腾讯研究院&澎湃研究所&清华大学建筑学院龙瀛课题组
设计未来城市，并使其能够生长，就要思考和理解城市。针对有关城市的大问题，我们访谈了许多处在前沿的思考者和实践者，包括建筑与城市规划研究者、人文地理学者、技术史学者、互联网法学者、经济学者、公共管理学者、未来学家、政府决策咨询专家，以及从事城市服务的企业管理者，试图得到一些答案和线索，能够更好地前行。
所谓科技向善，正是为了免于落入自作聪明的窠臼。作为未来城市的使用者与营造者，在此，我们尝试回答这个问题：城市哪些方面不必过分聪明， 在哪些方面还可以更聪明。
也就是说，在理解技术的演化规律之后，人应当如何在技术中保留自己的主动性，能否更为自觉地运用技术，并使之服务于城市的理想。
这就必须立足于城市演化的规律，乃至人类生存体验的本质，审视当下技术所致力的向度，并且主动思考、总结和评估。最后形成某种可作为基准的观念。
思维的实验
还是先从科幻说起。很多人眼中的科幻感，是用各种声光电的硬件，描述对宇宙、卫星的想象。而《科幻世界》副总编拉兹认为，真正意义上的科幻，和追求酷炫的“科幻感”，根本不是一回事儿。他说，科幻的内核，是人本身关于另一种可能性的思维。在这个意义上，中国目前没有真正原创的、硬核的科幻园区。
他举例说到，比如，如果要测试无人驾驶的技术水平，自然需要拿一块空地，做一个实验场，供无人驾驶的设备去实际运转；但如果要的是设置一个关于无人驾驶的故事场景，那么，汽车都可以是假的，只需设置供触发的既定程序，让沉浸其中的人认为是真的，那就实现了科幻的目的。就这个例子而言，表现形式没那么重要，科幻本身的核心是，要让人思考，如果出现无人驾驶，人类社会将变成什么样，对个人又有什么影响。
进而言之，做这一类思维实验，甚至不需要用到声光电。可以用一个沉浸式的法庭辩论场景，让游人化身观众进行体验和思考，从而意识到，今天自己的抉择，真能影响到未来。拉兹感叹，这才是科幻的价值和吸引力之源。
在拉兹看来，技术影响力越来越大，潜在的破坏力令人忧虑，因此这类思维实验非常重要。
现实中，要真正依靠法律解决技术带来的问题，得经过一系列过程：收集证据，再进行基于社会科学理论的讨论，研判技术如何影响人的生活，进而将这种影响概念化，然后将概念融入法律，还要察觉和探讨相应法律运行过程中所出现的新问题。
也就是说，法律的形成、制定和运行，因慎重而相对繁复。追不上技术的应用速度。这是法律本身的局限。为此，需要早些为未来进行设想，而科幻正是一项非常好的工具。
拉兹也并不讳言，科幻小说的视野也存在局限。如果说，单个创作者能想象的未来，是比较有限的，那么，可以请很多人一起想，会想到更多关于未来的可能性。拉兹认为，无论民间还是官方，人类社会都需要设置一些关于未来伦理的思维实验部门，提前给人类的未来做顾问，需要未来学家、政府官员、企业家、学者，等等，坐在一起认真讨论。
“站在纯科幻的角度说，这件事情未来一定已经实现了。否则，人类可能某一天会被战争狂人或科学狂人毁灭掉，到了那个时候，未来的人为了阻止这件事情发生，会派一个人穿越时间回到今天，让我们一定要做这件事。”拉兹笑言。
这些事情必须做在前面。以拉兹所见，现实中已有了一些相应的雏形。比如，医疗产业就已经开始关注未来的伦理。也许，这类部门会从各个行业之中生成，最后产生横向的链接。
数据的沟壑
诸多新兴技术应用，应当如何纳入城市，这不仅是头脑中的思维实验，也有过现实中的尝试。一个广为人知的例子是，谷歌旗下Sidewalk实验室的城市创新产品几乎已要在多伦多水岸落地，但还是中途夭折。
