摘 ?要：隨著城市化率、人們生活水平的逐年提高，以及當前“十四五”數(shù)字經(jīng)濟的全面開展，現(xiàn)代社會對城市治理的要求不斷提高：治理需規(guī)范化、管理需精細化、業(yè)務需數(shù)智化。通過將AI技術(shù)融入智慧城市建設和城域社會治理，系統(tǒng)性提升城市層面的架構(gòu)規(guī)劃和智慧應用的現(xiàn)代化水平，完善共建共治共享的城市社會治理制度，以“基層之治”夯實“中國之治”。

關鍵詞：AI技術(shù);城市治理;架構(gòu);應用

中圖分類號：TP311 ? ? ? ?文獻標識碼：A文章編號：2096-4706（2022）05-0118-05

Architecture and Application Design of Smart City Governance System

Based on AI Technology

FU Haifeng

（China Data Matrix Technology （Beijing） Limited， Beijing ?100085， China）

Abstract： With the increasing urbanization rate and living standards year by year， as well as the full development of the digital economy during the current “14th Five-Year Plan” period， modern society’s requirements for urban governance continue to increase： governance needs to be standardized， management needs to be refined， and business needs to be digital and intelligent. By integrating AI technology into smart city construction and urban social governance， we will systematically improve the modernization level of urban-level architectural planning and smart applications， and improve the urban social governance system of co-construction， co-governance and sharing， consolidate “China’s governance” with “grass-roots governance”.

Keywords： AI technology; urban governance; architecture; application

0 ?引 ?言

AI技術(shù)即人工智能技術(shù)，基于智能理念，可提供人類般思維、決策與反應服務。該技術(shù)現(xiàn)階段主要分為三大學派：符號主義、連接主義和行為主義，典型代表分別是知識圖譜、神經(jīng)網(wǎng)絡和多智能體，這三大學派目前呈現(xiàn)融合趨勢，為促進新一代智慧應用的發(fā)展提供堅實的技術(shù)基礎。

通過AI技術(shù)，結(jié)合大數(shù)據(jù)、云計算、物聯(lián)網(wǎng)、移動通信、互聯(lián)網(wǎng)等信息技術(shù)手段，智慧城市治理系統(tǒng)可實現(xiàn)高效便捷的智慧城市治理，提升“以人為中心”的城市生活質(zhì)量，保障城市高效、健康、可持續(xù)的發(fā)展。

1 ?系統(tǒng)架構(gòu)設計

社會治理業(yè)務涵蓋城市生產(chǎn)生活的方方面面，而一般情況下，城市人口從數(shù)十萬到上千萬不等，地域范圍從幾千到上萬平方公里，還具有許多建筑物、基礎設施等資源分布，需要自上而下地進行系統(tǒng)規(guī)劃。以AI技術(shù)為核心的智慧城市治理系統(tǒng)主要分為五層，分別是場景應用層、能力中心層、智能中臺層、底層支撐層以及城市數(shù)據(jù)源層。

1.1 ?場景應用層

智慧城市治理系統(tǒng)的場景應用層主要包括綜治、城市治理等方面場景的應用。主要的功能應用包括：

（1）資源算法共享共用，即將系統(tǒng)涉及接入的城市規(guī)劃全部視頻點位，可根據(jù)實時情況動態(tài)調(diào)整視頻分析的計算資源。對指定區(qū)域的視頻進行結(jié)構(gòu)化，同時支持指定區(qū)域內(nèi)的歷史數(shù)據(jù)，對其進行結(jié)構(gòu)化分析計算處理，共享分析資源。

