人工智能赋能超大城市精细化治理

薛泽林 孙荣

摘  要： 城市精细化治理是国家治理体系和治理能力现代化背景下城市治理思路的转型升级，其核心要义是实现民心治理。立足于当下人工智能的感知智能和认知智能技术特征，人工智能赋能超大城市精细化管理要紧扣重构政府与社会各主体连接，提升治理的获得感和满意度这个切入点;确立包含云端计算和边缘计算的体系设计;建立起包含转变人工智能应用的开发思路，引入多主体参与智能化应用开发，创新人工智能的应用开发模式的完整政策体系。未来，人工智能赋能超大城市精细化治理还需落实民生公共服务供给的加法，做好政府非法定职能的减法，发挥人工智能提升治理能级的乘数效应，运用除法思维找到共治的最大公约数。

关键词： 人工智能;超大城市;精细化治理;赋能

一、问题的提出

强化社会治理科技支撑的要求给超大城市治理带来了新议题。作为新技术的主要发展方向之一，当前学术界和实务界对人工智能在城市精细化治理中应用的态度处于两个极端：在学术界，工科背景的技术流专家在不断鼓吹人工智能的应用优势[1]，而文科背景的价值流专家则对此普遍抱有疑虑[2];在实务界，部分部门领导出于多种考虑对人工智能的落地非常积极;也有不少一线工作者对人工智能的实际应用效果持怀疑态度。在超大城市精细化治理的推进过程中，人工智能能否发挥积极作用及其如何发挥积极作用，成了当下亟需回答的问题。

与已有城市治理理论强调政府赋权改革[3]和城市多主体参与[4]以实现城市善治的政策目标相比，人工智能时代的超大城市治理经常面临着治理主体多元交互、治理客体模糊不清和治理机制复杂等现实问题，这就要求人工智能时代的城市精细化治理要重新找回“人”的价值，并以技术手段为工具，通过技术赋能的方式不断提升社会公众的满意度和获得感，从而实现超大城市治理的民心治理——即社会个体基于满意度和获得感，对政府具有高度信任，对治理体系具有高度粘性，对现在和未来治理共同体充满期待的一种新的治理形态。

具体而言，在人工智能加速发展且其应用的广度和深度不断扩展的宏观背景下，超大城市精细化治理包含了城市硬件设施的查漏补缺，提升社会各主体获得感;城市治理体制机制创新，提升社会各主体满意度;城市治理价值重构，以此实现社会各主体民心归一等三个阶段，每一阶段的落实都与社会公众的感知密不可分。这也就意味着在实践过程中，超大城市精细化治理的理论逻辑内在地要求城市政府与社会各主体之间存在广泛且实际的社会连接，即城市政府的公共政策要能够及时、准确和高效地反映社会各主体的需求，以此实现社会各主体需求的满足、满意度的提升和民心的集聚。本文基于政社关系的宏观架构并结合社会各主体满意度和获得感提升的微观视角，首先介绍了人工智能赋能超大城市精细化治理的應用逻辑;其次结合人工智能应用的当下困境，梳理了人工智能赋能超大城市精细化治理的重要命题;最后提出了人工智能赋能超大城市精细化治理的未来努力方向。

