《数字政通城市治理人工智能应用场景建设实施计划》正式发布

　　4月28日，数字政通（300075）成果发布会在第六届数字中国建设峰会上成功举办，在发布会上数字政通正式发布了《城市治理人工智能应用场景建设实施计划》（以下简称《实施计划》）。

　　习近平总书记多次做出重要指示，强调城市治理要向全周期管理和智慧化升级转变，努力探索超大城市现代化治理新路子。充分发挥人工智能（AI）、大数据、物联网、5G等前沿技术作用，推动“科技+管理”模式，贯彻全流程精细化管理、全生命周期管理理念，实现城市运行动态变化的实时感知、智能研判和高效处置，系统提升城市风险风控能力和精细化治理水平，不断增强人民群众的获得感、幸福感、安全感。

　　国家十三五规划已将人工智能列为重点产业，在十四五规划中更是明确指出要培育壮大人工智能、大数据等新兴产业，各地政府随之出台诸多人工智能产业发展计划，人工智能正式上升为国家战略。

　　随着人工智能技术的迅猛发展，数字政通也投入相应的研发团队，从事人工智能技术的需求调研及行业可落地应用的研发，通过人工智能技术推动政府数字化转型，提高政府的效率和服务质量。

　　行业内，数字政通的AI技术研究方面处于领先地位，公司拥有一支高素质的研发团队，长期从事人工智能技术的研究和应用，截止至目前，数字政通己经取得了多项重要的AI技术突破，例如：

　　固定监控视频识别算法：通过城市中安装的摄像头，识别城市治理中包括无照经营游商、店外经营、暴露垃圾、乱堆物料、非法户外广告、沿街晾晒等，影响城市秩序及市容环境等60余类的事件。

　　车载视频识别算法: 用于对城市市容环境、秩序等的分析、到发现及上报，到最后的结案核查，实现了城市治理全流程智能化，自动化的方案。

　　NLP算法：应用于包括热线预警功能、智能分拔、智能分类、情感分析、实体提取、工单完整性检查、相似案件推荐等。公司的自然语言处理技术能够处理大量的政务信息，方便且高效，提高了政府服务的质量和效率。

　　OCR识别算法：公司自研了常用的OCR算法，辅助日常办公所需，包括身份证识别、车牌识别、户口本识别、营业执照识别、执法文书识别及通用型OCR识别等，提高人员在日常办公时的办事效率。

　　除此之外，数字政通还在智能客服、知识图谱、地下管道缺陷检测、国土与自然资源、建筑工地、遥感影像分析等领域开展了大量的研究及应用。

　　数字政通公司副总裁赵明明对《实施计划》进行了解读宣讲。

　　数字政通在城市治理方面，积累了多年的行业经验知识，通过行业需求的驱动，通过智能化的手段方式推动城市治理的高效建设。数字政通人工智能技术框架，融合算力、数据、平台及业务需求的功能，通过AI工程化的手段，持续性的研发、包装、及推动产品的快速落地。

　　AI工程化是算法落地的重要支撑，应用场景建设是AI赋能城市治理的唯一途径。数字政通针对人工智能工程化、城市治理应用场景建设制定了双头战略。

　　01

　　AI工程化行动计划

　　AI智能需要解决的一个核心问题是如何高质、高效的推动AI工程化，利用工程化的手段，解决行业中的困点与难点的问题，实现算法快速研发、快速部署及持续性运营提升等流程。覆盖基础算力、数据、模型及最后的业务应用等。

　　所以，针对2023-2025年计划，公司人工智能的一个核心工作是推动算法的工程化展开，保障算法能持续的为客户提供优质的服务，针对以上工作，公司主要围绕两块业务实现算法持续化升级，包括平台层及算法层。

