信息技術賦能的社區風險精準治理研究

張宇棟助理研究員 劉 奕副研究員

(清華大學 公共安全研究院，北京 100084)

0 引言

按照黨的十九屆五中全會關于“十四五”規劃和二〇三五遠景目標的建議，我國將進一步推動社會治理重心向基層下移，構建網格化管理、精細化服務、信息化支撐、開放共享的基層管理服務平臺。結合統籌發展和安全，建設更高水平的平安中國戰略部署，推進社區風險精準治理將是未來一段時期我國國家治理體系和治理能力現代化發展的一項重要任務。

社區治理是國家治理和社會治理的基礎工程。習總書記指出“社區是基層基礎，只有基礎堅固，國家大廈才能穩固”“社區服務和管理能力強了，社會治理的基礎就實了”。社區安全又是社區治理的基本目標。社區中人、事、地、物、組織高度匯集，風險因素眾多且相互交疊關聯，社區風險監測和防范是保持社區良好的運行秩序與持續發展的前提，亦是社會和諧穩定、國家長治久安的要求。

自2009年IBM提出“智慧城市”的概念后，以大數據為代表的各類信息化技術開始應用到社會治理之中，社區層面各種“智慧社區”建設方案也相繼被提出。政府部門和互聯網行業的一些機構開始圍繞社區治理與服務需求開發各種專門的信息系統，打造智慧社區平臺逐步成為當下熱點。與此同時，在多種多樣的智慧社區方案中，怎樣利用信息技術優勢找出社區中各種風險并加以控制，都是重點和難點問題。

在我國“新型基礎設施建設”戰略大背景之下，5G、人工智能、物聯網、大數據等新技術全面融入社區生活，數字科技的支撐為社區層面的社會治理社會化、法治化、智能化、專業化水平的提高提供“智慧新模式”的選擇。如今，“精確、迅速、小范圍、低成本、細節分明”正成為社區風險治理所追逐的目標。特別是在新冠肺炎(COVID-19)疫情應對中，社區作為疫情聯防聯控的第一線，也是外防輸入、內防反彈最前端的防線。科學防控、精準施策，是疫情防控常態化完善社區治理體系最重要的著力點。不僅限于重大疫情，面向自然災害、事故災難、公共衛生事件、社會安全等任何風險的治理精準化程度，都決定著社區化解風險的效能和抵御風險的韌性。為此，本文圍繞社區風險面臨的嚴峻挑戰，充分結合信息技術發展帶來的科技賦能機遇，全面分析研究社區風險精準治理發展戰略，為推動我國社區治理現代化提供理論支撐。

1 社區風險精準治理的需求分析

1.1 需求框架

社區作為城市的分形，是城市安全的基本單元。任何以城市為承災載體的突發事件，所產生的破壞影響最終都作用于一個或多個具體的社區。而城市突發事件的演化大都發生在具體的社區，每個社區的風險治理又組成了城市安全的基礎保障。因此，社區基層既是安全的本體，又是孕災的宿體，是開展風險治理的根本單元。

社區作為對突發事件風險監測與防范的末梢，承擔著“發現問題”和“解決問題”的雙重任務。能否及時、準確、全面地監測到社區內外各類動態，并從中分析研判出相應的安全風險態勢，意味著社區是否有機會在突發事件的事前開展防范化解的措施；能否選擇并組織實施最為有效、經濟、和諧的措施來應對顯在和潛在的安全風險威脅，決定了社區面向安全風險所呈現的韌性和應急能力。總體來說，精準化是社區風險治理體系與治理能力發展的目標。社區風險精準治理，就是要精準地監測與防范本社區區域內外的各類突發事件風險。將目標進一步解構，可得到縱向貫穿突發事件演化過程、橫向覆蓋突發事件全部類型的2個維度來確立精準化需求，如圖1。

