《城市治理人工智能應(yīng)用技術(shù)指南》（2025年）城市治理是國家治理體系和治理能力現(xiàn)代化的重要組成部分。隨著人工智能（AI）技術(shù)的快速發(fā)展，其在城市治理中的應(yīng)用已從單點(diǎn)突破向系統(tǒng)化、集成化方向演進(jìn)，成為提升治理效能、優(yōu)化資源配置、增強(qiáng)公共服務(wù)能力的核心驅(qū)動(dòng)力。為規(guī)范城市治理領(lǐng)域人工智能技術(shù)應(yīng)用，推動(dòng)技術(shù)與業(yè)務(wù)深度融合，助力城市治理模式從“經(jīng)驗(yàn)驅(qū)動(dòng)”向“數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)”“智能驅(qū)動(dòng)”轉(zhuǎn)型，結(jié)合當(dāng)前技術(shù)發(fā)展趨勢與城市治理實(shí)際需求，制定本技術(shù)指南。本指南適用于直轄市、地級市、縣級市等不同層級城市的治理主體（包括政府部門、事業(yè)單位及授權(quán)運(yùn)營機(jī)構(gòu)），覆蓋交通管理、應(yīng)急處置、生態(tài)環(huán)保、公共服務(wù)、社區(qū)治理等核心場景，旨在為AI技術(shù)在城市治理中的規(guī)劃、建設(shè)、運(yùn)營、評估提供全周期技術(shù)指引。一、總體要求城市治理AI應(yīng)用需遵循“需求牽引、技術(shù)適配、數(shù)據(jù)賦能、安全可控、協(xié)同共享”的基本原則。需求牽引指以解決治理痛點(diǎn)為導(dǎo)向，聚焦群眾關(guān)切的“急難愁盼”問題（如交通擁堵、應(yīng)急響應(yīng)滯后、公共服務(wù)效率低等），避免技術(shù)空轉(zhuǎn)；技術(shù)適配指根據(jù)場景特征選擇適用技術(shù)（如計(jì)算機(jī)視覺適用于視頻監(jiān)控分析，自然語言處理適用于政策文本解析），平衡技術(shù)先進(jìn)性與落地可行性；數(shù)據(jù)賦能指強(qiáng)化數(shù)據(jù)要素價(jià)值挖掘，通過多源數(shù)據(jù)融合提升決策精準(zhǔn)性；安全可控指將安全要求貫穿技術(shù)應(yīng)用全流程，防范數(shù)據(jù)泄露、模型偏見、系統(tǒng)失控等風(fēng)險(xiǎn)；協(xié)同共享指打破部門間數(shù)據(jù)壁壘，推動(dòng)跨層級、跨領(lǐng)域系統(tǒng)互聯(lián)互通，形成治理合力?？傮w目標(biāo)是到2025年，構(gòu)建覆蓋城市治理核心場景的AI應(yīng)用體系，實(shí)現(xiàn)重點(diǎn)領(lǐng)域治理效率提升30%以上，公共服務(wù)響應(yīng)速度提升50%，關(guān)鍵風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警準(zhǔn)確率超過90%，形成3-5個(gè)可復(fù)制推廣的“AI+城市治理”標(biāo)桿案例，為新型智慧城市建設(shè)提供技術(shù)支撐。二、關(guān)鍵場景AI技術(shù)應(yīng)用規(guī)范（一）交通治理場景交通治理的核心目標(biāo)是優(yōu)化通行效率、降低事故率、提升管理精細(xì)化水平。AI技術(shù)應(yīng)用需重點(diǎn)關(guān)注以下環(huán)節(jié)：1.交通態(tài)勢感知：部署智能路側(cè)設(shè)備（如AI攝像頭、毫米波雷達(dá)），通過計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)實(shí)時(shí)識別車輛類型、行駛速度、車道占用情況，結(jié)合GPS定位數(shù)據(jù)、手機(jī)信令數(shù)據(jù)，構(gòu)建多源融合的交通感知網(wǎng)絡(luò)。