基于物联网技术的社会治理智能感知体系研究

丁浩 曹磊 周成兵

摘要：智能物联网技术的迅猛发展，推动了社会治理向数字化、智能化方向迈进。文章深入研究了泛在感知和人工智能技术在社会治理智能感知系统中的应用，探讨了多源异构社会治理数据的泛在智能感知、共享感知模式、精准智能分析等三个核心技术问题。文章从调研分析、关键技术探索和社会治理应用三个维度出发，构建了社会治理智能感知体系，探索了泛在物联网在社会治理中的实际应用，并给出了提升物联网技术在社会治理中应用效能的建议。

关键词：物联网；社会治理；智能化

中图分类号：TP393        文献标识码：A

文章编号：1009-3044（2024）07-0083-03

开放科学（资源服务）标识码（OSID）

1 概述

社会治理智能化是在网络化和网络空间的基础上，借助大数据、云计算、物联网、视联网、AI等先进技术，重构社会生产与社会组织之间的相互关联，以提升社会治理的层次和水平，使治理过程更加优化、科学、智慧[1]。智能物联技术在泛在性、智能化、安全性等方面具有明确的靶向性和实践性，为流动性社会治理和智慧治理共同体的构建提供了新的契机和机遇[2]。

2 研究现状和发展趋势

随着物联网技术的快速发展，基于物联网技术的社会治理智能感知体系研究逐渐受到关注。国内外学者致力于社会治理智能感知体系的建设和优化，通过物联网技术实现对社会治理环境的实时感知、数据采集和分析，并将物联网技术与人工智能、大数据等技术相结合，构建智能决策系统，以支持和优化社会治理决策。

在文献[3]中，Mehmood Y等指出物联网是一项前沿技术，它将众多具备传感、驱动和计算能力的数字设备与互联网连接，从而在智慧城市背景下改善基础设施、运输系统、减少交通拥堵、优化废物管理以及提升人类生活质量。他们还设计了一种用于智慧城市应用的开源物联网平台。文献[4]利用扩展的Brunswik透镜模型作为框架，阐述了传统政策分析和决策实践之间的差异，并为政府的实践、流程和治理结构提供了一套关于人工智能的信任建议。文献[5]讨论了智慧城市建设和发展过程中遇到的新机遇和挑战，特别是关于智慧城市中区块链系统部署的安全问题，以及人工智能和区块链技术融合的要素，这对智慧城市的形成具有重要意义。

3 泛在社会治理物联网智能感知体系

泛在社会治理物联网智能感知体系包括泛在智能感知、数据安全可信共享感知模式、AI治理数据挖掘三个部分。泛在智能感知包含多源异构数据感知与物联网协议融合与多模混合组网两个部分，实现社会治理数据的多元、及时、广泛收集。安全可信数据共享感知包含有主管部门数据计算边缘处理，区块链数据安全可信共享和区块链社会治理数据池三个部分，通过区块链技术构建社会治理数据池，实现物联网横向跨领域数据分能共享，纵向数据高效流动与信息全感知，实现数据先联网后增值的发展模式。AI治理数据挖掘则通过挖掘水平化和垂直专业化平台之间的相互渗透，提升平台开放性，融合区块链和人工智能技术，构建面向社会治理应用的数据关系网络，从而实现社会治理事务智能化服务水平的持续提升。

3.1 基于物联网技术的泛在智能深度感知

利用物联网终端、高空无人机、视频监控、手机、群智感知终端等物联网终端，通过软硬件耦合，提升不同终端间协作能力，构建统一的物联网感知设施标识，完成物联网社会治理共性平台感知。通信接入网采用协议融合与多模混合组网技术支持具有远距离、低功耗、快响应、高可靠和易实施等特点。按距离和速度的不同要求选择5G、NB-IoT、LTE-M和 MQTT、CoAP等物联网通信协议传输本地感知数据。通过协议融合和多模混合组网技术，将不同的物联网终端连接在一起，形成物联网协议融合与多模混合组网，实现天地一体、全域覆盖、全程贯通的社会治理数据感知。

3.2 基于联合区块链-联邦学习的安全可信数据共享感知

针对同一行业领域、同一企业内的数据共享，采用區块链技术来实现终端参与者之间的直接数据共享；而对于不同行业、不同部门间的数据共享，则采用差分隐私联邦学习数据共享架构，以训练模型共享代替数据直接共享，并通过差分隐私加噪保证源数据的不可推断。

对于敏感信息，终端参与者设置访问策略。基于区块链技术的数据共享主要包括智能合约的签订、身份的认证、秘钥分发、数据加密、数据上传、访问密文等部分，将智能合约引入数据共享中，形成可执行偏差的多边拍卖智能合约。

3.3 面向社会治理数据的智能分析

在泛在社会治理物联网智能感知体系中，通过应用机器学习、深度学习和数据挖掘等技术，可以对大规模的社会治理数据进行自动化和智能化的分析，发现数据中的潜在规律、趋势和异常情况。这样可以帮助决策者更好地理解和把握社会治理的现状和趋势，提供科学依据和决策支持，促进社会治理的精细化和智能化。智能决策的重要问题是对社会系统参与者的复杂行为进行建模和预测。社会系统可以看成是一个由独立个体和个体间通过接触、社会联系、互联网等关系建立的连接而形成的复杂信息系统，实际的复杂信息系统通常具有巨大规模和动态规律，大规模复杂系统群体行为具有突发性、随机性和动态等演化特征，是在复杂框架下通过动态迭代演化实现的。复杂系统的智能演化需要给出群体在多尺度、多层次下的表示模型，并揭示个体之间在随机性和非线性关系的作用下的演化过程的动力学规律和特征。

