城市治理AI解决方案产业发展实施意见

城市治理AI解决方案产业发展实施意见

鼓励制造企业利用物联网、云计算、大数据等技术，整合产品全生命周期数据，形成面向生产组织全过程的决策服务信息，为产品优化升级提供数据支撑。鼓励企业基于互联网开展故障预警、远程维护、质量诊断、远程过程优化等在线增值服务，拓展产品价值空间，实现从制造向制造+服务的转型升级。鼓励传统家居企业与互联网企业开展集成创新，不断提升家居产品的智能化水平和服务能力，创造新的消费市场空间。推动汽车企业与互联网企业设立跨界交叉的创新平台，加快智能辅助驾驶、复杂环境感知、车载智能设备等技术产品的研发与应用。支持安防企业与互联网企业开展合作，发展和推广图像精准识别等大数据分析技术，提升安防产品的智能化服务水平。视觉人工智能行业（一）视觉人工智能技术发展历程1、计算机视觉的定义计算机视觉技术赋予计算机人类双眼所拥有的分割、分类、识别、跟踪、判别等功能，通过构造多层的神经网络，识别不同层级的图像特征并在顶层做出判断和分类。2、计算机视觉的发展历程计算机视觉主要经历了以上三个发展阶段。伴随着同期互联网海量数据的爆发，各类数据集成为计算机视觉技术发展的土壤，而深度学习和深层神经网络理论最终带来最新一次的技术变革。2015年，视觉人工智能系统识别项目ImageNet比赛中，ResNet以3．57%的识别错误率首次超越人类视觉的5．1%。目前人脸识别准确率已经提升至97%以上。（二）视觉人工智能产业链简介与人工智能市场的产业链相似，视觉人工智能市场的产业链同样分为基础层、技术层与应用层。其中，基础层主要包括提供算力的芯片与提供信息采集功能的前端设备组成的硬件支持、相关底层技术支持，与海量信息数据；技术层则主要包括基于各类识别技术构建的软件产品、解决方案和技术平台；应用层则包括了各类视觉人工智能的应用场景。（三）视觉人工智能行业市场规模与行业构成作为人工智能产业中应用最为广泛的技术之一，计算机视觉技术拥有前景广阔的庞大市场。在2017年的爆发式增长后，我国计算机视觉市场近几年的增长趋缓，但仍处于较高水平。根据高工产研机器人研究所的数据，2019年中国计算机视觉应用市场达14．56亿美元。而根据沙利文咨询出具的研究，2019年中国计算机视觉市场规模达到219．6亿元。目前，视觉人工智能被广泛应用于各个行业，包括安防、零售、营销、医疗等等。其中，根据亿欧数据的研究，2018年中国计算机人脸识别市场中安防场景的应用占61．2%，根据前瞻研究院数据，2020年中国计算机视觉应用层份额中，安防影像分析占67．9%，国内明确的应用场景和强大的客户需求让AI技术在安防行业快速落地。在安防行业，视觉人工智能的应用场景包括门禁、智能摄像头等，依托人像识别技术，安防排查和管理效率得到显著提升。同时，根据中科院发布的《2019年人工智能发展白皮书》等，目前计算机视觉技术除了安防之外，较为典型的应用场景还包括：自动驾驶汽车需要使用计算机视觉技术。特斯拉等汽车制造商已经通过摄像头、激光雷达、雷达和超声波传感器从环境中获取图像，研发自动驾驶汽车来探测目标、车道标志和交通信号，从而安全驾驶。由于90％的医疗数据都是基于图像的，因此医学中的计算机视觉有很多用途。比如启用新的医疗诊断方法，分析X射线，X光检查，AI诊疗等。计算机视觉技术可以帮助工业制造商更安全、更智能、更有效地运行，比如预测性维护设备故障，对包装和产品质量进行监控，并通过计算机视觉技术识别和减少不合格产品。传统翻译采用人工查词的方式，不但耗时长，而且错误率高。图像识别技术的出现大幅提升了翻译的效率和准确度，用户通过简单的拍照、截图或划线就能得到准确的翻译结果。（四）视觉人工智能技术的场景应用举例视觉人工智能目前被广泛应用于多个行业，其功能和应用涉及到数据采集端终端，数据传输，数据存储、处理和输出端云端，通过云端和终端的密切配合，最终实现有效结果的输出。