數(shù)據(jù)智能解決方案

主編

|戎韜編委

|、、、、、陳風(fēng)、、孔令西監(jiān)制

|陳小紅、、曾震宇設(shè)計(jì)創(chuàng)作統(tǒng)籌

|出品團(tuán)隊(duì)

|阿里云數(shù)字產(chǎn)業(yè)發(fā)展部X數(shù)字產(chǎn)業(yè)產(chǎn)研部聯(lián)合出品

|阿里云研究中心

、阿里云數(shù)字政府事業(yè)部聯(lián)合設(shè)計(jì)制作

|阿里云設(shè)計(jì)中心城市大腦3什么是城市大腦5城市大腦的整體架構(gòu)城市大腦智慧交通運(yùn)輸綜合解決方案25

方案概述33

方案價(jià)值及優(yōu)勢(shì)34

最佳實(shí)踐CONTENTTheintegrated

big

data

and

AI

solution

for

smart

cities城市大腦城市交通治理解決方案7

方案概述18方案價(jià)值及優(yōu)勢(shì)18

最佳實(shí)踐城市大腦智慧停車(chē)綜合解決方案35

方案概述39

方案價(jià)值及優(yōu)勢(shì)39

最佳實(shí)踐城市大腦智慧旅游出行解決方案19

方案概述23

方案價(jià)值及優(yōu)勢(shì)24

最佳實(shí)踐5623城市大腦智慧應(yīng)急綜合解決方案49方案概述53方案價(jià)值及優(yōu)勢(shì)53最佳實(shí)踐41方案概述47方案價(jià)值及優(yōu)勢(shì)48最佳實(shí)踐城市大腦智慧城管解決方案41城市大腦產(chǎn)業(yè)大腦解決方案55

方案概述57

方案價(jià)值及優(yōu)勢(shì)58

最佳實(shí)踐城市大腦企業(yè)誠(chéng)信平臺(tái)59

方案概述62

方案價(jià)值及優(yōu)勢(shì)62

最佳實(shí)踐城市大腦智慧監(jiān)管解決方案63

方案概述66

方案價(jià)值及優(yōu)勢(shì)66

最佳實(shí)踐城市大腦智慧醫(yī)療解決方案67

方案概述67

方案價(jià)值及優(yōu)勢(shì)70

最佳實(shí)踐城市大腦政務(wù)數(shù)據(jù)中臺(tái)71

方案概述76

方案價(jià)值及優(yōu)勢(shì)城市工業(yè)智能解決方案77

方案概述80

方案價(jià)值及優(yōu)勢(shì)81

最佳實(shí)踐阿里云

AI畜牧養(yǎng)殖業(yè)綜合解決方案83方案概述城市治理社區(qū)微腦解決方案89

方案概述90

方案應(yīng)用場(chǎng)景和價(jià)值95最佳實(shí)踐智慧黨建綜合解決方案97方案概述99方案應(yīng)用場(chǎng)景和價(jià)值智慧環(huán)保解決方案103

方案概述107

方案應(yīng)用場(chǎng)景和價(jià)值109

最佳實(shí)踐社會(huì)治理綜合解決方案111

方案概述112

方案應(yīng)用場(chǎng)景和價(jià)值114

最佳實(shí)踐城市大腦數(shù)字規(guī)劃建設(shè)解決方案117方案概述122

方案應(yīng)用場(chǎng)景和價(jià)值123最佳實(shí)踐789101112131415161718阿里云城市大腦是基于云計(jì)算、

大數(shù)據(jù)、人工智能、物聯(lián)網(wǎng)新一代信息技術(shù)構(gòu)建的人工智能開(kāi)發(fā)創(chuàng)新和運(yùn)營(yíng)平臺(tái)。城市大腦作為支撐未來(lái)城市可持續(xù)發(fā)展的全新基礎(chǔ)設(shè)施，有利于

推動(dòng)城市治理、安全保障、產(chǎn)業(yè)發(fā)展、

公共服務(wù)等各領(lǐng)域的數(shù)字化轉(zhuǎn)型升級(jí)，提高城市治理水平，提升政府管

理能力，并實(shí)現(xiàn)治理能力的科學(xué)化、

精細(xì)化和智能化。城市大腦利用豐富

的城市數(shù)據(jù)資源，對(duì)城市進(jìn)行全局的

實(shí)時(shí)分析，即時(shí)修正城市運(yùn)行缺陷，推動(dòng)城市可持續(xù)發(fā)展，實(shí)現(xiàn)城市治理

模式、城市服務(wù)模式和實(shí)現(xiàn)城市產(chǎn)業(yè)

發(fā)展的“三突破”。什么是城市大腦The

integrated

big

data

andAI

solution

for

smart

cities開(kāi)放的城市數(shù)據(jù)資源是推動(dòng)傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)升級(jí)轉(zhuǎn)型、創(chuàng)新產(chǎn)業(yè)發(fā)展非常重要的基礎(chǔ)資源，就像石油和半導(dǎo)體材料對(duì)產(chǎn)業(yè)發(fā)展的帶動(dòng)。城市大腦不僅是科技創(chuàng)新，也是機(jī)制創(chuàng)

新，加速了從數(shù)據(jù)封閉到數(shù)據(jù)開(kāi)放的觀(guān)念轉(zhuǎn)變，通過(guò)打通城市的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，對(duì)整個(gè)城市進(jìn)行即時(shí)分析和研判，讓數(shù)據(jù)幫助城市

思考、決策和運(yùn)營(yíng)。城市大腦是政府服務(wù)好民生非常重要的物質(zhì)基礎(chǔ)，依靠城市大腦可以更精準(zhǔn)地服務(wù)

好企業(yè)與個(gè)人。城市的公共服務(wù)，如交通和醫(yī)療，將進(jìn)入精準(zhǔn)和高效服務(wù)時(shí)代，杜絕公共資源的浪費(fèi)。以社會(huì)結(jié)構(gòu)、社會(huì)環(huán)境和社會(huì)活動(dòng)等各方面的城市數(shù)據(jù)為資源，向數(shù)據(jù)要人力，向

數(shù)據(jù)要服務(wù)能力，解決城市治理中的突出問(wèn)題，實(shí)現(xiàn)創(chuàng)新的人性化治理模式。城市產(chǎn)業(yè)發(fā)展突破城市治理模式突破城市服務(wù)模式突破城市數(shù)據(jù)智能操OverallFramework

ofCity

Brain城市大腦是整個(gè)城市的可持續(xù)發(fā)展的全新基礎(chǔ)設(shè)施和智能中樞，可以對(duì)整個(gè)城市進(jìn)行全局實(shí)時(shí)分析，

利用城市的數(shù)據(jù)資源優(yōu)化調(diào)配公共資源，最終將進(jìn)化成為能夠治理城市的超級(jí)智能。目前城市大腦已打通融合交警、交通、城管、醫(yī)療、

應(yīng)急、環(huán)保、消防等多部門(mén)數(shù)據(jù)，在交通治理、環(huán)境保護(hù)、城市精細(xì)化管理、區(qū)域經(jīng)濟(jì)管理等領(lǐng)域進(jìn)行了諸多有效探索。數(shù)據(jù)研發(fā)

數(shù)據(jù)治理

智能標(biāo)簽數(shù)據(jù)運(yùn)維公共管理引擎城市治理引擎

公共服務(wù)引擎城市大腦的

整體架構(gòu)云計(jì)算平臺(tái)城市物聯(lián)網(wǎng)感知平臺(tái)城市數(shù)據(jù)智能操作系統(tǒng)惠民-城市服務(wù)優(yōu)政-政府治理城市運(yùn)營(yíng)中心AP服務(wù)標(biāo)準(zhǔn)安全規(guī)范體系數(shù)據(jù)資源公共服務(wù)數(shù)據(jù)匯聚交通引擎城市管理社會(huì)管理交通管理智慧社區(qū)民生養(yǎng)老行業(yè)模型行業(yè)引擎平臺(tái)City

Brain操作系統(tǒng)目前城市大腦已打通融合交警、交通、城管、醫(yī)療、

應(yīng)急、環(huán)保、消防等多部門(mén)數(shù)據(jù)，

在交通治理、環(huán)境保護(hù)、

城市精細(xì)化管理、區(qū)域經(jīng)濟(jì)管理等領(lǐng)域進(jìn)行了諸多有效

探索。在杭州、衢州、蘇州、澳門(mén)、吉隆坡、上海、湖州、

北京、重慶，?？诘染硟?nèi)外數(shù)十幾個(gè)城市已經(jīng)先后落地。城市大腦總體架構(gòu)可分為三層：底層由基礎(chǔ)的感知平臺(tái)和城市計(jì)算平臺(tái)組成，提供數(shù)據(jù)采集、存儲(chǔ)、計(jì)算的基礎(chǔ)能力。中層由數(shù)據(jù)資源平臺(tái)、智能服務(wù)平臺(tái)和行業(yè)引擎組成，形成完整的城市數(shù)據(jù)智能操作系統(tǒng)。底層數(shù)據(jù)在這里進(jìn)行匯聚和處理，經(jīng)過(guò)一系列智能算法和模型計(jì)算，形成可支撐不同行業(yè)、部門(mén)的智能引擎，在這個(gè)過(guò)程中城市大腦以數(shù)據(jù)和智能為核心，形成對(duì)上層應(yīng)用的智慧化賦能支撐。上層由面向各行業(yè)和領(lǐng)域的智能應(yīng)用所組成，圍繞“優(yōu)政、惠民、興業(yè)”三大領(lǐng)域，建設(shè)數(shù)據(jù)智能應(yīng)用，全面促進(jìn)政府的數(shù)字化轉(zhuǎn)型興業(yè)-城市產(chǎn)業(yè)數(shù)字規(guī)劃引擎……………

…開(kāi)放生態(tài)服務(wù)體系智能服務(wù)誠(chéng)信平臺(tái)智慧農(nóng)業(yè)區(qū)域經(jīng)濟(jì)升級(jí)。深度分析全面感知協(xié)同調(diào)度語(yǔ)義計(jì)算平臺(tái)城市大腦城市交通治理解決方案城市交通治理通過(guò)整合城市交通檢測(cè)器、浮動(dòng)車(chē)、視頻、信令等全量交通數(shù)據(jù)，進(jìn)行線(xiàn)上線(xiàn)下多源數(shù)據(jù)融合，打造統(tǒng)一的路網(wǎng)中心，精準(zhǔn)刻畫(huà)城市交通流，建立科學(xué)精準(zhǔn)的交通評(píng)價(jià)體系?；跀?shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)+人工智能的云計(jì)算技

術(shù)構(gòu)建大數(shù)據(jù)時(shí)代的城市智能交通系統(tǒng)，創(chuàng)新機(jī)器智能+專(zhuān)家智能“人機(jī)結(jié)合”的人工智能信號(hào)配時(shí)體系；建立通

行效率、違法稽查、重點(diǎn)人車(chē)等多維智能研判情報(bào)體系，并“通過(guò)感知-研判-指揮-處置-督查”的全閉環(huán)流程實(shí)

現(xiàn)道路交通管理的“情指勤督”，通過(guò)平臺(tái)進(jìn)行統(tǒng)一指揮和調(diào)度，提高城市交通服務(wù)的承載力和運(yùn)行效率，改善城

市運(yùn)行環(huán)境，提升整個(gè)城市交通管理服務(wù)的智能化水平。實(shí)時(shí)嵌入仿真一

宏微觀(guān)預(yù)演預(yù)測(cè)全網(wǎng)控制優(yōu)化一

信號(hào)優(yōu)化組織優(yōu)化

智能誘導(dǎo)全網(wǎng)交通模型一

路網(wǎng)/車(chē)流/人流一>融合/預(yù)警/分析交通態(tài)勢(shì)情指勤督交通研判Al信號(hào)燈交通仿真交通誘導(dǎo)公眾服務(wù)一路護(hù)航重點(diǎn)車(chē)輛......交通規(guī)劃設(shè)計(jì)院交通視覺(jué)計(jì)算交警智能出現(xiàn)引擎-交管方案概述場(chǎng)景應(yīng)用用戶(hù)層車(chē)輛

結(jié)構(gòu)化與圖搜道路環(huán)境識(shí)別事件

檢測(cè)參數(shù)識(shí)別基礎(chǔ)信息運(yùn)行中心交通蓄水池模型通行效率關(guān)鍵路徑排隊(duì)長(zhǎng)度/停車(chē)次數(shù)實(shí)體中心交通流量交通速度車(chē)輛畫(huà)像道路畫(huà)像阿里云城市大腦交通治理解決方案提供了基于高德數(shù)據(jù)、視頻數(shù)據(jù)以及各種交通感知等多源數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)融合引擎、用于交通異常實(shí)時(shí)預(yù)警的實(shí)時(shí)預(yù)警引擎、用于綜合分析的深度分析引擎，目前升級(jí)為全網(wǎng)模型引擎；提供用于