　　02

　　应用场景建设计划

　　围绕公司的主营业务，数字政通在一网统管、市域治理、城市运行、城市安全、综合执法等领域制定了多项AI赋能业务的应用场景建设计划。

　　一网统管业务流程智能化

　　图片识别小类：扩展图片识别小类类型，系统调用图片识别引擎进行小类识别，识别结果以智能推荐小类的卡片式风格展示在页面中，可以根据推荐的结果进行方便地选取。

　　立案预审：基于图像识别和NLP技术，在立案阶段，算法给出立案推荐值，当超过某个阈值可以直接自动立案。

　　结案预审：针对中心的历史案件进行学习，基于同类案件的历史结案情况，给出相应的结案建议。还可以对结案规则比较明晰的案件进行自动结案。

　　一网统管智能化效能看板

　　在事件发现阶段，智能推荐算法根据工单描述给出推荐的事项类别，从而节省用户的操作次数和工作时长，展现智能算法在“事件发现”阶段的效能。

　　在事件受理阶段，智能化算法通过工单描述、事项类别等工单信息实现工单自动立案、重复案件识别，辅助用户对案件进行合并，展现智能算法在“事件受理”阶段的效能。

　　在事件分拨阶段，智能化算法通过对工单信息分析给出推荐的分拨部门，展现智能算法在“事件分拨”阶段的效能。

　　一网统管智能标注平台

　　事项分类：以事项为维度，显示每个事项涉及的工单数量、覆盖率、算法准确率、涉及的部门数量、回退数、平均派遣时长、平均处置时长等。

　　智能分拨：以处置部门为维度，显示每个处置部门涉及的工单数量、覆盖率、算法准确率、回退数、派遣时长、处置时长等。

　　复杂场景问答机器人

　　知识问答：与知识库系统结合，为坐席提供知识推荐跟随、话术指引。根据用户描述的内容，展示同一服务主题不同类型的知识，如办理查询类知识、政策解读类知识等。采用chatGPT的算法模型，对群众提出的相关问题做出即时解答。

　　话务助手：基于ChatGPT对文本的语义化提炼，提供根据对话内容自动填充工单信息；根据诉求人的对话内容，自动给出提示信息；对于ChatGPT无法识别的问题，ChatGPT可以提示对方根据指引切换到人工坐席答复，人工坐席也能主动的切换自动模式到人工模式。

　　智能回访：对热线业务系统的投诉形成业务闭环，通过回访机制，使用智能语音机器人对办结的工单进行回访。

　　小智机器人：全行业系统辅助使用、全业务系统工作办公中引入问答机器人。

　　热线话题智能标签

　　通过标签，对热点话题进行多维度分析。增加热点话题观测、风险行为预警等功能，强化预警能力。建立人物画像库，对投诉人进行对维度的分析，完善人物画像库。建立标准地址标签库，对工单地点进行标准输出；主对象、被诉对象分析（ges图谱分析场景）。

　　城市治理问题自动发现

　　通过固定式监控摄像头，24小时不间断的识别城市管理类的各类问题，包括乱堆物料、游商、暴露垃圾、非法户外广告、出店经营、占道经营等60余类事件的发现。利用移动式车载设备，可搭载在机动车、或者是二轮车上，支持40作类事件的发现，通过城市巡检的方式，自动的发现城市中存在的重点关注的问题，解决了传统的人巡覆盖率低，效率慢等问题，极大的提升了城市管理监控的效率。

　　执法规范自动分析

　　执法人员执法过程中，穿着是否得体，执法过程是否规范，也是市民投诉执法过程中比较突出的问题，针对此类问题，数字政通研发了基于执法规范的检测算法，检测在执法过程中，是否规范、文明执法，提高执法过程中的认可度及满意度。

　　渣土车安全管理

　　基于机器视觉，通过利用建筑工地闸口摄像头、交通卡口摄像头，实现对渣土车的监控与分析，包括未按规定时间、道路行驶、行驶超速、车身不洁、车身未覆盖、道路遗撒五大类算法，实现对渣土车强有力，24小时不间断的监管，对存在问题的早分析、早预警，配合执法手段，来加强对渣土车的监管，提升渣土作业标准化水平。

　　工地施工规范管理

　　基于工地施工管理规范类的算法，包括建筑材料乱堆放问题、不戴安全帽、未系安全绳、工地烟火、工地吸烟类事件检测等，提升预防风险意识，降低安全事故隐患，为人民生命安全保驾。

　　户外广告规范管理

　　基于移动式采集设备，实现对城市中各类广告牌的检测与识别，检测异常，不规范的广告牌，及时告警，由执法人员及时跟进并整改，同时结合OCR技术、NLP技术，对门面的识别及经营类型的归类，对城市的经营面貌、经济形势及时了解。

　　地下管线运行安全管理

　　作为城市排涝重要的动脉，地下排水管线的定期巡检，定期评估，定期修复非常重要。通过AI识别的算法，分析发现管道中存在的异常问题，包括破损、沉积、错口等20余类问题的自动发现。方便人员及时处对问题的处置。

