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  • 从城市管理到城市治理
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    2019-01-29 23:53:16
    城市治理与社会治理的区别与联系,本次从城市与社会的内涵梳理,治理主体、治理模式及治理活动涉及的内容几个方面进行解释。
    

    城市治理的如下:
    城市治理的概念
    社会治理分析:
    在这里插入图片描述
    通过以上分析,从大的方面讲城市治理包含社会治理,目前街乡基层突出是基层的社会治理,而市县突出的是城市治理;基本原因是治理的牵头单位掌握的资源有关,市县掌握资源多,街乡掌握资源少,所以只能各自根据掌握资源情况进行治理内容的区分。

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    来源:帮尼资讯

    部分参考来源:中国安防行业网,图片来源网络

    近年来,随着计算机视觉技术的长足进步,AI在城市管理领域广泛部署。其中,AI视频分析识别技术成为城市场景中规模最大、数量最多、落地最广泛的应用。可以说,AI视频分析技术是构建数字城市基础设施的点“睛”之笔。

    但随着智能化产业的发展与城市治理日益复杂,仅仅作为“眼睛”来辅助管理人员的AI视频分析识别已经不能满足管理需求。该如何推动AI视频分析识别在城市管理中的深入应用来解决城市治理难题,成为了业界关注的焦点。

    AI应用之下,城市管理仍有诸多问题

    城市建设事业迅猛发展,资源、人口、产业等要素聚集增加,数据显示,未来10年将有68%的人口生活在城市,单体城市规模将突破5000万-8000万,这对城市基础设施和管理带来了巨大的挑战。

    一方面,城市基础设施承载能力与人口发展失衡,从而造成城市交通拥堵、公共服务供给能力不足、污水和垃圾处理能力不足、部分区域人居环境较差等一系列问题。另一方面,现有的城市管理模式涉及规划、建设、市容、执法、工商、民政、区县等多个主体,存在职权范围交叉重叠、管理死角多等问题,这进一步加重着城市管理者工作量与复杂程度,也无法保障经营者营业环境,并给居民的工作生活带来不便,城市治理问题逐步加剧。

    事实上,在《关于加强社会治安防控体系建设的意见》等政策的推进下,AI视频分析识别在城市治理中的应用已经较为广泛,其通过对场景物品的单纯识别、报警、委派,降低以往工作人员肉眼盯着屏幕管理的难度与差错率,且提供视频存储、检索等功能,提升管理准确度与效率,缓解了部分城市治理难题,比如嘉兴、苏州、青岛等城市都在大力开展城市治理数字化、智能化的探索。

    作为中国人工智能领军企业,旷视认为目前AI视频分析仍存在很大的提升空间。“从应用效果来看,目前市场中大部分的识别分析系统对城管部门职能范围内定义的部件、事件问题都无法做到精准识别,将推着三轮车的清洁工识别为‘游商小贩’造成误报是常有之事。

    此外,当前AI视频分析识别的应用处于早期,功能局限于感知阶段,能够在一定程度上提高案件上报效率,助力城市管理部门快速发现异常问题。而将AI技术加入城市治理业务环节当中的长期价值在于提升城市硬件设施的‘硬实力’,从而激发城市的活力,间接促进市民提升素质,形成自我约束、自我治理的良好习惯,最终目标是推动城市治理从粗放走向精细化、人性化的管理。”

    另外,地摊经济的复苏亦给城市管理带来新的挑战。放开“地摊经济”并不意味一放了之,摊位设置是否占用了盲道、是否影响了行人通行,营业结束后的环境卫生如何治理,摊贩的食品卫生安全如何保证……这一系列问题,看似微小,但对城市管理者来说,又是足够细致足够宏大。

    一旦处理不慎,就有可能带来连锁不良反应。如何在“放管结合”中让“地摊经济”烟火气与城市管理和谐共存?这考验着城市管理者的智慧,而地摊场景的高流动性等特点亦对现有AI视频分析识别技术带来了挑战。

    以AI智能化闭环,打破城市治理困局

    为解决城市治理难题,全国各地都在推进数字化城市管理的建设,结合“网格化”管理和视频巡查,用智能设备与系统优化城市公共空间,实现对城管部门职能范围内的城市“部件”、“事件”问题的智能化、精细化管理与非现场执法,具体包括市政公用、市容环卫、园林绿化、城管执法等各方面。

    在首创网格化管理模式的北京市东城区,以信息化作为基础,对辖区进行分块,基层管理人员能够快速处理群众诉求,并对各类城市管理对象全时段管理,从而提升城市治理水平。随着新技术、新需求的增加,东城区等地也开始推进传统网格化管理模式向科学化、精准化、智能化治理模式,致力打造新一代网格化城市管理和服务模式,赋能城市现代化治理。

    在这之中,更为完善的AI视频分析识别扮演着至关重要的角色。而基于AI视频分析识别在城市建设中的重要作用,越来越多的安防企业以及人工智能企业,也不约而同的推出了相关视频智能分析识别产品、系统亦或是解决方案。这类系统能够对市容环境、施工管理、街面秩序、宣传广告、公共设施5大类15小类城市管理问题进行智能识别、智能预警、智能研判、智能转发。让管理人员能够远程取证、获取信息并实现非现场执法,以实现高效业务闭环,可以帮助城市管理部门节省人力和时间成本,大幅提升管理效率,助力“数字城管”向“智慧城管”升级。

