治理|?16大业务领域,50多个场景,依图发力「城市治理」的背后:一横一纵赋能行业

治理|?16大业务领域,50多个场景,依图发力「城市治理」的背后:一横一纵赋能行业
文章插图

伴随着5G、AI 等技术的进步,城市数字化建设也进入了新的阶段:由“一网通办”向“一网统管”延伸。
“一网通办”的核心是简化办事流程,受益群众,体现政府的服务能力;而“一网统管”的核心是提高管理效能,面向政府结构,体现政府的管理能力。
从服务到管理,不只是两字之差。
【 治理|?16大业务领域,50多个场景,依图发力「城市治理」的背后:一横一纵赋能行业】除了服务对象发生变化之外,对于AI 企业而言,更重要的是场景的变化,需求也呈现出碎片化趋势,这不仅带来了新的技术难点,对产品化落地能力也提出了更高的要求。
比如,群众在办事时可以采用人工智能客服咨询相关事宜,只需要基于数据做算法优化,场景较为单一;但当城市某区域出现突发情况,需要被快速感知,从而快速治理,这里面就涉及多类复杂场景,对技术、产品的要求也就更高。
2018年,上海率先启动“一网通办”政务服务,两年后,又正式推进“一网统管”,成为国内城市数字化建设的代表,这背后离不开AI 企业的赋能。
依图正是其中之一。
近日,依图发布了“一网统管城市智眼”解决方案。该方案覆盖从感知发现到处置复核的全流程应用,以技术和产品助力城市治理。
治理|?16大业务领域,50多个场景,依图发力「城市治理」的背后:一横一纵赋能行业
文章插图

依图科技副总裁许焰向AI 掘金志分享了城市数字化治理的难点,以及依图的落地实践。
场景碎片化,协同是最大困难城市是一个复杂巨系统,场景极具碎片化。
交通、安防、社区、政务等属于大场景,而大场景又可分为各种小场景。比如交通,可细分成交管、停车等场景,而交管可继续细分为拥堵、违法治理等微场景。
这些场景各不相同,解决办法必须因地、因时制宜,因而对AI 的能力需求也互有差别。
“一网统管的各个场景都是碎片化的。”许焰表示,碎片化场景的需求,带来对产品和解决方案的碎片化,进而导致算法也呈现碎片化,这对于AI 企业的技术能力和产品能力而言是个不小的挑战。
然而,场景的碎片化并非是实现“一网统管”的核心难点。在许焰看来,“一网统管”的核心是线下流程数字化,其最大难题是如何实现线上线下的高效协同,从而推进‘观、管、防’一体化。”
所谓“观、管、防”,是指一网统管的三个方面。
“观”,一屏观天下,将各类数据、体征、流程处置环节等放到屏幕上,实现可视化,更直观、立体地了解实际情况;

“管”,处置闭环,将感知发现的问题,通过不同的预案或流程,推动快速处置;

“防”,预测预防,即是人工智能与大数据的结合,对潜在的隐患或问题进行预测,以达到预防的目的。
推进“观、管、防”一体化的重要前提,是实现线上线下的高效协同,要达到这点,还需要解决几个问题。
一是数据的互联互通。
数据是城市数字化建设的核心资源,也是AI算法的基础。如果数据无法做到互联互通,那么跨部门协同就很难实现,AI产品也难以落地,“一网统管”也就无从谈起。
二是技术。
“一网统管”强调的高效协同,意味着管理效率的提升,这对AI算法、算力,乃至整个解决方案或产品的要求更高。目前的AI 比较擅长应对单一场景,在处理复杂场景的问题时,其能力仍有待增强。
三是管理理念与技术支撑形成新的协同。
即管理者的认知能力、理念要与技术相匹配,才能发挥技术在管理方面的最佳效能。