以安防场景为例，在一个完整的端云架构中，终端IoT设备主要用于数据采集，例如摄像机通过拍摄视频来采集数据，然后终端设备通过传播介质将数据传输至云端，再由云端进行批量的分析处理，最后输出分析结果。由于终端设备需要更多地考虑功耗和成本，过去在端侧仅部署较小的算力，更依靠云侧算力的支持。在数据呈现指数级增长的今天，一方面终端的视频流数据快速增长加重了传输渠道的负载，导致原有带宽无法支撑数据的及时、有效传输，进而影响了云端算力的科学调度；另一方面，数据量的指数级增长大幅提高了云端对并行运算数据峰值的要求，云侧的部署成本随着数据处理需求的极值增长而显著提高，但在数据处理的―平峰期，云端算力将存在无法得到充分、有效运用的情形。为了更好地平衡云侧和端侧的算力分布，实现整体效率的最大化，目前通过提升端侧和边缘侧的智能化水平和算力，实现整体算力分布的前置成为行业的新趋势。通过将部分算力和分析程序前置到终端设备，终端可以实现对数据的预处理，仅需将部分特征数据传至云端，甚至在本地完成对数据的完整分析。通过分布式算力部署，端侧设备形成的数据处理集群逐步向云侧设备融合。随着系统架构的不断优化，一方面这将增加有效算力，缓解带宽压力，减少设备的成本投入，另一方面数据的本地处理也能有效规避云侧分析带来的数据安全、隐私保护等风险。随着端侧芯片能够灵活支持更多算法，在云端集中的算力部署也将更加合理，最终实现―端云协同的协同效应，即架构内算力、成本、时延、功耗的最优平衡。为实现这一效果，端侧对芯片的兼容性和灵活性有更高的要求，在控制成本和功耗的同时提升算力，从而实现云端部署和应用场景的灵活适配。互联网+现代农业利用互联网提升农业生产、经营、管理和服务水平，培育一批网络化、智能化、精细化的现代种养加生态农业新模式，形成示范带动效应，加快完善新型农业生产经营体系，培育多样化农业互联网管理服务模式，逐步建立农副产品、农资质量安全追溯体系，促进农业现代化水平明显提升。（一）构建新型农业生产经营体系鼓励互联网企业建立农业服务平台，支撑专业大户、家庭农场、农民合作社、农业产业化龙头企业等新型农业生产经营主体，加强产销衔接，实现农业生产由生产导向向消费导向转变。提高农业生产经营的科技化、组织化和精细化水平，推进农业生产流通销售方式变革和农业发展方式转变，提升农业生产效率和增值空间。规范用好农村土地流转公共服务平台，提升土地流转透明度，保障农民权益。（二）发展精准化生产方式推广成熟可复制的农业物联网应用模式。在基础较好的领域和地区，普及基于环境感知、实时监测、自动控制的网络化农业环境监测系统。在大宗农产品规模生产区域，构建天地一体的农业物联网测控体系，实施智能节水灌溉、测土配方施肥、农机定位耕种等精准化作业。在畜禽标准化规模养殖基地和水产健康养殖示范基地，推动饲料精准投放、疾病自动诊断、废弃物自动回收等智能设备的应用普及和互联互通。（三）提升网络化服务水平深入推进信息进村入户试点，鼓励通过移动互联网为农民提供政策、市场、科技、保险等生产生活信息服务。支持互联网企业与农业生产经营主体合作，综合利用大数据、云计算等技术，建立农业信息监测体系，为灾害预警、耕地质量监测、重大动植物疫情防控、市场波动预测、经营科学决策等提供服务。（四）完善农副产品质量安全追溯体系充分利用现有互联网资源，构建农副产品质量安全追溯公共服务平台，推进制度标准建设，建立产地准出与市场准入衔接机制。支持新型农业生产经营主体利用互联网技术，对生产经营过程进行精细化信息化管理，加快推动移动互联网、物联网、二维码、无线射频识别等信息技术在生产加工和流通销售各环节的推广应用，强化上下游追溯体系对接和信息互通共享，不断扩大追溯体系覆盖面，实现农副产品从农田到餐桌全过程可追溯，保障舌尖上的安全。互联网+益民服务（一）发展便民服务新业态发展体验经济，支持实体零售商综合利用网上商店、移动支付、智能试衣等新技术，打造体验式购物模式。发展社区经济，在餐饮、娱乐、家政等领域培育线上线下结合的社区服务新模式。