泛在感知是普适计算、移动计算、人机交互、物联网和人工智能等多个领域交叉的一个新兴研发方向。
城市级物联感知的设备具有数量规模大、种类和品牌多、通信协议和数据格式不统一等特点。城市级物联感知平台以全域物联设备统一接入、数据汇聚、资源共享为建设目标，打通融合城市不同管理部门的物联数据，实现感知终端统筹共建，感知数据资源共享。物联感知应具备以下能力： （1）统一标准。建立统一、开放的物联设备接入协议规范，为各行业物联网设备提供统一的物模型。物模型作为产品数字化的描述，为城市数字孪生、数据共享交换、设备共建共享提供坚实的数据标准基础。 （2）统一管理。满足城市全部设备的统一管理，支持百万级以上设备接入和万级以上 TPS 并发数据采集，提供分权分域功能，满足细颗粒度的权限管理，下属各部门共享平台能力。
（3）广泛兼容。标准的建立和统一是循序渐进的过程，物联感知平台需要具备兼容接入城市存量物联设备的能力，针对不同设备种类和品牌，提供灵活、开放的私有协议接入和解析功能。 （4）泛协议接入。城市感知终端包括各类智能传感器和安防监控设备，视频是AI 分析的重要数据来源，也是城市管理部门决策的关键依据，因此物联感知平台应具备智能传感器和视频融合接入能力。 （5）行业使能。物联感知平台应在设备全生命周期管理的基础上，融合视觉算法、行业算法等场景算法模型，挖掘物联数据在垂直行业中的应用价值，提供基于物模型的标准 API 和流媒体播放服务，赋能各场景业务层高效、便捷的数据共享和模块化应用。
信息感知基于城市多源异构大数据进行治理和分析。当前在智慧城市建设中，大数据中心扮演着城市大脑的角色，采集汇聚了来自城市不同业务部门、不同场景的智能设备和不同人群的过程、行为和位置等数据，这些城市主体元素的监测数据组成了大数据中心庞杂的数据源，大数据平台及各类数据挖掘与分析系统组成了大数据中心的数据分析引擎。信息感知应具备以下能力： （1）标准化接入。通过制定数据接口规范，以标准化、模块化的方式进行多源异构数据资源的接入并统一数据标准规范；提供采集全面、动态可配的数据接入机制，实现数据的获取采集、策略配置、任务配置、任务调度、数据加密、断点续传等数据采集功能。（2）自动化处理。通过合理设计 ETL 过程或者使用 ETL 开发工具，提高数据抽取、转换、加载效率。一方面保障采集的数据能正确、完整、规范地加载到数据仓库；另一方面，实现数据整合过程中的异常处理机制，如处理传输异常、数据加载异常、数据结构与质量异常等。
（3）智能化监控。通过定义多种接口规范，实现运维监控管理，完成多源数据平台所有数据处理工作的统一执行调度，包括采集任务调度、资源调度、优先级设定等，统一调度能力包括统一调度配置、统一调度运行、资源控制、调度策略、调度监控等功能。在此基础上，以短信、邮箱等多种方式实现监控预警。 （4）知识化组织。各部门通过数据共享，提取核心数据，形成主数据模型，确定主题域，整合关联数据，形成以业务实体为单位的数据关系网络，即知识图谱。（5）自助化应用。通过建设企业综合服务平台，依托服务权限和数据权限控制实现数据的便捷服务和应用。
事件感知将基于视觉智能、语音智能、语义智能等 AI 算法，实现城市智慧政务、智慧交通、智慧安防、智慧园区等多领域、多场景的事件自动精准识别，提升城市级事件感知能力，为城市应急处置及精细化治理提供服务。 事件感知应具备以下能力： （1）算法快速生产。提供针对城市级多媒体数据的标注、清洗、模型构建、模型训练、模型优化等一站式 AI 模型快速生产能力，构建标准的 AI 算法生产线，具备环节内部、环节之间的自动迭代和自动流转功能。
（2）模型高效管理。支持多框架、多厂商、多来源的AI 模型导入与统一管理，并持续维护 AI 算法仓的模型更新迭代、效果评估、模型加密、版本管理等内容。（3）资源智能调度。支持 AI 服务的动态编排组合，提高模型组合调用效率及事件识别精度；统一监控并管理计算资源、存储资源等，支持资源的弹性调度。（4）事件精准解析。具备快速对接物联网平台、大数据平台的能力，并基于深度融合的 AI 技术对音视频等多媒体数据进行推理分析，构建以人、车、物、事件为核心的视图大数据服务体系，实现事件精准感知、风险预警等智能服务，为城市感知赋能。
