人工智能技術在智慧社區建設中的應用研究

文 杜坤杰 劉華診 邵知寅 姜玲

人工智能技術正在快速推動智慧社區的智能化升級，提升社區治理的精細化水平。本文從AI 社區的內涵出發，研究探討智慧社區建設中人工智能的應用現狀，并提出策略建議。

人工智能(AI) 是當前世界影響較廣的顛覆性技術，正深刻改變人類的生活方式和社會發展格局。智慧城市及智慧社區是人工智能技術率先落地的較大的應用場景，智能語音、智能視覺、圖像感知、視覺計算、城市大腦等人工智能技術在城市運行的多個方面，如社會管理、公共安全、社區服務等得到不同程度的應用。人工智能技術正在快速推動智慧社區的智能化升級，實現社區治理更自主的信息捕捉、更智慧的分析判斷、更智能的輔助決策。本文從人工智能社區（即AI 社區）的內涵出發，研究探討智慧社區建設中人工智能的應用現狀和策略建議。

AI 社區的內涵

人工智能是在數學、計算機科學、控制論、信息論、神經心理學、哲學、語言學等多學科研究的基礎上發展起來的一門綜合性交叉學科。其目標是開發與人類智能相關的創新科技，形成一種智能機器的推理、學習和解決問題的能力。智慧社區是利用物聯網、云計算、移動互聯網、信息智能終端等現代信息技術，通過對各類與居民生活密切相關信息的自動感知、及時傳送、整合分析和發布，實現對社區居民日常生活要素的數字化、網絡化、智能化、互動化和協同化，通過信息化改變社區居民的工作、生活方式、生活環境。

人工智能社區即AI 社區是智慧社區引入人工智能技術后迭代升級的產物，是一種基于海量信息和智能處理的全新社區形態。具體來講，是在社區已經使用物聯網、大數據等信息技術的基礎上，融合機器學習、算法推理等人工智能技術，提升社區治理和公共服務的智能化水平，重構居民生活與社會組織關系的一種新型社區治理模式。

圖1 人工智能社區（AI 社區）的內涵

AI 社區不是社區原有數字化、信息化管理模式的簡單升級，也不僅是視頻監控、物聯網、移動互聯網等技術在社區管理方面的引入應用，應當理解為社區治理從信息化向以計算機輔助決策的智能化發展的更高階段，具體體現在“四個能力”上，即具有“更全面的人、物、事件等信息感知能力，更強大的信息資源整合和數據處理能力，更科學的監測分析和輔助決策能力，更高水平的風險防控和智慧服務能力”。其核心特征是將“數據”作為社區治理要素的重要資源，并通過各類智能終端和管理平臺，使社區治理達到“感知—認知—決策”全鏈條的智能化能力。人工智能成為推進社會發展的一個重要驅動力，是社區現代治理發展的必然趨勢。

社區AI 技術應用的三大場景

目前人工智能在社區的應用主要圍繞“公共安全、公共管理、公共服務”三大場景，重點在態勢監測、風險預測、輔助決策三個方向借力人工智能技術賦能，構建了智慧安防、智慧消防、智慧政務、智慧物業、智慧養老、智慧醫療、智慧家居、智慧教育、智慧商區等多個典型應用場景模塊，這些應用隨著社會民生和經濟的發展，呈現出不同場景差異化、多樣化和階段性的特征。隨著智慧社區的不斷發展演進，還會有更多的應用場景融入到AI 社區的總體架構中，形成可擴充、可迭代、可復制、可推廣的模式和體系，進一步提高城市治理的智能化、精細化水平。

場景一：AI 賦能公共安全

公共安全是人工智能技術在社區落地應用較廣、相對也較成熟的領域，其涉及網絡、軟件、安防等不同專業，形成了智慧安防、智慧消防兩個主要場景模塊。智慧安防是在前期智慧公安等項目建設的基礎上，融合了社區綜治中心、網格中心、公安、城管、黨建、民政等數據平臺，通過設置視頻監控、出入口控制、人員車輛卡口、信息卡口、移動巡防等神經元傳感器，部署WiFi 探針、一鍵報警設備等數據采集報警前端，實現小區數據實時采集和即時預警，形成閉環處置模式，構建起基層立體化治安防控體系，為社區提供全面的安全保障。在智慧消防方面，社區加裝煙感、溫度、可燃氣體探測等傳感器，并通過物聯網連接，實現火災預警、全境監測、智能巡檢等功能，推動了社區消防由被動式管理向主動式管理演進。

