一分钟讲解AI城管的相关知识

　　AI城管内容涉及城市的方方面面。为便于管理，住建部将城市管理对象分为事件类和组件类两大类。

　　AI城管包括市容环境、宣传广告、施工管理、街道秩序、突发事件等事件。组成部分包括公共设施、交通设施、市容环境设施、园林绿化设施、宅基地等组成部分。

　　在5G、人工智能、云计算、大数据、物联网等新兴技术迭代更新的推动下，智慧城市建设不断提速。以创新理念和技术手段推动监管创新和服务创新，已成为城市精细化管理运营的方向。

　　城市管理也逐渐转向“互联网”的发展趋势。在不断优化管理流程的同时，也在积极探索智能化、数字化的城管模式。

　　AI城管的商业挑战

　　1)问题发现效率低，人工成本高

　　稽查员队伍负责城管事件的日常检查、报告、核实、核实、普查。是巡检中发现问题的主要来源，很大程度上取决于采集人员的专业水平，人工成本高;缺乏智能化、自动化手段及时发现城管问题，效率低下。

　　2)数据分析手段少，时效性差

　　数据收集不完整不利于管理的深化;实时数据差，无法形成定量分析;缺乏数据聚合分析，对城市管理和公共服务的判断只能停留在定性层面。

　　3)数据分散，部门协调困难

　　部门之间“割据管理、制度建设各自为政、数据分散”，疑难案件缺乏统筹管理，处理部门推诿扯皮，问题不能及时解决，基层工作难以开展。

　　4)系统孤立，数据壁垒严重

　　平台重复建设、系统孤立、数据汇聚困难、缺乏统一的数据分析和决策体系，形成了决策的科学依据。

　　二、AI城管方案要求

　　针对城市管理中的一些核心问题，如道路占用、车辆占用、车辆违章停放、街道垃圾堆放、井盖丢失等，构建智慧城管监管平台，消除“信息孤岛”，实现智能监管、信息共享、业务协同，及时发现、处理和解决城市运行中出现的各类问题。

　　利用物联网、云计算、大数据、移动互联网、人工智能、GIS 等技术，通过智能检测、智能识别、智能预警等，从多个维度分析业务中人、车、物和事件，构建城市管理可视化平台，实现对城市管理问题的自动识别、采集、取证等功能，扩大城市管理可视、可控范围，提高城市管理的智能化程度。

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