——南京“城市之眼”构建城市治理新范式

随着数字中国战略的深入推进，数据要素已成为推动城市治理现代化的核心引擎。2025年中央城市工作会议明确提出“创新城市治理的理念、模式、手段”，为新时代城市治理指明了方向。在此背景下，江苏省南京市以“城市之眼”项目为依托，构建了一套以“感知全域化、算力集约化、应用智能化”为核心的城市治理新范式。

南京市“城市之眼”感知系统融合平台项目（以下简称“项目”）由南京市城市数字治理中心与联通数字科技有限公司联合打造。项目围绕“数据要素×城市治理”主题，通过融合视频监控、物联感知、视觉算法等多源信息，构建了“1+N”智能中枢架构，实现从数据归集、治理、分析到服务应用的全流程闭环。

在技术架构上，项目集成“视频联网平台”“物联感知平台”“视觉大模型算法平台”与“感知融合服务管理平台”四大系统模块，形成“感、算、融、用”一体化能力体系。通过视觉AI（人工智能）大模型技术，实现对非结构化数据的实时解析与零样本算法生成，推动城市治理从“经验驱动”向“认知驱动”转型。

应用场景定义

项目聚焦城市治理中的高频、高难、高风险场景，涵盖防汛防台、交通管理、城市管理、公共安全等多个领域，形成三大典型应用路径。

体系化数据归集治理，提升设备检索效率。项目围绕“采、治、管、用”建立全闭环治理流程，通过制定统一的数据标准与接入规范，推动跨部门业务流程再造，并配套开发自动化治理工具。在此基础上，形成“制度+技术+协同”的治理模式，建立跨层级、跨区域的设备共治机制，构建以“一机一档”为核心的标准化数字档案，形成涵盖设备属性、空间位置、权属单位、运行状态等多维标签体系，支持模糊检索、组合筛选与空间可视化查询，实现对全市27万路视频监控和32万物联设备的动态纳管与智能运维，使设备平均检索时间下降70%，资源调度准确率达99%以上。

多元协同调度，提升城市监测效率。项目打通燃气、供水、桥隧、管廊等实时物联数据与12345热线、119消防、122交通等业务系统数据，通过时空关联与事件融合，构建动态更新的城市运行状态知识库。基于多源信息融合模型，实现对安全隐患、设施异常、环境风险等城市运行要素的智能检测与自动定位。如在应对台风“贝碧嘉”期间，平台利用积水识别、树木倒伏等智能算法对169路重点区域视频进行实时布控，24小时内自动生成74处积淹水风险告警。通过事件工单系统同步派发至应急、城管、排水等部门，开展联合处置，将传统人工巡查上报的处置响应时间从平均4小时缩短至30分钟内，整体应急响应效率提升8倍。

算法赋能场景，降低人力支出成本。项目基于视觉大模型构建可迭代生长的算法平台，实现从业务需求分析、样本标注、模型训练、在线测试到场景部署、效果反馈的全流程闭环管理。在城管执法场景中，为385路重点区域摄像头配置暴露垃圾、占道经营、违规广告、设施损坏等48类智能识别算法，通过多算法协同分析与视频复核机制，将事件识别平均准确率提升至90%以上，日均自动发现并派发案件约1200件，替代基层巡查人员约50%的日常巡检工作量，每年可节约人工巡检成本数百万元，同时实现城市管理问题从被动处置向主动发现的模式转变。

典型应用流程

“城市之眼”平台通过构建“数据—算法场景”的完整闭环运行机制，系统性地推动城市治理向智能化、精准化方向升级。其典型应用流程具体展开如下：

数据归集与治理。依托统一的物联感知平台与视频联网平台，接入并整合来自摄像头、传感器、业务系统等多源异构数据，通过标准化清洗、质量管控与元数据管理，形成逻辑统一、分层清晰的城市级数据资源湖，为上层智能应用提供高质量、可复用的数据基底。

AI解析与算法生成。基于视觉大模型对海量视频流进行实时解析，自动提取人、车、物、事件等多维度结构化信息，形成语义化标签体系。平台提供可视化算法工厂，支持通过零样本学习快速生成新算法，并借助小样本迭代优化模型性能，实现算法从需求到部署的敏捷响应。

