物联网是什么？要如何做？

政策推动我国物联网高速发展

自2013年《物联网发展专项行动计划》印发以来，国家鼓励应用物联网技术来促进生产生活和社会管理方式向智能化、精细化、网络化方向转变，对于提高国民经济和社会生活信息化水平，提升社会管理和公共服务水平，带动相关学科发展和技术创新能力增强，推动产业结构调整和发展方式转变具有重要意义。

以数字化、网络化、智能化为本质特征的第四次工业革命正在兴起。物联网作为新一代信息技术与制造业深度融合的产物，通过对人、机、物的全面互联，构建起全要素、全产业链、全价值链全面连接的新型生产制造和服务体系，是数字化转型的实现途径，是实现新旧动能转换的关键力量。

我国物联网行业呈高速增长状态 未来将有更广阔的空间

自2013年以来我国物联网行业规模保持高速增长，增速一直维持在15%以上，江苏、浙江、广东省行业规模均超千亿元。中国通信工业协会的数据表明，随着物联网信息处理和应用服务等产业的发展，中国物联网行业规模已经从2013年的4896亿元增长至2019年的15万亿元。

虽然我国物联网发展显著，但我国物联网行业仍处于成长期的早中期阶段。目前中国物联网及相关企业超过3万家，其中中小企业占比超过85%，创新活力突出，对产业发展推动作用巨大。

物联网作为中国新一代信息技术自主创新突破的重点方向，蕴含着巨大的创新空间，在芯片、传感器、近距离传输、海量数据处理以及综合集成、应用等领域，创新活动日趋活跃，创新要素不断积聚。

物联网在各行各业的应用不断深化，将催生大量的新技术、新产品、新应用、新模式。未来巨大的市场需求将为物联网带来难得的发展机遇和广阔的发展空间。

在政策、经济、社会、技术等因素的驱动下，2020年GSMA移动经济发展报告预测，2019-2025年复合增长率为9%左右，2020年中国物联网行业规模目标16亿元，按照目前物联网行业的发展态势，十三五规划的目标有望超预期完成;预计到2025年，中国物联网行业规模将超过27万亿元。

未来物联网行业将向着多元方向发展

标准化是物联网发展面临的最大挑战之一，它是希望在早期主导市场的行业领导者之间的一场斗争。目前我国物联网行业百家争鸣，还未有一个统一的标准出现。因此在未来可能通过不断竞争将会出现限数量的供应商主导市场，类似于现在使用的Windows、Mac和Linux *** 作系统。

合规化同样是当下物联网面临的问题之一，特别是数据隐私问题。目前数据隐私已成为网络社会的一个关键词，各种用户数据泄露或被滥用的事件频发，特别是Facebook的丑闻引发了全球担忧。

因此在未来，我国各种立法和监管机构将提出更加严格的用户数据保护规定，，用户的敏感数据可能会随着时间的推移而受到更严格的监管。

安全化是指预防物联网软件遭受网络黑客攻击，在未来，以安全为重点的物联网设施将受到更多的关注，特别是某些特定的基础行业，如医疗健康、安全安防、金融等领域。

多重技术推动物联网技术创新

从技术创新趋势来看，物联网行业发展的内生动力正在不断增强。连接技术不断突破，NB-Iot、eMTC、Lora等低功耗广域网全球商用化进程不断加速;物联网平台迅速增长，服务支撑能力迅速提升;

区块链、边缘计算、人工智能等新技术题材不断注入物联网，为物联网带来新的创新活力。受技术和产业成熟度的综合驱动，物联网呈现“边缘的智能化、连接的泛在化、服务的平台化、数据的延伸化”等特点。