場景二：AI 賦能公共管理

人工智能技術在社區公共管理的應用主要在智慧政務、智慧物業方面。智慧政務通過建立適于政府服務與決策的人工智能平臺，運用面向開放環境的決策引擎，使人工智能在復雜社會問題研判、政策評估、風險預警、應急處置等重大戰略決策方面得到推廣應用。智慧政務整合了社區事務辦理的多種信息，包括居住證、醫療保險、民政救助、廉租房租賃等，實現民政、社保、公安等多部門之間的業務協同，為居民提供便捷的業務辦理和咨詢服務，暢通政府與市民的交互渠道。

人工智能在社區管理應用的另一個重要功能就是運用數據關聯技術、智能信息處理技術等分析和梳理社區采集的海量數據，排查隱患，破解社區管理的一些“老大難”問題。物業公司借助智慧平臺通過人臉識別及通行異常、陌生人徘徊等基礎關聯數據的分析、挖掘，預測社區可能存在的群租、傳銷居住等內容；通過視頻監控、圖像識別技術對高空拋物、車身劃痕、亂倒垃圾等現象取證，整治社區頑癥；通過人臉大數據技術實現對社區影響穩定的重點特殊人群的精準管理。另外，還可提供小區水質、窨井、車輛等管理和服務，實現機動車和非機動車停車充電等有效管理，提升管理的精細化水平。

場景三：AI 賦能公共服務

人工智能技術可大幅提升物業的服務質量。區別于傳統的物業服務模式，智慧物業高度集成了物業管理涉及的各個系統，通過社區智慧平臺完成各物業系統間聯動，實現社區事件的智能監控、智能響應、智能控制，不僅應用在小區停車、報事報修、遠程抄表、安防消防、小區環境監測等基礎服務上，甚至還應用在街區環衛、養老服務等方面，實現垃圾分類和滿溢告警，居家老人遠程監護，大氣粉塵和噪聲污染監測等，提升居民服務獲得感。

影響AI 社區發展的關鍵技術

從人工智能的角度看，智慧社區是人工智能落地的一個應用場景；從社區治理的視角看，人工智能技術是社區管理智能化的一種手段或工具。因此，研究者既要關注人工智能關鍵技術的發展，同時也要加強對人工智能與智慧社區應用模式的關聯性研究，以推進人工智能與社區管理的應用融合。

人工智能領域的研究范疇非常廣泛，包括圖像識別、語言識別、自然語言處理、專家系統、神經網絡、遺傳算法等。算力、算法、數據是人工智能發展的三大核心要素，推動人工智能從計算智能向感知、認知智能的更高階段發展。人工智能在社區應用的技術體系可概括為機器學習、自然語言處理、圖像識別以及人機交互四大模塊。

一、機器學習— —以深度學習、增強學習等算法研究為主、賦予機器自主學習并提高性能的能力。主要應用在智慧安防、數據中心、智能家居等場景。目前機器學習需要通過大量經過準確標記的數據進行訓練以提升智能水平，面對數據有限的情況，傳統的機器學習技術的性能往往不盡如人意，基于小樣本的無監督學習被認為是機器學習的重要突破方向，成為眾多研究者追捧的研究對象。

二、自然語言處理— —基于聲音或文字等人類語言的數據化、框架化的研究，將人類語言轉化為計算機程序可以處理的形式，以及將計算機數據轉化為人類自然語言的形式，從而讓計算機可以理解人類的語言。主要應用在社區智慧平臺的知識圖譜、深度問答、推薦引導、模型處理等場景。當然，讓機算機理解人類自然語言是十分艱難的任務，自然語言理解最大的困難在于對知識不完整性、不確定性、模糊性的處理，需要建立一個支撐語言理解與交流的龐大且復雜的知識體系。