交通信號(hào)優(yōu)化控制的控制優(yōu)化引擎、用于事故預(yù)演/分析處置的交通仿真引擎。1

交通全網(wǎng)模型交通全網(wǎng)模型為業(yè)務(wù)應(yīng)用提供一套基于多源數(shù)據(jù)融合的評(píng)價(jià)指標(biāo)、事件預(yù)警和成因分析，實(shí)現(xiàn)路網(wǎng)的可計(jì)算。自帶內(nèi)容產(chǎn)品自帶一套基于高德數(shù)據(jù)加工的評(píng)價(jià)指標(biāo)數(shù)據(jù)精準(zhǔn)接入客戶(hù)設(shè)備數(shù)據(jù)后和互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)自動(dòng)融合，

多

源數(shù)據(jù)取長(zhǎng)補(bǔ)短即插即用國(guó)標(biāo)卡口協(xié)議對(duì)

接，數(shù)據(jù)自動(dòng)參與融合，0現(xiàn)場(chǎng)

開(kāi)發(fā)工作量信號(hào)機(jī)......高德-路網(wǎng)高德-車(chē)輛軌跡高德-link速度高德-用戶(hù)上報(bào)事件高德-LBS交通全網(wǎng)模型交通控制交通事件交通運(yùn)行定位信息關(guān)系信息時(shí)空分析中心基礎(chǔ)算法庫(kù)1

城市出行引擎數(shù)據(jù)APl服務(wù)批量數(shù)據(jù)服務(wù)實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)服務(wù)......交通態(tài)勢(shì)感知人工智能信號(hào)燈事件感知與處置交通態(tài)勢(shì)Apl五大中心車(chē)輛軌跡評(píng)價(jià)指標(biāo)算法庫(kù)實(shí)時(shí)預(yù)警算法庫(kù)標(biāo)準(zhǔn)化明細(xì)層浮動(dòng)車(chē)GPS雷達(dá)標(biāo)簽中心卡口線(xiàn)圈視頻結(jié)構(gòu)化地磁RFlD微波在途量/駐車(chē)量手機(jī)軌跡......車(chē)輛軌跡卡口軌跡高德軌跡ETC軌跡車(chē)輛軌跡全量軌跡還原路網(wǎng)匹配......速度/流量路口失衡指數(shù)關(guān)系中心行為中心軌跡中心產(chǎn)品優(yōu)勢(shì)行業(yè)

應(yīng)用數(shù)據(jù)源數(shù)據(jù)Mapute產(chǎn)品優(yōu)勢(shì)已積累項(xiàng)目10+城市,上海、備州、海口、澳門(mén)、蘇州

……延誤降10%-20%多種優(yōu)化方式干道、子區(qū)、全網(wǎng)多控制策略紅波、綠波、夜間小周

期、特勤保障、多時(shí)段、實(shí)時(shí)

.

.

.統(tǒng)一信號(hào)控制平臺(tái)交通控制優(yōu)化，通過(guò)生成信號(hào)配時(shí)優(yōu)化、彈性綠波帶、路徑規(guī)劃、交通誘導(dǎo)等控制策略，有效發(fā)揮信號(hào)燈、誘導(dǎo)屏、地圖導(dǎo)航等的交通調(diào)節(jié)能力，從而提高通行效率、降低交通流沖突、提升駕駛安全。應(yīng)用Theintegratedbig

data

andAI

solutionfor

smart

cities全網(wǎng)模型雙向互通SCATSSC00TN某著名企業(yè)pGAT1049.2+?？荡笕A海信交

通

信

號(hào)

優(yōu)化交通信號(hào)優(yōu)化全網(wǎng)模型大為華通寶康......擁堵控制與疏導(dǎo)主動(dòng)決策動(dòng)態(tài)子區(qū)劃分多態(tài)網(wǎng)狀協(xié)調(diào)信號(hào)優(yōu)化彈性綠波帶單路口信號(hào)燈配時(shí)優(yōu)化網(wǎng)狀綠波信號(hào)配時(shí)優(yōu)化一鍵護(hù)航交通信號(hào)優(yōu)化動(dòng)態(tài)智能優(yōu)化智能誘導(dǎo)全量軌跡應(yīng)急車(chē)輛優(yōu)先通行

2

控制優(yōu)化引擎HadoopTable

StoreHbase在線(xiàn)

計(jì)算離線(xiàn)

計(jì)算Blink存儲(chǔ)數(shù)據(jù)Mapute

3

實(shí)時(shí)仿真引擎實(shí)時(shí)仿真，是提高大規(guī)模分布式，宏微觀(guān)一體，以真實(shí)數(shù)據(jù)融合方針模型的城市交通仿真引擎，可直接嵌入到交通管理的各個(gè)業(yè)務(wù)環(huán)節(jié)中提供what-if還原與預(yù)測(cè)。應(yīng)用交通洽堵(信號(hào)+組織)道路封閉影響評(píng)估信號(hào)優(yōu)化評(píng)估組織優(yōu)化評(píng)估......

事故/施工影響評(píng)估全網(wǎng)模型已積累交通領(lǐng)域：

4+出

行模

型

、6

+

表

達(dá)

模型、19+評(píng)價(jià)模型云上分布式、并行化的

宏-

中

-

微

觀(guān)

一

體

仿真，能在數(shù)分鐘內(nèi)進(jìn)行全程預(yù)演，性能超越傳統(tǒng)100倍以上預(yù)演評(píng)價(jià)模型交通路網(wǎng)模型(基礎(chǔ)表達(dá))仿真計(jì)算內(nèi)核(核心功能)實(shí)時(shí)

仿真能夠融合真實(shí)的城市交

通流量、速度進(jìn)行自動(dòng)

標(biāo)定，能夠無(wú)縫與業(yè)務(wù)

系統(tǒng)相接，準(zhǔn)確率高出40%以上一鍵式交通仿真在線(xiàn)生成預(yù)演工具跟車(chē)模型停車(chē)模型換道模型沖突/讓行模型路口通行能力流向停車(chē)次數(shù)路口飽和度流向排隊(duì)長(zhǎng)度局部評(píng)價(jià)系統(tǒng)評(píng)價(jià)仿真總行駛距離車(chē)輛總行駛時(shí)間路段行程速度路網(wǎng)模型交通信號(hào)模型路徑選擇模型讓行規(guī)則模型車(chē)輛模型交通需求模型系統(tǒng)平均速度平均延誤時(shí)長(zhǎng)產(chǎn)品優(yōu)勢(shì)路段延誤時(shí)長(zhǎng)Hadoop事故/施工特勤保障Table

storeHbase在線(xiàn)

計(jì)算離線(xiàn)

計(jì)算Blink存儲(chǔ)數(shù)據(jù)Mapute已積累交通領(lǐng)域10+交通組織優(yōu)化策略多種優(yōu)化方式可對(duì)全局進(jìn)行整體“空

間+時(shí)間”協(xié)調(diào),減少

車(chē)流沖突,實(shí)現(xiàn)全局通

行效率提15%以上。應(yīng)用交通組織優(yōu)化，通過(guò)在道路空間的有效利用，提供車(chē)輛承載率等方面增強(qiáng)交通供給能力，從而節(jié)省出行時(shí)間、

降低交通流沖突、提升駕駛安全。Theintegratedbig

data

andAI

solutionfor

smart

cities全網(wǎng)模型優(yōu)化&預(yù)演交通組織優(yōu)化交通信號(hào)優(yōu)化&誘導(dǎo)產(chǎn)品優(yōu)勢(shì)交通治堵優(yōu)化(信號(hào)+組織)重大活動(dòng)

/

節(jié)假日管控路口車(chē)道功能劃分相位相序優(yōu)化分車(chē)道控制快速路匹道控制路口可變車(chē)道潮沙可變車(chē)道全局協(xié)同優(yōu)化應(yīng)急車(chē)輛優(yōu)先通行動(dòng)態(tài)智能優(yōu)化智能誘導(dǎo)

4

交通組織引擎道路組織

/

施工預(yù)演信號(hào)優(yōu)化預(yù)演路口渠化預(yù)演交通事故預(yù)演Hadoop實(shí)時(shí)仿真Table

storeHbase在線(xiàn)

計(jì)算離線(xiàn)

計(jì)算Blink存儲(chǔ)套牌、遮擋號(hào)牌等違法車(chē)輛

的識(shí)別基于車(chē)輛軌跡、出沒(méi)規(guī)律的

違法車(chē)輛攔截、布控結(jié)合多源數(shù)據(jù)及時(shí)空的車(chē)輛

軌跡還原，車(chē)輛身份識(shí)別根據(jù)預(yù)測(cè)出的交通環(huán)境，預(yù)測(cè)未來(lái)

一段時(shí)間內(nèi)的沖突，從而預(yù)測(cè)事故

發(fā)生概率?；陬A(yù)測(cè)出的交通環(huán)境(流量/速度/天氣/車(chē)型分布/道路信息等)，

并結(jié)合事故記錄(事故標(biāo)注數(shù)據(jù))，預(yù)測(cè)未來(lái)一段時(shí)間內(nèi)的沖突

點(diǎn)位置及相應(yīng)的沖突強(qiáng)度。蘇州真

實(shí)場(chǎng)景實(shí)驗(yàn)，準(zhǔn)確率87%，召回率75%。交通規(guī)律復(fù)雜多變，需要實(shí)時(shí)準(zhǔn)確的預(yù)測(cè)才有意義。利用蘇州國(guó)際博覽中心附近20哥路口(104路視頻)的車(chē)流數(shù)據(jù)，構(gòu)建實(shí)時(shí)車(chē)流預(yù)測(cè)模型，預(yù)測(cè)未來(lái)

1小時(shí)內(nèi)路口各方向車(chē)流量，準(zhǔn)確率在93%以上?！疤礻住笔且豢畛浞掷酶黝?lèi)型感知設(shè)備，輔助交通管理者提升通行效率、維護(hù)交通秩序、打擊交通違法行為、管理交通設(shè)施的全面視覺(jué)AI產(chǎn)品。交通視覺(jué)Al產(chǎn)品擁堵、事件、流量、排隊(duì)、速度等狀態(tài)及行為感知闖禁流量、高危駕駛行為等狀態(tài)及行為感知路面異物、標(biāo)志標(biāo)線(xiàn)變更、設(shè)施損壞等環(huán)境感知交通崗哨交通元芳流量預(yù)測(cè)事故預(yù)測(cè)2

交通視覺(jué)計(jì)算車(chē)非

路輯跡查交通態(tài)勢(shì)感知分析是基于多遠(yuǎn)融合數(shù)據(jù)的交通評(píng)

價(jià)體系，對(duì)城市交通的宏觀(guān)態(tài)勢(shì)和具體區(qū)域、路口、

路段的情況進(jìn)行綜合感知分析，它能夠?qū)υO(shè)施指標(biāo)、

道路擁堵程度、路口車(chē)輛類(lèi)型、路口態(tài)勢(shì)、車(chē)輛和出

行特征等進(jìn)行數(shù)據(jù)查看、統(tǒng)計(jì)和分析，應(yīng)用統(tǒng)計(jì)和智

能化算法對(duì)數(shù)據(jù)特征進(jìn)行分析，得到一個(gè)及時(shí)準(zhǔn)確的

交通特征表達(dá)。Theintegratedbig

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cities“情”交通態(tài)勢(shì)感知分析

3

生態(tài)應(yīng)用1

1重點(diǎn)人出行

高發(fā)路線(xiàn)重點(diǎn)車(chē)輛駕駛?cè)藛T駕駛行為態(tài)勢(shì)&隱患挖掘安全態(tài)勢(shì)指標(biāo)道路安全指標(biāo)安全指數(shù)高危駕駛?cè)巳侯A(yù)警重點(diǎn)人&車(chē)庫(kù)人車(chē)關(guān)系匹配繞城智能控流隱患因子挖掘事故信息還原在線(xiàn)生成責(zé)任認(rèn)定書(shū)警民雙向互通路徑規(guī)劃

外地入境車(chē)輛違法預(yù)警

重點(diǎn)車(chē)輛違法預(yù)警外地常入境車(chē)輛檔案外地重點(diǎn)車(chē)黑名單車(chē)企道路道路交通運(yùn)行省內(nèi)重點(diǎn)車(chē)企入境重點(diǎn)車(chē)企道路特征路面條件三急一速氣象條件交通違法交通事故通行效率分析交通流狀態(tài)車(chē)輛統(tǒng)計(jì)分析入境車(chē)輛統(tǒng)計(jì)分析長(zhǎng)下坡陡坡積水點(diǎn)打滑急剎急停霧雨交通違法人員車(chē)輛類(lèi)型事故分類(lèi)流量與通行效率分析流量突變路段車(chē)流入境車(chē)輛違法分析入境車(chē)輛行車(chē)路線(xiàn)急彎突變路面拋灑物急轉(zhuǎn)彎超速風(fēng)冰凍雪違法點(diǎn)位違法類(lèi)型事故黑點(diǎn)事故周期事故影響事故與通行效率分析路面車(chē)型交通沖突點(diǎn)0D分析