圖1 社區風險治理精準化的業務需求Fig.1 Demands for precise governance of community risk

1.2 “縱向”需求

社區風險治理縱向維度上的精準化，主要包括突發事件事前的監測環節，如采集匯聚數據、識別風險隱患、分析預測預警等，以及防范環節，如風險管控、應急響應、處置救援等。這是一個串聯的過程化需求，前置環節精準化的結果，決定著后續環節精準化的前提。社區所采集的各方面數據越精確、匯聚的各類風險信息越全面，用于識別風險隱患的判據就越完備，進而做出更加精細的分析、獲得更加符合實際的態勢預測，以及向相關方發布及時準確的預警信息。在此基礎上，社區可以有針對性地組織開展風險管控。當風險進一步演化成突發事件，依據實時的全局信息和可靠的態勢預測，社區能夠實施高度適應應急需求的響應措施，諸如物資調配等，以最低的成本開展最有效的處置救援。

1.3 “橫向”需求

橫向維度上，精準治理的對象范圍要覆蓋社區所面臨的包括自然災害、事故災難、公共衛生事件、社會安全事件在內的全類型突發事件及其耦合災害、次生事件的風險。但也不是所有的突發事件風險都在社區層面得以治理。為了在城市的市域實現風險治理的全面覆蓋、不重不漏，通常可將各類突發事件風險劃分為“點”風險、“線”風險和“面”風險。其中，社區主要承擔的就是“點”風險的治理，包括社區范圍內基礎設施關于地震、臺風、暴雨等各類自然災害的各項防災減災和疏散逃生，水、電、氣、熱、電梯等設備設施運行安全及火災等事故隱患排查整改，公共空間衛生消殺及重大傳染病疫情防控，基層人口和綜合治安管理，等等；社區“點”風險之間連接著“線”風險源，如城市里的公路網、軌道交通網、生命線網等系統。雖然“線”風險密布于更大的城市尺度空間，很難通過獨立的社區開展有效的風險治理，但作為“線”風險的末端，社區仍具有表達和反饋系統運行結果的功能；社區所處的區域自然社會環境和毗鄰區域等構成的“面”風險，更依靠全部社區的共同治理。

1.4 信息技術支撐需求

隨著信息技術的蓬勃發展，大數據、物聯網(Internet of Things，IoT)、人工智能(Artificial Intelligence，AI)等一系列技術手段被廣泛地引入社區治理場景，顯著提高了社區風險治理的精準化水平，為實現社區風險精準治理的各項業務需求提供了充分支撐。例如：布設于社區內外公共空間中的各種前端攝像機、傳輸線纜、視頻數據存儲設備及視頻監控平臺所構成的安防系統，能夠采集實時的視頻影像，進而分析出對應空間內人員、車輛的危險行為和物體、環境的危險狀態信息；由智能化的水表、電表、氣表、暖氣空調控制元件、電梯監控系統、消防控制系統等各類傳感器、網關、邊緣計算設備所構成的設備設施監控系統，能夠采集實時的狀態參數，進而分析出對應設備設施的運行隱患及故障信息；居委會、網格員、物業公司、志愿者以及居民等社區中多元化主體通過信息化的形式參與到社區“共治”，各種登記和業務過程中不斷沉淀的數據，構成人員、物資等重要的底數信息。

顯然，信息化作為最基本的前提，將社區人、事、地、物、組織等各種要素數據化、數字化，為進一步開展精準的定量計算分析創造條件。有了數據之后，還需要對數據進行分析，挖掘出數據中蘊含的風險信息，這一步更離不開信息技術的支撐。在多源異構數據采集匯聚的基礎上，通過數據的時空融合分析與集成共享技術，在多業務需求驅動下跨尺度、跨領域地解析出各類風險信息，是實現社區風險治理全局精準化的關鍵。

2 社區風險精準治理的發展戰略

2.1 技術與制度的協同發展

技術發展一般遵循“理論—技術—應用—需求—理論”循環，社區風險治理技術的應用水平不足，甚至會進一步造成技術發展的停滯并陷入惡性循環。為達到信息技術賦能社區風險精準治理的效益最大化，就需要與之匹配的制度來提供技術應用的保障性規范。當前，信息技術的發展大都能夠有效支撐社區風險監測與防范的任何單項任務。而隨著技術成本的逐步降低，社區風險精準治理所面臨的發展難題重點向“誰來用”“怎么用”的問題上集中。我國社區普遍存在著技術與制度的協同性不足。相較于技術發展水平，制度的落后使得社區風險治理的組織條件與數據條件發展不同步，進而使得數據隱私問題突出、數據資源閑置、有系統但不用系統的“人—機”隔離現象等，這些短板都在應對COVID-19的初期中有所暴露。

