智慧AI中臺在省級政務云平臺的應用探討

胡春虹

（云上貴州大數據產業發展有限公司，貴州 貴陽 550081）

導語

近年來，為貫徹落實《國務院辦公廳關于印發“互聯網+政務服務”技術體系建設指南的通知》，各省市區以促進簡政放權、放管結合、優化服務改革措施落地為目標，陸續規劃建設整體聯動、部門協同、省級統籌、一網辦理的省級政務云平臺，以實現政務服務的標準化、便捷化、平臺化、協同化，從而顯著優化政務服務流程，顯著提升政務服務效率和群眾辦事滿意度。

為了提高省級政務云平臺的智慧能力，各省都在大力推廣人工智能（AI） 等技術在政務服務領域的應用，重點圍繞教育、醫療、養老等迫切民生需求，針對行政管理、司法管理、城市管理、環境保護等社會治理的熱點難點問題，以及公共安全領域的智能化監測預警與控制，加快人工智能的創新應用，為推動政府政務建設和治理能力現代化提供強有力支撐。[1-2]

1.政務云平臺中智慧AI中臺建設的必要性

近幾年，各省大力投入電子政務建設，尤其針對行政審批和政務服務，規劃并構建大量的應用系統，也產生了大量分散的數據信息。建設省級政務云平臺就是為了把傳統煙囪式的系統和數據進行整合，對業務流程再造，完成互聯互通，實現政務服務數據資源有效匯聚、充分共享、社會共用。

智慧AI中臺是政務云平臺的重要組成部分，提供覆蓋計算機視覺、智能語音、自然語言處理、知識圖譜等基礎技術方向在內的AI通用能力，以及面向政務服務應用的全場景化的AI技術服務。在政務云平臺中建設智慧AI中臺，對實現數據、業務、技術等的有效融合與創新應用非常必要。[1-2]

在數據層面，可以解決每個系統之間的數據壁壘，匯聚各個系統的數據，利用大數據分析技術對其進行篩選、分類等處理，最終實現多維度數據資產，再服務于各行業。

在業務層面，通過將各個業務系統的類似功能和模塊進行排重合并，建立共享業務工具，使各個業務用戶更加便捷地調用業務模塊，實現智能化辦公的目標，從而提升業務響應速度。

在技術層面，多業務模塊的技術合并，節省了成本投入，且對技術路線迭代提供了更高效的渠道，使整個平臺的技術架構、工具更具開放性。

因此，建設并應用智慧AI中臺，將成為省級政務云平臺的必然選擇，將是各省大數據中心（局）實現核心競爭力和持續發展的關鍵因素，是政府實施建設數字中國、推進政府治理體系和治理能力現代化的重要抓手。

2.智慧AI中臺建設目標和內容

2.1 AI中臺建設目標

智慧AI 中臺是實現AI技術在政務服務場景中快速研發、共享復用和高效部署管理的智能化基礎底座，是智能化能力普惠的關鍵基礎設施，其建設需要實現以下四個目標。[3]

（1）資源虛擬化。智慧AI中臺必須實現資源池無限擴展化，利用虛擬化技術實現計算資源、存儲資源、網絡資源的無限擴展和算力擴展。

（2）服務能力化、去中心化、顆粒化。智慧AI中臺須為用戶提供自定義匹配的數據分析能力、數據上載能力、安全保護能力，且須以用戶的需求，提供去分布式數據服務能力。

（3）業務開發智能化、部署快捷化、管理扁平化。智慧AI中臺須整合多業務、多技術的特點，提供便捷化的部署方式、敏捷化的技術提升渠道、扁平化的資源調用渠道。

（4）數據分析統一化、精細化。省級政務云平臺通常包含大量的音視頻、文本等多種形式數據，智慧AI中臺須支持對不同類型數據的統一采集、統一處理、分門別類、統一存儲，為整合政務云平臺打通數據壁壘。

2.2 智慧AI中臺建設內容

智慧AI中臺建設主要包含以下三方面。[3]

（1）建立數據標準接口，將各類數據資源進行統一接入、聚合與管理，實現數據資源的清洗、融合，支持人工智能技術對數據進行智能處理，支持上層業務對資源進行訪問。

（2）立足各業務智慧應用的核心需求，提供智能識別、智能處理和智能分析等人工智能引擎組件，支持新應用的快速部署上線，提升業務“智慧化”程度。

（3）在虛擬化、云計算和安全保障等基礎設施支撐下，構建一個架構先進、接入規范、能力開放的AI平臺，實現靈活的資源快速調度和處理，滿足高性能、高擴展、高可靠、高安全的要求，形成多個智慧行業應用建設新形態、新模式。

3.智慧AI中臺的架構和特點

智慧AI中臺為各行業用戶提供通用的AI算力、AI算法模型、場景模式等。AI中臺提供標準化的AI能力管理和能力編排功能，可實現智能化服務管理，為各行業應用提供智慧化算力服務。[3-5]

