仅有41篇，最早发表的学术性论文时间为1993年；检索SCI/SSCI/A&HCI引文库，检索到学术性论文共20篇，最早发表论文的时间是1999年，国外学术领域对智慧城市建设问题的关注比国内要早。英文学术论文讨论的议题包括智慧城市的概念及理念，人文、经济、环境、治理、创新、技术、社区、安全等多维度决策协同条件下的城市可持续发展、创新发展、生态发展等综合决策问题，智慧城市智能化管理的服务集成、技术集成、政策集成、地理空间集成等综合集成管理问题，智慧城市绩效的模型构建及评估，交通、旅游、城市治理、医疗健康等智慧城市建设项目的案例及不同地区和城市的智慧城市建设经验等；研究领域涉及工程、计算机科学、商业与经济、自动化控制系统、健康医疗科学、行为科学、交通、城市规划与建筑设计等多学科领域；研究视角中技术视角是主流，国内智慧城市的认识多借鉴于此。近年来，社会管理视角被提出，在这个视角下智慧城市被看成是创新型城市、学习型城市、人性化城市、知识型城市、智能化城市发展的高级形态[1,4]。
如表1所示，智慧城市研究的论文近年来具有剧增的特点，智慧城市研究已成为多学科领域关注的热点问题，但是在信息资源管理领域相关的研究还较少[10－12]。
1.3 知识中心及智慧城市知识中心研究的国内外现状
采用“知识中心”检索中文中国期刊网数据库，检索结果为21条，其中CSSCI收录的有效论文为6篇，主要讨论了图书馆、农业知识服务、政府决策支持等领域知识中心的构建问题，但对什么是知识中心没有明确的定义。知识中心的类型有两种，一种被视为是提供知识共享和信息增值再用的服务模式，如图书馆和博物馆提供的综合信息服务、图书馆提供的公共知识资源共享服务和面向农村务农人员的知识服务、政府间构建的跨部门信息共享与决策支持服务，另一种被视为是实践知识管理的组织。
采用“knowledge center”检索英文ProQuest数据库，检索结果为183条，其中学术论文为0；检索SCK/SSCI/A&HCI数据库，检索到4篇涉及knowledge center的有效文献，主要讨论了农业、工程、生物科技及化学、计算机等领域的知识中心构建问题，但对什么是知识中心没有明确的定义。知识中心的类型有四类：第一类为基于成本效用模型的在线信息发布系统，提供满足不同类型农业温室产业用户需求的知识资源；第二类为提供多种分析工具的一种综合数据仓储，服务于多种类型专业数据库资源的集成；第三类为提供卓越管理实践，综合信息资源及在线学习与学习管理的一种综合知识服务设施，由管理部门、产业和教育机构共同参与，服务于水和营养物管理与保护产业发展和商业运作；第四类为一种基于网络技术的在线学习平台，服务于教育领域知识社区教学和科研数据交换及开放型专业知识库建设。
中文文献调查揭示，学术领域尚未对什么是知识管理中心、为什么构建知识管理中心、如何构建知识管理中心、知识管理中心的类型及功能是什么等知识中心构建的基础型问题进行专门研究。国内外在知识中心是什么的认识上存在很大差异，国内研究多是基于管理视角，国外研究多是基于技术视角；国内研究停留在构想，国外研究多在总结最佳实践经验。
中外文献虽无知识中心的定义，但知识中心构建类型的分析揭示，知识中心一般具有以下特征：
(1)构建动因上以知识共享、互动学习、综合决策支持等知识服务为目标，可以看成是一种提供社会化知识增值服务的战略选择。
(2)组织策略上以多利益相关方合作为基础，聚不同来源的多种知识资源为一体，建立跨主体的知识积累、共享、交流和使用机制，知识管理与服务政策集成、管理与服务对象集成、服务方式和服务手段集成，可以看成是一种建立跨主体数据、信息和知识共享，提供综合决策协同支持的知识型组织。
(3)技术支撑上以Web为基础，集成数据库、信息系统、知识服务平台和电子通信技术服务设施，提供从数据——信息——知识——行动的知识转移，具有在线信息交换与发布、知识共享与学习服务及学习管理、决策支持智能分析等功能，可以看成是一种能够提供知识资源集成管理与集成服务技术方案实现方法和实现工具的技术支撑体系。
