AI非現場執法在城市綜合管理服務中的應用實踐
——以浙江省溫州市平陽縣為例

文 謝德勤 浙江省溫州市平陽縣綜合行政執法局黨委委員、辦公室主任

袁 敏 浙江省溫州市平陽縣綜合行政執法局智慧城市管理指揮中心主任

沈振萍 南京農業大學信息管理學院博士研究生蘇州市伏泰信息科技股份有限公司高級工程師、信息系統項目管理師

一、引言

2015年12月20日，時隔37年后，中央再次召開了城市工作會議。習近平總書記在中央城市工作會議等系列講話中強調要推動幾方面重點工作：一要優化創新創業生態鏈，讓創新成為城市發展的主動力。二要把互聯網、云計算等作為城市基礎設施加以支持和布局，促進基礎設施互聯互通，釋放城市發展新動能要加快智慧城市建設。三要打破信息孤島和數據分割，促進大數據、物聯網、云計算等新一代信息技術與城市管理服務融合，提升城市治理和服務水平。四要加強城市管理數字化平臺建設和功能整合，建設綜合性城市管理數據庫，發展民生服務智慧應用，實現“科技讓生活更美好”的目標。[1]

2016年起，按照住建部、科技部創建國家智慧城市（區、鎮）試點的要求和標準體系，[2]各省市陸續啟動了智慧城管的建設工作，依托先進的信息化技術，通過智慧城市建設重塑城市公共信息系統管理機制，打造功能完善的保障體系與基礎設施，形成信息資源高效融合的公共信息服務支撐平臺，全面提升城市建設管理水平、政務服務水平、公共服務水平和各項業務水平，努力打造基礎設施先進、信息網絡通暢、科技應用普及、生產生活便捷、城市管理高效、公共服務完備、生態環境優美、惠及全體市民的智慧城市。

在習近平總書記提出的牢牢抓住城市治理智能化的“牛鼻子”，抓好政務服務“一網通辦”、城市運行“一網統管”這一理念指導下，2021年12月國家住房和城鄉建設部辦公廳發布了《關于全面加快建設城市運行管理服務平臺的通知》，[3]進一步明確要在智慧城市框架下，依托現代信息技術，運用數字基礎資源、多維信息采集、協同工作處置、智能督查考評、預警決策分析等手段，量化城市管理部件、事件標準，建設城市管理公共服務平臺，形成基于海量信息和智能過濾處理，以實現城市管理要素、城市管理過程、城市管理決策等全方位智慧化的城市管理新模式。根據城市發展的階段，城市管理的特點，溫州市平陽縣以深化和推進城市管理可持續發展為出發點，突出服務和管理創新，構建了平陽縣城市綜合管理服務平臺。創新性地將AI技術引入非現場執法，充分利用前端監管設備、通過大數據、云計算、圖像識別等技術及時發現并處置各類涉城市管理的違法問題，探索建立了“前端及時發現+后端依法處置”的獨創性銜接機制，有效提高執法效率。

二、研究背景

為助推平陽縣創建全國文明城市，全面提升市容環境秩序與居民生活環境，扎實推動城市管理體系和治理能力現代化，平陽縣綜合行政執法局以“整體智治”為根本原則，以“柔性執法”為核心理念，在平陽縣城市綜合管理服務平臺上創新打造AI非現場執法功能。構建完善了職責清晰、隊伍精簡、高效協同、機制健全、行為規范、監督有效的行政執法體制機制，為提升城市管理精細化、智能化、規范化以及助力城市管理取得實效起到了賦能作用。

