基于大數據與知識的“互聯網+政務服務” 云平臺的構建與服務策略研究

來源：情報雜志 發布時間：2018-03-28瀏覽：2929次

基于大數據與知識的“互聯網+政務服務” 云平臺的構建與服務策略研究

［目的/意義］“互聯網+”大背景下，我國政務服務迎來了新的挑戰與機遇。嘗試通過基于大數據與知識的“互聯網+政務服務”云平臺構建與服務策略的研究，有助于消除信息孤島、知識孤島和業務孤島，有助于降低政府信息化成本、提高政府行政效率和服務水平。［方法/過程］基于研究與發展現狀，首先分析了現階段電子政務所面臨的發展局限。然后，基于云計算技術，從大數據與知識的視角，設計了“互聯網+政務服務”云平臺的體系架構。最后，提出了該平臺的構建與服務策略。［結果/結論］提出了多層級、跨部門的云基礎設施部署策略，“開發-運維-管理”一體化的平臺即服務策略，基于知識元網絡的多層級、跨部門的數據與知識的集成與服務策略，基于大數據、知識和Web服務組合的業務集成與協同策略，和線上線下密切結合的O2O政務服務策略，可為政府的“互聯網+政務服務”的相關實踐提供理論依據和參考。

0引言

2015年3月，李克強總理在政府工作報告中正式提出“互聯網+”行動計劃。同年12月，《國務院關于積極推進“互聯網+”行動的指導意見》將“互聯網+政務服務”作為重點發展領域之一，電子政務在“互聯網+”大背景下又迎來了新的發展機遇與挑戰。同時，伴隨著云計算、大數據和智慧城市等的興起，電子政務正逐步向著智慧政務轉變。美國、德國、韓國等國家紛紛開始探索大數據與云計算環境下的政務服務新模式，我國北京、上海、深圳等城市也開展“互聯網+政務服務”探索與嘗試。然而，由于起步較晚且缺乏大數據服務與知識服務的支撐，我國的電子政務仍然存在建設與運維成本偏高、信息孤島、業務孤島以及難以滿足用戶個性化需求等問題，難以實現政務服務的“智慧化”，制約了我國政務服務水平，影響了公眾滿意度。

為解決上述問題，國內外學者針對云計算環境下的“互聯網+政務服務”的研究已取得一定的成果，對基于云計算架構的“互聯網+政務服務”達成了基本共識。但是鮮有學者從大數據與知識視角，研究考慮數據和知識服務的政務服務云平臺的架構及其構建與服務策略。為此，在電子政務現階段的發展局限分析的基礎上，結合現有云計算環境下的“互聯網+政務服務”研究和實踐成果，從大數據和知識視角出發，設計了“互聯網+政務服務”云平臺的體系架構，進而探討并提出了該平臺的構建與服務策略，以降低電子政務的建設與運營成本，提高行政效率和政務服務水平，為我國“智慧政務”建設提供有益借鑒。

1研究與發展現狀

1.1基于云計算的“互聯網+政務服務”

國內外學者針對大數據與云計算環境下的“互聯網+政務服務”進行了較為深入的研究。Sharma等指出云計算是一種能夠解決諸如成本、硬件等政府需要面對的問題的一種新的計算形式，通過云計算的應用，電子政務服務將更加快捷。Mukherjee、李思甌和張潔則等分別從電子政務平臺應用與發展的需求角度，提出了基于云計算的電子政務平臺框架。牛力針對政務信息資源整合，提出三維度政務資源整合概念框架，并設計了基于“支撐云”、“業務云”、“公共云”的政務云服務平臺。

1.2數據即服務

數據即服務(Dataasaservice，DaaS)是一種以數據為核心的新型云計算服務模式，在多源、異構數據的關聯與整合基礎上，通過挖掘發現數據內在價值，并按需為用戶提供數據服務。Sarkar通過案例分析方法總結出組織引入數據即服務的綜合方法，并提出了一種可重用且靈活的基于SOA的數據即服務框架。并且，隨著大數據技術與應用的不斷發展，國內外學者們針對大數據特點，提出了滿足于大數據服務需求的數據即服務模型和架構。另外，錢麗等主要是針對政府網站欄目的關注度和訪問量進行聚類分析，進而提出建面向用戶需求“互聯網+”政務服務的新模式。在實際應用方面，美國、新加坡和日本等國家利用數據即服務，在交通、環境等領域取得了良好的效果。上述相關研究無疑可為我國政務服務領域的數據整合、挖掘與服務提供理論依據和借鑒參考。

