AI智慧治理服务平台建设方案.docx

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1、AI智慧治理服务平台建设方案一、项目概述深入贯彻市委“智慈蓉城”建设总体部署，聚焦“公共管理、公共服务、公共安全、数字经济”四大领域，以实现“优政、兴业、惠民”为目标，搭建“U2N”数字底座，推动城市状态“一网感知”、城市治理“一网统管”、城市服务“一网通办”、城市数据“一网共享”、城市发展“一网协同”，加快建设“智慧”，提升城市运行效率。同时,“智慧”建设提出的“三公共一经济”、“U2N”架构、“五网融合”等核心举措以及“报表通”、“智慈教育”、“策规建管运”等14个智慈应用场景的构建，无论是方法还是路径，都走在了全市的前列。建设的“112N”架构顶层设计，涵盖了从数字基础设施到城市数智中台

2、，再到智慧场景应用和管理与服务两个端的全栈架构。“112N”架构先进、设计合理、具有很强的业务场景普适性和可扩展性。经过前期建设，已经取得了面向城市治理和服务的阶段性成效。本次项目在“112N”架构基础上，以场兔为驱动，深化智慧城市治理场景与中台能力的融合。前期在市.城管委指导和支持下，新建区A1.城管巡查已形成试点基础，本次项目以智慧城市治理为切入点，通过完善中台和业务场景建设，深化城市治理业务应用。二、项目建设需求1.AI智慧治理服务平台构建A1.智慧治理服务平价核心能力，实现对智慈治理能力升级,赋能城管业务智能治理，提升城管业务智能化、科学化和精细化水平。建设内容主要如下：1）视图物联感

3、知转发服务对接新建区城市物联感知平台，实现视频、图像和城管IoT相关的数据对接转发，该服务包括以下内容：视图转发服务：具备视图转发服务能力，并对区内与城管业务相关的视频资源通过GB/T28181协议进行调用，包括部分天网、雪亮、魔镜视频资源和智慧治理中心已接入的与城管业务相关的视频资源。对区内已建设的相关视图资源通过GA/T1400协议标准进行汇集。IOT物联感知源接入服务：提供IOT物联感知设备接入能力，并完成与区内城管相关的IOT感知源设备接入，实现物联感知设备的融合应用。2）算法服务应用系统算法服务应用系统集中纳管所有城市治理业务场景所需的A1.算法模型，并对外提供AI分析服务能力，实现

4、多算法、多版本算法的快速集成。硬件适配层面，支持对包括传统算力和国产信创硬件资源的适配;算法管理层面，采用开放的服务框架标准，具备算法的全生命周期的管理能力，提供第三方算法模型的纳管，并可为城管及相关部门提供与业务需求紧密相关的高效、集约化的算法赋能服务。AI智急治理服务平台需提供城市治理类预置智能成熟算法至少30余种，覆盖城管业务的主要应用场里，为城市智慧治理提供基本算法模型：未来按照城管业务实际需求进行一定针对性定制开发、迭代升级。3）智能调度系统根据A1.弊力资源、算法、视频点位等资源信息进行动态的调整调度策略，最优化的使用现有资源形成更为有效的任务分析。实现动态调整算力的投入，同时在算

5、法调度上匹配最佳的点位资源，保证在丰富的业务场景下，结合现有算力资源，实现最佳的分析效果。4）智能任务系统提供机器任务创建能力，并对机器或人工创建的任务通过智能调度系统完成任务的执行。智能任务系统包括机器任务、算法任务编排、人工任务、专家任务四个子系统。5）视图数据治理系统特定场景匹配特定的算法进行解析，系统能够对视图点位数据进行场景、场所、行业等多维度标注，海量视图点位下实现智能化治理，点位治理系统能够对视频资源点位信息进行智能化管理，通过智能添加标签、分组信息、治理信息等手段对点位进行科学化管理，为高效城市A1.治理打下基础。6）智能分拨系统智能分拨属于“AI智慧治理服务平台”公共能力组成

