人工智能在城市治理数字化转型中的探索与实践

黄孝斌?魏剑平?潘光荣?朱慧?张宏

一、人工智能发展历程

人工智能（Artificial Intelligence）是通过研究模拟计算、推理、学习、规划、思考等技术能力，赋能甚至替代人的智慧才能胜任的工作的一门技术科学。早在1956年，人工智能的概念在达特茅斯会议上被提出，并掀起了人类对人工智能的探索热潮。人工智能技术的研究也经过了机器逻辑推理能力、“智能代理”范式到与社会管理、经济发展等领域更高层次的融合赋能。人工智能涉及计算机技术、语言学、心理学、信息技术、神经生理学、数学等多领域学科的交叉与融合，其应用内涵随着技术的发展和应用领域的发展而持续迭代升级。

近些年，随着光学字符识别（OCR）、语音识别、视频识别等感知领域的技术突破，神经形态硬件、信息存储突破、知识指导等已经达到或超过人类水准，人工智能的应用领域也快速向多方向发展，越来越多地出现在与人们日常生活息息相关的场景中。人工智能已经从理论研究、技术试验走进了实际应用，尤其在数字化城市治理领域，对于重塑管理模式、提升管理价值的作用愈发凸显，成为信息化提升城市治理水平的重要部分。

2020年4月，国家发展和改革委员会首次明确新型基础设施的范围，人工智能是新型基础设施建设的主要领域。国家高度重视人工智能持续健康发展，并于2020年6月提出加强对人工智能、区块链等新技术领域的立法理论研究。

二、城市治理数字化转型的内涵

数字时代的现代化城市治理是以新技术变革与城市治理为契合，通过技术变革驱动和满足多元化、复杂化的治理需求，逐步实现治理方式变革的过程。近些年，随着《中华人民共和国国民经济和社会发展第十四个五年（2021—2025年）规划和2035年远景目标纲要》的发布，从中央到地方出台了促进数字化转型的指导文件，将数字化转型作为下一阶段经济发展、社会服务和城市治理的发展方向，而数字经济、数字社会、数字政府的建设都是以数字化转型整体驱动生产方式、生活方式和治理方式变革。

城市治理数字化转型的内涵是从人民立场出发，围绕“人民城市人民建，人民城市为人民”的重要思想，充分利用大数据、物联网、5G、元宇宙等新技术，优化治理效能，促进治理变革和拓展城市治理空间。其中，人工智能作为城市治理资源由量变到“智变”的中枢，是形成多元化、复合化治理手段的最优解，为城市治理数字化转型提供了新的增长极。

三、城市治理数字化转型的问题与挑战

城市治理数字化转型需要价值、制度和技术相互融合促进，在实践层面需要数字政府、数字社会与智慧化管理相互融合，超越了传统业务管理条块分离的执行机制，更加强调面向应用场景进行敏捷性治理。

在政府职能转变与流动性数据运营方面，还需要组织与“数智”相互挖掘潜能。近年来，以“一网统管”“一网通办”“接诉即办，未诉先办”等创新城市治理的基础，均是以政府组织结构创新改革为基础，在一定程度上消除了跨部门协同难的问题。数字化城市治理更加强调数据的真实性、流动性和未来发展的可利用性。在优化数据治理机构的同时，还需场景化治理挖掘数据价值、发挥“数据智力”，科学化提升城市治理效能。

在新的社会治理问题与处置手段方面，智慧化手段的不断升级要适应多元问题的敏捷性治理需求。城市基础设施、经济和社会的跨越式发展，需要匹配的是高质量、高效能的现代化城市治理手段。城市公共安全、社会秩序、社会服务等风险相互交织，所呈现的问题更加多元化，需要的管理模式更加精细化。人工智能为城市治理提供了技术支持，但城市治理是一个复杂、多元的系统，在数字化转型中需要深刻把握其价值和内涵。

人工智能赋能数字化城市治理主要面临管理理念、管理手段创新的挑战。基于云计算、大数据、区块链等新一代信息技术的应用需要与物联感知监测、人工视频巡查、视频智能识别、市民热线感知等社会感知、智能巡查手段深度融合，重构“人机结合、人网结合、以人为主”的城市治理模式，提升城市治理规范化、精细化、智能化水平。

四、人工智能在數字化城市治理中的应用实践

人工智能在数字化城市治理业务中的重要技术支撑是提升城市治理全过程处置效能。问题发现早、调查处置快、执法效果好是提升信息化管理能力的重要指标。本文主要对数字化城市治理应用中比较核心的四个场景进行分析。

