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一體化指揮調度場景應用研究(下)

2020-11-04 07:54:08劉玉超馬文學趙志強
數字通信世界 2020年10期
關鍵詞:信息

劉玉超,馬文學,趙志強

(1.一體化指揮調度技術國家工程實驗室,北京 100190;2.北京市維納智能指揮調度技術研究院,北京 100190)

(接上期)

4.2.3場景應用方案

4.2.3.1 目標驅動的協同應急

(1)事前準備:不同類型災害由應急管理部、公安部、衛健委等不同部門管理,需分級整合區域數據建立大情報平臺,將資源在信息域一體化,由各主責部門協助地方政府進行管理,為風險治理提供統一支撐;另外,制定預案過程要重視預案中部門間協同內容,使各部門明確不同事故或災害參與應急救援的程序;最后,對風險的監測預警不可將所有監測預警都放在后方指揮中心,要貫徹前端監測、前端預警、屬地管理原則。

(2)事中處置:自接警開始按照統一指揮原則構建指揮組織,由政府牽頭協同各部門針對事件以決策支持系統為輔助手段制定具體目標并實施:協同工信部、通信管理局以及通信運營商重建損毀嚴重的通信設施,確保指揮網絡通暢;指揮救援組織(包括國家救援隊、各地區各領域救援隊)以人為本實施救助;通過信息發布平臺及時發布權威預警信息以及災情處置信息確保公眾知情和社會穩定。以一體化通信為支撐,各部門及時反饋任務執行效果,便于指揮機構衡量偏差并動態調整任務,保持任務結果和目標的一致性。

(3)事后恢復:指揮調度平臺保存從預警、接警到結束的完整的突發事件處置鏈,在對事件進行調查評估時可進行溯源分析、對指揮調度過程進行復盤,將結果形成知識并完善預防措施以及應急預案。

4.2.3.2 社會參與

(1)應急管理專業服務:發揮行業協會以及龍頭企業帶頭作用,整合安全評估機構、安全領域專家等力量打造應急行業智庫,以數據和平臺為基礎開展風險評估、隱患監測治理、教育培訓、發展研討、行業咨詢、專家服務等各類形式的應急管理專業服務,所形成的知識反哺平臺,為應急決策提供重要參考。

(2)社會化應急救援:應急十三五規劃明確了通過有償服務和志愿者服務等形式引導社會應急力量發展,圍繞“互聯網+應急”把社會力量整合進平臺,平時通過培訓、知識共享、技能考核等形式提高社會應急力量素質,在突發事件發生后根據需要將任務發送至終端,在平臺中互信機制保障下將任務接收方納入應急力量進行調派,并將事件信息及態勢等切片賦能至任務方,為任務執行提供保障。

5 社區治理指揮調度

社區治理的現代化是國家治理體系和治理能力現代化的重要構成部分,從單位制、城市街居制再到社區制,國家在深化和完善社會治理體系,這種轉變本質上體現的是G端向C端思維傾斜,在統一的體制框架內發揮群體智能優勢實現共建共治共享的目標。

5.1 數字化場景

社區治理是多元化主體參與的復雜系統,本質是以人民對美好生活的向往為導向所開展的全局協調式指揮,在該種模式下,目標、總體方向以及信任關系的建立是主軸,其數字化場景較為復雜,需掌控關鍵問題并以此為基礎持續刻畫完善。

5.1.1 場景構成

社區治理指揮調度數字化場景可抽象為場景主題、參與者、安全要素,其中場景主題包括居住社區、商業社區、交通社區、網絡社區等;參與者包括政府、行業部門、社會組織以及社會公眾;安全要素主要包括“人”和“門”,其中,社會治理的核心在人,而最有價值的場景化畫像其入口是帶有人員身份信息采集的各類物理門和虛擬門。

5.1.2 安全問題分析

(1)場景主題方面:當前我國基層社區治理主要有政府主導、市場主導、社會自治、專家參與等模式,各種模式與不同場景主題縱橫交織催生海量需求,包括居住社區的助殘、養老、扶貧、安防等需求,商業社區的招商引資、環衛、創業等需求,交通社區的車流量控制、交通協查等需求,以及網絡社區的輿情管控、網絡掃黃等。解決這些問題應考慮不同社區治理模式所面臨的差異化訴求,靈活構建千人千面的應用。

(2)參與者方面:目前,智慧城市建設主要是自上而下管理理念為核心,而智慧社區建設則是自下而上服務群眾理念為核心,兩者并未形成完整閉環,這就導致了政策的下達和反饋通道并不暢通、基層政府在信息化體系中缺位、群眾參與程度較低等一系列問題。解決這些問題的關鍵在于構建一體化的社區治理平臺和社區數據中心,匯聚各類社會應用產生的數據,用數據發力,對政府提供政策制定所需的信息,對社會組織和群眾個性推送政府公告、消費行為分析、旅游建議、店面選址、居家養護等信息。如圖6所示。

圖6 治理理念引導下的社區治理

(3)安全要素方面:我國正處于社會轉型期,人民利益復雜多變,社會治理的安全要素也日益增多,偷盜搶劫、群體上訪、仇富攻擊、有害言論等各種負面新聞屢屢見報,在諸多安全要素中最關鍵的是人員流動性所導致的信任問題。需要基于社區治理平臺以點帶面建立以“人”為本的社會治理基礎關系網絡,以“門”為中心把控住社會治理場景化入口,用區塊鏈、大數據等技術手段支撐對社會運轉的分析研判,進而精準決策、高效行動。