（2）量化風險管控指標，即通過對重點人員的出行軌跡、日?；钴S度以及生活關系圈的分析，建立重點人員的風險指數(shù)，并在重點人員檔案中進行特殊標識。

（3）高效布控指揮調(diào)度，即由傳統(tǒng)的卡口布控轉(zhuǎn)變?yōu)槎嗑S度信息碰撞觸網(wǎng)布控，同時實現(xiàn)人臉卡口與普通攝像頭聯(lián)動，由人臉聯(lián)動人體布控，實現(xiàn)對重點人員的動態(tài)感知，結(jié)合預警信息與終端APP實現(xiàn)聯(lián)動，并實現(xiàn)消息及時推送和接收狀態(tài)反饋。

（4）對城市中的車輛與人員流量進行智慧交通智能疏導工作，為政府機關等職能部門提供信息數(shù)據(jù)的管理服務，利用計算機大數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)對社會建設方面的相關數(shù)據(jù)進行收集、挖掘與分析，形成精準的城市治理信息數(shù)據(jù)，為相關職能部門人員的城市治理規(guī)劃與整治工作提供數(shù)據(jù)支撐。

1.2 ?能力中心層

系統(tǒng)中的能力中心模塊主要提供預警中心、研判中心以及指揮中心等功能：

（1）通過對預警中心提前設置預警規(guī)則，針對人、車、物等元素進行物理識別的布置控制，以及對人、車、MAC、RFID等進行任一維度的規(guī)則預警;利用人臉預警或人群預警為相關特殊事件做好警示或預防，例如利用人群預警分析路況、人流量，為交通提前做好人流疏導提供技術(shù)支持。

（2）研判中心基于AI視覺分析中臺強大的底層服務與算法引擎能力，通過視頻洞察分析（如智能搜索、全息檔案分析、軌跡追蹤、關系分析、落腳點分析），進行智能研判并輸出結(jié)果。在城市范圍內(nèi)鋪設大量視頻監(jiān)控點位，并將智能化的自動視頻解析技術(shù)應用于城市治理的日常工作任務中，解放人工，實現(xiàn)自動化、智能化處理大量的監(jiān)控視頻內(nèi)容，達到實時監(jiān)控、智能分析、智慧搜索的目的。

（3）指揮中心通過系統(tǒng)，利用事件現(xiàn)場聯(lián)動處置情況形成的數(shù)據(jù)信息資源庫（如數(shù)據(jù)資源、視頻資源以及能力資源等），將其與通信設施設備技術(shù)相結(jié)合整合成一體的數(shù)據(jù)庫，為業(yè)務部門提供多方位的輔助（如綜合治理、公安、城管等內(nèi)部資源能力的高效整合），利用指揮中心實現(xiàn)實時交互輔助的智慧城市治理一線工作。

1.3 ?智能中臺層

智能中臺模塊包括數(shù)據(jù)中臺與AI中臺兩種：

（1）數(shù)據(jù)中臺主要實現(xiàn)能力共享、數(shù)據(jù)智能處理、數(shù)據(jù)采集以及數(shù)據(jù)治理等功能。因此，將數(shù)據(jù)中臺模塊設計為包含敏捷大數(shù)據(jù)開發(fā)體系和全域大數(shù)據(jù)資產(chǎn)管理體系兩個部分。

敏捷大數(shù)據(jù)開發(fā)體系提供數(shù)據(jù)集成、數(shù)據(jù)開發(fā)、數(shù)據(jù)對賬、算法開發(fā)以及任務調(diào)度等功能。全域大數(shù)據(jù)資產(chǎn)管理體系提供資產(chǎn)盤點、資產(chǎn)治理、資產(chǎn)共享以及資產(chǎn)優(yōu)化等功能。全域垂直數(shù)據(jù)中心利用底層支撐模塊的數(shù)據(jù)為公安、民政、工商、教育以及法院等行政機關單位提供數(shù)據(jù)服務。

