北京越来越大，越来越不堪重负，承载了太多的非首都功能，进而带来一系列的“大城市病”，北京也一直在疏解自身的重负，但是靠零散的疏解成效并不十分明显。
据央视报道称，党的十八大以来，中共中央总书记、国家主席、中央军委主席习近平多次在京津冀协同发展战略的调研和会议上指示，要重点打造北京非首都功能疏解集中承载地，在河北适合地段规划建设一座以新发展理念引领的现代新型城区。
显然，经过综合考量，雄安胜出，成为疏解北京非首都功能的承载地，以此为首都“减负”，缓解北京“大城市病”。
其实，大城市病困扰过世界上很多大城市，如何治愈大城市病，人们尝试过各种方法。而在大数据时代，如何用大数据来解决“大城市病”，也成为一种新手段。今天，我们就推荐谢邦昌教授这篇文章，看大数据如何解决“大城市病”。
本文摘自《中国统计》杂志，原标题为《大数据如何治愈“大城市病”》
过去的几十年间，城市化一直是经济增长的引擎，但是相伴而生的“大城市病”也成为了不可回避的沉疴顽疾。
“大数据不仅是一种海量的数据状态及其相应的数据处理技术，更是一种思维方式，一项重要的基础设施。这或是明天我们治理交通拥堵、雾霾天气、看病难、食品安全等‘大城市病’的利器，也会为政府打开了解社情民意的更大窗口。”
｜“大城市病”与大数据
“ 大城市病”（city disease）是指在城市发展过程中，由于人口及相关要素向城市过度聚集而引起的一系列影响人类生活与城市可持续发展的突出性城市问题，主要表现为人口膨胀、资源短缺、环境恶化、交通拥堵、治安问题、食品安全等。
大数据（big data）是指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合，是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。
大城市是中国官方划分城市规模的分类之一，根据国务院 2014 年 11 月发布《关于调整城市规模划分标准的通知》规定：城区常住人口 100 万以上 500 万以下的城市为大城市。城区常住人口在 500 万以上 1000 万以下的城市称为特大城市，人口 1000 万以上的为超大城市。
大数据需要特殊的技术，以有效地处理大量的容忍经过时间内的数据。适用于大数据的技术，包括大规模并行处理（MPP）数据库、数据挖掘、分布式文件系统、分布式数据库、云计算平台、互联网和可扩展的存储系统。
在大数据时代，数据格式变得越来越多样。以云计算、物联网、移动互联网为基础的智慧化解决方案，或许将成为解决 “大城市病”的一条重要路径。 虽说天有不测风云，但大数据技术有助于快速判断合理的对策，让我们有可能对这些风险提前进行分析预测，从而提高防范风险的有效性，防患于未然。
｜“大城市病”的主要种类和治疗方式
生活在城市中的人们，每天必须面对日常衣食住行的多元问题。面对日益突出的“病症”, 不能讳疾忌医 , 而应充分利用新的理念和技术手段“对症下药”, 攻坚克难 , 打造更加健康且具有活力的城市机体。在此，选取“大城市病”中最主要的四个“病症”进行具体分析。
（一）交通问题
城市拥堵、违规违章、事故频发……用数据解决交通问题，涉及云计算、图像识别以及视频处理等众多技术。大数据的快速性和可预测性能提升交通预测的水平，可归纳出行规律，取代传统人力测算流量的方式，从而为政府决策提供支持、合理调度交通资源，缓解交通拥堵，减少事故的发生。
许多城市都开始使用信息技术来提高城市的运营水平。比如，在美国旧金山，闹市区的停车以进入的车流量来浮动定价；在爱尔兰都柏林则实行便捷公共出行，交通控制站能够利用数据实时确定公交大巴的位置；我国交通部门也开发了智能公交，根据 GPS 定位技术、3G 通信技术、GIS地理信息系统技术等结合对车辆的监控，实施的公交车智能调度策略，提高了公交车的利用率，同时也在不断减轻城市道路的拥堵负担。
（二）空气污染
