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上海城市管理的AI“绣花针”:有速度有力度更有

发布时间:2021-08-02 12:10  

  2021世界人工智能大会7月8日在上海拉开帷幕。以“智联世界 众智成城”为主题的本届大会将围绕“AI赋能城市数字化转型”方向,探讨人工智能技术创新与产业落地的前沿进展。

  在迈向全球卓越城市的途中,上海近年来不断创新实践,探索城市精细化治理的新路径。城市管理要切实做到“像绣花一样精细”,需要怎样的“绣花针”?如何持针走线?人工智能和大数据等技术的落地发挥了重要作用。

  2021世界人工智能大会开幕之际,澎湃新闻联合上海人工智能研究院推出《算法周刊》创刊号“世界人工智能大会特刊”,聚焦城市管理“绣花针功夫”背后的人工智能软实力。

  2021年6月30日晚,上海,“永远跟党走”黄浦江主题光影秀上演。澎湃新闻记者 朱伟辉 图

  面积6340平方公里、常住人口超过2487万、每天消耗近4.3亿度电、公共交通日均客运量超1600万人次、“7×24小时”市民热线万件市民诉求……若将城市比作计算机,超大城市上海日常运行背后的运算精度和数据处理能力属于世界顶尖水平。城市治理越来越趋向精细化的今天,从市民发现反映问题到后台任务派发、问题解决,上海追求的是精确到分钟级的高效反馈及办结速度。

  如果说过去的城市管理更多依赖“人海战术”,那么,在人工智能等数字技术能量持续释放的现在,“数据战术”已越来越多地应用于确保城市安全有序运转的方方面面。要使超大城市管理像绣花一样精细,人工智能就是那枚“绣花针”。

  “传统的城市管理只有主动和被动的方式,没有自动的方式。城市数字化转型将城市管理的对象数字化,由此产生持续性管理能力。这种城市治理模式是自动化、无缝隙、全时段的。”上海联数物联网有限公司(下称联数物联)副总裁卢勇近日接受澎湃新闻专访时表示,数据流通的价值,不仅仅在于面对突发事件时的快速反应能力,更重要的是防患于未然,以最小的社会运行成本杜绝城市生活中的各类风险。

  过去三年里,联数物联投入到一场全新的城市精细化管理探索中,牵头实施国家发改委2018年数字经济试点重大工程上海大数据应用创新项目——“大数据与城市精细化管理(静安)”项目(以下简称静安“151项目”)。该项目在住宅、商圈、交通枢纽等代表城市混合形态的一街、一路、一区中选取了一系列典型场景。场景的筛选标准堪称严苛,专挑上海城市管理中的“民生热点、政府痛点、管理难点”。截至2021年5月底,静安“151”项目场景传感器安装全面竣工,完成电梯运行管理、河道水质管理、道路积水监测、居民用电安全管理、消火栓水压管理等15个场景超10万个传感器的安装工作。

  通过大数据“穿针引线”,运用物联网、边缘计算、云计算、大数据和人工智能等技术手段,有速度、有力度,更要有温度,这是上海城市管理的“绣花针”功夫。这套精密的城市智能管理体系背后,大数据、人工智能等技术弥补了“人治”的弱项和不足,使得城市治理效能大幅提升。

  今年1月下旬,上海突发疫情,1月20日开始连续出现16例本地确诊病例。上海没有搞全员核酸筛查,没有阻断交通,没有封城,更没有一刀切、扩大化的闭环管理。通过第一时间启动应急机制,迅速锁定场所、锁定病例、锁定识别对象,精准有序地遏制住疫情。截至1月27日,一共安排核酸检测累计筛查4.1万多人。当天的上海市政府记者招待会上,上海市市长龚正宣布:此轮疫情已得到控制。

  一座千万人口级别的国际都市能够在不让城市停摆的前提下如此快速控制住疫情,上海的精细化疫情防控获得了全国网友点赞。复旦大学附属华山医院感染科主任张文宏将上海防疫工作形容为“陶瓷店里抓老鼠”,希望既抓住老鼠,又不要打破瓷器,希望不要因为防疫对社会生活产生大的影响。

  时间倒回到2020年1月30日,大年初六。江苏路、七宝镇和静安寺三个街道同时向上海市城市网格化管理综合指挥中心提出,很多部门向街道要疫情相关的数据,能否将来沪填报的数据和上门摸排的数据联动结合起来:甫一填报,街道即上门摸排,数据上传到库里供随时调用。