需確保感知設(shè)備覆蓋主干道、交叉口、學(xué)校/醫(yī)院周邊等重點(diǎn)區(qū)域，數(shù)據(jù)采集頻率不低于5次/秒，目標(biāo)檢測準(zhǔn)確率不低于95%。2.交通預(yù)測與優(yōu)化：基于歷史交通數(shù)據(jù)、天氣數(shù)據(jù)、大型活動(dòng)信息，訓(xùn)練交通流量預(yù)測模型（推薦使用LSTM、Transformer等時(shí)序模型），提前1-2小時(shí)預(yù)測擁堵風(fēng)險(xiǎn)點(diǎn)。結(jié)合預(yù)測結(jié)果，通過強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法動(dòng)態(tài)優(yōu)化信號燈配時(shí)，實(shí)現(xiàn)“一路一策”“一時(shí)一策”。需定期驗(yàn)證模型預(yù)測誤差（建議控制在15%以內(nèi)），并根據(jù)實(shí)際交通流變化調(diào)整模型參數(shù)。3.違法事件處置：利用視頻分析技術(shù)自動(dòng)識別闖紅燈、逆行、違停等違法行為，通過OCR技術(shù)提取車牌信息，聯(lián)動(dòng)執(zhí)法系統(tǒng)生成電子罰單。需建立人工復(fù)核機(jī)制（復(fù)核率不低于5%），避免誤判；同時(shí)，違法數(shù)據(jù)需與信用管理系統(tǒng)對接，實(shí)現(xiàn)“處罰-教育-整改”閉環(huán)。（二）應(yīng)急管理場景應(yīng)急管理的關(guān)鍵在于“早發(fā)現(xiàn)、早預(yù)警、早處置”，AI技術(shù)需重點(diǎn)提升風(fēng)險(xiǎn)監(jiān)測、智能預(yù)警、輔助決策能力：1.多災(zāi)種風(fēng)險(xiǎn)監(jiān)測：針對地震、洪澇、火災(zāi)、?；沸孤┑炔煌瑸?zāi)種，部署專用傳感器（如地震檢波器、水位傳感器、煙霧探測器）與AI視頻分析系統(tǒng)。例如，通過圖像識別技術(shù)實(shí)時(shí)監(jiān)測建筑裂縫、山體滑坡跡象，通過聲音識別技術(shù)識別燃?xì)庑孤┊愴?。需建立風(fēng)險(xiǎn)特征庫（如火災(zāi)的“煙霧濃度-溫度-持續(xù)時(shí)間”關(guān)聯(lián)特征），提升異常檢測的靈敏度。2.智能預(yù)警與分級響應(yīng)：基于歷史災(zāi)害數(shù)據(jù)、氣象預(yù)報(bào)數(shù)據(jù)、人口分布數(shù)據(jù)，構(gòu)建災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)評估模型（推薦使用隨機(jī)森林、GBDT等集成學(xué)習(xí)方法），實(shí)現(xiàn)“風(fēng)險(xiǎn)等級-影響范圍-人員密度”多維度預(yù)警。預(yù)警信息需通過短信、APP、廣播等多渠道推送，確保重點(diǎn)區(qū)域人群3分鐘內(nèi)接收。同時(shí)，需設(shè)定分級響應(yīng)規(guī)則（如藍(lán)色預(yù)警啟動(dòng)巡邏排查，紅色預(yù)警啟動(dòng)人員轉(zhuǎn)移），明確各部門處置職責(zé)。3.應(yīng)急救援輔助決策：利用數(shù)字孿生技術(shù)構(gòu)建城市三維模型，集成實(shí)時(shí)災(zāi)情數(shù)據(jù)（如火勢蔓延方向、道路阻斷情況），通過路徑規(guī)劃算法（如A算法、Dijkstra算法）優(yōu)化救援路線；通過自然語言處理技術(shù)快速解析救援現(xiàn)場語音/文本信息，提取關(guān)鍵需求（如“需要500頂帳篷”），聯(lián)動(dòng)物資調(diào)度系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)調(diào)配。