上数据来源于前瞻产业研究院《中国物联网行业应用领域市场需求与投资预测分析报告》。

Fast Data实现方案有一些关联，因此我们在探讨或解决某个问题点时可能需要由点到面，由面及体。在讨论Fast Data的时候，也会涉及大数据、容器云、微服务、内存数据网格、消息通信、复杂事件处理等技术。每种技术并不是独立存在，都有其发展演进的基础和路径，都有其关联相似性，因此在面临某一问题时可以从整体上来考虑方案，不要局限于某个点而失去整个空间。
确切的说，Fast Data并不是一种新技术、应用或用例，可能国内讨论的比较少些。它是一组成熟的思想和技术，围绕着数据事件的快速处理以及大量不同种类数据的分析、洞察、决策、改进等。特别是物联网的发展，使它最近受到海量的各种数据大数据爆炸的影响；各种数据终端设备和物联网的普遍应用，使各种各样的数据急剧增长，也对数据处理的速度提出了新的挑战和要求。速度是关于实时处理大量数据并以更快的方式做出决策的能力，从而在大量业务数据 *** 作中不但获取高度易逝的数据价值，更创造出新的价值。Fast Data被归于大数据的Velocity方面，有别于传统大数据的批处理，倾向于大数据实时流处理的实时态势感知和决策分析等。
Fast Data(快速数据)是Ovum的Tony Baer提出的一个术语：“Fast Data, the velocity of Big Data, is not new, but technology price/performance trends are making Fast Data applications more widely available”。快速数据是对管理大量“运动中”数据的大数据的一种补充方法，这些数据往往是时效关键的数据，可以帮助企业在业务关键决策上有质的提升。快速数据是实时连续访问和处理事件及数据，以便获得即时感知并采取即时动作，在时间关键的业务场景中发现和洞察新的业务机遇，并在第一时间获取数据的价值。比如金融股票的行情数据，距离和网络可能会成为一个影响行情数据价值的因素。获取数据之后根据定义的交易规则对数据进行处理，也可能会基于历史行情数据的分析作出决策，或者综合其他因素，速度越快可能带来的价值越大，这就是数据的时间价值。要想最大的获得这些时间关键的数据的价值，就需要相应的软硬件平台支撑。
Fast Data需要一种不仅允许快速检索信息，而且需要有对数据快速 *** 作处理的能力的架构方法。这可能不仅仅是将实时处理系统或平台添加到现有后端系统上的问题，为了获取更大的数据价值，它往往要求重构（这也和微服务架构思想理论类似），它不仅要求关注数据的传输、集成、管理和展示，而且也要求关注数据的模型重构、数据治理等方面。
一、 一种实施方案
上一篇文章《大数据之FastData》中我们简单介绍了Fast Data处理的几个过程：感知、洞察和识别，跟踪和记录，分析、决策和响应。这个过程就是在Fast Data实施方案中要实现的能力。
（一） Fast Data功能实现
1、数据接收、采集
接收和采集分别意味着被动和主动的数据收集方式，如同人感知这个世界一样，每时每刻有很多信息被动接收，也可以主动去看、听、闻、触摸一些感兴趣的信息。在我们实现Fast Data的数据处理时，可能也需要考虑主动和被动的数据采集和接收。
2、感知
感知是对数据的初步处理或者预处理过程，“Awareness of situation”，首先得知道所处的环境、场景。在计算机系统中，可能需要辅助一些预配置信息来实现数据场景的感知。
3、识别、过滤、转换和关联数据
识别、过滤和关联到来的数据，数据中可能包含有众多的数据信息，这些数据信息会和其他数据紧密相关，需要识别出这些关键数据，过滤掉非紧急或非关键的数据，并在需要的情况下关联上其他相关的数据，比如内存或内存数据网格中或大数据平台的数据，以完善和支撑到来的数据的进一步分析需求。
也可能需要对非结构化或半结构化甚至结构化的数据进行转换，比如数据编码格式，以实现生态系统内可识别的或标准化的数据格式。
4、跟踪和记录
数据在实时处理移动过程中，可能需要跟踪和记录数据的状态、关联关系、中间过程、会话等信息，关键的信息可能需要持久化，或者为了理解整个处理过程或者重新推演等需要，以牺牲部分性能详细记录数据的处理过程。
5、分析
分析过程是整个FastData处理过程的核心。这部分的能力直接关系到决策的准确性以及到来的数据所能发挥的价值。分析过程可能涉及计算处理平台、算法平台、搜索平台、机器学习平台、语音图像视频等处理平台、消息平台等基础的中间件服务平台。
6、决策和响应
基于分析过程的全面的分析结果，从各种数据关联场景实时获得的可能持续变化的结果，基于规则或深度学习算法作出决策，使业务用户能够在正确的时间基于正确的结果采取正确行动，响应业务应用请求或者报告决策结果。
7、基础设施支撑
Fast Data实施并不是要从头再来，Fast Data实施是一种渐进的方法，它补充和改进而不是完全取代现有的IT基础设施、数据和中间件平台以及应用程序。基于现有系统的基础上，构建和完善基础设施平台、数据治理和数据处理平台、服务平台、消息平台、大数据平台、内存数据网格、事件处理平台、数据分析和展示、中间件工具等，以及基于数据和大数据等之上的机器学习和深度学习AI平台等。
Fast Data不是单个用例、应用程序或体系结构模式。它需要建立起广泛的中间件和产品数据管理体系，用正确的体系结构路径映射客户具体的用例和业务需求的选择。Fastdata是一个演进的过程，企业逐个解决其难点，同时集成或补充或替换或重构其现有的基础支撑系统，以满足实际业务场景的需求。没有什么是一成不变的，需要根据实际适时调整。
大数据建设中的快数据（Fast Data ）实施方案_java
（二） Fast Data方案关键技术
1、基础平台
当前基础设施平台的一个相对较优的方案选择可能是基于云计算技术的容器云平台。不管私有化部署或者采用公有云，基础设施资源和基础设施组件基本上都可以具备一定的能力。私有化部署相对麻烦一些，但在数据安全等方面却有着难以替代的优势。如果数据的价值大于使用公有云节省的费用，就应该考虑部署私有云。
2、事件处理
事件驱动体系结构用于由事件发生触发模式的业务场景；比如复杂事件处理（CEP）系统，允许规则引擎对到来的事件进行复杂的业务逻辑规则运算，然后根据运算结果自动响应。事件处理或复杂事件处理系统通常用于自动响应高度复杂的事件模式，这些事件模式是人们不可感知的，例如交易欺诈、老鼠仓或洗钱行为检测等业务场景。这里，数据通常在内存中被拦截而不持久化，因为需要对这些数据进行即时分析并采取行动；在某些情况下，所选数据可能被用于补充可用于历史或预测分析的数据仓库。
事件处理平台在企业的IT系统建设中是必不可少的。它是实时数据处理重要的支撑平台。
3、内存数据网格/内存数据库
内存数据网格往往用于更复杂、动态的、低延迟场景，这些场景是高度分布式的应用程序，具有不能容忍延迟的易失性数据，比如金融股票市场交易或无人驾驶系统。高度易失性的数据被放置在中间层的大内存中，通常用数据对象或实体对象来表示，通常以编程方式访问和 *** 纵这些数据对象，对外可以通过封装提供统一的标准化的数据服务。
内存数据库或闪存（固态磁盘）数据库也应用到了传统数据库，执行高度复杂的实时优化分析。由于内存和闪存价格的下降，其应用的场景和范围也越来越广。
4、消息及中间件
中间件平台可能包含众多的能力，消息平台是重要的基础组件服务，满足低延迟或超低延迟的业务需求。也可能不止一套消息系统，不同的业务场景可能需要不同的消息平台来支撑。所有公共的一些中间件能力都可以部署为中间件平台，提供统一的服务，比如计算服务、算法服务、搜索服务、语音图像视频服务，甚至日志服务、监控服务、权限服务等。
5、数据治理和数据管理
数据是企业重要的资产之一。数据治理能力往往决定着企业IT系统建设的高度。不管数据仓库或者大数据平台建设，数据治理都是一个绕不开的课题。业务应用的研发往往也是受限于数据，数据就像粮米，没有粮米巧妇难为无米之炊，粮米的优劣直接决定了汤饭的口味。想基于一团乱麻的数据做出好的应用，无异于难以上青天。也因此，数据治理和数据管理平台是IT系统建设的重要的基础。
6、分析决策中心
分析决策中心如同人的大脑，对接收到的数据进行分析处理并做出决定如何响应。这部分可能包括不同的能力，在事件处理的过程中根据规则发送到不同的分析决策子中心进行处理，最后可能需要综合多个结果做出响应。也可以需要复杂的事件处理规则来定义，使用大数据平台能力、AI深度学习能力等不断的进行优化和改进。
二、 Fast Data方案演进
数据的持续产生和累积驱动数据处理方案的持续演进。智能设备和物联网的发展使数据以指数倍的产生，这些数据蕴含着巨大的潜在价值，从这些数据中发掘新的业务场景，开发新的商业价值，是众多企业需要面对的课题，技术的发展也使解决方案不断演进，方案不是一成不变的，Fast Data也是。
（一） 不是一成不变的解决方案
Fast Data在不同的行业都有广泛的应用场景，各种不同的技术平台解决方案可能是适用的。其实任何行业任何技术解决方案一样，第一步要确定企业需要找到影响效率和收益的瓶颈和痛点；第二步，评估数据的质和量，找到消除或改进这些痛点的适用方法。很难说一个方案是普适的，即便同为互联网企业，适合阿里的不见得就适合腾讯。
（二） 方案演进
Fast Data解决方案关注时间敏感性，在企业内应该与不需要这种速度的其他系统平台并存。在系统构建时也不是独立存在的。我们需要摒弃单个项目单个系统的思想，用全局的思维来构建系统和数据平台，并根据技术和数据的变化持续改进。
三、 后言
Fast Data方案只是大数据和系统建设中的一部分，架构中的各个部分也适用于不同的业务系统，并非只为Fast Data设计。Fast Data是为了高价值高时效性的数据进行快速决策以期获取更大收益。
我们不只在金融股票交易市场会用到FastData，随着对数据实时价值认知的提高以及实时业务发展的需要，它将在各个行业变得越来越普遍。应用场景将会涵盖了金融服务、电信、高科技、制造、媒体和娱乐、旅游和运输、零售、专业服务以及公共部门等。
数据整合指采用匹配、合成、链接等方法，将多尺度的基础地理数据、基础地理数据与非基础地理数据、基础地理数据与其他专业部门地理数据集成起来，形成新的空间数据集。