非現場執法，是指相關行政執法機關運用電子技術監控設備采集數據、固定違法事實，并依法開展事中事后監管的行政執法活動。[4]本研究所設計的非現場執法功能重點針對城市管理中的三個頑疾：機動車人行道違停、門前三包違法事件以及無照游商。針對機動車人行道違停，利用固定點攝像機的自動抓拍和識別功能，能夠自動進行違停預警短信發送，并可在系統里設置時間閾值，當超過閾值車輛未駛離并被攝像機再次抓拍到，將立案進行處罰。針對商戶門前三包違法事件，平臺AI功能可以智能分析識別出店經營、亂堆物料、暴露垃圾、非機動車亂停放、沿街晾掛、經營撐傘等違法事件，通過短信發送給商鋪經營者，并針對不同類型事件給予相應整改時間，整改完成后商戶上傳整改照片，超時后執法隊員上門處置，給予扣分或罰款處理。同時，為配合該項功能的落地推廣出臺了《縣城商鋪“門前三包”百分制管理方案》，多措并舉助力城市管理取得實效。同時，平臺AI功能還可以分析識別出無照游商，結合攝像機現場的音柱進行語音勸離，并可以實現在指揮中心的遠程喊話勸離。AI智能分析識別功能的應用以及非現場執法方式的試點，能夠實時發現城市管理中的痛點問題，不僅能提高工作效率，也可以節約人力成本。

三、系統架構與業務邏輯

（一）系統架構

非現場執法系統，是平陽縣城市綜合管理服務平臺的業務子系統之一。如圖1所示，平臺采用目前穩定、主流的跨平臺J2EE相關技術，基于工作流管理平臺、數據交換平臺和系統擴展框架等架構技術，保證整個系統的技術先進性和技術符合性。在系統設計上同時考慮了前瞻性原則，在向下兼容的同時，考慮到未來海量大數據、高并發等可能場景的兼容性。[5]

圖1 平陽縣城市綜合管理服務平臺架構設計

（二）系統業務邏輯與功能需求

非現場執法系統包含人行道違停預警處理子系統和其他案件處理子系統。圖2為系統的業務邏輯設計，其中人行道違停預警主要利用AI智能識別實現針對人行道機動車的自動識別以及違停預警功能，其他案件處理子系統利用AI智能識別實現出店經營、亂堆物料、暴露垃圾、非機動車亂停放、沿街晾掛、經營撐傘等違法事件的自動抓拍與短信推送，并可針對不同類型事件設置不同的整改完成時間（見圖2）。

圖2 業務關聯圖

1.人行道違停預警處理子系統

（1）業務流程圖

具體來看，人行道違停預警處理子系統的業務流程如圖3所示。

圖3 人行道違停辦案流程

（2）功能需求

案件信息列表：各類來源問題通過受理平臺發送到人行道違停預警系統內，并且分成：待辦欄、經辦欄、辦結欄、掛賬欄。

智能識別及審核：當受理平臺人員發現該違停信息不全時，受理人員會選擇對應執法中隊，然后進行發送，發送到人行道違停預警子系統和移動端的角色，然后由現場執法人員去進行補全信息，補全信息時會要求拍攝三張全景圖片和一張車牌特寫圖片，并且系統判斷是否在白名單或者黑名單中，如果發現車輛在白名單內時，可以申請掛起操作，如果發現車輛在黑名單內，就不進行預警處理，直接進行預立案，然后由內勤人員將案件信息發送到處罰系統內，如果車輛不在黑名單內，人員進行補充信息處理，補充完成之后，對車主發送短信預警，如果車主在預警期間內未處理，就進行預立案處理，再由內勤人員發送到處罰系統。當發現問題信息全時，案件進行自動預警，如果車輛未駛離時，會自動發送到人行道違停預警子系統內，然后由內勤人員進行立案操作。

車主信息查詢：平臺通過車牌號碼獲得車主信息。

違停自動預警：實現對已審核的違停偵測數據的自動判斷，對初次違停的車主進行提醒，并且告知車主可以通過微信公眾號來獲取附近停車場信息，通過系統設置預警期限，球機再次巡查到違停車輛，如在預警期限內，系統不做處理，如已超過預警期限還未駛離，本數據作為違停數據進入違停系統。