1.3知識即服務

知識即服務(Knowledgeasaservice，KaaS)是一種集成知識管理、知識組織和知識市場等的新的云計算服務模式。Abdullah等提出了一種知識管理系統模型，以促進云計算環境下知識即服務能力。文獻研究了知識即服務的相關技術，并提出了基于SOA的知識即服務框架。劉軍和金淑娜基于馬斯洛需求層次理論，將讀者需求分為文獻資源層需求、知識管理層需求、知識交流層需求、知識評價層需求和知識創新層需求共五個層次，建立面向讀者需求的分層知識服務模型。Grolinger等提出了一種用于災難云數據管理的知識即服務框架Disaster－CDM。另外，徐晨琛以電子政務門戶網站為研究對象，分析了電子政務知識服務的模式。伍革新等則設計了基于用戶興趣聚類的電子政務知識服務平臺。綜上，知識即服務相關研究為政務服務知識管理及應用提供了新的思路，并已在電子政務領域進行了初步的探索和嘗試。

1.4  DevOpsDevOps

(DevelopmentandOperations)是一個近幾年被提出的新概念，是一組過程、方法與系統的統稱，用于促進系統開發、技術運維和質量保障控制部門之間的溝通、協作與整合，以提升信息系統的開發效率、服務水平與用戶體驗，并降低開發與運營成本。Smeds等通過整理和分析DevOps應用案例，從功能、文化和技術三方面，總結了采用DevOps的11個潛在障礙并給出了相應的解決建議。Wahaballa等為提高開發與運維之間的協同效果，提出了一種統一的DevOps模型UDOM。王玉平結合我國高校信息化發展現狀，提出了云計算環境下的DevOps開發模式，以滿足高校系統開發需求。在實際應用方面，DevOps也得到了比較廣泛的關注，如騰訊云開放了TAPD(騰訊敏捷研發平臺)、TGit(騰訊Git源代碼管理)、CCI(持續集成服務)、SODA(游戲持續集成)、織云(云端運維)等DevOps系列工具集，通過這些平臺，開發者可快速完成產品的交付與運維。上述相關研究與實踐無疑可為電子政務信息系統的建設與運維一體化提供有價值的參考與借鑒。

1.5知識元“知識元”

(知識組織的基本單元)主要是由我國多位學者提出并加以深入研究的知識規范表征方法。知識元概念最早由溫有奎等提出，他們從文獻信息服務的角度研究知識元，建議以知識元為基礎實現知識資源集成服務。孫成江等指出知識元具有獨立性、唯一性、完整性、拓撲性、鏈接性、可組合性、可認知性、可導航性等諸多優點。姜永常等認為知識元是構成知識結構的最小獨立單元，可用來表示一個針對特定問題的解決方案，可以是概念、方法、規則、公理等數據或事實以及實例化的知識。王延章提出了共性知識元模型，給出了知識元的具體形式化描述，將知識元模型定義一個三元組:Km=(Nm，Am，Ｒm)，其中Nm為對應事物的概念及屬性名稱，Am表示其對應的屬性狀態集，Ｒm表示Am×Am上的映射關系。基于以上的理論研究，學者們將知識元理論廣泛應用于應急管理和文獻信息服務領域，并取得了一定的成果。在基于知識元的政務知識表示、組織與服務方面，高國偉等提出了基于知識元的行政權力知識表示方法與知識庫架構模型，也為本研究奠定了良好的基礎。

綜上所述，基于云計算架構的“互聯網+政務服務”已被廣泛采納和應用，但現有的“互聯網+政務服務”云平臺大多忽略了大數據與知識在政務服務過程中的作用。而現有針對數據即服務、知識即服務、DevOps和知識元四個領域的相關研究與實踐，無疑可為基于大數據與知識的“互聯網+政務服務”云平臺的研究與建設提供依據和參考。