大数据时代社会治理方式创新_数据分析师考试

互联网、物联网、大数据、云计算等现代技术正在深度改变人们的生活、工作和思维方式。大数据时代给社会治理提出了新机遇和新挑战，因此，应适应大数据时代社会需要，变革社会治理方式。推进大数据时代社会治理方式创新，无论从理论上还是实践上看，都是一个全新的课题。作为我国改革开放的前沿地带，深圳市福田区在运用大数据手段推进社会治理方式创新方面再一次走到了全国的前面，率先进行了探索，对于研究大数据时代社会治理方式创新，具有重要的理论和实践意义。

深圳市福田区社会治理方式创新的实践探索

大数据时代，只有让政府以及各社会主体在合理共享各种最新数据的基础上，发挥各自的优势，深度挖掘数据的价值，在提供公共服务的方式、内容和机制上不断创新，以适应快速变化的社会需求和环境，才能不断提高我国的国家治理能力和实现社会治理方式的创新。深圳市福田区充分认识基础数据的重要性，在如何保证动态、精准、充分占有基础数据方面进行了卓有成效的创新和探索。

突出大数据理念

针对大数据时代社会治理的特点，深圳市福田区在推进社会治理创新方面，树立大数据理念，推动智慧福田建设。

大数据应用的核心是数据处理。大数据应用要充分挖掘数据价值，进行深度应用。为此福田区提出实现“让数据多跑腿，让群众少跑路”的目标，以“采、用、享、碰、推、嵌”六个字来概括数据应用理念。

“采、用、享”是传统的数据应用，是信息化建设的第一次革命；“碰、推、嵌”是大数据时代的智能应用，是信息化建设的第二次革命，以“碰、推、嵌”的可视化倒逼“采、用、享”的进一步质量提升，指导前期系统的改造。其中“碰”即数据碰撞。如将街道计生执法、人民调解、安监执法、派出所接报的发案的出租屋，与未自主申报出租屋比对碰撞，推送给街道综管执法人员，通过发现问题推动执法，推进自主申报工作。“推”即智能推送。如福田的智慧政务开发了智慧福田门户APP和微信公众平台，辖区居民只要安装或关注，平台就会根据本人实际需求，有针对性地自动推送服务信息。“嵌”即智能嵌入。如可以将业务办理规则嵌入网格移动终端，如一旦采集满足条件自动推送。