（1）智慧AI中臺通過智能化能力管理可對各行業業務應用提供持續的算力，逐步加強AI中臺的服務能力。

（2）通過能力編排功能針對不同的行業需求智能化編排AI能力，建立新的AI模型。

（3）AI中臺利用標準化的集成能力可對各業務場景的AI能力進行智能化管理運維，通過強大的組合編排能力，延展出多樣化的AI服務能力模型。

（4）AI中臺還可提供標準化的數據接口，建立AI能力的接口庫，通過不斷的編排和學習，適應各個業務場景。

3.1 AI中臺總體架構

如圖1所示，AI中臺面向各領域的業務構建AI計算能力開放共享、統籌管控、不斷優化的閉環體系結構。主要包括：AI識別引擎插件集成與定制、領域知識庫、機器學習與AI模型訓練、AI識別引擎的快速調度處理、業務支撐服務、二次開發工具、AI工具化軟件以及統一的管理平臺等組成部分。

圖1

3.2 AI中臺的主要功能

3.2.1 全媒體 AI識別引擎的快速調度處理

AI中臺具備全媒體AI識別引擎的快速調度處理能力，針對各業務領域的數據處理任務復雜多變、時效性高，以及海量音視頻數據需要并發處理等技術難點，采用了基于優先級模型的復雜事件調度方法，通過高并發的動態負載均衡調度器，可面向不同AI識別引擎的特點，結合各業務領域的實際需求，實現AI算力的統籌管控、動態調度，確保計算資源最大化利用的同時，實現各業務領域海量全媒體數據的快速識別處理。

全媒體AI識別引擎的快速調度處理的主要功能包括：自定義工作流引擎、動態負載均衡調度、計算節點管理、多模態識別引擎融合調度、任務優先級調度、引擎狀態監控等。

3.2.2 機器學習與 AI模型訓練

AI中臺具備面向各領域行業應用的機器學習、識別模型訓練優化能力。AI中臺能夠結合領域知識庫，在實際業務應用過程中不斷學習，通過搜集應用過程中識別錯誤的數據以及新的業務知識，不斷豐富領域知識庫的同時，通過機器學習算法不斷優化訓練新的識別模型，不斷提升AI識別分析能力，形成在應用中學習，在學習中更好地應用的良性循環。

機器學習與AI模型訓練的主要功能包括：錯誤數據自動搜集、數據清洗、模型訓練工具、數據標注系統、模型測試評估、模型發布上線，以及原始素材庫、模型庫、語料庫管理等功能。

圖2

3.2.3 AI識別引擎插件集成與定制

AI中臺構建了標準化的計算引擎插件體系，能夠為各種AI識別引擎提供集中的、安全的開放式運行環境、測試環境、開發環境，集成了文本、人臉、圖像、音頻、視頻等各類AI識別引擎，支持將各種AI識別引擎封裝成為“熱插拔”插件，定制為標準的“原子”計算服務，嵌入中臺運行。

3.3 AI中臺的主要特點

AI中臺須具備以下特點。

3.3.1 全媒體 AI識別“All In One”

AI中臺具備面向文本、圖像、視頻、音頻等全媒體的AI識別引擎，提供最底層的AI“原子”算力，以及面向全臺全業務的智能化服務能力，為上層業務應用系統提供包括智能采編、智能媒資、智能演播、智能審核等全方位智能化的業務支撐服務。

3.3.2 識別模型可迭代訓練優化能力

AI中臺具備面向行業應用的機器學習、識別模型訓練優化的能力，在AI識別引擎服務的過程中，自動累積識別錯誤數據以及目標素材，通過中臺提供的語料標注工具以及模型訓練工具，通過機器學習不斷優化訓練識別模型，從而使得識別模型更為貼合實際業務需要。

3.3.3 多模態融合識別能力

AI中臺支持通過多項人工智能技術融合增強更好地完成復雜業務應用，識別引擎工作流可自定義編排。

3.3.4 具備海量媒體內容并行可靠計算能力

AI中臺基于優先級模型的復雜事件調度方法，具備高并發的具有負載均衡機制的調度器，計算能力可擴展，具備海量媒體內容并行可靠計算能力。

3.3.5 低代碼二次開發能力

AI中臺可提供統一的API開發工具包，支持進行業務流程定義，可使用低代碼進行二次開發與實施。

3.3.6 AI計算資源可靈活調配能力

AI中臺支持外部業務系統對AI計算資源的靈活調配，用戶可自主授權劃分計算資源，外部業務系統也可臨時申請讓渡AI計算資源。

3.3.7 AI計算資源調用統一認證鑒權

外部業務系統使用AI中臺或調用AI計算資源，需經過AI中臺統一認證鑒權，確保AI中臺的使用安全與數據安全。

3.3.8 核心技術自主可控

AI中臺中的核心算法具有完全的自主知識產權，沒有被國外技術“卡脖子”的風險。

3.3.9 領域知識庫

AI中臺可支持構建完善的且能夠日益迭代更新的領域知識庫。

4.智慧AI中臺的典型行業應用

在政務公共服務領域引入人工智能技術能夠有效緩解人力限制、實現提高政府的響應速度、提升政府服務的高效節約辦事能力、提升政府公信力、提高公眾對政府工作的滿意度。人工智能技術可在智慧交通、衛生健康、公共安全、媒體監管等和政務服務相關的典型領域進行廣泛和深入地應用，實現將電子政務從數字化、網絡化向數據化、智能化的轉變。[6-9]

