昨日，国内领先的独立第三方数据服务提供商TalkingData创始人兼CEO，崔晓波先生受邀参与2017数博会智慧城市与社会治理亚欧市长论坛，与摩拜单车首席执行官王晓峰、 联合国开发计划署驻华副代表何佩德、 巴黎市市长Anne Hidalgo 等诸位重量级嘉宾一起，就智慧城市与社会治理这一核心议题与现场嘉宾及观众展开畅谈，并结合实际落地应用，以生动案例为切入点，为与会嘉宾逐一揭开了智能数据时代那些海量数字背后隐藏的巨大价值和智能数据驱动下城市规划的神秘面纱。

　　崔晓波：感谢主办方邀请我，其实我记得2年前认识茅主任的时候我们探讨过关于《智能数据驱动下的城市规划演进》这个问题。事实上，直播，城市规划行业不缺人才，有很多的专家，却缺少一些数据，缺什么呢？缺少高质量的与人相关的时空数据。随着移动互联网发展，这一点已经被弥补。人类历史上第一次出现了这样的设备——它像人体器官一样跟人共生在一起，它沉默而忠实地记录着你的上网行为，刻画你的社交关系、生活习惯等等信息。而且它还有很多的传感器，一部手机除了摄像头和麦克风之外，还有大约10到15个传感器在时时刻刻源源不断地产生数据，而这些数据却没有被大家重视过。

　　从我们的智能数据平台来看，每天发送数据的智能设备中，手机有3到3.5亿部，这些设备每天会产生海量的行为数据、场景数据、人的姿态数据等等不同类别的数据。我觉得这就为城市规划进一步深化研究创造了可能性。因此，我们从两个维度组织数据：第一个是人的规划属性，包括传统意义上的人口统计学，举止偏好、购物习惯等等；第二个是场景数据，我们在这两年利用海量的传感器数据梳理出很多据场景，比如是对于人在使用什么样的交通工具的判断，我们会结合位置和时间去标注相关的社会关系情况。这一切就构成了我们现在的研究基础，既有人、有时间、有空间还有社会关系，这部分数据的量级极大，目前我们智能数据平台覆盖的月活跃设备大概在7亿左右。

　　然后，我们谈谈城市规划。从我个人的角度看，现在中国的城市发展碰到了一个瓶颈。由于工业化的高速发展，这也使得城市规模迅速扩张。中国城市资源配置基本上是中心式网络的配置结构。我们去大城市，特别是北京会明确地感受到这一点。这对出行、基础设施、健康医疗等诸多方面都带来了巨大压力。这方面我们跟MIT有一些探讨，我们认为未来要建立弹性模型，首先要了解人的需求，而需求是变化的，我们要建立模型预测人的需求，我们要实时地对这种需求做出反应，这个是未来智慧城市与智慧社区的一个重要发展方向。

　　接下来，看数据情况，这是今年4月份我们对城市承载力和吸附力进行了一次数据分析。一线城市环境持续恶化，城市管理者非常担心对年轻族群造成很大的心理影响，这些年轻族群会不会逃离北上广？是不是正在离开一线城市？我们进行了研究。基于位置研究，我们对人群进行了分群，我们把35岁以下的年轻人划分为一个群组，利用全年数据比较从16年4月份到17年4月份各个城市的流出情况是怎么样的。

　　可以看到：大量年轻人在逃离重庆、东莞、郑州这些地方；像中部流入流出是相对平均的，虽然这些城市存在各种各样的问题，但吸引力对年轻人还是存在的。北方的城市对年轻族群有很强的吸引力，年轻族群流入的程度很高。所有的这些通过传统的统计学方法包括传统的模型，我们是无法洞察到的。只有通过移动数据，我们才有可能真正看清人的迁徙情况到底是什么样的。

　　再来，我们来看看城市阶层问题，大家知道传统的城市阶层划分大多是按照职业或收入情况分类，这种分类模型往往造成城市规划的不均衡。作为城市管理者，不希望出现很多贫民窟，也不希望出现很多基础设施不配套或者规划外的情况。我们希望通过大数据能够根据人的生活习惯、人的品味对人群进行重新划分。上