树立“法治与证据”理念。大数据时代也是法制时代。改善大数据时代的社会治理，要进一步强化证据意识。福田区委、区政府强调提高社会治理能力要树立“经济社会是法治社会，法治社会是证据社会，只有掌握了证据才能掌握主动权，才能解决问题”的理念，注重用证据来说话，用证据来讲事实摆道理。同时强调收集证据不仅仅是政法部门的事，而是所有政府部门的事。

在智慧福田的建设过程中，福田提出了要实现信息证据化，既所有信息流程都要打标留痕，作为法定证据。通过法定签名、电子摄像等形式确定办事群众的法律主体地位，确保主体合法化；按照法律规定履行告知义务，使办事群众了解法律政策，掌握审批流程，提前准备相关资料，确保审批主动化；通过“审批结果电子上传—法律文书纸质确认—法律文书电子归档”的流程，确保群众申请、政府告知、电子归档、法律文书等环节实现流程证据化，对于执法、管理或服务工作中产生的各类文书、资料，电子化保存、归档，一方面，节约成本，延长保存期限，提高使用效率；另一方面，能长期保留证据，应对以后可能出现的申诉或投诉。

树立“信息支撑”和“流程再造”理念。在智慧福田建设和社会治理创新过程中，福田区从一开始就注重顶层设计，由区委领导统一协调部署相关工作，尤其强调“信息支撑”即建立“数据集中采集、资源多方共享”的共建共享机制，按照无条件提供信息数据的要求，打破信息壁垒，打通部门循环，促进资源融合，实现智能共享，为群众提供方便快捷、周到细致的服务；强调“流程再造”理念，整合全区现有各方数据资源、社会服务管理资源，全面调研各层级、各部门的业务需求和居民群众的实际需求，认真梳理各项业务工作的办事流程、业务关联、信息关联，通过循环交换、智能推送，简化程序、减少环节、再造流程，提升服务效能，方便群众办事。注重深度挖掘和发挥信息作用，并利用此机会进行政府各职能部门的业务流程再造。

构建电子政务应用体系

福田区委、区政府以深圳织网工程和智慧福田建设为契机，依托大数据系统网络，着力构建以民生为导向的完善的社会建设电子政府应用体系，并在此基础上积极开展业务流程再造，有效提高了福田区的行政效能和社会治理能力。

建设“一库一队伍两网两系统”。一库即一个公共信息资源库，主要由基础信息库、业务信息库和主题信息库构成。一队伍即一支网格信息员队伍。以社区为基础划分为若干个基础网格，每个网格配备一名网格管理员，负责各类信息的采集。两网即社会管理工作网和社区家园网。两系统即综合信息采集系统和决策分析支持系统。

建设“两级中心、三级平台、四级库”。这是智慧福田的重点建设内容。两级中心即区管理运营中心和街道管理运营中心。三级平台即街道、社区、网格三级工作平台。四级库即区、街道、社区、网格数据库。主要目的是为“织网工程”综合信息系统在福田区全区各层面、各单位、各系统全面开发利用提供系统支持和技术保障。

构建“三厅融合”的行政审批系统。“三厅融合”即全面改革全区办证大厅运作模式，将区、街道行政服务大厅和网上办事大厅三厅融合，打造“综合受理、后台审批、统一发证、监督监管”的工作模式，实现所有审批事项“一网办、一窗办、一站办”。其特点为：一是梳理审批权责清单。老百姓面对的只是办事事由，只是综合受理窗口和发证窗口，不再面对具体办证部门。二是实行并联审批。涉及多部门审批事项，按照“一门受理、抄告相关、同步审核、限时办结”的原则，由政府内部进行“联审联办”，并联审批。三是实现即来即办。凡是提交材料齐全、不需上会或专家评审、现场勘查的申请，一律即来即办。四是实现全区通办。辖区居民可不受时间地域限制，进行网上申报，并可在辖区范围内任何受理点就近办理事务。五是实现无纸化办证。建设证照证件数据库，智能比对，不再要求居民提供相关纸质证明和重复提供复印件，只需要提供身份z或法人机构代码证就可以办理，着力解决申报材料多、重复提交多等问题。

建设政务征信体系。建设政务征信体系是福田区在社会信用体系建设政务领域的积极探索。其主要内容为：政务诚信信息主题库、政务诚信信息管理系统、政务诚信服务网站，以及配套制定的《政务诚信信息管理办法》，即“一库、一系统、一网站、一办法”。其主要建设内容为：一是诚信管理规范。二是诚信信息收集。三是建立政务征信信息查询系统，提供诚信查询服务。

通过大数据系统网络和电子政务应用体系建设，福田区全面梳理“自然人从生到死，法人从注册到注销，房屋楼宇从规划、建设到拆除”全过程政府管理服务相对应的所有数据，为实现信息循环、智能推送提供数据规范和数据支持。并在信息资源融合共享的基础上，广泛进行部门业务工作需求调研，理清部门之间的业务关系和信息关联，通过部门循环、信息碰撞、智能推送，再造工作流程，有效减少了工作环节，简化了工作程序，提升了服务效能，方便了群众办事。同时随着政务信息资源面向社会开放的逐步推进，各类社会组织、企业和公众将可以合理使用不含隐私信息的基础数据，为社会提供个性化服务和增值服务。