5.2 解決方案

5.2.1 數據整合方案

建立云數據中心到邊數據中心的數據存儲體系,城市大數據中心作為數據存儲的核心應匯聚政府公共數據及各業務條線數據,包括戶籍數據、身份證數據、車駕管數據、互聯網數據等,對社區數據中心切塊賦能;社區數據中心應以政策和利益為手段協調物業、產權單位等部門,整合社區數據,包括各類社區實有人口數據、社區車輛數據、社區卡口數據、社區教育數據、社區衛生數據、社區商業數據等,在利用這些數據做好社區服務工作的同時向上匯聚至城市大數據中心,為各業務條線提供支撐。

5.2.2 平臺支撐方案

(1)社區信息采集系統:社區信息從內容角度來看則包括靜態信息和動態信息,其中靜態信息采集主要以各種調查為主,獲取包括居民區、社區人口、人員關系、車輛(人車關聯)、樓棟、社區公共設施、商鋪等信息,動態信息則以人、車為主,建設帶有人臉識別和車輛識別功能的智能攝像頭、小區通行卡口等物聯感知手段,識別重點人員和車輛(例如犯罪嫌疑人、被通緝人員等重點人群)。所有采集的基本信息、關系等,在社區數據中心自動完成社會治理基礎關系網絡構建,支撐社區全方位服務。

(2)社區綜合信息管理系統:以GIS地圖為基礎,將居民區、商業、公司、人、車、房、路、設施等帶有地理信息的要素整合至地圖,實現社區信息一張圖管理,同時,政府各業務條線可以通過相應授權機制直接訪問社區相關數據,避免了政府各條業務線直插到底所引起的數據反復上報、標準不一等問題。

(3)社區黨建系統:黨建是保持在社區治理場景內指揮調度力量思想統一的重要手段,平臺應提供黨組織管理、黨員管理、黨員教育、黨員活動、示范帶頭、交流研討等功能,實現對在職黨員和流動黨員從意識到行動的一體化管理。

(4)社區服務需求系統:立足民生,采用微服務架構搭建“居民吹哨-社區響應機制”的服務平臺,社區居民可在平臺提出自己需求和問題咨詢,社區對這些需求進行甄別并根據需求性質執行派單任務,本級無法解決的問題則轉交至上級相關部門解決,任務執行完畢通過反饋和打分機制進行效果的評估,并持續完善服務流程。所有相關問題積累一定規模后,街鄉對其進行綜合研判分析,找出社會熱點和政策發力點,使政府在施政時精準高效、契合老百姓。

(5)社區安全管控系統:以各類“門”的管理為抓手,用電子圍欄技術建立社區周界防范系統,以無人機器人(具備巡邏、喊話等功能)、智能攝像頭(具備人車識別功能)等技術建設無人值守的小區安全點位部署,確保人車留痕。采用區塊鏈技術對社區人口進行管理,打造基于信任的管理模式,減少社區出入檢查靠“熟悉”,保安更換則帶來一堆“需要重新認識”的問題,縮小檢查范圍至訪客。

(6)社區共治系統:以積分獎懲等措施為手段建設包括政策宣貫、市長/街鄉領導在線、投訴建議、風險識別、居委活動規劃、志愿者/領域能人報名、樓長管理、居民需求承接等功能于一體的的社區共治系統。使用“志愿者報名”對熱衷于社區服務的志愿者以及生活領域能人進行管理,“居民需求承接”則以社區服務需求系統所發布的吹哨任務為目 標,由志愿者接單、社區審核(志愿者素質和技能方向等)。以友鄰社區服務共享為目標預留信息通道,在共享服務的同時提升社區間友好度和粘合度。

5.2.3 場景應用方案

5.2.3.1 自上而下賦能型政府

(1)業務賦能:政府以街鄉為指揮調度末端,通過政策宣貫、業務指導、人力物資支持等措施將其在總體規劃、總體設計、法律法規、技術等方面的能力切塊賦予至基層,由基層因地制宜構建社區微循環,最終實現社區治理的“政策-實施-反饋-調 整”閉環,提升社區治理指揮調度靈活度。

(2)技術賦能:發揮政府在數據、系統等方面的強整合能力,以大數據和云平臺為依托,將區域數據、大數據分析、通信支撐、存儲能力等賦予至基層,補全街鄉和村社基礎設施水平偏低的現狀。

5.2.3.2 自下而上的聚能型社會

(1)數據匯聚能力:在基本公共服務應用全覆蓋的基礎上更加重視個性化應用,針對不同社區治理模式提供差異化應用和個性化服務,在應用和服務過程中所產生的數據是社會末梢能力的重要表達形式。另外,發動群眾以移動終端為手段上報如邪教聚眾、非法傳銷、口傳輿情等物聯感知終端無法直接采集的信息,完善情報收集機制。

(2)應用支撐的“智治”能力。匯聚并發揮社會各領域能人、志愿者能力,基于“共治”、“服務需求”等系統推動社會末梢解決問題的能力,減輕政府壓力,實現社區治理的良性循環。

6 結束語

一體化指揮調度通過信息化理論、技術和手段解決安全問題,從公共安全業務場景中提煉和積累的指揮調度、大數據、區塊鏈、人工智能等應用技術,一體化、扁平化、屬地化、服務化的業務運行機制,跨區域、跨部門、跨平臺的共享服務模式,力量 到邊的賦能體系與力量無邊的數據體系相結合的方法論,不僅可以服務于公共安全、應急管理、城市治理,同樣適用于行業的數字化轉型。

(全文完)

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