從城市單體智慧化到城市治理智慧化的探索

文｜武漢虹信技術服務有限責任公司 余道敏 肖偉明 黃曉艷 張重齊

一、引言

我國智慧城市的發展經歷了“數字城市”“智慧城市”“新型智慧城市”三個階段，當前正處于由智慧城市轉變成新型智慧城市的結構轉型期。新型智慧城市的核心是以人為本、智慧運行的理念，是城市治理智慧化的重要手段，同時也是構建智慧社會的基石。

加快新型智慧城市建設，推進城市治理智慧化，已經成為國家戰略，但目前新型智慧城市的建設面臨著一個嚴重問題：新型智慧城市的頂層設計已經較為完備，但落地實施仍很困難，主要是新型智慧城市的建設是一項非常復雜的系統工程，涉及到政府、民生等各個方面，導致城市基層感知數據采集難、互通難，城市治理智慧化無法得到基層數據的決策支撐，以致新型智慧城市建設出現許多“小智慧”“假智慧”現象。如何讓新型智慧城市建設落在實處，加快城市治理智慧化，已成為當下亟待解決的難題。

二、城市單體智慧化到城市治理智慧化

城市是由社區、園區、醫院、學校、商圈、道路等眾多城市單體構成，是城市的神經末梢，通過這些城市神經末梢的智慧化建設，收集各類智能感知數據，向上匯聚到神經元，再向上匯聚到“城市大腦”，建成海量城市基礎數據中心，通過智能判斷與大數據挖掘分析，提升城市運營管理水平，從而實現由城市單體智慧化到城市治理智慧化。通過城市單體的智慧化建設，滿足人民在生活與工作中的安全保障需求、便捷高效需求、低碳環保需求；通過城市治理的智慧化建設，幫助政府提升城市精細化治理水平。城市單體智慧化與城市治理智慧化，二者相互支撐、相互依賴、相互協同、相互促進。其關系如圖1所示。

三、總體技術架構

城市單體智慧化到城市治理智慧化的總體技術架構如圖2所示，分為感知層、網絡層、平臺層、應用層以及解決方案層：

1、感知層：通過園區、社區、學校、商圈等城市單體的可視對講、車輛通行、安防監控等感知設備，采集人、事、物等城市基層數據。

2、網絡層：針對不同的應用場景，利用工業控制網、物聯網、移動網絡、局域網等異構網絡方式，實現數據的實時傳送。

3、平臺層：平臺層包括物聯網設備集成管理平臺、物聯網大數據中心以及通用大數據管理平臺，實現數據的接入、處理以及存儲。

圖1 城市單體智慧化到城市治理智慧化

圖2 總體技術架構圖

4、應用層：實現上層應用功能，應用層包括：智慧建筑綜合管理平臺、智慧社區綜合運營平臺、智慧園區運營服務平臺、城市運營中心綜合管理平臺等。主要功能設計如下：

（1）智慧建筑綜合管理平臺，針對建筑物中照明、消防、門禁等各類智能化子系統，實現集中管理、一鍵控制、協同聯動、智慧運維。

（2）智慧園區綜合運營平臺，實現互聯互通的園區基礎設施網絡，高效、便捷的園區管理與服務，舒適、安全的生活服務，專業化的產業服務，綠色、低碳的生態環境，來滿足園區運營者、使用者、管理者、訪客、入駐企業等各方的信息化需求。

（3）智慧社區綜合運營平臺，融合社區居家生活的智慧家庭、智慧民生、智慧服務、智慧物業、智慧商業和智慧政務六大應用，使社區管理者、用戶和各種智慧系統形成各種形式的信息交互，以達到更加方便快捷的管理，從而為居民提供一個安全、舒適、便利的生活環境，進一步提升社區信息化、智能化管理與服務水平。

（4）智慧燈桿綜合管理平臺，實現智慧照明、智能廣播、視頻監控、環境監測、緊急呼叫、充電樁管理等功能。

（5）城市運管中心綜合管理平臺，城市運管中心平臺是基于居民社區、園區、商業綜合體、校園醫院等城市末梢的智慧化建設，收集海量的城市感知數據、基層治理數據，在平臺上對數據進行匯聚融合，從而為城市的運行管理提供智能化的研判結果、科學化的決策支持以及扁平化、可視化的指揮調度支持。

四、關鍵技術

1、海量物聯泛在接入技術

海量物聯泛在接入技術，是為解決物聯網設備接入網絡異構、協議眾多的難題，通過研究攝像頭、門禁控制器、道閘控制器、環境監測傳感器、消防傳感器、電子圍欄、地磁、震動光柵、電子巡更等多類設備的通信協議特征，收集主流設備廠家接口方法，研究廠家對接接口特征，建立接口特征庫，通過特征庫識別的方式，設計通用型協議適配方法，實現通信協議智能識別。同時建立接口協議與適配方法的關系庫，一旦協議識別成功，自動調用對應接口方法，實現物聯網設備異種協議動態適配，解決目前智慧城市建設中物聯網設備接入環節中，各設備對接適配需定制化開發，通用型不強，實施配置繁瑣的問題。接入方案如圖3所示。