发展共享经济，规范发展网络约租车，积极推广在线租房等新业态，着力破除准入门槛高、服务规范难、个人征信缺失等瓶颈制约。发展基于互联网的文化、媒体和旅游等服务，培育形式多样的新型业态。积极推广基于移动互联网入口的城市服务，开展网上社保办理、个人社保权益查询、跨地区医保结算等互联网应用，让老百姓足不出户享受便捷高效的服务。（二）推广在线医疗卫生新模式发展基于互联网的医疗卫生服务，支持第三方机构构建医学影像、健康档案、检验报告、电子病历等医疗信息共享服务平台，逐步建立跨医院的医疗数据共享交换标准体系。积极利用移动互联网提供在线预约诊疗、候诊提醒、划价缴费、诊疗报告查询、药品配送等便捷服务。引导医疗机构面向中小城市和农村地区开展基层检查、上级诊断等远程医疗服务。鼓励互联网企业与医疗机构合作建立医疗网络信息平台，加强区域医疗卫生服务资源整合，充分利用互联网、大数据等手段，提高重大疾病和突发公共卫生事件防控能力。积极探索互联网延伸医嘱、电子处方等网络医疗健康服务应用。鼓励有资质的医学检验机构、医疗服务机构联合互联网企业，发展基因检测、疾病预防等健康服务模式。（三）促进智慧健康养老产业发展支持智能健康产品创新和应用，推广全面量化健康生活新方式。鼓励健康服务机构利用云计算、大数据等技术搭建公共信息平台，提供长期跟踪、预测预警的个性化健康管理服务。发展第三方在线健康市场调查、咨询评价、预防管理等应用服务，提升规范化和专业化运营水平。依托现有互联网资源和社会力量，以社区为基础，搭建养老信息服务网络平台，提供护理看护、健康管理、康复照料等居家养老服务。鼓励养老服务机构应用基于移动互联网的便携式体检、紧急呼叫监控等设备，提高养老服务水平。（四）探索新型教育服务供给方式鼓励互联网企业与社会教育机构根据市场需求开发数字教育资源，提供网络化教育服务。鼓励学校利用数字教育资源及教育服务平台，逐步探索网络化教育新模式，扩大优质教育资源覆盖面，促进教育公平。鼓励学校通过与互联网企业合作等方式，对接线上线下教育资源，探索基础教育、职业教育等教育公共服务提供新方式。推动开展学历教育在线课程资源共享，推广大规模在线开放课程等网络学习模式，探索建立网络学习学分认定与学分转换等制度，加快推动高等教育服务模式变革。发展目标（一）经济发展进一步提质增效互联网在促进制造业、农业、能源、环保等产业转型升级方面取得积极成效，劳动生产率进一步提高。基于互联网的新兴业态不断涌现，电子商务、互联网金融快速发展，对经济提质增效的促进作用更加凸显。（二）社会服务进一步便捷普惠健康医疗、教育、交通等民生领域互联网应用更加丰富，公共服务更加多元，线上线下结合更加紧密。社会服务资源配置不断优化，公众享受到更加公平、高效、优质、便捷的服务。（三）基础支撑进一步夯实提升网络设施和产业基础得到有效巩固加强，应用支撑和安全保障能力明显增强。固定宽带网络、新一代移动通信网和下一代互联网加快发展，物联网、云计算等新型基础设施更加完备。人工智能等技术及其产业化能力显著增强。（四）发展环境进一步开放包容全社会对互联网融合创新的认识不断深入，互联网融合发展面临的体制机制障碍有效破除，公共数据资源开放取得实质性进展，相关标准规范、信用体系和法律法规逐步完善。到2025年，网络化、智能化、服务化、协同化的互联网+产业生态体系基本完善，互联网+新经济形态初步形成，互联网+成为经济社会创新发展的重要驱动力量。互联网+绿色生态推动互联网与生态文明建设深度融合，完善污染物监测及信息发布系统，形成覆盖主要生态要素的资源环境承载能力动态监测网络，实现生态环境数据互联互通和开放共享。充分发挥互联网在逆向物流回收体系中的平台作用，促进再生资源交易利用便捷化、互动化、透明化，促进生产生活方式绿色化。互联网+创业创新充分发挥互联网的创新驱动作用，以促进创业创新为重点，推动各类要素资源聚集、开放和共享，大力发展众创空间、开放式创新等，引导和推动全社会形成大众创业、万众创新的浓厚氛围，打造经济发展新引擎。