2

重點(diǎn)人車(chē)管理人、車(chē)、路多維度源頭進(jìn)行管控，“定人、定車(chē)、定時(shí)、定道、定路、定速”六定的建設(shè)思路，實(shí)現(xiàn)交通安全

管理水平提高。SAAS

應(yīng)用挖掘&分析&視頻識(shí)別重點(diǎn)車(chē)/企數(shù)據(jù)接入人車(chē)企匹配

人車(chē)企動(dòng)態(tài)評(píng)分便民服務(wù)天氣、流量、速度失駕、毒駕運(yùn)管GPS數(shù)據(jù)六合一事故信息違法信息車(chē)載視頻、雪亮

視頻、卡口高德基礎(chǔ)數(shù)據(jù)市局重點(diǎn)人信息全國(guó)重點(diǎn)車(chē)企信息衛(wèi)健委高危駕駛?cè)巳褐攸c(diǎn)車(chē)實(shí)時(shí)

GPS數(shù)據(jù)重點(diǎn)車(chē)保險(xiǎn)

相關(guān)數(shù)據(jù)車(chē)管所信息杭州重點(diǎn)車(chē)企信息重點(diǎn)人重點(diǎn)人員道路安全安全態(tài)勢(shì)重點(diǎn)車(chē)企統(tǒng)計(jì)分析道路安全態(tài)勢(shì)指標(biāo)通行路線(xiàn)

某著名企業(yè)審批人重點(diǎn)車(chē)企檔案

企業(yè)黑名單車(chē)輛違法分析車(chē)輛行車(chē)路線(xiàn)環(huán)境繞城應(yīng)用事故快處公眾服務(wù)

2

“指”

1

事件感知和輕處置基于人工智能的事件感知與推送能夠?qū)崿F(xiàn)“事件感知-預(yù)警識(shí)別-大數(shù)據(jù)分析-處置預(yù)案推送-調(diào)度處置-事件統(tǒng)計(jì)分析”的全流程的規(guī)范化處理，對(duì)接情報(bào)分析、勤務(wù)管理等子系統(tǒng)，實(shí)現(xiàn)對(duì)交通視頻的智能分析、交通事件的智

能預(yù)警和智能調(diào)度，實(shí)現(xiàn)指揮中心傳統(tǒng)業(yè)務(wù)的智能化提升。

2

交通信號(hào)優(yōu)化控制交通信號(hào)優(yōu)化控制系統(tǒng)通過(guò)對(duì)交警數(shù)據(jù)和互聯(lián)網(wǎng)高德數(shù)據(jù)的融合分析，得

到交通綜合評(píng)價(jià)指標(biāo)，

再次指標(biāo)基礎(chǔ)上按照單路口、子區(qū)、區(qū)域三個(gè)層次進(jìn)行信號(hào)優(yōu)化和評(píng)估，通過(guò)信號(hào)配時(shí)中心進(jìn)行處置，并將處置結(jié)果回流到平臺(tái)中。大隊(duì)指揮中心警力在線(xiàn)

警員選擇基礎(chǔ)信息：駕駛員信息、車(chē)輛信息

車(chē)輛軌跡、企業(yè)信息等警情內(nèi)容：逾期未檢、報(bào)廢上路離線(xiàn)上路、走禁行線(xiàn)支隊(duì)指揮中心支隊(duì)指揮中心一線(xiàn)民警快速處置

大隊(duì)指揮中心

雙追查信息推送工地所屬大隊(duì)

企業(yè)所屬大隊(duì)Theintegratedbig

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cities大隊(duì)KPI民警KPI評(píng)價(jià)企業(yè)評(píng)價(jià)駕駛員考核通報(bào)企業(yè)整改

提升大隊(duì)落實(shí)

處置措施查處追處分為當(dāng)場(chǎng)處罰和

強(qiáng)制處罰事后處罰

強(qiáng)制處罰

停頓處罰警情類(lèi)型逾期未檢、報(bào)廢上路離線(xiàn)上路、走禁行線(xiàn)線(xiàn)路偏離、車(chē)道偏離上路時(shí)間不符、人車(chē)不一致

污損號(hào)牌彈窗內(nèi)容逾期未檢、報(bào)廢上路駕駛員基礎(chǔ)信息、車(chē)輛基礎(chǔ)信息

車(chē)輛軌跡、企業(yè)基礎(chǔ)信息警力情況、周邊資源

地圖展示實(shí)時(shí)車(chē)輛位置逾期未檢、報(bào)廢上路、離線(xiàn)上路、走禁行線(xiàn)警情快速流轉(zhuǎn)智安通-駕駛員語(yǔ)音消息提醒5秒警情彈窗信息飛投督查提升雙追查處置反績(jī)地圖派警信息推送多源信息采集動(dòng)態(tài)信息交互服務(wù)數(shù)據(jù)

3

公眾信息服務(wù)與交通誘導(dǎo)以支付寶城市服務(wù)為入口，利用實(shí)名認(rèn)證、快捷支付、風(fēng)險(xiǎn)控制等多項(xiàng)先進(jìn)技術(shù)，為廣大駕駛員用戶(hù)提供車(chē)輛違章查詢(xún)、處理、繳費(fèi)和機(jī)動(dòng)車(chē)年檢、違法隨手拍、一鍵挪車(chē)等多項(xiàng)交警相關(guān)服務(wù)，持續(xù)深化國(guó)家政府機(jī)構(gòu)“放管

服”改革，為人民群眾提供便捷服務(wù)，便利渠道。多渠道信息交互被動(dòng)向互動(dòng)轉(zhuǎn)變渠道自動(dòng)匹配自動(dòng)文案生成一體化信息發(fā)布動(dòng)態(tài)信息、靜態(tài)信息可發(fā)貨信息已支持渠道靜態(tài)信息交通勤務(wù)5整治崗：0人二輪運(yùn)邏崗：2人勤務(wù)運(yùn)邏崗：1人0整治崗：0人二輪運(yùn)邏崗：0人勤務(wù)運(yùn)邏崗：0人0整治崗：0人二輪運(yùn)邏崗：0人勤務(wù)運(yùn)邏崗：0人19一級(jí)崗：0人高峰崗：0人疏堵崗：0人4整治崗：0人二輪運(yùn)邏崗：0人勤務(wù)運(yùn)邏崗：1人崗位統(tǒng)計(jì)64整治崗：0人二輪運(yùn)邏崗：5人勤務(wù)運(yùn)邏崗：1人41整治崗：4人二輪運(yùn)邏崗：0人勤務(wù)運(yùn)邏崗：1人8整治崗：2人二輪運(yùn)邏崗：1人勤務(wù)運(yùn)邏崗：0人12整治崗：0人二輪運(yùn)邏崗：7人勤務(wù)運(yùn)邏崗：0人12整治崗：0人二輪運(yùn)邏崗：0人勤務(wù)運(yùn)邏崗：1人3

“督”從個(gè)人、事件、物品三個(gè)維度入手，進(jìn)行線(xiàn)上線(xiàn)下

交通管理效能優(yōu)化監(jiān)督，找出交通執(zhí)法、服務(wù)過(guò)程中的

失衡度和風(fēng)險(xiǎn)，讓日常交通執(zhí)法服務(wù)更規(guī)范、更高效。人力資源349民警：233人輔警：116人部署率：1%286民警：216人輔警：70人部署率：0%237民警：165人輔警：72人部署率：0%258民警：159人輔警：99人部署率：7%214民警：158人輔警：58人部署率：1%勤務(wù)考核匯總警員執(zhí)勤軌跡回放交通事故處理0民警：0人輔警：0人0民警：0人輔警：0人0民警：0人輔警：0人0民警：0人輔警：0人0民警：0人輔警：0人Theintegratedbig

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cities今日全部部署合計(jì)5民警：5人輔警：0人0民警：0人輔警：0人1民警：1人輔警：0人19民警：11人輔警：8人4民警：2人輔警：2人異常人員30193脫崗人員20081??????勤務(wù)系統(tǒng)是交通治理解決方案的基礎(chǔ)，通過(guò)勤務(wù)數(shù)據(jù)的積累讓勤務(wù)排班等更科學(xué)、更智能。Л??Л??Л?警務(wù)考核監(jiān)督平臺(tái)一級(jí)崗：0人高峰崗：36人疏堵崗：0人一級(jí)崗：3人高峰崗：55人疏堵崗：0人一級(jí)崗：2人高峰崗：0人疏堵崗：0人一級(jí)崗：0人高峰崗：0人疏堵崗：0人一級(jí)崗：1人高峰崗：0人疏堵崗：2人一級(jí)崗：1人高峰崗：7人疏堵崗：3人一級(jí)崗：3人高峰崗：2人疏堵崗：0人一級(jí)崗：0人高峰崗：0人疏堵崗：0人一級(jí)崗：1人高峰崗：4人疏堵崗：0人整治崗：0人二輪運(yùn)邏崗：19人“勤”勤務(wù)日歷回看2方案價(jià)值及優(yōu)勢(shì)

1

降低交通擁堵，提升通行速度智能交通解決方案通過(guò)多種管控和服務(wù)措施，能夠有效的降低交通擁堵，提升車(chē)輛通行速度。 2警情精準(zhǔn)發(fā)現(xiàn)，事件智能識(shí)別智能交通系統(tǒng)通過(guò)對(duì)視頻的智能分析，能鞏固自動(dòng)準(zhǔn)確的發(fā)現(xiàn)警情，對(duì)交通事件進(jìn)行智能識(shí)別。交通事故發(fā)生后，交警可以得到大腦的指令，快速到達(dá)現(xiàn)場(chǎng)處置事件，讓道路通行狀況迅速恢復(fù)，處置效率大幅提升。 3為公眾提供便捷的交通服務(wù)支付寶指揮交管服務(wù)深入貫徹黨中央精神，以城市服務(wù)客戶(hù)端頻道為載體，利用實(shí)名認(rèn)證、快捷支付、風(fēng)險(xiǎn)控制等多項(xiàng)先進(jìn)技術(shù)提供線(xiàn)上查詢(xún)、處理、繳費(fèi)等便捷服務(wù)，免去人民群眾到線(xiàn)下大廳排隊(duì)辦事的繁瑣流程，為人民群眾提供便利，讓群眾最多跑一次，更好的實(shí)現(xiàn)政府公共服務(wù)的落地和推廣。最佳實(shí)踐杭州城市大腦-交通杭州城市大腦構(gòu)建了情、指、勤一體的人工智能綜合體，實(shí)現(xiàn)了AI信號(hào)燈優(yōu)化、智能巡檢發(fā)現(xiàn)交通事件、實(shí)時(shí)指揮

處置優(yōu)化等功能，幫助杭州交警支隊(duì)提升了管理水平和社會(huì)治理能力。杭州城市大腦幫助交通管理從單純的空間管理

走向時(shí)間管理，從傳統(tǒng)警務(wù)走向數(shù)字警務(wù)，極大地推進(jìn)了交通治理數(shù)字化、智慧化、現(xiàn)代化的建設(shè)進(jìn)程。城市大腦智慧旅游出行解決方案隨著數(shù)字經(jīng)濟(jì)的崛起，越來(lái)越多的人選擇自由行，對(duì)旅游產(chǎn)業(yè)的數(shù)據(jù)融合、數(shù)據(jù)智能服務(wù)的需求越來(lái)越強(qiáng)。通

過(guò)數(shù)據(jù)的打通，充分協(xié)同交通管理、公共出行、城管停車(chē)、治安平安等能力，實(shí)現(xiàn)“多游一小時(shí)、多留一天”等業(yè)務(wù)目標(biāo)，驅(qū)動(dòng)提升政府行業(yè)監(jiān)管能力、旅游產(chǎn)業(yè)營(yíng)銷(xiāo)效能、公眾旅游服務(wù)體感。安

全

保障體信令數(shù)據(jù)文旅設(shè)備已有系統(tǒng)道數(shù)據(jù)平臺(tái)景區(qū)

