（来源：中国经济导报）

转自：中国经济导报

徐晓善

    人工智能技术的深度运用，重构了城市治理在认知、决策、执行等环节的内在逻辑，孕育出以数据智能为内核的全新治理范式。推动城市治理从被动响应向主动预见、从粗放式投入向精准化配置、从碎片管理向系统协同的深刻转变。

    数据融合赋能治理决策科学化。数据融合构成了人工智能助力城市精细化治理、达成科学决策的关键基础。人工智能技术支持下的数据融合，建立起覆盖全域、动态更新、深度关联的决策信息支撑体系，推动决策模式从经验主导过渡到数据驱动，从被动应对升级为主动预见。

    人工智能在多源异构数据的汇聚与整合环节中发挥核心作用。城市运行过程中产生的政务数据、物联传感数据及社会网络数据等各类数据，格式与标准各不相同。借助内置机器学习算法的数据中台，系统可实现数据自动清洗、语义对齐与时空关联，将分散存储于各部门的数据碎片聚合为逻辑一致、质量可控的数据资源池。这不仅打破了行政部门间的数据壁垒，更构建起能够描绘城市复杂运行状态的全景视图，为决策者提供了超越单一部门局限的整体认知框架。

    经过融合处理的数据，通过人工智能深度分析，进一步转化为具备可操作性的决策依据。机器学习模型能够从动态、海量的融合数据中自动识别潜在模式，发掘变量间的内在关联，并对未来趋势进行预测。以公共安全领域为例，通过综合研判警情记录、重点区域人流热度、社交媒体情绪等多维度数据，相关算法可提前识别治安事件高发风险，从而指导警力进行精准、前置的部署。这使得治理重心由事后追溯处置向事前风险防范转移，显著增强了治理工作的前瞻性与主动应对能力。

    重构业务流程驱动治理响应精准化。重构业务流程的本质是通过技术再造业务流程的触发、执行与进化机制，驱动城市治理响应实现从经验驱动到数据驱动、从部门分工到人机协同、从僵化执行到敏捷适应的深刻变革，最终形成“感知-分派-处置-优化”的完整智能闭环。

    一方面，人工智能重构了触发机制，将业务起点从被动接收报告转变为主动智能感知。通过部署具备计算机视觉能力的摄像头、物联网传感器，结合多源数据融合，系统能自动识别城市管理事件，如占道经营、设施故障、安全风险等。这些事件被实时转化为结构化工单，并通过机器学习模型进行自动分类、定级与权责界定。例如，识别到流动摊贩事件，可依据历史数据与地理信息，自动判断其影响等级，并精准派发至所属网格的城管队员移动终端。

    另一方面，人工智能重构执行与协同路径，将线性的、部门割裂的处置流程改造为并行的、数据驱动的协同网络。在面对需要跨部门响应的复杂事件时，系统可依据预设规则与实时数据自动触发并行任务流。以突发交通事故导致的拥堵为例，人工智能平台在接报后，可同步向交警部门发送警力调度指令、向交通管理部门推送信号灯配时优化方案、通过公共服务平台向公众发布绕行建议等。各部门在一个共享的“事件视图”下协同作业，指令直达执行末端，替代了以往大量的会议协调与文件流转，极大压缩了决策与执行的延迟。

    此外，人工智能通过建立持续优化的反馈闭环，重构了业务流程的进化逻辑。每一事件的处置结果、耗时、公众评价等数据均被系统自动回收、分析。这些数据不仅用于考核，更作为训练数据反馈至人工智能模型，用于优化事件识别的准确率、分派规则的合理性以及资源调配的策略。例如，系统若发现某类事件在特定时段、区域反复发生且处置效率偏低时，可自动提示需要调整常态化巡查预案或审视现有处置标准。由此，业务流程从僵化的固定程式，演变为一个能够自我学习、动态调优的智能系统，确保了治理响应模式能持续适应城市动态变化的需求。

    构建智能中枢推动治理体系协同化。智能中枢作为城市运行的“智慧大脑”，其功能已超越传统信息平台范畴，能够借助算法模型对治理要素实施系统性重塑，从根源上化解因条块分割形成的协作障碍。智能中枢的核心能力主要体现在以下两个方面。

    其一，实现对城市治理中各类分散资源的统筹调度。依托知识图谱技术，该系统可将不同部门所掌握的数据、人力、物资、设施纳入动态建模过程，生成一幅实时反映资源分布的全景视图。一旦出现跨领域、复合型治理任务，中枢内置的协同算法便会依据预设规则，结合实时态势，自动生成资源配置方案。

    其二，借助城市数字孪生体的构建，为跨领域决策赋予协同仿真功能。各部门可将自身的规划或管理方案加载到共用的虚拟城市模型上。人工智能算法能够模拟这些方案叠加运行后产生的综合效果，从而提前暴露潜在冲突。以区域开发规划为例，当规划方案在数字孪生模型中执行时，算法可同步评估其对交通网络负载、市政设施容量、生态环境指标等多个方面造成的复合影响，自动识别矛盾所在并提出调整建议。这种基于统一数字平台的“事前协同”机制，将协同决策的时点从后期的会议协商大幅度提前，既降低了沟通成本，又有效管控了执行风险。

    不仅如此，智能中枢还依靠持续学习能力推动协同体系不断演进。系统不断积累各类协同任务的执行数据和反馈结果，运用机器学习技术持续优化资源调度模型、协同规则及仿真参数。这使得整个治理体系得以在经验积累中成长，能够更好地适应复杂多变的情境，逐步从依赖固定规则的机械式协同，演进为具备自我优化能力的有机协同体。

    人工智能所驱动的治理模式创新，并非针对单一环节的局部优化，而是围绕“决策-响应-协同”全链条展开的一场系统性革新。通过数据融合、重构业务流程、构建智能中枢三个层面着手，共同构成AI赋能城市精细化治理模式创新的核心支柱。

    （作者单位：中共铁岭市委党校市情教研部）