盡管社區治理的制度對技術的選擇是主動的，而技術對制度的影響是被動的，但技術與制度的協同，通常會驅動業務流程的重構，改變傳統的社區治理多主體間的關系，如圖2。一方面，大數據等技術改變了社區各類主體參與社區治理的形式，通過數據資源的共建、共享，形成圍繞社區多源異構數據的社區風險治理組織體系，進而在提高工作效率的同時，為精準化的風險治理厘清多主體協同關系；另一方面，制度適配性的提高，有利于獲得充足的、可信的數據資源，從而為社區風險精準治理提供豐富且高質量的數據資源。因此，社區人、事、地、物、組織的數據采集、處理、應用、共享，以及網格化功能拓展、IoT等一系列社區風險監測與防范關鍵技術發展，與多主體社區治理組織體系及其協同機制構成互利共生關系。

圖2 社區治理多主體關系Fig.2 The multiple subjects relation of community governance

2.2 基于數字孿生的技術集成

技術發展本身是靈活和快速迭代的，而制度需要具有一定的穩定性來保證其公信力。因此，我國社區風險精準治理整體上呈現出“技術在前、制度在后”的客觀發展規律。單就社區風險治理的技術層面而言，是存在典型的“木桶效應”的。單一的先進技術應用很難帶動整體技術體系的進步，而單一的后進技術短板則會造成整體技術體系的落后。所以，社區風險治理的精準化，是一系列利用信息技術驅動業務流程重構的系統化迭代過程。而圍繞核心技術的集成化之路，則是實現持續改進的必然選擇。當前，在選擇核心技術的眾多實踐過程中，以“數字孿生”技術為核心的社區風險治理創新，正逐步成為熱點。

“數字孿生城市”是超越“智慧城市”局限性的、更新的技術趨勢。近年來，集成了包括建筑信息模型(Building Information Modeling，BIM)、傾斜攝影測量3D實景建模、地理信息系統(Geographic Information System，GIS)、大數據、IoT、云計算、5G網絡通信、有限元模擬等的一系列技術應用的城市信息模型(City Information Modeling，CIM)，正同步構建數字孿生的智慧城市，重塑了城市全要素的表達和管理模式。

同樣的，“智慧社區”也在向著“數字孿生社區”進化。對應于物理實體社區通過多學科、多物理量、多尺度、多概率的仿真過程，實現時空融合的數字化映射。與此同時，也把社區的基礎底數、人的行為、物的狀態等各種動態變化都映射到一個數字模型上，從而構建起數字化的社區孿生體，如圖3。以“數字孿生社區”為核心，能夠匯聚融合多源異構數據，形成與實際社區時空同步的風險要素信息，直觀、客觀地反應社區態勢變化，從而能夠精準地計算、分析和預測社區風險，并用于不同防范措施的推演，輔助社區獲得最優化行動，以實現社區風險治理的精準化。此外，“數字孿生社區”也將為有序化、規范化的吸納技術集成，以及制度對技術的適配提供依托。

圖3 數字孿生社區集成技術框架Fig.3 The technology framework of digital twin for community integration

2.3 社區風險精準治理一體化

近年來，我國社區治理在基層網格化的基礎上，也進行了諸如“多網融合”等朝向“一體化”邁進的有益探索，但依然存在著“條塊分割”的問題。由于頂層設計的缺失與復雜的歷史遺留問題，社區中對應不同業務部門的各種信息系統繁多且應用水平參差不齊，加之社區的應急體系與治理體系相互獨立的現實狀況，矗立起典型的“數據煙囪”，成為目前制約社區風險治理精準化的關鍵瓶頸。