  疫情防控最严峻的时候,是个什么情形?外地返沪人数一天高达四五十万人。等到填完健康信息,分配到各个区,各个区再分配到各个街道,48小时过去了,防控最关键的时段已经流失。

  为此,上海开始设计开发一套系统,以微信为采集端,PC作为作业端,大屏幕作为指挥端。通过疫情防控三色图,每个街道能实时查看哪里有病例,哪里有重点地区来的隔离人员。

  这套系统不仅让基层工作人员从“表哥”、“表姐”的繁冗文件工作中解脱出来,也大幅提升疫情防控的速度和效果。

  随着防疫重点逐渐转向境外流入控制,防疫系统衍生出翻版——境外人员服务系统,集纳了入境、集中隔离、居家隔离等信息,令整体效率大幅提升。

  在2020年疫情防控形势依然严峻的某个时间点上,全上海共有多少集中隔离的外籍人士?这个看似简单的问题,其实很难有准确的答案。

  如果把任务交给隔离点酒店进行清点,陪同人员的存在造成混淆;如果以入境数字来算,又无法排除居家隔离的群体。

  “我们的工作,就是把多口径的数字汇总起来,处理成一个最接近真实的结果。”卢勇对澎湃新闻说道。

  为了给出这个简单的数字,需要打通各部门之间的数据墙,需要基层组织高效科学的参与,更需要数字治理的技术手段。“上海在疫情防控时能有所作为,和现代化、信息化基础设施是分不开的。”

  这只是上海 “一网统管”防疫专页的一个掠影。大屏幕上,各个小区的居家观察人数、健康状况、重点地区来沪人数、小区封闭状况、卫生消毒状况等都数据全部汇总,一目了然。这套数字化治理平台深刻地改变了流行病学调查。

  将各个部门数据实时叠加拟合,能发挥“1+1大于2”的价值,透视出最真实的问题。

  例如,疫情期间,数据显示有些区的隔离点酒店已经满客,有些区的酒店却几乎空置,此时便应进行更高效的调整。再结合住建部门留存的建筑数据,有助于进一步筑牢疫情防控的安全屏障。

  基层力量在上海新冠疫情防控期间格外凸显。居家隔离人员的监测涉及到公安民警、卫生防疫站和居委会等方面,必须联勤联动。

  这个复杂的问题,被简化为以工单的形式流转。居家隔离人员回到小区,触发工单,公安民警12小时内必须上门确认,每天消杀和测量体温的任务则派给居委会,定期上门查看。

  “现在的城市管理已经不是单一部门在做,必须联动。”长期从事大数据及人工智能领域研究的上海大数据联盟理事长汤奇峰此前曾在采访中对澎湃新闻表示,一个事项在不同发展阶段,涉及的主管部门、人们关心的主要矛盾会发展变化,需要各部门联勤联动处理,灵活调整方向。技术和数据,是作出判断的关键依据。

  这就涉及到以多维度、高精度、高密度数据采集构建起城市感知力之后的下一步——执行能力和作业能力。其实,在城市的智慧转型和数字化转型浪潮中,以传感设备和技术搭建起感知层并不难,但这只是整个体系的首要环节。

  随着上海防台防汛季节临近,一个现实问题出现:下立交积水、路面积水、小区积水、树木倒伏等问题频发,这些都属于防汛范畴。以往,当以人工智能发现路面有积水,各支队伍立即出动。但是,现实中导致积水的原因相当复杂,首先要判断的是,究竟是由于树叶覆盖导致的排水不畅还是地下水位上升导致的泄洪问题?不同原因对应的是不同的响应队伍。当各部门联动工作,无论是解决问题投入的资源还是速度,都有了极大改善。

  实际上,若再往深层次探究,这涉及到城市管理矩阵结构的微妙变化和流程再造——条块融合、打通横向部门之间的数据壁垒和跨部门协调效率低下等城市治理痛点,将城市管理扁平化。

  过去需要处理的事务相对单一,政府部门分工较为细致。但当城市管理事项日益庞杂、新的挑战越来越多,跨部门事务的数量级大幅增加。多部门协同、大数据互通,让数据畅通、管理流程畅通、指挥畅通、考核畅通,只有将这些都结合起来,“有温度”的城市才不至于只是停留在概念上。反复实践之后,这套流程被固定下来。

  通过将城市按照一定标准划分成边界清晰、大小适当的管理区域,上海形成了下沉到各个街镇社区的网格化平台,对“网格”范围内的问题快速发现、联动解决。这换来了管理运行的高速运转。