笔者采用“智慧城市＋知识中心”和“smart city＋knowledge center”检索上述国内外数据库，没有发现专门研究智慧城市知识中心议题的相关文献。本文对智慧城市知识中心研究对象的界定是，服务于上述技术视角和社会管理视角下智慧城市的发展过程，并具有上述三方面知识中心特征的组织，不管其名称为何。
1.4 国外智慧城市知识中心组织策略研究的方案设计
本文以调查研究国外智慧城市建设中的知识中心构建机制为研究目标，旨在为我国智慧城市知识中心的构建提供经验借鉴。为此笔者围绕构建机制议题，提出以下5个问题，指导案例资料收集及分析：
(1)智慧城市知识中心建设的背景、目标或动因是什么？
(2)智慧城市知识中心实现其跨部门数据、信息和知识共享，决策协同的组织策略和合作机制是什么？
(3)智慧城市知识中心建设的技术支撑体系是什么？
(4)智慧城市知识中心的应用示范有哪些？
(5)智慧城市知识中心在提供社会问题和经济问题综合决策协同支持方面有何值得学习借鉴的经验？
笔者通过咨询IBM智慧城市建设的国际专家，利用出国参加国际会议和在国外做富布赖特研究学者的机会，采用实地调研、网络调查和国外专家访谈方式，收集到能够回答上述研究问题的实际案例三个，其典型性特征及选择的依据如下：
(1)荷兰阿姆斯特丹智慧城市知识中心(ASC Knowledge Center)[13]，在节能项目方面多利益相关方的合作模式被欧盟选为智慧城市建设的典范。利益相关方权限管辖范围内实现了政府、企业、高校和市民的数据、信息和知识共享与社会管理重大问题的决策协同。
(2)巴西Rio de Janeiro市智能运行中心(Rio de Janeiro Intelligent Operation Center)[14]，是世界上第一个集成城市所有管理职能，采用统一指挥与控制的体系。在整个城市范围内实现了管理职能数据、信息、知识的共享和跨部门公共决策协同。
(3)澳大利亚昆士兰技术大学(QUT)智能交通研究中心[15]，是世界上第一个跨州、地方，私人和政府交通权限，集成运行实时交通数据库，提供交通网络全景图像的研究中心。在合作研究应用领域范围内实现了政府、企业和高校的数据、信息和知识共享，州、城市和街区，国际、国家和地方综合决策支持的协同。
2 荷兰阿姆斯特丹智慧城市知识中心案例研究
2.1 建设背景及动因
建立企业、管理部门、研究机构和市民的合作，旨在将阿姆斯特丹区域建设成智慧城市，以提高居民的生活质量。提供与智慧城市主题相关的可持续发展项目(如节能、二氧化碳减少项目)，提供与智慧城市主题相关的、与居住、工作、流动能力、公用设施及开放数据有关的知识创新服务。知识中心建设的动因是创新产品驱动，在未来互联网发展示范应用、生态经济发展模式战略选择方面具有借鉴意义。
2.2 组织策略与合作机制
主要包括以下三个方面的内容：(1)用户驱动创新实验有效资源配置策略。将智慧城市作为开放的、用户驱动创新实验的、为未来互联网服务提供有效性检验的环境。通过创新动议的测试，使最有效的创新动议有可能在更大范围内推广应用。(2)利益相关方合作机制。建立可持续合作伙伴关系和合作战略，建立合作框架，构建未来互联网实验平台及环境。(3)科研创新可持续发展应用。基于未来互联网开展研究及发展，分布式数据采集及智能网格应用(空间城市、数字城市、智能城市和智慧城市)；在真实生活的环境(Living Labs)中采用创新动议，开展未来互联网实验驱动的研究项目，有效共享公共资源，以建成城市和区域的生态体系。
2.3 技术支撑体系及其先进性
主要包括两个方面内容[16]：(1)搭建智慧城市平台。由Amsterdam Innovation Motor、阿姆斯特丹市、Liander、KPN发起，已建成由70多个合作伙伴参与的各类能源、气候转变和开放连接项目，提供各类创新产品和服务的测试；理解居民和区域用户行为；提供可持续经济投资。(2)技术支撑体系架构。包括宽带设施连接电缆、光纤、无线网络，提供与城市居民和组织的高连接能力和宽带；在城市物理框架和设施上安装嵌入式系统、智慧装置、传感器等，提供实时数据管理、提醒和数据处理；面向应用提供数据采集及处理、基于Web的合作及市民智能化生活方式实现；采用云计算、新兴技术应用物联网、开放数据、语义网和未来媒体技术等服务型软件及标准化设施，减少研发费用，加速智慧城市运行。
2.4 应用领域及其示范性