6、部分，通过智能分拨系统可以解决几方面问题，一是在事件较多的情况下，如何找到对应的推送部门，需要一套智能化的手段进行辅助推送；二是在事件主体不彰明晰的情况下，如何找到潜在的事件负责主体部分；三是如何高效的辅助完成智能推送任务。7）算法评测系统系统支持算法使用情况及效果评价，包括对算法的调用次数、调用频率、事件分析的准确度反馈、算法占用资源的情况、算法识别准确率等进行综合排名，并向客户提供同类场景的“算法推荐”服务，以对算法进行“优胜劣汰”管理，为整个算法构建一个“良性循环”的评比机制和环境。2 .城市综合管理服务平台基于智慈城市治理体系顶层技术框架3优先建设城市综合管理服务平台，包含城管数据管理

7、服务系统（汇聚城管类数据、共享区级共性数据）、城管展示服务系统（IOC数据看板、业务中屏）、城管智能管理系统（指挥协调、行业监管、监督考核、AI城市管家）。基于上述板块建设，重点实现AI事件的智能处置和管理，横向支撑未来多场景业务子系统的扩展建设需求。3 .场景建设应用在牧山数字新城、五津街道等核心区域，优先选取针对城市治理的部分典型场景进行视觉感知源建设，同时对已经具备非智能视频点位的场景，采用新增智能边缘分析设备直接取流分析的方式进行视频资源利旧建设，试点主要分析较为突出的城管类事件及问题。基于“AI智慧治理服务平台”和“城市综合管理服务平台”实现城市管理类事件的全流程自动化处置，为本次建

8、设“线上可见、线下可管”新模式提供场景试点。4 .系统对接1）事件中枢对接：城市综合管理服务平台与区级事件中枢对接，平台提供事件产生、状态跟进、结案等管理服务，借助事件中枢完成AI类事件智能派发、跟踪、处置等城管类事件处置闭环流程，同时在终端侧完成与津政通的应用融合，实现城市综合管理服务平台一事件数据一津政通的全链条闭环事件处置。2）数据资源对接视频资源：与现有视频资源管理平台的视频数据接口（主要通过GBT28181）完成对接，实现对天网、雪亮和魔镜等视频资源的获取，为城管业务A1.视觉分析提供基础的视频数据资源。中台数据：完成城市综合管理服务和数据中台之间的共性共享数据对接，以及城管业务专题

9、数据的反向共享。其他系统对接：本项目建设涉及到的其他相关系统对接，如支撑层面的C1.M平台、G1.S服务、大屏组件服务等内容。三、技术服务要求1.软件开发服务（一）AI智意治理服务平台系统名称子项名称描述要求算法应用系统算法入仓管理1 .规范设计:算法入仓管理模块按开放通用普适的规范设计进行设计：2 .容器设计:提供算法仓库接口规范化容器设计；3 .信息备注:针对算法版本、属性、厂家、服务时间等信息录入备注的功能：4 .分类排序:支持算法按版本新旧程度进行排序分类，算法按调用次数进行排序展示：5 .进度展示:支持算法入仓进度（如算法打包、评测、标签、上架等）和状态展示功能：6 .差异适配:支持

10、第三方算法多样化、差异化适配对接，实现多算力调度场景的即插即用；7 .操作导引服务：算法入仓管理模块提供面向第三方算法接入的操作导引：8 .系统支持将第三方厂家的不同类型算法的算法包部署至算法仓库进行调用，可新增、编辑、查看和删除算法包信息（算法名称、算法类型、算法厂商、算法描述等信息）的功能。算法配置1.算法配置:配置算法应用信息，包括算法基础属性、应用信息、参数配置等。算法场景展示1.尊力条件:支持对算法适配算力条件的展示：2 .分类展示：支持按场景标签分类的算法上架列表和可视化场景功能展示；3 .样例展示：支持算法适配场兔的样例图片的展示；4 .分类展示:系统支持按行业、技术等维度进行功