需定期開展模擬演練，驗(yàn)證系統(tǒng)在極端場景下的可靠性。（三）生態(tài)環(huán)保場景生態(tài)環(huán)保需聚焦污染源追蹤、環(huán)境質(zhì)量預(yù)測、執(zhí)法監(jiān)管增效，AI技術(shù)應(yīng)用需強(qiáng)化數(shù)據(jù)融合與模型泛化能力：1.污染源智能識別：整合空氣質(zhì)量監(jiān)測站、水質(zhì)監(jiān)測點(diǎn)、衛(wèi)星遙感等多源數(shù)據(jù)，通過遷移學(xué)習(xí)技術(shù)訓(xùn)練污染源識別模型（如識別工業(yè)企業(yè)VOCs排放、農(nóng)業(yè)面源污染）。例如，利用高光譜遙感圖像分析植被異常區(qū)域，結(jié)合企業(yè)排污許可證數(shù)據(jù)，定位潛在污染企業(yè)。需建立“空天地”一體化監(jiān)測網(wǎng)絡(luò)，確保重點(diǎn)污染源覆蓋率100%。2.環(huán)境質(zhì)量預(yù)測與模擬：基于氣象數(shù)據(jù)、污染物擴(kuò)散模型（如AERMOD）與機(jī)器學(xué)習(xí)算法（如XGBoost），構(gòu)建空氣質(zhì)量、水質(zhì)變化預(yù)測模型，提前24-48小時(shí)預(yù)測PM2.5、臭氧濃度超標(biāo)風(fēng)險(xiǎn)，為臨時(shí)管控措施（如限行、企業(yè)限產(chǎn)）提供依據(jù)。需定期校準(zhǔn)模型參數(shù)（建議每季度一次），提升不同季節(jié)、氣象條件下的預(yù)測準(zhǔn)確性。3.環(huán)保執(zhí)法精準(zhǔn)化：通過AI視頻監(jiān)控自動(dòng)識別企業(yè)偷排（如夜間污水直排、煙囪異常排煙），結(jié)合無人機(jī)巡檢圖像，生成“問題清單”；利用知識圖譜技術(shù)關(guān)聯(lián)企業(yè)環(huán)保信用、歷史違規(guī)記錄，生成“高風(fēng)險(xiǎn)企業(yè)名單”，輔助執(zhí)法部門優(yōu)先檢查。需建立“AI初篩-人工復(fù)核-整改追蹤”閉環(huán)，確保問題處置率100%。（四）公共服務(wù)場景公共服務(wù)的核心是提升便利性與滿意度，AI技術(shù)需重點(diǎn)優(yōu)化服務(wù)流程、精準(zhǔn)匹配需求：1.政務(wù)服務(wù)智能辦理：在政務(wù)服務(wù)大廳部署智能導(dǎo)辦機(jī)器人，通過自然語言理解技術(shù)識別用戶需求（如“辦理居住證需要什么材料”），提供“一對一”指引；在網(wǎng)辦平臺嵌入智能表單填寫助手，自動(dòng)填充重復(fù)信息（如身份證號、手機(jī)號），并通過規(guī)則引擎校驗(yàn)材料完整性。需確保語義理解準(zhǔn)確率不低于90%，復(fù)雜問題自動(dòng)轉(zhuǎn)接人工坐席（轉(zhuǎn)接時(shí)間≤10秒）。2.民生需求精準(zhǔn)感知：整合12345熱線、社區(qū)網(wǎng)格員上報(bào)、社交媒體輿情等數(shù)據(jù)，通過情感分析、主題分類技術(shù)識別高頻訴求（如“小區(qū)路燈損壞”“垃圾清運(yùn)不及時(shí)”），生成“民生需求熱力圖”。結(jié)合人口結(jié)構(gòu)、區(qū)域功能（如居住區(qū)、商業(yè)區(qū)），訓(xùn)練需求預(yù)測模型，提前部署資源（如增加垃圾清運(yùn)頻次）。需建立需求響應(yīng)時(shí)效指標(biāo)（如一般問題24小時(shí)內(nèi)反饋，緊急問題2小時(shí)內(nèi)處置）。3.特殊群體關(guān)愛服務(wù)：針對老年人、殘疾人等群體，在社區(qū)部署智能監(jiān)測設(shè)備（如跌倒檢測攝像頭、智能手環(huán)），通過行為識別技術(shù)預(yù)警異常狀態(tài)（如長時(shí)間靜止、心率異常），聯(lián)動(dòng)家屬、社區(qū)工作者及時(shí)干預(yù)。