要想拔掉社區風險治理的“數據煙囪”，最重要的是如何推進社區治理組織體系與協同機制面向信息技術的適配，以提高多主體參與社區治理的專業化和“人—機”協同程度。在技術層面，可以依托以數字孿生社區集成技術框架為主的社區全息物聯感知體系，從利用接口實現多系統的同步通信，到多系統的相互兼容，再到多系統的模塊化集成，逐步構建智能物聯、人在回路的社區治理一體化平臺。進而達到多項業務一體化融合，“平—戰”一體化融合，“管—服”一體化融合，將社區中的人、事、地、物、組織等方方面面的信息融合匯聚、集成共享，進一步促進社區風險治理精準化的實現。

3 社區風險精準治理的技術體系

3.1 統一時空坐標的社區數字模型

具體到如何構建好社區風險精準治理一體化平臺頂層設計的問題上，不僅需要兼顧系統性、可行性和前瞻性的戰略框架，更需要清晰的底層邏輯落實到明確的抓手。為此，結合我國社區實際，對照數字孿生社區技術，研究提出統一時空坐標的社區數字模型作為社區風險治理精準化發展的技術體系迭代原型。通過“GIS+3D+BIM”技術集成，對社區主要的建(構)筑物等基礎設施及環境進行跨尺度的數字化建模，融合社區域內及周邊區域的GIS空間數據、傾斜攝影3D實景數據、主要建(構)筑物主體結構數據，實現社區物理結構特征的全局化、系統化、可視化。對社區物理實體的空間基礎建模可分為3層疊加結構，整體由3個相互映射的圖層數據構成。

圖層1：在模型的底層為地理信息系統建模(GIS模型)，該層對應“宏觀—中觀”，跨尺度顯示社區所在城市及社區區域的可縮放二維電子地圖與衛星影像地圖，從全局視域獲得從城市尺度到社區尺度的空間位置關系。通過測繪及第三方地圖數據搭建，并接入與社區相關的GIS空間結構數據，以及動態可更新的地理實體信息。

圖層2：在模型的中層為傾斜攝影三維實景建模(3D模型)，該層在底層GIS模型的基礎上，對應社區的地圖位置建立社區全域內的高精度3D實景模型。對應“中觀—微觀”，跨尺度更加真實、直觀地顯示社區域內的道路、綠化、公共設施、建(構)筑物單體等物方紋理信息。通過無人機傾斜攝影技術構建社區的3D實景模型，并在其中加載物聯網(IoT)數據，實時展示智能感知反饋的社區動態。

圖層3：在模型的頂層為建筑信息系統建模(BIM模型)，該層在中層3D模型的基礎上，對應社區內核心的建筑物等建立“微觀”尺度下的主體結構三維的立體實物圖形，系統性地提供建筑物物理和功能特性數字化表達。通過BIM建模技術對社區主要建筑物單體進行建模，匯聚社區核心建筑物的全部工程數據。

3.2 數據資源

在上述建模的基礎上，社區的人、事、地、物、組織等數據可按照時間依次根據相應的空間分布記錄和顯示在模型上，從而實現時空統一坐標的社區多源異構數據匯聚融合及可視化。社區數字模型和動態的數據共同組成了數字孿生社區的基本構形，面向社區風險精準治理需求的數據資源主要涉及但不限于以下幾類：

(1)地理信息數據，主要包括：社區內外全部道路、建(構)筑物、組織機構、生產經營單位、其他公共設施數據，為可公開獲取的公共基礎數據，在GIS模型、3D實景模型中標定和關聯有關信息。

(2)建筑分布及內部結構數據，主要包括：社區的園區規劃圖、建筑內結構平面圖、人防工程圖、電氣施工圖、應急疏散通道等數據，可由社區、物業或承建單位提供，在BIM模型中關聯有關信息。

(3)水電氣熱管線設備及電梯數據，主要包括水電氣熱公共線路、設備、電梯設備、消防設施、相關物聯網傳感器等數據，協同運營單位獲取相關數據，部分傳感器根據實際需求布設，在GIS模型、BIM模型中關聯有關信息。

(4)視頻監控數據，主要包括：門禁、園區、建筑內公共區域視頻監控攝像頭，接入現有系統數據，將分布數據的點位圖對應在GIS模型、3D實景模型、BIM模型標定并關聯有關信息。

