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1、百度智能云北京城市象限科技有限公司中央财经大学政府管理学院中国城市科学研究会数字城市工程研究中心指导单位:中国城市科学研究会城市大数据专业委员会中国城市科学研究会城市治理专业委员会联合主编:赵丽虹 赵玮雯联 合 编 写 组:崔 健 缪 杨 宋知达韩亚楠 王 腾 姜冬睿专家指导委员会:茅明睿 王 伟 单 峰刘 捷 叶航晖 孙 珂主编单位:前 言 一2015年12月，中央城市工作会议提出要“建立城市体检评估机制”。2017年，住房和城乡建设部在关于城市总体规划编制试点的指导意见中明确了“一年一体检，五年一评估”的城市体检的规划评估机制，“城市体检”开始成为城市发展与规划建设管理的重要环节。自201

2、8年起，住房和城乡建设部开始遴选和推荐样本城市开展城市体检试点，至今已形成了60余项评估类目。随着“城市体检”工作的不断推进，在全面落实国土空间规划体系的同时，自然资源部也依托“一年一体检，五年一评估”的经验建立了国土空间规划体检评估制度，并于2020年正式实施，至2022年已形成包括一百余项评估类目的评估体系。在全国各地“城市体检”工作日趋深入的同时，城市数字化赋能和智慧城市建设的重要性也得到了重视，北京、上海、深圳、广州、杭州、成都等城市开始充分发挥数字化力量助力城市运行监测、评估与体检。国际范围内也出现了类似的类城市体检实践，系统性的、基于大数据的城市评估呈现欣欣向荣之势。将城市视作生命

3、体、有机体，基于多源城市数据，利用数字化方法开展城市体征监测、城市体检评估已经在城市工作领域广泛、持续、常态化和逐步深入。在数据与城市治理进行深度绑定的同时，指标成为了各地对城市运行状态进行观测和评估的主要参考工具。由于主导部门、数据来源、价值取向等方面的差异，不同指标体系之间存在重叠和差异。具体而言，指标系统的维度、广度、粒度、频度、协同度仍存在显著问题。1、维度问题：现存主流指标以政府的部门业务系统分割而非以城市体征系统问题生成；以部门的任务指标取代城市整体性价值指标，片面强调管理任务而忽视了人本需求。2、广度问题：由于价值维度的片面和社会感知能力的欠缺，目前的类城市体检实践所使用的数据大

4、多源自政府的数字业务系统和传统采集上报。这导致城市运行中社会语境方面较低的覆盖度，城市体征的全貌难以体现。3、粒度问题：由于部分重要指标来自于部门填报或者统计年鉴等二手数据，现行的体检、评估实践大多以城市为颗粒度，少部分到区级。这种指标粒度对基层治理缺乏支持，也难有助于城市具体问题的探究和成因分析，更难以支撑住建部所倡导的“依据体检指导城市规划及更新”的工作要求。在评估和监测之间，仍然亟需丰富高粒度的一手数据源及其相应指标。4、频度问题：当前各指标体系片面追求大规模基础设施带来的实时性、高频性，城市问题的周期性、规律性难以体现，而指标在不同时空分辨率上的实际意义被忽视了。这导致城市体征状态在统

5、计学意义的科学判断困难，治理主体难以提出问题的解决方案。5、协同度问题：多部门的体检、评估、体征工作相互之间本应相互联系，但却在实践中缺乏对话。一方面，存在底层数据相似但指标的具体名称、定义、计算方法上存在差异的情况，这导致了体检、评估类工作的重复开展、可比性缺乏等问题。另一方面，体征监测类工作大多依赖政府建设的一网统管、城市运行管理平台等系统开展，这些相对高频的运行指标对城市体检、评估类工作有较高的支撑性价值，但实践中的这类工作大多独立开展而缺乏协同，政府资金的使用效率仍有进一步提升的空间。为了解决现存的问题，基于城市复杂系统治理研究，我们提出了数字城市知识工程赋能计划。该计划借助大数据技术

6、与人工智能技术，探讨建立一套“数据-指标-知识”的三级城市数据应用框架，旨在为城市治理的研究者、管理者与决策者提供扎实的技术支持工具。在这个过程中，我们探索建立城市复杂系统价值认知体系，构建通用型城市元指标库，拓展城市指标的维度；借助社会感知方法，提升城市指标的广度；基于一手的数据计算，建立科学合理的城市指标测度的频度；利用知识图谱技术，建立元指标知识图谱，优化城市体检类工作的协同度。城市元指标研究报告是基于这一计划的行动开端，报告对元指标的背景、意义、概念、思路、框架、技术方法、应用场景和未来的服务形式进行概况性的介绍。元指标知识工程需要广泛的参与，欢迎学术界和业界加入我们一起共建。茅明睿北