（一）强化创业创新支撑鼓励大型互联网企业和基础电信企业利用技术优势和产业整合能力，向小微企业和创业团队开放平台入口、数据信息、计算能力等资源，提供研发工具、经营管理和市场营销等方面的支持和服务，提高小微企业信息化应用水平，培育和孵化具有良好商业模式的创业企业。充分利用互联网基础条件，完善小微企业公共服务平台网络，集聚创业创新资源，为小微企业提供找得着、用得起、有保障的服务。（二）积极发展众创空间充分发挥互联网开放创新优势，调动全社会力量，支持创新工场、创客空间、社会实验室、智慧小企业创业基地等新型众创空间发展。充分利用国家自主创新示范区、科技企业孵化器、大学科技园、商贸企业集聚区、小微企业创业示范基地等现有条件，通过市场化方式构建一批创新与创业相结合、线上与线下相结合、孵化与投资相结合的众创空间，为创业者提供低成本、便利化、全要素的工作空间、网络空间、社交空间和资源共享空间。实施新兴产业双创行动，建立一批新兴产业双创示范基地，加快发展互联网+创业网络体系。（三）发展开放式创新鼓励各类创新主体充分利用互联网，把握市场需求导向，加强创新资源共享与合作，促进前沿技术和创新成果及时转化，构建开放式创新体系。推动各类创业创新扶持政策与互联网开放平台联动协作，为创业团队和个人开发者提供绿色通道服务。加快发展创业服务业，积极推广众包、用户参与设计、云设计等新型研发组织模式，引导建立社会各界交流合作的平台，推动跨区域、跨领域的技术成果转移和协同创新。人工智能行业发展情况和未来发展趋势（一）视觉人工智能在新技术方面的发展情况和未来发展趋势近年来，视觉人工智能的多数研究都集中在深度学习、检测和分类面部/手部/姿势、3D传感技术等方面。随着识别准确度的提升空间趋小，研究重心将逐渐转向技术协同、融合与应用。在视觉人工智能领域内，将终端设备演进为小型数据中心集群，并与云端高效协同将成为研究重点之一。终端设备的铺设和数据量的增长将使面向云端的传输压力倍增，这要求端侧完成部分云侧的图像处理功能。而在终端逐渐提高的算力要求，例如更加准确的实时识别，也需要端云架构的协同整合。在识别技术趋于成熟的今天，端云的深度结合与协同将成为识别技术的重要依托，如何将两侧的架构进行不断耦合优化也将不会局限于计算机视觉技术，而成为人工智能技术层共同探索的方向。目前，业内的部分研究也在突破对识别准确度的单一聚焦，转向更加综合的计算机视觉问题，图像描述、事件推理、场景理解等。未来，视觉人工智能将与其他的智能技术协同融合，评判因素也将由准确性延伸至识别的灵活性、推测的合理性。例如，融合自然语言处理技术来完成图像描述，将图片翻译为一段文字。而事件推理则是通过识别复杂视频中的因果关系，并基于因果关系给出合理推测。未来，安防领域可运用这项技术，建立端到端的时间推理系统，从而帮助提升案件侦查效率，改善治安管理效果。场景理解则通过由自身传感器收集的环境感知数据，获得周边场景的几何/拓扑结构、构成要素与时空变化，并进行语义推理甚至决策出未来时间内的运动走向。该项技术有广大的潜在市场亟待渗透，未来随着数据集的不断拓展和自监督学习，视觉人工智能的交互性和通用性将大大增强，为各种行业所用。技术的协同和融合将进一步积累针对多样化场景的解决方案，而更加广泛、密集的应用又将推动技术的不断迭代。海量数据、多种技术的交互作用有利于最终构成完整的技术赋能平台，持续的整合和创新将不断扩展视觉人工智能的技术边界，转化为下一阶段的产业化能力和平台化能力。（二）视觉人工智能在新产业、新业态方面的发展情况和未来发展趋势视觉人工智能技术不仅能够带来生产效率的提升，也会催生新产业及新商业模式，推动多行业产业链的重构。视觉人工智能技术产业化落地应用程度不断提高，在智能手机、智能汽车、智慧安防、智慧家居、智慧保险、智慧零售、互联网视频等领域均有广泛的应用，并形成了全新的产业链条与商业经营模式。可以预见，随着视觉人工智能技术不断发展，行业应用解决方案的建立和完善，以及政府对视觉人工智能行业的政策扶持，视觉人工智能技术将进一步渗透，助力各应用行业解决行业痛点，提高运营效率，实现行业转型和升级。