    城市治理智能化,AI技术发展最为关键

    不管从落地场景还是建设要点来看,在城市准确高效的智慧研判处理的背后,都离不开以AI技术为基础的视频识别技术的成熟与发展。

    在深入各种场景中并经过多重训练之后,当前的AI技术已经能深入理解场景特点与细节。而城市管理视频智能分析识别系统就是借助AI技术的此类特性,能够针对城市管理长尾场景需求,低成本、高效率地定制物品识别、区域识别、时间识别等多种算法,对场景中载具、经营物品等分别识别,精准鉴别违规事件并报警。

    如在执法环节,城市管理视频智能分析识别系统具备智慧执法远程辅助功能,让执法人员通过远程视频及时完成现场取证的同时,依托视频结构化和AI视频识别技术获取违法相关人员或违章车辆信息,再建立违法违规案件,并以业务短信接口等方式发送警告或处罚通知,实现非现场执法,相比现行通用的“AI视频分析识别+人工处理”模式不仅实用性更强,也有效解决了城市治理模式中“猫捉老鼠”的困局。

    此外,在当下所有的城市管理视频智能分析识别系统中,AI视频分析识别的介入减少了人为因素的干扰,让城市治理更加透明高效的同时,也可以帮助城市管理者对城市治理事项进行分析汇总,寻找城市治理的规律,推动治理走向精细化。

    目前,利用AI等技术实现不间断巡查、及时发现上报并处理问题正成为城市管理主要方向。尤其是“市域网格化治理标准体系建设指南”相关团体标准征求意见稿的起草工作在近日完成,更是推动着AI视频分析识别向实战性方向转变:打通城市治理全流程,让城市治理变为城市“智”理,为中国快速发展的下一个40年提前布局,这是AI视频分析识别在智慧城市应用中的必由之路,亦是中国一大批AI企业野望。

    未来智能实验室的主要工作包括:建立AI智能系统智商评测体系,开展世界人工智能智商评测;开展互联网(城市)云脑研究计划,构建互联网(城市)云脑技术和企业图谱,为提升企业,行业与城市的智能水平服务。

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    城市治理的目标是有效解决城市公共问题、提供城市公共服务、增进城市公共利益,但是由于城市具有高度的复杂性,对其有效治理是一项异常艰巨的任务。

    交通拥堵、环境恶化、公共安全堪忧……面向上述提到的“城市病”,仅依赖于人力管理已逐渐力不从心。结合人工智能、大数据、云计算等现代信息技术提升城市管理水平,是城市智能化升级,实现可持续发展的有效策略。

    这其中 AI 技术能够更多地释放城市资源和生产力,用智能的手段对人、车、事、物等关键实体进行实时、精准的分析,及时识别异常情况或者突发事件并发出警报,可以大幅提升治理效率和精准度,降低城市治理的人力成本,让我们的工作和生活更安全、更便捷。

    城市治理全景图

    目前飞桨开源的深度学习能力已经可以覆盖“市容环境、街面秩序、市政设施监管和灾害预警”4大类20+典型城市治理场景,无论是数据中心还是边缘服务器、安防摄像头、手机、平板等各类型终端设备,都有平衡精度、体积、运行速度的最佳模型以供选用,充分利用硬件性能,实现业务效果。

    飞桨这一系列开源能力已经得到中再财险、天覆科技等业界知名企业的广泛认可,切实实践产业智能化升级。

    下面就将通过两个具体的场景案例,为大家剖析飞桨深度学习技术是如何在城市治理领域应用的。

    场景一:河道漂浮物检测

    在河道、湖泊、水库等水域中,漂浮着各种生产,生活垃圾,严重破坏了水体生态环境。为了维护水域的清洁,清理水面漂浮物至关重要。而传统做法主要依赖于人工巡检清理,一方面由于监察范围广,耗费人力成本极大;另一方面,自然流域情况多变,很多时候仅靠人工无法及时发现处理问题,导致垃圾堆积或者水生植物泛滥。

    目前已有多家头部安防厂商,借助飞桨的深度学习算法,结合视频监控点位,完成河道漂浮物的实时巡视、检测、预警,预计可减少90%人工成本,真正实现“智慧水利”。

    河道漂浮物检测效果图

    场景二:火灾烟雾检测

    据统计,2020年全国共接报火灾25.2万起,直接财产损失高达40.09亿元。火灾已经成为危害人们生命财产安全的一种多发性灾害。

    火灾监控会存在很多难点,特别是在传统人工智能领域,因为火焰本身形状、颜色并不统一,要对火灾进行特征工程的建模十分困难,而深度学习则因为更强的学习能力和泛化性,可以完美解决这类复杂问题。

    针对住宅、加油站、公路、森林等火灾高发场景,可以应用飞桨目标检测技术,自动检测监控区域内的烟雾和火灾,帮助相关人员及时应对,最大程度降低人员伤亡及财物损失。

    目前中再财险(中国财产再保险有限责任公司)已经使用飞桨自研高精度目标检测算法 PP-YOLOv2 尝试对新能源车充电安全进行实时监测,并取得不错的效果,为生命、财产安全保驾护航更添助力。

    火灾烟雾检测效果图

    AI 在城市治理中的应用,意味着治理体系可以迅速精准地感知、判断、预测和解决各种城市问题,推动城市治理向着多元共治的方向迈进,更快更好地满足居民之所需,让城市和我们的生活更美好。

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