三、圖像識別— —圖像識別是計算機視覺的一個分支領域，對靜動態圖像識別與處理等研究，包括圖像獲得、圖像過濾和調整、特征提取，對目標進行識別、測量及計算，使計算機能夠采集、分析和理解圖片或多維度數據，擁有類似人類視覺的功能。主要應用在智慧安防、智能家居、智慧養老、智慧教育、智慧商區等場景。圖像識別具體有人臉識別技術、車輛識別技術和視頻圖像處理分析技術等，目前標準場景下的人臉識別已經普遍應用，而對于跨攝像頭、跨空間的目標人物檢索，行人重識別技術即跨境追蹤技術的研究受到越來越多的關注，另外，對面部遮擋的人物識別（如戴口罩人臉識別）也是研究的熱點。

四、人機交互技術— —人機交互是指計算機系統跟用戶可以通過人機交互界面進行交流，實現互動。主要研究包括計算機圖像學、交互界面設計、語音視覺交互、增強現實等。人機交互集成了語音識別、手勢識別、表情識別、肢體動作識別等交互形式的技術，其核心是人機交互的智能化，即要使“人—機”互動變得像“人—人”互動一樣自然、流暢。

目前，基于核心算法、大數據和專家驅動的新一代人工智能科技快速發展，在社區治理很多領域已經有了比較好的應用。人工智能的優勢主要體現在感知智能、認知智能、決策智能三個突出能力，知識表示方法、深度學習、跨界融合、人機協同、群智開放、自主智能等人工智能關鍵技術在智慧社區的應用還在不斷成熟和深化。

存在的問題及對策建議

前期的智慧社區側重于基礎設施的信息化建設，但智能化水平不高。當前AI社區建設面臨的主要問題是：

一是要提升感知和傳輸質量。在前期智慧社區建設中，隨著機器視覺等技術的重大突破，在感知層面人工智能技術的賦能應用較為成熟，但依然存在不少問題。如社區傳感器布設不合理，產生了大量感知盲區；不同體系的感知終端間缺少聯接協同與內容交互，難以形成“大協同”；感知前端缺乏數據分析識別能力，大量感知數據的傳輸容易造成網絡堵塞，需增強精準感知和自動識別功能。

二是要強化數據治理能力。目前智慧社區的數據有了初步的積累，但數據的可用性較低。一方面海量的數據占據了大量存儲資源，另一方面有價值的數據卻難以有效獲得，存在數據標準、接口不統一，信息孤島，業務與數據關聯度不夠等問題。

三是要充分挖掘大數據價值。目前以深度學習為代表的機器學習技術依然存在很大的局限性，如訓練過程需要大量的數據，對于訓練數據的質量要求較高，訓練出的結果對相似場景的應用性不好，難以通過局部的修正來調整計算結果等，需要開發更有效的機器學習技術與模型，更高效地解決海量數據依靠人工處理或“沉淀”在數據庫中的問題。

四是要提高人工智能輔助決策水平。智能輔助決策在圖像識別及部分游戲領域有非常好的成效，但是面對社區復雜事務的管理決策，還存在較大的偏差，需要進一步研究人工智能在事件預測和決策任務中的應用，從技術、道德倫理、責任劃分等多方面綜合考慮，提升人工智能決策賦能的能力。

針對上述四個問題，可以有針對性地開展技術攻關，滿足社區精準感知、數據融合與智能決策方面的需求。

在數據感知與傳輸方面，目前的研究熱點是智能前置技術，提升前端智能算法的成熟度，研發適合于前端計算節點、占用較少計算資源和存儲資源的輕量級算法、程序庫、智能分析模型等軟件技術，以及提高前端芯片、傳感器等主要器件性能，從傳統的“事后查閱錄像”向“事中及時響應”轉變，提高實時性，提升監控價值；同時在5G 技術即將推廣應用的大背景下，開展5G 技術在社區智能化治理中的應用研究，在利用5G 解決高通量數據快速傳輸的同時，針對與5G 兼容的高可靠性+低延遲實時監測采集技術、高通量的數據快速挖掘分析技術、同步預警技術、前后端一體化的管理平臺功能優化等技術體系進行系統研究，打造“全覆蓋、全天候、智能化”的數據傳輸體系。