2電子政務現階段的發展局限

2.1電子政務系統的建設與運維成本偏高

經過多年來的建設，電子政務的網絡基礎設施已相對完善。同時，為提高政務服務的效率和水平，各級政府及其部門根據其自身業務需求投入了大量資金用于采購相關的硬件和軟件。但是，一方面，由于我國各級政府的部門間缺乏有效的共享機制，使得硬件設施、基礎軟件和中間件等重復采購、利用率低等問題普遍存在，造成大量的資金和人力浪費。另一方面，由于缺乏有效的規劃和協同機制，各級政府及其部門投資開發了大量的政務應用系統，雖然在一定程度上促進了我國電子政務的發展水平，但造成了很多軟件的重復開發、過度開發等問題，不僅增加了研發成本和周期，也提高了后期運營維護的難度。因此，如何借助云計算技術，降低電子政務建設與運營成本已成為我國電子政務發展過程中急需解決的問題之一。

2.2政務信息的共享、集成與服務程度偏低

由于缺乏統一合理的規劃和有效的數據共享機制，多層級、跨部門的政務信息系統之間缺乏有效的數據共享與集成，形成了一系列的信息孤島，從而導致了數據的重復采集、一致性差、開發利用程度低等問題，嚴重制約了面向公眾和企業的政務服務水平，以及政府的行政辦公效率和宏觀決策、治理水平。一方面，如何消除“信息孤島”，實現多層級、跨部門的數據共享和集成，依然是實現“一表式”政務服務所必須解決的問題。另一方面，如何借助大數據分析技術，從海量政務數據中挖掘出相應的規律以及用戶的個性化服務需求并提供有針對性的服務，也是實現智能化政務所必須解決的問題之一。

2.3政務知識的獲取與服務能力薄弱

隨著知識經濟的到來，傳統的電子政務越來越難以滿足公眾、企業，以及政府的辦公人員、決策者和監查人員等對知識日益增長的需求。政府引入知識管理與知識工程的理念與方法，推行知識服務已成為電子政務發展的趨勢之一。如何充分利用政策、法規和制度等中的知識以及相關專業領域知識，并從海量的政務數據中發現、獲取知識，實現知識的融合與推理，進而根據實際的政務情景將知識有效的服務于企業、公眾和政府，已成為實現智能化政務服務的關鍵。

2.4跨部門的政務協同水平有待提高

傳統的政務服務過程中，“業務孤島”問題較為嚴重，政府部門間缺乏廣泛有效的業務協同，公眾與企業往往需要往返多個部門辦理相關事項，導致政務服務效率低、體驗差等問題。多年來的“一站式”政務服務平臺建設在一定程度上實現了政務服務在空間層面的集成，但政府部門間缺乏信息共享造成業務集成的局限性。同時，實體政務大廳與網上政務大廳各自為政，線上與線下缺乏數據與信息的交互等現狀仍然制約著我國政務服務的發展。

2.5面向公眾的個性化與精準化服務質量有待提升

隨著公民、企業對于個性化、精準化政務服務需求的提升，傳統的粗放式政務服務面臨著巨大的挑戰。相關政府及其部門雖然利用政府網站、政務APP、政務微信等政務服務系統為公民、企業提供了多種多樣的政務服務內容，但政務服務有效性、實用性仍存在較大差距，政務服務內容難以滿足公民、企業個性化的需求。如何借助大數據分析方法與技術，實現傳統粗放式服務模式向精準化供給服務模式的轉變，為公民和企業提供個性化、精準化服務成為提高我國電子政務服務水平的關鍵。

3“互聯網+政務服務”云平臺的體系架構

為了滿足公眾、企業，以及政府的辦公人員、監察人員和領導等對于政務服務日趨多樣化的需求，消除信息孤島、業務孤島，實現個性化、精準化政務服務，設計了“互聯網+政務服務”云平臺的體系架構，如圖1所示。該平臺分為基礎云計算服務層、數據即服務(DaaS)層、知識即服務(KaaS)層、云服務應用層、管理層和標準與規范層，通過web、移動APP、社會化媒體等方式面向公眾、企業、政府的辦公人員、監察人員及領導提供服務。

3.1基礎云計算服務層

基礎云計算服務層包括基礎設施即服務(Infrastructureasaservice，IaaS)層、平臺即服務(Platformasaservice，PaaS)層和軟件即服務(Softwareasaservice，SaaS)層，主要為其它各層及用戶提供基礎的云計算服務。

