11月23-24日， “2017互聯網+智慧中國年會”在北京召開。 本屆年會以“智繪城市 數造未來”為主題， 以數位政府、智慧城市、互聯網+政務服務、資料治理、資訊社會等為主要議題。 會議由中國社會科學院資訊化研究中心、北京國脈互聯資訊顧問有限公司聯合主辦， 國脈海洋資訊發展有限公司、浙江蟠桃會資訊技術有限公司協辦， 共有來自全國部委、省、市、區縣電子政務、智慧城市、大資料主管領導、行業專家、企業代表、主流媒體千餘人參會。
中潤普達集團公司總經理 杜小軍
在24日上午舉行的“資料治理與大資料局發展定位研討會”上， 中潤普達集團公司總經理杜小軍發表了《基於認知矩陣計算技術的城市綜合治理》的主題演講， 以下是主要內容（根據現場速記和錄音整理， 未經本人審核）：
我分幾個部分分別介紹認知矩陣、認知矩陣計算技術以及城市的綜合治理視覺化分析平臺。
一、認知矩陣計算技術將引領科學決策革命新未來
認知矩陣計算技術將引領未來， 在分析預測人類的社會行為時， 我們必須借助某些特定的分析邏輯和分析方法， 這是我今天第一個觀點。 我們看到， 在全球人工智慧發展過程中， 有三個非常重要的技術， 一個是圖像技術， 第二個是語音辨識， 第三個是語義識別， 目前的圖像識別越來越精准， 同時在語音辨識這個領域， 科大訊飛過去十年一直在努力， 大部分都涉及到了。
在人工智慧這個產業， 尤其是基於大資料的人工智慧， 我們目前整個產業處於大資料包括BI， 包括大資料的行業應用， 還有產品應用。 在往前走的過程中， 會面向感知和理解， 遇到各種問題，
現在整個互聯網在走向大資料、感知、對非機構化資料的理解等方面， 中潤普達、拓爾思、微軟（中國）等企業是真正使大資料落地的代表性公司， 會帶來價值的根本場景。
7年前的語音辨識領域， 科大迅飛高峰時市值844億， 百度語音提供免費的語音技術；5年前的圖像識別領域， 全球資本瘋狂地砸進來， 獲取的資料以及未來的資料變現非常關鍵；3年內在中文識別領域， “微軟小冰”帶來新一輪的產業發展機遇， 將從根本上解決政府資料難以識別的問題。
所以認知將引領未來是基於我們的認知矩陣計算技術， 配合豐富的場景， 從理解、推理、學習、計算、互動， 讓機器與人類直接交互接受訓練， 這是我們的目標。 開展大資料的挖掘， 我們的理論是， 讓機器像人一樣去思考問題， 這個非常之難， 但是這也是全球必須解決的問題。 我們看到， 通過技術處理可以讓這些非結構化資料的理解從根本上解決， 還有中國在大資料產業上逐漸推進的基於大資料的深度學習。 現在做的還不夠， 政府資料共用、資料應用才剛剛開始， 未來推理各種場景還有很多。
技術實踐帶來無限的變現空間， 在這個領域我們看到， 未來的認知型保健、保險、零售、政府等等， 在這些領域大有創新創業的機會，
滾滾襲來的大資料洪流中， 80%的資料是非結構化的， 包括所有格式的辦公文檔、文本、圖片、各類報表、音視頻資訊等。 能夠準確理解這類資料內容的目前只有人腦， 但在大資料洪流面前早已不堪重負， 還缺少專門的機器設備。 傳統程式設計式電腦無法完全解讀這些資訊和資料， 但以中潤普達中文大資料矩陣為代表的認知技術卻可以。 技術的革新推動了商業的創新。 認知技術將政務和商業帶入了新時代， 我們稱之為“認知商業和政務”。
二、認知矩陣計算助力城市綜合治理
基於社會的感知技術能將城市綜合治理帶入了新時代， 我們提供的大資料智慧平臺善於認知，專為理解、推理和學習而設計，能夠幫助城市管理者、規劃者重塑完美的政務洞察。這也讓我們有機會實現從前無法完成的挑戰，克服曾經無法逾越的阻礙，例如在疫情出現之前就確定擴散範圍，在投訴提出前就能主動預防。