二、人工智能赋能超大城市精细化治理的应用逻辑

1.超大城市精细化治理的理论背景

城市精细化治理是新时代推进国家治理体系与治理能力现代化的重要内容。进入新时代以来，随着我国社会主要矛盾的转变，精准性已成为城市治理的核心命题。尤其是受单位制解体、新经济形式出现和技术革新的影响，我国超大城市治理比国外面临更加复杂的形势。人们普遍意识到在治理过程中，由于治理主体的多元性和多层级性、政策制定者和执行者的注意力有限和理性有限、治理客体的变动性和复杂性、治理技术环境的流变性等特征[5]，如何将城市善治的理念精准地变成政策并加以执行，并在此过程中实现对于社会各主体的民心治理，提升治理韧性，这是新时代超大城市精细化治理提出的现实背景。从宏观架构层面思考，当代我国推进国家治理体系与治理能力现代化的主要问题集中在作为发展中的社会主义大国，面对日益多样化的社会诉求，如何寻求有效的资源组织结构，确保现代化的顺利推进与制度转型的平稳运行，以达成有效的国家治理[6]，而超大城市精细化治理正是其中的重要组成部分。从微观操作层面思考，当下超大城市治理过程中出现的赋权客体缺失、参与积极性不高等问题，究其原因是在城市规模急剧膨胀以后，最早源自于柏拉图的、建立在熟人社会逻辑基础之上的善治理念同政府与社会割裂、城市碎片化的现状不匹配。这也就意味着，如何运用人工智能等新技术，在超大城市治理的方方面面重构国家与社会，即政府与各主体之间的连接，建成治理的共同体成了城市精细化治理的核心议题。

城市精细化治理是对已有城市治理和城市精细化管理理论的继承和升级，当下城市精细化治理实践实际上是沿着城市治理创新的路径向前推进的。广义的城市治理是指从城市地域概念出发，为了谋求城市经济、社会、生态等方面的可持续发展，对城市的资本、土地、劳动力、技术和信息等生产要素进行整合，以实现城市区域内的协调发展[7]。狭义的城市治理则是指城市区域内的政府组织、市场组织、社会组织和社会个体，以生存和发展为目标，在平等基础之上按照参与、沟通、协商和合作的治理机制，形成多主体参与的治理网络，共同解决城市的公共问题，增进城市公共利益，促进城市健康可持续发展的过程[8]。从城市治理概念可以看出，城市治理其实就是对原有城市单一主体市政管理的超越，并在此过程中形成新的治理网络，超大城市精细化治理是超大城市精细化管理的更高阶段。实践中，国内已有上海和北京先后发布了各自的城市精细化管理规范性文件，从而迈出了城市精细化治理实践的第一步，即在超大城市精细化治理中，政府首先要明确自身权责，发挥好监管职能，做好精细化管理的基础性工作;其次要在规范化和法治化的基础之上逐渐吸纳其他主体参与城市治理，通过织密政策网络不断提升社会公众的获得感和满意度;最终实现城市精细化治理的共建共治共享。在这一过程中，人工智能等新技术发挥了赋能的作用。

2.人工智能的技术特征及其实践路径

自1956年人工智能首次进入学术研究和实际应用的视野以来，人工智能的发展已有60余年历史。但从当下实践来看，人工智能的实际应用还主要集中在两个领域：感知智能（Perceptive Intelligence），包括看、听、闻的能力，即我们通常所说的摄像头和感应装置;认知智能（Cognitive Intelligence），包括推理、学习和获得知识的能力，即我们通常所说的机器学习等[9]。以人工智能的核心模块算力来衡量，人工智能的信息处理能力仍处于初级阶段[10]，基于算力导向的人工智能信息处理模式主要为云端计算和边缘计算。按照欧洲电信标准组织的定义，云端计算即是将所有信息上传集中在一个云计算系统，云端通过综合运算后再传回给终端，以此满足超大规模复杂计算的要求;边缘计算则指在靠近人、物和数据源的网络侧实施计算，以此满足计算的实时性和安全性[11]。目前，人工智能在超大城市精细化治理中的应用主要包括智能政务、智能交通、智能医疗、智能安全和智能教育等领域[12]。综合来说，人工智能时代的来临使得超大城市治理的结构更加动态和复杂，政府内外部信息开始随时随地互动，多主体的参与更加无处不在[13]，这是超大城市精细化治理的总体环境。