人工預警：人工觀察實時監控，對于違停車輛進行拍照取證，并通過人工預警功能對車主進行短信或語音提醒，并提供附近停車點誘導服務。

黑名單管理：實現對多次違停車主拉入黑名單的處理。對于黑名單車主，系統不再提供預警服務，將資源留給其他市民。

短信管理：實現對預警短信、預警語音進行日志記錄及查詢查看功能。通過短信日志功能，可實時查看車主歷史預警情況，預警消息發送情況等。

違停預警分析：通過對違停預警數據的分析，提供預警短信發送情況、各監控點預警數量統計排名、違停預警發生趨勢等進行統計分析。

2.其他案件處理子系統

（1）業務流程圖

其他案件處理子系統的業務流程見圖4。

圖4 城管執法辦案流程

（2）功能需求

實時告警：當A I采集發現問題時，會發送到受理平臺，受理平臺人員會進行審核，如果責任主體信息完全時，可以進行遠程喊話預警，并且可以通過調取監控點位來抓拍照片和視頻進行取證。

其他城管案件列表：對于審核后的城管事件類案卷進行分類，并將預警未能整改的案卷向轄區網格執法隊員協同執法移動端推送，通知隊員到場處置。當案件信息不全時，需要指派現場隊員去補充信息，此時案件狀態為待補全，現場補充好信息。

案卷處理：對于審核后的城管事件類案卷進行分類。

數據檢索：違章事件支持分類檢索，可針對告警點、審核狀態、告警類型、告警時間等不同條件進行數據篩選。

顯示大圖：對違章圖片，可以通過顯示大圖的方式，對違章的細節進行放大操作，以便系統用戶進行審核確認。

違規信息展示：查看違規記錄的詳細信息，包含違規類型、違規區域、轄區信息、違規時間等；大圖展示違規抓拍圖片；展示違規記錄條數以及待處理違規記錄條數。用戶可根據需要調用違章圖片對應的錄像文件，以便對違章的時間和具體細節進行復核。查看最近圖片：系統可查看最近圖片，給出對應點位的最近三張抓拍圖片。

一圖多規：一張圖顯示多個違規信息，會生成多個違法記錄。對違規記錄詳情進行查看和對違規結果進行審核，對審核的結果進行上報到業務系統中。

輔助審核：支持對違規記錄相關聯的視頻進行實時視頻播放和錄像回放，輔助審核。為避免案件的重復上報，系統可查看最近上報的案件信息，用戶可根據當前點位最近上報的案件詳情確認是否有必要再次上報。

黑名單管理：實現對多次責任主體黑名單的處理。對于黑名單責任主體，系統不再提供預警服務，將資源留給其他市民。

短信管理：現對預警短信、預警語音進行日志記錄及查詢查看功能。通過短信日志功能，可實時查看車主歷史預警情況，預警消息發送情況等。

預警分析：通過對違停預警數據的分析，提供預警短信發送情況、各監控點預警數量統計排名、違停預警發生趨勢等進行統計分析。

四、系統核心功能設計

（一）受理平臺

1.功能描述

受理平臺通過web端，微信與浙政釘小程序這兩個平臺結合flowable流程引擎對人行道違停及其他城管案件進行處理，從而達到非現場執法的目的。通過AI識別、視頻監控等手段記錄違法證據，并且發送短信方式預警達到人性化執法的目的。

2.程序結構

程序結構如上圖5所示，該系統使用flowable流程引擎，流程使用bpmn2.0規范。流程服務和受理平臺的數據通過http接口方式進行交互。流程服務封裝接口提供給受理平臺和小程序使用，受理平臺當接收到案件后，調用流程服務將必要的參數傳給流程引擎，流程引擎通過流程服務封裝的流程事件將節點狀態推送給受理平臺和小程序。流程服務中的角色和整個系統的角色通過code綁定起來，小程序用戶和系統的角色綁定起來，通過這種方式使得各平臺的角色相通，并且流程能夠找到對應的處理人。

