11月23-24日，“2017互联网+智慧中国年会”在北京召开。本届年会以“智绘城市 数造未来”为主题，以数字政府、智慧城市、互联网+政务服务、数据治理、信息社会等为主要议题。会议由中国社会科学院信息化研究中心、北京国脉互联信息顾问有限公司联合主办，国脉海洋信息发展有限公司、浙江蟠桃会信息技术有限公司协办，共有来自全国部委、省、市、区县电子政务、智慧城市、大数据主管领导、行业专家、企业代表、主流媒体千余人参会。
中润普达集团公司总经理 杜小军
在24日上午举行的“数据治理与大数据局发展定位研讨会”上，中润普达集团公司总经理杜小军发表了《基于认知矩阵计算技术的城市综合治理》的主题演讲，以下是主要内容（根据现场速记和录音整理，未经本人审核）：
我分几个部分分别介绍认知矩阵、认知矩阵计算技术以及城市的综合治理可视化分析平台。
一、认知矩阵计算技术将引领科学决策革命新未来
认知矩阵计算技术将引领未来，在分析预测人类的社会行为时，我们必须借助某些特定的分析逻辑和分析方法，这是我今天第一个观点。我们看到，在全球人工智能发展过程中，有三个非常重要的技术，一个是图像技术，第二个是语音识别，第三个是语义识别，目前的图象识别越来越精准，同时在语音识别这个领域，科大讯飞过去十年一直在努力，大部分都涉及到了。
在人工智能这个产业，尤其是基于大数据的人工智能，我们目前整个产业处于大数据包括BI，包括大数据的行业应用，还有产品应用。在往前走的过程中，会面向感知和理解，遇到各种问题，尤其是政府大数据向前走越来越难，根本问题就在于，我们对政府数据的感知和理解没有根本性的理解，我觉得这是一个非常难的问题，如何来解决这个问题，这是我们提出的一些观点。
现在整个互联网在走向大数据、感知、对非机构化数据的理解等方面，中润普达、拓尔思、微软（中国）等企业是真正使大数据落地的代表性公司，会带来价值的根本场景。
7年前的语音识别领域，科大迅飞高峰时市值844亿，百度语音提供免费的语音技术；5年前的图像识别领域，全球资本疯狂地砸进来，获取的数据以及未来的数据变现非常关键；3年内在中文识别领域，“微软小冰”带来新一轮的产业发展机遇，将从根本上解决政府数据难以识别的问题。
所以认知将引领未来是基于我们的认知矩阵计算技术，配合丰富的场景，从理解、推理、学习、计算、互动，让机器与人类直接交互接受训练，这是我们的目标。开展大数据的挖掘，我们的理论是，让机器像人一样去思考问题，这个非常之难，但是这也是全球必须解决的问题。我们看到，通过技术处理可以让这些非结构化数据的理解从根本上解决，还有中国在大数据产业上逐渐推进的基于大数据的深度学习。现在做的还不够，政府数据共享、数据应用才刚刚开始，未来推理各种场景还有很多。
技术实践带来无限的变现空间，在这个领域我们看到，未来的认知型保健、保险、零售、政府等等，在这些领域大有创新创业的机会，也就是把有限的数据开放出来，结合外部的数据，足够产生更多更大的创新创业机会。
滚滚袭来的大数据洪流中，80%的数据是非结构化的，包括所有格式的办公文档、文本、图片、各类报表、音视频信息等。能够准确理解这类数据内容的目前只有人脑，但在大数据洪流面前早已不堪重负，还缺少专门的机器设备。传统编程式计算机无法完全解读这些信息和数据，但以中润普达中文大数据矩阵为代表的认知技术却可以。技术的革新推动了商业的创新。认知技术将政务和商业带入了新时代，我们称之为“认知商业和政务”。
二、认知矩阵计算助力城市综合治理
