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1、1背景要求中國城市治理數字化轉型報告創新推動一網統管“民意速辦”2024北京大學 華為技術有限公司2編委會顧 問專 家主 編副主編成 員楊瑞凱楊鳳春陳金助劉志力張錕崔 昊秦明剛李曉亮吳 雷湯大華王 彬江虎林賀 錚李偉王建光梁杰李胤洪 靜尤鵬丁盛爽高瑞海劉磊樊逸秋蔡周均王端丁和明周 倩王威馮曉蒙王善臻楊 濤霍海鋒唐天佑高 峰屈克林海峰（排名不分先后）：:3前 言黨的二十大制定了中國式現代化發展的宏偉藍圖，對建設網絡強國、數字中國，構建社會治理新格局作出了戰略部署。城市是新發展格局的重要載體，推進城市治理現代化，數字化轉型是關鍵路徑。城市治理是國家治理體系和治理能力現代化的重要內容，一流城市要有一

2、流治理，要注重在科學化、精細化、智能化上下功夫。既要善于運用現代科技手段實現智能化，又要通過繡花般的細心、耐心、巧心提高精細化水平，繡出城市的品質品牌。技術進步和城市發展，形成了互相促進的正反饋機制，共同推動了人類社會的進步。但同時，隨著城市人口數量的快速增長和城市人口密度的持續攀升，城市的資源承載能力受到極大考驗，面臨著交通、住房、環境等問題的挑戰，城市治理模式亟待創新。近年來，全國范圍內城市治理數字化轉型進行得如火如荼，治理模式不斷創新，以一網統管為代表的城市數字化治理成效成果不斷顯現。實踐表明，運用數字技術賦能城市治理，是系統提升城市風險防控能力和精細化管理水平的重要途徑，是助力構建城市

3、發展新格局的有效支撐，也是提升城市品質，增強居民獲得感、幸福感、安全感的使命擔當，對促進城市高質量發展、推進城市治理現代化具有重要意義。中國城市治理數字化轉型報告創新推動一網統管“民意速辦”以城市治理數字化為主線，圍繞推行城市運行一網統管中的民生訴求速辦，進一步梳理了城市治理數字化的時代背景要求，并給出了“民意速辦”實現的理論基礎、實踐框架和建設重點，結合實踐提出了典型場景，以期為城市治理數字化及一網統管“民意速辦”提供最佳實踐。101（一）超大城市治理的難題和探索（二）超大城市現代化治理的實踐（三）人工智能給城市治理帶來新的生機（四）以民意速辦為杠桿撬動現代化城市治理高質量發展 136791

4、01213141516背景要求02（一）人民至上（二）數智保障（三）規則進化（四）治理迭代 創新舉措03（一）治理信息模型：“訴求要求”，點面結合（二）技術平臺：智能+協同，高效處置一件事（三）運行保障：運行有序、長效運營 總體框架目錄/CONTENTS2064444444418323537394040（一）強化政策與標準的引導作用（二）鼓勵多元參與城市治理數字化（三）以場景營造城市治理數字化生態（四）落實運行體制機制策略 愿景展望05（一）系統化規劃治理場景（二）敏捷化構建場景應用（三）持續創新的領域場景實踐 典型場景04（一）敏捷治理（二）業務支撐平臺（三）數據資源（四）基礎支撐 建設重點

5、1背景要求20 世紀 80 年代以來，我國大量農村人口向大城市特別是超大城市遷移集中，推動人口城市化呈快速發展趨勢，城市數量和規模都有了明顯增長。根據 2014 年國務院發布的國務院關于調整城市規模劃分標準的通知，以城區常住人口為統計口徑，將城市劃分為五類七檔，其中，城區常住人口 1000 萬以上的城市為超大城市。目前，我國城區人口突破千萬的城市有 10 個(不含港澳臺地區)，分別是上海、北京、深圳、重慶、廣州、成都、天津、東莞、武漢、杭州，毋庸置疑，我國已經進入“大國大城”時代。超大城市不單單是人口和土地面積的擴大，更是人民高品質的生存發展要求、城市高質量發展的承載要求，超大城市在人口集聚及

6、產業集聚功能上有著不可比擬的規模優勢，核心在于土地、技術、人才、資金、數據等要素的集中高效配置，尤其是創新要素的不斷聚合、迭代并形成螺旋效應，推動新模式不斷涌現、產業不斷升級，是國家經濟發展的強大引擎，也是我國參與全球競爭的中堅力量。然而，超大城市還面臨著一些挑戰。近年來，隨著城市規模的不斷擴張，土地等資源面臨著緊缺的約束，交通堵塞、環境污染、住房困難、公共服務短缺等“大城市病”問題逐步顯現，日益突出。（一）超大城市治理的難題和探索背景要求一2背景要求交通方面百度地圖發布的2023 年度中國城市交通報告顯示，2023 年度百城通勤高峰交通擁堵榜 TOP5 的城市是北京、重慶、廣州、上海和武漢，

7、均為超大城市，北京通勤時耗高達 44.47min。超大城市交通擁堵，一方面是市民出行結構的變化引起，三年疫情改變了市民出行方式，以北京為例，與 2019 年相比，公共交通出行比例由31.9%降至 26%（軌道交通 16%、地面公交 10%），日均出行量減少約 255 萬人次，降幅達 20%；私家小客車出行比例由 22.7%增至 23%；共享單車和電動自行車等非機動車出行比例增幅明顯，由 12.5%增至 16%。另一方面，更多是城市發展與交通規劃不合理。隨著人口和功能疏解，平均出行距離逐年增大，2022 年，北京全市平均通勤距離 11.7 公里，全國通勤距離最長，較十年前增加近 3.5 公里，職

8、住分離程度進一步加大，加劇了市內交通壓力。環境方面近年來，3 個超大城市群的空氣質量改善明顯，PM2.5年均濃度下降顯著，與此同時，O3 年均濃度卻不降反升，兩者在一定程度上呈現出“此消彼長”的變化趨勢。城市群空氣污染呈現出復合性、復雜性和長期性的特征，PM2.5 與 O3 的協同治理將是進一步提升超大城市群空氣質量的嚴峻挑戰。超大城市的環境污染，核心是由于其主要依賴化石燃料產生的能源，同時排放大量的一氧化碳、氮氧化物、二氧化硫和顆粒物等空氣污染物以及二氧化碳等溫室氣體，由此帶來嚴重的空氣污染問題。住房方面超大城市承載著源源不斷的人口流入，住房供需矛盾成為一項重要的民生問題。城市中心高昂的房價

9、與“老破小”房屋、“臟亂差”街道形成鮮明對比，雖然我國人均住房面積已經不低（人均 40 平方米），但超大城市的住房供應都較為緊缺，存量住房的品質也不高。比如，北京、上海有著大量的“老公房”，這類老舊的房屋年代久遠且硬件老舊，真實居住體驗較差，難以支撐城市的改善型住房需求。公共服務方面落戶門檻的降低對超大城市公共服務供給側帶來了巨大挑戰。2023 年 12 月 29 日，國務院常務會議提出，把農業轉移人口市民化擺在突出位置，進一步深化戶籍制度改革，加強教育、醫療、養老、住房等領域投入，推動未落戶常住人口均等享有基本公共服務，尤其要著力補齊城市基礎設施和管理服務等短板，提高經濟和人口承載能力。面對

10、千萬級的人口流量，超大城市的醫療、教育、公共基礎設施資源均顯現出承載能力不足的問題，尤其是在面對重大公共突發事件時，城市的應對能力不強，以新冠疫情事件為例，超大城市治理的各種短板暴露無遺，許多城市的治理跌回到以“堵”為主的傳統管理水平。除了這些帶有共性的問題之外，每個特大型城市又或多或少會有各自面臨的特殊問題。例如北京的首都功能與城市功能的協調問題，深圳的公共服務的“關內”與“關外”的“二元化現象”等。3背景要求超大城市治理存在的諸多難題，究其根源，可歸納為三個方面。一是城鎮化進程推進帶來的城市人口規模激增為城市治理帶來巨大挑戰。大城市由于經濟實力強、就業容易等各種優勢，吸引了大量的外來人口，

11、但城市人口規模迅速擴大對城市資源分配、公共安全防治、人口管理等均帶來了巨大的挑戰。以北京為例，根據北京市統計局數據，1978 年北京市常住人口規模為 871.5 萬，2015 年總人口數達 2188.3 萬人，至今維持在 2200 萬高位上，近 40 年擴大了 2.5 倍。城市人口規模的激增同時伴隨著經濟社會結構復雜性的提升，公共服務供給能力與人口對公共服務的實際需求不相匹配，這為城市治理帶來了巨大挑戰。二是傳統的行政管理體制固化，“強條弱塊”難以適應超大城市治理新局面。目前我國所形成的條塊體制產生于計劃經濟條件下，較多地強調“條”的權力集中、自上而下的管理、監督和控制，而“塊”卻處于應付各業

12、務條線派下來的工作的被動狀態，這在基層尤為明顯。這種“強條弱塊”的治理體制已不能滿足超大城市人口規模激增帶來的復雜治理新局面，往往出現“看得見的管不著，管得著的看不見”的執行難題。作為基層的街鎮、社區最容易發現問題與隱患，卻沒有權限解決；而條線部門有權力管理并有能力堵住治理漏洞，卻無法及時掌握問題信息。三是現有城市治理體制缺乏監督、反饋機制，問題解決不徹底。超大城市治理問題錯綜復雜，目前城市治理體制缺乏監督、反饋機制，容易導致治理主體陷入“自說自話”的怪圈，治理工作流于形式，而真正的民生問題卻沒有得到徹底解決。比如，某市自稱立足管理的精細化、智慧化，全面推進垃圾分類成果斐然，成為全國各大城市中

13、的“優等生”，而實際中，農村、城鄉結合部對垃圾分類工作重視不夠，大多流于形式，垃圾混放情況嚴重，且社區垃圾房（箱）開放時間不一，垃圾箱投放點不足，給居民生活造成不便。以上說明某市垃圾分類工作缺乏強有力的監督反饋機制，流于形式現象仍需要改進。城市的產生與發展伴隨著人類文明產生和發展的全過程。圍繞城市讓生活更美好的目標，中國特色的城市治理模式探索一直沒有止步，并逐步確立了“依靠人民、為了人民”的價值取向。傳統城市管理模式通常以政府為活動的唯一主體，在科學管理思維的指引下，權力控制、行政命令、制度約束成了主要手段，政府通常采取分包制的原則，將城市管理中的基礎設施管理、環衛等工作分包到各個部門。在城市

14、管理方面，由于各個部門權限和職能有限，且部門與部門之間缺乏交流，政府部門、行業、企業間存在信息和業務割裂，城市工作呈現出了缺乏頂層統籌規劃的弊病，由此導致城市管理“九龍治水”的問題產生。比如在水污染治理領域，歷史中存在“環保不下河、水利不上岸”的說法，由于水治理的問題較為復雜，涉及到生態環境、農業農村、自然資源等部門，問題發生時各部門之間配合不夠，甚至還出現互相推諉的情況，由此形成“九龍治水而水不治”的困境。松散型、分散式、突擊式的社會治理辦法，已難以適應城市發展要求，黨的十七大對加快行政管理體制改革明確提出“加大機構整合力度,探索實行職能有機統一的大部門體制，健全部門間協調配合機制?！睂嵺`中

15、，逐步探索出黨委領導、政府負責、社會協同、公眾參與、法治保障的社會治理體制，變“九龍治水”為“一龍管水”?！俺鞘胁　本哂蟹浅＞C合復雜多元的多維度特點。所以，實現城市可持續發展需要形成一個綜合性的整體方案，而不再是“單打一”的方式，不再頭疼醫頭、腳疼醫腳。（二）超大城市現代化治理的實踐超大城市在推進國家治理體系和治理能力現代化的進程中肩負著重要使命。進入新發展階段，以北京、上海、深圳、成都等超大城市為代表的中國城市成為了推進國家治理體系和治理能力現代化的排頭兵和先行者。4背景要求2017 年以來，北京以深化黨建引領“街鄉吹哨、部門報到”改革、完善“接訴即辦”機制為抓手，持續推動工作重心下沉、資源