酒店旅行社

基礎(chǔ)設(shè)施數(shù)據(jù)入住

出行方式人流游客數(shù)據(jù)出行方式停車(chē)信息路況信息出行數(shù)據(jù)應(yīng)急管理與輿情監(jiān)控?cái)?shù)字文旅監(jiān)管服務(wù)平臺(tái)應(yīng)用平臺(tái)產(chǎn)業(yè)服務(wù)平臺(tái)2方案概述景區(qū)數(shù)據(jù)服務(wù)酒店數(shù)據(jù)服務(wù)文旅企業(yè)推廣服務(wù)旅行社數(shù)據(jù)服務(wù)自駕旅游出行方式挖掘引擎旅游人流承載預(yù)測(cè)及預(yù)警引擎計(jì)算平臺(tái)智能服務(wù)平臺(tái)旅游數(shù)據(jù)底盤(pán)旅游生命體征計(jì)算引擎信息智能分發(fā)引擎旅游小區(qū)需求分析引擎智能行程規(guī)劃引擎旅游態(tài)勢(shì)計(jì)算引擎視頻引擎數(shù)據(jù)地圖引擎3D可視化引擎“數(shù)字旅游專(zhuān)線(xiàn)”應(yīng)用服務(wù)“杭州旅游一卡通”應(yīng)用服務(wù)“跟著城市大腦游杭州”

應(yīng)用服務(wù)公眾服務(wù)平臺(tái)態(tài)勢(shì)分析大屏數(shù)字景區(qū)監(jiān)管服務(wù)數(shù)字文化資源監(jiān)管MlcE旅游市場(chǎng)監(jiān)管數(shù)字酒店監(jiān)管服務(wù)數(shù)字旅行社監(jiān)管服務(wù)數(shù)據(jù)存儲(chǔ)飛天內(nèi)核數(shù)據(jù)源四星以上

酒店輿情500家

文旅企業(yè)1000家酒店600家旅行社0TA數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)處理彈性計(jì)算景點(diǎn)閘機(jī)系交通顧和園前門(mén)北大圓明園故宮大柵欄天壇各景區(qū)的客流監(jiān)測(cè)得出歸一化后的

客流均衡度指數(shù)，獲取擁擠景點(diǎn)信

息、擁擠時(shí)段信息與預(yù)警信息通過(guò)區(qū)分旅游出行人群及軌跡，進(jìn)行旅游小區(qū)劃分和旅游人群OD分析，對(duì)高頻出行軌跡及熱門(mén)一日兩日游線(xiàn)路進(jìn)行匹配，給出數(shù)字旅游直達(dá)專(zhuān)線(xiàn)推薦建議，并給出合理的排班、站點(diǎn)建議，對(duì)數(shù)字旅游專(zhuān)線(xiàn)日常運(yùn)營(yíng)情況進(jìn)行監(jiān)控。獲取景區(qū)之間的關(guān)聯(lián)度和游客連續(xù)性選擇偏好得出不同主城區(qū)景點(diǎn)某著名企業(yè)、主城區(qū)與郊縣某著名企業(yè)

和主題旅游路線(xiàn)，實(shí)現(xiàn)市區(qū)中心景點(diǎn)

間的某著名企業(yè)和客流疏散、主城區(qū)景點(diǎn)向郊縣分散客流均衡度分析景點(diǎn)關(guān)聯(lián)分析專(zhuān)線(xiàn)規(guī)劃模塊1

交通旅游融合1

數(shù)字旅游專(zhuān)線(xiàn)煙袋斜街北海公園南鑼鼓巷恭什剎海八達(dá)嶺天安門(mén)水立方癱和宮后海清華鳥(niǎo)巢西單購(gòu)物指數(shù)旅游月份0.34

2

自駕游分析通過(guò)對(duì)交通卡口數(shù)據(jù)的深度分析挖掘，對(duì)自駕游出行人群的軌跡進(jìn)行分析，刻畫(huà)自駕游出行人群畫(huà)像、監(jiān)測(cè)熱門(mén)目的地，輔助進(jìn)行旅游產(chǎn)品精準(zhǔn)營(yíng)銷(xiāo)。3

智能行程規(guī)劃對(duì)于多目的地的一日游/兩日游/三日游進(jìn)行聯(lián)程規(guī)劃，實(shí)現(xiàn)個(gè)性化化標(biāo)簽約束、最短路徑算法、實(shí)時(shí)路徑優(yōu)化。Theintegratedbig

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cities熱門(mén)地點(diǎn)監(jiān)測(cè)旅游路線(xiàn)規(guī)劃最優(yōu)路徑計(jì)算以及實(shí)時(shí)路況優(yōu)化個(gè)性化標(biāo)簽約束2餐飲指數(shù)旅游時(shí)長(zhǎng)景點(diǎn)偏好0.2經(jīng)濟(jì)體內(nèi)高德Itrip客流及畫(huà)像對(duì)于景區(qū)停車(chē)場(chǎng)實(shí)時(shí)泊位使用情況進(jìn)行監(jiān)測(cè)，對(duì)余位進(jìn)行預(yù)測(cè)并進(jìn)行景區(qū)及周邊停車(chē)場(chǎng)的停車(chē)誘導(dǎo)。利用地圖

LBS定位等互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)，進(jìn)行景區(qū)實(shí)時(shí)客流實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)，刻畫(huà)客流畫(huà)像，進(jìn)行輿情監(jiān)控等。游客洞察系統(tǒng)景區(qū)實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)行業(yè)格局系統(tǒng)輿情監(jiān)控系統(tǒng)智能預(yù)警系統(tǒng)實(shí)時(shí)路況系統(tǒng)搜索sug服務(wù)搜索搜索魔盒P0l服務(wù)卡片對(duì)于景區(qū)停車(chē)場(chǎng)實(shí)時(shí)泊位使用情況進(jìn)行監(jiān)測(cè)，對(duì)余位進(jìn)行預(yù)測(cè)并進(jìn)行景區(qū)及周邊停車(chē)場(chǎng)的停車(chē)誘導(dǎo)。數(shù)據(jù)服務(wù)APlSAAS服務(wù)搜索入口阿里云共云平臺(tái)應(yīng)用功能模塊數(shù)據(jù)底座對(duì)外服務(wù)P0l掛接場(chǎng)景化入口場(chǎng)景推薦4

景區(qū)停車(chē)誘導(dǎo)固定入口工具箱游客畫(huà)像車(chē)輛調(diào)度實(shí)時(shí)路況應(yīng)急指揮景區(qū)熱力圖人車(chē)調(diào)度游客偏好趨勢(shì)預(yù)測(cè)P0l數(shù)據(jù)微博數(shù)據(jù)客流統(tǒng)計(jì)客源地分析......畫(huà)像數(shù)據(jù)人地關(guān)系路網(wǎng)數(shù)據(jù)游覽路徑分析環(huán)境數(shù)據(jù)2

1

多游一小時(shí)提高游覽轉(zhuǎn)場(chǎng)的效率。持續(xù)推進(jìn)“數(shù)字旅游專(zhuān)線(xiàn)”的建設(shè)，在交通樞紐、集散中心以及景區(qū)建立人流疏散點(diǎn)，開(kāi)通“數(shù)字旅游專(zhuān)線(xiàn)”共享大巴，游客利用某著名企業(yè)端平臺(tái)預(yù)定，實(shí)現(xiàn)從市區(qū)（熱門(mén)）景區(qū)到郊區(qū)（其他）景區(qū)快速串聯(lián)。智能引導(dǎo)游覽路徑。通過(guò)探針、視頻監(jiān)控、閘機(jī)、互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)等方式精準(zhǔn)地探測(cè)景區(qū)實(shí)時(shí)人流，并將數(shù)據(jù)接入城市大腦文旅系統(tǒng)以及應(yīng)急系統(tǒng)，當(dāng)景區(qū)接近飽和人流時(shí)，提前預(yù)警并通過(guò)微信、短信、高德等渠道通知游客，將游客

疏導(dǎo)至周邊景區(qū)，提升游客的游覽效率。

2

多留一天通過(guò)自駕游分析等精準(zhǔn)營(yíng)銷(xiāo)的建設(shè)，推出城市旅游名片（1日游/2日游/3日游套票）等精細(xì)化旅游產(chǎn)品，提

升旅游體感，實(shí)現(xiàn)停留意愿提升。Theintegratedbig

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cities方案價(jià)值及優(yōu)勢(shì)最佳實(shí)踐杭州城市大腦

–文旅杭州城市大腦文旅系統(tǒng)面向政府監(jiān)管、產(chǎn)業(yè)服務(wù)、公眾服務(wù)三個(gè)方面建設(shè)了三大平臺(tái)，文化、旅游、交通多方位融合，囊括景區(qū)、酒店、旅行社、文化資源、會(huì)展旅游等行業(yè)監(jiān)管，監(jiān)管數(shù)據(jù)反哺產(chǎn)業(yè)提供產(chǎn)業(yè)數(shù)據(jù)支撐，同時(shí)給公

眾用戶(hù)提供“杭州城市旅游一卡通”、“找酒店”、“找空房”、“智能行程規(guī)劃”等多樣旅游服務(wù)。隨著城市化進(jìn)程加快，交通運(yùn)輸?shù)玫娇焖侔l(fā)展，《交通強(qiáng)國(guó)建設(shè)綱要》（中共中央國(guó)務(wù)院印發(fā)

2019-09-19）明確要求提高城市群內(nèi)軌道交通通勤化水平，推廣城際道路客運(yùn)公交化運(yùn)行模式，打造旅客聯(lián)程運(yùn)輸系統(tǒng)。加強(qiáng)城市交通擁堵綜合治理，優(yōu)先發(fā)展城市公共交通，鼓勵(lì)引導(dǎo)綠色公交出行，合理引導(dǎo)個(gè)體機(jī)動(dòng)化出行。推進(jìn)城鄉(xiāng)客運(yùn)

服務(wù)一體化，提升公共服務(wù)均等化水平，保障城鄉(xiāng)居民行有所乘。交通運(yùn)輸部，2019年12月9日，推進(jìn)綜合交通運(yùn)輸大數(shù)據(jù)發(fā)展行動(dòng)綱要里又明確提出要求，綜合交通運(yùn)輸大數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)體系更加完善，大數(shù)據(jù)在綜合交通運(yùn)輸各業(yè)務(wù)領(lǐng)域

應(yīng)用更加廣泛。鼓勵(lì)各類(lèi)市場(chǎng)主體培育“出行即服務(wù)（MaaS）”新模式，以數(shù)據(jù)銜接出行需求與服務(wù)資源。基于以上背景，構(gòu)建交通運(yùn)輸行業(yè)數(shù)據(jù)底盤(pán)，統(tǒng)一行業(yè)數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)，提升城市交通公共交通服務(wù)水平，明確評(píng)估城市出行需求和公共交通線(xiàn)網(wǎng)現(xiàn)狀，給出決策數(shù)據(jù)支持，構(gòu)建交通運(yùn)輸行業(yè)供需匹配評(píng)價(jià)體系。城市大腦智慧交通運(yùn)輸綜合解決方案3方案概述

客流分析與線(xiàn)網(wǎng)評(píng)價(jià)引擎

動(dòng)態(tài)公交調(diào)度引擎

重點(diǎn)車(chē)輛安全分析引擎

數(shù)據(jù)融合引擎-全網(wǎng)模型樞紐接駁客流綜合運(yùn)輸態(tài)勢(shì)監(jiān)測(cè)預(yù)警平臺(tái)大數(shù)據(jù)決策支持平臺(tái)應(yīng)急協(xié)調(diào)聯(lián)動(dòng)平臺(tái)Maas出行信息服務(wù)平臺(tái)(高德)運(yùn)行態(tài)勢(shì)監(jiān)控安全事件預(yù)警通勤客流綜合評(píng)價(jià)接駁客流綜合評(píng)價(jià)應(yīng)急值守預(yù)案管理線(xiàn)路查詢(xún)實(shí)時(shí)公交出租車(chē)異常聚集

大面積客流滯留公共交通一體化綜合評(píng)價(jià)決策系統(tǒng)協(xié)調(diào)調(diào)度專(zhuān)家管理?yè)Q乘信息查詢(xún)兩客一危車(chē)輛安全預(yù)警非法營(yíng)運(yùn)車(chē)輛識(shí)別管控系統(tǒng)應(yīng)急物質(zhì)管理值守人員排版

管理車(chē)內(nèi)客流量滿(mǎn)情況查詢(xún)

運(yùn)輸管理處

運(yùn)營(yíng)企業(yè)

支持管理，業(yè)務(wù)行政審批

改善運(yùn)營(yíng)

交委/交通局(信息中心)

支持日?qǐng)?bào)、月報(bào)、年報(bào)、領(lǐng)導(dǎo)匯報(bào)事件及時(shí)感知、行業(yè)數(shù)據(jù)分析出行信息服務(wù)專(zhuān)有云

企業(yè)版/大小專(zhuān)專(zhuān)有云EMR公共云/混合云開(kāi)放平臺(tái)/引擎接口數(shù)據(jù)服務(wù)公眾運(yùn)營(yíng)車(chē)輛不安全駕駛行為識(shí)別樞紐、景點(diǎn)客流出行規(guī)律挖掘線(xiàn)路排班調(diào)度基礎(chǔ)領(lǐng)域數(shù)據(jù)域公共交通綜合評(píng)價(jià)指標(biāo)客流三大場(chǎng)景評(píng)價(jià)體系業(yè)務(wù)不涉及范圍業(yè)務(wù)覆蓋范圍營(yíng)運(yùn)車(chē)輛事故分析違法營(yíng)運(yùn)車(chē)輛識(shí)別公交軌交線(xiàn)路綜合評(píng)價(jià)公共交通運(yùn)營(yíng)效率評(píng)估線(xiàn)路站點(diǎn)覆蓋接分析危貨車(chē)輛安全分析乘客行為事件識(shí)別算法城市客流分布規(guī)律挖掘通勤客流通道挖掘公交班次運(yùn)力優(yōu)化建議一鍵購(gòu)票一鍵換乘公共交通覆蓋分析定制公交路線(xiàn)規(guī)劃安全事件挖掘分析

系統(tǒng)定制公交線(xiàn)路

規(guī)劃道路擁堵預(yù)警運(yùn)營(yíng)車(chē)輛跨越圍欄預(yù)警事件評(píng)估培訓(xùn)演練道路參數(shù)指標(biāo)路網(wǎng)/路況旅游客流通勤客流公交數(shù)據(jù)出租數(shù)據(jù)用戶(hù)層云平臺(tái)線(xiàn)路評(píng)價(jià)指標(biāo)站點(diǎn)評(píng)價(jià)指標(biāo)接駁評(píng)價(jià)指標(biāo)..

