超大规模城市（人口超千万、系统高度耦合）已成为现代城市化进程中的新物种。它们既能承载巨量生产生活需求，也因结构复杂、风险多发在治理上面临前所未有的挑战。要破解交通拥堵、环境污染、公共服务失衡等难题，必须以数据为底座、以智能为引擎，推动治理模式从分散的“条块分割”向协同的“数字平台”转型。
一、认识超大规模城市治理的挑战
超大规模城市是人类发展历史上的新物种，是伴随着工业化进程出现的城市化进程中出现的一种超复杂系统，超大规模城市变出矛盾的两面性，一方面具有极强的人类生产生活空间承载能力，一方面又具有极强的经济社会自然系统脆性，风险涌现、蝴蝶效应层出不穷。甚至一场大风，一场小雨，乃至一个路口的红绿灯的偶发性事件，都可能让城市面临巨大的挑战。超大城市具有经济活力强、资源集中、社会文化多元等优势，但同时也暴露出交通拥堵、环境污染、治安隐患、公共服务供需失衡等治理难题
因此，超大规模城市治理作为21世纪城市化进程中最为突出的挑战之一，既体现出传统城市治理难题的延伸，也引入了数字化时代的新要求。
“超大规模城市治理”的概念就登上历史舞台，作为一个高度综合的概念，通常指在超大城市（人口超过1000万、面积广阔、社会结构复杂）背景下，为应对城市运行压力、资源配置效率、社会治理难度而展开的一系列系统化治理行动与技术制度创新，这需要我们深刻的认识超大规模城市治理面临的挑战：
一是超大规模城市运行系统庞大复杂，交通、供水、供电、排污、通信等系统高度耦合，出问题容易“牵一发动全身”。
二是人口密集与流动性大，常住与流动人口巨大，形成治理的对象多样性与流动性。
三是资源配置与服务均衡难度大。空间不均衡发展，中心－边缘差距明显。
四是突发事件风险高如疫情、大型集会、极端天气等，响应难度大。
五是多元治理主体互动复杂，政府、市场、社会组织、公民之间的关系协调困难。
在超大规模城市治理中，政府、市场、社会组织和公民之间的关系复杂，协调困难。多元治理主体的互动不仅涉及利益的分配，还包括权责的划分。如何建立有效的沟通机制，促进各方的合作与协同，是实现城市治理现代化的重要环节。
二、理解数字技术的效用与风险
数字化时代下，信息技术、传感器网络、人工智能、大数据等为城市治理提供了前所未有的工具和手段，促使城市治理从传统模式向数字智能模式转型。有研究认为，随着新一代数字技术（如人工智能、物联网、云计算）与传统城市基础设施的深度融合，一个新的“超大规模数字治理场域”正在形成，在此场域内，数字化风险因异构多元系统与城市系统的叠加嵌入而被显著放大。
在超大规模城市治理中，数字化风险指因海量数据流、复杂技术平台和多元治理主体交织而产生的潜在威胁，包括网络攻击、数据泄露和系统瘫痪等，这一风险不仅源于单一系统漏洞，更在于不同数字系统与城市基础设施（如交通、能源、公共安全）之间的深度耦合与依赖。
同时在超大规模城市中，传感器网络、视频监控、智能终端等设备构成了庞大而分散的感知体系，但这些设备往往来自不同厂商，缺乏统一安全标准，容易成为攻击入口，在技术选型上，城市数字系统选择不同的第三方合作伙伴各自采用不同协议和接口，进一步加剧了系统互操作性差和安全防护难度
因此，超大规模城市治理的复杂性远超传统城市，其数字基础设施和应用平台的规划、建设与运维面临更高要求，对数据采集、处理、融合、安全、隐私保护等方面提出了更为严苛的标准。
三、把握超大规模城市治理的特征
超大规模城市治理是指在超大城市这一特殊空间和社会经济背景下，通过综合利用数字技术、公共基础设施、数据资源及智能应用，实现城市系统整体协同运行、公共服务高效供给、资源配置精准化及社会治理法治化的治理模式。其核心特征在于：整体性与系统性、复杂性与动态性、融合性与创新性。
1.整体性与系统性的理解
整体性与系统性强调超大规模城市治理必须覆盖交通、能源、环保、公共安全、社会服务等多领域，并在这些子系统之间实现紧密耦合与协同。
整体性体现在需要针对城市运行的各个要素（如交通网络、能源供应、环境监测、社会服务等）进行统筹规划与协调管理，以避免各部门各自为政带来的治理盲区与效率损失。