找准流动人口自主申报切入点

随着社会不断发展，人口管理不断遇到各种挑战，日益成为社会治理的重点和难点。深圳现有总人口1600多万，其中户籍人口310万，流动人口1300多万，是珠三角乃至全国流动人口最多的城市，流动人口规模大、流动性高，具有人口总量多、农村户口多、租房居住多、同乡聚居多、无业人员多，年龄偏低、文化偏低，居住变化快“五多二低一快”的特点。深圳流动人口给社会建设和社会治理带来巨大挑战和压力，使深圳较早面临城市化过程中不可避免的人口服务与管理问题。为此，深圳把如何有效破解城市人口二元结构难题，使流动人口更好地融入城市，共享改革发展成果，共建平安和谐社会，作为社会建设和社会管理的首要任务。加强和改善流动人口管理成为提高社会治理能力和完善社会治理机制的重要切入点和抓手，通过大数据系统网络和电子政务应用体系建设，深圳市福田区在人口管理上创新性地开展了人口信息自主申报，使城区公民参与到人口信息采集工作当中，在提高信息采集效率的同时，促进了人口管理工作向社会治理方向改进。

统筹协调。福田区通过搭建信息自主申报服务平台，借助全市“人、楼、房”数据库和智慧福田数据库为支撑，强化房屋分类分级分色管理、申报信息审核管理、派单跟踪绩效管理等三项管理，推送法律宣传服务、短信提醒服务、上门办证服务、数据共享服务等四种服务，实现了便捷申报、重点管控、减员增效、居民自治、数据安全五个目标。同时，通过强化宣传推动和执法核查，实现居民遵守法律、自我管理和尊重诚信的社会氛围，运用网格化、信息化和大数据理念，进一步提高社会管理精细化、数字化和动态化管理水平。

搭建平台。提供便民实用的申报平台。一是实现自动注册批量推送；二是实现导航指引式 *** 作，基层和群众普遍反映良好，满足了信息申报和管理需求；三是实现手机智能APP申报，群众通过手机扫描二维码，即可链接到手机网页视窗进行随时、随地申报；四是实现当事人只需录入两项信息便完成申报。同时，深圳市综管办向福田区提供深圳市近1亿条历史人口信息数据，用于自主申报的数据比对和信息迁移，实现了最大化的便捷申报。

信息申报。在人口信息自主申报过程中，福田区采取“大部分信息主动申报，少数信息上门采集核查”的运作模式。“主动申报、上门核查”，福田区将诚信申报的大部分信息直接入库，综管员只对部分存疑信息或未申报的人员上门核查。实行自主申报后，综管员把更多精力用于对隐患、事件信息的重点采集和深化管理，并通过网格固化属地管理和精细化采集，经过数据的比对分析，筛选防控对象、育龄妇女等重点人群，再由网格员有重点、有针对性上门采集、核实，确保纠纷、事件、计生等信息的获取不受影响。

宣传引导。在整个自主申报过程中，福田区充分运用报刊、电台、地铁（公交）、高层楼宇等平台，以移动电视、展板以及宣传折页、海报等媒体介质，开展全方位、多角度、立体式的宣传，市民对自主申报工作的知晓率和配合度显著提升，形成了自主申报的社会氛围。

同时，为确保自主申报工作扎实推进，福田区通过敬告执法和联动执法，大力开展专项执法行动，实现了自主申报“软约束”和“硬约束”。一是开展敬告执法；二是建立“三联执法”机制；三是开展专项执法行动。

强化监督。福田区通过建立健全指导督办工作机制，强力推进自主申报工作的全面开展。一是建立两级指导培训工作机制；二是建立每周通报工作机制；三是实施约谈推进工作机制；四是落实目标量化责任机制；五是建立奖励激励机制。

福田区多措并举推进人口信息自主申报工作，在理念模式和可 *** 作性上独具特色，并经过一段时期的工作推进，取得突出成效。

深化民生微实事改革

城市社区治理创新是社会治理创新的重要支撑点，而社区治理创新的重点则是如何完善社区居民参与社区治理的机制和渠道，如何提高社区居民公众参与社区治理的积极性，如何培育和提高社区居民社区自治的能力，只有社区居民才最了解本社区的情况和自身的需求与偏好，因此创新社区治理方式，激活社区居民自治是引导公众参与社会治理的重要途径，是形成多元化社会治理格局不可或缺的内容。在探索社区治理创新，激活社区居民自治方面，深圳福田区通过开展“民生微实事”改革，以高效、快速解决百姓迫切需要、普遍关注的小事、急事、难事为切入点，创新性地走出一条社区居民“自我管理、自我服务、自我教育、自我监督”的社区自治推进路径。

“民生微实事”改革的主要内容是福田区人大代表提出的由区财政安排专项资金，建设社区居民普遍关心和迫切需要的民生小项目。“民生微实事”项目的特点是单个项目资金量少，都是群众热切希望解决的惠民小项目。内容主要涉及小区设施维护、环境改造、文化服务等群众迫切需要的方方面面。福田区委、区政府高度重视这项改革，制定《福田区“民生微实事”改革项目工作指引》，同时把该项改革同2012年福田区创新推出的“居民议事会”项目相结合，实现了“以居民议事会为平台，以居民共同商议、集体决策实事项目为内容，以议事规则为保障”的“平台+内容+制度”的系统整合。“民生微实事”改革的所有微实事项目均来源于居民群众，并经居民议事会全体成员民主投票决议之后，按照“三议三公开”的原则组织实施。“三议”指项目由社区居民提议，街道党工委组织工作站、居委会、群众、专家商议，居民议事会决议；“三公开”是指决议结果公开、实施过程公开、实施结果和评价公开，充分发挥居民决议作用。以上措施有效激发了辖区居民参与社区管理服务事务的热情，发挥了居民自我管理、自我服务、自我教育、自我监督的民主自治权利。

通过实施“民生微实事”改革，福田区一方面提高公共服务支出效能，提升社区居民满意度，改善了党群关系，另一方面有效激活了社区居民自治管理活力，培育了社区自治能力。福田区的“居民议事会”平台本身聚集社区各类组织、精英、贤达、户籍和非户籍居民代表，是社区居民充分表达民意的基础平台。而2014年的“民生微实事”改革项目让这一民主平台更接地气、更有内涵、更具活力。

