“城市还叫城市，但底层逻辑已经变了。”近日，在九三学社中央第五十二次科学座谈会上，中国工程院院士、深圳大学智慧城市研究院院长郭仁忠的一句话，让在场不少城市规划和管理者陷入沉思。

这场以“数智赋能超大城市现代化治理”为主题的座谈会，院士专家们从城市科学认知、数据产权归属、交通治理变革等角度共同建言：超大城市治理，不能再沿用过去的思维定式。

“通勤账单”呼唤城市规划再升级

郭仁忠用一组数据描绘了变化的剧烈程度：知识更新周期从18世纪的80—90年，缩短到现在的2—3年。知识更新加快，直接导致产品迭代加速。

产品越复杂，经济活动越向大城市集聚。郭仁忠提供了一组对比：我国300多个城市、2000多个县中，10个城市的GDP已占全国22.11%，人口占比11.7%，但面积仅占1%：“大城市就是少用资源、多出效果。”

但集聚也带来新问题。“流动性增加、稳定性下降”成为超大城市的社会特征。郭仁忠特别提到重庆——单程通勤时间约40分钟，和上海差不多。

“什么人上班远？往往是大学毕业后到企业工作的年轻人。”他说，这些年轻人时间最宝贵，但恰恰是他们在路上花的时间最长。

通勤时间拉长的背后，折射出城市规模和经济活动的深刻变化。郭仁忠举了具体例子：传统城市规划主张幼儿园建在住宅区，方便孩子就近入学。但现实是父母上班地点往往在半小时之外，孩子下午四点半放学，父母至少五点半下班，中间差了一个小时，很难衔接。

“这显然已经不适应现在的城市发展。”郭仁忠称，深圳就有不少企业把幼儿园办在公司楼栋里，员工早晨带孩子上班，晚上带孩子回家，“所以我们的城市规划、城市治理需要响应这个变化。”

让“数据回归家庭”，试点全域化和全龄化

九三学社中央科技委副主任、中国传感器与物联网产业联盟常务副理事长郭源生，把目光投向了更具体的领域：超大城市个人数据产权归属与产业化。

郭源生把城市数据分为三块：产业数据、公共服务数据、个人数据。他认为，个人健康数据是最难突破也最有价值的领域。通过可穿戴设备和家庭智能终端，把动态趋势和变化获取起来，通过个人模型精准拟合，就可以在家里面实现慢病监测与管理。

但当前可穿戴设备存在数据单一、功能单一等问题。郭源生认为，问题不在数据获取上，而在于用多少个维度来表达。他以老年人防跌倒为例：国内很多产品做的是“跌倒报警器”，跌倒了再报警，意义不大。真正需要的是通过脑氧、脑电波、血压波动、温度、面部表情、左右腿平衡等六个维度的数据融合，提前实现“防跌倒”。

针对数据存储与归属问题，郭源生提出“数据回归家庭”的思路：通过私有云技术，实现数据设备设施管理、慢病监测与管理、情感交流互动与陪护等功能。

郭源生还建议在超大城市进行试点，实现“五化”：全域化和全龄化上线、服务全系化、智能化、精准化。“真正做到我的健康我知道、我的健康我管理，居家养老、社区帮老、科技助老就能落到实处。”

城市交通如何变得更“聪明”？

九三学社北京市委会城建专委会副主任、清华同衡规划设计研究院副总规划师黄伟，从交通治理切入，分享了一些建议。

“交通是城市运行状态最敏感的传感器。”黄伟说，数据密度高、系统耦合性强、效果反馈快，最适合检验数智赋能落地。但目前治理流程还在采取传统模式——专项研究、形成报告、开会立项。

他以“马路拉链”为例，点出协同上还存在问题：一条道路今年挖排水、明年挖燃气、后年挖电力，每个部门都合规，但市民感受就是反复开挖：“不是缺少平台，而是缺少一套长期稳定、安全可信、权责清晰的数据流通和计算机制。”

“部门最优不等于城市最优。”他呼吁政府从“建更多平台”转向“建公共底座、定数据规则、保安全边界”，建设面向城市基础设施协同的数字孪生体系，让不同系统在同一个可计算环境中自动发现冲突、优化时序。同时利用可信数据空间、隐私技术，实现“数据可用不可见、可算不可取”。他还建议用数智手段运营数智系统，给重要平台配备运行智能体，自动检测数据更新、接口异常、模型精度下降等问题。