在数字化转型席卷全球的当下，中国城市正在从信息化管理迈向智能化治理的新阶段。无论是物联网的全面感知、数据的快速流动，还是城市服务的主动触达，技术力量正以前所未有的速度渗透到城市运行的每一个细胞。然而，随着技术规模的指数级扩大，城市也面临越来越复杂的挑战：跨部门数据的“共享难”、海量设备的“接入难”、高敏感数据的“安全难”等问题在各地智慧城市建设中愈发凸显。在这样的大背景下，一批深耕信息系统与智慧城市技术底座的专家，成为推动城市治理模式变革的重要力量。

唐明，便是其中代表性人物之一。从红星美凯龙体系的零售数字化，到城市级数据安全体系的构建，他的职业轨迹几乎覆盖了数字化从“场景级”到“城市级”的系统演进。这次专访，我们与唐明围绕他的实践经历、技术创新与行业洞察进行了长时间对话，希望呈现一位技术专家如何在复杂城市系统中寻找突破路径。

（计算机与信息系统专家：唐明）

记者：唐先生您好！非常感谢您接受本次专访。您早期在红星美凯龙体系内深耕智慧商场建设与零售数字化转型，这段经历为您后续的发展奠定了怎样的基础？能否分享其中最核心的实践经验？

唐明：您好，也非常高兴有机会分享我的思考。在红星美凯龙体系工作的那几年，对我而言不仅是职业经历，更是技术理念成形的关键阶段。当时的零售行业正经历线上线下快速融合的剧烈变化，商场在客流洞察、用户增长、运营管理等方面都面临巨大压力。我们要解决的问题并不仅仅是“做一个系统”，而是通过数字化帮助一家线下商业组织真正获得新的运营能力。

长期的实践让我逐渐形成了三个至关重要的认知。第一是“一切从场景出发”。技术不是目的，不是堆砌概念，而是要紧贴业务最真实的痛点，例如商户管理的非标准化、客流行为的不可见、营销触达的低效率等。从最具体的运营场景中提炼技术逻辑，让系统建设能够真正成为商场增长的推动力。

第二是“数据必须被用起来”。零售企业其实掌握大量数据，但很多数据像被锁在孤岛里无法发挥价值。我们通过构建数据中台，将POS、会员、终端设备等多源信息整合到一起，让数据从静止状态转变为动态能力。例如，客流热力图能够指导商户布局调整，会员分层模型可以提高营销转化率，运营的每一步都能实现可度量、可优化。

第三是“落地比完美更重要”。零售数字化是一个极度强调迭代的过程，需求变化快，场景更新快，我们选择“小步快跑”的方式——先解决最迫切的问题，再持续迭代，让技术真正成为日常运营的一部分，而不是摆在PPT上的概念方案。

这些经验让我非常清晰地意识到：技术的根本价值在于能否与复杂的现实世界顺畅连接。这一理念也成为我进入智慧城市领域后最重要的底层方法论。

记者：从智慧商场到智慧城市，这是一次跨度很大的转型。是什么样的契机促使您做出转变？智慧商场的经验是否为智慧城市建设提供了可迁移的路径？

唐明：确实，这是一个跨度不小的转型。但在我看来，它更像是一次水到渠成的延伸。在建设智慧商场时，我们其实已经接触了物联网设备接入、多源数据融合、场景化服务等关键能力，而这些正是智慧城市的核心组成部分，只不过商场是“微观城市”，而智慧城市是“宏观系统”。

真正促使我下定决心进入智慧城市领域，是一次行业调研。那次调研让我意识到，随着全国智慧城市建设加速推进，城市级的数据孤岛、协同壁垒、安全风险已经成为制约城市治理效率的深层次难题。不同部门之间信息共享困难，海量设备缺乏统一标准，各业务系统在数据流转中存在高风险，这些问题在本质上与零售早期的数字化痛点相似，却在规模和复杂度上呈指数级放大。

我意识到，城市需要的不仅是技术专家，而是既懂场景逻辑、又能进行系统架构设计的复合型人才。智慧商场时期形成的“场景驱动思维”“数据价值意识”“迭代式推进方法”可以迁移到智慧城市场景中，但必须在技术体系、安全能力和跨部门协同机制上进行全方位升级。

可以说，从商场到城市，是从“局部效率提升”走向“整体治理能力提升”的必然路径。

记者：您进入智慧城市领域后，遇到的最大挑战是什么？与零售数字化相比，它有什么本质差异？

唐明：最大的挑战可以概括为三个维度：规模性、复杂性和安全性。

零售数字化虽然也涉及多场景协同，但整体结构相对集中；而城市系统是一个典型的“超大规模、多主体、强异构系统”。一个城市往往有几万类设备、几十个政府部门、上百万级用户，系统接入、数据流转、流程治理的难度都呈指数级提升。