知识中心为智慧城市综合决策提供的知识服务主要体现在三个方面：(1)创新经济发展。包括智能城市群：生产、业务服务、健康及旅游等；智能城市区：CBD、技术园、购物区、大学校园、港口、车站、机场；新的企业产生及智能产品孵化。(2)城市基础设施改善。包括智慧交通、智慧流动及停车；宽带、DSL、FTTH、无线、嵌入式系统；节能、智慧网格；环境监控、实时提醒、安全。(3)政府治理。包括市民服务，决策、参与、直接民主，监管与评估。
3 巴西Rio de Janeiro市智能运行中心案例研究
3.1 建设背景及动因
巴西Rio de Janeiro市人口在百万以上。2010年4月5日的暴雨造成了该市70名居民死亡。促使该市建立了智能运行中心，采集以实时数据为基础的关于天气、交通、政策、医疗、燃料、服务的数据，以预测突发性事件，减少负面影响，保护居住在洪水高风险社区的居民。其智能运行中心建设的主要动因是政府联合行动，在合作解决城市社会问题、提供城市管理综合决策支持方面具有借鉴。
3.2 组织策略与合作机制
由30多个国家政府部门、私人机构、交通运输公司联合行动，实现跨部门业务数据整合集成和共享，建立智能运行中心，集成城市所有管理职能，建立统一指挥与控制的管理体系和技术系统。各部门代表在运行中心可以观看实时街道录像和数据处理的图形，共同决策。
以综合集成管理、整体系统的方式将城市自然系统与以人为中心的决策系统结合，以支持城市领导管理复杂的现代都市为构建原则。由于采取跨主体的合作行动规划与管理，管理设施得以优化，政府智能管理部门联合数据采集、信息融合及智能分析，市民服务得到显著的改善。
3.3 技术支撑体系及其先进性
由IBM智能运行中心提供技术支撑体系，包括数据库、数据集成软件、通讯技术、预测分析软件部署与运行维护和管理。通过三个步骤构建技术支撑体系：(1)数据集成，业务文件管理数字化、无纸化；(2)信息系统及平台集成，跨部门、跨领域、跨城市各类数据综合集成；(3)数据监管及智能分析，提供合作决策支持、文化分析、社会网络分析及城市治理决策支持方案[17]。
3.4 应用领域及其示范性
由IBM智能运行中心提供提前2天的天气和洪灾预警功能；可以针对突发事件，部署警力预防犯罪和应对火灾；市民可以登记后通过手机获得危险应对通知。智能运行中心还为2014年将在该市拟举办的足球世界杯提供了应急准备和为2016年将在该市举办的奥运会开幕和闭幕活动提供了安全预警准备。
4 澳大利亚QUT智能交通研究中心案例研究
4.1 建设背景及动因
将3所澳大利亚一流大学的学术专家知识与国际领域私人和政府部门的创新、资源和经验结合，目前有10个国际公认的组织构成其中心成员，开展为期3年的合同研究。关注智能交通系统和交通拥堵问题，为澳大利亚和国际都市提供多模式网络优化(multimodal network optimization)方案和国家交通解决方案，提供智能交通创新技术、服务、产品和政策解决方案，旨在改善现存设施的有效利用并提高其网络效率，发展多模式网络应用。QUT智能交通研究中心构建的动因是业务、产品及服务的优化，在成本效率服务增值模式选择方面具有借鉴。
4.2 组织策略与合作机制
QUT智能研究中心值得学习借鉴的综合决策支持能力提升策略表现在四个方面：(1)领导力提升策略。成立战略管理委员会，由交通及实施的领导者(CEO或管理部门负责人)构成，政府、企业、研究机构的领导者参与，提供愿景的建议和指南。(2)执行力提升策略。成立研究咨询委员会，决定中心研究什么和如何研究。成员需识别国家和国际范围内开展合作研究的机遇，评估新出现的交通系统问题，讨论未来研究方向。为战略委员会提供建议，每季度召开一次见面会。(3)团队合作研究工作能力提升策略。组建若干研究方向的研究团队由各领域的顶级专家负责相关方向的研究，有足够研究人员和博士生支持相关方向的研究，配有秘书支持日常管理工作。(4)合作创新能力提升策略。优化信息，开发和最大化利用技术，使用建模、仿真和可视化技术提高网络效率和多模式网络运行能力，管理城市化发展问题，为用户期望的可靠出行提供更多优化选择方案。
4.3 技术支撑体系及其先进性