11、能展示；5 .算法测试：支持上传视图、OCR、N1.P等文件的自定义演示，实时展示算法效果。算法版本管理1 .算法维护:支持算法包的上传、修改、删除功能；2 .上下架受理:算法包新增版本的上传受理、审核、批注功能；算法包老旧版本的下架受理、审核、批注功能：3 3.版本信息查询:提供精确及模糊（如：算法名称、版本号、算法属性、算法场景标签等）的算法版本信息查询；4 .血缘管理:算法版本之间血爆关系管理：5 .依赖管理:算法版本依赖条件说明管理：如：运行平台、设备属性、前后条件要素等：6 .适配条件:算法版本软硬件适配条件管理；如：算力资源配置需求、软件处理能力限制；7 .系统支持对同一类型算法，

12、部署多个版本算法包至算法仓库进行调用，可在多个尊法包之间进行切换，可新增算法包、查看同一类型算法的多个不同版本算法包信息的功能。算法调用管理1 .PI示例:提供算法任务创建API示例说明,供外部调用算法使用；2 .任务启停:提供算法任务启、停API接口，供外部调用算法使用：3 .任务调度:提供算法任务调度AP1.接口，供外部调用算法使用：4 .并发设置:支持调用API接口的并发量设置：5 .时长设置：支持调用API接口的时长设置；6 .频次设置:支持调用API接口的频次设置。智能调度系统智能算法调度1 .算法匹配:根据任务创建要求匹配相应算法进行任务执行：2 .算力匹配:根据任务创建要求匹配相

13、应弊力进行任务执行：工点位匹配:根据任务创建要求匹配相应视频点位数据进行任务执行：4 .律法预载:生成分析任务后，将智能分析算法预先加载到算力资源中：5 .算力预载:生成分析任务后，将系统中可用于分析的算力进行预留备用：6 .算力释放：当分析任务终止后，释放加载的算力资源，以供其它任务使用：7 .视频释放:对于视频类算法分析任务结束时，自动释放视频流资源，降低视频共享平分的视频并发压力；&系统支持在分析任务终止后，自动释放该分析任务所占用的集群资源（内存、CPU、加速卡）的功能。智能资源调度1 .静态资源管理:管理现有的静态资源的信息，这些信息构成资源信息数据库；2 .动态资源管理:管理现有的

14、动态资源的信息，这些信息构成了资源状态信息数据库：3 .容器启停:启动一个容器，并占用一定数量的处理器、内存、加速兑力等资源；停止一个容器，并释放一定数量的处理器、内存、加速算力等资源；4 .资源更新:在即有的容器中，更新相关的处理参数从而新占用一定的处理器、内存、加速算力等资源：在既有的容器中，更新相关的处理参数从而释放一定的处理器、内存、加速算力等资源：5 .系统支持在算法实例的运行资源不足时.（未给某个算法实例分配满足其最大任务数所需的运行资源），F1.动给该算法实例分配集群内节点资源；在律法实例的运行资源充足时（给某个律法实例分配的运行资源已经超出其最大任务数所需的运行资源），自动给该

15、算法实例缩减集群内节点资源的功能：6 .系统支持在访问或调用实例时，根据请求资源自动调度策略，自动对访问或调用请求在集群内节点上进行负载均衡，当集群内某个节点服务异常时，不会再将访问或调用请求发送至该节点的功能。调度策略管理1.内存超配：内存超配策略及可超配比例，以及内不足时100M策略等:2 .处理器超配:处理器超配策略及可超配置的比例参数；3 .存储超配:存储超配置策略及以存储不足时的数据删除或覆盖策略等：1.延迟搜索：延迟搜索策略，参数主要延时搜索的时长，延时重试的次数等：5 .资源扩容：资源扩容申请策略，在资源图样搜索失败，或者在延迟搜索策略执行失败后，可以发起扩容申请流程，相关的参数包括需要扩容的参数等；6 .业务缩容:支持业务缩容策略，在资源图样搜索失败，或者在延迟搜索策略执行失败，也可以发起业务缩容策略，通过调整业务需求的参数减少资源的需求；支持相关的参数包括现有的资源，需要的资源，资源的差额等：7 .失败策略:支持直接失败策略，在资源图样搜索失败，或者在延迟搜索策略执行失败，或其它策略失败后，可以执行调度失败策略，结束当前次资源调度事务，对应的业务调度任务也会失败；8.系统支持在启