台北智慧城市 以Living lab建構創新好生活
台北智慧城市 以Living lab建構創新好生活

倚藉麻省理工學院(MIT)所提倡的「生活實驗室(Living Lab)」的概念,台北市以具體可行的實際步驟,採取公私協力的方式,讓市政新概念可以真實地進入生活場域,讓台北市成為真正的智慧城市!

為使台北成為宜居永續的智慧城市,在推動相關方案之時,必得採用聰明的方法,才能以切中核心且有效率的方式,推新城市的改革與創新。「台北市採用『生活實驗室』的概念作為推動智慧城市的核心策略,乃是因為我們發現推動城市創新,無法單靠公部門的力量,需要透過公私協力,才能持續推動創新。」台北市政府資訊局局長呂新科指出,「生活實驗室(Living Lab)」的概念,最初由麻省理工學院(MIT)提出,其核心精神主張與城市創新相關的應用創發,必得經由實體城市的施行驗證且根據實際的推行狀況予以修正,才能得出適宜廣泛推行的方案。

2. 台北以「生活實驗室」概念擁抱創新推動智慧城市
台北以「生活實驗室」概念擁抱創新推動智慧城市
圖/ 臺北市資訊局

以城市作為實證場域的概念,在歐盟打造智慧城市的過程中已受到相當的重視,台北市則率先全國於2016年導入此法。延續原創精神,呂新科指出台北市現行的辦法,經過因地制宜的調整與優化,已形成台北市獨有的模板,在過去的六年間,經台北智慧城市專案辦公室(TPMO)推動公私協力的社會創新機制,已促成近300件專案。

三階段驗證方式擁抱創新

呂新科解釋台北市現行的『生活實驗室』機制,係由民間提供創新方案,公部門負責提供行政資源並進行場域協調,使方案中的利害關係人都能參與實際的驗證過程。他強調這樣的方式對於推動城市改革而言,至關重要。過去公部門對於創新常持保留態度,惟恐稍有不慎便對市政造成不利的深遠影響,卻可能阻礙了城市的進步。

三階段逐步創新提升方案務實落地
三階段逐步創新提升方案務實落地
圖/ 臺北市資訊局

有鑑於此,台北衡量國際智慧城市的推動策略與發展趨勢,選定以「生活實驗室」為核心概念,由「政府出題、民間解題」的方式,邀集可以協助改善市政痛點的新方法,輔以逐步創新(Stepwise Innovation Model)的步驟規劃,以「PoC概念驗證」、「Pilot小規模落地試導」和「Scale up擴大落地」的三階段驗證方式,即能降低決策風險,他說:「透過這樣的整合,讓實驗過程中所得的意見和反饋都可以被充分地檢視和修正,以期達到最後可以務實落地的目標。」

智慧城市轉型工法

以疫情期間為例,民政局思及民間仍有喪葬需求,卻因群聚限制而無法透過儀式盡思,因此提出向民間爭求智慧告別式解決方案。受試廠商需於「PoC概念驗證」階段提供解決方案所需之器材,公部門則負責協調喪葬處,提供試辦場地。於此期間,雙方可就實際使用者的反饋,檢視儀器設備、施行細節和預算規劃是否符合真實場域的需求,進行討論與修正,呂新科說:「新創應用,很容易在首次試行的時候失敗,在『PoC階段概念驗證』,政府提供行政資源,廠商則負擔成本,大家能在各自可負擔的範圍內進行實驗。透過這樣的方式,廠商可在實際的驗證過程中有所學習,並以此為基礎持續修正研發,政府方也能得到新觀念、經驗和視野。」

待提出需求的局處確認方案可行,才會進入「Pilot小規模落地試導」的政府採購階段,以正式編列的官方預算,進行少量採買,僅於部分殯葬禮堂設置儀器,於施行有日之後,才會進入「Scale up擴大落地」的全面施行階段,他說:「而這樣的規劃,讓新方案得以走出實驗室、進入真實世界,並透過多元利害關係人共同創新的方式,讓台北在智慧城市的轉型過程中,有了工法可循。」

以大數據分析進行城市治理

而在台北市轉向成為智慧城市的道途中,府方也發現除了應鼓勵科技應用、驅動創新,如何有效的控管、應用相關聯的數據,整合市政數據進行大數據分析輔助城市治理,亦為不可或缺的一環。台北市為此不但已成立大數據中心,今年更進一步與台北科技大學合作,期待藉著此校與MIT合作的「城市科學實驗室」之力,以來自國際的視野與經驗,提供我們更多跨域數據應用的構想與資料視野,創造官學合作的機制,輔助市府進行大數據的判讀和推估,由此擬定未來的政策方向。

呂新科指出台北科技大學透過「城市科學實驗室」,導入美國麻省理工學院(MIT)所倡議的CityScope模型以及數據共創的模式與理念,是台北市政府亟思學習的一環。透過本次的合作,實驗室為台北市打造專屬的CityScope。CityScope是一個公民決策輔助平台,可在實體模型上面投影多種數據視覺化圖層,把欲研討之市政資料如交通、環境、社會人口等不同資料疊加呈現,以資料進行模擬情境的理解、討論,不僅提供跨單位更聚焦的理解城市脈動和政策效益,更是一個創造公民利用城市數據參與市政討論的新介面。

就像是台北市的許多交通服務如捷運、公車或YouBike,已累積了大量的數據,藉由CityScope實體模型呈現市政數據及大數據中心演算成果,可協助具體而微的呈現如捷運轉乘、YouBike路線等實際運行情形跟可能產生的痛點,而進一步思考施政優化內容。他說:「俗語說『只要能定義好問題,問題就解決一半了』,透過虛實之間的整合與不斷演練,就能找到問題的核心,而驅動未來的決策和專案。」主動發現問題,早思解決之道,奠基於數據分析治理的城市,未來勢必將更加便民,使得台北成為真正的智慧城市。
文/林佳蕙

4. 公私協力共創台北Living Lab數據應用新架構
公私協力共創台北Living Lab數據應用新架構
圖/ 臺北市資訊局

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