IaaS層運用虛擬化技術、性能監控技術以及智能遷移技術等相關技術手段，將計算資源、存儲資源和網絡資源進行整合，形成虛擬的資源池并提供各種資源服務，包括計算服務、存儲服務和通訊服務等。IaaS層在提供服務過程中，根據政務服務的資源需求進行動態的分配，能夠實現資源的合理分配與使用，降低電子政務硬件基礎設施采購與建設的成本。

PaaS層是在IaaS層基礎上構建能夠支持多類業務的應用開發平臺，并提供分布式的平臺服務。PaaS層應為政府、企業及個人提供應用軟件的開發、部署、測試與運行環境。政府相關部門可以根據自身業務需求，在PaaS層實現快速、高效的定制化政務應用軟件生成，降低研發的成本與周期。PasS層作為“中間件”為SaaS層、KaaS層和DaaS層的開發與應用提供相應的服務與平臺支持。

SaaS層根據政府、企業與公眾的需求，提供能夠快速部署的政務應用軟件的租用服務，可進一步提高政務應用軟件的復用，降低應用軟件的采購成本。另外，SaaS層作為DaaS層和KaaS層的支撐之一，為二者的實現提供相應的軟件工具支撐服務。

3.2數據即服務層

政務數據呈現出數據體量大、數據類型多、數據產生速度快與價值高等顯著的大數據特點。為滿足政務服務需求，平臺引入DaaS層來實現政務數據的高效處理。DaaS層是在虛擬化的云服務平臺上將數據采集、清洗與集成之后，為政府、企業與公眾提供數據查詢、共享、分析與可視化等服務。

一方面，DaaS層功能的實現主要依靠云計算環境中其他各層的協調與支持。其中，基礎云計算服務層為DaaS層提供數據存儲、計算、分析工具及開發環境等服務;而KaaS層則為DaaS層功能實現提供相應的知識服務，以實現基于先驗知識指導下的數據分析以及數據分析結果的辨識。另一方面，DaaS層也為其他云計算服務提供支撐。其中，DaaS層不僅可以向政府、企業與公眾直接提供數據服務，也可向PaaS層、SaaS層軟件提供數據查詢與分析服務。另外，DaaS層作為數據向知識轉化過程中的重要環節，是實現KaaS層的知識發現、知識融合與知識服務等功能的基礎。

與傳統電子政務平臺相比，DaaS層是實現智慧政務與智慧城市的重要組成部分之一，其作用主要體現在如下方面。①通過DaaS層的數據采集、清洗與集成，有利于促進多層級、跨部門的數據聯通與共享，為實現政務服務“一表制”化提供途徑。②在政務數據集成的基礎上，DaaS層可通過利用聚類分析等技術對政務服務用戶行為進行分析從而構建具有自身特征的用戶畫像，有利于提供個性化、精準化的政務服務。③DasS層是實現線上線下流程對接的關鍵，有助于確保政務服務線上線下的數據協同。④通過DaaS層可構建全景式、多粒度的城市數據視圖，進而通過統計分析與機器學習等方法和技術為政府宏觀決策、企業運營和公眾生活提供全方位的數據支持。

3.3知識即服務層

KaaS層是以基礎云計算服務為基礎，基于知識庫實現知識的獲取、驗證、融合和管理等功能，并通過知識的檢索與關聯推理等技術，面向政府、企業與公眾等用戶以及PaaS層、SaaS層和DaaS層提供知識服務。知識庫中的知識主要包括:法律、行政法規、部門規章等規范性知識，常識類知識，專業領域知識，以及基于政務大數據挖掘所發現的知識等。

與傳統電子政務平臺相比，KaaS層也是實現智慧政務的重要組成部分之一，其作用主要體現在如下方面。①通過面向用戶提供知識檢索、導航和個性化推薦服務，不僅可有助于進一步提升政府辦公人員政務處理的規范性和質量以及決策者的決策水平，也便于公眾、企業了解政務服務辦理所需的材料、流程及注意事項等，從而有助于提升政務服務水平。②通過面向PaaS和SaaS層軟件提供知識服務，可有助于提升政務應用的智能性。③通過KaaS層與DaaS層的結合，并利用數據分析與知識推理等方法與技術，有助于監測與識別行政權力運行過程中的異常行為，有助于廉政風險的有效防控。

