人工智能(AI)是当前世界影响较广的颠覆性技术，正深刻改变人类的生活方式和社会发展格局。智慧城市及智慧社区是人工智能技术率先落地的较大的应用场景，智能语音、智能视觉、图像感知、视觉计算、城市大脑等人工智能技术在城市运行的多个方面，如社会管理、公共安全、社区服务等得到不同程度的应用。人工智能技术正在快速推动智慧社区的智能化升级，实现社区治理更自主的信息捕捉、更智慧的分析判断、更智能的辅助决策。本文从人工智能社区（即AI社区）的内涵出发，研究探讨智慧社区建设中人工智能的应用现状和策略建议。

AI社区的内涵

人工智能是在数学、计算机科学、控制论、信息论、神经心理学、哲学、语言学等多学科研究的基础上发展起来的一门综合性交叉学科。其目标是开发与人类智能相关的创新科技，形成一种智能机器的推理、学习和解决问题的能力。智慧社区是利用物联网、云计算、移动互联网、信息智能终端等现代信息技术，通过对各类与居民生活密切相关信息的自动感知、及时传送、整合分析和发布，实现对社区居民日常生活要素的数字化、网络化、智能化、互动化和协同化，通过信息化改变社区居民的工作、生活方式、生活环境。

人工智能社区即AI社区是智慧社区引入人工智能技术后迭代升级的产物，是一种基于海量信息和智能处理的全新社区形态。具体来讲，是在社区已经使用物联网、大数据等信息技术的基础上，融合机器学习、算法推理等人工智能技术，提升社区治理和公共服务的智能化水平，重构居民生活与社会组织关系的一种新型社区治理模式。

AI社区不是社区原有数字化、信息化管理模式的简单升级，也不仅是视频监控、物联网、移动互联网等技术在社区管理方面的引入应用，应当理解为社区治理从信息化向以计算机辅助决策的智能化发展的更高阶段，具体体现在“四个能力”上，即具有“更全面的人、物、事件等信息感知能力，更强大的信息资源整合和数据处理能力，更科学的监测分析和辅助决策能力，更高水平的风险防控和智慧服务能力”。其核心特征是将“数据”作为社区治理要素的重要资源，并通过各类智能终端和管理平台，使社区治理达到“感知—认知—决策”全链条的智能化能力。人工智能成为推进社会发展的一个重要驱动力，是社区现代治理发展的必然趋势。

社区AI技术应用的三大场景

目前人工智能在社区的应用主要围绕“公共安全、公共管理、公共服务”三大场景，重点在态势监测、风险预测、辅助决策三个方向借力人工智能技术赋能，构建了智慧安防、智慧消防、智慧政务、智慧物业、智慧养老、智慧医疗、智慧家居、智慧教育、智慧商区等多个典型应用场景模块，这些应用随着社会民生和经济的发展，呈现出不同场景差异化、多样化和阶段性的特征。随着智慧社区的不断发展演进，还会有更多的应用场景融入到AI社区的总体架构中，形成可扩充、可迭代、可复制、可推广的模式和体系，进一步提高城市治理的智能化、精细化水平。

场景一：AI赋能公共安全

公共安全是人工智能技术在社区落地应用较广、相对也较成熟的领域，其涉及网络、软件、安防等不同专业，形成了智慧安防、智慧消防两个主要场景模块。智慧安防是在前期智慧公安等项目建设的基础上，融合了社区综治中心、网格中心、公安、城管、党建、民政等数据平台，通过设置视频监控、出入口控制、人员车辆卡口、信息卡口、移动巡防等神经元传感器，部署WiFi探针、一键报警设备等数据采集报警前端，实现小区数据实时采集和即时预警，形成闭环处置模式，构建起基层立体化治安防控体系，为社区提供全面的安全保障。在智慧消防方面，社区加装烟感、温度、可燃气体探测等传感器，并通过物联网连接，实现火灾预警、全境监测、智能巡检等功能，推动了社区消防由被动式管理向主动式管理演进。