“ 雾霾”“PM2.5” 是近几年空气污染的“高频词汇”。北京更是频频发布空气重污染红色预警，中小学连续停课，机动车单双号限行。官方表示：“北京治理大气还存在冬季污染治理难度大，对空气重污染预测预警的准确性还不够。” 因此利用大数据解决“雾霾问题”迫在眉睫。做好重污染天气的预警预测工作，不仅可以让公众提前合理安排生产生活，也可以让政府相关部门及时采取应急措施，缓解重污染天气带来的危害。
IBM 推 出 一 项 数 据 分 析 平 台Green Horizon，以支持北京清洁空气行动计划。IBM 使用 Green Horizon 来展开污染监测，该系统用机器来分析过往的天气预报，然后通过对数据的处理来评判这些“预报”的准确率并进行优化，最后得出数据分析平台认为的更科学的天气预报来。
目前， IBM 与北京市相关单位合作并共同研发，利用 IBM 认知计算、大数据分析以及物联网技术的优势，分析空气监测站和气象卫星传送的实时数据流，凭借自学习能力和超级计算处理能力，提供未来 72 小时的高精度空气质量预报，基本实现了对北京地区的污染物来源和分布状况的实时监测。
（三）医疗健康
大数据可以帮助各个医院合理分配医疗资源、缓解医疗信息不畅、医疗资源两极化等问题，帮助优化患者就医流程、节约时间、提高效率，通过帮助患者建立个人健康管理体系，有助于帮助患者进行科学、有效的疾病预防体系，还能通过全面分析患者特征数据和疗效数据，比较多种干预措施的有效性，可以找到针对特定患者的最佳治疗途径。
以“百度医疗大脑”为例，依托开放云平台，将云计算、大数据和人工智能与传统医疗行业相结合，通过海量医疗数据、专业文献的采集与分析进行人工智能化的产品设计，模拟医生问诊流程，与用户交流，依据用户症状提出可能出现的问题，并通过验证给出最终建议。
“百度医疗大脑”的具体应用场景包括为百度医生在线问诊提供智能协助、为医院提供帮助以及为患者建立用户画像，以便进行慢病管理。从最初提供初医疗相关信息的搜索，到联手知名医院推出挂号预约服务，再到病情与医疗资源的咨询和接入越来越多的服务，百度医疗成立至今，通过创新科技有效帮助医疗行业升级、让患者受益。人工智能助力下的百度医疗不仅为患者、医生和平台创造更多新价值，同时也能推动“智能 + 医疗”平台朝着移动化、聚合化、个性化和服务化演进。
（四）社会治安
大数据已成为维护社会治安不可忽视的重要手段，其海量信息和云计算能力为实时监控、了解真相、把握规律提拱了分析处理的数据基础。
山东省公安机关建设的警务云平台，实现了省厅与 17 市大数据警务云平台对接整合，110 个主干应用、440个业务系统、700 个“微应用”在省级平台同步运行，6.1 万名民警注册警务云应用，综合 170 类数据实时分析，警务云存储总量达到 10P，每日处理数据达千亿条。
其全面应用一体化信息采集平台，强化平台与各业务系统对接，在基层所队配置 4.5 万套移动采录核查终端，全面采集各类基本信息，及时纳入系统管理，实现信息采集“一个界面、一次录入、全网通用”；开展警务信息社会化采集，加强跨部门信息资源常态交流。
目前，山东省级大数据警务云数据中心收录 460 类 369 亿条数据。还研发了警务千度、公安早八点、移动警务和警务云应用开发中心等全警综合应用系统，实现历史与现实、动态与静态、网络与时空的大数据智能搜索、综合分析、深度挖掘，有力服务全警实战。
除此之外，大数据还广泛应用在节约能源，比如利用大数据，可加强对地下水污染等情况的实时监测和分析预警，找准污染源，提出有针对性的解决措施，依托物联网技术实现对地下各类管线的实时勘测，实现能源安全供应和动态智能管理。
｜未来展望
“大数据表示的是过去，但表达的是未来。”冰冻三尺非一日之寒，“大城市病”伴随着经济的迅速发展、城市的集聚效应而生。滴水穿石非一日之功，用大数据等手段治愈“大城市病”也不可能一蹴而就。与此同时，大数据时代“信息安全”和“信息孤岛”问题依旧不容忽视。“有疾在腠理，不治将益深”，通过先进的理念和日臻完善的技术，加强对“大城市病”的未雨绸缪和标本兼治，有理由相信，明天的大城市将比今天更加健康美好。
作者单位：台北医学大学、中国人民大学
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