在具体实践中，系统整合是当下人工智能赋能超大城市精细化治理的主要思路[14]。从已有研究来看，通过信息系统的整合弥合服务型政府建设中福利與便利的缝隙，并在此基础之上不断推进治理的精细化是现有研究的基本论点[15]。具体的实施思路包括：在应急管理领域将应急部门聚合起来，建立管理联动平台处置机制，通过信息的集成与系统分析，以快速处置公共危机，维护社会的稳定[16];在政府服务领域将门户网站、热线电话和市民服务大厅等连接起来，构建起综合性的政务信息平台，以满足社会公众的一站式服务诉求[17];在公共服务和监管领域将服务职能整合，建立全模式的社会服务管理监督中心，以满足社会公众对于政府统一监管的需求等[18]。在具体的地方实践中，依靠人工智能的云端系统重构信息传输模式，是实现治理效能提升的常用方法。如上海徐汇区运用云计算手段将工商、质检等系统连接起来，建立社会治理信息数据中心，实现了社会治理的信息整合，并在此基础之上推动社会治理的精细化[19];北京以云服务方式聚合城市管理，建立了智慧化的大城管，以期突破基层社会管理的条块分割，实现了城市执法的联勤联动[20]。总体而言，人工智能等新技术已经成为超大城市精细化治理创新的主要推力。

3.人工智能赋能超大城市精细化治理的实践架构

超大城市精细化治理是推进国家治理体系和治理能力现代化的重要内容，也是城市治理的高级阶段，人工智能赋能超大城市精细化治理就是借助于人工智能等技术工具，通过重建政府与社会各主体之间的连接，从而实现城市精细化治理能够触及到每一个社会主体，并在践行民心治理的过程中着力解决当下城市治理的感知度不足、获得感不强和满意度不高等问题，打造我国城市治理的共同体，推动我国超大城市治理走向现代化。当前，在技术发展层面，我们仍处于人工智能发展中的弱人工智能时代，具体来说即是感知智能和认知智能的阶段。这也就意味着，人工智能赋能超大城市精细化治理应聚焦于重构政府与社会各主体的连接，以提升社会各主体的获得感和满意度为重点，通过集中式的云端计算和分布式的边缘计算以准确及时地获得社会个体的信息和诉求，并在此过程中为超大城市精细化治理提供技术工具和信息支撑，这是人工智能赋能超大城市精细化治理的基本架构。

基于重构超大城市精细化治理中政府与社会各主体连接的技术工具特征，以及超大城市精细化治理要实现“民心治理”的宏观设计，人工智能赋能超大城市精细化治理的实践架构应包含以下内容。第一，明确政策切入点。聚焦于当下城市治理政府与社会个体连接中断、政府政策存有偏差和城市治理效能不高这一现状，充分发挥人工智能感知智能和认知智能技术的工具价值，重构超大城市精细化治理中的社会连接。第二，重构政策体系。结合人工智能的云端计算和边缘计算特征，将超大城市精细化治理区分为两个层次：在超大城市的硬件完善和资源调配方面，推行云端式的、集约式的精细化治理模式，如交通领域的城市大脑、政务领域的一网通办;在超大城市的基层治理方面，推行边缘式的、参与性的精细化治理模式，如智能感知和融媒体平台应用于社区微自治等。第三，优化政策执行。具体包括：转变人工智能赋能超大城市精细化治理的开发思路，推动供给侧的供给思路转变和政府服务由效率到温度的导向转变;创新人工智能赋能超大城市精细化治理的开发模式，通过政府与企业联盟的方式，激发各类企业的活力和创造力，实施以问题为导向的系统持续迭代;推动人工智能赋能超大城市精细化治理的公众参与，处理好安全与便民的关系，安全与隐私保护的关系等。

三、人工智能赋能超大城市精细化治理的重要议题

以重构政府与社会各主体的连接并实现民心治理为重点，以社会各主体的获得感和满意度提升为衡量标准，当下人工智能在超大城市精细化治理的应用中出现了政府的管理感受度不够强，居民的服务满意度不够高，企业的参与获得感不够足等问题。人工智能赋能超大城市精细化治理的能级突破需要转变人工智能应用的开发思路，创新人工智能应用的开发模式，推动人工智能应用的公众参与。