系统性则源自系统论视角：城市治理被视为一个包含多个相互作用子系统的整体，其运作依赖于反馈机制和信息流通，只有在子系统之间保持紧密耦合与协同，才能共同提升城市的治理效率与可持续发展水平。
2.复杂性与动态性的理解
复杂性与动态性揭示了超大规模城市治理对象与问题的多变性与时序性，需要引入复杂适应系统理论和动态管理思路。
复杂性指城市作为“复杂适应系统”，具有多主体、多层次、非线性和涌现行为等特征，其治理问题往往被归类为“wicked problems”，无法通过单一主体或静态方案解决 。
动态性强调城市系统随时间不断演变：人口流动、经济结构、环境条件等要素的变化，会使治理对象与挑战快速转变，治理体系必须具备自适应与灵活调整能力。
学者们主张应用复杂适应系统理论来研究城市的时间过程与自组织现象，通过模拟和仿真等方法，为制定动态治理政策与应急预案提供理论支撑 。
3.融合性与创新性的理解
融合性与创新性反映了数字技术与传统治理模式的深度结合，以及由此引发的治理模式创新。
融合性体现在数字技术、基础设施、数据平台和智能应用的有机整合，这一信息融合过程被视为智慧城市“针线”，能够将物联网传感器、视频监控和社交媒体等多源数据流加以整合，为跨场景智能决策提供支撑。信息融合技术不仅提升了数据质量，也为城市多场景（交通、环保、公共安全等）下的实时响应与协同管理奠定基础。
创新性则体现在不断迭代的新治理方法与技术应用上，如数字孪生、时空底座等前沿技术，推动传统治理向精准化、智能化和精细化升级。以技术创新为驱动的治理转型被认为是智慧城市发展的核心引擎，能够实现资源优化配置、协同增效和可持续发展目标。
4.演进性与涌现性的理解
演进性聚焦于治理机制、技术手段和组织结构的持续迭代与优化，通过不断的反馈与升级，实现从经验驱动向数据驱动、从被动响应向前瞻预警的转变；治理演进包含了理念的科学化、主体的多元化、手段的智能化以及目标的系统化，体现了城市治理机制的路径依赖和阶段性积累特征，特别是在演进过程中，强化大数据、数字孪生等技术手段创新，以不断修正和完善治理策略，实现治理能力的螺旋式上升和持续提升。
涌现性则强调在复杂互联的数字－城市系统中，大量自治主体和技术要素自下而上的交互可以产生宏观层面的新模式，这些模式往往不可通过单一要素推演而来，对传统治理逻辑提出了全新挑战。如智能交通网络中的局部信号优化可能引发全市交通流态的重大改善，既彰显涌现带来的创新潜力，也对传统治理逻辑提出挑战，涌现性揭示了复杂互联系统中不可预测性，并要求治理体系具备快速适应与灵活响应能力，以应对涌现出的新问题和新机遇。
四、理解传统城市治理模式失能底层逻辑
传统城市治理模式在规划、建设、运营和服务供给等环节表现出显著的条块分割特征，导致各职能部门之间难以形成跨领域的协同和资源共享，严重制约了系统的整体性与效率提升。在这一模式下，信息系统往往围绕部门或领域独立开发，形成断头路式的孤立平台，缺乏统一的数据交换和接口标准，妨碍了城市级别的服务联动和平台化建设。尽管城市居民的工作与生活场景本质上是连续和多元的，但他们所依赖的公共服务却由不同部门和市场主体碎片化提供，使得城市生活和生产空间出现功能割裂，降低了公共服务的可达性和一致性。这种治理碎片化背后既包含历史形成的组织文化与利益格局，也反映了顶层设计缺失和跨部门协调机制的缺乏，使得问题响应和资源调度往往滞后或重叠，无效或过载现象屡见不鲜。结果是，城市在应对突发事件和复杂治理需求时表现出低效和脆弱，无法充分发挥数字化转型所承诺的协同效益，城市韧性和创新能力亦因此受到制约。要破解上述瓶颈，就必须借鉴整体治理和“全政府”协同的理念，构建横向协作、平台共享和数据驱动的数字治理体系，实现多主体、多系统的智能融合与可持续发展。
传统城市治理模式因部门职责边界分明、资源配置与信息系统建设各自为政，导致规划、建设、运营和服务层面呈现明显的条块分割，进而形成治理碎片化、系统孤岛化和低效响应等问题。这种局限源自组织文化与利益格局、顶层设计缺失以及跨部门协同机制薄弱，最终削弱了数字化转型的整体效能和城市韧性。