16、下沉、服務下沉。在推動首都高質量發展中滿足群眾利益訴求、破解基層治理難題，構建起具有首都特點的超大城市基層治理新格局。制度方面，北京市先后印發關于進一步深化“接訴即辦”改革工作的意見、北京市接訴即辦工作條例，規定了“接訴即辦”的功能定位和制度內涵、工作體系、全流程工作機制、主動治理機制等內容，提高了接訴即辦為民服務工作的規范化、科學化、法治化水平，為繼續深化改革，推進首都治理體系和治理能力現代化提供法治保障。實踐方面，深化黨建引領“街鄉吹哨、部門報到”改革，圍繞建立基層治理的應急機制、服務群眾的響應機制、打通抓落實“最后一公里”工作機制，建立起以 12345市民服務熱線為主渠道的接訴即辦機制，

17、各區、各部門、343 個街道(鄉鎮)、市屬 44 家國有企業全部納入接訴即辦體系，推動了基層治理重心下移、權力下放、力量下沉，解決了一大批群眾身邊的操心事、煩心事、揪心事。2023年北京12345市民服務熱線年度數據分析報告顯示，2023 年 12345 熱線共受理群眾反映 2143.8 萬件，其中，受理訴求 1089.4 萬件，訴求解決率、群眾滿意率分別達到 95.5%和 96.1%。北京市面對超大城市治理難題推行的“接訴即辦”，是“吹哨報到”的新延伸，創新型建立了踐行“人民城市為人民”的新機制，是基層治理的新舉措、新實踐，為超大城市現代化、精細化治理變革提供樣本。以問題為導向，上海抓住社區

18、這個城鄉基層治理的重心，自 2022 年開始全面推進“美好社區 先鋒行動”項目實行精細化管理，探索中國式現代化超大城市基層治理新路，推動形成一批可復制、可推廣的新經驗。制度方面，2014 年，上海發布中共上海市委上海市人民政府關于進一步創新社會治理加強基層建設的意見（下文簡稱 意見）以及其他個配套文件，明確指出完善街道職能定位，建立健全居民區治理架構及居民區聯席會議平臺，推行居民區黨組織兼職委員制度。2020 年發布關于落實“人民城市”理念加強參與式社區規劃的指導意見為社區各類主體自動自發參與社區環境改造和空間治理的探索實踐提供制度、流程及機制的指導。2023 年上海出臺關于進一步加強黨建引領

19、基層治理的若干措施，各區也紛紛出臺基層干部激勵政策，如浦東新區出臺的激勵關懷居村黨組織書記隊伍 15 條措施等，一系列政策措施為上?；鶎又卫硖峁┝酥贫缺Ｕ?。實踐方面，在上海，黨群服務站點星羅棋布，形成了黨建引領基層治理的強大網絡。比如，金山區正在探索“微格治理”工作法，以村組、村埭為基本單元建立微網格，提升治理效能。松江區創新“第二書記進社區包小區、黨員第二樓組長包樓棟、社區黨員包鄰里、臨時黨組織包重點攻堅任務”的工作機制。在徐匯區，構建了覆蓋全域的數字賦能體系，一體化整合基層 30 個業務系統和 190 個平臺入口，實現統一入口、一鍵登錄，幫助基層干部日均減少 2 萬次重復操作，整體工作效率

20、提升約 30%。上海在社區治理方面進行的探索實踐，建構了黨領導下的城市基層組織體系，在數字化賦能下實現平臺多元主體共治，這些改革不僅賦予了社區更大的能量，更提高了解決社會問題的能力，奠定了城市治理轉型的基石。北京模式，改革引領。上海模式，平臺共治。5背景要求近年來，廣州聚焦國家重要中心城市、綜合性門戶城市和粵港澳大灣區區域發展核心引擎定位，全面深化數字政府改革，通過建設“一網統管、全城統管”的“穗智管”城市運行管理中樞，以“繡花功夫”推進城市治理能力和治理體系現代化，探索出一條符合超大型城市特點和規律的治理新路子。一是實現了跨部門的關聯協同。以建筑廢棄物運輸車輛綜合治理應用場景為例，“穗智管”

21、實現了市城管局、市住建局、市交警支隊、市交通運輸局等多部門的數據共享和業務協同，全量匯聚了全市 522 個在建出泥工地，305 個消納場、循環利用企業、轉運碼頭，9657 輛具有建筑廢棄物處置證的建筑廢棄物運輸車輛信息等數據，對接了工地、道路卡口、消納場等物聯感知設備實時數據，借助 AI 智能識別以及數據研判等技術手段，對車輛超速、車蓋未密閉等進行自動分析預警，形成線索推送至相關部門，為部門治理或執法提供依據，實現從部門“單打獨斗”向“齊抓共管”轉變。二是實現了跨層級的關聯協同?！八胫枪堋眻猿帧叭幸槐P棋”思路，探索建立市區協同聯動模式，于 2021 年4 月印發廣州市“數字政府”改革建設工作

22、領導小組辦公室關于加快推進“穗智管”區級平臺建設工作的通知，指導各區按照“統一規范、上下聯動”要求，結合本區實際情況建設“穗智管”區級平臺。通過融通和整合“穗智管”市級平臺與各區“令行禁止、有呼必應”、網格化系統等綜合應用平臺建設 11 個區的“穗智管”區級分平臺，打通市、區、街鎮及村居（網格）的數據鏈路和業務鏈路，實現對城市運行事件快速響應、高效處置，為街鎮、網格提供聯動支撐，形成“兩級平臺（市、區）、四級管理市、區、街（鎮）、村居（網格）”的治理架構，促進市區兩級城市管理事件數據良性雙向反饋、雙向賦能，完善市域數字化治理體系，激活基層“大聯勤、大聯動”，提升各層級決策、管理和服務水平。重慶

23、擁有 8.24 萬平方公里、38 個區縣、3000 多萬人口，體量上堪稱“超大”。這樣的超大城市，人口規模龐大、城市構造復雜、利益訴求多元，治理起來需要考慮的因素相對較多，對治理的科學化、精細化提出更高要求。20 世紀 60 年代初，諸暨市楓橋鎮在社會主義教育運動中創造“發動和依靠群眾，堅持矛盾不上交，就地解決，實現捕人少，治安好”的“楓橋經驗”。后來，“楓橋經驗”得到不斷發展，形成了具有鮮明時代特色的“黨政動手，依靠群眾，預防糾紛，化解矛盾，維護穩定，促進發展”的楓橋新經驗。新時代，重慶深化“楓橋經驗”實踐，探索基層智治，推進“141”基層智治體系建設?！?”指的是每個鎮街均建立 1 個基層

24、治理指揮中心，作為鎮街運行的“中樞”；“4”指的是聚焦鎮街主要職能，構建黨的建設、經濟發展、民生服務、平安法治4個板塊；第二個“1”指的是村（社區）網格。目前，全市 1031個鎮街全覆蓋建成基層治理指揮中心和“四板塊”，每個板塊下設置若干崗位，將鎮街工作人員統一納入崗位管理，日常依崗履責、應急拉通使用。實施黨建統領網格治理專項行動，在1.1萬個村（社區）按標準設置網格6.5萬個，采取“單建+聯建”方式全覆蓋建立網格黨組織，按照“網格長+專職網格員、兼職網格員、網格指導員+其他各類力量”的“1+3+N”模式配備網格力量，健全“網格吹哨、部門報到”等運行機制，充分發揮網格作用。重慶基層智治體系的建

25、設，解決了鎮街內設機構分工過細、職責交叉，基層治理“小馬拉大車”，數字化、智能化水平整體較低的現實難題。廣州模式，數據先行。重慶模式，基層智治。6背景要求以“人工智能+政務服務”提高政府智慧治理水平。利用機器學習、計算機視覺和自然語言處理等人工智能技術，建立智能政務服務平臺。比如渝快政、渝快辦等數字治理平臺建設成為集智能問答、智能搜索、智能預審和智能導辦等功能于一體的智能政務服務平臺，提升移動政務服務能力，推動政務服務流程再造。通過人工智能核實申請人身份、判讀申請材料，全時受理政務服務需求，實現機器自主審批或輔助審批，促進政務服務監督轉向機器監督、循“數”監督和全時監督。以“人工智能+公共服務

26、”完善公共服務治理體系。利用人工智能技術推動公共服務體系在數據驅動下持續發展和不斷演進，積極探索主動式公共服務業務模式，提升公共服務的科學性和韌性。比如杭州“人工智能+交通”，實現“AI 信號燈”全自動控制紅綠燈的應用。目前杭州主城區的 2000 路地面道路紅綠燈都實現了由“城市大腦”實時感知并發現交通問題，其中有 59 處高架匝道紅綠燈已經實現 AI 自動控制，當遇到早晚高峰時，AI 信號燈會根據匝道及高架整體車流量，自動形成一個紅綠燈時長分配方案并實現完全智能控制。以“人工智能+社會治安”優化公共安全治理路徑。在犯罪偵查、反恐行動、安防設備升級改造、食品安全和自然災害等領域人工智能顯現出強

27、大的賦能效應。比如，銀川以基礎信息化建設為龍頭，以高度共享和智能化應用為核心，以大數據、云計算為支撐，以網絡和信息安全為保障，公共安全信息化在全區布下一張智能“天網”，如今，已在公共安全工作中發揮了至關重要的作用。警務室的信息化智能化管理，通過大屏和數據調取，成都常住人口超過 2100 萬、經濟體量突破 2 萬億，如此超大規模的城市體量為治理帶來了嚴峻的挑戰，但成都因地制宜的探索精細化、精準化、品質化成為城市治理轉型典范，并連續 15 年榮膺“中國最具幸福感城市”，小微公共空間打通居民體感“最后一公里”成為成都特色的城市治理標簽。小微公共空間是指分布散、面積小、不規則、權屬雜的城市微空間，是城

28、市中分布最為廣泛、與居民日常生活聯系最為緊密、最容易被人忽視的城市公共空間類型，更需要有關部門瞄準群眾急難愁盼的痛點發力。以便民服務為宗旨，在居民服務日常生活服務方面，成都積極開辟社區生活空間，引導快剪理發、維修水電、縫補剪裁等服務業態有序經營；以公園城市為統領，依托公園綠道等綠色開敞空間，打造生活消費場景100余個，設置陽光帳篷區100萬平方米，可滿足20萬人露營需求。以居民自治為取向，成都正試點城管骨干力量掛職社區副書記，發揮黨員先鋒模范作用，匯聚多元力量共同參與街區建設，優化基層治理模式，創新“公益+低償”運作模式。相對于其他城市的更新模式，成都格外注重空間場景的營造，通過建設一個有溫度

29、的健康城市與多元空間讓人感受到生活的歸屬感及幸福感。人工智能賦能城市治理的不同領域成都模式，空間治理。（三）人工智能給城市治理帶來新的生機新一輪技術革命為提升超大城市社會治理提供了新的可能性。物聯網、云計算、移動互聯網、人工智能和機器人等新興技術快速發展，技術的發展和演進會極大地拓展數據驅動城市管理的基礎設施建設、數據系統建設，以及應用開發能力，并提高大數據社會治理的能力。對于高人口密度、高人口流動性和人口多樣性的超大城市發展和治理來說，城市治理的復雜性被空前地提高了，但是數據化的開發應用，正展現出技術進步的巨大力量，促進城市科學化、精細化、智能化管理水平的提高，以人工智能技術賦能城市治理來看

30、，具體體現在技術賦能不同領域和不同環節。7背景要求隨時對區域人口、車輛、出租房屋、重點人員實時精準掌握，提高治安防控效能。再比如，“人工智能+安防”，AI 視覺分析技術可以用于自動檢測異常行為、識別車牌等，并通過深度學習持續提升精準率，可將傳統視頻感知設備智能升級，為智慧安防提供可靠性、高效性和經濟性，應用到智慧園區、小區、社區、校園、工地以及公共安全等場景，用智慧之“眼”守護人們的安全，助力提升政府治理水平。城市治理可分為監測、決策、執行、監督四個環節。在監測環節，人工智能技術的應用能夠輔助自動獲取經濟社會運行中的事實信息。在決策環節，人工智能技術的應用能夠智能分析所獲取的情報信息并生成決策