4.1 智慧交通

隨著交通樞紐的大規模聯網，海量車輛通行記錄信息被匯集起來，這對城市交通管理有著重要的作用。AI技術在智慧交通中可用于車輛識別、車輛動態追蹤、人員監控、交通流量統計等方面，從而提升城市交通安全。

4.2 衛生健康

AI應用對優化健康管理，包括提高醫療衛生服務的可及性和識別重大公共衛生的威脅，具有巨大作用。比如疫情防控時的測溫和人員排查，對醫療影像進行分析進行疾病排查，輔助醫生進行病例撰寫，重大疾控衛生事件的發生預測，以及改進人機交互方式和人機協同模式來輔助診治特定病人需求等。

4.3 教育培訓

將AI技術利用到智能化教學場景，具體應用包括機器自動閱卷和智能批改、根據學生歷史成績和表現自動推薦針對性的教輔內容、VR/AR全息復現物體結構實現虛擬教學場景，以及對學生面部表情和情緒進行識別分析以提高課堂高效管理等。

4.4 媒體監管

通過AI技術對各類廣播電視和互聯網媒體中發布的節目內容進行分析識別，主動排查違反國家法律法規的各類違規內容，實現智慧監管，比如廣告監管、節目監管、劣跡藝人監管、網站監管、直播監管等。

4.5 食品安全

近幾年在食品安全監管方面的工作量驟增，只依靠人工進行食品安全問題進行監控是遠遠不夠的，需要利用人工智能監管模式才能快速、準確的實現多維護監管。比如構建食品安全智能監管信息平臺，可深度利用大數據檢索進行食品生產企業網狀監管和溯源，通過AI技術實現食品安全快速檢測，加強輿情搜集實現食品安全事件監測預警等。

4.6 生態保護

可充分利用人工智能技術，構建完善生態環境保護應用系統，以此實現生態環境保護的智能化，構成生態保護治理的新模式。比如在森林或草場等比較敏感的區域安裝智能高清攝像設備，實時監測分析動物和人類等活動，包括著火、風沙等自然災害的發生和發展，從而有助于生態災害防治應用。

4.7 普惠金融

放眼整個金融行業，AI應用已無處不在。目前，我國普惠金融服務已經進入了金融科技和普惠金融高度融合發展階段，大數據和人工智能等新技術具備的高時效、高精準度、高自動化特性，將有助于持續優化普惠金融服務投放精準程度，助力客戶服務智能化和自動化轉型。具體應用包括精準獲客、客戶身份遠程認證、金融風控、客服機器人等。

4.8 文化旅游

利用大數據、區塊鏈等技術加強文化或旅游市場監管，提升服務質量；通過AI技術實現景區全方位監控或者文化市場的掃黃打非等。

4.9 鞏固脫貧成果

針對脫貧人口的差異，要進一步提高脫貧人員幫扶工作的準確性，保證對象準，資金準和成效準。隨著移動互聯網、物聯網、大數據、云計算、人工智能等新技術飛速發展，新技術正在深層次鞏固拓展脫貧攻堅成果與鄉村振興有效銜接，典型應用一是基于大數據多維信息對每個建檔立卡的脫貧人口、 脫貧村進行持續、動態的跟蹤，針對性、個性化地提供政策幫扶；二是建立數據庫和網絡平臺，推動各地信息聯網，通過大數據建立足量的樣本，使用人工智能加以集成融合，進而打破信息壁壘，推廣成功經驗。

4.10 公共安全

在“平安城市”“智慧城市”等項目帶動下，我國的公共安全業持續保持了快速增長。基于現有完備的城市信息基礎設施，通過AI技術進行高效精準的智能視頻分析，發現、定位和跟蹤敏感人（群）、車、物是保障公共安全的重要基礎。通過人臉識別、屬性分類、目標檢測、智能檢索等功能，現階段已經能夠初步實現對特定目標的自動化智能檢測、智能跟蹤、智能排查功能，已在多地公安機關實際部署應用。

結語

人工智能技術與政務服務相結合，已經將省級政務云平臺推向智能化發展的新階段。結合政務服務領域的各行業應用場景，智慧AI 中臺支撐政務云平臺完成各類業務應用系統的部署，并與已有的私有云、數據中臺、視頻中臺、審批中臺等 IT 設施和平臺進行對接集成，構建強大的 AI 應用能力，必將助力實現省級政務服務的智能化創新。