3.4云服務應用層

云服務應用層面向公眾、企業，以及政府的辦公人員、監察人員和領導提供行政權力運行服務、便民服務、決策支持服務與廉政風險防控服務等。

行政權力運行服務主要是利用云平臺加強多層級、跨部門的政務數據共享集成與業務協同，以解決傳統電子政務中存在的數據孤島與業務孤島等問題，推動網上政務服務從“信息發布1.0”向“在線辦事2.0”轉型，實現“服務規范化、流程標準化、體驗便捷化、數據共享化”為特征的一網式服務。便民服務則主要為公眾和企業提供教育服務、醫療服務、交通服務、環境服務等關乎公眾生活和企業運作的服務。決策支持服務主要以大數據和知識為支撐，為社會經濟發展、資源利用開發和應急管理等決策的制定提供依據與參考。廉政風險防控服務主要是以知識與數據分析為基礎，采用人機協同的方法為監察人員等提供廉政風險的監控與預警。

3.5管理層

管理層主要包括資源管理、組織人事管理和信息安全管理等，以確保平臺提供服務的可靠性、安全性與高效性，為平臺的正常運行提供保障。其中，資源管理主要對云平臺資源的分配和動態調整進行管理，確保“互聯網+政務服務”平臺資源的有序高效利用。組織人事管理實現政府的組織-崗位-人員的管理體系，是信息共享、業務集成、應用集成以及信息安全的基礎。信息安全管理，主要包括網絡安全、主機安全以及授權與訪問控制等，以保證政務服務的安全性。

3.6標準與規范層

標準與規范層主要定義了平臺規劃、開發、運營和維護各階段的標準及規范，包括業務規范、業務協同服務規范、數據描述與交換標準和安全與訪問控制規范等。通過構建完備的標準與規范體系，有助于解決傳統電子政務系統存在的“信息孤島”、“業務孤島”等問題，為平臺的具體實施提供規范和保障。

4“互聯網+政務服務”云平臺的構建與服務策略

“互聯網+政務服務”云平臺涉及內容廣泛，且不同政府的情況與需求也不盡相同。因此，針對電子政務發展局限，提出如下的一些共性參考策略，見圖2。

4.1多層級、跨部門的云基礎設施部署策略

為解決電子政務系統的建設成本偏高的發展局限，“互聯網+政務服務”云平臺的建設和部署應采取“國家級-省級-地市級”三層級聯動模式。各層級平臺建設應充分整合現有的軟硬件資源，采用具有可伸縮性、集約化的部署和建設模式，提高已有資源的利用效率，并根據政務服務實際需求實現資源的動態分配與共享。同時，各層級平臺應通過政務數據共享機制實現跨部門以及跨地域的數據共享與傳遞，以提高跨層級、跨部門、跨地域的政務信息共享與集成水平。

此外，為增強政府敏感信息的安全性，政府應根據實際業務需要以及數據敏感程度選擇合適的云服務部署模式。根據《關于加強黨政部門云計算服務網絡安全管理的意見》，對于涉及國家秘密、工作秘密的業務，應采用私有云部署模式，政府可以依托現有基礎設施自行搭建。對于包含大量敏感信息和公民隱私信息、直接影響政府部門運轉和公眾生活工作的關鍵業務，可采用混合云部署模式。而對于相對公開的數據和信息，可采用公有云部署模式。通過北京、上海等云計算試點城市的實踐來看，政府通過靈活使用公有云、私有云和混合云三種部署模式，有利于提高基礎設施利用率和為民服務效率與水平。

4.2“開發-運維-管理”一體化的平臺即服務策略

在“互聯網+政務服務”云平臺中，為提高政務服務系統開發效率，降低維護成本，PaaS層應為各類政務應用系統的開發提供相應的應用開發平臺。政府及其部門可基于這些應用開發平臺，結合自身業務需要，通過裁剪、定制以及少量的應用開發快速生成應用系統，即平臺式的應用生成策略。這種策略既可提高政務應用系統的開發效率，節約開發成本，又可降低系統后期運營和維護的難度。

另外，PaaS層應為政府及其部門的系統開發、測試、運維和管理提供一套完整的“開發-運維-管理”的一體化服務。該策略一方面可通過構建開發部門、運維部門和管理部門間的協調機制，促進三類部門之間的無縫溝通與協作;另一方面，基于DevOps等技術可實現開發、測試和部署的自動化，提高了系統開發、維護的敏捷性，并降低人為失誤所帶來的風險。