31、方案，為治理主體作出決策提供可靠依據。在執行環節，人工智能技術的應用能夠使人類執行行為自動化，提高執行效率。在監督環節，人工智能技術的應用能夠實現治理全生命周期管理與目標自適應反饋，助力城市治理問題的有效解決。人工智能賦能城市治理的不同環節（四）以民意速辦為杠桿撬動現代化城市治理高質量發展“人民城市人民建，人民城市為人民”重要理念深刻回答了城市建設依靠誰、城市發展為了誰的根本問題。三年后，這一重要理念被寫進黨的二十大報告“堅持人民城市人民建、人民城市為人民，提高城市規劃、建設、治理水平”。無論是城市規劃還是城市建設，都要堅持以人民為中心，聚焦人民群眾的需求，合理安排生產、生活、生態空間，走內涵

32、式、集約型、綠色化的高質量發展路，有效地處理民意不僅是政府責任的體現，也是促進城市治理高質量發展的關鍵。目前我國的城市治理模式，主要是以黨為引領、政府為代表的多主體治理主體，依法履行政府職能，解決城市公共問題、增進城市公共利益，為人民群眾提供公共產品和服務，以實現城市的高質量發展。具體而言，城市治理供給側主體主要為黨領導下的政府各部門，基于經濟社會的行業、領域特征分類設置，形成條線管理機制。比如，住房和城鄉建設領域公共事務的管理由城鄉建設部門管理，水資源領域公共事務的管理由水利部門管理，針對 1382 個細分行業各個領域，均設置相應的政府管理部門，各部門依法履行政府職能，從而促進各行業、各領域

33、的高質量發展，由此形成政府治理主體網絡。城市治理需求側主體主要有人民群眾訴求和領導要求兩方面。其一，人民群眾的訴求，即民意。民意是指人民群眾的意見、愿望，民意信息具有聚焦準、切口小、可參與度高，以及“短、平、快、新”的特點，是參政議政的“直通車”和“輕騎兵”，全面、準確、及時了解社情民意，是中國特色社會主義參政黨履職的基礎。其二，領導的要求。領導在組織中扮演著至關重要的角色，具有決策、指揮和協調的作用，而群眾的訴求是領導要求的重大來源。超大城市治理應以黨的領導為牽引，同時也需遵循各級政府組織的領導要求。只有堅持黨的領導，才能確保超大城市治理工作符合國家發展戰略，維護人民群眾的根本利益。只有緊跟

34、政府領導的要求，才能扭住“民意訴求”牛鼻子，確保治理工作有序開展，提高城市治理效能。民意訴求的處理效率和質量，即訴求處理的速度及問題解決的程度，反映了城市自身建設的成果和治理效能，反映了治理主體發現問題的敏感性、信息掌握和分析判斷的能力，反映了民意信息傳輸的渠道是否通暢、集智聚力的體制機制是否有效。面對超大城市錯綜復雜的民意訴求，基層治理主體的傳統治理手段已不能支撐訴求的高效處理，而以 ChatGPT 為代表的新一代人工智能技術在民意訴求的搜集、分配環節均顯現出強大的賦能效應，為后續民意訴求的處理、反饋提供了堅持的基礎。其一，在監測的搜集和分發環節中，人工智能技術可應用于民意訴求的情報信息自動

35、化、全面性搜集，進而可實現民意訴求的智能分撥、快速分發，智能識別民意訴求內容，并進一步推送至相關主管部門；其二，在決策環節，人工智能技術可應用與民意訴求及領導要求的需求研判，智能生成需要研判報告，以支撐后續治理主體領導科學決策。由此，8背景要求?智能化民意速辦成為鏈接城市治理供需兩側的關鍵點，以民意速辦為杠桿，可撬動高質量的城市建設、高質量的基礎設施、高質量的公共服務、高質量的人居環境、高質量的城市管理，貫徹落實“人民城市人民管，管好城市為人民”的新理念，真正實現城市治理的高質量發展。圖 1 民意速辦理念9創新舉措黨的二十大報告指出，堅持人民城市人民建、人民城市為人民，提高城市規劃、建設、治理

36、水平，加快轉變超大特大城市發展方式，實施城市更新行動?！盁o論是城市規劃還是城市建設，無論是新城區建設還是老城區改造，都要堅持以人民為中心”“推進服務供給精細化，找準服務群眾的切入點和著力點，對接群眾需求實施服務供給側改革，辦好一件件民生實事”。城市規模越大，治理面對的問題越復雜，超大城市治理必須要扭住“民意速辦”牛鼻子，貫徹落實“人民城市人民建、人民城市為人民”的根本理念，不斷提升城市的業態、功能、品質，提高人民群眾生活幸福感，推動城市治理高質量發展。民意人民群眾的意見、愿望和訴求。與其他中小城市相比，超大城市承載著更多人民群眾對美好生活的期待，這就要求超大城市要充分激發人民群眾參與城市治理的

37、內生動力，解決好人民群眾的“急難愁盼”問題。針對超大城市治理中人民群眾的“急難愁盼”問題，要用“個別與普遍”的辯證思維來解決。所謂“個別”，指的是海量的群眾意見代表的是城市中的個體需求，比如王先生反映住宅周邊噪音擾民的問題，李先生反映街道停車不規范問題，劉女士反映垃圾堆放污染環境問題等，諸如此類的個體訴求是超大城市治理的最小切口；所謂“普遍”，指的是個體的群眾訴求可以細分、歸納為不同的類需求，進而可以精準匹配責任部門，不給“踢皮球”留下空間。比如，日常生活中的噪音污染，可以被細分為建筑施工、公園、學校、道路等 35 類的噪聲污染處理需求，明確由生態、城管、教育、交通等 10 個單位負責，每個單

38、位負責的事項都有清晰界定和分工，從而推進群眾意見的高效處理及城市的高效治理。（一）人民至上創新舉措二10創新舉措速辦指的是快速響應、處理、解決問題，是對人民群眾個體需求及類需求的高效處理?！八俎k”既體現了城市治理者堅持“人民城市人民建、人民城市為人民”的根本理念，也展現了高效運行的城市治理機制及較高水平的治理能力?！八俎k”強調兩個關鍵，其一是“響應快速”，對群眾提出的意見、訴求能夠在短時間內受理，推動訴求的快辦結；其二是“管理閉環”，已解決的問題能夠及時的反饋至群眾，推動訴求的真辦結。只有對人民群眾所反饋的意見、訴求、愿望進行快速地響應、處理、解決與反饋，即民意速辦，才能聚焦城市治理的關鍵問題

39、，抓住城市治理的最小切口，真正實現城市治理的高質量發展。有效推進民意速辦，一是要拓寬民意反饋渠道。提供多路徑民意反饋方式，比如 12345 市民熱線、微信公眾號、小程序、政府在線官網網站等，最大限度的保障人民群眾意見反饋的便捷性；二是要實現治理主體多元化。改變傳統“強條弱塊”的治理模式，強化街道、社區在城市基層治理中的角色定位，尤其是發揮基層黨組織、黨員的引領和帶頭作用，以基層黨組織、黨員為載體，打通黨委政府服務群眾、聯系群眾的“最后一公里”，激發超大城市人民群眾的主觀能動性，推進人民群眾自治，實現治理主體多元化；三是要以領導的要求為牽引。政府是城市治理的重要主體，各級政府組織的領導在黨的領導

40、下對城市治理工作具有重要的指導作用。只有緊跟黨及政府領導的要求，才能確保治理工作有序開展，提高城市治理效能。而領導的要求來源于人民群眾的需求，以領導的要求為牽引推進城市治理，就是把握住了人民群眾最關心、最直接、最現實的利益問題。只有落實民生小事，才能更好滿足人民群眾對美好生活的需要，實現超大城市的精細化治理。隨著信息化和數字化迅猛發展，以 ChatGPT 為代表的新一代人工智能技術（AI）及大數據（Big Data）已成為推動社會變革和技術進步的兩大支柱，人工智能與大數據的結合也被視為科技領域的一次革命性融合。AI 依賴于大數據的海量信息進行學習和決策，而大數據則通過 AI 技術的處理和分析獲

41、得更深層次的洞察和應用。在超大城市治理領域，AI 與大數據的結合亦顯現出強大的賦能效應，在“民意速辦”業務中，為民情的智能發現、融合調度、協同處置和智能分析等環節提供了技術保障。（二）數智保障超大城市的人口規模均在千萬以上，如重慶市人口總量甚至超過了 3000 萬。如此體量的人口規模伴隨著復雜、多元的人口結構，同時也帶來了復雜、多元的民意訴求信息。在某一時間點上的民意信息，甚至超過上萬條。如何對海量的民意信息進行高效的收集，是民意速辦需要解決的首要問題。利用現代信息技術，構建民意速辦信息平臺，依托微信、網站、熱線電話等載體，可實現民意訴求的快速收集。尤其是多模態數據的處理技術，能夠實現圖文、音

42、文等的轉化，從而將人民群眾通過文字、語音、視頻、圖片等多種方式傳遞的訴求、意見進行統一的格式化處理，從而為下一環節的分撥、研判、分析等提供數據基礎。1.保障海量民情信息的快速歸集11創新舉措在超大城市的的多元、復雜管理場景中，人民群眾的反饋涉及諸多領域，如基礎設施問題、社會安全、環境保護等。傳統的人工分撥可能面臨信息量大、分析速度慢的挑戰，而人工智能技術可通過多層神經網絡，如卷積神經網絡 CNN、遞歸神經網絡 RNN 等技術，進行復雜數據的處理和學習，應用于民意訴求業務中多模態信息的處理，比如圖像、語音、視頻等多模態信息的識別。通過算法識別和分類大量文本數據，快速準確地將問題歸類，并自動發送到

43、相關部門進行處理。比如，智能識別人民群眾反饋的噪音污染問題，進一步智能分類為建筑施工、公園、學校、道路等類型噪聲污染，自動化推送至生態、城管、教育、交通等各個負責單位，有效解決每一個民生問題。這種智能化的處理方式不僅節省了人力資源，還能夠提高響應速度和問題解決效率，從而有效改善城市管理的整體運作效能。利用大數據處理技術，對收集到的全量民意訴求信息進行定量及定性分析，設定科學的指標體系，輔助區域政府統覽全局、分域的城市治理態勢。比如統計各細分領域、各區域民意訴求意見總量、平均辦理時長、訴求事件按時辦結率、群眾滿意率等指標，根據量化指標評估區域所轄各領域、各細分區域城市治理的現狀及不足，為區域政府

44、推進下一步決策提供量化支撐。此外，通過大數據智能分析技術，還能判斷區域近期訴求弱信號事件、重點事件、熱點事件等信息，形成重點事件庫進行持續跟蹤，以保障重點事件的及時妥善解決。最后，人工智能和大數據技術還能夠實現對民情信息的實時監測和預測。通過建立預測模型和算法，可以根據歷史數據和當前趨勢，預測未來可能出現的社會輿情和民眾行為變化，有助于政府及時調整政策和應對突發事件。2.實現復雜民情信息的精準分撥3.實時呈現民情信息的量化分析通過分析民眾的需求和領導的指示，利用生成式人工智能技術可以迅速生成需求研判文本。通過大量高質量語料的訓練，平臺可以實現基于輸入數據和指令的報告框架、結構和內容的自動生成，

45、包括問題描述、處理建議、優先級評估等詳細信息。生成式人工智能技術的語言生成模型，如基于 Transformer 架構訓練的 GPT 系列，為報告生成過程提供了重要的語言表達和文本編輯支持。這種智能化的需求研判，不僅能夠幫助領導層及時了解社會民意和公眾關注點，還能夠為政府部門提供決策支持和實施方案的制定。例如，在緊急事件響應中，人工智能可以快速分析公眾反應和媒體報道，幫助決策者理清事實真相、評估風險，并制定有效的應對措施，從而更好地保障市民的安全和權益。4.智能生成民情信息的分析報告12創新舉措不以規矩，不成方圓。規則進化是提高智能化民意速辦效能及超大城市現代化治理能力的重要保障。一方面，推進城