1.转变人工智能应用的开发思路

政府的管理感受度不够强，是人工智能赋能超大城市精细化治理中面临的首要问题。随着治理复杂性的不断提升，在多元治理过程中“找回政府”，提升治理过程中的政府权威成为当下治理理论发展的新动向[21]。实践中，由于工作推进的思路与方法不清晰，不少超大城市精细化治理的智能化应用非但没有减少政府部门工作量，实现提能增效的目标，反而给一些主管部门增加了新的管理负担。如在应用云端计算的智慧交通项目中，由于应用场景定义不清晰，技术公司在不懂政府管理关键节点的情形下开发的智能化系统，往往倾向于将城市管“死”，不但增加了相关政府部门的工作负担，同时也损害了政府的行政韧性，与民心治理背道相驰。与此同时，在人工智能的实际应用中，由于智能化系统的流程设置不合理，当自上而下的压力型行政系统遇到程序化的智能化应用系统之后，合规的要求使得基层工作人员更多地被智能化系统所牵制，原本应该走进社区、走向一线、走入群众的工作在“规范化管理、精准化服务、智能化发现”的程序设计思路中被弱化，政府投入增加了，基层工作人员更忙了，政府服务测评分数反而下降了，这也使得部分基层政府部门对智能化应用系统持“戒备”态度。

提升政府部门对人工智能赋能超大城市精细化治理的感受度需要转变开发思路，推动应用场景开发的供给侧改革，实现民心治理中的“政心治理”。一是推动供给侧思路转变。如解决已有智慧交通管理有效关键信息抓取不足、无用信息抓取偏多、系统使用效能感不强的问题，政府部门可探索政企合作的供给侧改革模式，将交通管理的关键信息和关键节点重点列出、重点研究、重点解决，以此防范专业技术企业由于不懂政府内部运作流程和政府监管节点而产生的“胡子眉毛一把抓”问题，并在此基础之上提升智慧交通应用系统的使用效能。二是推动政府服务由效率到温度的导向转变。在城市基层公共服务智能化系统开发中，技术公司应强化同一线工作人员的沟通，在充分了解基层工作人员服务流程的基础上，将系统开发与服务流程再造结合起来，将系统应用同提升服务能级结合起来，使得智能化系统成为减轻基层人员行政负担的赋能器，实现由服务智能系统到服务居民群众的路径转变。

2.创新人工智能应用的开发模式

政府-市场-社会的多元合作共治是超大城市精细化治理的应有之义。在人工智能赋能超大城市精细化治理的系統开发过程中，由于分布式的开发机制与自上而下的条块体制结合度不够，企业参与人工智能赋能超大城市精细化治理系统开发的获得感还不够足。如当下人工智能赋能超大城市精细化治理应用系统的开发往往是一家公司开发主系统，其他公司参与开发辅助系统，这就导致辅助参与的公司不得不在主中标公司系统的基础上进行开发，而一旦主中标单位发生了变更，其他所有辅助公司的程序都要进行变更，这种外生性的不可控风险导致小微型技术企业在现实中难以获得持续的技术积累。与此同时，当下人工智能赋能超大城市精细化治理的系统开发多数是由各个部门或各级政府分别招标，这种分布式的开发也导致其与我国已有的行政结构不适应。特别是在条块体制下，下级政府部门的系统往往既要兼容上级条线管理部门，又要兼容本级政府部门，以实现政府系统的互联互通。在多重要求之下，“多方满意方案”的系统性能往往被打折扣，企业的技术认可度不高，企业参与人工智能赋能超大城市精细化治理的获得感不足。

