城云科技：AI复合模型赋能城市治理

单位简介

自2012年成立以来，城云基于和浙江大学紧密的产学研合作，深耕城市治理领域的AI技术创新，是国家数据局重点联系的数据应用企业。城云作为城市治理行业的AI实践先行者，10年间开展了AI复合模型赋能城市治理的初试，累计获得超过160项授权专利，连续承担省重点科技攻关项目3项，获浙江省和教育部科技进步一等奖2项。

城云已形成三项技术产品。一体化数字平台融合数据资源管理、数据质量评估、数据全周期管理、数据运营开发等能力，实现城市治理行业数据要素化的全过程赋能。城市治理AI复合模型帮助业务场景从“看到物体”到“看懂问题”再到“智能决策”。城市治理核心应用平台包括运管服产品和一网统管产品，满足城市治理现代化的最新要求。

行业难题

作为城市治理的最前线，城市网格内每天会发生大量的事件，沉淀大规模的数据，这些数据能否用好，是否能产生价值，去赋能基层治理和群众服务的高效化、人性化，将网格从社会“末梢”变为治理“前哨”，是城市治理中的重要课题。

在面对复杂的社会制度、突发的治理场景，城市治理需要结合时代的进步，融合新的理念和技术来应对复杂多变的治理场景。如何将城市治理过程中涌现的优秀事件处置手段、风险隐患甄别能力、民情民意动向等形成标准化、结构化的事件数据；如何从上述信息中提取治理知识，并不断反馈赋能城市治理业务，发动各类力量主动参与城市治理是亟需解决的关键问题。

解决方案

针对城市治理场景中海量上报事件数据多源异构、要素复杂多样等问题，通过自适应可扩展多模态事件向量分布式存储系统与基于模态协同的事件向量编码方法，实现海量非结构化多模态事件信息的统一存储、高效索引、细粒度语义对齐，通过事件分类与标准化模板生成方法以及基于标准事件模板的受控提示抽取方法，结合基于事件要素关联图的协同候选消歧技术，实现大规模网格事件要素的提取与标准化。

面向城市治理构建AI复合模型驱动的城市治理系统，总体架构分为数据源、基础库、技术引擎、专题库、业务引擎、业务应用六个层级。

城市治理的数据源自于政法委、公安、信访、城管等各部门，通过数据盘点与归集形成事件数据、地址数据、人口数据、房屋数据、企业数据及政策数据等与城市治理相关的原始数据。

基础库是基于归集得到的原始数据进行数据治理相关工作形成的，具体包括人口库、法人库、地址库、关系库、案例库、政策库等，用作构建大规模网格事件库和基层网格治理大规模知识库的基础数据。

技术引擎包括两个部分。通过技术引擎中的面向网格现代化治理场景的大规模网格事件库构建技术、基于大规模网格事件库的事件信息抽取与标准化技术、大规模网格标准事件库的基层网格态势预测预警技术，实现大规模网格事件库构建，以及标准化与态势预测预警。通过技术引擎中的数据与知识双轮的基层网格治理大规模知识库构建技术，实现基层网格治理知识库的构建。

专题库包括网格标准事件库和网格治理知识库，通过技术引擎智能化实现构建，并且提供人工检查修正的功能。

业务引擎主要包括业务支撑平台、后台支撑平台、算法支撑平台三个部分。

业务应用主要包括智治协同中心和预测预警中心两部分。智治协同中心涵盖事件上报、事项管理、协同联动、任务管理、考核评价等子系统。预测预警中心涵盖隐性问题发现、预警处置系统、处置效能分析等子系统。

案例图片

用户反馈

系统引入了面向大规模多模态数据的城市治理平台，利用模态协同的事件向量编码、受控提示抽取与协同候选消歧、数据与知识双轮驱动等人工智能技术手段，构建了支持千万级标准事件的大规模网格标准事件库与百万节点的大规模网格治理知识库，实现了海量多模态上报网格事件的统一存储与基层网格治理知识库冷启动与快速构建。基于网格标准事件库与网格治理知识库，实现了上下文理解和基层网格治理知识库的智能咨询服务与面向网格居民服务政策的多模态摘要生成与个性化精准推送能力，可对隐蔽的异常事件态势进行的精准预测预警，并实现了网格现代化治理场景下“政策找人”服务模式的转变。

经济效益和社会效益

随着政府数字化转型的开展，大量的信息技术运用到政府治理工作当中，尤其在开展城市治理工作中，政府可通过一线工作人员、网络、群众、知识沉淀等多类途径广泛获取民意、治理时间、潜在风险等各类信息，形成多维感知网，同时借助人工智能技术搭建的智能设施为领导者提供了科学决策信息，基于可自定义、可配置的流转联动体系，积极调动各类“手脚”力量，以数字化手段解决科学理论层面的条块关系，对海量事件信息、预警信息推送/流转至权责单位，通过具体场景的流程再造和制度重塑，厘清条线部门与属地之间的矛盾关系，优化政府管理和服务体系，推动职能转变，加快政府数字化转型工作。另一方面，以城市治理数据要素为原料，通过人工智能技术加以分类融合与知识提炼，极大减轻了城市治理的人力投入负担，在城市治理现代化的过程中起到显著的降本增效作用。