一是规划与建设的条块分割，在传统模式下，城市规划与基础设施建设往往按照行政区划或部门职能各自推进，缺乏对跨领域项目的整体统筹。各部门独立制定标准和指标，导致道路、供水、排水等基础设施常出现“对接不齐”或“断头路”现象，进一步加剧了城市空间的碎片化格局
二是信息系统的孤岛化，各职能部门为满足本部门业务需求，纷纷建设独立的信息系统，形成大量“信息孤岛”与“系统断头路”。这些系统缺乏统一的接口标准与数据共享机制，致使跨部门数据交换成本高昂、效率低下，严重削弱了数字化治理的协同效应
三是服务场景的断裂，虽然市民的日常生活与工作在交通、教育、医疗、社保等场景间不断切换，但相应的公共服务却由不同部门或市场主体提供，缺乏端到端的业务协同和信息联动。这种割裂不仅增加了市民获取服务的复杂度，也阻碍了基于大数据的精准公共服务创新
四是部门利益与权责不清，条块分割背后往往是部门之间的利益博弈和职责划分不明确。各部门为维护既得利益，倾向于在本部门职权范围内独立决策和投资，而缺少跨部门协调的激励机制，导致资源重复建设或边缘缺位，进一步加剧了治理效率低下的问题。
五是顶层设计缺失，缺乏统一的顶层设计与标准规范是条块分割的深层根源。未能从全局视角明确治理目标、业务流程和技术架构，使得各部门在系统建设与数据治理方面缺乏统筹规划，难以形成城市级别的数字治理平台和跨场景服务
五、洞察传统城市治理模式的核心挑战
条块分割的治理结构使得城市的规划、建设、运营与服务供给各自为政，形成部门孤岛和系统断头路，从而在宏观上造成资源无效或过载配置，在突发事件中出现协调迟滞和信息瓶颈，并在数字化转型中难以实现各部门与系统的集成协同效益，严重制约了城市韧性、应急能力和智慧城市建设进程。
1.治理碎片化与低效化
一是制度碎片引发效率损失，各级政府部门职责边界分明，却缺乏跨部门协调机制，导致决策与执行脱节，公共服务效率低下。有学者指出，地方政府高度碎片化会加剧决策分散，增加治理成本并制造服务不平等。从公共物品提供视角看，政府碎片化会削弱行政规模效应，导致公共服务质量参差不齐或重复投入，资源浪费严重。
二是资源配置无效或过载，部门各自为政的资源调配常常出现“有的领域过度投资、有的领域供给不足”的两极分化现象，市政碎片化加剧了教育和交通等领域的资源错配。相反，部分关键领域因缺乏跨部门整合，反而出现过载，给有限资源带来过度压力，难以形成合力应对复杂需求。
2.应急响应迟滞与韧性受制
一是部门协同滞后，在突发公共卫生事件或自然灾害中，跨部门信息互通不畅，造成响应决策拖延，碎片化的跨专业沟通严重阻碍了救援效率，延误了关键决策时机。应急协调研究指出，当多机构在无统一指挥平台下开展应急时，碎片化流程会导致行动割裂，并降低整体应对能力。
二是信息传递瓶颈，缺乏全局数据共享平台，信息在各自系统之间难以及时流转。智慧城市建设案例表明，部门信息孤岛导致灾害预警和现场指挥信息滞后，制约快速响应，城市韧性研究指出，只有打破部门壁垒，实现物理基础设施与社会网络的多层次协同，才能显著提升抵御风险和恢复能力。
3.数字化转型集成协同障碍
一是数据孤岛与系统断路，各职能部门各自建设的信息系统缺乏标准接口与共享机制，形成数据孤岛。研究发现，智能城市实施的主要障碍即在于部门间的组织与技术“烟囱”效应，严重影响大规模集成部署。企业架构视角下，地方政府在数字化转型中难以统一架构管理，导致系统升级和维护成本高昂，协同效益无法释放。
二是城市数字化转型受阻，在缺乏整体架构的情况下，数字化项目往往陷入“局部试点—难以推广—重复建设”的怪圈，城市数字化转型进程缓慢。已有综述指出，部门壁垒和利益分配问题是导致城市数字化转型长期难以形成规模化应用的根本原因。数字孪生和一体化平台的应用研究也表明，仅依靠单一功能模块无法满足复杂治理需求，必须构建跨部门、跨系统的协同治理体系，才能实现可持续发展和高效运维。
六、超大规模城市治理的独特性需求