“民生微实事”改革项目，是福田区一场解决好联系和服务群众“最后一公里”问题的尝试。福田区莲花街道从“小事”入手，不断以问题为导向、需求为导向、实干为导向、责任为导向，创新社区管理模式，通过打造党群“互动圈”、民生“服务圈”、基层“法治圈”、居民“自治圈”，构建了上下互动、党群互信、同心同德、人人参与、邻里和睦的社区“生态系统”。

福田区社会治理方式创新的经验启示

福田区利用织网工程建设和智慧城市建设的契机，把新技术应用与社会治理机制创新相结合，对房屋管理、人口管理、社会参与机制等积极探索，其所取得的经验，对研究大数据背景下的社会治理方式具有重要的理论与实践价值。

理念更新是大数据时代社会治理方式创新前提

当今时代，随着物联网、云计算、大数据、移动互联网的发展，传统的信息化和网络概念已经远远不能适应信息技术发展给社会和人民群众生活带来的巨大变化。同时传统的城市管理、居民服务和社会管理模式也必须通过改革实现重大创新，才能及时响应和满足大数据时代社会各个主体共同参与社会治理的需要。深圳市福田区的实践表明，深刻领会正确先进的大数据相关理念，对促进城市转型升级和提高可持续发展能力、提升社会治理能力、实现推进社会治理机制创新、促进社会治理实现管理精细化、服务智慧化、决策科学化、品质高端化，具有重要作用。

掌握基础数据是大数据时代社会治理方式创新的基础

大数据时代，社会治理所需的数据和信息迅速增长，各项社会建设工作的开展、各种社会治理方式的创新和各种公共服务的提供都需要大量的基础数据与信息。如果没有掌握大量的基础数据与信息或者政府掌握的信息与数据不能及时更新，政府和各个社会主体就不能真正及时了解社会的各种需求，也无法规划和选择合理的提供服务的路径与方式。

为及时精准掌握全市社区基础数据，深圳市在全市实施“织网工程”，自2013年年底开始全面开展社区网格化管理工作。主要内容是：按照“属地管理、街巷定界、规模适度、无缝衔接、动态管理”的原则，将城市社区划分为一定数量的基础网格，作为社区服务管理的基本单元和相关职能部门实施网格管理的对接基础。

一是科学划分社区基础网格，至2014年5月底，全市共划分社区基础网格16417个。二是为规范基础信息采集行为、统一信息采集项目，开发社区综合信息系统终端采集软件，积极探索社区基础数据采集、传输、分流、清洗、二次应用的方法和经验。三是协调设立市、区网格管理机构。四是积极稳妥地推进网格管理队伍整合，按照“一格一员、采办分离”原则，对网格员进行定岗定责，统一采集网格内实有人口、实有法人、实有房屋（城市部件）、实有事件（矛盾纠纷和隐患问题）信息，提供给全市公共信息资源库。五是组织开展PDA采集信息。各区按照核定的网格员数量，逐步落实PDA设备选型和招标采购，网格员利用手持移动PDA设备和身份z读卡器，直接在现场采集、录入、上传人口信息。增强信息采集的实效性，而且提高了信息采集质量，特别是照片上传率、人口信息要素完整率明显提升。

流动人口管理是大数据时代创新社会治理方式的有效抓手

现代社会是高风险社会，社会越发展，社会系统越复杂，系统也越发脆弱。社会的许多风险是隐形或潜伏的，并且风险的爆发具有不可预测和不确定性。而在全球化时代和信息时代，人员、信息、资本、资源的跨区域流动越来越频繁、规模越来越大，在促进社会发展的同时也加速了风险的传播和扩大。经过30多年的改革开放和快速发展，中国社会已经由一个低流动性社会发展成为高流动性社会，人口在不同地区之间流动的规模不断增大。人口流动规模及由其带动的社会资源流动规模扩大带来的社会流动性的大幅增加，强化和放大了各种社会风险，给社会治理工作带来无法回避的巨大挑战。

进入大数据时代，一方面，流动人口的规模更大，流动性更高，给社会治理带来更大的挑战。另一方面，新技术的采用、对数据价值的更深层次的挖掘和应用、理念的更新、政府职能的转变和业务流程再造、新参与渠道的不断扩展也为流动人口管理工作效能提升和社会治理能力提高提供了重要契机和可能。社会管理和社会治理的主要区别在于，管理偏重于政府的主体作用，治理则注重多元主体的共同作用。社会治理的创新和改善，离不开各种社会主体的对社会治理共同参与，而完善流动人口对社会治理的参与机制和参与方式，扩展流动人口参与渠道是进一步提高我国社会治理能力，完善治理机制的重要内容。

出租屋管理是联结高流动性社会中社会治理各个方面的关节点。大数据时代，社会也具有高度的流动性，在高度流动的人流、信息流、资本流和物流中，物业或房屋既具有相对的稳定性，同时社会治理的对象主要是人和各个社会主体，而任何人口的流动过程或者法人的变更过程都离不开居住地或注册地的变动。因此，加强出租屋管理是提高社会治理能力和强化流动人口管理的重要途径。2007年深圳在全国率先探索建立房屋编码制度。按照一户一码、统一编号的原则，对所有房屋包括合法和违法建筑分别设定了唯一的房屋编码，实现实有房屋全覆盖，并制作房屋电子地图。房屋编码实行动态管理，房建设码、房拆取消、定期普查、及时更新，房屋编码不仅是出租屋登记管理的重要依据，而且逐步应用到居住证发证、门楼牌管理和城市管理的其他方面。

