工作研究杭州城市大脑项目的思路成效和启示Word格式.docx
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开展跨行业、跨领域数据资源开发,唤醒更多“沉睡”数据,并服务于人们的生产、生活促进保障和改善民生,让数据的价值得到充分体现。
发挥城市数据的基础资源作用和创新引擎作用,加快形成以创新为主要引领和支撑的数字经济,坚持数据开放、市场主导,向社会开放城市级的人工智能开放创新平台,以数据为纽带促进产学研深度融合,把城市数据大脑建设成为以数据驱动型创新体系和发展模式的生动样本。
(二)建设思路
通过整合政务数据、公共数据、企业数据、互联网数据,运用全新的信息化、智能化手段构建杭州城市大脑,利用云计算、大数据及人工智能的方法对城市管理的各个方面进行统一指挥和调度,让城市数据通过“城市大脑”进行深度挖掘、整合,改善城市运行环境,提升城市管理智能化水平。
(三)系统构成
经过数轮调整、修正,目前确定的城市大脑构成包括:
大脑平台(包括计算资源平台、数据资源平台、算法服务平台)、行业系统、超级应用、区县中枢等。
总体架构如下图:
大脑平台提供统一的计算能力、算法能力支持,最大限度实现资金集约化利用,有效破解各行业系统、区县信息化水平参差不齐的难题,在统一的架构下实现各取所需,数据互通,功能互补。
行业系统着力将原先各行业应用建设模式由业务驱动型提升为“业务+全领域数据”双轮驱动型,在充分利用已有系统建设成果的基础上,通过智能算法应用,从深层次提升各行业系统能级,并取得创新发展。
超级应用是架构于大脑平台和行业系统之上的综合性应用,从更高的视角看待城市管理和运行,如应急指挥综合分析、经济运行研判、城市规划决策支持等。
区县中枢用于支撑区县建设基于城市数据大脑的创新应用,可采取独立中枢和逻辑中枢建设两种模式。
独立建设模式由区县自主开发,数据资源与城市数据大脑互通;
逻辑中枢模式则直接架构于城市数据大脑平台之上,共享全部平台资源。
二、城市大脑的使用情况
城市大脑分别在杭州市区和萧山区部分道路开展试点。
目标是通过对历史数据和事实数据的大数据分析,实现交通实时状态判定和自动事件报警,并通过人工智能反哺信号灯控制系统。
(一)杭州市区部分
1.规划路径。
以治堵发轫,为治理其他领域的“城市病”探索可供复制的经验。
杭州市公安局在强化原有系统、原有数据的各自效率及横向联系的基础上,设计了“全面感知、战略主导、智能模仿、反哺系统”的实践路径。
一是全面感知,即用历史和实时大数据作比较分析,找准交通拥堵的病象病因,推进交通管理由定性向定量管理的转变;
二是战略主导,即以交通工程和管理需求为引领,垂直整合大数据、视频检测、云计算以及人工智能等技术,优化城市交通管理的信号、监控、指挥等系统的效率;
三是智能模仿,即用人工智能技术学习模仿、训练固化信号配时等经验;
四是反哺系统,即通过学习训练,使系统掌握自动巡查报警并找到混合模式下最佳的信号配时方案等,反哺监控、信号等交管系统,以达到提升管理水平、缓解交通拥堵的目的,最终让群众有获得感。
2.搭建架构。
将市民安全畅通的出行需求与提升交通治理水平的实战需求相统一,并以需求引领技术,将实际应用作为支点,在战略、战术、管理3个层面搭建起数据治堵的平台架构。
战略层,即注重城市交通的战略性、宏观性管理,实现交通点、线、面特征转向宏观指标的展现,解决交通治理、安全防控的反复性、失调性问题,以系统论的方法来统筹面上交通和区域交通。
战术层,即以数据技术为支撑,找出交通管理的影响因子和非直接关系的关联因子,并立足视频、信号、匝道、断面等检测技术,分门别类建立交通特性分析模块,以规律性、反复性、周期性的统计科学,预判交通流、拥堵、安全风险等趋势,实现城市交通管理的预警、预判、预决;
管理层,即以实战运用为导向,统筹城市大脑与路面警力、智能设施之间的协调关系,通过勤奋度评估、系统运作监测、问题收集修正等,加强对系统日常运作的状态掌握,指导实战单位更好地应用服务于实战。
