科技日報記者 沈唯
正值客流高峰，管理人員在北京西站地區(qū)感知大數(shù)據(jù)平臺的顯示屏幕前，實時掌握站前廣場、進站口、出租車候車區(qū)等各個區(qū)域的客流情況。一旦平臺監(jiān)測到某處客流量大、人員擁擠，管理人員便能迅速響應，排除安全隱患。這是在北京西站落地的智能監(jiān)測監(jiān)管場景。
兩大智能監(jiān)測監(jiān)管場景——大流量客流智能監(jiān)測場景和基于大模型的實驗室非現(xiàn)場監(jiān)管場景，被列入北京市11項國內(nèi)首創(chuàng)場景成果。面對更加復雜多元的監(jiān)測監(jiān)管需求，智能監(jiān)測監(jiān)管場景的落地，讓城市管理更省人力、更有效率。
增強感知能力 加大監(jiān)測力度
作為特大型綜合性立體交通樞紐，北京西站具有空間面積大、客流量大、室內(nèi)外區(qū)域多等特征。它也是城市級復雜場景的縮影。
“在與場景開放單位北京市重點站區(qū)管理委員會溝通后，我們搭建了北京西站地區(qū)感知大數(shù)據(jù)平臺，并將其接入北京西站應急指揮中心，作為大流量客流智能監(jiān)測場景建設(shè)的重要組成部分。”北京數(shù)原數(shù)字化城市研究中心城市感知技術(shù)負責人唐舟進說。
大流量客流智能監(jiān)測場景集成了多項技術(shù)。唐舟進舉例道，利用多模態(tài)數(shù)據(jù)融合技術(shù)，場景可引接北京西站已有設(shè)施中的海量數(shù)據(jù)，構(gòu)建包含文本、圖像、視頻等數(shù)據(jù)的實時全域多模態(tài)數(shù)據(jù)集。場景中的北京西站數(shù)字孿生模型則通過時空大模型技術(shù)構(gòu)建，實現(xiàn)了“一張圖”容納“人、物、場”全要素表征，有效提升了場景中感知的時間連續(xù)性、語義一致性、區(qū)域顆粒度和精度確定性。
大流量客流智能監(jiān)測場景，無需增加感知硬件，便可輕松實現(xiàn)客流監(jiān)測、大客流預警、人員定位、軌跡跟蹤、車流感知。該場景不僅擁有“無線+視覺”的多模態(tài)感知能力，還能巧妙利用北京西站原有的攝像頭和無線設(shè)備，為每一位旅客的安全保駕護航；同時它也能通過多模態(tài)感知手段，準確識別潛在安全風險，并及時向管理調(diào)度人員發(fā)出預警。
唐舟進介紹，目前，大流量客流智能監(jiān)測場景已在北京西站重點區(qū)域落地。場景覆蓋面積約8.4萬平方米，實時接入40路視頻數(shù)據(jù)，采集127個Wi-Fi接入點和3個溫濕度傳感器數(shù)據(jù)，每日處理超過億級無線消息和TB級視頻數(shù)據(jù)，日客流監(jiān)測峰值約30萬人。
節(jié)省人力資源 提高監(jiān)管效率
作為北京市唯一的國家級經(jīng)濟技術(shù)開發(fā)區(qū)，北京經(jīng)濟技術(shù)開發(fā)區(qū)（以下簡稱“北京經(jīng)開區(qū)”）的監(jiān)管對象分類及其涉及的業(yè)務領(lǐng)域眾多?！坝绕涫菍嶒炇覕?shù)量多、分布廣，需要檢查的內(nèi)容專業(yè)、詳細、嚴格?！北本┖暾\創(chuàng)新科技有限公司副總經(jīng)理韓思淼說，在與場景開放單位北京經(jīng)開區(qū)綜合執(zhí)法局溝通需求時，他們了解到，面對龐大的實驗室數(shù)量，監(jiān)管人力明顯不足，傳統(tǒng)的現(xiàn)場核查核實監(jiān)管手段費時費力，監(jiān)管效率難以提升。
按照北京經(jīng)開區(qū)綜合執(zhí)法局和北京經(jīng)開區(qū)營商環(huán)境建設(shè)局的需求，北京宏誠創(chuàng)新科技有限公司依托北京經(jīng)開區(qū)亦智政務大模型能力，研發(fā)實驗室重點事項非現(xiàn)場監(jiān)管系統(tǒng)，助力基于大模型的實驗室非現(xiàn)場監(jiān)管場景落地，為智慧城市的非現(xiàn)場監(jiān)管探索了新路徑。