.網(wǎng)約車(chē)軌交樞紐專(zhuān)題層(ADM)主題層(DWS)明細(xì)層(DWD)

分域整合基礎(chǔ)層(0DS)

標(biāo)準(zhǔn)化交通運(yùn)輸數(shù)據(jù)資源中心，匯聚融合交通運(yùn)輸行業(yè)全網(wǎng)數(shù)據(jù)，包括交通局各二級(jí)單位數(shù)據(jù)、客運(yùn)運(yùn)輸數(shù)據(jù)、貨運(yùn)物流運(yùn)輸數(shù)據(jù)、其他局委（交警、公安、工商等）交通運(yùn)輸相關(guān)數(shù)據(jù)、運(yùn)營(yíng)商手機(jī)信令數(shù)據(jù)、互聯(lián)網(wǎng)出行數(shù)據(jù)、氣

象數(shù)據(jù)、視頻數(shù)據(jù)等，對(duì)多源數(shù)據(jù)進(jìn)行融合治理后，形成統(tǒng)一路網(wǎng)表達(dá)?；诮煌ㄟ\(yùn)輸行業(yè)特點(diǎn)，構(gòu)建交通運(yùn)輸行

業(yè)數(shù)據(jù)模型和指標(biāo)體系，形成城市的交通運(yùn)輸數(shù)據(jù)資產(chǎn)，提供統(tǒng)一的數(shù)據(jù)服務(wù)支撐上層智能應(yīng)用。Theintegratedbig

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cities計(jì)算平臺(tái)批量計(jì)算即時(shí)計(jì)算實(shí)時(shí)分析服務(wù)分布式圖計(jì)算引擎對(duì)象存儲(chǔ)搜索引擎分布式NOSQL數(shù)據(jù)存儲(chǔ)lD一Mapping

關(guān)系識(shí)別行為識(shí)別軌跡提取企業(yè)數(shù)據(jù)域

車(chē)輛數(shù)據(jù)域人員數(shù)據(jù)域行業(yè)數(shù)據(jù)域運(yùn)行監(jiān)測(cè)專(zhuān)題應(yīng)用協(xié)調(diào)專(zhuān)題決策分析專(zhuān)題指揮調(diào)度專(zhuān)題出行服務(wù)專(zhuān)題

..

.人員車(chē)輛事件出行路網(wǎng)軌跡1

交通運(yùn)輸數(shù)據(jù)資源中心常用專(zhuān)題

生態(tài)創(chuàng)建清洗整合數(shù)據(jù)分域交通運(yùn)輸數(shù)據(jù)資源中心關(guān)聯(lián)行業(yè)網(wǎng)數(shù)據(jù)物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)視頻數(shù)據(jù)交通數(shù)據(jù)在交通運(yùn)輸數(shù)據(jù)資源中心基礎(chǔ)上，通過(guò)統(tǒng)一的路網(wǎng)地圖表達(dá)，實(shí)現(xiàn)交通運(yùn)輸?shù)娜志C合監(jiān)測(cè)，從而把握交通運(yùn)輸運(yùn)行態(tài)勢(shì)、發(fā)展情況，并構(gòu)建協(xié)調(diào)聯(lián)動(dòng)機(jī)制。輔助管理者準(zhǔn)確掌握全市交通運(yùn)行情況，并對(duì)異常情況及時(shí)進(jìn)行分

析研判告警，提升交通運(yùn)輸精細(xì)化管理水平。包括一體化視頻監(jiān)控管理系統(tǒng)、一體化客運(yùn)狀態(tài)監(jiān)測(cè)系統(tǒng)、一體化貨

運(yùn)狀態(tài)監(jiān)測(cè)系統(tǒng)、一體化路網(wǎng)運(yùn)行狀況監(jiān)測(cè)系統(tǒng)、交通運(yùn)輸綜合監(jiān)測(cè)大屏系統(tǒng)等，形成城市交通運(yùn)輸全局態(tài)勢(shì)感知和多維監(jiān)測(cè)體系。路網(wǎng)綜合監(jiān)測(cè)公交事件監(jiān)測(cè)公路黑點(diǎn)監(jiān)測(cè)綜合運(yùn)行監(jiān)測(cè)危險(xiǎn)品運(yùn)輸監(jiān)測(cè)

重點(diǎn)貨車(chē)監(jiān)測(cè)公交監(jiān)測(cè)出租/網(wǎng)約車(chē)監(jiān)測(cè)長(zhǎng)途客運(yùn)監(jiān)測(cè)旅游客運(yùn)監(jiān)測(cè)軌道交通監(jiān)測(cè)重要站點(diǎn)監(jiān)測(cè)2

交通運(yùn)輸態(tài)勢(shì)全局監(jiān)測(cè)公路局

運(yùn)管局

客管局

公交長(zhǎng)途客運(yùn)

地鐵多維監(jiān)測(cè)體系全局態(tài)勢(shì)感知出租車(chē)異常聚焦一體化視頻監(jiān)控一體化路網(wǎng)運(yùn)行一體化貨運(yùn)狀態(tài)公交客流聚焦一體化客運(yùn)狀態(tài)企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)危貨流向大客流預(yù)警公路事件運(yùn)力不足超限超載多源

數(shù)據(jù)

匯聚互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)(路網(wǎng)、速度、軌跡)出租車(chē)數(shù)據(jù)港航數(shù)據(jù)網(wǎng)約車(chē)數(shù)據(jù)公交數(shù)據(jù)視頻數(shù)據(jù)

運(yùn)營(yíng)商信令數(shù)據(jù)工商、交警數(shù)據(jù)軌道交通數(shù)據(jù)

重點(diǎn)車(chē)輛數(shù)據(jù)長(zhǎng)途客運(yùn)數(shù)據(jù)在對(duì)交通運(yùn)輸行業(yè)大數(shù)據(jù)挖掘分析的基礎(chǔ)上，形成公交、出租、軌道、長(zhǎng)途客運(yùn)、交通樞紐等領(lǐng)域的運(yùn)行決策分析，為交通局進(jìn)行交通運(yùn)輸市場(chǎng)監(jiān)管提供數(shù)據(jù)支撐；為城市交通基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)、行業(yè)發(fā)展規(guī)劃、行業(yè)政策制定、

投資計(jì)劃、多種交通運(yùn)輸方式協(xié)同優(yōu)化等提供決策依據(jù)。包括行業(yè)運(yùn)行分析、客流出行特征分析、公交線(xiàn)網(wǎng)優(yōu)化分

析、軌交公交接駁優(yōu)化分析、交通狀況分析、交通運(yùn)輸綜合分析等內(nèi)容。交通運(yùn)行決策分析平臺(tái)—專(zhuān)題分析Theintegratedbig

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cities道路擁堵分析路況預(yù)測(cè)擁堵路段和區(qū)域排名出租行業(yè)運(yùn)行分析公交行業(yè)運(yùn)行分析軌交行業(yè)運(yùn)行分析貨運(yùn)行業(yè)運(yùn)行分析行業(yè)運(yùn)行分析城市交通分析交通運(yùn)輸綜合分析客運(yùn)運(yùn)營(yíng)分析貨運(yùn)運(yùn)營(yíng)分析安全生產(chǎn)分析交通能耗分析3

交通運(yùn)輸決策分析實(shí)現(xiàn)各類(lèi)應(yīng)急預(yù)案和應(yīng)急資源全面管理，及時(shí)獲取并發(fā)布應(yīng)急信息，進(jìn)行應(yīng)急響應(yīng)。實(shí)現(xiàn)信息和指令上傳下

達(dá)，支撐節(jié)假日、公路、水路、城市交通的綜合指揮協(xié)調(diào)，全面加強(qiáng)雨雪冰凍天氣及公路大流量條件下運(yùn)輸保障和

安全監(jiān)管工作，并形成及時(shí)且全面處理突發(fā)事件的能力。對(duì)歷史應(yīng)急事件可進(jìn)行歸檔、評(píng)估和查詢(xún)。交通一事故快速響應(yīng)實(shí)時(shí)決策分析現(xiàn)場(chǎng)應(yīng)急聯(lián)動(dòng)應(yīng)急歸檔復(fù)盤(pán)4

交通應(yīng)急協(xié)同處置應(yīng)急協(xié)同平臺(tái)—安全應(yīng)急處置從“兩客一?！薄⒅匦拓涇?chē)等重點(diǎn)車(chē)輛入手，通過(guò)將重點(diǎn)車(chē)輛、重點(diǎn)企業(yè)、重點(diǎn)駕駛?cè)藛T在市場(chǎng)監(jiān)督管理局、公安交警支隊(duì)、環(huán)保局、應(yīng)急管理局等部門(mén)分散的相關(guān)業(yè)務(wù)審批數(shù)據(jù)、動(dòng)態(tài)監(jiān)管數(shù)據(jù)統(tǒng)一打通，借助大數(shù)據(jù)挖掘和

視頻圖像識(shí)別能力，針對(duì)全市重點(diǎn)車(chē)輛實(shí)現(xiàn)全時(shí)全域的動(dòng)態(tài)監(jiān)管，實(shí)時(shí)產(chǎn)出車(chē)輛疑似本地注冊(cè)異地非法運(yùn)營(yíng)、車(chē)輛

失管、車(chē)輛離線(xiàn)上路、車(chē)輛逾期未檢等預(yù)警信息，交通局側(cè)重點(diǎn)針對(duì)接收到的預(yù)警實(shí)現(xiàn)部門(mén)閉環(huán)管理，并對(duì)預(yù)

警事件的高效處置提供信息化賦能，從而達(dá)到重點(diǎn)車(chē)管控的情指一體、情勤聯(lián)動(dòng)，實(shí)施精準(zhǔn)管控。并基于人、車(chē)、

企的歷史違法違章數(shù)據(jù)，建立信用評(píng)分體系，實(shí)現(xiàn)對(duì)重點(diǎn)車(chē)輛相關(guān)人、車(chē)、企情況的主動(dòng)預(yù)前監(jiān)測(cè)、干預(yù)和管控。

歷史事故

歷史違法

駕駛員狀態(tài)

車(chē)輛狀態(tài)

歷史違法

歷史事故Theintegratedbig

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cities異常狀況監(jiān)測(cè)告警逾期未檢、報(bào)廢上路

多違上路、保險(xiǎn)過(guò)期

疲勞駕駛、離線(xiàn)上路

企業(yè)異常、異常聚集..