  “‘一网统管’服务于政府治理。政府部门的组织职能是一定的,但现在看来,城市管理就需要把组织变成可编程组织,”卢勇说道,“比如说110的警情不一定非要等到警察去处理。将作业力量网格化地配置到基层,一发现问题就去解决。”

  搭建可编程组织的关键在于把专业的复杂案件,拆解成许多个社会面可以作业的基层问题。

  不是所有的专业问题都可以拆解,但起码跨门头经营、占道经营、毁绿、乱抛垃圾、机动车乱停放、道路破损,总是能通过可编程组织发现的。了解各部门工作人员的定位、轨迹和作业技能,就能把订单派给最合适的人选,可以显著提高治理效率。

  什么人在什么时间什么地点处置什么事项、完成什么标准化动作——把复杂任务拆解成单一任务,把专业任务拆解为更通俗化的表达,这大大降低了执行难度。网格员的培训有多高效?每段培训材料只有90秒,速学速成。

  网格员“接单”前往现场之后,人工智能算法扮演了更重要的角色:人工拍摄城市治理中出现的问题上传之后,系统自动发派给相应部门,触发后续处理流程。

  依托于网格员日常巡逻的频次和覆盖面还是有限的。借助机器的力量,这一过程正在向无人化、智慧化升级。

  同样的,通过大数据和人工智能技术,结合网格化管理,上海在无名道路的管理上发挥了极致的速度。从摸排全市无名道路的数量、位置到部署开发出一套管理系统,仅耗时一个月时间。无名道路存在的隐患大,但往往跨区跨街镇,管理起来掣肘颇多。这种快速响应速度,在传统的技术手段和治理模式下难以想象。

  相比于处理问题,预防问题、预防风险更为重要。截至2020年初,在上海12888座玻璃幕墙建筑中,已经有57%纳入“一网统管”城市运行管理系统。这7331座“上网”玻璃幕墙在2019年全部撑过了台风“利奇马”,没有一块玻璃掉下来。

  在上海市城市网格化管理综合指挥中心的大屏幕上,运行着一座数字孪生的上海。工作人员可以实时查看的事物,除了7000多座玻璃幕墙,还有井盖、路灯、消防栓等1495万个城市部件,2万多公里的地下管网,5000余个工地和深基坑等。

  “数据交易听起来比较窄,但在实际运行过程里面,其实我们和数据治理这个概念非常紧密。因为在整个数据交易过程中,现在大家讨论比较多的像数据确权、数据价值的固定、隐私保护、跨境数据流动,其实核心都属于数据治理范畴。”汤奇峰曾解释称。

  以小区里消防通道占用为例,此种现象比比皆是,传统的检测手段是安装地磁感应设备,感应到的重物存在时长一旦超标,便会发出警报。

  然而,上海总共14000多个小区,加起来约有3万多个消防通道,地磁设备难以全面覆盖。

  如何全面解决问题?其实,数据治理可以将“消防通道有没有被占用”的问题,转变思路为“消防通道是否可能被占用”。

  细究起来,某地会否被占用与多个因素相关,如周边商业设施有无停车场、当天的天气情况等,换句话说,可以被预测。

  “我们把现有的地磁数据作为训练机器学习的资料,让系统判断未装地磁的地方可不可能被占用。如果系统判定可能,就让物业去现场确认,反馈回来的结果变成一个训练闭环。”卢勇介绍道。现在这套人工智能的准确率已经达到85% ,未来的目标是逼近95%。

  这个案例很好地解释了数据治理。为给定的实际问题,找出可用的、高质量的源数据,进行共享、加工,做成一套标准,使其后续自动运行。

  2020年4月发布的《中共中央国务院关于构建更加完善的要素市场化配置体制机制的意见》中,“数据”被纳入市场化配置改革的五大基础生产要素,与土地、劳动力、资本、技术等传统要素并列。

  推动数据要素市场化,源头在于推动数据的开放和流通。上海近年来的“一网通办”、“一网统管”发展对数据流通行业产生了重要影响。

  “上海的探索和实践令人工智能的应用门槛大幅度降低,人工智能算法已大量应用于城市管理中。”卢勇感慨说,上海对人工智能产业的布局并不是全国最早的,但特殊之处在于,上海用于吸引人工智能企业集聚的,是最为关键的应用场景。当人才、场景、技术集聚,自然就形成了“上海高地”。“数据流通领域也是一样。数据的交易和流通模式已进入3.0时代,场景丰富、海纳百川的上海是最佳实践场。”

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