提升企业参与人工智能赋能超大城市精细化治理应用开发的获得感需要创新开发模式，克服现有整体外包式或分布式开发的路径依赖，实现民心治理中的“企心治理”。一是在人工智能赋能超大城市精细化治理的应用程序开发过程中，一级政府部门应事先建立起人工智能赋能超大城市精细化治理系统的技术开发标准，并定义好可兼容的信息存储格式和数据接口，避免产生不同条块部门反复重建系统的问题。二是人工智能赋能超大城市精细化治理的应用程序开发，一级政府部门应以公司化的运作模式建立起自己的技术团队，在初期进行主系统程序招标的基础上，将政府部门自身的技术团队不断融入到主系统的开发和维护之中，提升政府自身技术团队能力，从而实现人工智能赋能超大城市精细化治理主系统的稳定与可持续。三是在主系统稳定的基础上，政府主管部门可建立起由多家公司组成的智能化应用技术开发群组。政府主管部门将城市治理难点通过定期的联席会议向开发群组公布，由开发群组企业自主研究解决方案，政府部门依据程序的实用性和可靠性对企业技术进行比优采购。人工智能赋能超大城市精细化治理方案征集的众筹竞争模式，可以有效地激发各类企业的活力和创造力，从而实现以问题为导向的系统持续迭代。

3.推动人工智能应用的公众参与

提升人民群众的获得感和满意度是新时代我国公共管理的基本导向，而公众的服务满意度不够高也是人工智能赋能超大城市精细化治理应用面临的主要挑战。实践中，由于前期缺乏充分论证和广泛的公众参与，本应以“安全、便民、高效、公正”为导向的智能化系统，在实际应用中反而给居民带来了新的烦恼。如在应用边缘计算的智慧社区建设中，为了解决安全问题，部分基层部门在社区内大量安装摄像头，对着楼面的摄像头固然解决了高空抛物的问题，但装在每层楼道的摄像头也使得群众隐私一览无余，安全与隐私如何平衡成为了新难题。在人工智能赋能超大城市精细化治理的实施过程中，不分场合和地点地推行智能化系统往往会因为智能化系统不能提供有效、贴心的服务，而导致人工智能赋能超大城市精细化治理缺乏亲度和温度，并进而造成公众的满意度不高。

提升公众对于人工智能赋能超大城市精细化治理的感受度需要推动公众参与，并着力处理好两对关系，实现民心治理中的“社心治理”。一是安全与便民的关系。城市公共安全固然重要，但智能化不能为了解决安全问题而将城市“管死”，将群众“圈住”，给居民“添堵”。这就要求在人工智能赋能超大城市精细化治理的前期应用场景规划中，引入更多的公众参与，考虑到多样化的需求和场景，实现人工智能赋能超大城市精细化治理安全与便民的平衡。二是安全与隐私保护的关系。随着社会现代化进程的不断加速，在以职业界定身份和社会关系网络的城市社会中，对于多元价值的包容成为现代城市文明的重要标志。要在不危害社会公共秩序、不影响其他人生活的前提下最大限度地实现自我选择和自我发展，这对个人隐私保护也提出了更高的要求。人工智能赋能超大城市精细化治理的系统开发应准确划分公共领域和私人领域的范围，做到安全保障与个人隐私保护的兼顾，依法治理与人文关怀的兼顾。

四、人工智能赋能超大城市精细化治理的未来突破

以重构超大城市精细化治理中政府与社会各主体之间的连接，提升社会各主体的满意度和获得感，实现民心治理为分析视角，未来人工智能赋能超大城市精细化治理应主要从加强重点领域监管和提升基础民生服务两个方面着手，重点落实民生公共服务供给的加法、做好政府非法定职能的减法、发挥人工智能的乘数效应、运用除法思维找到共治的最大公约数。

1.运用人工智能落实民生公共服务供给加法

未来人工智能赋能超大城市精细化治理的核心在于管控风险、提升民生服务质量，提升社会各主体的满意度和获得感，实现民心治理的第一步。具体来说，超大城市精细化要首先依托于城市网格化管理系统这一基础，做好民生服务的加法。应用人工智能的感知智能增加对于社区养老、社区文化等领域的精准财政投入，以补齐公共服务短板来提升市民对于公共服务的满意度。其次，超大城市政府也应立足于城市风险管控，利用人工智能的认知智能，做好对于重点市场领域和重要安全生产项目的监管，将管理标准体系应用在城市治理之中，提升城市运作的整体安全感和有序度。最后，超大城市政府还应借鉴发达国家的经验，加快城市精细化治理和人工智能应用的立法工作，将城市治理标准化，政府的数据开放与公共服务完善结合起来，以此不断提升城市精细化治理的内涵。