.運(yùn)營(yíng)監(jiān)管企業(yè)通知管控

在線(xiàn)某著名企業(yè)教育

路面布控查處

資質(zhì)證件管控人-車(chē)-企

關(guān)聯(lián)綜合評(píng)分5

交通運(yùn)輸重點(diǎn)車(chē)輛管控企業(yè)綜合評(píng)價(jià)GPS在線(xiàn)率

工作強(qiáng)度交通違章數(shù)據(jù)

公安違法數(shù)據(jù)

視頻數(shù)據(jù)

交委數(shù)據(jù)

工商數(shù)據(jù)

綜合執(zhí)法處置平臺(tái)充分利用前沿技術(shù)和手段，融合大數(shù)據(jù)融合分析、視頻識(shí)別事件數(shù)據(jù)，快速準(zhǔn)確的發(fā)現(xiàn)并定

位各類(lèi)交通違法、區(qū)域隱患事件，提高交通運(yùn)輸違法事件的發(fā)現(xiàn)率、處置率，提升事件響應(yīng)效率，并實(shí)現(xiàn)預(yù)警事件

推送、處置、分析的一體化閉環(huán)處理流程。包含四部分內(nèi)容：事件感知及指揮調(diào)度子系統(tǒng)、智能勤務(wù)子系統(tǒng)、數(shù)據(jù)研判子系統(tǒng)、單兵聯(lián)動(dòng)子系統(tǒng)。人工上報(bào)事件傳統(tǒng)渠道上報(bào)事件大數(shù)據(jù)分析異常交通運(yùn)行狀態(tài)

一體化監(jiān)測(cè)平臺(tái)6

綜合執(zhí)法處置其他部門(mén)視頻監(jiān)控系統(tǒng)重點(diǎn)車(chē)輛管理系統(tǒng)疑似違法事件圖片、視頻、位置、車(chē)輛軌跡等違法事件確認(rèn)信息智能勤務(wù)智能督警識(shí)別督查自動(dòng)提醒處置效能統(tǒng)計(jì)標(biāo)準(zhǔn)化執(zhí)法信息執(zhí)法事件研判人車(chē)企檔案畫(huà)像隱患風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警指揮調(diào)度中樞布控?cái)r截事件上報(bào)事件推送/處置某著名企業(yè)視頻違法事件信息處置反績(jī)信息處置指令信息違法事件跟跟蹤處置方式管理可視化調(diào)度違法事件規(guī)律事件監(jiān)測(cè)事件統(tǒng)計(jì)分析融合去

重事件信息完結(jié)信息已有電子執(zhí)法系統(tǒng)

單兵聯(lián)動(dòng)應(yīng)用

事件感知中樞

智能勤務(wù)子系統(tǒng)數(shù)據(jù)研判子系統(tǒng) 1

全網(wǎng)交通運(yùn)輸數(shù)據(jù)匯聚融合、實(shí)現(xiàn)全局監(jiān)測(cè)和預(yù)警交通運(yùn)輸行業(yè)數(shù)據(jù)全網(wǎng)接入，結(jié)合相關(guān)局委數(shù)據(jù)、運(yùn)行商手機(jī)信令數(shù)據(jù)、互聯(lián)網(wǎng)出行數(shù)據(jù)，實(shí)現(xiàn)對(duì)城市交通運(yùn)輸態(tài)勢(shì)的全局精準(zhǔn)刻畫(huà)，并進(jìn)而構(gòu)建交通運(yùn)輸行業(yè)數(shù)據(jù)模型和指標(biāo)體系。實(shí)現(xiàn)全域交通監(jiān)測(cè)與管理，通過(guò)人工智能等技術(shù)識(shí)別行業(yè)監(jiān)管風(fēng)險(xiǎn)，通過(guò)大數(shù)據(jù)進(jìn)行多視角監(jiān)測(cè)、多維度分析快速發(fā)現(xiàn)交通運(yùn)輸過(guò)程中的異常情況，提前做出預(yù)判

和告警，進(jìn)行自動(dòng)化、智能化管理，實(shí)現(xiàn)交通運(yùn)行狀態(tài)全掌握。7

公眾出行信息服務(wù)公眾出行數(shù)據(jù)服務(wù)平臺(tái)是建立在對(duì)交通運(yùn)輸靜動(dòng)態(tài)信息進(jìn)行融合匯總、分析的基礎(chǔ)上，向公眾提供全局、多

點(diǎn)、實(shí)時(shí)可靠的綜合出行信息服務(wù)，包括交通出行信息、交通基礎(chǔ)設(shè)施狀況、交通服務(wù)機(jī)構(gòu)評(píng)價(jià)、交通資訊等，提高百姓出行的快捷性、安全性和經(jīng)濟(jì)性。Theintegratedbig

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cities交通資訊信息惡劣天氣內(nèi)澇大型活動(dòng)交通基礎(chǔ)設(shè)施充電樁(余位)停車(chē)場(chǎng)(余位)交通服務(wù)機(jī)構(gòu)旅游包車(chē)紅黑榜維修企業(yè)紅黑榜駕校資質(zhì)紅黑榜交通出行信息公交車(chē)位置預(yù)計(jì)到達(dá)時(shí)間全局實(shí)時(shí)多點(diǎn)可靠方案價(jià)值及優(yōu)勢(shì) 2

基于交通運(yùn)輸大數(shù)據(jù)及AI技術(shù)的智能決策支持在城市交通大數(shù)據(jù)分析方面積累了一系列的運(yùn)籌優(yōu)化和機(jī)器學(xué)習(xí)算法模型。包括路況分析預(yù)測(cè)、公共交通綜合評(píng)價(jià)體系、客流分析、公交線(xiàn)網(wǎng)優(yōu)化、排班調(diào)度算法等。達(dá)摩院的視覺(jué)AI能力，可提供精準(zhǔn)的事件分析、客流檢測(cè)、以圖搜圖、軌跡還原等。強(qiáng)大的運(yùn)籌優(yōu)化、機(jī)器學(xué)習(xí)和視覺(jué)AI能力，是支撐交通運(yùn)輸智能應(yīng)用的“最強(qiáng)大腦”?；诮?/p>

通運(yùn)輸大數(shù)據(jù)及AI技術(shù)，可支撐交通運(yùn)輸管理部門(mén)在城市交通基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)、行業(yè)發(fā)展規(guī)劃、行業(yè)政策制定、投資計(jì)劃、多種交通運(yùn)輸方式協(xié)同優(yōu)化等領(lǐng)域的智能決策，提高公共交通分擔(dān)率、提升公眾出行體驗(yàn)。

3

重點(diǎn)車(chē)輛精準(zhǔn)管控打通各委辦局關(guān)于重點(diǎn)車(chē)輛相關(guān)數(shù)據(jù)，實(shí)現(xiàn)從事前準(zhǔn)入審批、事中運(yùn)行監(jiān)控、事后執(zhí)法處置的精準(zhǔn)閉環(huán)管控。并結(jié)合人、車(chē)、企信用體系構(gòu)建，對(duì)重點(diǎn)車(chē)輛進(jìn)行主動(dòng)預(yù)前管控。規(guī)范重點(diǎn)車(chē)輛的運(yùn)行，提升安全管理水平。

4

執(zhí)法處置及時(shí)高效利用大數(shù)據(jù)分析和人工智能技術(shù)，快速準(zhǔn)確的發(fā)現(xiàn)并定位各類(lèi)交通運(yùn)輸違法事件，提高事件的發(fā)現(xiàn)率、處置

率，提升事件響應(yīng)效率，實(shí)現(xiàn)事件推送、處置、分析的一體化閉環(huán)處理流程。以科技換人，變被動(dòng)執(zhí)法為主動(dòng)布

控，突破有限執(zhí)法力量瓶頸，提高交通運(yùn)輸執(zhí)法效率。最佳實(shí)踐杭州重點(diǎn)車(chē)輛管理系統(tǒng)重點(diǎn)車(chē)輛管理系統(tǒng)面向“兩客一?！?、普貨、重貨、自卸車(chē)、渣土車(chē)和水泥攪拌車(chē)等重點(diǎn)車(chē)輛及相關(guān)的重點(diǎn)運(yùn)輸企業(yè)入手，整合相關(guān)公安交警、交通運(yùn)輸、城市管理、安全監(jiān)管等部門(mén)的數(shù)據(jù)，搭建部門(mén)共治開(kāi)放體，開(kāi)發(fā)營(yíng)運(yùn)車(chē)輛

交通安全服務(wù)平臺(tái)，實(shí)施靶向管理，推進(jìn)管理閉環(huán)，形成智能動(dòng)態(tài)監(jiān)管。城市大腦

智慧停車(chē)綜合解決方案城市大腦停車(chē)系統(tǒng)以“便民、利民、惠民”為宗旨，通過(guò)資源整合、手段創(chuàng)新、功能拓展，圍繞“全市規(guī)劃、全域調(diào)度、全程服務(wù)、全時(shí)執(zhí)法、全局協(xié)同”核心功能，構(gòu)建全市統(tǒng)一的停車(chē)場(chǎng)庫(kù)管理系統(tǒng)，同時(shí)通過(guò)制定技術(shù)標(biāo)

準(zhǔn)，建立服務(wù)質(zhì)量評(píng)價(jià)體系及配套管理和運(yùn)營(yíng)制度，實(shí)現(xiàn)全市停車(chē)場(chǎng)庫(kù)的統(tǒng)一接入，以及對(duì)停車(chē)資源進(jìn)行集中化、

一體化、專(zhuān)業(yè)化的管理，為交警、物價(jià)、質(zhì)監(jiān)、市場(chǎng)監(jiān)管、城管等部門(mén)提供監(jiān)管支撐，有效緩解停車(chē)難問(wèn)題，促進(jìn)

泊位運(yùn)營(yíng)者規(guī)范化經(jīng)營(yíng)管理，提升城市停車(chē)場(chǎng)管理和服務(wù)水平。智慧停車(chē)綜合管理是城市停車(chē)資源管理者和停車(chē)場(chǎng)運(yùn)營(yíng)商使用的操作平臺(tái)，停車(chē)場(chǎng)運(yùn)營(yíng)商在該平臺(tái)進(jìn)行配置停

車(chē)場(chǎng)信息、管理收費(fèi)員、查看車(chē)場(chǎng)運(yùn)營(yíng)數(shù)據(jù)等操作，優(yōu)化管理流程；城市資源管理者在該平臺(tái)可進(jìn)行城市停車(chē)數(shù)據(jù)

分析、財(cái)務(wù)分析、清分結(jié)算、記錄查詢(xún)、會(huì)員管理等功能，提升管理水平，降低運(yùn)營(yíng)成本，為提高全市停車(chē)資源利用、城市發(fā)展做決策。智慧停車(chē)綜合管理平臺(tái)4方案概述1

宏觀(guān)決策分析

停車(chē)資源分析

需求影響分析車(chē)位規(guī)劃研判停車(chē)盲點(diǎn)挖掘片區(qū)收費(fèi)分析停車(chē)全域展示微觀(guān)停車(chē)服務(wù)先離場(chǎng)后付費(fèi)違?；殄e(cuò)峰共享停車(chē)接駁智能引擎數(shù)據(jù)建庫(kù)預(yù)測(cè)算法

一套完整的數(shù)據(jù)治理流程，融合多源數(shù)據(jù)

通過(guò)深度挖掘與預(yù)測(cè)算法全局掌握停車(chē)狀況

計(jì)算能力數(shù)據(jù)融合統(tǒng)一平臺(tái)統(tǒng)一的城市停車(chē)管理平臺(tái)違停管理視頻監(jiān)控運(yùn)維巡查系統(tǒng)管理文本分析

語(yǔ)音分析智能誘導(dǎo)

接駁推薦

泊位預(yù)測(cè)統(tǒng)計(jì)分析財(cái)務(wù)管理用戶(hù)運(yùn)營(yíng)彈性計(jì)算實(shí)時(shí)計(jì)算離線(xiàn)計(jì)算對(duì)象存儲(chǔ)深度挖掘數(shù)據(jù)運(yùn)維視覺(jué)算法數(shù)據(jù)開(kāi)發(fā)數(shù)據(jù)融合數(shù)據(jù)接入推薦算法數(shù)據(jù)治理氣象數(shù)據(jù)卡口數(shù)據(jù)路網(wǎng)數(shù)據(jù)景區(qū)數(shù)據(jù)車(chē)輛數(shù)據(jù)車(chē)場(chǎng)數(shù)據(jù)泊位數(shù)據(jù)停車(chē)管理先離場(chǎng)

后付費(fèi)

關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)分析性數(shù)據(jù)庫(kù)支付寶停車(chē)調(diào)度預(yù)約停車(chē)高德2

智慧停車(chē)決策分析系統(tǒng)智慧停車(chē)決策分析在采集的停車(chē)場(chǎng)以及路側(cè)停車(chē)位數(shù)據(jù)基礎(chǔ)上，結(jié)合其他交通數(shù)據(jù)，運(yùn)用大數(shù)據(jù)分析理論和算

法對(duì)城市的停車(chē)現(xiàn)狀進(jìn)行科學(xué)分析。本系統(tǒng)旨在為停車(chē)管理部門(mén)的規(guī)劃研判、政策制定、管理服務(wù)提供決策支撐，

