人工智能

旷视助力打造新型城市智理的“罗湖模式”

2025China.cn   2021年12月22日

  习近平总书记 2020 年在调研中强调,“一流城市要有一流治理,要注重在科学化、精细化、智能化上下功夫”、“城市治理应该像绣花一样精细”。“十四五”规划和 2035 年远景目标中也明确指出,“分级分类推进新型智慧城市建设”“建设智慧城市和数字乡村”。

  对焦产业实践,释放 AI 价值,深圳市罗湖区智慧城市建设中心携手旷视,聚焦城市治理痛点、难点,以治理数字化转型为契机,全方位整合基层治理资源,探索出了一套“分级治理、片区统筹”的城市智理新模式。

精细化基层智理,罗湖区智慧城区建设率先探索

  罗湖区是深圳经济特区最早开发的城区,是深圳最主要的金融区和核心商业中心区之一。近年来,罗湖区紧紧围绕经济社会发展大局,大力推进城市信息化建设,在基础网络、基础设施、电子政务、资源共享、应用系统等方面建设取得了初步成效,为新型智慧城市建设奠定了坚实基础,推动智慧城市建设驶入快车道。

(图注-1:深圳市罗湖区智慧城市建设中心指挥中心)

  城市治理数字化是智慧城市建设的重中之重,尤其是随着城市治理的职能和范围的不断扩大,城市治理难度、工作负荷都在不断增大,通过信息化提升城市治理工作效率,也是当前智慧城市建设的重要目标。罗湖携手旷视针对“市容环境、宣传广告、施工管理、街面秩序和市政设施”等 6 大类 18 种城市治理场景中的各类违法与违规行为,基于城市治理视频智能分析识别系统——旷视万象,为罗湖区的城市治理行为提供了强大支撑,真正实现精细化管理。

(图注-2:深圳市罗湖区智慧城市建设中心智慧城区推进部 部长 韩韬)

  从之前的“长线调度”到当前的“治理分级、片区统筹”,罗湖区借助旷视万象实现了基层治理的进化,打造以桂园街道为代表十条街道的治理新模式。在治理效率层面,各个基层单位因事制宜,缩短城市治理业务闭环,激发街道、社区、商户能量,使基层治理工作效率实现 5 倍提升。在治理成本方面,下属各街道、社区,通过旷视万象,形成了从发现、分析、快速分拨、到自动复核的完整闭环,让基层管理人员的日常工作从不断上街巡查的“人海战”,向“人”与“机”的交互转变,节省大量人力与时间成本。治理结果上,管理部门发现问题可直击责任主体,处置过程 0 人力、0 纠纷,实现非现场执法,提升执法体验。

发挥多重价值,旷视助力罗湖区加速治理能力现代化

  作为罗湖区城市治理数字化建设的重要参与者,旷视基于自研的 Objects365 物品检测集和新一代 AI 生产力平台 Brain++打造了旷视万象城市治理视频智能分析识别系统。具备超强感知、业务闭环、自治培养三大价值,成为罗湖城市治理数字化建设落地的有效依托和强力抓手。

(图注-3:罗湖区桂园街道办执法大队现场办公)

超强感知:6 大类 22 小类全面覆盖

  通过集成高效能的算法,万象得以为罗湖区内的人脸、人体、机动车、非机动车和牌照等对象进行特征检测,与传统的人力巡查相比,能够大幅提升案/事件的发现与处置效率。针对城市复杂、长尾且碎片化的新需求,可覆盖 6 大类 22 小类城市治理事件识别。同时,基于人工智能生产力平台 Brain++和 Objects365 通用物品检测数据集,为行业客户用相对更低的成本实现本地定制算法的研发。

管理闭环:1 小时高效闭环处置

  除了用计算机视觉技术提升城市治理问题的发现能力,万象最大的产品价值在于通过系统平台化,打通了城市治理部门“智能识别、智能预警、智能研判、智能转发”的业务闭环,帮助城管部门高效处理问题。万象平台通过与罗湖区数字城管、大分拨系统及其他委办局系统对接,实现平台智能派单、处置结果 AI 自动核查,城市治理可经形成自动化闭环,实现 1 小时“高效处置事件”。

自治培养:以“人”为本的多维联动

  坚持以人为本,开放惠民是建设智慧城市的使命。提升人工智能和物联网的结合应用还能够很大程度引导责任主体对城市治理问题的主动整改与自治。在店外经营、户外摆摊、机动车违规停放、电动车违规进入楼栋等多类违规事件处理过程中,系统 AI 智能视频分析及时完成现场取证的同时,可利用结构化分析辨别责任主体,通过业务短信接口向责任主体推送整改建议通知,提升公众生活体验;在街道或公共空间内,甚至可以将扩音器与摄像头连接起来,以提示乱丢垃圾的行人,提升城市居民公民素养。

  如今,旷视万象已在全国近 20 个城区落地应用,以人工智能技术为核心,为城市治理的数字化、精细化、智慧化提供更多新的可能性。在旷视与罗湖区的合作探索中,AIoT 技术的加持使得城市治理视频资源得以充分利用,城市治理效率得以大幅提升,同时培养了市民自治能力,提升公民素养,罗湖区向建成全社会共享的智慧城市的目标迈出坚实一步,也为城市管理的创新提供了新思路、新参考。

(转载)

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