Sidewalk对城市的美好构想最终只停留在效果图上。虽然房地产的开发成本高企，是这个项目结束的直接理由，但毋庸讳言，民众对数据和隐私的忧虑，使得项目长期搁浅，才是谷歌退出的最重要原因。
人们的担忧并非凭空而来。该项目的参与者说起，Sidewalk所犯的最大错误可能是，拿出这样一种姿态：自己没有这些问题的所有答案，但很乐意和大家共同找出解决方法，要和政府与公众进行征询。而这样的姿态没有获得信任。
这位参与者总结说，人们不相信，谷歌的员工在试图谦逊地共同讨论。每个人都认为：“在谷歌工作的人都绝顶聪明，如果这些人都说他们还没有想出办法，那只能说明他们已经想出了办法，但他们对我们保密了。他们到底想隐藏什么？”
为此，在项目参与者看来，需要在面对民众之前，把所有关于数据和隐私的问题解决掉。不能留给人们做最坏的打算的想象空间。
不过，要从头制定规则并不容易。围绕信息社会中的“遗忘权”，已有颇多讨论。其背后是人们希望重塑数据流通和使用的规则。整个人类社会，并没有预先想好，这些规则要如何确定。因此这些规则自出现之日起就倾向于让掌握数据的一方受益。比如，之所以机器会记住某些数据，不肯将其“遗忘”，实际源于商业利益——它们来自潜在的消费者。
这是绕不开的一道难题。一方面，个人如果要寻求改变，去划定自己哪些数据可以删除，哪些不能，会经历非常复杂的协商过程。改变规则的工作，无法由个人一己之力执行。更重要的也许是，只有足够大规模的数据，才能从中提炼出有意义的信息，进而支持相应部门的决策。个人层面的数据，倘若没有达到规模效应，价值就会非常有限。事实上，以个人为中心的数据向度，基本不可能塑造出来。
那么，城市中的数据，应当如何看待和运用？科幻作家陈楸帆也提及，讨论城市如何运用AI治理，实际上，关乎数据如何收集和被如何计算。城市未必能收集到所有人的数据。而且，人群有多种维度，可用多种方式刻画，进而纳入某种算法。但无论采用哪种办法，其间总会有某些弱势群体，被低估或忽略。在这个意义上，需要讨论，如何才能尊重市民的天然权利，在最大程度上寻求向善的公约数。
不同算法对应不同的权重考量，在不同程度上适应不同人群。这意味着，一个复杂多元的城市，不能只采用一套算法逻辑。陈楸帆设想，城市每个小的片区，也需要设置不同的参数，拥有更能适应自身状况的模型。而在大的城市整体结构中，需要统领一些核心指标，比如，安全管理数据、经济数据等；不过，对这些核心指标数据进行观照和运用，未必要对片区治理的具体决策产生影响。
数据能够共享，是让城市更聪明的大前提。在城市政府系统内部，数据的开放更为重要。万物云管理合伙人、首席科学家丁险峰也说到，当下，一些地方推动数字政府建设，后台系统内部数据可以调用，在方便市民办事的同时，也避免了自身成为数据孤岛。
在更宽广的维度上，来自政府、企业、第三部门等各类机构的数据，理当有更多互联互通机制，而不是任其相互割裂。过程中，要解决隐私安全的问题，还需遵守公平和透明的原则。比如，可以规定，大型企业有一定的特殊义务，需要把数据开放给中小企业；公共部门的数据，其目的应当回归城市的公共利益，绝不能服务于企业的利润和商业价值。
另一方面，这样的数据应该开放，能为任何人所用。如此，数据才能真正赋能于人，让人获得主动性。但是，单个人能力有限，效率不高，很难成为数据管理和运维的中心。欧洲一些地方，在讨论摸索这样一种模式：一群人建立一个服务于共同目的的数据池。这样，可以得到有足够规模的数据，至于如何使用和运营，由大家集体决定。考虑到其共同目的大多会在商业逻辑之外，实际上，这也将有助于整个城市系统的韧性增强。