以期通過(guò)科學(xué)安排停車(chē)設(shè)施、構(gòu)建有序停車(chē)環(huán)境、合理引導(dǎo)交通需求，逐步形成與城市資源條件和土地利用相協(xié)調(diào)，與公共交通優(yōu)先發(fā)展戰(zhàn)略相適應(yīng)，與未來(lái)車(chē)路協(xié)同、無(wú)人駕駛等交通技術(shù)相符合的可持續(xù)停車(chē)發(fā)展模式3

智慧停車(chē)便捷服務(wù)充分運(yùn)用城市大腦停車(chē)系統(tǒng)建設(shè)成果，以城市大腦停車(chē)系統(tǒng)匯聚的停車(chē)場(chǎng)（庫(kù)）的實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)服

務(wù)，建設(shè)服務(wù)渠道便捷多樣，集停車(chē)余位預(yù)測(cè)，停車(chē)資源發(fā)布查詢(xún)，停車(chē)預(yù)約，景區(qū)/重大活動(dòng)調(diào)度，醫(yī)院/商圈調(diào)

度，停車(chē)誘導(dǎo)發(fā)布，虛擬泊位與錯(cuò)峰停車(chē)，路徑導(dǎo)航與接駁推薦，先離場(chǎng)后付費(fèi)，無(wú)感支付，柔性執(zhí)法，等為一

體，功能實(shí)用全面的智慧停車(chē)便捷服務(wù)系統(tǒng)。Theintegratedbig

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智慧停車(chē)數(shù)據(jù)融合引擎城市停車(chē)大數(shù)據(jù)環(huán)境涉及多種信息系統(tǒng)和多個(gè)管理部門(mén)，具有容量大、類(lèi)型多、異構(gòu)的特征，各種數(shù)據(jù)源單獨(dú)使用時(shí)并不能提供完備的信息，且由于設(shè)備自身、管理和傳輸?shù)榷喾N原因，數(shù)據(jù)往往存在缺陷。但是將這些信息源

整合在一起，則有可能提供一幅研究對(duì)象比較完整的數(shù)據(jù)圖像。在這樣的背景上，建立一套標(biāo)準(zhǔn)的、可伸縮的、廣泛使用的數(shù)據(jù)模型和自動(dòng)化數(shù)據(jù)處理流程，旨在真實(shí)反映城市交通運(yùn)行狀態(tài)，為城市大腦的停車(chē)業(yè)務(wù)應(yīng)用提供融合的、統(tǒng)一表達(dá)的、高質(zhì)量的數(shù)據(jù)服務(wù)。數(shù)據(jù)質(zhì)量評(píng)價(jià)查詢(xún)統(tǒng)一接入規(guī)范數(shù)據(jù)生產(chǎn)與研發(fā)服務(wù)數(shù)據(jù)融合引擎任務(wù)管理和運(yùn)維DataworksAl

Master分析、查詢(xún)接口地圖/

瓦片行業(yè)模型查詢(xún)數(shù)據(jù)接入管理跑檔匹配工具數(shù)據(jù)訂閱道路運(yùn)行主題安全防控主題社會(huì)治理主題公眾出行主題方案價(jià)值及優(yōu)勢(shì)

1

決策規(guī)劃在全市采集的停車(chē)場(chǎng)以及路側(cè)停車(chē)位數(shù)據(jù)基礎(chǔ)上，結(jié)合其他交通數(shù)據(jù)，運(yùn)用大數(shù)據(jù)分析理論和算法為全市泊位提供科學(xué)規(guī)劃，為管理服務(wù)提供數(shù)據(jù)化智能化全局化決策支撐，掌握全市停車(chē)盲點(diǎn)與停車(chē)需求，構(gòu)筑有序停車(chē)環(huán)境。

2

便捷服務(wù)通過(guò)剩余泊位精準(zhǔn)預(yù)測(cè)，智能誘導(dǎo)接駁推薦，景區(qū)商圈高效調(diào)度，先離場(chǎng)后付費(fèi)等多種便捷服務(wù)，提升百姓出行停車(chē)體驗(yàn)。

3

柔性執(zhí)法利用監(jiān)控?cái)z像頭進(jìn)行視頻畫(huà)面算法分析，實(shí)現(xiàn)了“機(jī)器換人”的AI視頻巡邏技術(shù)。不僅可以做到無(wú)差別地巡查監(jiān)

控范圍內(nèi)的所有違停行為，并在系統(tǒng)后臺(tái)自動(dòng)記錄違停證據(jù)。同時(shí)也能夠向車(chē)主發(fā)送違停提醒短信及附近可用泊位信

息，督促車(chē)主自覺(jué)改正違法行為。十五分鐘內(nèi)車(chē)主駛離未停區(qū)域即可免于處罰的人性執(zhí)法，既實(shí)現(xiàn)對(duì)城管隊(duì)員公平執(zhí)

法的監(jiān)督，也最大程度地消除了群眾對(duì)城管“選擇性”執(zhí)法的誤解。最佳實(shí)踐杭州城市大腦-停車(chē)1

第一次數(shù)清楚了到底有多少泊位、算清楚了到底有多少輛車(chē)要停目前杭州市停車(chē)管理各區(qū)摸底、市規(guī)劃勘測(cè)院普查，對(duì)全市現(xiàn)有泊位進(jìn)行了梳理，梳理出全市泊位共130+萬(wàn)個(gè)，已接入泊位數(shù)量90+萬(wàn)個(gè)，實(shí)現(xiàn)先離場(chǎng)后付費(fèi)泊位數(shù)量30+萬(wàn)個(gè)，通過(guò)對(duì)卡口數(shù)據(jù)的分析，我們得到主城區(qū)48個(gè)街道的停車(chē)需要在凌晨12點(diǎn)達(dá)到了最高峰，平均有近130+萬(wàn)輛車(chē)要進(jìn)行停車(chē)，也就是說(shuō)在這個(gè)時(shí)刻，主城區(qū)每天都有50+萬(wàn)輛車(chē)需要通過(guò)其他渠道甚至違停才能解決停車(chē)問(wèn)題。39Theintegratedbig

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第一次說(shuō)清楚停車(chē)“哪里難、有多難、為何難”1

引入停車(chē)難度指數(shù)，量化回答停車(chē)“哪里難”2

分析停車(chē)需求及缺口，定量回答停車(chē)“有多難”3

挖掘城市“停車(chē)盲點(diǎn)”，深度分析停車(chē)“為何難”“車(chē)到庫(kù)服務(wù)”升級(jí)為“車(chē)到位服務(wù)”城市大腦停車(chē)系統(tǒng)的建設(shè)成果最終要交由市民來(lái)體驗(yàn)和評(píng)判。因此，城管委在人行道違停在線(xiàn)罰繳、道路停車(chē)無(wú)感支付、停車(chē)在線(xiàn)補(bǔ)繳費(fèi)、道路停車(chē)包月在線(xiàn)辦理、共享停車(chē)等便民服務(wù)的基礎(chǔ)上，進(jìn)一步拓展了動(dòng)態(tài)車(chē)位查詢(xún)、預(yù)

約停車(chē)、泊位提醒、室內(nèi)外一體化導(dǎo)航、反向?qū)ぼ?chē)等停車(chē)服務(wù)，

同時(shí)和高德進(jìn)行對(duì)接，向高德推送實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)，將原先

“車(chē)到庫(kù)”這種粗放的停車(chē)體驗(yàn)，升級(jí)到“車(chē)到位”的精細(xì)化停車(chē)服務(wù)。3城市大腦智慧城管是基于云計(jì)算、大數(shù)據(jù)、人工智能、物聯(lián)網(wǎng)新一代信息技術(shù)構(gòu)建的人工智能開(kāi)放創(chuàng)新和運(yùn)營(yíng)

平臺(tái)，其深度整合匯集政府?dāng)?shù)據(jù)、社會(huì)數(shù)據(jù)，開(kāi)展數(shù)據(jù)融合計(jì)算，實(shí)現(xiàn)城市運(yùn)行感知、公共資源配置、宏觀(guān)決策指

揮、事件預(yù)測(cè)預(yù)警等，支撐城市管理、生態(tài)環(huán)保、安全保障、應(yīng)急管理、公共服務(wù)、產(chǎn)業(yè)發(fā)展等各領(lǐng)域的數(shù)字化轉(zhuǎn)

型升級(jí)，有利于提升城市治理水平，提升政府管理能力。城市大腦智慧城管解決方案5方案概述事件感知調(diào)度綜合引擎通用能力引擎行業(yè)智能應(yīng)用平臺(tái)綜合/非現(xiàn)執(zhí)法阿里云平臺(tái)或

或Hadoop生態(tài)其他云平臺(tái)城管事件綜合智能中心自然人事件上報(bào)人巡查人員網(wǎng)格人員地理空間基礎(chǔ)地圖信息點(diǎn)位道路樓宇行為事件施工管理宣傳廣告事件處置城市感知視頻感知物聯(lián)感知車(chē)輛軌跡城市資產(chǎn)園林綠化道路交通房屋土地法人組織商戶(hù)企業(yè)街道社區(qū)地址標(biāo)準(zhǔn)化視覺(jué)智能語(yǔ)音識(shí)別地圖引擎綜合應(yīng)用數(shù)據(jù)融合資產(chǎn)目錄任務(wù)監(jiān)控標(biāo)準(zhǔn)管理質(zhì)量監(jiān)控模型管理事件去重事件分類(lèi)事件推薦事件調(diào)度事件識(shí)別事件分發(fā)綜合指揮決策分析軌跡中心部件中心數(shù)據(jù)源支持平臺(tái)事件受理/派遣智慧環(huán)衛(wèi)排水管理綜合監(jiān)察紀(jì)律督查戶(hù)外廣告市民服務(wù)渣土車(chē)管理園林綠化城管數(shù)據(jù)引擎城管業(yè)務(wù)引擎監(jiān)督受理綜合評(píng)價(jià)監(jiān)督指揮協(xié)同工作人房數(shù)據(jù)微博輿情無(wú)線(xiàn)采集其他數(shù)據(jù)手機(jī)信令備案設(shè)施參與企業(yè)視頻感知物聯(lián)感知社會(huì)上報(bào)

執(zhí)法辦案/APP

法人自然人畫(huà)像城市事件中心城管事件感知引擎是根據(jù)事件上報(bào)的信息，通過(guò)事件信息中的特征分析出城市具體事件分類(lèi)、通過(guò)事件分類(lèi)關(guān)聯(lián)到事件的權(quán)責(zé)單位，同時(shí)分析通過(guò)不同來(lái)源上報(bào)的重復(fù)事件和群體事件，最終實(shí)現(xiàn)事件的智能化分類(lèi)與權(quán)責(zé)處置分配。本產(chǎn)品基于自然語(yǔ)言處理能力、圖像分析能力等對(duì)各類(lèi)城市事件進(jìn)行識(shí)別驗(yàn)證；重點(diǎn)解決圖像/文本事件類(lèi)型智能識(shí)別、重復(fù)事件智能識(shí)別、群體投訴事件智能識(shí)別、智能事件派發(fā)、相似歷史事件智能推薦等問(wèn)題，

同時(shí)通過(guò)梳理城市事件的分類(lèi)標(biāo)準(zhǔn)，梳理權(quán)責(zé)清單和派發(fā)依據(jù)，建立智能化事件派發(fā)體系，通過(guò)機(jī)器學(xué)習(xí)實(shí)現(xiàn)事件精準(zhǔn)派發(fā)。法人自然人畫(huà)像軌跡中心部件中心城市事件中心Theintegratedbig

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cities非接觸性執(zhí)法系統(tǒng)事件受理事件派遣執(zhí)法處置app智慧環(huán)衛(wèi)系統(tǒng)環(huán)衛(wèi)事件受理環(huán)衛(wèi)人員管理環(huán)衛(wèi)車(chē)輛管理綜合指揮系統(tǒng)監(jiān)控展示周邊資源事件展示事件中心資源中心智能調(diào)度聯(lián)動(dòng)處置決策分析效能監(jiān)管專(zhuān)題應(yīng)用決策分析系統(tǒng)數(shù)字城管指標(biāo)

綜合執(zhí)法指標(biāo)城管事件感知引擎市民服務(wù)系統(tǒng)我要爆料

找找車(chē)位自然人事件上報(bào)人巡查人員

網(wǎng)格人員行為事件施工管理宣傳廣告

事件處置城市資產(chǎn)園林綠化道路交通

房屋土地地理空間基礎(chǔ)地圖信息點(diǎn)位

道路樓宇城市感知視頻感知物聯(lián)感知

車(chē)輛軌跡法人組織商戶(hù)企業(yè)街道

社區(qū)綜合執(zhí)法系統(tǒng)執(zhí)法辦案數(shù)字城管系統(tǒng)綜合查詢(xún)標(biāo)準(zhǔn)管理質(zhì)量監(jiān)控