圖5 受理平臺程序結構

（二）人行道違停預警處理子系統

1.自動上報流程設計

人行道違停的AI程序自動上報流程如圖6所示。具體流程為：

圖6 人行道違停AI智能識別自動上報流程

（1）AI判斷人行道違停，創建案件上報并開啟流程，此時案件狀態為待審核；

（2）第一個節點受理員審核，審核不通過后結束，案件狀態為已作廢；審核通過后案件狀態為已受理，并且程序自動判斷AI是否識別車牌。

（3）車牌可識別：

A.受理平臺人工發送短信，此時案件狀態為已預警。

B.程序判斷限時內是否車輛駛離，駛離則結束，案件狀態為已處理，未駛離則通知執法隊員去現場執法，此時狀態為待立案。

C.城管對應現場執法，如果發現駛離，則更新案件狀態為已處理，未駛離則立案，案件狀態為預立案。

（4）車牌不可識別，狀態為待補全：

A.執法隊員現場登記車牌信息，如果發現駛離則結束，案件狀態為已處理；如果未駛離則登記后發送短信預警，案件狀態為已預警，此后流程接第三步；

B.執法隊員也可以掛起案件，掛起案件后由中隊領導審批，審批通過則結束，案件狀態為已掛起；掛起不通過則回到第四步，按鍵狀態為待補全。

2.人工上報

人行道違停的人工上報流程如圖7所示。

圖7 人行道違停案件的人工上報流程

（1）執法隊員發現案件并上報，開啟流程，此時狀態為已上報。

（2）選擇掛起案件則提交中隊領導審批，審批通過則結束，案件狀態為已掛起；未通過則返回第一步，狀態為已上報。

（3）執法隊員上報后選擇是否掛起案件，未掛起則小程序操作發送短信預警，此時案件狀態為已預警。

A.限時內執法隊員去現場查看車輛是否已駛離，如果駛離則結束，案件狀態為已處理；

B.如果未結束則此時案件狀態為待立案；

C.執法隊員立案后此時案件狀態為預立案，流程結束。

（三）其他城管案件處理子系統

1.自動上報

其他城管案件的自動上報流程如圖8所示。

圖8 其他城管案件自動上報流程

（1）AI程序識別違法自動上報，此時狀態為待審核。

（2）受理平臺人員審核是否通過，不通過則流程結束，案件狀態為已作廢。審核通過則判斷責任主體是否清晰，案件狀態為已受理。

（3）責任范圍外，轉辦數字城管，案件狀態為已轉辦。

（4）責任主體清晰則受理平臺進行預警，此時狀態為已預警。

A.預警后受理員判斷是否自行處理，自行處理則流程結束，案件狀態為已處理；

B.未處理則扣分，此時狀態為已扣分；

C.如果扣分已滿則執法隊員立案，流程結束，案件狀態為預立案。

（5）責任主體不明確則需要通知執法隊員補全，此時案件狀態為待補全。

（6）執法隊員處理。

A.執法隊員可以選擇退回審批，審批不通過則轉為第五步，案件狀態為待補全；審批通過則轉為第二步，案件狀態為已受理；

B.執法隊員選擇掛機，則進入掛起審批，掛起通過則流程結束，案件狀態為已掛起。如果審批不通過，則返回第五步，案件狀態為待補全；

C.城管隊員選擇扣分，如果扣分已滿則執法隊員立案，流程結束，案件狀態為預立案，如果扣分未滿則扣分，流程結束，案件狀態為已扣分。

2.人工上報

其他城管案件的人工上報流程如圖9所示。

圖9 其他城管案件的人工上報流程

（1）執法隊員人工巡查，發現案件上報并開啟流程，此時案件為已上報。

（2）執法隊員選擇是否轉辦，轉辦則流程結束，案件狀態為已轉辦。

（3）未轉辦執法隊員則看是否限定時間內處理，已處理則流程結束，案件狀態為已處理。

（4）限定時間內未處理則判斷主體扣分是否已滿，如果扣分不滿，則執法隊員選擇扣分，案件結束，此時狀態為已扣分。

（5）如果扣分已滿則執法隊員立案，流程結束，案件狀態為預立案。

五、系統功能實現與成效驗證

系統具備對城市管理中多類事件違章行為的智能分析檢測，對發現的違章事件進行實時報警。違章類別主要有機動車人行道違停、出店經營、流動攤販、亂堆物堆料、非機動車亂停放、暴露垃圾等。同時，基于AI識別及機器學習等邏輯，平臺支持后期擴展新增新的違規應用場景識別。