需嚴(yán)格保護(hù)用戶隱私，僅授權(quán)必要人員訪問敏感數(shù)據(jù)（如健康信息），并提供“一鍵關(guān)閉”功能。三、數(shù)據(jù)治理技術(shù)要求數(shù)據(jù)是AI應(yīng)用的核心生產(chǎn)要素，需建立全生命周期數(shù)據(jù)治理體系，確保數(shù)據(jù)“可用、可信、可控”。（一）數(shù)據(jù)采集與匯聚數(shù)據(jù)采集需遵循“最小必要”原則，明確采集范圍（如交通治理僅采集車牌、行駛軌跡等必要信息），避免過度收集。采用標(biāo)準(zhǔn)化接口（如RESTfulAPI、MQTT）接入多源數(shù)據(jù)（政府部門、社會(huì)機(jī)構(gòu)、物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備），建立元數(shù)據(jù)管理系統(tǒng)（記錄數(shù)據(jù)來源、格式、更新頻率），確保數(shù)據(jù)可追溯。對于視頻、文本等非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，需通過AI技術(shù)自動(dòng)標(biāo)注（如為監(jiān)控視頻添加“車輛類型-時(shí)間-地點(diǎn)”標(biāo)簽），提升數(shù)據(jù)利用率。（二）數(shù)據(jù)清洗與質(zhì)量管控建立自動(dòng)化清洗規(guī)則（如去除重復(fù)記錄、修正格式錯(cuò)誤），結(jié)合人工審核（針對關(guān)鍵數(shù)據(jù)，如應(yīng)急預(yù)警相關(guān)數(shù)據(jù)），確保數(shù)據(jù)準(zhǔn)確性（錯(cuò)誤率≤0.5%）、完整性（缺失率≤1%）、一致性（跨系統(tǒng)數(shù)據(jù)匹配率≥98%）。定期開展數(shù)據(jù)質(zhì)量評估（建議每月一次），生成質(zhì)量報(bào)告，對問題數(shù)據(jù)追溯至采集環(huán)節(jié)，推動(dòng)源頭整改。（三）數(shù)據(jù)共享與安全利用制定數(shù)據(jù)共享目錄（明確“無條件共享、有條件共享、不共享”類別），通過區(qū)塊鏈技術(shù)實(shí)現(xiàn)共享過程存證，防止數(shù)據(jù)篡改。涉及個(gè)人信息的數(shù)據(jù)需進(jìn)行脫敏處理（如對身份證號打碼、對姓名進(jìn)行哈希轉(zhuǎn)換），并符合《個(gè)人信息保護(hù)法》要求。建立數(shù)據(jù)使用權(quán)限管理系統(tǒng)（基于角色的訪問控制，RBAC），限制敏感數(shù)據(jù)訪問范圍（如僅允許授權(quán)分析師查看原始軌跡數(shù)據(jù)）。四、AI系統(tǒng)建設(shè)與運(yùn)營（一）基礎(chǔ)設(shè)施支撐需構(gòu)建“邊緣-區(qū)域-中心”三級算力體系：邊緣側(cè)部署智能終端（如路側(cè)AI盒子），實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)預(yù)處理（如視頻結(jié)構(gòu)化）；區(qū)域側(cè)建設(shè)邊緣計(jì)算節(jié)點(diǎn)（覆蓋10-20平方公里），承擔(dān)中等復(fù)雜度計(jì)算任務(wù)（如交通信號優(yōu)化）；中心側(cè)部署高性能計(jì)算集群，支撐模型訓(xùn)練、全局態(tài)勢分析等任務(wù)。網(wǎng)絡(luò)方面，需保障5G/光纖網(wǎng)絡(luò)覆蓋關(guān)鍵區(qū)域，確保數(shù)據(jù)傳輸延遲≤200ms（實(shí)時(shí)場景≤100ms）。