46、市治理體制改革，改變傳統“強條弱塊”的治理模式，打造“多元主體共治”的新模式。另一方面，在民意速辦涉及的采集、分撥、處理、反饋等各個環節，建立健全制度規范，堅持法治化、責權化，以場景化方式，應對和化解超大城市治理中的各類問題。（三）規則進化超大城市治理的關鍵在于錨定人民群眾的需求，而基層組織直接面對一線治理的場景。我國傳統的治理模式是“強條弱塊”，在科層體制內，如街道、社區等基層組織承擔著基層治理的繁重任務，但事務處理的實質性權力仍屬于上級部門。比如，面對社區周邊亂停放的車輛阻礙交通道路的通暢，社區往往能夠實時監測這一場景并及時制止、糾正，但其卻不具有處理權力，這一問題的處置權力在城市交通管理

47、部門。而超大城市有著空間規模、人口規模超大的顯著特征，條線管理模式無法滿足基層民生問題的資源需求，以至于民生訴求問題處理不及時。要破解這一難題，就要優化“條塊關系”，賦予基層組織更多的建議權、參與權、處理權，推動條線權力和資源向基層下沉，賦予基層屬地管理的自主性和社會治理重心的政治屬性，尤其是強調居民的參與，實現基層治理的多元主體共治。具體實踐上，可利用人工智能技術推進“城市社區智治”，通過深化黨建引領和利用大數據、生成式人工智能技術，構建了覆蓋“區-街道-社區”三級的“智治”體系，實現了社區管理隊伍、人口、空間資源等數據的整合與實時更新，為社區提供了一套數字智能底板。同時，居民能通過人工智能

48、更直接地參與社區決策和服務改進，真正實現“人民城市人民建、人民城市為人民”。提高超大城市精細化管理水平，需要建立完善細致的法規體系，形成具有地方特色、能夠滿足全球城市發展目標和治理要求的城市治理地方法規體系。主要包括，一是在權責邊界的梳理方面，需要加強對各職能部門的權力清單和責任清單的系統梳理和分類，并以明確的法規條例的形式進行確認。在“民意速辦”業務中，海量的民意訴求信息上傳至平臺后，精準推送至各個部門的前提便是各部門權責邊界明晰，尤其是復雜疑難事項的責任歸屬。因此，為避免部門推諉問題的存在，需要系統梳理民生訴求職責清單，并結合實際情況將部門一級職責以法律形式明確規定，而在實踐中，民生訴求職

49、責清單也不是一成不變的，而是根據新領域、新業態的發展需要，進行動態調整。二是在職能行使的法律依據方面，需要對目前行使城市管理職權的部門進行規范，理順上下級行政管理或執法機關的關系、同級職能部門職責的交叉或互補關系、機關或系統內部職能的劃分。比如，前文所述的“條塊關系”，基層組織與上級主管部門在面對一線治理問題時的職能行使邊界范圍。又比如，面對復雜的水污染環保問題，生態環境、農業農村、自然資源等部門如何協調配合解決。智能化民意速辦的推進，離不開各個程序、環節的規則明晰。完善民意速辦管理中程序性規定的細則內容，加強部門間協同和管理的規范化、標準化，是推進法治化治理、精細化治理的配套措施。比如“一個

50、入口”，“民意速辦”平臺按照統一平臺、統一標準的規則建立，市民群眾無需再分辨訴求應通過哪些渠道反映、了解事項該由哪個部門負責，僅需通過這一個“窗口”提交訴求，平臺便會完成對訴求的收集、分撥、處置、監督、反饋、評價全周期閉環管理，辦事更加簡便。在這背后，是政府職能的變革和治理方式的轉型，具體而言，整合區域各個市直單位、各個區級單位的處置系統，組織各區各部門諸家單位在一個平臺上開展民生訴求業務辦理，把橫亙在部門、層級、區域之間的壁壘打通、貫穿。再比如分工1.體制上，優化“條塊關系”，提高基層治理效能2.制度上，健全“法律規范”，深化治理責權清單3.機制上，完善“治理規則”，明晰城市治理程序13創新

51、舉措辦理涉及多個政府部門業務，可通過平臺提交訴求，N 個部門同時辦理，原本需要跑多個部門的“麻煩事”一次性解決。同時，對于收集到的同類訴求也可以實現“并案”處理，進一步提高了基層的工作效率。對于人民群眾所反饋的意見、訴求，要還原至群眾具體的問題場景中，通過精細化的分析和智能化的應用，用場景化的思路解決具體問題，識別問題的現象、根源及癥結，從根本上解決每一個民生問題，切實保障人民群眾的美好生活需求。比如，在路口交通管理問題上，可以通過實時數據分析和模型預測，優化交通信號配時、預警交通擁堵、推薦最佳路線等，提升通行效率和減少能源消耗。再比如，在違規停車阻塞交通問題上，識別其真正的問題在于停車難，可

52、利用人工智能技術，監測城市停車容量情況，智能推薦附近停車位置，有效解決城市停車難問題。此外，場景化的治理模式還包括針對不同社會群體和區域的個性化服務和管理。通過大數據分析，能夠精準識別社會問題的發展趨勢和熱點，及時調整政策措施和資源配置，以滿足市民多樣化的需求。例如，在公共安全防護中，根據數據分析結果，精準投放公共安全防護力量，提高有限資源的利用效率。4.方式上，創新“場景治理”，提升群眾滿意程度20 世紀 90 年代前，科層治理和市場治理是治理的兩大傳統范式(可稱之為舊治理理論)。兩者的差異在于，科層治理源于官僚體制下的強制性權力和命令行為，市場治理則遵循交易邏輯和契約行為。其共性在于強調政

53、府或市場的互不兼容性。20 世紀 90 年代后，治理改革實踐的發展推動治理理論的反思，治理理論不斷被賦予新的內涵，適應性治理、協同治理、實驗主義治理、多中心治理等新治理理論陸續出現。新治理理論強調治理主體的多元性、參與性、調適性等，能夠有效回應當時的社會變遷。然而，“在引領城市治理轉型時，需要同時打破政府技術應用的剛性和解決政府政治勢能的持續性難題，這些治理思路卻顯得適用性不足”。尤其是在面對超大城市的治理時，這些治理理論顯然不足以解決快速變化的城市問題，難以引領精準的治理發展模式以應對超大城市面臨的復雜性和不確定性。為了應對和適應這一發展趨勢，一種新型的敏捷治理理念應運而生。其基本涵義是一種

54、自適應、以人為本，以及具有包容性和持續性的決策過程，理想形式的敏捷治理不會因為速度而犧牲首都超大城市治理理論與實踐性、有效性和代表性，是回應社會公眾訴求與經濟社會發展需要的產物，是指組織的利益相關者為了實現公共目標，以快速、靈活、有效的方式適應不斷變化的環境以及公共需求的決策過程，旨在構建一種能夠快速且靈敏應對公眾需求的治理模式來提升組織運營效率并改善用戶體驗，核心價值在于彈性、回應性和適應性，被更廣泛地運用于產業監管、電子政務和公共部門治理等方面，通過在多主體間靈活分享責任，以適應快速變化的環境。由此可見，敏捷治理的基本特征是參與性、彈性、包容性、可持續性、回應性和以人為本。敏捷治理成為當前

55、和未來超大城市治理的新方向。（四）治理迭代14創新舉措民意速辦的核心思路是通過 12345、問卷調查、書記市長信箱、事件投訴、督查案件、城運事件等多渠道匯聚每年百萬級的群眾訴求信息，通過人工智能和大模型技術實現精準的分類、分域、分級，實現民意訴求的一網獲取。其次，建立程序化化規則化信息化的處理能力和處理過程，包括權責清單、場景分工、智能分撥、處置過程、指揮協調、督查督辦、滿意度調查、“類需求”研判等八項制度，實現民意訴求的制度化處理。最后，運用生成式人工智能技術，面向相關領導提供周期化的民意專報，支撐領導掌握訴求的分布、排名、典型案例、解決情況、共性需求等關鍵信息，面向各職能部門提供實時的事件

56、速報，包括問題的發現、解決、分析等信息，實現民意訴求的在兩個層面的一體解決。通過抓住民意這個“牛鼻子”，通過建立規范化信息化的處理制度，實現單一事件的部門快速處理和共性事件的領導集中處理，實現城市問題“點”和“面”的同步解決，打造超大城市治理敏捷迭代的新樣板。（一）治理信息模型：“訴求要求”，點面結合總體框架三15總體框架構建“民意速辦”技術平臺體系，結合“四智融合”的技術理念，推進城市數字底座和智能應用建設，全面支撐民意速辦流程高效及場景創新。（二）技術平臺：智能+協同，高效處置一件事?圖 2 民意速辦 1-8-1 結構示意圖圖 3 民意速辦技術平臺體系?16總體框架智能聯接：面向民意速辦中

57、的各類業務場景，構建“智網”高效聯接能力。提升電子政務外網支撐水平，打造 IP+光一體化政務外網，構建最優網絡架構，將電子政務外網向街鎮、居村延伸；構建城市級物聯感知網，為城市治理全面感知、實時互聯和數據共享開放奠定基礎。智能中樞：智能中樞是民意速辦的“智腦”，云基礎設施是實現城市治理數字化的基礎，將城市多云進行統一管理，協同市區政務云資源，構建物理分散邏輯集中的城市治理數據湖，打造集約、協同、共享、可靠的云資源。依托業務使能、數據使能和 AI 使能平臺，為民意速辦智能化場景提供平臺資源和能力。智能交互：打破條塊分割、單部門內循環模式，以業務協同為主線，以數據共享交換為核心，通過“智眼”發現、

58、匯聚來自 12345 熱線、網格巡查、視頻感知設備等各類渠道的民意事件，通過“智體”接收民意事件任務，用智能化方式提升事件處置效率，實現民意業務流程高效閉環。智能應用：依托民意速辦業務需求，打造民意“發現、分撥、處置、分析”一體化智能支撐平臺，使能各類民意速辦事件高效流轉和各類應用場景智能化建設；提供城市運行系統，面向大、中、小屏提供民意態勢感知和運行專題應用，提升城市事件管理和部門協同效率。一網統管“民意速辦”運行保障的核心是充分運用智能化技術和方式，通過對數據、業務和組織等進行連接、融合、協同和重構，對城市進行有效治理和趨勢預測，實現對城市治理事件進行集成化、協同化、閉環化的高效處置，以及

59、城市治理要素、對象、過程、結果等各類信息的全景呈現。踐行以人為核心的城市發展理念，通過主動為群眾提供多樣化、專業化服務，實現網格基礎信息準確、民意反映順暢、遇事處置快速，解決群眾、企業關心的問題，維護群眾合法權益，持續提升群眾、企業獲得感。運行機制是城市治理一網統管“民意速辦”建設的核心，通過組建市、縣（市、區）、鎮（街道）三級城市運行管理中心，強化“民意速辦”建設統籌和協調能力，打造城市“一盤棋”的建設格局，確?！懊褚馑俎k”各項工作有序推進。保障體系是城市治理“民意速辦”建設的支柱，包括運營組織、標準規范和管理規范。通過運營機制的創新，以城市運行管理中心牽頭，業務部門為主體，專業企業為支撐，

60、組建專業的運營隊伍，保障長效運營，強化“民意速辦”的生命力；針對平臺建設、數據資源、運行管理、項目管理、運行維護等，建立健全標準規范體系，保障“民意速辦”建設按部就班，有序進行。（三）運行保障：運行有序、長效運營17建設重點一網統管“民意速辦”需要落實城市全域數字化轉型的要求，實現態勢全面感知、趨勢智能研判、協同高效處置、調度敏捷響應、平急快速切換。鑒于數字政府一體化集約化建設的趨勢，結合多地城市數字化轉型的豐富實踐經驗，城市治理一網統管“民意速辦”高效推進需要建設基于城市智能體的“智體、智網、智眼、智腦”，實現城市要素的數字化、智能化，構建橫向全覆蓋、縱向全聯通的城市運行一網統管，提升治理現