2.运用人工智能做好政府非法定职能减法

未来人工智能赋能超大城市精细化治理的重要方法在于通过政府、社会与市场的合作，将政府“放管服”改革同城市精细化治理结合起来，提升社会各主体对政府的信任程度，实现民心治理的第二步。具体来说，就是要按照“完善党委领导、政府负责、民主协商、社会协同、公众参与、法治保障、科技支撑的社会治理体系”的要求，一方面减少政府对于微观市场领域的不当干预，依照人工智能的边缘计算思路实施赋权改革，以政府赋权的方式将不属于政府法定的职权赋予市场主体和社会力量，充分发挥市场的自我调控职能和社会主体的服务补充职能，并在此基础之上形成新的治理共同体;另一方面，各级政府部门还应参考人工智能的云计算属性，建立起整体性的风险防控系统，协同市场和社会力量，做好城市的风险排查工作，通过协同发现风险点、分工监管风险点和有效处置风险点的方式，有计划地减少城市风险点，以此消除城市运作的不稳定因素。

3.发挥人工智能供给公共服务的乘数效应

人工智能的技术发展既给超大城市精细化治理带来了挑战，同时也给未来城市政府提升治理效能带来了机遇。人工智能的感知智能、认知智能以及超强算力可以通过服务推荐、网上推送和制造热点等方式迅速地将城市信息放大，增加了城市集体无意识风险发生的概率。但如果建立起有效的、权威的信息发布途径，掌握了超大城市信息传播的基本路径，城市政府可以据此将城市的服务信息进行有效扩散，并在此基础上实现对于城市发展的总体引领，提升社会各主体对治理体系的粘性，实现民心治理的第三步。在此，不少国外政府的人工智能应用可以为我国的实践带来启示，如在芝加哥的城市治理实践中，政府充分挖掘人工智能的感知智能和认知智能的潜力，通过“Smart Data”和“Windy Gird”两个系统，将市民的公共服务诉求和城市各部门的实时管理信息结合起来，一方面有效地预防城市公共安全事件的发生，另一方面也实现了城市公共服务信息的精准投递。

4.运用除法思维找到社会利益的最大公约数

人工智能时代超大城市的复杂性和多样性决定了精细化治理非一家之力可以完成，未来超大城市精细化治理需要用除法思维找到政府、社会和市场共治的最大公约数，调动社会力量参与城市精细化治理的积极性，建成人人有责、人人尽责、人人享有的社会治理共同体，使社会各主体对现在和未来治理共同体充满期待，实现民心治理的第四步。具体来说，就是要在超大城市精细化治理的实践中，发掘政府、社会和市场的共同兴趣点，并以此为抓手，不断完善城市精细化治理共建共治共享的总体格局。如城市的广场舞扰民问题，长期以来一直面临着中老年人需要公共空间活动，周边居民需要安静的休息环境，基层政府无法提供足够的公共活动场所的困境。实践中，政府可依据人工智能的感知智能和超强算力特征，委托企业开发共享广场舞空间APP，并通过地理定位和实时打卡等随时更新每个开放广场舞地点的实际人数，由此不仅可将广场舞由户外搬到室内，解决扰民问题，也可实现企业盈利和群众满意。