场景二：AI赋能公共管理

人工智能技术在社区公共管理的应用主要在智慧政务、智慧物业方面。智慧政务通过建立适于政府服务与决策的人工智能平台，运用面向开放环境的决策引擎，使人工智能在复杂社会问题研判、政策评估、风险预警、应急处置等重大战略决策方面得到推广应用。智慧政务整合了社区事务办理的多种信息，包括居住证、医疗保险、民政救助、廉租房租赁等，实现民政、社保、公安等多部门之间的业务协同，为居民提供便捷的业务办理和咨询服务，畅通政府与市民的交互渠道。

人工智能在社区管理应用的另一个重要功能就是运用数据关联技术、智能信息处理技术等分析和梳理社区采集的海量数据，排查隐患，破解社区管理的一些“老大难”问题。物业公司借助智慧平台通过人脸识别及通行异常、陌生人徘徊等基础关联数据的分析、挖掘，预测社区可能存在的群租、传销居住等内容；通过视频监控、图像识别技术对高空抛物、车身划痕、乱倒垃圾等现象取证，整治社区顽症；通过人脸大数据技术实现对社区影响稳定的重点特殊人群的精准管理。另外，还可提供小区水质、窨井、车辆等管理和服务，实现机动车和非机动车停车充电等有效管理，提升管理的精细化水平。

场景三：AI赋能公共服务

人工智能技术可大幅提升物业的服务质量。区别于传统的物业服务模式，智慧物业高度集成了物业管理涉及的各个系统，通过社区智慧平台完成各物业系统间联动，实现社区事件的智能监控、智能响应、智能控制，不仅应用在小区停车、报事报修、远程抄表、安防消防、小区环境监测等基础服务上，甚至还应用在街区环卫、养老服务等方面，实现垃圾分类和满溢告警，居家老人远程监护，大气粉尘和噪声污染监测等，提升居民服务获得感。

影响AI社区发展的关键技术

从人工智能的角度看，智慧社区是人工智能落地的一个应用场景；从社区治理的视角看，人工智能技术是社区管理智能化的一种手段或工具。因此，研究者既要关注人工智能关键技术的发展，同时也要加强对人工智能与智慧社区应用模式的关联性研究，以推进人工智能与社区管理的应用融合。

人工智能领域的研究范畴非常广泛，包括图像识别、语言识别、自然语言处理、专家系统、神经网络、遗传算法等。算力、算法、数据是人工智能发展的三大核心要素，推动人工智能从计算智能向感知、认知智能的更高阶段发展。人工智能在社区应用的技术体系可概括为机器学习、自然语言处理、图像识别以及人机交互四大模块。

一、机器学习——以深度学习、增强学习等算法研究为主、赋予机器自主学习并提高性能的能力。主要应用在智慧安防、数据中心、智能家居等场景。目前机器学习需要通过大量经过准确标记的数据进行训练以提升智能水平，面对数据有限的情况，传统的机器学习技术的性能往往不尽如人意，基于小样本的无监督学习被认为是机器学习的重要突破方向，成为众多研究者追捧的研究对象。

二、自然语言处理——基于声音或文字等人类语言的数据化、框架化的研究，将人类语言转化为计算机程序可以处理的形式，以及将计算机数据转化为人类自然语言的形式，从而让计算机可以理解人类的语言。主要应用在社区智慧平台的知识图谱、深度问答、推荐引导、模型处理等场景。当然，让机算机理解人类自然语言是十分艰难的任务，自然语言理解最大的困难在于对知识不完整性、不确定性、模糊性的处理，需要建立一个支撑语言理解与交流的庞大且复杂的知识体系。