在數據治理方面，針對現有大數據存在的數據體量大、非結構化數據比例高、不同系統或平臺的數據共享難、數據質量參差不齊等特點，圍繞社區非結構化視頻監控數據、結構化職能部門數據以及其他社會資源數據等各類信息資源，研究數據采集、多源異構數據融合標準，形成跨媒體跨平臺的大數據池與結構化數據庫，為社區綜合管理應用做好數據準備。

在大數據價值挖掘方面，需要面向社區運行管理的人、車、物、場地等多模式場景的復雜性，按既定業務目標，對大量的數據進行探索和分析，通過算法搜索隱藏于其中的有價值信息，并進一步將其模型化。在數據深度挖掘中，除了優化數據算法以外，更需要系統設計人員充分理解業務場景，能基于業務的理解找到所需的關鍵數據，實現業務、數據與技術的充分結合，從而更高效地實現數據挖掘。

在人工智能輔助決策方面，基于人工智能技術的大數據分析，通過數據量化，建立社區基本元素如居民、車輛、基礎設施等基本信息和行為的模型，構建高度智能化、高度信息融合的數字孿生系統，具備面向復雜業務的信息協同感知能力，能夠實時展示業務需求驅動的社區全狀態全息信息，根據歷史數據和當前決策推測關鍵狀態信息的未來走向，形成可評價的決策評估標準，評估當前決策的短期和長期影響，持續修正和完善決策體系，輔助社區管理者做出科學理性判斷，避免分析決策時管理者對直覺的過分依賴。

從宏觀層面而言，國家實施新一代人工智能發展戰略對我國創新社會治理能力的要求提到一個新高度，要圍繞社區治理的難點和社會民生發展的迫切需求，加強新一代人工智能技術與社會治理體系的有機結合，以場景驅動與治理創新融合試驗為抓手，系統推進人工智能在社區治理的創新策源與技術迭代發展，推動人工智能應用場景在社區落地。

一是加強對人工智能技術發展態勢的分析研判。準確把握國內外新一代人工智能技術、產業的發展趨勢，掌握該領域的重大科技前沿及突破性進展情況，開展人工智能與社區應用模式關聯性研究，系統研判相關技術與應用場景的關聯強弱，清晰定位當前及中長期的發展重點，形成智慧社區發展的新動能。

二是強化數據治理能力，創新現有數據治理機制。數據是人工智能發展的三大核心要素之一，也是我國在這一領域的優勢，要強化社區數據治理的頂層設計，實現思維觀念從“數據管理”向“數據資產”的轉變，理順數據共享與數據治理之間的內在關系，分類推動數據資源有序開放，建立數據安全標準和評估體系，圍繞人工智能在社區應用場景構建行業開放性大數據訓練庫。

三是加快形成社區示范應用，打造應用場景創新生態。圍繞社區安防、消防、政務、物業、養老、醫療、家居、教育、商區等開展技術研發與產品創新，重點建設多元化場景應用的示范項目，打造以現代信息技術和人工智能領域龍頭企業為核心的協同創新生態，加快產業鏈創新合作和開源開放平臺建設，持續探索新型應用模式。

四是打造專業化的智慧社區治理人才隊伍。在前期智慧社區建設的過程中，往往存在“技術專家不懂社區治理，社區管理人員不懂技術”的情況，需要培養跨學科、跨專業的特色研究團隊，形成“AI+社區治理”人才隊伍，為人工智能技術在社區治理應用，提供專業化的智力和技術支持。

五是有意識地引導社會資本投入參與。目前的智慧社區還是以政府專項扶持為主，資金來源單一，要制定政策支持企業加大這個領域的投入，引導產業基金、投資基金等多元社會資本支持AI 社區發展。

智慧社區建設是一個復雜的系統工程，而人工智能還處于弱人工智能階段，必須循序漸進地解決算法的實戰能力、數據結構化等，甚至芯片、傳感器、操作系統、云計算、大數據等硬件和基礎層面問題，推進應用場景和創新生態建設，未來的智慧社區一定會在融合AI 技術和現代信息技術等領域得到高速發展，讓我們的生活更美好。