（2）AI中臺主要包含數(shù)據(jù)庫、視頻洞察分析服務、感知資源管理、底層分析服務、算法模型以及智能分析引擎等，如圖1所示。通過AI中臺來支撐場景化應用，統(tǒng)一提供視頻分析、圖像分析、語音識別、文字識別、機器學習等人工智能算法服務，如公安場景應用于案件事件融合分析、視頻在/離線分析以及重點人員管控等;在城市公共場所場景綜治應用中進行人員聚集分析、不文明事件識別等;在其他部門的場景應用包括水務、應急、城管以及環(huán)保等方面的應用。其中，感知資源管理包括感知終端、視頻調(diào)度、算法調(diào)度、租戶權(quán)限以及下載資源等方面的管理設計;底層分析服務+算法+引擎模塊包含圖搜服務、任務調(diào)度、數(shù)據(jù)查詢、視頻分析服務、機非人結(jié)構(gòu)化、離線視頻處理等。

圖1 ?AI中臺

以人、案件、區(qū)域為主要切入點，通過業(yè)界領先的AI視頻分析功能，對視頻進行分析解剖，融合GIS地圖服務可匯聚其他多部門多維度的數(shù)據(jù)，融合碰撞，層層分析，研判數(shù)據(jù)可輔助管理部門進行智能化的決策管控。主要采用模塊化的設計方法，將系統(tǒng)分為攝像頭點位管理，視頻動態(tài)調(diào)度、圖搜、在線軌跡追蹤、離線軌跡追蹤和重點目標管控等幾大功能。

例如在視頻調(diào)度方面，進行全面的視頻研判分析，實現(xiàn)跨維度的高速搜索功能?；趶姶蟮囊曨l分析功能，設計與實現(xiàn)一套高性能、高可靠性、高智慧化的視頻多維度分析系統(tǒng)。該系統(tǒng)可以調(diào)用視頻分析資源，實現(xiàn)對接入點位攝像頭的動態(tài)操作，達到實時的視頻監(jiān)控效果;同時，通過集成智能化視頻分析功能，對接重點人員數(shù)據(jù)庫，讓系統(tǒng)自動地對人、非機動車及機動車等群體進行分析處理（例如通過人臉比對、人體軌跡刻畫方式對非機動車偷盜等行為進行分析），計算出結(jié)果，并做出精準的管控決策，實現(xiàn)對區(qū)域內(nèi)重點人員的實時監(jiān)控、追蹤以及實施警告等目的。

1.4 ?底層支撐層

底層支撐模塊是云計算平臺與大數(shù)據(jù)計算平臺的結(jié)合，利用云計算技術(shù)與大數(shù)據(jù)技術(shù)搭建一個計算平臺，為其他模塊的運算提供技術(shù)支持。

1.5 ?城市數(shù)據(jù)源層

城市數(shù)據(jù)源模塊主要是依靠交通感知系統(tǒng)、視頻感知系統(tǒng)、環(huán)境感知系統(tǒng)以及社會網(wǎng)格感知系統(tǒng)等進行數(shù)據(jù)的收集，結(jié)合城市人口、法人、財政、國土資源等數(shù)據(jù)，對采集到的這些異構(gòu)數(shù)據(jù)進行轉(zhuǎn)化、處理和融合統(tǒng)一，然后接入底層支撐模塊。

2 ?系統(tǒng)應用設計

智慧城市治理系統(tǒng)的應用包含多種業(yè)務，本文主要涉及對綜治協(xié)同及其他城市管理、應急、環(huán)保等治理的應用設計。

2.1 ?綜治協(xié)同應用設計

綜治協(xié)同應用系統(tǒng)主要是將已有的綜合治理“9+X”提升為全科業(yè)務協(xié)同聯(lián)動。

通過全面整合基層各職能部門的管理服務資源，對這些資源進行數(shù)據(jù)挖掘、分析，以及進行知識圖譜等相關算法的開發(fā)、設計、部署等，促進大數(shù)據(jù)在綜治和公共服務中的應用，搭建了區(qū)域化、網(wǎng)格化、信息化、社會化的綜治服務信息平臺?；诖髷?shù)據(jù)時空關系網(wǎng)絡的可視化分析，圍繞“大數(shù)據(jù)多源融合、計算應用、可視分析、業(yè)務智能”進行設計實現(xiàn)，結(jié)合關系網(wǎng)絡、時空數(shù)據(jù)，揭示人、地、事、物、情、組織對象間的關聯(lián)和對象時空相關的模式及規(guī)律，形成綜治數(shù)據(jù)歸集關系網(wǎng)，如圖2所示。這里主要體現(xiàn)基于符號主義的人工智能在知識圖譜中的應用。