利用社會感知的方法研究城市和改善城市並最終實現資料治理城市，必須得建立一個指標體系。指標從何而來？人的時空行為就是指標。基於時空行為，可以對這個人去畫像，比如說這是一個加班很多的人，那是一個出差很多的人。另外也可以利用人的時空行為去描繪一個城市的單元。比如說這是一個加班很多的社區，那是一個出去玩很多的社區，這是一個很宅的社區等等。這樣就得到了一個描繪城市和描繪人群的不同的指標體系。
還有應用場景、應用價值，包括社交平臺、網路媒體等等，人群流動、城市活力、公眾情緒、輿情監測等方面，通過這些開放資料，有助於洞察城市。
三、基於認知計算的城市綜合治理視覺化分析平臺
對這些資料進行識別，就必須對資料進行機器的中文語義識別，否則資料永遠賦予不了更多價值，這個是我們的一些問題。
流程創新，開啟原始資料轉換為高效決策之旅，也就是通過資料來源，真正分享的是資料支撐的產品和應用。
技術創新，引入了人工智慧進行架構創新。
資料來源接入創新，方式是多樣的，在座的都是專家，我就不多說了。
第一個資料歸集模式創新是資料當作資產用，不是簡單的資料資產。在2013年先提出了資料資產的概念，也踐行了相關的應用，今天是把資料當成資產用，如果變不了，資料的價值還遠遠不夠。
第二個資料歸集模式創新是範本為先。根據對業務理解，提供豐富、標準的城市綜合治理資料分析範本，降低系統操作難度，無須資料分析師，一鍵導入資料，選擇所需範本，任何人都能輕鬆快捷的洞察資料背後的價值，探索大眾參與的資料治理模式，提升社會治理和城市管理能力，提高行業運行監管和服務的時效性、精准性和前瞻性。
第三個資料歸集模式創新：安全是高效共用的前提。五大許可權控制體系，確保資料安全及存取權限，根據報告的內容和應用場景，指定共用範圍和人員。杜絕資訊外露的同時又能有效的將政府資料治理城市的良好結果回饋給公眾，提升民眾參與城市治理熱情。
第四個資料歸集模式創新是資料極致呈現方式。我們學習的像美國的公司，擁有全球頂級的資料範本，才能讓資料發揮價值。
社會認知指標體系創新必須公眾參與，包括市長熱線、12315，全部歸集到這個平臺上，能夠為政府決策提供第一手資料、第一手的決策資訊、第一手的視覺化資訊報告。
四、相關案例
文明辦“負面清單”。有4000多條的清單，每月定制簡報，告別人工整理資料撰寫資料簡報，通過統計資料儀錶盤，只需一次導入資料，即時更新，效率大提升。我們進行逐一挖掘，包括輿情分析、語義分析、機互動三重機制，這些可直接觸達解決問題的核心辦法，都是視覺化提供出來的。
工商12315消費維權。通過非結構化的資料分析，對工商投訴執法構建一個完整的決策中心。事前：政府端---監管預警：通過階段性分析、統計，查詢投訴舉報較多的企業、品牌、行業、問題，在某一階段投訴舉報數量達到一定數量時，進行預警提示，發出監管預警。群眾端---消費警示：對投訴舉報記錄+線上大資料文本輿情挖掘，進行高頻用詞分析、發現投訴熱點，為人工分析提供線索，便於有關業務部門發佈消費警示、提示。
事後：管理端---維權績效評估：對各承辦單位按期辦結率、回訪滿意度等指標進行統計，評估12315工作品質。對策端---監管效果評估：通過同期對比、環比等方式對有關區域、企業、行業等投訴舉報變化趨勢進行統計分析，對監管效果進行評估。
這是我今天的主要演講內容，謝謝大家！
