□周莹刘茜文连工信刘静唐梦玲

当我们感叹城市边缘越来越模糊的当下，在肉眼看不到的数字空间，一座云端的“云望城市”也在同生共长。

在连云港市数字产业投资发展有限公司的“云望城市”平台，一座数字孪生城市正在搭建。这种基于现实城市的数字港城能看得见、摸得着吗？数字公司的技术负责人李立平介绍，这座平台基于“悟空智算”强大的算力底座，实现了全类型视频监控图像汇聚，通过自定义算法和专业模型训练，结合城市运行中产生的各类数据，能够自动分配算力资源，实现前端设备和视频流的智能分析，可对城市的安全隐患、环境卫生、市容市貌、灾后恢复、异常行为等各种状态、事件进行检测，并输出检测报告，“云望城市”还可以根据不同的场景需求，实时生成新的算法，满足城市治理过程中多样化的需要。

听起来有点抽象。这需要我们回归到现实场景中。在城市管理中，私搭乱建是一个屡禁不止的难题。特别是老小区，这样的问题就更加突出了。“以前处理违建，社区跑断腿协调，部门间推诿扯皮是常事。”新海街道网格员指着一处违建处置现场照片说。如今，这样的难题有了新解法：群众举报后，社区通过平台上报北片区综合执法站，站长可一键调度多部门联合执法，3天内就拆除了违建。这种“社区呼叫、站点统筹、机构响应”的模式，源于街道将辖区划分为34个综合网格、7个专属网格，建立3个片区执法站，并安排部门每周入驻，整合了公安、城管等12个部门的资源，实现“一张网”统筹治理，让数字技术成为连接民心的纽带，为基层治理现代化注入动能。

那么这样的秒级社会管控是如何实现的呢？其实有点像我们做CT，简单说是基于城市中分布的监控摄像头给城市24小时进行细致扫描。在传统的城市社会治理中，这些监控摄像头需要依靠人工观看、识别社会治理的风险点。然而这种城市治理方式对管理人员素质要求高、人力成本大、容易出现监控盲点。

“云望城市”以城市各类感知基础设施为基础，通过城市级统一视频物联感知平台，实时采集城市运行状态与异常事件，使城市具备“全息感知、精准分析、多维决策、快速处置”的关键基础能力。

怎么理解呢？技术人员利用政府部门提供的各种数据（比如应急预警、城市管理经验、地图信息、摄像头位置等），结合AI能力，根据不同城市治理场景，自动匹配哪些摄像头可以做哪些智能分析，并生成相应的任务列表，最终定期或按需输出分析报告。可以理解为：用数据和AI给城市“智能派活”，让系统自动发现问题并生成报告。

当然，这个过程需要依赖多源数据作为“输入信号”，相当于城市的“眼耳鼻舌”。例如处置触发数据：如气象预警、应急事件通报等，是启动治理响应的“开关”；城市管理中的规则、经验、标准流程等“知识库”，还需要地图、道路、建筑、摄像头点位等空间与设施信息，并需要已部署的算法模型（如占道经营识别、渣土车检测）清单及其性能参数。此外还需要遍布城市的监控摄像头实时画面流。这些数据通过物联网、政务云平台、5G网络等渠道汇聚到统一的数据中台，实现“一网统管”。

数据到位了还需要AI自动“派活”和智能调度。以儿童防溺水为例，即当系统接收到防溺水指令，便会自动触发任务生成机制。系统就会识别防溺水当前属于哪个业务场景，并根据场景需求，自动匹配可用的AI算法和对应的摄像头资源（例如：调用河岸或者湖边区域的摄像头），形成具体的执行指令，如“对蔷薇河区域每10分钟扫描一次，发现儿童立即报警”。随后，系统将任务推送给相关责任单位或网格员，并设定处置时限，实现“发现即处置”闭环这一过程实现了从“人工派单”到“AI自动派活”的跃迁，大幅提升响应效率。

当然，除了这些功能，“云望城市”还可以在任务执行后，自动汇总结果，定期发布报告或者定制化发布分析报告。比如针对特定事件（如儿童溺水）生成复盘报告，包含事件时间线、处置效果、改进建议等，这将为未来决策提供支持，真正实现“数据驱动治理”。

连云港市数字产业投资发展有限公司总经理姜宜介绍，目前“云望城市”平台已实现海康、大华、华为等主流品牌的无缝接入，设备利旧率可达100%，极大节约了改造资金，并集成57种成熟算法模型，广泛覆盖公共安全、市容管理等25大类应用场景。同时，平台创新性提出“算法超市”理念，建立开放共享的算法部署平台，支持用户以“一键安装”的便捷方式快速部署自研算法。并基于悟空智算算力运营的技术积累，在视频分析平台上实现“算力峰谷平”动态调配机制，日间优先保障实时视频分析需求，夜间利用算力空闲期开展模型训练，极大提高算力综合利用率，形成可持续的技术迭代闭环。

市工信局相关负责人介绍，“云望城市”平台凭借先进的技术架构与创新能力，已成功通过国家级算法备案。目前，该平台已在新海街道社会治理、森林消防、番茄庄园智慧文旅等场景实现落地应用，具备全市规模化推广的条件。

姜宜介绍，下一步，平台将持续推进技术迭代与场景拓展。一方面，深度整合系统数据，研发多模态融合分析技术，打破数据壁垒，实现城市治理数据的互联互通与协同分析；另一方面，以智慧园区、智慧工厂、港口物流等新领域为拓展重点，依托强大的算力资源与自我学习优化能力，打造更多智慧化解决方案，推动智慧城市建设迈向更高水平。