其次是复杂性。智慧城市不是改造一个业务流程，而是改造整个城市的“运行逻辑”。城市治理涉及政务、交通、医疗、应急等众多体系，彼此之间存在不同的利益诉求和管理边界，技术方案必须兼顾业务逻辑、权责划分与协同方式，这是典型的“复杂系统工程”。

而最具本质差异的挑战，是安全性。零售行业虽然也需要保护数据，但数据安全出现问题不会造成社会性影响；而智慧城市不一样，很多数据涉及公共治理、民生服务甚至城市安全，只要出现一次泄露、篡改，后果可能是系统性风险。因此，智慧城市的安全要求不仅是“能防护”，而是“可追溯、可控、可信”，这对底层架构提出了更高要求。

可以说，智慧城市不是做一个平台，而是在构建一个数字时代的城市“基础设施”。

记者：您研发的“基于可信计算的城市数据信息安全交互系统V1.0”被业内认为是突破城市数据共享难题的重要技术成果。能否详细介绍其研发逻辑与创新点？

唐明：研发这套系统的初衷，是解决智慧城市场景中最根本的矛盾——数据必须流动，但数据又必须安全。很多时候不是技术不能共享数据，而是部门“不敢共享”。缺乏可信机制，就会形成天然的阻力。

这套系统的关键创新主要集中在三个方面。

首先，我们构建了“硬件可信根+全链路加密”的双层架构。可信计算芯片保证系统从启动到运行的过程不可篡改，而全流程密文传输和存储确保数据不会在流转中被获取。这是把安全能力前置到系统底层，而不是做表层补丁。

第二是“数据可用不可见”。传统共享方式是把数据直接传给需要的部门，而我们通过联邦计算和区块链让数据不离开本部门，只共享计算能力。例如，交通部门可以在不暴露原始数据的情况下为政务部门提供预测结果。这样既让数据发挥了价值，又保障了所有权安全。

第三是“动态可信身份+行为审计”。系统为每个主体构建唯一可信身份，并根据场景实时分配权限，同时全流程记录操作行为，一旦异常立即预警。这让跨部门协作第一次有了技术意义上的“信任底座”。

很多城市试点后反馈，过去靠行政推动的数据共享，如今因为有了可信机制，真正变成了“愿意共享”。这正是技术价值的体现。

记者：您如何看待当前计算机与信息系统领域的趋势？未来行业的机遇与挑战在哪里？

唐明：我认为行业正朝着智能化、融合化、安全化和场景化四个方向演进。AI大模型正在重构系统架构，跨领域融合愈发重要，数据安全从过去的“合规项”变成“核心项”，而技术落地必须高度场景化。

机遇在于，无论政府还是企业，数字化已经变成必需品不是选项。挑战则主要集中在三方面：核心技术自主可控能力不足、行业标准不统一、复合型人才短缺。这三者决定了未来行业的天花板。

记者：基于这些判断，您未来有哪些研发计划？

唐明：未来几年我会聚焦三个方向：一是推动“可信计算+AI大模型”的深度融合，探索如何让AI在安全前提下更好服务城市治理；二是构建可复制的城市级数据协同框架，为不同城市提供统一方法论；三是推动产业合作，通过技术标准和体系化能力建设，真正让智慧城市进入可持续发展阶段。我始终相信，技术的终点不是算法，而是人与城市的更好连接。未来我希望继续在这条路上探索，让城市因为技术变得更安全、更高效，也更有温度。

采访接近尾声时，谈及多年技术深耕的初心，唐明的回答朴实而坚定：“无论是智慧商场的数字化升级，还是智慧城市的技术底座搭建，本质上都是在做‘连接’的工作——让技术连接业务，让数据连接价值，让城市连接更美好的生活。”

从零售场景的“局部优化”到城市治理的“系统重构”，唐明的职业轨迹，恰是中国数字化转型从“单点突破”走向“全局协同”的生动缩影。他始终坚守“技术服务于现实”的底层逻辑，用场景驱动创新，用体系化思维破解复杂难题，更用可信技术为城市数字化筑牢安全根基。

在技术迭代日新月异的今天，智慧城市建设仍需跨越无数“无人区”。而像唐明这样，既懂技术深度、又懂场景温度，既敢突破创新、又能务实落地的专家，正是推动城市智能化治理不断向前的核心力量。未来，当可信计算与AI大模型深度融合，当统一标准打破行业壁垒，当技术真正融入城市肌理，我们有理由相信，一个更安全、更高效、更具温度的智慧城市图景，正在这些技术探索者的脚下逐步铺展。而唐明，也将继续在技术与城市之间架起沟通的桥梁，在数字化转型的浪潮中，书写属于中国技术专家的责任与担当。

苏晚晴

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