如Sidewalk项目参与者所说，对营造一个智慧城市而言，这是最重要的问题：如何收集所需数据，而不烦扰或惊动人们。但实际上，数据本身或许不属于任何一个人，但其权属仍需辨析。数据池也许是个不错的办法，可惜的是，虽然最后提出了这类方案，但为时已晚，相应基金会还没来得及成立，Sidewalk项目即告结束。
增强适应力
技术的应用，能否增强人本身的适应力？城市似乎更聪明，但有时让人无所适从。2021年8月，一位日本盲人运动员在东京奥运村的人行横道上，被丰田研发的E-Palette自动多功能车撞倒，盲人跑者虽有工作人员护送，但还是没有预料到，这辆车在该停下的时候没有停。
丰田Woven City项目的参与者，对我们提到这件事。他说，也许需要做更多短栅栏或导览标识，将道路与步行区域分开。
哪怕到了陌生的地方，盲人也会依据声音和触觉判断所处环境，只是需要适应过程。如果寄望于对面的自动技术及时闪避，或被限定在一个被分割出的空间活动，而不能依靠自己的警觉去体察，恐怕，盲人就会更难提升自身的适应力，无法充分感受城市的妙处。
固然技术可以让城市更聪明，但是，如前所述，技术无法取代人自身体验的价值。
不过，事情也有另一面。人的感受方式本身也在发生变化。进入数字时代，当代人很难忽视所有令人分心的东西。对课堂上高度集中注意力的要求，也是近代才出现的事。但是，哪怕旧的技术被取代，原有的技术也不会消失。这也正是系统适应力的一部分。
大脑作为可以变化和演进的系统，可以更为灵活地适应变化中的世界。城市也是同样的道理。在系统的混乱中，适应力才能成长。技术需要为城市保有复杂性，而不是迅速达成明确目标。
诺贝尔经济学奖得主、行为经济学家丹尼尔·卡尼曼在其著作《思考，快与慢》中论述到，人做决策时，会调动两种系统，系统1的运作是无意识且快速的，而系统2则要将注意力集中到用脑力思考的活动中。
许多岗位上的工作变得标准化，有了信息和数字技术，对其考核和掌控就更容易——比如，丁险峰对我们提到，万物云所进行的保安、保洁等工作，也在依托数字化技术，实行标准化品控，从业者需要依照规章执行，但长远而言，这恰恰意味着，往后能用机器人本身执行的工作，不会再用人去完成。从城市系统而言，一些更为复杂、需要情感连接的工作，是不可或缺的。
哪怕是实用的科学发现，也几乎都源于无心插柳。人们的工作与生活，要具备一定弹性，而不是被安排为固定的日程、路线乃至举动，这样才能发展出可以适应变动的能力。有学者指出，为了能长远达成各种目标，人们必须在短期内拒绝参加目标明确的活动。这就要权衡，何时对未知进行探索，如何对工具进行运用。
当然，技术也在增强城市的适应力。日本工程院院士沈振江说到，元宇宙、区块链等技术的导入，能够极大节约管理成本。比如，虚实结合也可帮助进行管道维护，让维修人员根据传感器和AR设备，从地面获取地下管道的情况。
另一方面，系统充分具备韧性，也意味着可以消化低级的错误，不致造成严重后果。实际上，数字化运维过程中，所出现的大部分疏漏，都源于十分简单的差错。或许，技术需要增强人类适应的能力，而不是相反，这也是城市作为复杂系统的根本。
快与慢
“快与慢”这组概念，也可以用来描述城市系统运行的技术应用：在城市中，人们直觉存在的问题，早已浮出水面，也有依托信息流渠道的解决策略；但另一些尚待认真辨析和解决的问题，在普遍的概念中，还并没有得到与其重要性相匹配的研判，或是当下还缺乏解决的能力和手段。