模型管理數(shù)據(jù)融合資產(chǎn)目錄

任務(wù)監(jiān)控工程車(chē)系統(tǒng)追查跟蹤統(tǒng)一受理綜合監(jiān)察事件感知引擎.城管城市治理智能調(diào)度平臺(tái)產(chǎn)品事件感知調(diào)度引擎數(shù)據(jù)融合引擎非接觸性執(zhí)法指標(biāo)共建

應(yīng)用1事件識(shí)別、分類(lèi)城管動(dòng)態(tài)渣土事件研判分析權(quán)責(zé)分配受理協(xié)同事件去重事件推薦紀(jì)律督查基礎(chǔ)明細(xì)層標(biāo)準(zhǔn)

化層城市管理數(shù)據(jù)融合引擎是為了解決城市管理過(guò)程中的數(shù)據(jù)痛點(diǎn)，聚焦于將各類(lèi)城市資產(chǎn)、城市事件、管理力量等數(shù)據(jù)進(jìn)行融合，基于城市管理的業(yè)務(wù)訴求和數(shù)據(jù)特點(diǎn)，將城市管理數(shù)據(jù)資源整合為自然人、法人組織、城市資產(chǎn)、行為事件、城市感知和地理空間6大數(shù)據(jù)域，融合城市資產(chǎn)和視頻感知、人工感知等城市感知源，形成城市資產(chǎn)和事件

中心，有針對(duì)性的支撐城管業(yè)務(wù)應(yīng)用。地理空間基礎(chǔ)地圖行為地圖地名地址城市資產(chǎn)公共設(shè)施

房車(chē)輛城市感知視頻感知

物聯(lián)感知

輿情感知法人組織企業(yè)組織

事業(yè)單位

政府機(jī)構(gòu)行為事件視頻事件

熱線(xiàn)事件app事件自然人戶(hù)籍登記

巡查人員

網(wǎng)格人員全景監(jiān)控質(zhì)量監(jiān)控智能算法引擎&

城管數(shù)據(jù)應(yīng)用數(shù)據(jù)服務(wù)管理數(shù)據(jù)任務(wù)管理代碼部署管理數(shù)據(jù)模型管理城管數(shù)據(jù)融合引擎相對(duì)人中心事件中心資產(chǎn)中心時(shí)間標(biāo)準(zhǔn)化地址標(biāo)準(zhǔn)化維表標(biāo)準(zhǔn)化字符編碼標(biāo)準(zhǔn)化數(shù)據(jù)去重問(wèn)題定位告警推送監(jiān)控視圖質(zhì)量探索跨網(wǎng)監(jiān)控鏈路配置質(zhì)量監(jiān)控質(zhì)量報(bào)告資產(chǎn)投入分布事件空間關(guān)系資產(chǎn)空間關(guān)系事件基礎(chǔ)信息事件維度統(tǒng)計(jì)事件辦理流程資產(chǎn)維度統(tǒng)計(jì)資產(chǎn)基本信息2數(shù)據(jù)

主題層............履約信息關(guān)系信息職責(zé)范圍崗位職責(zé)行為信息簽約內(nèi)容營(yíng)業(yè)身份特征經(jīng)營(yíng)狀況地址信息違章停車(chē)出店經(jīng)營(yíng)游商經(jīng)營(yíng)違規(guī)廣告......違章廣告地面垃圾共享單車(chē)亂停井蓋傾斜/

未蓋......違章建筑游商經(jīng)營(yíng)機(jī)動(dòng)車(chē)違停違規(guī)廣告......城市治理自治共治服務(wù)平臺(tái)通過(guò)視頻圖像識(shí)別、市民熱線(xiàn)投訴、app舉報(bào)等方式發(fā)現(xiàn)城市問(wèn)題，并在城市事件中心系統(tǒng)自動(dòng)識(shí)別，分類(lèi)，生成事件，城管事件中心會(huì)根據(jù)事件類(lèi)別先判斷是否屬于自治事件，如果是自治事件（例如

店外經(jīng)營(yíng)，違章停車(chē)）則系統(tǒng)自動(dòng)發(fā)送短信通知違章人員；如果該事件類(lèi)別數(shù)據(jù)共治事件，則系統(tǒng)會(huì)把該事件發(fā)布到

公益平臺(tái)上讓全民參與到城市的治理當(dāng)中來(lái)，與政府共同維護(hù)城市環(huán)境；如果該事件類(lèi)別不屬于上述兩種治理范圍，

則會(huì)按照原有流程下發(fā)給對(duì)應(yīng)處置單位或街道。Theintegratedbig

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cities事件感知重復(fù)事件識(shí)別相似事件推薦事件處置決策......三治內(nèi)容算法精準(zhǔn)定位圖片識(shí)別自動(dòng)結(jié)案數(shù)據(jù)地址標(biāo)準(zhǔn)化共治用戶(hù)人群支撐平臺(tái)淘寶公益支付寶公益公益三小時(shí)算法群體性事件識(shí)別數(shù)據(jù)違規(guī)記錄案件信息支撐平臺(tái)城市信息體系算法人臉識(shí)別號(hào)碼識(shí)別店鋪?zhàn)R別數(shù)據(jù)聯(lián)系信息違規(guī)記錄支撐平臺(tái)短信網(wǎng)關(guān)電話(huà)網(wǎng)關(guān)城市事件感知引擎數(shù)據(jù)融合引擎支撐引擎城市治理自治共治服務(wù)平臺(tái)非接觸性(柔性)執(zhí)法系統(tǒng)公眾服務(wù)平臺(tái)執(zhí)法辦案系統(tǒng)支撐系統(tǒng)運(yùn)營(yíng)支撐......數(shù)據(jù)模型管理公治人員運(yùn)營(yíng)阿里系公益自治共治法治部件中心事件中心相對(duì)人中心......3基于人工智能和大數(shù)據(jù)的新興技術(shù)手段實(shí)現(xiàn)對(duì)跨部門(mén)、跨行業(yè)、跨層級(jí)的海量數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，以智能感知、自動(dòng)判斷、協(xié)同調(diào)度解決傳統(tǒng)的人工手動(dòng)處理、線(xiàn)下流程聯(lián)動(dòng)所帶來(lái)的效率低、協(xié)同難、時(shí)效差等問(wèn)題。最終形成以智能化為核心，以全量數(shù)據(jù)處理為基礎(chǔ)，以實(shí)時(shí)高效為特征的城市治理平臺(tái)。極智城管平臺(tái)針對(duì)具體的城市治理業(yè)務(wù)場(chǎng)

景，進(jìn)行一用、事件感知、智能調(diào)度、聯(lián)動(dòng)處置、決策分析以及平臺(tái)配置用開(kāi)發(fā)，應(yīng)用GIS技術(shù)手段，在一張圖上整合并呈現(xiàn)全量的感知數(shù)據(jù)，針對(duì)具體的業(yè)務(wù)場(chǎng)景對(duì)于動(dòng)態(tài)發(fā)生的城市事件進(jìn)行科學(xué)、高效的處置，基于某著名企業(yè)端和大屏端對(duì)疑難問(wèn)題實(shí)現(xiàn)吹哨，協(xié)同各部門(mén)實(shí)現(xiàn)案件處置，做到全程留痕，實(shí)現(xiàn)協(xié)同處置過(guò)程信息跟蹤，為城市治理

工作提供決策支持。無(wú)序停車(chē)治理智能井蓋人群聚集預(yù)警子站監(jiān)測(cè)渣土車(chē)治理阿里云lDC飛天數(shù)據(jù)資源服務(wù)飛天數(shù)據(jù)管理服務(wù)城市地圖一(二維、三維)效能監(jiān)管部件監(jiān)管考核評(píng)價(jià)全面感知視頻結(jié)構(gòu)化

視頻調(diào)度管理l0T部件預(yù)警

事件管理中心計(jì)算平臺(tái)數(shù)據(jù)資源平臺(tái)極智城管應(yīng)用店外經(jīng)營(yíng)治理督辦催辦權(quán)責(zé)管理事件處置某著名企業(yè)吹哨工作協(xié)同待辦管理智能派發(fā)智能排重事件監(jiān)管案件匹配飛天通用計(jì)算服務(wù)事件區(qū)域熱力分析事件時(shí)序趨勢(shì)分析4整體數(shù)字大屏視頻計(jì)算系統(tǒng)專(zhuān)題大屏分析決策分析聯(lián)動(dòng)處置智能調(diào)度

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重塑感知目前智慧城市建設(shè)中，“底數(shù)不清、監(jiān)控不明、只感不知”問(wèn)題突出。產(chǎn)品圍繞城市治理各類(lèi)應(yīng)用場(chǎng)景，重塑視頻、物聯(lián)網(wǎng)、人工、業(yè)務(wù)等多個(gè)維度的全渠道、全流程感知網(wǎng)絡(luò)，以天地空一體化、泛在可靠的感知網(wǎng)絡(luò)與彈性可擴(kuò)

展的云計(jì)算中心為依托，通過(guò)多維度、多樣化的服務(wù)模式構(gòu)建智慧城市感知網(wǎng)絡(luò)體系。

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重塑治理基于城市治理場(chǎng)景打造了具備AI能力的城市智能識(shí)別引擎，最大程度推動(dòng)和保障城市治理從單領(lǐng)域智能體向多領(lǐng)域智能體進(jìn)化。AI引擎智能識(shí)別、數(shù)據(jù)加工治理、機(jī)器學(xué)習(xí)、智能分析預(yù)測(cè)為一體，封裝了成熟的算法，可向用戶(hù)提供更簡(jiǎn)作體驗(yàn)。AI引擎提供常用的數(shù)據(jù)智能服務(wù)，包括計(jì)算機(jī)視覺(jué)、語(yǔ)音識(shí)別、自然語(yǔ)言處理、機(jī)器學(xué)習(xí)等。視覺(jué)識(shí)別服務(wù)提供廣泛和深入的視頻圖像分析、識(shí)別、搜索、生成以及挖掘服務(wù)；語(yǔ)音識(shí)別服務(wù)提供廣泛的語(yǔ)音轉(zhuǎn)文

字、智能語(yǔ)音交互服務(wù)；自然語(yǔ)言處理服務(wù)提供交互問(wèn)答、情感分析、文本翻譯、輿情分析、知識(shí)圖譜等服務(wù)；機(jī)器

學(xué)習(xí)提供深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、決策模型、聚類(lèi)模型等能力。

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重塑體驗(yàn)城市新治理的核心是以人為中心、以事件管理為手段、以智能為工具，基于對(duì)城市人、物、事件等的全面動(dòng)態(tài)感知，促進(jìn)治理體系和治理能力現(xiàn)代化，解決大城市突出問(wèn)題，重塑城市治理模式，提升市民體驗(yàn)。以城市感知為抓手

推進(jìn)城市數(shù)據(jù)的智能采集，以創(chuàng)新的智慧應(yīng)用為依托，解決城市治理場(chǎng)景的實(shí)際困難，以可視化城市智能綜合調(diào)節(jié)平

臺(tái)為各級(jí)主管機(jī)構(gòu)提供高效直觀(guān)的管理工具，助力提高精細(xì)化城市管理水平。Theintegratedbig

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cities方案價(jià)值及優(yōu)勢(shì)北京西城城市大腦針對(duì)城市治理全業(yè)務(wù)域?qū)崿F(xiàn)扁平化、智能化派發(fā)與調(diào)度，實(shí)現(xiàn)去中心化的分布式管理，提供城市治理效率，重塑管理模式。實(shí)現(xiàn)“分布式”智能化管理，即“有中心”但“去中心”。數(shù)據(jù)資源中心化，管理手段分布式，能夠自動(dòng)

感知事件，并關(guān)聯(lián)權(quán)責(zé)清單、位置信息直接派送到相關(guān)科站隊(duì)所、網(wǎng)格員、河長(zhǎng)、街巷長(zhǎng)、監(jiān)督員等終端應(yīng)用，并實(shí)現(xiàn)智能化的核查，全過(guò)程在大數(shù)據(jù)平臺(tái)上留痕。從案件流轉(zhuǎn)的7步流程大大縮短，實(shí)現(xiàn)城市事件自動(dòng)處理。實(shí)現(xiàn)智慧

分析，調(diào)整管理方式和理念，不再是派單、考核的簡(jiǎn)單管理方式。在感知系統(tǒng)的基礎(chǔ)上，定期診斷分析，能夠定期掃

描城市運(yùn)行狀態(tài)，提高問(wèn)題的發(fā)現(xiàn)能力，建立城市運(yùn)行和社會(huì)運(yùn)行的診斷機(jī)制。最佳實(shí)踐在應(yīng)急管理行業(yè)，阿里云基于云計(jì)算、全域數(shù)據(jù)融合和各地應(yīng)急業(yè)務(wù)實(shí)際，在監(jiān)督管理、監(jiān)測(cè)預(yù)警、指揮救