基于社会的感知技术能将城市综合治理带入了新时代，我们提供的大数据智能平台善于认知，专为理解、推理和学习而设计，能够帮助城市管理者、规划者重塑完美的政务洞察。这也让我们有机会实现从前无法完成的挑战，克服曾经无法逾越的阻碍，例如在疫情出现之前就确定扩散范围，在投诉提出前就能主动预防。
利用社会感知的方法研究城市和改善城市并最终实现数据治理城市，必须得建立一个指标体系。指标从何而来？人的时空行为就是指标。基于时空行为，可以对这个人去画像，比如说这是一个加班很多的人，那是一个出差很多的人。另外也可以利用人的时空行为去描绘一个城市的单元。比如说这是一个加班很多的小区，那是一个出去玩很多的小区，这是一个很宅的小区等等。这样就得到了一个描绘城市和描绘人群的不同的指标体系。
还有应用场景、应用价值，包括社交平台、网络媒体等等，人群流动、城市活力、公众情绪、舆情监测等方面，通过这些开放数据，有助于洞察城市。
三、基于认知计算的城市综合治理可视化分析平台
对这些数据进行识别，就必须对数据进行机器的中文语义识别，否则数据永远赋予不了更多价值，这个是我们的一些问题。
流程创新，开启原始数据转换为高效决策之旅，也就是通过数据源，真正分享的是数据支撑的产品和应用。
技术创新，引入了人工智能进行架构创新。
数据源接入创新，方式是多样的，在座的都是专家，我就不多说了。
第一个数据归集模式创新是数据当作资产用，不是简单的数据资产。在2013年先提出了数据资产的概念，也践行了相关的应用，今天是把数据当成资产用，如果变不了，数据的价值还远远不够。
第二个数据归集模式创新是模板为先。根据对业务理解，提供丰富、标准的城市综合治理数据分析模板，降低系统操作难度，无须数据分析师，一键导入数据，选择所需模板，任何人都能轻松快捷的洞察数据背后的价值，探索大众参与的数据治理模式，提升社会治理和城市管理能力，提高行业运行监管和服务的时效性、精准性和前瞻性。
第三个数据归集模式创新：安全是高效共享的前提。五大权限控制体系，确保数据安全及访问权限，根据报告的内容和应用场景，指定共享范围和人员。杜绝信息外露的同时又能有效的将政府数据治理城市的良好结果反馈给公众，提升民众参与城市治理热情。
第四个数据归集模式创新是数据极致呈现方式。我们学习的像美国的公司，拥有全球顶级的数据模板，才能让数据发挥价值。
社会认知指标体系创新必须公众参与，包括市长热线、12315，全部归集到这个平台上，能够为政府决策提供第一手数据、第一手的决策信息、第一手的可视化信息报告。
四、相关案例
文明办“负面清单”。有4000多条的清单，每月定制简报，告别人工整理数据撰写数据简报，通过统计数据仪表盘，只需一次导入数据，实时更新，效率大提升。我们进行逐一挖掘，包括舆情分析、语义分析、机互动三重机制，这些可直接触达解决问题的核心办法，都是可视化提供出来的。
工商12315消费维权。通过非结构化的数据分析，对工商投诉执法构建一个完整的决策中心。事前：政府端---监管预警：通过阶段性分析、统计，查询投诉举报较多的企业、品牌、行业、问题，在某一阶段投诉举报数量达到一定数量时，进行预警提示，发出监管预警。群众端---消费警示：对投诉举报记录+线上大数据文本舆情挖掘，进行高频用词分析、发现投诉热点，为人工分析提供线索，便于有关业务部门发布消费警示、提示。
事后：管理端---维权绩效评估：对各承办单位按期办结率、回访满意度等指标进行统计，评估12315工作质量。对策端---监管效果评估：通过同期对比、环比等方式对有关区域、企业、行业等投诉举报变化趋势进行统计分析，对监管效果进行评估。
这是我今天的主要演讲内容，谢谢大家！
演讲PPT下载：
基于认知矩阵计算技术的城市综合治理-杜小军.pdf