3.具体成效。
城市大脑具备智能感知路况、智能判定堵情、智能巡查事件、智能优化配时、智能辅助指挥等“五大基本功能”,具体由交警支队指挥中心为主应用,辖区大队分区具体实施,专业力量合成作战,推动指挥体系专业化、信号配时社会化、路面勤务动态化,提高了对整个城市交通管控能力和试点道路的通行效率。
其一,提升警务效能。
城市大脑推动了交通执法的信息化、智能化和精准化。
2017年5月份推出以来,大幅提升了非现场执法和视频图像深度应用对重点车辆、重点违法的查处力度,6—10月,杭州市公安局交警支队交通违法查处量已连续5个月位居全国36个大中城市首位,其中,10月9日全市查处各类交通违法达到了历史最高的7.35万起。
其二,提升通行效率。
市区试点的中河—上塘高架道路、莫干山路等主干道平均延误分别下降15.3%和8.5%,高架道路出行时间节省4.6分钟;
萧山区5平方公里试点范围内平均通行速度提升超过15%,平均节省出行时间3分钟,120、119、110等特种车通行速度最高提升超过50%、救援时间减少7分钟以上。
根据高德地图首推的“拥堵预警指数”分析,杭州位居超大、特大、大型Ⅰ类城市首位(拥堵缓解趋势最高)。
其三,催生“数据警务”。
“数据警务”是指在大数据条件下,公安机关在警务活动中对数据信息进行深度挖掘、智能处理,及时产生具有警务价值的情报成果,用以指导警务实战的一种警务模式,是公安信息化应用的高端形态。
项目上线后,杭州市公安局交警支队按照“四个最”(即最强大脑、最亮眼睛、最巧双手、最快双腿)的警务机制改革思路,在继续推进城市大脑建设的同时,一方面加快推进城市大脑交通信号配时中心建设,采取交警主导、服务外包的形式,今后将对全市的信号灯进行集中、统一、专业的配时管理;
另一方面于9月7日启动了首批由24警+48特保组成的交警机动队TPTU,采取大功率摩托车巡逻为主的勤务模式,快速处置城市大脑报警发现的各类事件,目前分别在交警支队高架和景区大队试点并取得成功,下一步将在其他城区扩大试点,逐步改变交警传统的警务机制和管理模式,真正把大数据作为战斗力生成方式,推动城市大脑与交管业务工作的融合,从传统警务向数据警务转变,努力实现公安交管工作的转型升级。
(二)萧山区部分
1.打造数据资源整合平台。
在数据整合上,通过接入静态和动态两类数据,打通互联网、政务网、公安网、业务VPN网等“四大网络”,唤醒了大量沉睡数据,完成了“小脑”和前端数据实时互联互通。
在静态数据方面,深入分析研究道路、车辆、商场、医院、小区等各种可能影响交通组织的因子,先后整合接入交通、城管、气象、公交等30个行业部门57类、130余亿条交通相关数据,汇聚成数据池。
在动态数据方面,实时接入试点区域内电子警察卡口、治安监控等1127路视频,日接入视频量达46TB,使大量原先闲置的动态数据有了用武之地。
2.搭建通用云计算平台。
配备506台服务器,52台交换机,搭建“飞天云”超级云计算平台,利用大数据、云计算、人工智能等技术,配套数据资源平台的海量数据、交通体系仿真模型,实时同步分析交通情况,输出全新配时算法模型,用于信号控制配时优化、交通事件感知等现实应用,让路口同一根灯杆上的视频监控和红绿灯真正实现互联互通。
3.扫除外场感知设备盲区。
完成试点区域内外场设备的升级改造任务(30个路口电警、83组信号灯改造、672个路口“九秒倒计时”、112组人行横道灯、20组非机动车灯)。
27路新推视频和老城区107路点位全部上线,外场道路监控设备全部接入交警大队指挥中心,电子警察视频数据已经推送到“交通小脑”平台并进行结构化数据处理。
4.扩大全域事件动态感知。
通过对全网多数据源融合(接警中心、高德、微博、舆情、视频识别)主动感知事件,用机器24小时巡逻的方式融合分析球机与固定枪机卡口视频,将视频自动检测数据与互联网数据融合,进行人工智能干预后达到全面感知、分级报警和精准处理。
这个感知不仅是对交通流量的识别,还对交通违法进行全面感知,感知效率较以往有了很大提高,现平均每个时点可提升1-2分钟,区域内周有效事件自动报警量可以达5000余起。
