三、疫情只是“最大的”那一個麻煩，智能化城市治理是城市“新基建”的必由之路

到目前為止，全球超千萬人口城市有20多個，而能夠把千萬級城市做到衛(wèi)生相對整潔、治安良好、無貧民窟、無流民的，只有東亞國家。在全球范圍內(nèi)，菲律賓馬尼拉、印尼雅加達、印度德里／孟買、墨西哥的墨西哥城，甚至法國巴黎，都出現(xiàn)了各種各樣的城市貧民窟、治安“黑區(qū)”。

中國的北上廣、重慶、武漢、成都，韓國的首爾，日本的東京，在人口規(guī)模膨脹的同時，維持了城市應有的秩序。這與東亞儒家文化圈帶來的秩序，以及后進國家主動吸取前輩經(jīng)驗杜絕貧民聚集有關(guān)。

但是，特大城市一定會帶來某些問題，即便在東亞也無法避免，例如交通的極度擁堵，以及更大概率發(fā)生衛(wèi)生防疫事件、公共安全事件，或者過度擁擠、資源匱乏（例如，學位）等。

對擁有6個1000萬人口以上的城市（目前還有幾個城市試圖要加入千萬人口俱樂部），21個500萬人口以上的特大城市，140多個100萬人口以上的城市的中國而言，規(guī)避了全球范圍內(nèi)大城市的一些普遍問題，卻仍然繞不開基于人口的必然難題。

但是，后發(fā)國家治理體系的相對滯后，導致大城市、特大城市數(shù)量頗多的中國沒辦法也沒有時間去建立一套與西方對標的傳統(tǒng)治理體系，借助智能化技術(shù)實現(xiàn)城市治理的彎道超車，是揚長避短的必然也是唯一的選擇。

這方面，不是沒有參考。

例如，在紐約有100萬棟建筑物，平均每年約有3000棟會發(fā)生嚴重的火災，給城市治理蒙上陰影。紐約消防主管部門在日常管理中，通過智能化的大數(shù)據(jù)挖掘?qū)�火災進行了有效的預防，具體做法是將能導致房屋起火的因素細分，諸如是否是貧窮、低收入家庭的住房，房屋建筑年代是否久遠，建筑物是否有電梯等，通過特定算法，對城市中33萬棟需要檢驗的建筑物單獨進行打分，計算火災危險指數(shù)，劃分出重點監(jiān)測和檢查對象，采取針對性措施，有效降低了火災數(shù)量。

對人工智能等技術(shù)領(lǐng)先全球的中國而言，沒有理由不在這方面下苦功，此次疫情只是中國城市治理當下“最大的”那一個麻煩，還有更多諸如公共安全、環(huán)境污染等棘手城市治理問題等待解決，百度等科技企業(yè)的人工智能“新基建”布局還必須加速，三個體系下的動作所構(gòu)成的范式只是一個開始。

總之，14億人口的城市化，是世界上獨一無二的城市化進程。算力、算法大力投入下的“智能科技”，或許才能從城市治理全局為疫情“治本”提供良方。當百度等企業(yè)利用科技勢能介入防控時，“新基建”在城市治理層面展示出體系化的能量，企業(yè)自身也借勢強化了“AI樣本”定位，但是，更多手握科技優(yōu)勢的企業(yè)應該加入進來，畢竟，沒有什么比這種宏觀層面的參與更能同時體現(xiàn)社會價值與技術(shù)發(fā)展價值了。