建设服务型政府是大数据时代社会治理方式创新的关键

大数据时代社会治理方式创新必须转变政府职能，建设服务型政府，充分运用大数据系统，提升政府便民服务水平，提高政府行政管理效能至关重要。从福田区的实践来看，从全员上门采集到有针对性上门核对，更多体现政府从“重管理”到“重服务”理念和行动的真实转变，核对信息的服务模式更容易让市民接受，也避免了重复扰民现象。另外，申报的数据通过与智慧福田综合数据库的碰撞，将实现区、街道、社区三级服务大厅和办事窗口之间数据的随机调用，市民在任何一个就近的办事窗口都可以利用申报的数据办理居住证、子女入学、计划生育、高龄补贴等业务，减少了大量纸质材料的提交、审核，提高了办事效率。同时，从社区居民密切相关“小事”切入，能够有效推进我国的城市社区治理从政府管理向社区居民自我治理转变，有利于为社会治理构建最为坚实的民意和群众基础。

同时，政府从上户全员采集信息到大部分信息主动申报的模式转变，政府把有限的资源用于对少数重点人群的管理，使政府资源的配置更趋合理，实现了由社会管理向社会治理方式的转变。另外，自主申报不再是人海战术的上户采集，只需对自主申报的信息开展有针对性上户核查和上门服务，各街道把释放出来的人力、财力用于民生服务和稳定队伍、优化结构，调动了基层一线工作人员的积极性。实施自主申报后，全区综管员配备减少11%，减员增效初步显现。

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随着信息化、数字化、智能化的加速发展，人们对基层治理主体多元化、手段信息化、方式灵活化提出了新要求，加快构建基层智慧治理体系，已经成为解决基层治理任务重、头绪多、难点多的有效方式。从基层治理现代化的一般规律和特点来看，大数据不仅是一种物态，更是一种应用；不仅是一种技术，更是一种思维。随着互联网及信息技术的快速发展，大数据技术正在成为全面打造基层治理新格局的重要支撑，取而代之的是大数据治理模式，这将会改变以往依靠经验分析判断事物的状况，真正将智慧化赋能于基层治理以全面提升治理效能。

智慧化赋能基层治理的短板。云计算、大数据、物联网、人工智能、区块链等新一代信息技术的迭代式发展，把人类带进了“网络化”“数字化”“智能化”的智慧治理新时代，人类 社会 迈进以“智慧城市”“数字政府”“智慧社区”等地方实践创新为支撑的智慧 社会 。但是，我们必须认识到智慧化给人类 社会 带来巨大机遇，也面临诸多风险挑战，智慧化赋能基层治理目前依然存在一些短板。

信息系统缺乏有效整合。数据信息共享是治理智慧化的前提与基础，实现基层治理智慧化这一目标，离不开数据信息的共享。在基层治理智慧化的实践过程中，不同层级、不同部门彼此之间在数据整合、信息共享方面仍然缺乏有效的合作，造成“信息孤岛”现象。现实中信息壁垒的存在，使得不同政府部门不能有效统筹决策和精准为民服务。一方面表现在，因各个部门存在各自不同的利益偏向，让部门相互配合成为一道难题。如治理所需的各项数据信息须从前端到终端的不同部门相互配合的业务流程，由于存在利益博弈，数据信息共享成为难以跨越的难关。另一方面表现在，基层尚未建成统一的数据中心，难以有效利用大数据和信息化手段，提高基层治理和服务的精确性和便利性，不能通过大数据实现对基层治理状态的全面感知、事件处置以及决策分析等，在应急治理时出现“数据用不上”的尴尬。

以大数据为依托提升基层治理效能。为有效解决和破解基层治理智慧化建设中的矛盾和难题，推进基层治理智慧化，需要实现技术与人性化设计、安全与共享、系统与责任的有机融合，破解人性化、共享性和系统化三大短板，以大数据为依托提升基层治理效能。

在人性化设计方面着力。基层治理智慧化技术平台以人性化思维为导向，建构“人技共生”的理想化生态。一是加强在技术平台上人性化思维设计。借鉴“手机”的界面设计理念，采用扁平化的设计思路，减少网页的层级，可搭建“网上电子政务超市”，将有关职能政府部门集中于一个网站上，建立唯一网站和登录域名，真正实现便捷化。二是以用户使用便捷为导向。技术平台功能的设计既要将所有一般功能囊括其中，还要将相关特殊情形全部包括，提高线上政务服务的包容性和柔韧性，促进线上功能与线下服务相匹配，同时提高人工服务问答的咨询功能覆盖面和时效性，使得线上内容能够与线下内容基本保持一致。

在共享与安全层面着力。基层治理智慧化要实现共享，一是共享法治化。既以立法形式保障智慧化治理的信息与数据安全，同样也以法律保障信息与数据的共享。对符合法律要求的共享给予法律保障，对于在网络政务各环节中拖延或阻碍信息数据共享的行为应问责。二是共享责任清单化。共享需要将各个部门的数据由政府大数据中心集中存放、统一管理，而不是让各个部门各自为政。要健全各部门信息数据共享开放的责任清单、负面清单，让共享有效落实。三是共享分级化。信息与数据的范围、领域具有不同的效应，应以不同的安全等级划分。为便于共享，对信息与数据实施分类，区分不同的等级，进行分类管理。通过大数据分析和前期警示，让工作人员在办理业务、信息查询时根据不同等级，实施不同的共享程度，实现既保护数据安全也有相应程度共享的结合。