在超大规模城市治理中，规模效应、系统耦合和社会多元性带来了前所未有的挑战：一方面，基础设施和服务网络的物理与逻辑关联度极高，稍有脱节就可能引发连锁故障；另一方面，多部门、多主体的数据孤岛和碎片化治理机制，使得信息难以高效共享，决策难以及时协同；此外，面对人口高密度、资源竞争和突发风险，城市韧性和应急响应能力受到严峻考验。数字化转型通过构建一体化数字平台、推广数据驱动决策、应用数字孪生与人工智能、强化多层级协同治理等手段，可显著提升超大规模城市的治理效能和可持续性。
超大规模城市治理的差异性，主要表现在：
一是规模效应下的系统复杂性，超大规模城市的基础设施和服务网络覆盖范围广且高度互联，交通、能源、通信等子系统的耦合度远超一般城市，一旦局部故障就可能引发全局性影响，治理难度成几何级放大。
此外，城市运行参数和社会行为呈非线性动态演化，简单线性模型难以捕捉其长期与短期耦合关系，使传统静态决策机制失效。
二是多主体协同与组织碎片化，超大城市中，政府部门、国企、民企和社会组织各自承担部分治理职能，形成条块分割的治理格局，缺乏统一的跨部门协作机制和数据共享平台，导致资源调度与应急联动效率低下。
参与主体众多、利益诉求各异，往往在协同过程中出现“推诿—重叠—失真”等问题，严重影响整体治理成效。
三是数据孤岛与信息极度不对称，大量异构数据分散于交通、环境、公共安全等不同业务系统，且缺少统一标准和实时交换机制，形成“信息孤岛”。信息极度不对称导致决策时缺乏全局视角，治理措施往往片面或滞后，难以应对复杂的城市动态变化。
四是弹性与风险管理瓶颈，超大城市面对自然灾害、公共卫生事件和安全风险时，需要快速协调跨领域资源并进行全域预警。然而，条块分割的组织结构和流程繁琐，使得应急响应常常滞后，城市韧性和安全能力受制于碎片化治理。缺乏统一的风险感知与预测体系，难以实现对突发事件的全生命周期管理和动态调整 。
七、破解超大规模城市治理数字化路径与策略
超大规模城市的治理本质是复杂系统治理，需以数据驱动、智能赋能为底层逻辑。通过完善治理理念、方式、工具、策略与系统建设，可有效打破条块分割和信息孤岛，实现资源最优配置、快速应急联动和智慧化运营。
1.治理理念：从“部门本位”到“平台共治”
整体性协同：以“一网统管”为核心理念，打破部门条块分割，形成统一的城市治理平台。上海“一网统管”建设了全市时空“一张图”底座，实现跨领域数据共享与调度。
数据驱动决策：强调“数据—分析—决策—反馈”闭环，推广预测性治理。Deloitte 指出，AI 驱动的城市操作能够实现自动化流程与数据驱动规划
多元共治：在政府主导的同时，吸纳企业、社会组织和市民参与，通过开放 API 和众包数据获取，提升治理透明度与公众信任。重庆试点“三张清单”“一件事”改革，即基层共治的有益探索1。治理理念与思路的转变
2.治理方式：从“被动响应”到“主动预测”
实时监测与预警：构建基于物联网和 AI 的实时监测网络，实现对交通、环境、安全等的秒级感知。重庆“城市管理视频智能监察”平台能在事前预测、自动派遣等环节实现全流程智能管控。
动态资源调度：运用大模型与强化学习算法，实现灾害或拥堵情景下的最优资源分配与路径规划。北京“亦智”政务大模型通过多模型协同，为政务场景提供实时决策支持，保障应急资源动态调度。
闭环反馈迭代：建立“预测—决策—执行—评估—优化”闭环机制，持续优化算法和流程。上海浦东的“城市大脑”项目每月生成历史与实时指标报告，支撑领导决策闭环迭代。
3.治理工具：从“单点系统”到“一体化平台”
城市数字底座：构建全域时空大数据平台，统一管理传感器、视频、GIS 等多源数据。上海“一网统管”“时空一张图”即为典型实践
数字孪生与模拟：部署数字孪生系统，进行虚实联动仿真。全球已有500+城市使用数字孪生技术增强气候韧性，超大规模城市可借鉴 LosAngeles 和 Palermo 的经验。
AI 决策引擎：集成大模型与轻量模型协同架构，小模型快速响应，大模型进行全局验证，形成“局部可解释+全局可验证”体系，提高可审计性与可信度
5.治理策略：从“分散试点”到“顶层设计”