(5)社區治理通用數據，主要包括：人口、車輛、物業等數據，由社區、物業提供，通過各類系統登記的信息數據，被記錄為關聯時間和位置信息的動態數據。

(6)移動終端數據，主要包括：社區重點人員監控和特殊人群監測裝備、網格員手持終端、社區居委會移動終端應用程序、物業管理移動終端應用程序等數據，由關聯時間和位置信息的有關業務數據接入。

3.3 信息化賦能風險精準治理的功能應用

加載了多源異構數據資源的社區數字模型，為社區風險監測與防范各個環節的精準化創造了數據條件。在此基礎上，還需要引入面向具體業務需求設計的數據分析功能，才能組合為完整的社區風險精準治理一體化平臺。不同于相對標準化的社區數字模型具有通用的結構，依照社區實際面臨的突發事件風險情況，各類數據分析功能是針對不同需求的個性化的應用，如本文給出的以下2例常見模塊示例：

(1)基于人臉識別、視頻定位等視頻分析技術的智能門禁、安防監控系統，可賦能身份核驗、非配合測溫、車輛定位、可疑人員軌跡跟蹤等任務，全天候地精準感知社區域內人員車輛動態，并在社區數字模型上顯示可疑人員、車輛違章、垃圾堆放、應急通道占用、重點區域闖入、聚眾和危險行為、煙火監測等實時的預警。

(2)基于各類水、電、氣、熱管線設施及電梯設備等布設低延時、低功耗、廣覆蓋的傳感器監控裝置所構成的IoT網絡，監測、記錄和轉發相關運行數據，實時監測和主動發現社區設備設施故障隱患，并在社區GIS模型、3D實景模型、BIM模型中的相應位置實時顯示設備故障預警信息，以及智能化推送處置決策。

除此之外，功能還有：社區火災風險評估、危害預測及應急逃生仿真，燃氣泄漏風險評估和事故毀傷的模擬分析，社區震害模擬及地震災害下的大規模疏散，以及警務、政務、物業的管理信息系統等等。應用的多樣化意味著所構建的技術體系良好的可擴展性，這將充分滿足社區風險精準治理“縱向到底、橫向到邊”的發展需求。

4 結論

本文按照“提出問題—分析問題—解決問題”的邏輯，就信息技術賦能的社區風險精準治理問題展開全面而深入的討論。社區的運行和發展時刻面臨著自然災害、事故災難、公共衛生事件、社會安全事件及其耦合災害、次生事件的威脅，需要能夠精準地采集匯聚數據、識別風險隱患、分析預測預警，并開展有效的風險管控、應急響應、處置救援。進一步分析推進社區風險精準治理的核心問題，在于社區在風險治理制度層面的多主體組織建設與管理機制能否同步適應和配合好先進的信息技術應用，使之賦能社區風險精準治理的效益最大化。為此，本文提出基于數字孿生的技術集成和社區風險精準治理一體化2大發展戰略。在此基礎上，構建基于“GIS+3D+BIM”的統一時空坐標的社區數字模型，用以匯聚融合社區人、事、地、物、組織多源異構的數據資源，從而面向具體業務需求開展數據分析。總體上，不僅為推進即有社區開展CIM建設和應用提供解決方案，也為實現社區風險精準治理提供了系統化的技術體系范式，豐富了我國社區治理現代化的理論成果和實踐方案。

展望未來，無論是“智慧城市”還是“數字孿生社區”的發展都離不開對社區風險精準治理議題的進一步深入探討。而隨著信息技術賦能社區風險治理各項應用愈加的成熟，諸如視頻監控系統、傳感器網絡等各類軟、硬件也將針對社區風險更加專用。屆時將需要具有科學信度與合理效度的評估機制來標準化、規范化的拉動社區的相關技術與制度進一步協同發展。精準化的背后更意味著對個人信息的利用和隱私安全的保障，相關法律的不斷健全以及社區安全文化建設，對應著社區風險精準治理各項信息技術應用公信性的建立和習慣性的培育。