61、代化水平。民意速辦作為數字化轉型的典型實踐，通過全過程智能賦能，打造了高效運轉的城市治理智腦；通過全場景主動辦理，引領“治已病”轉向“治未病”；通過全天候快速處置，強化緊急事件建設重點四圖 4 城市數字化轉型架構?18建設重點民意速辦應用基于云、網、端、安全的基礎支撐，依靠開放共享的一體化數據資源體系、利用大模型等智能化業務平臺的賦能，通過全面匹配民意訴求事件匯聚接入、融合、分撥、處置、預警等全鏈條閉環業務，最終實現民生訴求快速響應、高效辦理，辦理結果及時反饋、觸達到人的治理效果。民意速辦涵蓋了民生訴求發現、調度、處置、分析全流程閉環的業務，通過集約化建設智能化賦能，支撐城市各類治理場景的“敏

62、捷創新、迭代創新”，是善聽民意、匯聚民智、凝聚民心，有效實現黨群、政民互動的“連心橋”。（一）敏捷治理民意速辦在發現階段，主要需要解決城市治理事件發現能力不足，大量需要及時處置的城市治理事件發現不及時的問題。民意速辦需要推動發現能力的整合和提升，進一步賦能轄區治理能力整體提升。民意速辦應用建設利用智能化賦能各類問題發現，通過對視頻感知設備的智能化改造實現全域智能發現，通過 CIM 的數據關聯實現柔性執法閉環，在巡查階段利用數據和大模型賦能“以核代采”實現管理服務到位底數鮮活，在接報階段利用大模型實現工單“一字不填”智能接報。1.智能發現：全域泛在感知圖 5 敏捷治理?圖 6 智能發現19建設重

63、點慧眼識事讓感知更全面發現更高效城市前期已建設了大量視頻感知設備，但普遍面臨利用率低、共享難的問題。結合大模型等智能化技術，通過聯網匯聚可以全面盤活視頻資源，有效提升視頻發現的智能化水平，實現一圖多識、以圖搜圖、精準治理等關鍵能力，更好地服務城市治理。通過一圖多識可以全面感知城市各類治理問題，實現泛在感知；通過以圖搜圖結合位置信息可以實現專項問題的快速態勢分析，支撐環衛測評、視頻質檢、盲區補位等的業務需要；綜合使用大小模型根據不同時期城市治理的不同需求側重，充分利用治理區域的視頻資源，針對大模型識別的區域高頻問題，再靈活調配 300+的小模型視頻發現算法，可以高效發現內澇、火災、占用消防通道、

64、占道經營等城市治理類事件，根據專項治理需要實現更為靈活高效的精細化治理。柔性執法讓多元主體積極參與共治城市治理發現問題的同時，也需要快速解決問題。針對視頻感知設備發現的各類治理問題，可以綜合運用告警提醒、柔性執法、無人清掃等方式分情況實現快速閉環。具備聲光告警功能的設備，可以在發現非投放時間丟垃圾等問題時，實時提醒相關人員自行改正；針對店鋪占道經營出店經營等問題，可以自動識別上報案件中的經營主體，通過匹配 GIS/CIM 底座中的三張清單，第一時間通知責任人自行整改，在規定時間內責任人無整改行為，可再協調物業、社區等介入監管，無效時再由執法部門負責介入執法；此外，針對特定場景，如人流量較大的公

65、共區域等場所的衛生問題，可以結合 CIM 和位置數據，自動調度無人清掃車輛等智能化設備快速前往完成閉環處置。?圖 7 慧眼識事?圖 8 柔性執法20建設重點網格智巡讓網格管理服務到位，底數鮮活網格采集巡查面臨數據賦能少、重復巡查填報、底數不鮮活、整體管理服務效率低等問題。在數據匯聚治理基礎上，利用CIM 技術整合城市事部件信息和地理位置信息，可以全面統籌轄區事部件的采巡任務，安排網格員依據巡查對象的管理服務任務清單，通過“以核代采”的方式進行管理服務對象的數據更新，實現網格巡查及底數更新效率的大幅提升。網格事件上報時，利用大模型的圖像識別能力，實現自動識別出拍攝照片中的事物并自動推薦事件的分類

66、，同時自動形成上報事件描述內容的摘要，大幅提升網格員事件上報的效率。智能接報讓接報更高效，工單“一字不填”12345 熱線整合多類事件渠道后，每日工單數量大幅增加，工單受理登記的質量以及熱線接通率成為瓶頸，影響市民對城市的滿意度。在工單受理中有超過 10 項高頻字段需要填寫，人工在長時間繁重的壓力下很容易出錯，同時，每個工單的處理僅填寫工單內容就需要超過 3 分鐘，這也制約了熱線的接通率的提升，影響了市民的整體體驗。通過大模型技術可以實現熱線智能接報，輔助人工自動填寫各類事項的高頻字段，正確率達到 98%，實現工單受理“一字不填”，每單可節省近 3 分鐘，能極大地提升熱線接報質量和效率。圖 9

67、 網格智巡圖 10 智能接報21建設重點【案例專欄】各地在問題發現訴求受理方面的有益探索深圳推出“民意速辦”小程序平臺，平臺整合全市 537 個民生訴求渠道，在“民意速辦”小程序平臺上，深圳市民只需要手機登錄、輸入訴求，一鍵主題下單，相關部門會主動協調解決。深圳福田區利用視覺（CV）大模型提供城市事件智能發現能力，全面覆蓋城市治理自動化事件上報場景，精準識別事件并智能上報、自動工單分派。針對店外經營等十余種治理場景，通過關聯責任主體實現柔性執法，在告警產生的第一時間預警責任主體，告知“門前三包”相關治理法規，實現柔性地勸退使事件閉環。四川宜賓市通過“智能座席助手”將市民打進來的熱線電話內容實時

68、轉寫成文字，讓輔助座席人員快速了解市民來電意圖，并自動提取關鍵信息錄入，原來需要 3 分鐘左右的整理時長現在平均縮短至 1 分鐘左右，有效提高了記錄的精準度和效率。城市各類獨立接報的民情民意渠道在調度階段都涉及不同渠道答復口徑不統一、部門被動響應等諸多問題。民意速辦需要推動城市民生訴求數據全面融合、多口歸一，實現集約化、標準化的受理，為市民提供一致的體驗。民意速辦應用建設利用智能化賦能各類訴求事件分撥調度，通過事項精細化梳理讓部門職責明確清晰，通過 aPaaS 低代碼應用開發平臺的事項流程編排能力實現新業務事項快速上線，通過大模型智能分類調度實現工單快速分撥“一單到底”，同時利用大模型的智能分

69、類能力推薦重復、群訴工單以及疑難工單的相似案例。2.融合調度：業務部門協同事項梳理讓部門職責明確清晰責任明晰的事項清單是訴求精準分撥、高效辦理的核心和關鍵，可以有效解決部門“推諉扯皮”導致的群眾辦事難的問題。在清單編制過程中，需要按照分類統一、編碼統一、名稱統一形成統一編碼和數據字典，不斷細化分類至最小顆粒度，厘清職責邊界，逐一明確責任單位，形成職責清單，同時也是智能分撥的依據。地方實踐中推出“三清單兩機制”，三清單，即由市區政數部門編制數千項民生訴求事項的目錄清單，市區編制部門對數千個事項一一進行責任單位劃分形成職責清單，各責任單位編制具體處置流程形成實施清單；兩機制，則是通過建立事項動態管

70、理機制和爭議調處機制，推動部門職責職能不斷優化調整。圖 11 融合調度?22建設重點流程編排讓新業務事項快速上線事項梳理的結果需要系統來承載，業務的不斷變化也需要系統具備支撐事項不斷更新、持續演進的能力，通過 aPaaS 低代碼應用開發平臺承載事項、規則、流程、標準及對應的編排能力，可以調整、取消已有業務事項，快速創建新業務事項。如某區婦聯僅用 2 周即快速上線家暴治理事項，在整合全區十余家職能單位資源，打通婦聯、法院、司法、街道社區等單位處置系統后，根據案件性質和危害程度，實行“高中低”分級分類管理，通過事項流程編排，將案件進行自動分撥，實現了案件上報、任務分撥、分類處置、回訪跟蹤全流程智能

71、化閉環管理。智能分撥讓工單快速分撥“一單到底”在分撥階段傳統人工分撥依賴“老法師”經驗，準確性和一致性無法保證，面臨投訴工單被接收部門退回，甚至會出現多輪“踢皮球”的情況。圖 12 aPaaS 低代碼應用開發平臺流程編排?圖 13 智能分撥模型訓練23建設重點通過圖鏈、思維鏈、時空計算等技術，將城市治理通用知識、本地特有知識以及實時動態知識整合成有機的整體，構建動態在線高效智能的知識處理系統，發揮大模型處理城市治理任務的獨特優勢，進一步提升分撥效率，同時將分撥準確率提升至 90%以上。結合 aPaaS 低代碼應用開發平臺事項梳理及流程規則編排中的基礎網格與業務網格關系，可以實現“一單到底”的效

72、果。除了平時按部門職責的分撥調度，在急時也可以基于平衡部門工作量優先事件閉環的需要，探索通過對工單和處置部門進行數據挖掘畫像，構建可以由兩個及以上部門處置且對時空敏感的工單池，通過時空運籌模型，計算最優時空成本，實現資源合理調度，各業務單元之間的工作負載更加平衡，事件高效閉環。工單推薦讓重復疑難工單處置統一標準工單實際分撥中面臨的重復工單、疑難工單也會影響事件處置的效率和效果，需要穩定統一的分撥標準讓部門有清晰的職責邊界，需要穩定統一的處置標準讓市民有一致的體驗。重復工單。城市原有民情民意渠道多、工單量大，存在大量一人多訴（某一市民反復對同一問題進行投訴）、結單又訴（問題雖然被標記為已解決，但

73、之后再次發生導致新的投訴）、多人同訴（在相近時間段內，多人針對同一對象進行大量投訴）、一地多訴（同一地點多次發生類似事件的投訴）等多種情況的重復工單，傳統人工方式識別發現效率低、匯聚整合難，一方面導致有重大影響的城市熱點問題無法及時識別預警，另一方面也導致處置部門需要分別一一答復不同渠道的重復工單，增加部門工作量的同時還可能由于前后答復不一致降低市民的體驗感受。民意速辦利用自然語言處理耦合時空計算技術可以有效地區分不同類型的疑似重復工單事件，實現一人多訴、多人同訴等重復工單合并分撥，群訴工單快速聚合推送相關部門，同時提高部門統一標準辦理和快速響應能力。?圖 14 智能分撥模型訓練流程?圖 15

74、 智能分撥工單池24建設重點知識推薦。隨著民意速辦聚合的民情民意渠道越來越多，涉及的分撥事項也會進一步增加到數千項，容易出現類似工單事件分類難以界定、分撥協調難的問題，分撥人員利用大模型的相似案例推薦能力，可以準確研判業務特點，快速識別相關主責和協同部門，減少后續類似工單的推諉，推動工單事件快速處置?！景咐龑凇扛鞯卦诜謸苷{度方面的有益探索中山市探索應用智能派單，當群眾對某一事項進行投訴時，智能 AI 模型將根據投訴內容，進行承辦單位判定，實現 24 小時自動無間斷派單，讓工作人員能及時跟進處理，智能派單準確率已達 94%以上。長沙市針對集中熱點訴求加強熱線知識庫管理，全市各級上下合力針對高頻

75、問題定期更新知識庫和話術模板，同時通過智能升級，最大限度支持話務員廣泛查找并精準定位信息內容，讓“即問即答”更準、更及時。哈爾濱市引入智能化創新熱線服務，以“人工話務員+智能語音客服”的服務模式讓 12345 哈爾濱市政務服務便民熱線接聽率、回訪率均達到 100%。對于與知識庫匹配的問題，智能語音客服可自動解答。對復雜場景，智能語音客服還能自動轉交人工話務員處理，讓話務員在接聽電話之前了解市民來訪意圖。智能語音客服幫助人工話務員快速完成回訪的初篩工作，讓話務員更有針對性地跟進處理不滿意工單，助力熱線有效完成業務閉環，實現事事有回應。圖 16 工單推薦?25建設重點在協同處置階段，需要解決城市治