在系统与责任层面着力。整体性治理主张部门机构的整体性运作，强调不同维度上治理的协调与整合，通过完善系统化的智慧治理方式让基层有权有责，实现统筹协调。一是赋予系统化权限。从体制机制改革和制度完善等层面，全面、系统重构和整合内部职能，赋予区级行政服务中心等基层单位的协调权限，让各部门协同合作有系统化权限。二是提高系统化能力。从微观技术层面推进各部门网络政务流程互联互通，进而促使政府业务流程再造，再到宏观层面整体构建技术平台总门户，让所有地方政府行政服务都纳入平台系统统一管理，有效提高系统化能力。三是提高系统化效率。将系统化效率作为智慧化建设相关联的部门考核评价的重要指标，同时积极引入第三方专业机构评估，激励部门提高系统化效率，让公众更有获得感。

2006至2020年，物联网应用从闭环、碎片化走向开放、规模化，智慧城市、工业物联网、车联网等率先突破。中国物联网行业规模不断提升，行业规模保持高速增长，江苏、浙江、广东省行业规模均超千亿元。

截至到2019年，我国物联网市场规模已发展到15万亿元。未来巨大的市场需求将为物联网带来难得的发展机遇和广阔的发展空间。

近年来，我国政府出台各类政策大力发展物联网行业，不少地方政府也出台物联网专项规划、行动方案和发展意见，从土地使用、基础设施配套、税收优惠、核心技术和应用领域等多个方面为物联网产业的发展提供政策支持。在工业自动控制、环境保护、医疗卫生、公共安全等领域开展了一系列应用试点和示范，并取得了初步进展。

目前我国物联网行业规模已达万亿元。中国物联网行业规模超预期增长，网络建设和应用推广成效突出。在网络强国、新基建等国家战略的推动下，中国加快推动IPv6、NB-IoT、5G等网络建设，消费物联网和产业物联网逐步开始规模化应用，5G、车联网等领域发展取得突破。

政策推动我国物联网高速发展

自2013年《物联网发展专项行动计划》印发以来，国家鼓励应用物联网技术来促进生产生活和社会管理方式向智能化、精细化、网络化方向转变，对于提高国民经济和社会生活信息化水平，提升社会管理和公共服务水平，带动相关学科发展和技术创新能力增强，推动产业结构调整和发展方式转变具有重要意义。

以数字化、网络化、智能化为本质特征的第四次工业革命正在兴起。物联网作为新一代信息技术与制造业深度融合的产物，通过对人、机、物的全面互联，构建起全要素、全产业链、全价值链全面连接的新型生产制造和服务体系，是数字化转型的实现途径，是实现新旧动能转换的关键力量。

我国物联网行业呈高速增长状态 未来将有更广阔的空间

自2013年以来我国物联网行业规模保持高速增长，增速一直维持在15%以上，江苏、浙江、广东省行业规模均超千亿元。中国通信工业协会的数据表明，随着物联网信息处理和应用服务等产业的发展，中国物联网行业规模已经从2013年的4896亿元增长至2019年的15万亿元。

虽然我国物联网发展显著，但我国物联网行业仍处于成长期的早中期阶段。目前中国物联网及相关企业超过3万家，其中中小企业占比超过85%，创新活力突出，对产业发展推动作用巨大。

物联网作为中国新一代信息技术自主创新突破的重点方向，蕴含着巨大的创新空间，在芯片、传感器、近距离传输、海量数据处理以及综合集成、应用等领域，创新活动日趋活跃，创新要素不断积聚。

物联网在各行各业的应用不断深化，将催生大量的新技术、新产品、新应用、新模式。未来巨大的市场需求将为物联网带来难得的发展机遇和广阔的发展空间。

在政策、经济、社会、技术等因素的驱动下，2020年GSMA移动经济发展报告预测，2019-2025年复合增长率为9%左右，2020年中国物联网行业规模目标16亿元，按照目前物联网行业的发展态势，十三五规划的目标有望超预期完成;预计到2025年，中国物联网行业规模将超过27万亿元。

未来物联网行业将向着多元方向发展

标准化是物联网发展面临的最大挑战之一，它是希望在早期主导市场的行业领导者之间的一场斗争。目前我国物联网行业百家争鸣，还未有一个统一的标准出现。因此在未来可能通过不断竞争将会出现限数量的供应商主导市场，类似于现在使用的Windows、Mac和Linux *** 作系统。

合规化同样是当下物联网面临的问题之一，特别是数据隐私问题。目前数据隐私已成为网络社会的一个关键词，各种用户数据泄露或被滥用的事件频发，特别是Facebook的丑闻引发了全球担忧。

因此在未来，我国各种立法和监管机构将提出更加严格的用户数据保护规定，，用户的敏感数据可能会随着时间的推移而受到更严格的监管。

安全化是指预防物联网软件遭受网络黑客攻击，在未来，以安全为重点的物联网设施将受到更多的关注，特别是某些特定的基础行业，如医疗健康、安全安防、金融等领域。

多重技术推动物联网技术创新

从技术创新趋势来看，物联网行业发展的内生动力正在不断增强。连接技术不断突破，NB-Iot、eMTC、Lora等低功耗广域网全球商用化进程不断加速;物联网平台迅速增长，服务支撑能力迅速提升;

区块链、边缘计算、人工智能等新技术题材不断注入物联网，为物联网带来新的创新活力。受技术和产业成熟度的综合驱动，物联网呈现“边缘的智能化、连接的泛在化、服务的平台化、数据的延伸化”等特点。

—— 以上数据来源于前瞻产业研究院《中国物联网行业应用领域市场需求与投资预测分析报告》

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