三、图像识别——图像识别是计算机视觉的一个分支领域，对静动态图像识别与处理等研究，包括图像获得、图像过滤和调整、特征提取，对目标进行识别、测量及计算，使计算机能够采集、分析和理解图片或多维度数据，拥有类似人类视觉的功能。主要应用在智慧安防、智能家居、智慧养老、智慧教育、智慧商区等场景。图像识别具体有人脸识别技术、车辆识别技术和视频图像处理分析技术等，目前标准场景下的人脸识别已经普遍应用，而对于跨摄像头、跨空间的目标人物检索，行人重识别技术即跨境追踪技术的研究受到越来越多的关注，另外，对面部遮挡的人物识别（如戴口罩人脸识别）也是研究的热点。

四、人机交互技术——人机交互是指计算机系统跟用户可以通过人机交互界面进行交流，实现互动。主要研究包括计算机图像学、交互界面设计、语音视觉交互、增强现实等。人机交互集成了语音识别、手势识别、表情识别、肢体动作识别等交互形式的技术，其核心是人机交互的智能化，即要使“人—机”互动变得像“人—人”互动一样自然、流畅。

目前，基于核心算法、大数据和专家驱动的新一代人工智能科技快速发展，在社区治理很多领域已经有了比较好的应用。人工智能的优势主要体现在感知智能、认知智能、决策智能三个突出能力，知识表示方法、深度学习、跨界融合、人机协同、群智开放、自主智能等人工智能关键技术在智慧社区的应用还在不断成熟和深化。

存在的问题及对策建议

前期的智慧社区侧重于基础设施的信息化建设，但智能化水平不高。当前AI社区建设面临的主要问题是：

一是要提升感知和传输质量。在前期智慧社区建设中，随着机器视觉等技术的重大突破，在感知层面人工智能技术的赋能应用较为成熟，但依然存在不少问题。如社区传感器布设不合理，产生了大量感知盲区；不同体系的感知终端间缺少联接协同与内容交互，难以形成“大协同”；感知前端缺乏数据分析识别能力，大量感知数据的传输容易造成网络堵塞，需增强精准感知和自动识别功能。

二是要强化数据治理能力。目前智慧社区的数据有了初步的积累，但数据的可用性较低。一方面海量的数据占据了大量存储资源，另一方面有价值的数据却难以有效获得，存在数据标准、接口不统一，信息孤岛，业务与数据关联度不够等问题。

三是要充分挖掘大数据价值。目前以深度学习为代表的机器学习技术依然存在很大的局限性，如训练过程需要大量的数据，对于训练数据的质量要求较高，训练出的结果对相似场景的应用性不好，难以通过局部的修正来调整计算结果等，需要开发更有效的机器学习技术与模型，更高效地解决海量数据依靠人工处理或“沉淀”在数据库中的问题。

四是要提高人工智能辅助决策水平。智能辅助决策在图像识别及部分游戏领域有非常好的成效，但是面对社区复杂事务的管理决策，还存在较大的偏差，需要进一步研究人工智能在事件预测和决策任务中的应用，从技术、道德伦理、责任划分等多方面综合考虑，提升人工智能决策赋能的能力。

针对上述四个问题，可以有针对性地开展技术攻关，满足社区精准感知、数据融合与智能决策方面的需求。

在数据感知与传输方面，目前的研究热点是智能前置技术，提升前端智能算法的成熟度，研发适合于前端计算节点、占用较少计算资源和存储资源的轻量级算法、程序库、智能分析模型等软件技术，以及提高前端芯片、传感器等主要器件性能，从传统的“事后查阅录像”向“事中及时响应”转变，提高实时性，提升监控价值；同时在5G技术即将推广应用的大背景下，开展5G技术在社区智能化治理中的应用研究，在利用5G解决高通量数据快速传输的同时，针对与5G兼容的高可靠性+低延迟实时监测采集技术、高通量的数据快速挖掘分析技术、同步预警技术、前后端一体化的管理平台功能优化等技术体系进行系统研究，打造“全覆盖、全天候、智能化”的数据传输体系。

在数据治理方面，针对现有大数据存在的数据体量大、非结构化数据比例高、不同系统或平台的数据共享难、数据质量参差不齐等特点，围绕社区非结构化视频监控数据、结构化职能部门数据以及其他社会资源数据等各类信息资源，研究数据采集、多源异构数据融合标准，形成跨媒体跨平台的大数据池与结构化数据库，为社区综合管理应用做好数据准备。