76、理事件指揮難調度、決策難精準的問題。民意速辦需要打造跨區域跨委辦局的三級聯動指揮平臺，實現橫向到邊（委辦）、縱向到底（街道）的一體化指揮體系。民意速辦應用建設利用智能化賦能各類城市治理事件的協同處置，通過值班中心，落實值班管理和信息報送制度，對突發事件接報信息、事件報送情況進行信息化管理，有效提高值班管理部門對值班信息的接報及相關事件報告的生成和分析能力；通過通信中心，實現多種通訊、視頻會議的實時通信調度、協同處置；通過指揮中心，實現預案、任務、標繪、資源、移動路徑等實時調度、協同處置；通過視頻中心，高效整合視頻資源，實現視頻鏈的智能調度。3.協同處置：實時調度處置值班中心讓值班更規范化、實現

77、高效運轉民意速辦針對政府管理機構日常值班工作，落實值班管理和信息報送制度，對值班排班信息、值班在崗狀態、突發事件接報信息、事件報送情況進行信息化管理，通過統一集成融合通信模塊，實現多渠道信息接報和快捷報送，有效提高城市治理事件的接報及相關事件報告的生成和協同處置能力。圖 17 協同處置圖 18 值班中心應用端?26建設重點通信中心讓通信更穩定、安全，多平臺實現無縫連接民意速辦分撥工單到處置單位，處置單位使用電話系統、短信平臺、視頻會商系統、移動終端視頻、視頻感知等系統，利用融合通信技術實現實時通訊、視頻會議的融合統一，對于城市治理事件進行及時協調、協同處置。工單處置完成，把處置結果反饋給民意速

78、辦，形成閉環。指揮中心讓指揮更精準、更高效民意速辦分撥工單到處置單位，處置單位利用全域覆蓋、資源豐富、高分辨率的指揮一張圖上，匯聚救援隊伍、物資儲備庫、避難場所等應急資源，結合實況地圖等空間能力，實現圖上部署和掛圖作戰。利用系統提供的結構化應急預案、任務調度等能力，使得指揮員能實時、直觀地感受空間要素，實現智能化、精準化指揮。同時利用融合通信等多種手段，解決現場信息采集和通信問題，實現現場指揮“看得見、聽得到、連得通、指令下得去”，有助于提高城市治理事件實時調度處置能力。工單處置完成，把處置結果反饋給民意速辦，形成閉環。圖 19 通信中心調度方式?圖 20 指揮中心能力27建設重點視頻中心讓視

79、頻調取更快捷、預覽更便利民意速辦分撥工單到處置單位，處置單位可基于中心點的周邊范圍、繪制線路的周邊范圍、繪制多邊形范圍檢索地圖上的視頻資源，檢索結果將通過視頻標簽的方式進行歸類顯示；對檢索出來的視頻感知設備批量進行視頻畫面預覽、視頻畫面輪詢，并且可以切換不同的輪詢規則?？蓪z索的視頻組合進行自定義分組保存，將視頻與視頻進行關聯形成視頻鏈，可基于視頻鏈批量預覽有關聯關系的視頻資源，實現城市治理事件視頻鏈的智能調度。工單處置完成，把處置結果返回到民意速辦，形成閉環?！景咐龑凇扛鞯卦趯崟r調度、協調處置方面的有益探索北京延慶區是 2019 年北京世園會承辦地，活動舉辦的時間長、人流量大、影響廣泛，各

80、種突發事件(踩踏、擁擠、火情、交通擁堵等)，難以及時發現和處置，需全面管控人流、車流、社會服務、城市治理事件，保障人民出行安全、道路通暢和生命財產安全。為了北京世園活動順利舉行，需構建一個服務于大型活動保障，同時又兼顧城市運行管理的城市管理指揮平臺，做到看得見、管得了、會聯動的指揮平臺。佛山禪城區綜合指揮系統保障“行通濟”活動安全進行?！靶型笔欠鹕绞凶罹咛厣陀绊懥Φ脑澔顒?，每年元宵節及正月十六，幾十萬人齊集佛山通濟橋前，現在元宵行通濟習俗的影響力，已擴展到整個珠三角和港澳地區，行通濟已成為整個珠三角的年度盛事?；顒佑绊懥Φ脑黾佑慰偷膭≡鼋o游客的安全問題帶來具體挑戰?！靶袧ā敝卮蠡顒?/p>

81、保障期間，涉及的部門有城管、交通、生態環境等，多部門協同指揮保障尤為關鍵。南京新街口視頻孿生平臺，著力構建數據驅動型、主動預警型的智治場景，沉淀典型人、機、數、智交互的城運治理模型，實現全要素呈現、全媒體融合、支撐城市關鍵重保場景的多部門協同聯動指揮。在實際應用環境中，指揮中心不僅需要掌控全局，也需要對重點部位進行精細觀察，通過自適應拼接算法將區域范圍內的多路槍機視頻?；麩o縫拼接，并與三維場景融合，形成區域級上帝視角的全景監測，同時關聯附近高點視頻感知球機，以局部區域或者事件目標為驅動，系統自動計算關注區域關聯的所有球機，有的放矢地的關注細節，槍球聯動，“指哪兒打哪兒”，實現縱覽全局和細節把控

82、的有機結合。?圖 21 視頻中心能力28建設重點城市民情民意分散在 12345、人民網、網格等不同的渠道平臺，各渠道平臺只有零散的、不全面的分析，難以呈現城市整體的民情民意。民意速辦需要全面實現“覽”民情、“察”民意、“曉”民生、“聚”民情。民意速辦應用建設利用智能化賦能轄區民情民意分析，通過大模型能力實現智能對全量工單進行全面標注標簽，結合分析模型、知識圖譜以及大模型報告生成能力實現專項報告、每日一報等報告的自動生成，通過大模型的 NL2SQL 能力實現秒級反饋對話式智能問數，通過大模型的智能標注和 GES 能力探索風險隱患弱信號智能識別。4.智能分析：運行分析研判?圖 22 智能分析29建

83、設重點智能標簽讓工單打標全面準確數據分析首先需要形成可供分析的基礎數據，民意速辦工單的標簽種類多，包括政府主體、人物群體、涉事主體、地址、話題、敏感詞、情感詞等七大類，同時又有數千類的事項類型，傳統人工方式難以完成對每天大量的事件工單快速統一標注標簽的工作。借助大模型的特征識別能力，可以快速對全部工單按照統一的標簽體系完成全量標簽的標注，形成高質量的基礎工單分析數據，支撐對市民的民情民意分析、對部門的處置效能分析。民情報告讓民情民意快速直達基于包含領域知識的工單效能分析模型、工單知識圖譜，利用大模型的報告自動生成能力，可以快速生成高質量的民情民意報告，為城市治理提供高價值的決策依據。效能分析模

84、型。數據分析也離不開模型快速呈現特征和趨勢，需要分別構建面向公眾訴求和面向部門履職處置兩大類模型。面向公眾，根據工單訴求內容，準確感知群眾訴求，支持熱點主體、熱點事件、敏感訴求、群體高發等的預警分析；面向部門，根據工單處置過程及結果信息，可進行時效、推諉、分撥效能、疑難等的分析，從而推動部門處置效能提升。圖 24 效能模型圖 23 智能標簽?30建設重點知識圖譜。針對疑難工單的分析，傳統分析方式對分析人員的要求很高，花費大量時間查詢大量資料有時也難以獲得全面信息，需要利用大模型結合 GES 很好地解決這個難題，基于智能標簽生成事件、主體、話題等高維圖譜，結合 GES 從圖譜中關聯分析，可以直觀

85、展現關聯關系，幫助分析人員快速識別到問題關鍵。專報、每日一報。日常需要針對民情民意形成日報、周報、月報及各類專報以支撐城市治理的各類決策，傳統方式準備工作量大、周期長難以滿足實際應用中對報告全面性、實時性的要求，可以利用大模型的報告生成能力，實現基于指標、模板可自定義的分鐘級分析報告智能生成，為城市治理提供內容豐富、詳實有據、具備深度的民情民意報告。智能問數讓數字更加具體鮮活針對日報、周報、月報、專報中的各類熱點趨勢、訴求問題，傳統查詢方式準備周期長，難以滿足領導現場決策的需要，利用大模型的 NL2SQL 能力，可以大幅降低使用數據的門檻，實現問答式自由對話，無需額外開發，可秒級獲取數據，滿足

86、了現場決策時深入了解報告中相關趨勢、工單詳情的需要。圖 25 智能問數31建設重點風險識別探索感知風險弱信號城市治理需要聚焦防范化解重大風險隱患，保持對“弱信號”背后“強信息”的高度敏感，嚴防經濟金融、公共安全等領域風險，防止出現“黑天鵝”“灰犀?！笔录?，如：某地小區電瓶車火災造成大量人員傷亡前，曾有業主在事發前的近一年時間內7 次投訴小區電動車停放和充電亂象，但并未引起相關方的足夠重視及早進行有效處置，以避免悲劇的發生。傳統風險隱患分析方式對于某些工單量雖少，卻有很大影響的苗頭性事件，難以高效進行識別，可以探索利用大模型通過標簽體系（如敏感訴求、情緒等）智能標記，結合 GES，基于邏輯推理和

87、關聯分析，及時預警風險隱患，識別弱信號工單事件。實現負一秒預警，風險隱患及時預警，變“被動響應”為“主動治理”。如某區通過工單挖掘識別到同一物業公司管理的多家小區出現針對物業不作為投訴的頻率均有所升高，進一步分析發現是物業公司因經營困難存在拖欠工資的情況，針對此種情況，人社局、住建局分別及時約談物業公司解決欠薪問題和提升服務水平，未訴先辦及早解決了事件隱患，實現了源頭治理?！景咐龑凇扛鞯卦诿袂槊褚夥治龇矫娴挠幸嫣剿髌謻|新區 12345 熱線效能數字監管平臺，通過流程效能監管、重點工單監管、效率監管、語音質檢等模塊，工作人員可以對工單的辦理環節、辦結分析、辦理效率等多個維度進行全流程實時監管，

88、及時捕捉熱點、難點、堵點問題，實現熱線效能監管，由此持續推進浦東 12345 熱線全流程智能閉環管理能級提升，助力浦東城市高效能治理。以語音質檢模塊為例，平臺可以挖掘出熱線處置人員與市民先行聯系和答復時存在的合規與態度問題，并直接推送至處置單位主要負責人移動端，并顯示案件信息、具體錄音以及語音質檢消息，由此對相關問題件進行批示處理。廣州白云區 12345 政務熱線利用人工智能技術，構建知識圖譜，通過匯聚的近百萬條工單，挖掘 4756 個熱點話題，分析訴求與訴求本身、責任主體、訴求主體、處置措施之間的內在聯系，由此構建了知識圖譜，從時間、空間、位置和人群四個維度動態精準感知熱點，從安心、安樂、安

89、康、安居四個指標構建居民福祉指數體系，并以此來助力城市治理，支撐科學決策。圖 26 風險識別?32建設重點（二）業務支撐平臺基于城市數字化轉型四智融合的整體架構，為了支撐民意速辦業務高效運轉，需要加強參考架構中數字孿生平臺、視頻感知平臺、人工智能平臺、低代碼應用開發平臺、城市大模型服務平臺、集成開發環境平臺等關鍵組件的能力。圖 27 業務支撐平臺數字孿生平臺為民意速辦提供基礎地理信息資源，面向民意速辦的數字底板需求，構建全面的虛實交互能力，通過空間信息技術、物聯網技術和 BIM 技術的融合，提供所有數據匯聚的能力、對外統一應用接口調用和入職的能力、統一地理空間分析的能力。1.數字孿生平臺（1）

90、構建民意速辦地理信息平臺統一入口，包括展示中心、服務中心、數據中心、開發支持中心、運維中心等；（3）面向一網統管民意速辦需求，提供二三維 GIS 服務能力，為城市提供空間數據服務、空間分析服務、工具組件服務等服務功能。（2）CIM 輕量化引擎支持跨平臺、跨瀏覽器、無插件的方式化瀏覽城市模型及相關屬性信息，支持主流二維地圖服務、三維空間數據服務的訪問和疊加展示，快速構建內容豐富、響應迅速、體驗流暢的三維真空間應用；視頻感知平臺承擔民意速辦各類視頻監測資源的合理有效地整合、接入、匯聚，實現視頻聯網匯聚、視頻共享、視頻運營及運維管理等應用，以提高視頻資源的利用效率，打通跨區域、跨部門的視頻聯網瓶頸，