建立知识中心，提供合作研究的资源库和知识库。以经济原则为指导，利用收益成本率(BCR)、投资及收益分析模型构建技术支撑体系和决策支持综合集成管理体系。其技术体系的设计原理为从数据——信息——知识——行动。技术体系由数据汇聚、知识挖掘、决策优化方案选择和管理决策引导构成。
4.4 应用领域及其示范性
构建了仿真、可视化及建模模拟实验室、集成化交通网络数据库，应用在四个领域：(1)信息集成。出行者信息集成，实时预测出行者信息，提供多模式出行计划方案及手机应用。(2)优化网络效率与改进其可靠性。加快建设可控高速公路项目，优化网络能力，增强出行时间可靠性和安全性；开发利用可提供经济和可持续发展产品的技术，取代构建更多交通设施；关注经济高效的高速公路拥堵提醒。(3)道路使用经济。利用经济原则研究交通政策与出行行为和最适宜的技术、系统和策略，为道路利用者的决策提供建议，以取得最合理的道路使用费用配置。(4)出行者交通。通过路线的管理提供交通出行优选方案。预期研究应用收益包括：改进高速公路出行者信息及将多种策略融合，构建不同交通条件下集成化的高速公路管理方案，预期直接产生短期经济收入外，还将改进生产能力、商业产品研发和应用能力，提高出行者的出行流动能力。
5 结语
三个典型案例在知识中心建设的动议、组织策略与合作机制、技术支撑体系和应用示范等方面均积累了多维度数据、信息、知识共享和跨部门综合决策协同支持的成功经验，对研究和解决我国知识中心建设中的“管理墙”和“技术墙”障碍问题、对明确我国知识中心构建机制中的关键要素及其关系，具有以下四个方面的重要参考作用。
5.1 知识中心的构建动议借鉴
在打破部门间条块利益分割而导致的信息化孤岛方面，提供了跨管理部门和跨行业的地区资源共享、协同运作、联合行动计划。构建动议包括：采用巨系统体系系统思维方式、合作与竞争战略，选择数字化业务创新与优化管理方式、无纸化网络合作工作方式，将电子文件和数据作为自然资源和管理工具，制定基于联合行动计划的数据集成、知识库构建、社会网络智能分析与社会网络构建等实施策略。
5.2 知识中心的组织策略与合作机制借鉴
三个案例均选择了城市范围内跨部门数据、信息、知识共享和决策协同的综合集成管理战略，其合作机制可借鉴的经验是：(1)多利益相关方合作，建立利益相关方领导者合作伙伴关系，高校、产业及政府共同提供决策优化支持、智力服务支持、技术与产品创新和社会服务可持续发展支持，增强城市资源统一规划的领导力；(2)多维度、跨层级主体合作，建立跨部门、跨学科、国际/国家/城市/区域的研究者与管理者、技术人员和用户的交流与沟通机制、会议联系制度，整体提升跨部门协同运作的执行能力和合作创新服务能力。
5.3 知识中心的技术支撑体系借鉴
技术体系并非简单的信息技术架构和物理设施建设，是智慧城市价值创新与经济创新体系的概念框架构建及其实现环境的构建。需要考虑业务转型及创新机制、基于互联网的新兴信息技术发展及其对个人和组织行为的社会影响、基于互联网的绿色生态文化环境建构及刺激个人需求的新经济发展模式选择。
5.4 知识中心的应用示范借鉴
三个案例在改善城市居民生活质量方面，为社会问题和经济问题提供综合决策解决方案方面均得到了国际的认可。其值得借鉴的经验有：多层次业务创新、跨组织运行操控，交通设施管理智能化，发展城市智能交通和绿色交通，促进居民出行方式智慧化，降低出行成本，提高出行效率；多纬度社会管理创新、跨部门决策支持，促进产业服务智力化，发展信息与知识服务产业；鼓励复杂性合作服务创新，积极开发生态型跨网络信息采集与知识挖掘技术、开发大数据社会网络智能分析技术及行动引导的智力服务产品。
三个案例均建立了基于公共数据集成管理与集成服务的信息资源共享机制，实现了公共数据跨部门、跨管辖区域的共享。在城市数据统一规划、统一采集、统一开发、统一维护及其社会化增值再利用方面，借助大数据社会网络智能分析技术，实现了对各类数据资源的综合分析处理，为城市管理及政府部门的科学决策提供了全方位的参考。其值得学习的经验是智慧城市知识中心的构建可以面向智慧城市发展的某一应用领域，也可以面向整个城市跨应用领域。
收稿日期：2012－12－27
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