　　重点人管控

　　重点人是是针对疫情防控、反恐怖主义、反分裂等需要，对重点人员进行排查和监控，以确保他们遵守法律和公司政策，不会对个人、公司、国家造成损害。通过人脸识别算法，识别对重点人员的识别，了解其具体行踪，保障重点人在有效的监管范围内，提高社会安全性。

　　自然资源自动发现

　　在自然资源领域，时时刻刻存在，会对国家的自然资源造成破坏性、毁坏性的事件产生，包括非法伐木、非法采石、非法捕鱼、森林烟火等难以依靠人监管的情况。基于机器视觉，利用高空点位摄像头，通过24小时分析及巡视，通过科学化的手段，解决这一领域监管难的问题。

　　道路安全自动发现

　　基于道路病害的需求，通过机动车搭载摄像头，利用人工智能技术，在城市道路巡检的过程中，发现道路中存在的病害问题并及时上报至平台，实现城市道路病害的早发现，早处理，维护城市的道路安全，降低因为道路病害造成的财产损失。

　　城市绿化率分析

　　城市绿化率分析是城市规划建设中的重要一环，通过覆盖率和绿地率来说估城市绿化和生态情况的两个重要指标。利用机器视觉类的算法，通过两种方式，包括基于遥感的绿地分割，和基于实景地图中，通过对城市植被的覆盖采集分析，完成城市绿视率的评估，为城市的生态规划提供参考性的依据。

　　遥感目标分割及变化检测

　　通过对目标要素的识别，掌握城市的绿化情况，经济情况、生态情况等，方便对城市发展规划。同时，基于与历史的影像对比，基于变化检测算法，分析历史与同期数据存在的差异，筛选出异常类的场景事件，包括填湖造陆、森林破坏、违规建设等等事件。提高城市治理水平。

　　办公辅助应用场景

　　在城市管理领域，网格人员或者执法类人员在日常办公过程中，需要做大量数据的采集与录入，包括对居民身份证、户口本、营业执照、违停车牌及执法文书等采集与录入。基于视觉技术，通过OCR的识别算法，实现这些证件材料的图片结构化提取，提取出用户关注的文本信息，自动补全填充，提大的提升了采集质量及采集效率。

　　河道治理应用场景

　　河道管理是指对河流的治理和管理，其主要目的是维护河流的健康生命，保障防洪、排涝、供水、航运等基本功能，同时也包括河流周边环境的美化和生态环境的维护。通过无人机及河道的高空摄像头，实现对河道的安全监管，包括河道水位线预警、垃圾漂浮、非法采砂、非法捕鱼、垃圾倾倒、污水排放等事件的监管，保障城市生命线。

　　人群密度监控

　　密集的人群，会对社会秩序及安全隐患产生严重的影响。及早发现密集人群，及早做好安全秩序，及做好疏散，可以极大的降低意外事件的风险。基于视觉技术，实现场景内人流密度的评估，在超过限定人数的阈值下，实现人流超限告警。

　　随后，数字政通邀请了包括上海、重庆、杭州、合肥、深圳、青岛、厦门、徐州、巴中、肇庆在内的10个城市作为计划的首批实施推广目标，并邀请相关单位的授权代表上台共同发布了《城市治理人工智能应用场景建设实施计划》。

　　数字政通在AI技术研究方面的成功离不开公司长期以来对技术创新的重视和持续投入。数字政通一直坚持自主研发和创新，不断提高自身的核心竞争力，公司的研发团队持续拓展人工智能技术的应用场景，探索人工智能技术在政务领域的更多应用，为政府数字化转型提供更全面、更优质的服务。

　　未来，数字政通将在地方用户的大力支持下继续加大对人工智能技术的研究和应用，加强与各领域专家、企业、高校合作，共同推动人工智能技术在政府数字化转型中的应用和发展。

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数字政通股票行情：

（诊股日期：2023-04-28）

● 短期趋势：前期的强势行情已经结束，投资者及时卖出股票为为宜。

● 中期趋势：已发现中线卖出信号。

● 长期趋势：已有62家主力机构披露2022-12-31报告期持股数据，持仓量总计2841.50万股，占流通A股6.84%

综合诊断：数字政通近期的平均成本为25.75元。多头行情中，目前处于回落整理阶段且下跌有加速趋势。已发现中线卖出信号。该股资金方面呈流出状态，投资者请谨慎投资。该公司运营状况尚可，多数机构认为该股长期投资价值较高，投资者可加强关注。