91、進一步拓展視頻圖像資源的應用廣度和深度，提供視頻數據在事件發現等方面的技術支撐，提供安全、穩定的視頻交換應用載體。視頻感知平臺充分利用已建成的視頻監測資源，以及相關公共信息通信基礎設施，實現各獨立視頻監測系統的互聯互通和信息共享，切實提高民意速辦各場景視頻可視化應用水平。2.視頻感知平臺?33建設重點服務民意速辦場景應用敏捷構建的低代碼應用開發平臺，通過云上無碼化、低碼化、支持多碼化的應用開發模式，屏蔽技術的復雜性，提升民意速辦應用開發的效率。同時提供應用資產的開發標準和微服務框架，不斷沉淀可復制的套件，加速民意速辦場景應用的快速定制。民意速辦場景應用的開發只需寫很少代碼，通過低代碼服務提供的

92、界面、邏輯、對象等可視化編排工具來完成大量開發工作，降低場景應用開發中的不確定性因子，大幅度的提升開發效率，降低場景應用開發成本，快速創新應用，實現快速試錯，敏捷迭代。4.低代碼應用開發平臺（1）AI 訓練和推理（2）AI 運營管理提供對機器學習、深度學習等技術框架的支持，應提供 AI 數據集管理、核心算力管理與調度分配、數據標注、在線編碼調試、算法模型訓練、模型倉庫、模型服務等功能。提供 AI 訓練平臺功能定位介紹、數據集、算力資源、模型倉庫及服務數量，以及使用用戶數量等信息展示。提供流程機器人調用次數統計。AI 運營管理應提供 AI 開發運營管理門戶，支持 AI 服務的上線情況統計、調用次

93、數統計和調用應用統計等統一運營管理能力，分層級、分角色展示算法服務資源的分配狀況及使用狀況，做到不同部門運營數據隔離；細粒度展示算法服務資源使用狀況，提供靈活的資源調配能力，使得算法資源得以最大化利用。提供對 AI 算力和多廠家 AI 模型的統籌管理，提供算法倉庫、模型管理、在線推理、接口管理、日志和管理等平臺能力，實現對 AI 能力統一管理和運營，及應用效果的可視可管，持續改進。提供 AI 推理平臺功能定位介紹、接入分析視頻感知設備數量、算法服務數量、推理平臺資源使用情況、算法服務調用情況、事件統計等信息展示。人工智能平臺針對民意速辦各類應用等場景，依托聯接、云、AI、計算等新一代ICT技術

94、與知識創新融合，將城市的感知、認知、決策、行動實現深度協同。針對民意速辦的智能化應用場景，人工智能平臺需要支撐相關場景的 AI 訓練推理以及 AI 運營管理兩個方面。3.人工智能平臺34建設重點服務于民意速辦場景應用開發的集成開發環境平臺需要提供產品管理、API 管理、集成部署、集成聯調功能，將平臺中的產品貨架化管理，將接口 API 說明文檔在線可視化并提供接口在線聯調支持，為業務應用提供在線部署和集成聯調的跳轉桌面。服務民意速辦的城市大模型服務平臺，應依托聯接、云、AI、計算等新一代ICT技術與知識創新融合，實現城市的感知、認知、決策、行動深度協同，需要具備以下主要功能：6.集成開發環境平臺

95、5.城市大模型服務平臺（1）產品管理：將系統中的能力和服務產品化，提供產品名稱、產品業務能力、產品接口說明、產品版本描述等信息，并在產品管理中統一貨架化管理，可視化呈現。（1）任務匹配服務。為場景提供方、接榜者提供任務的匹配服務。包括項目拆解為場景、事件、動作等需求管理，以及承接方對工作流、依賴資源的導入。（5）視覺工程任務服務：提供視覺工程任務的開發窗口，包括流程的串聯、功能打通訪問、模型集成、配置生成等能力。（3）在線部署和聯調：平臺提供跳轉桌面，支持把業務應用安裝部署包上傳到跳轉桌面，并從跳轉桌面完成業務系統的安裝部署和在線聯調。（3）視覺數據處理服務：提供視覺數據處理的服務窗口，包含樣

96、本篩選、清洗、去重、標注等具體處理能力，從而生成高質量數據樣本。（7）平臺管理服務。對資源、用戶、任務等平臺要素進行管理。為場景提供用戶、任務承接用戶、開發用戶等不同角色用戶及權限進行評估。（4）視覺模型訓練服務：提供視覺模型訓練的服務窗口，基于冶金視覺大模型和視覺樣本數據，提供模型的訓練、微調、評估、迭代等能力。（2）API 開放：在開發平臺中實現產品和服務的 API 接口的可視化，提供接口 URL 地址、輸入參數、輸出參數的說明和樣例。平臺提供在線接口調試工具，開發工程師可在線調試，快速掌握接口的使用方法。（2）開發工作流服務。為開發人員提供一站式的工作流服務，包括任務開發所需要的數據處理

97、、模型訓練、工程開發等關鍵能力。（6）資產管理服務：提供素材、樣本、模型案例等資產的管理服務，包括公開、私有、受限等訪問方式實現資產共享，方便用戶根據不同任務選擇相應的資源依賴。35建設重點數據是城市治理數字化的關鍵要素，是民意速辦中各場景實現治理精準化的基礎，作為城市治理數字化的典型實踐，民意速辦要構建開放共享的數據體系和數據平臺，及時采集、治理、分析、交換和共享開放城市運行的海量數據。但目前城市管理和社會治理的數據分散在各個部門，各類數據無法有效關聯和綜合聚類，為城市治理數字化帶來了諸多不便，因此需要將空間數據、感知數據和業務數據等多元異構數據融合，為民意速辦業務的高效精準開展提供堅實的數

98、據基礎。（三）數據資源數據是城市治理數字化的關鍵要素，是治理精準化的基礎，城市治理數字化要構建開放共享的數據體系和數據平臺，及時采集、治理、分析、交換和共享開放城市運行的海量數據。但目前城市管理和社會治理的數據分散在各個部門，各類數據無法有效關聯和綜合聚類，為城市治理數字化帶來了諸多不便，因此需要將空間數據、感知數據和業務數據等多元異構數據融合，為城市治理數字化、精細化提供堅實的數據基礎。數據治理數據治理主要實現數據采集之后的數據集成、數據質量、數據開發和數據服務，將零散的數據通過治理開發形成統一的數據資源，形成高價值的數據資產進行管理。數據治理實現從小數據共享交換到多源異構大數據匯聚的跨界融

99、合問題，保障數據質量和數據安全，確保數據資源在授權范圍內“可見、可得、可用”。數據資源質量管理城市治理涉及的數據資源復雜，對數據的質量及溯源工作尤為重要，制定數據質量檢查指標是衡量數據質量的標準，包括建立對數據初始化、數據更新審核和數據日常維護等工作，建立數據的核實機制、審核機制和申訴機制，能夠有效管控數據質量，為“民意速辦”應用提供準確的數據資源。數據安全管理通過實施安全訪問、分級分類、合規使用的數據安全策略，實現“民意速辦”業務的目標，圍繞數據安全的特性，針對可能面臨的數據安全風險進行主動防御，根據所獲取的安全敏感信息（脫敏、溯源、加密、訪問權限控制等），和其它設備（大數據平臺、脫敏溯源系

100、統等）配合，和大數據平臺通信下發數據加密策略、和脫敏溯源系統配合下發脫敏等，提供數據全生命周期的安全管理，保證數據的可用性、完整性、保密性以及合規使用。1.數據采集：數據資源一體化2.數據歸集：覆蓋數據全生命周期36建設重點數據關聯融合的核心是對數據進行跨部門、跨層級、跨領域的關聯融合，響應現在各職能部門對于數據全新需求。職能部門的業務已從原先的條線數據，轉向了“以管理對象為目標、以業務全流程為所需”的數據需求?；诮y一地址、統一房屋等方式實現治理對象多源數據的有機整合，形成治理對象的“塊數據”。塊數據對公共數據、政務數據、時空數據進行關聯融合，按照業務需求進行數據治理、組織形成定制化的主題數

101、據，服務業務應用升級，以數據資源平臺、CIM/BIM、統一標準地址等多元為數據來源，治理融合后，為各職能部門業務應用提供“關聯融合”的主題數據，支撐基層社會治理等業務領域跨部門、跨層級的數據需求。面向“民意速辦”應用場景，加強場景數據的規劃，優化數據共享應用場景授權機制，打造開放數據集，積極引入社會化力量參與公共數據價值挖掘，促進公共數據和社會數據融合開發利用，形成基于“民意速辦”的數據產品和服務，包括 AI數據服務、API 定制服務、可視算法、模型組件和行業解決方案等。建立數據運營服務管理工作機制，確保數據安全和隱私保護，確保數據開發利用全過程的有序和安全。3.數據關聯融合：建立面向管理的塊

102、數據4.數據開發利用：強化數據價值挖掘37建設重點（四）基礎支撐作為民意速辦基礎支撐之一的城市云平臺是以云為基礎，通過優化整合新 ICT 技術和融合數據，使能政府實現業務協同與敏捷創新，打造城市治理的數字底座，需要橫向融合云、IoT、大數據、視頻、融合通信，GIS、AI、安全等新 ICT 技術，縱向打通端邊網云的平臺。通過城市云平臺，可以統籌共性資源，使能數據融合，業務協同，并支持快速引入新技術，實現能力的持續演進。支持基于城市云平臺來構建各類智慧應用，基于城市云平臺加各類智慧應用，形成完整的解決方案，幫助城市治理數字化轉型和民意速辦的實現。城市云平臺重新定義城市信息基礎設施，賦能城市治理數字

103、化轉型：對原來分散、割裂的多個平臺能力進行整合封裝，有序融合，通過業務使能、數據使能和 AI 使能三大使能平臺實現服務的統一調用，按需提供，解決了城市數字化轉型所需要的復雜技術難題，促進了城市應用的創新，實現業務價值最大化。城市云平臺重新盤活城市的數字資產，降低業務開發成本：過去城市的數字資產主要是政務數據，現在基于城市云平臺不僅能夠實現政務數據和物聯數據的融合，給城市的運行管理提供數據支撐，更重要的是基于數字平臺來沉淀數據工具、算法和城市信息模型。通過一站式云原生開發平臺實現統一開發，分層部署，并把數字資產通過資產商城的方式開放共享，并與公有云的政務云專區打通實現生態共享?？梢酝ㄟ^數字平臺的

104、業務編排能力對政務服務、城市治理過程的一些典型業務邏輯進行梳理、抽象和固化，更好地支撐其他部門的相關業務，靈活適配業務需求，降低業務開發成本。1.云：構筑一體化城市云平臺一網統管“民意速辦”的高效運行也需要大力推進信息化與經濟社會各領域融合發展的廣度和深度，通過構建 F5G 全光網和 IPv6+智慧城市一張網的新型 ICT 基礎設施，打造城市智能體聯接底座，能更高效實現城市人、機、物的聯接。通過一網多平面、云-網-安一體、智能物聯、超寬智簡、確定性低時延，實現城市治理全業務一網承載，實現民意速辦中政府單位、重點企業單位、邊界泛在物聯感知終端一網通達。城市智能承載網。作為多業務融合承載的網絡，是

105、智慧城市的數據大動脈，以 F5G 全光網和 IPv6+為代表的新一代承載網絡具備高帶寬、低時延、高可靠、智運維的優勢，政務外網業務、城市泛在物聯感知業務、視頻業務、AI 算力等將基于此網絡作為統一的承載網，該承載網的業務邊界也會由原來連接政府部門單位延伸到城市各類物聯接入點、重點企業單位及算力節點等。由于該網絡的承載能力、業務邊界、接入范圍較傳統政府網絡有很大變化，通過城市智能承載網的建設，解決各政府部門專網林立數據共享難、網絡重復建設和財政資金利用率低等問題，為各政府部門之間數據共享和業務協同打下良好的基礎。采用 IPv6+技術，部署 SRV6 一跳入云等新技術，全面提升各地業務的承載能力、