1、视觉人工智能在智慧城市管理领域的发展情况在智慧城市管理领域，随着数亿个传感器被嵌入进城市里的各种设备，政府可以利用云端技术，提高对交通和街道的公共管理能力。以安防领域的治安管理业务转型为例，在重点场所布控的系统可以进行实时监控，将公安机关的事后侦查转型为主动预警预防。城市作为人工智能落地的综合载体，近年来获得了视觉人工智能技术全方位的渗透，不断挖掘新的需求与应用场景。以物流分拣为例，过去城市主要依靠人工分拣和配送，随着视觉人工智能和物联网的深度融合，物流分配逐渐走向数字化和自动化，这将极大地降低城市管理成本，优化城市管理效果。2、视觉人工智能在智慧社区管理领域的发展情况智慧社区领域则是智慧城市管理的延伸，通过将城市的管理理念引入社区单元，管理者可以通过完善基层信息化平台支持智慧城市的顶层建设。过去的社区主要依靠人力管理社区人流、物流、信息流，整体管理处于相对割裂的状态，在社区扩容和流动人口激增的背景下难以实现实时、主动的管理。在智慧城市的框架下，视觉人工智能与物联网、云计算、大数据深度融合，在物业管理、社区安全、便民服务等多个细分场景进行应用，例如出入人员记录、街道楼栋管理、留守老人关注服务等，提升物业管理和服务水平。3、视觉人工智能在智慧家居领域的发展情况在智慧家居领域，视觉人工智能有助于提升人与智慧家居产品的交互体验，构建以住宅为平台，基于物联网技术，由智能硬件、智能软件系统、云计算平台构成的家居生态圈。视觉人工智能最终能够实现人远程控制设备、设备对人的生物特征识别和适配、设备间互联互通、设备自我学习等功能，并通过收集、分析用户行为数据为用户提供个性化生活服务，使家居生活更加安全、舒适、节能、便捷。4、视觉人工智能在智慧零售领域的发展情况在智慧零售领域，从当前市场环境来看，线上线下融合、消费闭环是零售业的未来发展方向。从零售企业经营看，不断上涨的人工成本是制约企业盈利增长的主要瓶颈，少人化、无人化无疑是削减人力成本的重要方向。例如，商品识别在无人便利店、智能零售柜等场景的应用不仅有效降低了识别误差率，也对线下零售的人员结构进行优化，让员工的工作重心由重复性基础劳动转向会员管理和运营优化，提升运营的效率和效果。另一方面，围绕不同消费群体和消费场景的产品和服务也对未来零售的运营管理提出了更高的要求，而更精细的数据采集与定制化分析为运营管理优化提供了支持。零售企业可以将视觉人工智能、大数据、物联网等技术应用到零售区域划分、客户动线分析、客户属性分析等场景，更全面、准确、迅速地了解顾客需求，增强消费者体验。同时，这些应用有助于供应链改造和供给侧优化，为企业降本增效，更好地实现消费场景线上线下融合，构建智能数字化管理体系。互联网+便捷交通加快互联网与交通运输领域的深度融合，通过基础设施、运输工具、运行信息等互联网化，推进基于互联网平台的便捷化交通运输服务发展，显著提高交通运输资源利用效率和管理精细化水平，全面提升交通运输行业服务品质和科学治理能力。（一）提升交通运输服务品质推动交通运输主管部门和企业将服务性数据资源向社会开放，鼓励互联网平台为社会公众提供实时交通运行状态查询、出行路线规划、网上购票、智能停车等服务，推进基于互联网平台的多种出行方式信息服务对接和一站式服务。加快完善汽车健康档案、维修诊断和服务质量信息服务平台建设。（二）推进交通运输资源在线集成利用物联网、移动互联网等技术，进一步加强对公路、铁路、民航、港口等交通运输网络关键设施运行状态与通行信息的采集。推动跨地域、跨类型交通运输信息互联互通，推广船联网、车联网等智能化技术应用，形成更加完善的交通运输感知体系，提高基础设施、运输工具、运行信息等要素资源的在线化水平，全面支撑故障预警、运行维护以及调度智能化。（三）增强交通运输科学治理能力强化交通运输信息共享，利用大数据平台挖掘分析人口迁徙规律、公众出行需求、枢纽客流规模、车辆船舶行驶特征等，为