韓思淼介紹，場景集成了多源異構(gòu)數(shù)據(jù)采集技術(shù)和深度學習等人工智能技術(shù)，采用多系統(tǒng)對接、跨部門共享、物聯(lián)采集等方式，匯集了運輸備案、危廢處置等多源多模態(tài)異構(gòu)數(shù)據(jù)，并運用自然語言處理、影像分析等手段對數(shù)據(jù)進行自動處理，調(diào)用風險模型篩查問題事項。
過去需要人工審核的備案文件，在新場景中可被自動分析識別。一旦出現(xiàn)與現(xiàn)行政策、標準不符的條款或缺失的關(guān)鍵內(nèi)容，就會迅速形成改進建議和監(jiān)管執(zhí)法線索，有效提升實驗室整體監(jiān)管效能與管理水平。為防范化解實驗室潛在安全風險，以危險化學品管理為例，新場景通過整合多源監(jiān)管數(shù)據(jù)，對“進”“用”“出”三端信息進行智能AI篩查比對，實現(xiàn)跨領(lǐng)域自動采集與智能分析，發(fā)現(xiàn)問題數(shù)據(jù)，生成執(zhí)法線索，為監(jiān)管部門提供高效非現(xiàn)場監(jiān)管支撐。
基于大模型的實驗室非現(xiàn)場監(jiān)管場景，形成了“監(jiān)管數(shù)據(jù)多源匯聚、問題線索智能篩查，現(xiàn)場執(zhí)法非現(xiàn)場驅(qū)動”的閉環(huán)監(jiān)管模式，做到“無事不擾、無處不在”。目前，該場景已在北京經(jīng)開區(qū)落地，監(jiān)管范圍覆蓋數(shù)百家實驗室，使問題發(fā)現(xiàn)率提升70%。
“新的監(jiān)管場景讓監(jiān)管人員能有的放矢發(fā)現(xiàn)問題，也減少了對被監(jiān)管企業(yè)的擾動，雙方都能從中獲益?！表n思淼說。
持續(xù)開放場景 促進供需平衡
智能監(jiān)測監(jiān)管場景建設(shè)初見成效，兩大場景也有望在更大范圍內(nèi)推廣。大流量客流智能監(jiān)測場景的監(jiān)測效果得到北京市重點站區(qū)管理委員會的認可；基于大模型的實驗室非現(xiàn)場監(jiān)管場景也展現(xiàn)出可復制性，通過物聯(lián)感知等多元數(shù)據(jù)接入、創(chuàng)新數(shù)據(jù)挖掘以及風險模型矩陣的擴展，可在危廢管理、職業(yè)衛(wèi)生監(jiān)管等更多領(lǐng)域發(fā)揮作用。
在推進場景落地的同時，唐舟進也提出了場景建設(shè)中存在的問題。經(jīng)過在北京西站的實踐探索，北京數(shù)原數(shù)字化城市研究中心發(fā)現(xiàn)，預訓練大模型往往難以滿足行業(yè)應用的具體需求，需要通過微調(diào)訓練和蒸餾進行模型增強。這就需要依托用戶私有數(shù)據(jù)構(gòu)建訓練數(shù)據(jù)集。
視頻監(jiān)控信息、人員身份信息等私有數(shù)據(jù)具有強安全、強隱私屬性，模型訓練只能依托本地有限的數(shù)據(jù)開展。但不同場景下的數(shù)據(jù)，即使類型和屬性相近，也難以構(gòu)建統(tǒng)一數(shù)據(jù)集。因此，唐舟進認為，在確保安全隱私的前提下，構(gòu)建面向大模型的多模態(tài)公共數(shù)據(jù)集，對于智能監(jiān)測監(jiān)管類場景未來的進一步建設(shè)非常重要。
而在韓思淼看來，場景建設(shè)前期，場景供需雙方密切溝通、共同打磨場景，是促成智能監(jiān)測監(jiān)管場景順利落地的重要保障。
“智慧城市場景創(chuàng)新需求清單的發(fā)布，讓我們對技術(shù)的應用場景有了新的認知。也正是因為場景開放單位提供了平臺，我們的技術(shù)成果才有了更多實踐和優(yōu)化的機會?！表n思淼說，希望有監(jiān)測監(jiān)管需求的相關(guān)部門，能夠繼續(xù)加大場景開放力度，為企業(yè)提供更多場景機會。