五、结  语

人工智能等新技术的发展已经成为社会发展过程中不可忽视的推动力量，其应用可以突破传统城市治理面临的治理技术工具无法解决大规模、碎片化的城市社会结构与整体性、一体化的社会治理政策不相匹配的问题。超大城市作为我国经济社会发展的引领者，其既有经济实力也有相应的技术和人才积累，能将人工智能优先应用到城市精细化治理之中，并为其他城市的进一步应用探索可复制可推广的经验。本文研究认为，城市精细化治理是我国城市治理思路的转型升级，其目标是实现民心治理。在这一进程中，人工智能的感知智能和认知智能可以通过机器学习的方法获取社会各主体信息，重构政府与社会各主体连接，从而为超大城市的精细化治理带来新机遇。未来，我们应更加明确人工智能赋能超大城市精细化治理的体制机制创新思路，将人工智能的技术特征与城市治理的体制机制结合起来，并在此基础之上不断完善中国特色社会主义制度，建成新型的社会治理共同体。

参考文献：

[1] 王坚. 在线：数据改变商业本质，计算重塑经济未来[M]. 北京：中信出版社， 2018：18;罗素， 诺维格. 人工智能： 一种现代的方法（第3版）[M]. 北京：清华大学出版社， 2013：97.

[2] 贾开，蒋余浩.人工智能治理的三个基本问题：技术逻辑、风险挑战与公共政策选择[J].中国行政管理，2017，（10）：40-45;柳亦博.人工智能阴影下：政府大数据治理中的伦理困境[J].行政论坛，2018，（3）：97-103.

[3] 孙荣，薛泽林.新常态下的社会治理精细化与赋权改革——以F省S市便民服务中心为例[J].福建论坛（人文社会科学版），2016，（4）：75-80.

[4] 陈剩勇，徐珣.参与式治理：社会管理创新的一种可行性路径——基于杭州社区管理与服务创新经验的研究[J].浙江社会科学，2013，（2）：62-72.

[5] 王家峰.认真对待民主治理中的注意力——评《再思民主政治中的决策制定：注意力、选择和公共政策》[J].公共行政评论，2013，（5）：144-154.

[6] 林尚立. 当代中国政治：基础与发展[M]. 北京：中国大百科全书出版社， 2017：10.

[7] 卢汉龙.中国城市社区的治理模式[J].上海行政学院学报，2004，（1）：56-65.

[8] 孙荣，徐红，邹珊珊.城市治理：中国的理解与实践[M].上海：复旦大学出版社，2007：7.

[9] 杨静. 智周万物： 人工智能改变中国[M]. 北京：人民邮电出版社， 2019：90.

[10] Deloitte. Artificial intelligence： from expert-only to everywhere[M]. TMT predictions， 2019：79.

[11] ETSI.ETSI Blog - What is Edge？[EB/OL].https：//www.etsi.org/newsroom/blogs/entry/what-is-edge，2019-11-10.

[12] 高奇琦，劉洋.人工智能时代的城市治理[J].上海行政学院学报，2019，（2）：33-42.

[13] Janowski T. Digital government evolution： From transformation to contextualization[J]. Government Information Quarterly，2015，（6）： 221-236.

[14] 薛泽林.智能政务推进中的开放式协同策略[J].学习与实践，2019，（2）：57-64.

[15] 薛泽林，胡洁人.权责与绩效脱钩：社会治理精细化机制重构——以赋权改革推进多层次社会治理[J].华东理工大学学报（社会科学版），2017，（1）：100-107+116.

[16] 宗传宏.城市危机管理中的精细化与长效防范机制[J].上海城市管理，2017，（6）：13-18.

[17] 金江军.智慧城市：大数据、互联网时代的城市治理[M]. 北京：电子工业出版社，2017：87.

[18] 陈亚萍，杜艳莉.提升城市社区精细化治理水平路径探索[J].电子科技大学学报（社科版），2017，（6）：1-4.

[19] 刘中起，郑晓茹，郑兴有，杨秀菊.网格化协同治理：新常态下社会治理精细化的上海实践[J].上海行政学院学报，2017，（2）：60-68.

[20] 曾维和.共建共享社会治理格局：理论创新、体系构筑、实践推进[J].理论探索，2016，（3）：65-69.

[21] 叶林.找回政府：“后新公共管理”视阈下的区域治理探索[J].学术研究，2012，（5）：64-69.