场景化服务输出。通过感知融合服务管理平台，将解析后的数据与算法能力进行标准化封装，形成可灵活调用的API（应用程序编程接口）服务模块，面向城管、交通、水务、应急等部门提供“即插即用”的定制化场景解决方案，如占道经营识别、积水监测、消防通道占用预警等。

事件闭环处置。建立“自动感知—智能派单—协同处置—核查结案”的全流程数字化管理闭环。平台自动识别事件后，实时生成告警工单，依据职责清单智能分派至相关处置部门，并跟踪督办整个过程，实现跨部门协同处置与效能反馈，显著增强城市“一网统管”的实战能力。

以“道路不洁”智能检测场景为例，平台可根据语义描述自动搜索并聚类历史视频中相关画面，快速构建训练样本集，在1分钟内完成检测算法的初始训练与部署，实现对路面垃圾、泥沙堆积等事件的实时识别，并自动推送告警至责任单位，实现从发现问题到处置跟进的全程自动化。

具体应用案例与价值

（一）具体案例

交通违法精准治理。项目为南京市交通部门部署了覆盖关键路段与节点的192路高清视频全解析算法系统。该系统通过人工智能视觉技术，对各类交通违法行为进行全天候自动识别、抓拍与视频证据固定并自动生成符合执法规范的证据链。系统与交通管理非现场处罚平台深度对接，实现违法数据实时上传、自动审核与处罚流程线上化，有效缩短了从违法发现到处理反馈的周期，大幅提升了交通执法效率与震慑力，显著提升了重点区域的道路通行秩序与交通安全水平。

文明城市智能巡检。在某区，项目上线“共享单车违停”智能算法，对辖区内重点街道、地铁口、商圈周边等区域不间断自动巡查。算法自动识别违规停放的单车，实时生成包含时间、地点、图片的告警信息并通过相关业务平台自动派发至相应的网格管理员，彻底改变了依赖人工步行巡检的传统模式，实现7×24小时自动化、精准化城市管理，累计节约基层巡查人力超70%。同时，在火车站等重点交通枢纽布控“公共区域卧睡”识别算法，一旦检测到相关不文明行为，系统将自动触发现场定向广播设备进行语音提醒并将事件信息同步至站区管理人员，实现了从被动发现到主动干预、快速处置的管理模式升级。

防汛防台智能响应。在应对2025年台风“贝碧嘉”过程中，平台充分发挥视频与物联数据融合分析能力，实时接入低洼路段、下穿隧道、河道等重点区域的监控视频并融合了雨量计、水位传感器等物联设备的实时数据。通过内置的积淹水识别算法模型，平台自动分析视频图像特征与水位数据，快速、精准地识别并定位城市内涝风险点，在24小时内自动生成并推送了超50个积淹水告警工单。这些信息通过应急联动系统，实时同步至水务、城建、应急及属地管理部门，支撑相关部门快速调派抢险力量、布设排水设备、实施交通导改，实现了灾情“早发现、快定位、速处置”，将应急响应平均时间缩短了60%以上，有力增强了城市在极端天气下的防灾减灾与快速恢复能力。

（二）价值成效

治理效能稳步提升。平台日均完成算法解析与调用超20万次，对各类城市治理事件的智能识别综合准确率稳定在90%以上，有效替代基层巡查、上报等重复性劳动，推动一线工作量整体下降约50%。

经济效益成果显著。通过全市感知资源的统一规划、集约建设和共享复用，避免了各部门重复投入与资源闲置，实现了建设与运维成本的大幅优化。经综合测算，该模式每年可节约财政资金超7000万元。

决策支持全面升级。基于多源数据融合与时空分析，构建了动态鲜活、一屏统览的城市运行态势“一张图”，为跨部门指挥调度与综合决策提供直观、实时的数据支撑。该模式使事件派发与资源调度的平均效率提升15%以上，推动城市治理模式由事后处置的“被动响应”，向风险预警、问题预判的“主动预见”深刻转变。

“城市之眼”项目是数据要素与城市治理深度融合的典范，通过“感知+AI”双轮驱动，构建了可复制、可推广的“数据要素×住建”新模式。该项目不仅为南京市城市治理现代化提供了强大支撑，也为全国智慧城市建设提供了“南京方案”。未来，随着数据要素市场的进一步完善，“城市之眼”将在更广领域、更深层次释放数据价值，助力数字中国建设迈向新高度。

南京市城市数字治理中心供稿

2026年1月9日《中国建设报》头版