不久前，深圳坂田的街头出现了两位特别的“执法者”，它们是身高一米五的机器人“城城”与“管管”，背着工作包在街面上巡逻，面对摊贩时能够做出精确的劝导手势，好多商贩愿意给这个“铁面无私”的新面孔情面，进而主动配合执法，这一系列充满科技感的举动引发了热烈讨论：当城管执法从“人治”迈向“算法”，我们究竟是在接纳效率，还是在丧失温度？
机器人执法主打一个精准高效
这俩机器人并非单纯的“移动喇叭”，它们 incorporated 图像识别传感器，可实时捕捉街头占道经营、乱堆物料等违规行为，数据直接回传后台，相比人工巡逻可能存在的盲区与疲劳感，机器人的“眼睛”着实不知疲倦，能达成全方位无死角覆盖。
从对数据展开分析的层面来讲，机器人城管所具备的价值更为突出，它们能够凭借积累起来的巡查数据，自行分析得出哪一个时间段、哪一条路段属于违规行为的高发区域，进而协助管理部门预先进行部署、精准地制定策略，这种依托大数据的“算法正义”，在理论方面能够将人情干扰彻底排除掉，使得执法的尺度变得如同标尺那般整齐划一。
算法的眼里容不下人间烟火
但是，城市的那种活力，恰恰藏匿于那些“算法盲区”当中。比如说，龙岗某个老社区的门口，有个摆了二十年小摊的修鞋匠，或者说是傍晚时分孩子们围绕着玩耍的糖画担子，这些看起来并不规范的存在，然而却是社区邻里关系的粘合剂。要是用机器视觉的绝对标准去进行衡量，它们都应该被“一刀切”地清除掉。
纯粹机械地执法，极易将城市管得毫无生气，一个缺少路边下棋大爷的城市，一个没有街角早点摊的城市，即便街道无比整洁，也会显得冷若冰霜。优秀的城市治理，理应在原则性与灵活性当中寻求平衡，留存那些饱含市民情感以及记忆的生活场景，这种依托人情世故的“执法艺术”，机器目前还无法学会。
人机协作才能实现优势互补
相较去纠结究竟是谁会取代谁，倒不如思索思索怎样让人跟机器结成伙伴从事劳作。理想情形应当是让机器人去做它所擅长的那些又脏又累的活儿，像是24小时持续不断地巡逻，自动抓拍违规停车行为，辨认反复出现的卫生死角。把这些具有重复性的基础性工作交付给机器，能够解放数量众多的一线执法人力。
人类执法者能够空出精力，去开展那些更具温情的事务。比如说，针对违规摆摊的困难群体，知晓他们的切实困境，协助对接正规的经营场地；又或是调处因占道而引发的邻里矛盾。将数据判定交付给机器，把情感判定留给人，如此这般的分工既能提高效率，又能够维持执法的柔和特性那可真是太棒了。
算法设计需要注入城市生活智慧
写机器人 城管的“大脑”程序 该如何去写 直接对街头巷尾的生态 产生影响 如果算法之中 仅有“禁止”与“处罚”这两种指令 那么结果必定是 商户和城管 不断地“躲猫猫” 真正精妙的是 像经验老到的老城管那样 懂得分时分策的算法。
比如说，于程序设计之际，能够设定早高峰时段严格管理交通要道，以此保障上班族通勤顺利；然而在晚上九点之后，准许某些特定街区设立限时步行摊区。针对于商业综合体周边以及纯居民小区，运用差异化的管理阈值。这般将社区历史、民俗习惯编码进算法的做法，方可使技术切实服务于生活，而非凌驾于生活之上。
从管理到服务需要数据驱动决策
给城市治理思路带来转变的机器人城管，所带来的并非仅仅只是有一双更为勤快的眼睛，而是有着更深刻的意义。当机器收集到了大量摊贩聚集的数据之后，具备远见的管理者所不该只去想的是“怎么赶”，而应当是去加以思考“为什么聚”。周边几公里是不是不存在便民菜场呢？这片写字楼是不是有着旺盛的用餐需求呢？
这些数据为基础，城市规划部门能够更具针对性地去对公共服务配套予以优化，像是于摊贩高发区域增添规范的疏导地方，又或者是在新建商业体之际预留充足的灵活空间，如此便将单纯的末端执法转变为前面的服务跟规划了，技术实施能的关键所在，恰恰是助力城市从“管住人”变迁至“服务人”了。
技术理性要守住城市的人文底线
有着越来越多的机器人迈向街头之际，我们必须要留个心眼，技术乃是手段而非目的。城市应该是供人居住的，并非用于算法优化。真正的智慧城市，传感器覆盖只是其中一方面，更为关键的是，在每一个技术应用的细节当中，都能够体会到对人的尊重以及关怀。
深圳此次所进行的尝试，其本身是一个不错的起始点，然而最为关键之处在于，后续究竟要怎样去加以完善。举例来说，那些受到机器人劝导的摊贩，他们能不能被引领到更具保障的经营环境里头。所采集的数量众多的视频数据，又该如何去保证市民的隐私不会遭到滥用。唯有在效率得到提升的同时，始终将人的感受放置在首要位置，我们的城市才能够在数字化的浪潮当中，既维持秩序有条不紊，又不会缺失温暖的生活氛围。
你可曾于街头碰到过机器人执法，你觉得它们应当怎样开展工作，才能够使城市既要有着秩序，又不会缺失人情味，欢迎在评论区去聊聊你的看法，点一下赞以便让更多的人参与到讨论之中！