统一标准与法规：制定跨部门数据接口、安全与隐私保护标准，推动“一张蓝图绘到底”，确保系统可兼容、可扩展。北京“接诉即办”改革通过立法整合12345热线渠道，提升了政务响应效率与合规性
分区分层推进：实行市—区—街道三级数字治理架构，明确职责、考核指标和数据共享流程。重庆率先实现县域以上数字化管理全覆盖，并统一考评体系。
人才与文化建设：加强数字化技能培训，培养跨部门数据素养与 AI 应用能力，营造数据驱动和协同创新的城市文化
5.数字化智能化系统建设：从“信息化”到“智慧化”
全域协同平台：建设涵盖政务、运营、公共服务、安全等子平台的一体化城市治理平台，实现数据与业务流程贯通。上海、北京、重庆均已先后推出“政务+运营+安全”集成平台。
AI 中枢与大模型服务：部署区域性 AI 算力中心，提供大模型和知识图谱服务。如北京亦庄的 AI 公共算力中心支撑“亦智”平台的多模型调用与实时推理
智能应用场景落地：在交通信号、能源管理、环境监测、城市安全、公共服务等关键场景部署 AI 应用，实现精准调度与主动服务。重庆“智能视频监查”、上海黄浦“City Brain”四大主题展示了多场景智能治理能力
6.治理流程与工具箱：从单环节治理向全周期治理重构
构建全周期治理流程：建议从前期规划、实施、实时调度、事后评估到反馈改进建立全周期治理机制，全面覆盖城市发展和公共服务的每个环节。流程中应引入专家评估、社会监督与多层次反馈机制。
设计数字化治理工具箱：监控与预警系统：实现对交通、环境、公共安全等领域的秒级监控与预警；数据分析平台：整合城市多源数据，进行深度学习与趋势预测；协同办公平台：建立跨部门、跨区域的信息共享与联动调度系统；决策支持系统：基于数据分析结果，为领导决策提供直观、动态的情报支持；安全防护体系：构建多层次的数据安全、网络安全保障机制。
7.治理效果：从静态评估到数字化动态智能评估
构建指标体系，制定科学的评估指标体系，从数据实时性、平台响应速度、协同效率、应急调度能力、用户满意度等多维度对治理效果进行量化考核。
引入智能评估平台，利用大数据和人工智能技术，构建动态评估体系，对不同阶段的治理效果进行跟踪与分析，实现管理水平的持续优化。
第三方评估与公众监督，设立独立评估机构，并借助数字平台向公众开放部分数据，接受社会监督和专家评议，确保治理体系的透明性和公正性。
通过上述治理理念的更新、方式的变革、工具的平台化、策略的顶层设计和系统的智慧化建设，超大规模城市能够充分发挥数字技术和人工智能的创新潜力，建立起高效、韧性和可持续的治理体系，为未来智慧城市建设提供可复制、可传播的范式。
八、结论与建议
超大规模城市治理本质上是复杂系统治理，在超大城市中，治理难题呈现整体性、系统性、综合性和动态性特征，传统治理模式已无法完全满足发展需求。数字化转型提供了突破口和创新路径。我们需要充分认识到，数字技术、设施、数据与应用的融合是实现超大规模城市治理现代化的关键驱动力。超大规模城市治理对数字平台与技术的要求更高，必须实现数据实时采集、跨部门协同与智能决策，从而提升整体治理效率与服务水平。这离不开治理理念、流程与政策均需全方位调整。数字化赋能要求治理体系由静态规划向动态管理转型，构建全周期、全参与、全反馈的治理体系。同时，政策制定、技术标准、安全监管等也须同步升级，特别是，需要强化超大规模城市顶层设计与政策保障，例如制定《超大规模城市数字治理总体规划》，明确数字平台建设、数据管理、技术更新、安全防范等各项内容，并推动相关法规和标准的制定和修订，为数字治理提供法制保障，同时形成政策激励机制，吸引社会资本和技术力量共同参与城市治理建设。
随着信息技术的迅速发展，超大规模城市治理正迎来数字化转型的关键期。通过科学构建数字平台、完善数据资源共享、优化治理流程与评估机制，能够有效破解超大规模城市治理面临的复杂问题，提升公共服务效率与城市运行安全。未来，政府部门、科研机构、企业和社会各界应携手共进，在不断总结实践经验和强化技术创新的基础上，推动超大规模城市治理进入智慧化、网络化和协同化的新阶段，为实现城市可持续发展和人民幸福生活提供坚实保障。