（二）平臺架構(gòu)設(shè)計(jì)采用“云-邊-端”協(xié)同架構(gòu)，分層建設(shè)感知層、數(shù)據(jù)層、算法層、應(yīng)用層：-感知層：整合各類物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備（攝像頭、傳感器）、終端系統(tǒng)（交通信號機(jī)、應(yīng)急廣播），實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)采集與指令下發(fā)；-數(shù)據(jù)層：基于分布式存儲(chǔ)技術(shù)（如Hadoop、MinIO）構(gòu)建城市治理數(shù)據(jù)湖，通過數(shù)據(jù)中臺實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)統(tǒng)一管理與服務(wù)封裝；-算法層：建設(shè)AI算法倉庫（包含預(yù)訓(xùn)練模型、行業(yè)模型），提供模型訓(xùn)練、部署、迭代的全流程工具鏈（如自動(dòng)機(jī)器學(xué)習(xí)平臺AutoML）；-應(yīng)用層：通過低代碼開發(fā)平臺快速構(gòu)建場景化應(yīng)用（如交通大腦、應(yīng)急指揮系統(tǒng)），支持跨平臺調(diào)用與功能擴(kuò)展。（三）模型開發(fā)與迭代模型開發(fā)需遵循“需求分析-數(shù)據(jù)準(zhǔn)備-模型訓(xùn)練-驗(yàn)證測試-部署上線”流程。數(shù)據(jù)準(zhǔn)備階段需確保訓(xùn)練集與實(shí)際場景分布一致（如交通模型需覆蓋工作日、節(jié)假日、雨雪天氣數(shù)據(jù)），避免模型偏見；模型訓(xùn)練階段需采用交叉驗(yàn)證、對抗訓(xùn)練等方法提升泛化能力；驗(yàn)證測試階段需通過A/B測試對比新舊模型效果（如比較交通預(yù)測誤差率）；部署上線后需持續(xù)監(jiān)控模型性能（如每周生成模型效果報(bào)告），當(dāng)指標(biāo)下降超過10%時(shí)觸發(fā)重新訓(xùn)練。五、安全與隱私保護(hù)安全是AI應(yīng)用的底線，需構(gòu)建“技術(shù)+管理”雙重防護(hù)體系。（一）技術(shù)安全-網(wǎng)絡(luò)安全：采用防火墻、入侵檢測系統(tǒng)（IDS）防護(hù)外部攻擊，對關(guān)鍵系統(tǒng)（如應(yīng)急指揮平臺）部署物理隔離裝置；-數(shù)據(jù)安全：對存儲(chǔ)數(shù)據(jù)進(jìn)行加密（如AES-256加密），對傳輸數(shù)據(jù)采用TLS協(xié)議加密，重要數(shù)據(jù)定期備份（建議每日冷備份+實(shí)時(shí)熱備份）；-模型安全：通過對抗樣本測試（如向交通攝像頭輸入干擾圖像）驗(yàn)證模型魯棒性，對關(guān)鍵模型（如風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警模型）增加可解釋性分析（如使用SHAP值說明預(yù)測依據(jù)），避免“黑箱”決策。（二）管理安全-制定《AI系統(tǒng)運(yùn)營管理辦法》，明確系統(tǒng)登錄、數(shù)據(jù)訪問、模型修改等操作的審批流程；-定期開展安全培訓(xùn)（建議每季度一次），提升工作人員的安全意識與應(yīng)急處置能力；-建立安全事件應(yīng)急預(yù)案（如數(shù)據(jù)泄露、系統(tǒng)宕機(jī)），明確響應(yīng)流程（如30分鐘內(nèi)啟動(dòng)溯源、2小時(shí)內(nèi)上報(bào)主管部門）。六、評估與優(yōu)化建立“技術(shù)-效益-滿意度”三維評估體系，推動(dòng)AI應(yīng)用持續(xù)優(yōu)化。-技術(shù)評估：關(guān)注模型準(zhǔn)確率（如交通預(yù)測誤差率）、系統(tǒng)響應(yīng)速度（如應(yīng)急預(yù)警延遲）、資源利用率（如算力資源空閑率）等指標(biāo)；-效益評估：衡量治理