4.3基于知識元網絡的多層級、跨部門的數據與知識的集成與服務策略

該策略主要包括基于知識元的知識融合與服務策略和基于知識元網絡的數據集成與服務策略兩個子策略，如圖3所示。

4.3.1基于知識元的知識融合與服務策略

政務服務涉及諸多領域的知識，而知識是業務辦理與協同以及智慧政務的基礎和前提。為解決政務服務中，政務知識獲取與服務能力薄弱的發展局限，本文提出了基于知識元的知識融合與服務策略。知識元是管理范疇下知識的最小單元，便于進行知識的組織、轉換、計算和推理。知識元間從領域特征和內在機理上可形成知識元網絡。因此，基于事物是普遍可分又普遍聯系的哲學觀點，遵循“全局概念體系-＞知識元-＞知識元間關系-＞知識元網絡”的路徑實現知識的有序化集成與融合。進而，針對政務服務情景與知識需求，基于知識元網絡進行知識檢索與推理，為政務服務中知識需求者提供相應的知識服務。

4.3.2基于知識元網絡的數據集成與服務策略

智慧政務的實現涉及諸多部門、諸多業務的數據，保證語義一致性前提下的數據集成與融合是大數據分析的基礎。政務數據的集成應遵循“知識元網絡-＞元數據集成-＞數據集成”的路徑，基于知識元網絡構建元數據間的關聯，通過元數據與數據間的映射實現多層級、跨部門的數據集成。該策略可提高數據集成的自動化程度和智能性，并可減少人為因素的影響。

同時，通過元數據作為橋梁構建知識與數據之間的關聯，更便于知識導引下的大數據分析與基于數據分析的知識發現。一方面，在知識元網絡的導引下進行政務數據的分析與挖掘，可提高分析的針對性和分析結果的準確性。另一方面，基于數據分析所發現的新知識，也便于與已有知識元網絡的融合。

4.4基于大數據與知識的Web服務組合的業務集成與協同策略

政府業務一方面范圍廣且業務間存在較為復雜的關聯關系，另一方面所涉及的參與主體眾多且其需求體現為多樣化的特征。因此，實現政務服務間的集成與協同，并為用戶提供精準化的政務服務是提高電子政務服務質量和效率的關鍵。

基于大數據與知識的Web服務組合的業務集成與協同策略主要包括以下三方面內容。①在數據層，基于所提出的數據集成與服務策略，實現多層級、跨部門的政務數據交換與共享，保證政務服務間互調用的數據一致性，并作為業務集成的基礎。②在業務層，一方面，通過知識元網絡建立各服務間的關聯關系，從而實現政務服務集成的合理性和柔性;另一方面，通過大數據分析與知識導引的結合，有利于實現情景驅動的、滿足用戶個性化需求的政務服務的動態、高效集成。③在應用服務層，以業務集成為基礎，基于Web服務組合方法實現各政務應用系統的應用服務集成和協同，從而為公眾、企業和政府各部門提供精準化、集成化的“一站式”、“一網式”政務服務。

4.5線上線下密切結合的O2O政務服務策略

為進一步增強政務服務線上與線下聯系，提高下上線下政務服務協同水平，“互聯網+政務服務”需要徹底改變實體政務大廳與網上政務大廳各自為政、線上線下脫節的狀況，切實推進線上政務服務與線下政務服務的融合發展。政府應加強傳統“一站式”政務大廳建設，整合和完善各部門線下政務服務，提高線下政務服務水平和質量。在此基礎上，依托“互聯網+政務服務”云平臺，通過線上政務服務流程優化、再造，將線下政務服務遷移到線上，實現線上與線下的密切結合，形成線上線下功能互補、相輔相成的O2O政務服務策略。

5結語

本文在云計算和大數據背景下，首先分析了我國電子政務面臨的問題與挑戰。然后提出了基于大數據與知識的“互聯網+政務服務”云平臺的體系架構，進而提出了相關的平臺構建與服務策略，以期為降低電子政務建設與運維成本、提升政務效率和服務水平提供新的思路和借鑒。當然，“互聯網+政務服務”云平臺的建設還涉及到一系列的管理制度與機制的改革和創新及其與新興信息技術的有機結合，仍需在未來結合實踐進行進一步的探索與研究。