交互感知旨在通过 1:1 复原真实城市空间，在细度上将数据颗粒度细化到建筑内部的一根水管、一根电线、一个机电配件，在广度上覆盖了地上的建筑、地下的市政管网和隧道、地铁，建筑外部的一草一木，对城市进行全面数字化建模：可利用GIS 系统实现城市从地下到地上地理信息的数字化，利用 BIM 模型构建城市的三维数据空间画像，同时整合城市遥感、北斗导航、地理测绘信息、智能建筑等城市空间数据，在数字空间模拟仿真组建出虚实映射的数字孪生城市模型。 交互感知应具备以下能力： （1）三维数据高效存储。从空间索引结构、数据组织存储模型、数据编码压缩算法三方面设计数据分布模式驱动的空间索引算法，在索引空间划分的基础上构建了块状组织存储模型，以“块”为单元实现了精度自适应的智能空间数据编码压缩算法，以此来存储城市级三维模型文件。
（2）模型轻量化处理。传统 GIS 多采用点、线、面等表面模型和TIN、网格、构造立体几何等体模型来表达空间对象。这些模型对三维空间关系和拓扑关系的表达不足，难以支持三维的空间分析与计算，并实现有效的三维城市建模。通过自动轻量化处理能力，可在兼顾美观的同时便于浏览加载，提升用户感知体验。 （3）多源异构数据融合。城市设计不仅关注宏观层面的城市形态，也关注小尺度、大比例尺的城市内部结构 , 以及地上、地下的全空间地理信息。在实际应用中，城市设计涉及多种与空间位置相关的基础数据，从时间维度上划分，包括城市的历史、现状和未来的规划数据、业务数据，从设计内容上，分为市政道路管线、地下管线、地上环境、小区建筑、街道广告等数据，从数据类型上，则包含传统的影像、矢量、地形数据，3Ds MAX数据、CAD 数据、三维精细模型，新兴的倾斜摄影模型、激光点云、BIM以及虚拟的场数据等。多源数据融合成为数字城市感知体系建设必须要解决的重大问题之一。
决策感知融合物联感知、信息感知、事件感知和交互感知等能力，打造数字城市泛在感知体系。一方面，充分利用传感器和物联网技术，打造城市末端神经感知网络，将城市的状态感知网络延伸到城市各个角落，实现城市运行状态的“处处可感”；另一方面，通过数据汇聚、人工智能、数字孪生等技术，对收集的海量数据进行高效处理，实现海量数据和城市管理要素的“事事可知”，在城市管理、领导决策、群众服务等全方位打造人民满意的新型智慧化城市标杆。 决策感知应具备以下能力： （1）城市运行一网统管。全面收集城市运行数据，打通市、区（县）、街道、社区等各层级，聚焦城市管理、公共安全、生态环保、应急指挥、特殊人员管理、重大项目保障、防汛防涝等场景，构建城市精细化治理系统，实现跨部门、跨领域、跨层级协同，对城市运行事件实现及时感知和高效处置。
（2）精准决策一屏统览。打造汇聚城市各类数据资源、能够运算处理复杂数据信息的城市中枢控制系统，解剖城市中相互交织的各种因素、互为关联的各个领域、互为影响的各类问题，支撑决策、服务市民，实现城市各个要素的协调运转，让城市管理者能够及时全面了解城市运营管理各个环节的关键指标，增强城市运营管理能力，辅助领导高效决策，实现一屏观天下。 （3）群众服务一网通办。聚焦政府内部业务高效运行，加快推进数据共享和系统对接，全面简化办事材料，推动从“减证便民”向“无证利民”转变。将政务服务设施延伸到社区和基层，构建群众政务办理“10 分钟圈”。同时，通过信息跨部门、跨层级、跨行业共享互认政务服务便捷高效办理为目标，驱动政务服务持续改进实现群众和企业办事“减材料，减环节，减时间，减跑动”，实现各类群众服务一网通办，推动营商环境进一步优化，提升群众办事满意度。
（4）公众出行一码通行。建立统一的码证管理和服务体系，打通各类“互联网+公共服务”系统，贯通人、证的各个场景环节，实现不同公共服务领域二维码之间互认，为企业和群众提供高效精准服务。同时，依托统一的数字身份认证，实现不同空间公共服务信息的共享，免去人们在出行、交通、防疫、人员防控、企业服务等场景重复认证、领取等烦恼，真正让大家实现公众出行一码通行的便利。