106、覆蓋范圍和安全運維管理水平，支撐各城市電子政務發展；大帶寬、低時延、高可靠及彈性的新承載網絡技術，支撐從數字政務（政務外網業務）數字治理（物聯感知和視頻業務數字經濟（AI 算力）的演進，實現“城市一張網”的整體構想。按照應接盡接的原則，逐步構建覆蓋城市的集政務外網、互聯網、政務專網和算力網的一張網絡。城市智能承載網采用“全盤統籌、多級部署、分層管控”的原則構建終端安全管控體系，構建貫穿整網的縱深防御。通過全網威脅監測，和智能化分析，采取有效的安全管控手段及“一機兩用”安全隔離措施，實現威脅快速識別和感知，提升城市智能全網終端安全管控能力，助力智慧城市建設。2.網：構建全暢通、全覆蓋、全自動的高

107、速網絡38建設重點民意速辦所涉及的城市感知體系建設是以開放創新的操作系統及統一的標準規范為基礎，實現感知終端的互認互信，通過構建城市互聯互通的感知網絡、分層協同的感知平臺、統一匯聚的感知大腦、縱深防護的感知安全以及持續運營的感知中心，解決傳統城市感知存在的底賬不清、煙囪林立、數據孤島、感知盲區等問題，實現城市動態精準感知、終端互聯互通、協議標準統一、業務分級協同、場景持續創新、數據持續運營，提升城市治理數字化水平，支撐民意速辦精準感知、快速反應、科學決策。隨著城市物理空間治理的數字化轉型，網絡空間治理也逐漸興起并發展壯大，拓展了城市治理感知體系的建設維度。網絡空間已成為人們生產生活新空間，成為

108、黨凝聚共識的新空間，要構建動態感知、和平安全、開放合作的網絡空間，深刻地影響著城市治理。民意速辦業務涉及面廣，用戶眾多，安全防護也是關鍵的基礎支撐。隨著數字技術融入城市治理的方方面面，網絡空間的安全問題對物理世界的影響也越來越大。在城市數字化的推動下，數據集中共享、IT/OT 融合、智能感知終端大規模部署、智能技術的安全等都給城市運行一網統管“民意速辦”帶來了前所未有的安全挑戰。城市運行一網統管“民意速辦”實際面臨的很多高級攻擊威脅跨越了煙囪式的安全基礎設施，現有割裂式的安全就像盲人摸象的故事一樣，沒有一個煙囪擁有完整的全貌，理想的安全防護是將這些煙囪的安全整合為一個系統，通過云-網-安協同實

109、現安全統一分析、威脅統一呈現，精準溯源和近源處置。一網統管“民意速辦”的安全體系建設亟需一種全新的網絡安全范式，來應對以網絡為中心到以數據為中心的變化，云網數安一體架構就是在這樣的背景下提出來的。云網數安一體架構提出了“智能分析、動態檢測、全局防御”的基本原則，顛覆了傳統靜態、被動、單點的安全防護思路，旨在打造智能化的未來網絡安全架構，實現風險持續檢測、威脅主動研判，智能全局防控。以等級保護為綱，審視全域安全的防護措施，建立云-網-安一體化縱深防御體系，適應城市運行一網統管“民意速辦”的安全保障需求，實現持續安全運營與合規。收集網絡流量、安全日志、漏洞掃描日志、主機安全等盡可能的安全威脅事件信

110、息，進行統一綜合研判，提升安全分析精準率，實現精準溯源，對違規的主題立即就近阻斷。全域網絡安全事前的攻擊預測與風險管理，事中的管理預警與關聯分析，以及事后的取證、溯源和修復，達到安全防御閉環。從終端安全、網絡安全、邊界安全、云平臺安全、應用安全、數據安全等層層深入，構筑縱深防御體系，建設一個具有韌性的安全技術體系，做到安全風險可控，確保信息資產的保密性、完整性和可用性得到有效保障。3.端：打造萬物互聯的智能感知體系4.安：構建云網數安協同一體架構39典型場景典型場景五隨著城市的不斷發展，各類城市治理問題日益增多，同時復雜度也進一步提升，大多已不再是單一部門能夠獨立有效解決的。在各地的實踐探索中

111、，場景化治理已成為普遍共識，場景化治理可以有效地協調、整合、組織和統籌各類治理要素，形成協同共治格局，更能有效推動問題的科學治理、源頭治理、系統治理。各地城市治理實踐中，針對基層日常工作中，高頻的、多跨的、信息支撐不到位、處理協調有困難的事項，普遍通過梳理構建“一類事”場景來推動治理。規劃新的城市治理場景已經形成了比較系統化的方法。首先，需要結合管理架構、政策法規、考核標準等管理要求，進行業務的分析，依靠調研、座談等手段，完成場景事項、相關部門、治理要素、業務模型等的識別；其次，是梳理納入治理全要素的業務精細化流程，完善分析、預警、處置模型和指標清單；同時，技術上需要考慮相關系統數據的對接治理

112、、預案模型編排、專題設計等；最后，隨著場景配套體制機制的調整，場景建設、調試和上線運行后，就可以按新的業務流程推動相關事件的治理，并在運行中持續完善優化。（一）系統化規劃治理場景40典型場景城市各類新的治理場景需求不斷出現，場景快速構建已成為信息化建設的普遍需求。場景化治理對技術的根本要求是運用大數據、互聯網、人工智能等新技術手段，推進部門層面實現橫向數據聯通共享，統一技術規范、基礎數據標準，推進信息基礎設施聯通、網絡暢通、平臺貫通、數據融通。城市民意速辦應用支撐場景快速構建，需要基于 aPaaS 低代碼應用開發平臺的應用快速構建能力，同時利用數據平臺、AI 平臺等的賦能，快速響應業務部門大部

113、分場景化治理需求的快速上線，在完成場景業務規則梳理后，實現治理一件事以周為單位快速上線運行，在運行過程中敏捷迭代。各地通過綜合運用技術賦能、業務改造和創新升級，推動了領域新場景不斷涌現并持續創新，已有的城市治理場景眾多，已覆蓋了城市安全，城市管理，社會治理和民生經濟等領域。（二）敏捷化構建場景應用（三）持續創新的領域場景實踐圖 28 典型場景一覽圖?41典型場景民意速辦分撥中心接到群眾訴求工單后，自動通過智能分撥算法，智能識別工單歸屬事項分類，自動將工單派發給對應處置部門，結合“10-30-24 機制”10 分鐘內致電訴求人電話告知受理，30 分鐘內由具體處置人電話約見訴求人告知處置計劃或處置

114、進展以及大致處置時間，緊急工單 24 小時內辦結，實現工單接訴即辦。針對綠化環境、清潔衛生及第六立面（屋頂美化）問題響應不及時，日常工作手段還是采取“人海戰術”，“點對點”發現問題-拍照-電話通知相關維護單位處置，效率低下的現狀。通過視頻感知設備可以實現對環衛垃圾的實時發現（如屬于人為丟垃圾行為，啟動對應設備的聲光告警實時勸阻），可根據情況同時上傳事件及位置信息，發送到就近的無人清掃設備，當無人清掃設備處置完畢后，或者事件狀態變化（如以被清理等）能夠主動核查確認并關閉任務，當無人清掃設備不具備清掃能力的時候，還能夠與城運事件中心聯動，進行人工補位。平均辦理時限：20 工作日 4 個工作日AI

115、視頻 7X24 小時事件發現、秒級上報按時辦結率：100%，工單滿意率：99.94%AI 精準分撥，事件秒級分撥智能派單率和準確率均超過 91%機器作業無感智能清掃，效率提升一網一圖通達，監管可視、可管汛期大范圍的強降水會頻繁引發城市積水和內澇問題，相關管理部門需要安排大量基層人員全面排查易澇積水風險，及時更新易澇點臺賬，發布風險預警。特別是受極端天氣頻發的影響，還需要進一步加強對強降雨影響的全面實時監測，可以利用城市已有大量部署的視頻感知設備，通過大小模型協同技術，針對城市不同區域特點高效監測積水內澇情況。對于下凹立交、下沉隧道以及城市低洼地等易澇點部署視頻感知設備、水尺等多種傳感器，進行全

116、方位監測預警；對于地鐵、公交站場，建筑地下空間的出入口、通風口，學校、醫院周邊等廣泛分部的重要點位，可以利舊已建設的視頻感知設備，通過計算視覺 AI 算法，以低成本、少維護的方式快速完成積水監測。算力換人力：7X24 小時實時發現，減少基層巡查工作量積水識別準召率：提升到 90%以上，大大減少了誤報漏報【城市安全】：城市積水安全監測預警場景【城市管理】：接訴即辦場景【城市管理】：環衛無人清掃場景42典型場景城市勞資糾紛時有發生，隱患識別難、不及時，投訴同一個對象的勞資糾紛，往往不是同一個處置人員進行處置，難以及時識別隱患，同時由于缺乏信息共享，被投訴對象信息部門間沒有共享，多部門缺乏聯動機制。

117、運用智能化技術可以實現風險 48 小時預警，相關糾紛信息部門間及時共享，推動部門通過約談整改等方式根本上解決問題。傳統對教培機構的監管，主要依靠人工定期去搜索統計破產、跑路風險教培機構投訴工單，識別效率低，及時性不足，同時也缺乏信息共享，被投訴的教培機構信息沒有及時向相關部門共享，缺少預警和聯動機制。運用智能化技術可以實現風險及時預警，相關糾紛信息部門間及時共享，推動相關部門及時干預，避免事態擴大。48 小時預警：實時工單信息統計，機器人雇員 7x24 小時實時監測，提供 48 小時預警及時預警：及時智能識別敏感工單，如涉及破產、跑路等敏感詞，提醒相關部門增加干預力度，避免問題擴大約談整改：對

118、投訴主體形成重點關注名單，統一約談整改，對受影響員工安撫和法律援助輿論控制：可對涉事金額大的主體及時干預，避免事態擴大，產生較大的社會輿論負面影響信息共享：向相關部門信息共享重點關注名單，多部門監督聯動信息共享：向相關部門信息共享有風險的教培機構名單，推動及時加強監管力度【社會治理】：勞資糾紛預警【民生經濟】：教培機構監管場景43愿景展望從數字時代發展要求看，城市治理數字化是國家治理能力現代化的重要內容，也是促進城市經濟社會可持續發展的重要路徑。從國家“十四五”時期的任務看，城市數字化轉型將成為數字經濟建設的關鍵，有利于提高城市規劃、建設和管理的水平，有利于加快城市現代化進程，增強城市的綜合競

119、爭力。城市應順應經濟社會數字化轉型趨勢，加快推進城市數字化建設，積極推動城市運行一網統管“民意速辦”建設，開啟城市治理現代化的新征程。愿景展望六44愿景展望（一）強化政策與標準的引導作用從價值取向的角度，城市治理數字化轉型要體現以人民為中心發展理念。深入貫徹“人民城市人民建，人民城市為人民”的重要論述。尊重城市發展規律，促進城市可持續發展。從國家治理能力現代化的角度，亟需從國家層面引導和規范一網統管“民意速辦”建設，特別是在技術體系和服務體系的總體設計層面，去解決內容規范性、平臺暢通性、數據共享性和管理標準化等現實問題。（三）以場景營造城市治理數字化生態數字技術和傳統設施、服務的融合是引領數字

120、社會建設的趨勢，構建城市治理數字生態，完善數據要素治理是實現城市治理數字化可持續發展的重要因素，將技術與業務應用深度融合，發揮“技術+業務”的最大作用，能夠持續賦能一網統管“民意速辦”建設。（四）落實運行體制機制策略推進國家治理體系和治理能力現代化是全面深化改革的目標，數字化是實現政府治理方式變革和治理能力提升的關鍵動力，也是促進制度創新的主要路徑。城市治理數字化是一項長期、復雜的系統性工程，可持續的運營模式，以結果為導向的體制機制變革是必由之路。（二）鼓勵多元參與城市治理數字化堅持和加強黨的全面領導貫穿數字政府建設各領域各環節是城市治理數字化建設的基本原則，鼓勵多元化參與基層社會治理是數字政府治理領域數字化建設的組織基礎。積極引導公眾參與，發揮社會智力支撐和市民共建力量，拓寬數字化渠道，使每個人都能夠平等地參與到城市治理中，提升城市數字化轉型的科學性和實效性。