（一）全要素敏捷调度

智能化指挥调度的核心是要发挥科技化赋能、扁平化指挥、实战化队伍、网格化管理的叠加优势。利用大数据汇聚、融合支撑能力，通过检测、分析、整合、智能响应，汇聚综合执法感知资源、业务资源、分析评价、预测预警等信息，将事件智能收发、重点区域三高分析、事件智能研判、门前三包智能识别等AI计算处理融入指挥调度业务应用中，形成“人工智能+指挥中心+综合指挥”调度模式。以智能化应用模型支撑数字化城市治理各类业务的扁平化指挥调度，以及对任务的全流程闭环管理与跟踪，日常业务与应急值守等。

（二）精准协同网格管理

协同管理网格是数字化城市治理面向基层治理的重要抓手，基层管理主要存在责任难分配、管理对象底数不清晰、基层治理向上“吹哨”难等问题。以汇集政务数据、视频数据和物联传感器三类数据为手段，以数据融合共享、人工智能算法算力平台和应用支撑平台为途径，将现场数据核准、现场人脸识别录入等手段应用于一线，将标准灌输于协同责任体系，并能够支撑任务自动化关联管理，以多种技术手段支撑基层网格化管理“底数清、情况明、信息快、考核准”的智能化网格管理模式。

城市治理数字化应用示意图。作者提供

（三）非接触式综合执法

结合视频智能识别等AI行为识别技术，将占道经营、乱堆放等违法形态联动接入非接触式执法管理，实现24小时自动调查取证，缩短案件平均处置时间，解决执法力量不足、现场执法冲突、法律文书难送达、执法权威性不强等问题，切实提升执法效率。

（四）时效性城市监管

运用知识图谱、聚类分析等新技术与新方法从更高层次、更大范围、更广领域进行治理过程数据监督，支撑多层级事件监管、业务考评、执法效果的评价。利用空间智能推荐模型、多线索交叉研判和云计算能力，自动化/半自动化进行工作绩效评定、现场监督互动、实施过程监管和专项性预测研判，形成AI助推、数据驱动的管理模式，为多层级用户提供完整统一、层次分明的实效性监管。

五、人工智能在数字化城市治理中的应用效果

人工智能在数字化城市治理中的应用，重点围绕数字化城市治理应用场景、物联网感知体系、网格化协同指挥体系和各类智能化技术支撑，提升城市治理科学化、精细化、智能化水平。

（一）以数据智能驱动，形成了数字化城市治理赋能“中枢”

数据智能与数字化城市治理业务深度融合，将数据灌输于业务应用当中，串联了各类应用场景，是数字化城市治理数字化转型的核心能力。数据资源整合、共享交换及业务应用形成了数字化城市治理数字供应链，是数据智能的源泉。數据智能是智能化调度、一线巡查执法等业务的核心要素，AI手段辅助的模型组、业务过程积累的数据价值同时可以“反哺”智能化数据应用能力，形成了数字化城市治理智能化数据闭环管理体系。

（二）固移融合、宽窄结合，破解了管理资源不足的问题

增强固移融合、宽窄结合的物联接入能力，在城市治理、公共服务等领域拓展和接入低成本、低功耗、高精度、高可靠的智能化传感器。增强与市政、能源、生态环境等重点领域物联网泛在感知接入能力，融合一张覆盖范围广、业务领域跨度大、设备数量庞大的由物联设备所构成的数字化城市治理物联感知网络。以物联网主动感知技术和“互联网+技术”被动感知融合深化城市运行和治理动态感知。大幅提升静态视频监控、移动执法记录仪、基于位置服务（LBS）基础设施、城区环境监测等硬件设备的采集、分析、整合效率，实现“定点+机动”的城市环境无死角主动监控模式。拓宽沟通渠道，进一步加强热线服务、网站、微博、微信、各类终端等多渠道信息的融合和挖掘，形成全程全覆盖式的“虚拟+现实”的信息汇总，打造多维度动态全市一体化的数字化城市治理感知体系。

（三）场景化融合支撑，克服了传统治理难以做到实时监管的短板

指挥调度、巡查执法、协调联动等业务应用中融合了特征抽取、图像分类、目标检测、语音识别、图像识别等技术，实现了数字化城市治理执法线索、案件的移动受理、在线审批、网上流转等过程的全程记录、实时监督。对城市管理事件的实时动态监管能力，也为数字化城市治理业务应用“一张网”夯实了基础。

六、结语

人工智能在数字化城市治理的应用研究很大程度上为数字化城市治理协同发展、高效管理提供了新的解决方案。目前，很多人工智能的研究成果还未真正融入数字化城市治理活动中，但人工智能在提升城市治理效能、降低成本、辅助决策等方面效果显著。人工智能的洞察力会随着数字化城市治理应用场景的融合越来越强，持续的应用融合也为未来敏捷型城市运行、管理和服务按下“快捷键”。

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（责任编辑：张秋辰）