我們提供的大資料智慧平臺善於認知，專為理解、推理和學習而設計，能夠幫助城市管理者、規劃者重塑完美的政務洞察。這也讓我們有機會實現從前無法完成的挑戰，克服曾經無法逾越的阻礙，例如在疫情出現之前就確定擴散範圍，在投訴提出前就能主動預防。利用社會感知的方法研究城市和改善城市並最終實現資料治理城市，必須得建立一個指標體系。指標從何而來？人的時空行為就是指標。基於時空行為，可以對這個人去畫像，比如說這是一個加班很多的人，那是一個出差很多的人。另外也可以利用人的時空行為去描繪一個城市的單元。比如說這是一個加班很多的社區，那是一個出去玩很多的社區，這是一個很宅的社區等等。這樣就得到了一個描繪城市和描繪人群的不同的指標體系。
還有應用場景、應用價值，包括社交平臺、網路媒體等等，人群流動、城市活力、公眾情緒、輿情監測等方面，通過這些開放資料，有助於洞察城市。
三、基於認知計算的城市綜合治理視覺化分析平臺
對這些資料進行識別，就必須對資料進行機器的中文語義識別，否則資料永遠賦予不了更多價值，這個是我們的一些問題。
流程創新，開啟原始資料轉換為高效決策之旅，也就是通過資料來源，真正分享的是資料支撐的產品和應用。
技術創新，引入了人工智慧進行架構創新。
資料來源接入創新，方式是多樣的，在座的都是專家，我就不多說了。
第一個資料歸集模式創新是資料當作資產用，不是簡單的資料資產。在2013年先提出了資料資產的概念，也踐行了相關的應用，今天是把資料當成資產用，如果變不了，資料的價值還遠遠不夠。
第二個資料歸集模式創新是範本為先。根據對業務理解，提供豐富、標準的城市綜合治理資料分析範本，降低系統操作難度，無須資料分析師，一鍵導入資料，選擇所需範本，任何人都能輕鬆快捷的洞察資料背後的價值，探索大眾參與的資料治理模式，提升社會治理和城市管理能力，提高行業運行監管和服務的時效性、精准性和前瞻性。
第三個資料歸集模式創新：安全是高效共用的前提。五大許可權控制體系，確保資料安全及存取權限，根據報告的內容和應用場景，指定共用範圍和人員。杜絕資訊外露的同時又能有效的將政府資料治理城市的良好結果回饋給公眾，提升民眾參與城市治理熱情。
第四個資料歸集模式創新是資料極致呈現方式。我們學習的像美國的公司，擁有全球頂級的資料範本，才能讓資料發揮價值。
社會認知指標體系創新必須公眾參與，包括市長熱線、12315，全部歸集到這個平臺上，能夠為政府決策提供第一手資料、第一手的決策資訊、第一手的視覺化資訊報告。
四、相關案例
文明辦“負面清單”。有4000多條的清單，每月定制簡報，告別人工整理資料撰寫資料簡報，通過統計資料儀錶盤，只需一次導入資料，即時更新，效率大提升。我們進行逐一挖掘，包括輿情分析、語義分析、機互動三重機制，這些可直接觸達解決問題的核心辦法，都是視覺化提供出來的。
工商12315消費維權。通過非結構化的資料分析，對工商投訴執法構建一個完整的決策中心。事前：政府端---監管預警：通過階段性分析、統計，查詢投訴舉報較多的企業、品牌、行業、問題，在某一階段投訴舉報數量達到一定數量時，進行預警提示，發出監管預警。群眾端---消費警示：對投訴舉報記錄+線上大資料文本輿情挖掘，進行高頻用詞分析、發現投訴熱點，為人工分析提供線索，便於有關業務部門發佈消費警示、提示。
事後：管理端---維權績效評估：對各承辦單位按期辦結率、回訪滿意度等指標進行統計，評估12315工作品質。對策端---監管效果評估：通過同期對比、環比等方式對有關區域、企業、行業等投訴舉報變化趨勢進行統計分析，對監管效果進行評估。
這是我今天的主要演講內容，謝謝大家！