圖2 ?綜治數(shù)據(jù)歸集關系網(wǎng)圖

以綜治數(shù)據(jù)中心（主要包括視頻、GIS、數(shù)據(jù)資源中心、云計算中心以及各級綜治中心共享的相關數(shù)據(jù)信息）為基礎，以機器學習、神經(jīng)網(wǎng)絡為支撐的融合AI處理業(yè)務為能力，建立集事件受理、研判分析、分流處理、督辦反饋為一體，縱向貫通、橫向聯(lián)通的部門間業(yè)務協(xié)同平臺，規(guī)范網(wǎng)上業(yè)務辦理智能化處理流程，將網(wǎng)格內(nèi)發(fā)現(xiàn)的安全隱患、民生服務、矛盾糾紛、便民服務、審批辦證等社會訴求實時智能分派給有關職能部門，做到一網(wǎng)統(tǒng)管、限時辦結(jié)、信息反映全面及時準確和部門聯(lián)動處理（比如視頻智能追蹤），可根據(jù)人、車等事物特征對城市末端海量AI攝像機點位進行多點聯(lián)動控制，并進行路線的實時追蹤與分析，支持預判最大概率的幾條路線。實現(xiàn)業(yè)務職能部門間信息采集、流轉(zhuǎn)、反饋的智能化協(xié)同運作，形成綜治業(yè)務的全科大聯(lián)動，如圖3所示。這里主要體現(xiàn)三大主義的融合AI在機器學習、神經(jīng)網(wǎng)絡及多智能體方面的應用。

圖3 ?綜治業(yè)務的全科大聯(lián)動圖

2.2 ?其他應用設計

城市治理應用覆蓋面很廣，這里主要介紹AI在智慧城管、智慧應急以及智慧環(huán)保中的作用。

應急、環(huán)保、城管在城市治理中業(yè)務種類繁雜且有相似之處，甚至有重合之處，如圖4所示，需要聯(lián)合執(zhí)法且進行精細化管理才能有效解決城市發(fā)生的針對性癥結(jié)問題。

圖4 ?應急、環(huán)保、城管智慧融合業(yè)務

依托城市現(xiàn)有的物聯(lián)網(wǎng)監(jiān)測平臺、監(jiān)控視頻聯(lián)網(wǎng)及5G、光纖網(wǎng)等基礎設施，應急、環(huán)保、城管圍繞以人為中心的交叉事件、自然生態(tài)及車輛，以及消防管理、企業(yè)安全生產(chǎn)、森林防火、氣體、水源、固廢、土地、物品、垃圾等監(jiān)管要素，經(jīng)過城市末端感知，可監(jiān)測識別各類業(yè)務并形成數(shù)據(jù)，計算平臺對數(shù)據(jù)進行統(tǒng)一匯集及清洗處理轉(zhuǎn)換。通過智能中臺的智能算法模型和智能分析引擎分別進行數(shù)據(jù)分析和AI視覺分析，支撐相應業(yè)務形成預警聚焦管理能力、分析推薦研判能力、平時的監(jiān)管執(zhí)法精準推薦能力或戰(zhàn)時的救援指揮輔助決策能力，支持各歸口業(yè)務單位在城市場景中共享共用這些智慧能力，優(yōu)化城市綜合管理體系，進一步創(chuàng)新城市治理模式，提升城市管理精細化能級。

