【关键词】美国城市治理 智慧治理 城市治理现代化 【中图分类号】F299 【文献标识码】A

城市智慧治理是西方发达国家城市治理现代化的最新趋势。近年来，美国各大城市将大数据、物联网、人工智能等最新的网络信息技术广泛运用于城市治理之中，促使城市治理现代化迈入到了一个新的阶段。

用数据驱动决策与服务

为了更好地管理和使用城市数据，美国各大城市纷纷建立数据分析团队，运用物联网、大数据等技术，通过数据整合、数据挖掘、模式识别、数据可视化和预测分析等手段，用数据驱动决策与服务，实现了城市问题和风險的精准识别、城市状况的实时感知、违规行为的精准预测和城市服务的公平供给。

精准识别问题高发区域。美国各大城市利用数据分析和数据可视化技术，制作各类热点地图，精准识别问题高发和高风险区。例如，纽约市的“城市扫描仪”项目在车辆顶部安装传感器节点并采集各类环境数据，精准识别空气污染热点、高排放区和主要污染源；洛杉矶市交通部门运用交通事故数据制定交通事故热点地图，以此识别最经常发生碰撞事故的交叉路口，并制定针对性的交通改造方案；费城市运用“垃圾指数”调查工具，对于所有城市街道和空地的垃圾状况进行打分，以此识别高度垃圾区域和垃圾非法倾倒热点地区，并对其进行专项清理和重点监控。

实时感知城市状况。美国各大城市利用物联网技术和传感器网络采集各类城市数据，实现城市系统的实时监控和城市状况的实时感知。例如，纽约市交通部门利用全市13000个交通信号灯、摄像头和传感器网络，实时感知和监控城市道路使用情况和道路交通状况，一旦出现拥堵就能立即发现，并随即调整交通信号灯，快速消除拥堵；费城市的“费城智慧区块”项目运用智能路灯采集行人和街道活动数据，帮助政府部门更好地掌握城市街道的使用情况；纽约市利用布置在城市洪灾区的传感器，实时监控洪水情况，在第一时间接收洪水警报；旧金山市交通部门利用全市8000个路边停车位上的停车传感器，实时掌握停车位占用情况，并基于这些数据动态调整停车费，以保障在任何时候都有空闲车位可用。

实施精准检查与监管。美国各大城市利用预测模型预测违规行为，确定优先检查与重点监管目标，以便更迅速地纠正违规行为，及时消除潜在风险。例如，波士顿市数据分析团队在2016年运用预测分析模型，预测食源性疾病高发地点和最可能违反卫生条例的餐厅，帮助检查部门确定优先检查目标，有效遏制了食源性疾病的扩散；纽约市人权委员会运用预测分析模型，识别存在租客歧视行为的房东，并集中力量对其进行重点调查；圣荷西市执法办公室运用预测模型，筛选存在健康风险和安全风险的违规住宅，并对其进行优先检查；洛杉矶市财政办公室运用过往12年的征税和审计数据建立预测模型，预测最有可能违规的企业，并对其进行重点审计。

提升公共服务和公共投资决策的公平性。美国各大城市利用数据可视化技术，对城市内不同群体和社区在获取公共服务和资源上的差异与不平等进行可视化展示，为更加公平的城市预算和公共投资决策提供数据支持，使所有市民都能平等获得公共资源和机会。例如，塔科马市利用“公正指数”，识别无法有效获取公共服务的地区，并以此为依据制定更加公平的公共投资决策；圣安东尼奥市公平办公室利用“公正地图”，对城市基础设施的地理分布进行可视化展示，以此识别被边缘化的地区，并为制定减小社会差距和建设公平城市的行动策略提供数据支持；波特兰市运用“区域公正地图”，分析和比较不同地区和群体在获取健康的环境、住房、交通、教育等必要资源和机会上的差异，以此开展更加公平的基础设施规划。