1.機動車人行道違停

機動車人行道違停主要識別人行道上劃定禁停區域內的機動車違章停車。在攝像頭球機巡航過程中一旦拍攝到違停，將啟動定時器，并經調用交管接口，給車主發送提醒短信。當違停超過8分鐘時，案件將推送至人行道違停系統。如8分鐘內，車主自主駛離，則終止預警。真正體現基于AI技術的人性化非現場執法理念。

2.出店經營

出店經營主要識別超出門店范圍的占道經營行為，常見門店外有桌子、椅子、塑料筐、衣架等。

3.流動攤販

流動攤販主要識別無營業執照，未經許可在道路或公共場所從事流動性經營行為，常見是使用推車、三輪車賣水果、賣菜等。

4.亂堆物堆料

亂堆物堆料主要識別未經許可在公共場所堆放物料的現象，常見是堆放紙箱、塑料筐、凳子等。

5.非機動車亂停放

非機動車亂停放主要識別在未經許可、未合法設置停車泊位的地點停放電瓶車、自行車、手推車、木板車、三輪車等非機動車。

6.暴露垃圾

暴露垃圾主要識別公共場所未倒入垃圾容器的垃圾、街面上使用塑料袋裝的垃圾，如垃圾包等。

六、總結與探討

平陽縣城市綜合管理服務平臺非現場執法功能上線以來成效顯著。上線4個月來共計抓拍違法事件20 409次，責任主體自行完成整改18 402次，自行整改率達到90.16%。節省人力的同時提高了執法效率、擴大了執法范圍，并通過打通行政許可、行政處罰系統和誠信體系，提高違法成本，促進相對人自主管理、自我約束意識的強化。

（一）非現場執法發現的新問題以及新實踐

通過AI智能識別發現的無照游商，通過遠程喊話可以臨時勸離，但是無法改變無照游商存在的根本現象。在縣城及鄉鎮長期存在農戶自產自銷以及周邊居民買菜方便的需求。堵不如疏，平陽縣綜合行政執法局改變思路，利用大數據分析，對高發區域周邊進行踏勘，在不影響城市各項設施正常運行的前提下，通過對無照游商案件高發地點的熱力圖分析，劃定了8處自產自銷區域。通過AI智能識別結合語音喊話引導，逐步將流動攤販引導至自產自銷區域，同時對攤販進行登記管理，用“小切口”實現了大成效。同時，建立了符合智慧城管運行特點的監督制度、考核制度以及安全運行制度，編制執法清單明權責，對管轄范圍內各單位執法事項采集、處置、辦結等全過程進行督查考核，并與綜合績效考核掛鉤。探索由政府主導、被動參與、專注自身的工程思維向多方協同、主動作為、靈活適應、縱橫聯動的綜合治理模式轉變。

（二）推動非現場執法建設的建議

1.進一步探索非現場執法應用的類型

據第七次人口普查結果顯示，我國城鎮化率已經從1978年的17.92%上升到2020年的63.89%，城鎮人口從1.7億人增加到9.02億人，并且仍將保持快速增長的趨勢。[6]綜合行政執法管轄的范圍和內容越來越多，執法隊伍的增長往往跟不上城市的擴張速度，可以進一步嘗試利用據大數據、人工智能等手段對數據進行深層次分析，比如目前城市事部件的采集還大量依托于人工采集，可以進一步利用AI功能拓展非現場執法的能力邊界，擴大執法范圍。

2.拓展公眾參與的方式

拓展公眾參與的方式，調動社團、志愿者組織，增強公眾參與城市管理的專業性。除此之外，將公眾參與的能力培育作為常態化工作，實現群防群治，探索非現場執法群眾上報案件的處置流程和標準，落實鼓勵群眾參與的獎勵資金的來源。

3.推動非現場執法法律法規的落地

非現場執法活動應當合法、公開、公正、高效、便民，堅持處罰與教育相結合的原則。目前，非現場執法還在進行嘗試和探索，相應法律法規尚未落地。為了規范相關行政執法機關非現場執法行為，提升行政執法效能，保障公民、法人和其他組織合法權益，應根據試點情況適時制定管理辦法，對辦法適用范圍、執法邊界、案件流程標準、采集設備的規范性等給予進一步的規范。