2、大數據分布式存儲與組合檢索技術

針對物聯網感知數據海量、異構等特點，搭 建 基 于Zookeeper、Hbase、Hive、HDFS的分布式大數據存儲系統，Zookeeper 是一個高可用的分布式數據管理與協調框架，基于對ZAB 算法的實現，能夠在不同系統之間進行通知與協調，實現對數據變更的實時處理。Hbase 是一個構建在HDFS 上的分布式列存儲系統，其典型特征是大表、面向列以及稀疏，適合存儲海量非結構化、半結構化數據，支持實時數據讀寫。結構化數據采用關系型數據庫進行存儲。存儲架構如圖4所示。

基于分布式架構 Hadoop 設計的時空索引方法，為了充分利用Hadoop 在處理海量數據下分布式主從節點間的交互機制的優勢，實現對海量時空數據的快速檢索，將建立的時間索引、空間索引以及數據源索引結構存儲在不同節點中，即在 Hadoop 的分布式主節點上分別設計時間索引、空間索引和數據源索引，以實現時空大數據的快速檢索。索引設計如圖5所示。

3、基于人機融合的異構大數據清洗技術

數據質量直接決定了大數據分析的難度以及準確性，基于人機融合的異構大數據清洗技術能夠有效提升數據質量。數據清洗主要包括對空值、異常數據、冗余或是相似重復數據的處理，針對各類問題數據，建立相應的清洗規則，最終形成清洗規則庫，利用清洗規則庫對實時數據進行異常判斷，并做出補全、合并、刪除等處理，達到提高數據質量的目標。

數據清洗規則的來源有兩處，一是利用專家經驗，總結清洗規則；二是利用機器學習算法，推演新的清洗規則，通過收集的樣本數據，結合機器學習算法，進行聚類分析，推演出新的清洗規則，不斷完善清洗規則庫。數據清洗流程如圖6所示。

圖3 海量物聯泛在接入技術方案

五、應用探索

在武漢市東湖高新區某街道綜合治理項目中，進行了城市單體智慧化到城市治理智慧化的應用探索。

1、項目背景

武漢市東湖高新區某街道轄10 個居委會、11 個社區、13 個行政村，該轄區為全市最大的拆遷還建區，轄區的綜合治理、社會治安、社區服務等工作涉及面廣、工作難度大。2017年底，該街道辦啟動了街道、社區兩級綜治中心建設實施三年方案規劃的整體工作部署，力求通過信息化手段實現智慧綜合治理，打造多元共治共享的治理局面，提升基層社會治理智能化、精細化、專業化水平。

圖4 異構大數據存儲架構

圖5 分布式多級、多類型索引設計

圖6 基于機器學習的數據清洗流程

2、實施方案

第一階段試點工作擬接入2 個社區、1個商業綜合體等3 個城市單體，通過對社區、商業綜合體進行智能道閘、智能門禁、電子巡更、智能停車等智能化子系統的升級改造工作，實現智慧社區、智慧商業綜合體建設。通過實時采集社區、商業綜合體等城市單體物聯網感知數據，與公安、民政、城管、市場監督等政務數據融合后形成基層社會治理大數據中心，通過專家經驗與機器學習等技術的綜合利用，為街道辦、派出所、社區居委會等多方提供集“態勢感知、決策分析、事件管理、監測預警、專題應用、應急指揮”為一體的綜合治理大數據應用支撐服務，構建街道、社區兩級綜合治理中心。后續將會接入轄區內的學院、醫院等其他城市單體。

3、應用效果

該試點項目打通了綜治、公安、市監、城管等八大數據孤島，治理人口12 萬人，成為首個打通社區與城市運管項目。滿足綜治、黨建、紅色物業、安全生產、計生、民政、社區、園區等多元治理需求，同時有效聚合各類政務服務和便民服務信息資源，為居民群眾提供了多項就近服務功能；平臺完成以綜合治理為主的實有房屋數據、實有人口、實有車輛數據、黨建、城管、工商、計生、物業等基礎數據中心的建設工作，結合以門禁、人臉識別、車輛出入等動態數據，構建社區重點人員全景視圖，通過對重點人員、異常行為的實時監測，主動發現治安風險，將治安風險消滅在萌芽狀態。

六、結束語

中國城市治理智慧化仍然處于初始階段，充分利用新一代信息技術提升城市智慧化水平，是城市管理理念的重要變革，也是關乎民生改善的工程。在目前頂層設計、指標評價較為完善的情況下，大力推進國家治理體系和治理能力現代化，需要解決智慧城市建設落地難、實施難的困境。

從城市單體智慧化到城市治理智慧化，為智慧城市落地實施探索出一條切實可行的路徑：以社區、園區、醫院、學校、商圈等城市單體智慧化建設為起點，實現智能化基礎設施的建設、升級改造；以物聯網、大數據、人工智能等新一代信息技術為重點，實現基礎數據的采集、處理以及分析，構建城市治理大數據中心；以城市治理智慧化為終點，滿足多元治理需求，提升政府公共服務能力，打造和諧宜居的城市環境。