杭州下城區：“云上城管”引入“AI智能”

■ 張毅恒

黨的十九大報告指出：要提高社會治理社會化、法治化、智能化、專業化水平，善于運用互聯網技術和信息化手段開展工作。2018年11月，習近平總書記在上海考察時也強調，城市治理是國家治理體系和治理能力現代化的重要內容，一流城市要有一流治理，提高城市管理水平要在科學化、精細化、智能化上下功夫。可以說，利用大數據、云計算、人工智能等信息化手段，綜合施策，創新應用，是建設智慧城市、打造一流城市管理的必然要求。

浙江省杭州市早在2017年，便下發了《關于印發數字杭州（新型智慧杭州一期）發展規劃的通知》，以新一代信息技術，打造了智能化數字城管、智慧停車收費、智慧排水等30多個標桿應用系統，著力深化社會治理模式，促進城市精細管理。杭州利用數字技術手段推進社會治理起步較早，如何利用人工智能、大數據、云計算等現代信息技術，實現從智慧城管向云上城管的轉變，亟待破題。

當前城市綜合治理中存在的難點

杭州由于技術缺失、數據共享難等原因，在城市綜合治理方面存在不足之處，并且還有較大提升空間。

一是治理精細化不足。目前，物聯網技術已經運用于城市的部分硬件設施，例如管線、大型廣告牌等，但是人和物的連接還不夠緊密，多層面立體化的智能感知體系還沒有建立,例如在城市部件的管理上，散落在城市內部的窨井蓋、工地等還沒有做到全覆蓋、全連接，更不能動態管控，存在不少安全隱患，去年還發生了孕婦在窨井蓋不幸墜亡的悲劇。此外，占道經營、交通秩序、共享單車亂停放等問題，也因為沒有較好的動態管理抓手，對市容市貌造成較大影響。

二是管理智能化不足。一方面，目前違章信息的采集還依賴人工采集員按照既定頻次，全年不間斷開展巡查、上報，城市的基礎管理也主要依靠電話等語音方式進行傳達，導致對事件的處置情況、處置結果無法進行有效跟蹤、考核，相關報表需要每個執法隊員上報、統計，耗費大量人力，且容易出錯。另一方面，諸多視頻數據、傳感數據雖然得以存儲，但僅僅作為事后執法處理時的證據，并不能用于智能分析，既造成了資源浪費，也不能做到提前預防違法事件和重大險情。此外，傳統城市管理工作的統計數據沒有打通，不能相互連接、相互參照，建立智慧模型，用于綜合分析和判斷，對城市實務進行檢測、分析與響應。

下城區“智慧城管”向“云上城管”的轉變

為了推進城市綜合治理更加精細化、智能化，下城區政府聯合多方合作伙伴，打造了云上城管平臺。該平臺通過借助人工智能、衛星定位、邊緣計算、云數據分析等先進技術手段，以互聯網+城管模式，將城市的精細化治理與技術手段無縫銜接，做到了管理中的科學調度、實時發現并處理問題。

2018年，下城區受理市民群眾來電、來信、來訪9668件，同比下降35.58%；數字城管解決問題數12萬余件，同比下降22.83%，實現市民投訴與數字城管案件雙減量。

（一）“云上城管”的“三個智能”亮點

1.“云監控”實現全域智能發現

AI智能抓取識別。在平臺監控后臺進行人工智能升級，通過安裝在城市街道、市場上的監控攝像機，可自動檢測各類異常情況并抓取相關圖片，比如抓拍流動商販的人臉圖片，將抓拍的臉譜與城市管理中心的人臉信息庫進行對比，確定攤主身份。目前人臉識別的準確率已達到97%以上。

高清“天眼”全域覆蓋。整個轄區共升級覆蓋了2500余路三類不同功能監控，除普通高清監控、智能監控，還引入了高空全域云監控。該監控設置在35米以上的云上，監控區域輻射在3平方公里以上，可360度旋轉。該監控配備超高清探頭，可推近至極小范圍，清晰度極高，車牌號、人的面貌均可清晰辨識。例如，一個云監控就可以覆蓋武林廣場的全域圖，同時通過不斷拉近焦距可以清晰看到廣場中八仙女雕像的眼睛、嘴巴等細節。目前，該云監控已實現了人流密集區域一個監控全域覆蓋。通過三種不同形態的監控相輔相成，下城的城市運作情況一覽無余，真正實現了城市的可視化管理。

作業軌跡實時跟蹤。通過監控探頭的整合，將作業車輛、巡查車輛及采集人員全部接入GPS軌跡系統，實時反映在主系統屏幕上，軌跡全部載入數據庫；為執法、環衛、河道、綠化、市政、亮燈、停車等工作人員裝配智能城管通設備，實現自查和處置。

2.“云平臺”實現終端智能管理

平臺升級后實現了總覽平臺、日常監管平臺和防汛指揮平臺3個平臺的整合，將全區值班情況、運行情況、事件發生、停車收費、行政審批、單車管理、防汛抗臺等工作整合一體，并且實行實時動態管理。

從關注渠道轉向經營終端。重新梳理了全局的綜合管理體系，將城市長效管理理念從發現問題的渠道推動轉向終端拉動，從關注渠道發現轉向經營終端解決，實現12345、12319、96310、下城區長公開電話87012345、全國領先的數字城管采集、各條線監管中心巡查、市城管委微博微信、下城區城管局微博微信等渠道信息流轉、處理得完美銜接，真正實現“由發現到管理"”的根本改變。