例如，某市汛期河水暴漲，環(huán)保部門水位5G在線監(jiān)測、實時監(jiān)控，當發(fā)生城市內(nèi)澇與河流共同擠壓城市生命線時，AI智能觸發(fā)城市各監(jiān)測點警戒水位的告警信息，協(xié)助防汛人員啟用蜂群無人機根據(jù)定位在城市沿河、內(nèi)澇處的上空進行智能監(jiān)測督察，監(jiān)測河流上人員和船只安全、水體變色污染以及會產(chǎn)生間接影響的水毀道路、沿岸滑坡塌陷等事件，監(jiān)察河道各處危險點，AI智能聯(lián)通應急部門共享現(xiàn)場情況，展示視頻及監(jiān)測預警數(shù)據(jù)，AI提供研判結(jié)果并推薦處置措施，自動提供相應領域?qū)＜衣?lián)系方式、救援隊伍種類、投入人員數(shù)量、救援車輛種類及物資種類，AI洞察危險點和危險程度，全景式輔助指揮員進行救援力量的指揮調(diào)度，全過程記錄并在結(jié)束后依據(jù)災害指標和救援結(jié)果指標結(jié)合歷史數(shù)據(jù)分析原因，記錄保存數(shù)據(jù)，智能生成環(huán)境災害損失及應急救災過程聯(lián)合分析評估報告。

3 ?結(jié) ?論

將AI技術(shù)應用于智慧城市治理系統(tǒng)，利用AI算法模型和視覺分析引擎等方面的技術(shù)，統(tǒng)一提供AI算法服務，打造互聯(lián)、開放、賦能的智慧中樞，實現(xiàn)職能部門減人增效，方便群眾生產(chǎn)生活，保障產(chǎn)業(yè)安全發(fā)展，智能高效地應對突發(fā)事件等，保障城市高效、健康、有序的可持續(xù)發(fā)展，形成中國城市治理的“智治”范式，展現(xiàn)具有中國特色的智慧治城理念。

參考文獻：

[1] ABUSAADAA H，ELSHATER A. Competitiveness， distinctiveness and singularity in urban design： A systematic review and framework for smart cities [J/OL]. Sustainable Cities and Society，2021，68（4）：[2021-12-20].https：//doi.org/10.1016/j.scs.2021.102782.

[2] 宋剛，劉志，黃玉冰.以大數(shù)據(jù)建設引領綜合執(zhí)法改革，創(chuàng)新橄欖型城市治理模式，形成市域社會治理現(xiàn)代化的“北京實踐” [J].辦公自動化，2020，25（5）：8-10.

[3] 顧潔.復雜系統(tǒng)視角下的智慧城市生態(tài)分析與推進思路 [J].上海城市管理，2019，28（2）：18-23.

[4] 陳宇曄.新時期人工智能與智慧城市普適性探究 [J].中國高新科技，2018（9）：62-64.

[5] 丁睿，吳昊天.成都市溫江區(qū)智慧城市規(guī)劃管理平臺建設及作用探討 [J].規(guī)劃師，2017，33（5）：21-25.

[6] 沈振江，李苗裔，林心怡，等.日本智慧城市建設案例與經(jīng)驗 [J].規(guī)劃師，2017，33（5）：26-32.

[7] 張小娟，賈海薇，張振剛.智慧城市背景下城市治理的創(chuàng)新發(fā)展模式研究 [J].中國科技論壇，2017（10）：105-111.

[8] ZYGIARIS S. Smart city reference model： assisting planners to conceptualize the building of smart city innovation ecosystems [J].Journal of the Knowledge Economy，2013，4（2）：217-231.

作者簡介：付海峰（1982—），男，漢族，陜西西安人，AIoT事業(yè)部副總經(jīng)理，學士學位，研究方向：ABCDE（AI、Block Chain、Cloud Computing、Data Tech、Edge Computing）等信息通信前沿領域技術(shù)應用。