正如AECOM高级副总裁刘泓志所说，当下技术发展的节奏，远快于我们思考技术如何服务于我们工作、生活的速度。技术一定程度上，可以解决一些城市发展的普适性问题，如城市住房、交通、医疗、教育、安全等方面的渠道效益问题，但没有解决其内容生产或品质问题。
例如，远程医疗、跨境医疗、跨技术领域医疗都十分发达，但医生以及医疗诊断能力等，似乎还无法量级化地放大医疗资源；很多学生依托移动互联网技术接受线上教育，但没有提升教学的核心，高品质教育知识的生产。
信息技术渠道背后，要有实际的供给跟上，也需要增进合作交流。清华大学建筑学院教授尹稚说起，可以通过直播和二维码体系，形成数据化的农产品输配、溯源管理体系，与有机农业国际标准牌照对接，也可为一些偏远地区的农民带来较大的致富机会。而当下中国农业现代化之所以弱势，在于冷链技术的普及性和覆盖度不足，一般常规性农产品几乎没有冷链供应，未来农业现代化的品质保障层面存在较大缺口。
资本背后的价值伦理非常关键。清华大学建筑学院副教授周榕认为，高技术有一个很大的问题，是容易形成垄断，并天然地和资本结合。而中国的基础设施建设，整体而言是普适性的。在美国走出城区，手机信号便从4G变为2G，大量非发达地区没信号，而在中国坐高铁信号都不会断。其背后反映了人文关怀。垄断性技术如果出发点向善，最后就能形成普惠。
刘泓志认为，过去成功的技术发展都是在解决底线问题，现在以及未来技术发展的成功更多是目标导向的过程，取决于其背后的城市价值观。而相应的目标与观念，还有待依托更多实践去深入讨论。这些问题的思考和处理不会太快，这也许才是更为现实的城市基底。
（澎湃新闻记者 王昀 执笔）
WeCityX团队总结：
新一轮的城市革命无疑是技术驱动的。而数字技术和能源技术自然是第一动力。然而，城市到底会变成什么样子，很多决定因素却在技术之外。人性与伦理是技术的底线和原点，谋定而后动，往往胜过盲目地拿着锤子找钉子；数据和隐私是锋利的双刃剑，用好则势如破竹，但一不谨慎就会伤了自己；人和城市的适应性不容忽视，应顺势而为而非急于求成，技术可以帮助人，但不要急于改造人。
总之，城市的顶层设计并不是简单的系统架构，而是对技术与城市关系做整体性思考。在技术之外，要多问问，该哪些快、哪些慢、何处快、何处慢。欲速，则不达。
拉兹 科幻世界杂志社副总编、《科幻世界·少年版》主编
陈楸帆 科幻作家、中国作家协会科幻文学委员会副主任
丁险峰万物云管理合伙人
沈振江日本工程院院士，日本国立金泽大学教授、博士生导师
刘泓志 AECOM亚太区高级副总裁
尹稚 中国城市规划学会副理事长，清华大学建筑学院教授，清华大学城市治理与可持续发展研究院执行院长
周榕中国当代建筑及城市评论家，清华大学建筑学院副教授，全球知识雷锋发起人
未来城市大哉问：
发起：腾讯研究院
出品：腾讯研究院 澎湃研究所 清华大学建筑学院龙瀛课题组
WeCityX特约观察：澎湃研究所
访谈执行:刘琼 李瑞龙 窦淼磊 王鹏 刘莫闲 徐一平 张翼 李孜 王昀 龙瀛 张炜仑 李伟健 张恩嘉
视觉设计：帝都绘
插画：罗渣
媒体支持：澎湃新闻、腾讯新闻、北京城市实验室BCL、国匠城、一览众山小——可持续城市与交通、全球知识雷锋、City+、爱范儿
社区支持：广宇宙
WeCityX：《城市如何催生与适应新技术 | 未来城市大哉问》
WeCityX：《从古至今，城市被赋予的理想》
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