從多頭處置轉向智能派件。云上城管AI系統，打通了管理者、指揮中心、一線隊員之間的任務下派和反饋流程的任務下派、處置、反饋，都可以在電腦或手機上，一鍵完成。

系統還可以及時自動生成日報、周報、月報，并分析數據的歷史態勢，為管理者提供數據支撐。有效改變過去不同終端分頭處置引起重復派件、處理之后等弊端，實現了一級監督、一級指揮管理模式。巡查人員在巡邏網格區塊通過城管通手機端發送問題情況、現場照片、發生點位等采集信息，系統后臺核實信息后，立即歸類立案，發出網絡指令，實現了在云端進行全方位監控、受理和派遣的一條龍處置流程。

3.“云數據”實現高效智能分析

AI分析，破解城市高發問題。云上城管系統引入了AI智能分析監控系統，通過人工智能的后臺視覺識別技術，借助原有監控設備，可以自動識別道路不潔、垃圾堆積、車輛違停、游商經營、出店經營、垃圾桶滿溢等城市管理問題。如此，城管部門3000多個監控探頭就相當于3000多個24小時工作的城管隊員，全天候識別違章行為，一經發現，平臺便會自動派單給該區域的執法人員，執法人員通過手機上的APP，可以第一時間趕赴現場處理問題。

平臺還植入了水位液位儀實時監控、城市管理事件區域性分析表、最多跑一次同比分析圖等模塊，可對河道水位、城管問題、審批事項等情況進行大數據分析，生成高發區域、高發案件等指標，為后續處理及預防提供切實可行的依據。例如，暴雨過后，水位液位儀監控提示河道水位上漲，可及時采取引配水等措施。

云端字典，掌握城市底本資料。下城區通過幾年來對道路、河道、井蓋、管網等數據不斷地采集和更新，數據庫信息經過不斷地修正和積累，已掌握了城市大部分的基礎信息，為預判處置問題和領導決策提供了數據支撐。

平臺升級后，內置了涵蓋了大數據庫的云字典，錄入了下城區域內城市部件的詳細條目和信息，共計12個類別，5000余條數據。例如，雨水篦子、跨河橋、窨井蓋等城市部件的材質、位置、養護單位等均能一目了然。猶如一本字典，發現問題后，可隨時翻閱、快速定位、有效處置。

（二）“云上城管”增值功能：一鍵切換的兩大模式

一鍵切換雙模式——防汛防臺指揮體系

平臺融合了防汛防臺指揮體系，在防汛抗臺、抗雪防凍等應急響應期間，切換至應急模式，屏幕界面顯示臺風路徑、物資調撥、水位等信息，可實時監測風情、雨晴、積水點、樹木倒伏、受災現場處置等情況。指揮中心可在第一時間了解積水、積雪路段的情況，第一時間了解工作人員在一線的工作情況。

全區監控成為指揮者的雙眼，可以看到處置區域的情況以及處置人員的工作情況；城管通成為處置人員及時上報處置結果和現場情況的工具；應急物資數據成為了綜合調配資源的數據支撐。目前，下城區有25個積水點、9個低洼易澇點，河道監控點位8個，今年來平臺共開展防汛防臺抗凍等應急15次，及時處置低洼積水點63處。

今年，系統還實現了防汛預警功能，通過在河道、下水道安裝高敏度傳感器，實時監測水位，一旦發現水量超過警戒水位，系統會自動報警反饋，強化了預警的及時性。

一鍵切換雙模式——共享單車監管系統

平臺還接入了共享自行車監管系統，利用電子圍欄技術，有效管理轄區內共享自行車的停放。平臺切換至共享單車界面后，可看到企業數量、在用車輛數、訂單數量、報警數量等實時更新的數據，并且可直觀地看到不同品牌單車在轄區內的分布圖。

試點打造延安路（下城段）管理示范街，兩廣一路范圍共施劃38個電子圍欄，集中在延安路（下城段）1.3公里區域，覆蓋地鐵站以及商圈周邊。衛星定位采用北斗和GPS雙模定位模式，電子圍欄的位置信息通過衛星測繪上傳至云上城管，并進行數據分析，對下城區規范共享自行車的管理起到了巨大的輔助作用。目前，下城區主要單車企業共3家，單車在用量約4.4萬輛，全區電子圍欄共80個。

應用效果

通過智慧城管建設的有效實施，更新工作手段，跟進工作方法,實現管控工作的四個轉變：被動向主動、滯后向提前、粗放向量化、無序向規范的轉變，初步實現六化。

日常巡查網格化。根據不同的業務劃定不同的責任網格，定職、定責、定量，嚴格城管事件時限和處置程序要求，確保第一時間并主動發現問題和解決問題。

發現問題全員化。目前，共有180個城管通，人手一機，相當于多了180雙眼睛，一人多用，執法、環衛、河道、綠化、亮燈、停車中心及市政所各自多了180個巡查員。

解決問題實時化。將原來至少經歷7～8個中間環節的流程簡化到2個環節，即發現-處置反饋，徹底改變了原有的原始的巡查、交辦、作業、反饋的效率低下的舊方式，真正實現了以群眾訴求為導向的城管事件的快速反應。

處置問題一體化。下城區將全區所有城管事件業務整合到一個平臺，以指揮中心為樞紐，綜合督察科為支撐，監管指揮各8個執法中隊和河道、綠化、環衛、亮燈、停車等5個監管中心和市政所的日常街面管理業務。

指揮調度智能化。通過AI數據支撐系統，實現對街面問題的全方位智能化監管。通過事件準確信息位置，使用事發地附近監控及時跟蹤整個事件的發展，對日常及突發事件的處置有的放失，真正達到街面力量投入科學，事件處置快速。

綜合研判精準化。通過基礎數據對接、AI智能分析，為執法、管理提供大數據分析和部門狀態的實時綜合預警。另外，將實現對部件類，如河道水位進行在線監測及時預警，對市政井蓋狀態、河道水位進行實時預警等。