5.实现区域信号实时在线优化。
经下发信号算法,老城区5平方公里区域平均通行速度提升超过15%,主要道路停车次数减少近40%,高峰时段道路畅通比例提升10%。
为了确认效果,萧山有关部门发放了红绿灯优化效果调查问卷2060份,55%交通参与者认同出行道路沿线的交通通行状况较上半年有改善;
进行100份电话访谈,60%以上受访者认为出行道路沿线的交通通行状况改善;
在抽取100辆通勤车辆轨迹数据对比分析得出,69%受访车辆的通勤事件在红绿灯优化后减少,较优化前平均通勤时间下降了17.9%。
在此基础上,信号优化算法近期又扩大至萧山新区、市北开发区等区域,新增14条道路、104个路口,并在该区域新增部署信号控制子区,运行实时在线式自动优化信号算法测试。
6.加强重点车辆精准管控。
完成对区域内所有机动车辆自动识别比对和持续跟踪,按照工程车、客车、货车、危险品车、非浙A牌照车辆等进行分类,并根据法律法规制定限行规则,对上述车辆实现精准管控,从而减少交通违法行为和交通事故特别是各类重大事故的发生。
在车辆识别的基础上,“交通小脑”对车辆驾驶员进行精细化人脸识别,用于分析驾驶员行为特征和轨迹,并纳入征信系统,做到精准防控。
7.创新特种车辆信号协同优先。
围绕120、119、110等特种车辆时效性、安全性、迫急性需求,对报警、派单、特种车辆调度定位、信号协同优先及其效果进行评价,同时协调路面警力实时跟进。
目前经过60余次实战演练,试验路线车速最高提升超过50%,试验区域内救援时间缩短7分钟以上,有效提升政府部门应急事件处理效率,打通全自动绿色通道,保障人民生命财产安全。
三、几点启示
杭州城市大脑当前以交通拥堵问题为突破口,先行先试,为其他领域提供了可供复制的经验。
可以预计,杭州的公共安全、综合执法、市政建设等等方面都将随着城市大脑项目的逐步完善获得长期收益。
该项目值得我们进行更深入的调研和学习,囿于本文调研条件(以文献调查为主),谨列以下几点基本启示:
(一)“城市大脑”将是未来智慧城市的重要基础设施
智慧城市并不是新鲜概念,但旧有的做法通常难以为城市决策者带来真正“有用、好用”的辅助工具。
大数据、物联网、人工智能等关键技术的不断成熟,为扭转这一情况提供了新的解决方案。
与此同时,城市居民对于城市管理精细化、公共服务智能化的需求也在不断提升。
在上述两方面的共同驱使下,一个集成的、智能的、动态的城市治理系统应当被作为重要的基础设施去建设。
而杭州城市大脑项目,从建设愿景到具体的实施过程,都体现出其不仅仅是治理交通拥堵的中枢,也将是推进治理体系和治理能力现代化的平台,这其中的理念和做法都值得学习。
若乐清能参照其经验构建自己的城市大脑,势必将极大增强现代化治理能力,并有可能在区域竞争中另辟蹊径,实现“借道超车”。
(二)建设城市大脑是整合利用城市数据的有效途径
当前时代,数据的重要性已毋庸赘述。
然而,我们目前所掌握的大量城市数据要么疏于整理,要么流于表面,尤其是部门间难以流通整合,因此大多处于沉睡状态。
杭州在行政机制层面率全国之先设立了数据资源局,并以城市大脑建设为总的抓手,改变了各个部门“数据己用”、“敝帚自珍”的观念,打破了信息“孤岛”和数据“烟囱”,成功唤醒和利用了城市数据。
该项目展现出了今后“用数据说话、用数据决策、用数据管理、用数据创新”的美好前景,也为我们如何利用自己的城市数据提供了深可借鉴的成功范例。
(三)交通是城市大脑建设最为合理的突破口
在杭州城市大脑的建设过程中,公安交警扮演了一个垦荒者、开拓者的角色。
这是因为城市交通拥堵问题涉及规划、建设、管理等多部门、上下游、前后端,而大数据的计算结果,不仅对于治理城市交通拥堵,而且能为城市交通建设、规划提供客观依据,也为共同完善城市交通甚至其他领域的制度、结构、方法、功能、运行等一整套治理体系提供了基础。
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