在大数据价值挖掘方面，需要面向社区运行管理的人、车、物、场地等多模式场景的复杂性，按既定业务目标，对大量的数据进行探索和分析，通过算法搜索隐藏于其中的有价值信息，并进一步将其模型化。在数据深度挖掘中，除了优化数据算法以外，更需要系统设计人员充分理解业务场景，能基于业务的理解找到所需的关键数据，实现业务、数据与技术的充分结合，从而更高效地实现数据挖掘。

在人工智能辅助决策方面，基于人工智能技术的大数据分析，通过数据量化，建立社区基本元素如居民、车辆、基础设施等基本信息和行为的模型，构建高度智能化、高度信息融合的数字孪生系统，具备面向复杂业务的信息协同感知能力，能够实时展示业务需求驱动的社区全状态全息信息，根据历史数据和当前决策推测关键状态信息的未来走向，形成可评价的决策评估标准，评估当前决策的短期和长期影响，持续修正和完善决策体系，辅助社区管理者做出科学理性判断，避免分析决策时管理者对直觉的过分依赖。

从宏观层面而言，国家实施新一代人工智能发展战略对我国创新社会治理能力的要求提到一个新高度，要围绕社区治理的难点和社会民生发展的迫切需求，加强新一代人工智能技术与社会治理体系的有机结合，以场景驱动与治理创新融合试验为抓手，系统推进人工智能在社区治理的创新策源与技术迭代发展，推动人工智能应用场景在社区落地。

一是加强对人工智能技术发展态势的分析研判。准确把握国内外新一代人工智能技术、产业的发展趋势，掌握该领域的重大科技前沿及突破性进展情况，开展人工智能与社区应用模式关联性研究，系统研判相关技术与应用场景的关联强弱，清晰定位当前及中长期的发展重点，形成智慧社区发展的新动能。

二是强化数据治理能力，创新现有数据治理机制。数据是人工智能发展的三大核心要素之一，也是我国在这一领域的优势，要强化社区数据治理的顶层设计，实现思维观念从“数据管理”向“数据资产”的转变，理顺数据共享与数据治理之间的内在关系，分类推动数据资源有序开放，建立数据安全标准和评估体系，围绕人工智能在社区应用场景构建行业开放性大数据训练库。

三是加快形成社区示范应用，打造应用场景创新生态。围绕社区安防、消防、政务、物业、养老、医疗、家居、教育、商区等开展技术研发与产品创新，重点建设多元化场景应用的示范项目，打造以现代信息技术和人工智能领域龙头企业为核心的协同创新生态，加快产业链创新合作和开源开放平台建设，持续探索新型应用模式。

四是打造专业化的智慧社区治理人才队伍。在前期智慧社区建设的过程中，往往存在“技术专家不懂社区治理，社区管理人员不懂技术”的情况，需要培养跨学科、跨专业的特色研究团队，形成“AI+社区治理”人才队伍，为人工智能技术在社区治理应用，提供专业化的智力和技术支持。

五是有意识地引导社会资本投入参与。目前的智慧社区还是以政府专项扶持为主，资金来源单一，要制定政策支持企业加大这个领域的投入，引导产业基金、投资基金等多元社会资本支持AI社区发展。

智慧社区建设是一个复杂的系统工程，而人工智能还处于弱人工智能阶段，必须循序渐进地解决算法的实战能力、数据结构化等，甚至芯片、传感器、操作系统、云计算、大数据等硬件和基础层面问题，推进应用场景和创新生态建设，未来的智慧社区一定会在融合AI技术和现代信息技术等领域得到高速发展，让我们的生活更美好。

（本文为上海市科委软科学研究计划“社区领域人工智能关键技术要素与应用模式研究”，课题编号：19692110304；作者就职于上海新能源科技成果转化与产业促进中心）

参考文献

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