4 智能感知关键技术

4.1 多源异构治理智联网平台技术

多源异构社会治理智联网平台技术融合物联网、移动终端混合感知机制，解决了通信受限下的城市数据的可靠实时自主协同感知难题。数据的实时感知与可靠传输是实现智慧城市协同治理的关键之处，将移动终端所携带的传感器（如空气质量传感器、风速传感器等）作为数据感知的一个来源，形成一种固定传感器+移动终端的混合数据协同感知机制，提高城市数据的感知维度和粒度，构建协同混合感知模型。为减轻基层人员工作量，提高治理效率，采用传感器的手段进行前端感知。以人工智能、机器学习、图像处理、移动互联网和地理信息系统等先进技术，实现对多域异构数据的协同处理，完成城市管道泄漏、水质超标、河道漂浮物、车辆违停、网格员离岗以及车辆不在位等事件的自主感知，形成全时段、全覆盖的城市协同治理新模式。

4.2 社会治理全域数据时间同步技术

针对大型公共建筑内部、长距离地下建筑、超长隧道等半封闭狭长空间的全域数据感知，由于其工作环境和通信环境的特殊性，現有面向地面WSN的时间同步方法无法直接应用。针对衰落信道下的无线传感网络，我们采用基于一致性的时间同步方法，通过邻居节点间的信息交换实现同步控制构造，以实现无需维护网络拓扑的低功耗分布式时间同步。为了增加时间同步对网络拓扑的鲁棒性，并考虑到半封闭狭长空间中晶体振荡器存在的不确定性时钟频率漂移，我们基于漂移有界模型建立节点时钟的二阶特性方程。通过时钟信息广播方式进行网络节点间的时钟信息交换，并根据与邻居节点时钟状态的不一致性构造同步控制器来调整自身状态。最终，整个网络时钟状态将趋于一致，实现整个网络的全局时间同步。

4.3 多模态数据协同生成模型技术

全域数据真实样本具有独特性、稀缺性、不均衡性和异构性，因此全域数据处理需要解决域偏移、样本不平衡、模型遗忘等问题。以图像、文本、音频为代表，我们构建了多模态数据合成的协同生成模型，实现了多模态数据的协同生成。为了拓展多模态数据处理的应用，我们在最大值最小化的优化框架下，联合优化了多种模型压缩技术，提高了压缩过程的稳定性，实现了生成的高效性。多模态数据由于其异构性和复杂性，各真实分布具有不同的采样程度。往往某个模态的数据丰富，而相关的另一模态的数据稀少甚至完全缺失。然而，由于多模态数据分布之间存在相关性，我们可以利用边缘信息和先验知识，在仅有极少样本真实分布的情况下，联合度量多个异构数据分布之间的距离，拟合未见的数据分布。

5 提升社会治理中物联网技术应用效能的建议

智能物联网技术是应对“流动性”治理的利器。流动性是当前社会的基本特征，表现为“物的流动”、“人的流动”和“需求的流动”。在大数据、云计算、人工智能等数字技术的融合应用下，智能物联网技术建立了物与物、物与人的通信互联。通过人脸识别、手机定位等技术，智能物联网可以对“人的流动”进行智慧识别、实时监控、精准分析和预警预防，并进一步扩展到“服务流”领域，实现对城乡居民服务的精准感知、分析和供给。

智能物联网技术是应对“碎片化”问题的融合利器。在数字城管、网格化管理中，物联网传感器终端能够及时感知问题事项，并将信息传送到平台中枢。指挥中心根据职责清单进行智能化或人工派单、处置、反馈、评价等流程化处理。智慧感知、智能处置和流程优化的综合推进促进了部门协同，有效解决了“碎片化”问题。

智能物联网技术是应对“风险性”的预警利器。智能物联网技术的优势在于通过以传感器和人为中心的两大感知系统，能够及时感知、监测预警和预先处置各类安全风险点，从而避免风险的发生或扩大。

5.1 发展“人-物”交互的应用体系

首先，提升“物”的监测预警能力。构建涵盖事前预警、事中处置、事后备查的服务型智能物联网监测预警平台，实现主动监管与实时监测相结合。完善物联网技术信息处理层中的图像处理、语音分析、文本提取、情绪分析等方面的架构和应用，在监测预警平台中引入应急预案数据库，实现对社会潜在危机和风险预见的多重保障。其次，提升“人”的感知处置能力。将人的体征和轨迹、物体状态和位置、网络文本和影像等作为泛在传感器，通过智能物联网、公共服务网和社会治理网的数据融合，感知基层社会运行状态、了解居民需求、发现社会管理规律。最后，精准识别“人与人”关系中的治理问题和服务需求，注重社会治理、公共服务和纠纷调解等平台的数据共享和智能分析，构造一体化的智能服务物联网系统。

5.2 确立“数-算”结合的技术内核

一是推进社会治理数据共享。以社会治理业务为抓手，归集分散数据，确保市域社会治理中心等部门上层社会治理业务的顺利开展。二是提高社会治理数据集成。要创新工作机制，加强社会治理部门内部统筹和外部联动，利用数字底座打通各部门数据壁垒，提升数据归集的业务应用，为各部门解决业务难点和数据难题，使数据贡献部门感受到数据要素的价值。三是提高社会治理平台算力。强化算法开发和应用，盘活平台底层数据，对全景数据信息进行智能分析，建立以跨部门协同决策为应用场景的智能中枢系统，辅助科学决策。

5.3 确立“管-服”融通的发展路径

抢抓“管-服”两网融通前瞻优势，推进两网功能互补、系统互连、数据共享、流程闭环。归集社会治理数据有助于提升公共服务的品质和问题，通过便利及时的服务来化解社会治理矛盾，提升城乡精细化治理水平。建立两网融通生态，构建涵盖数字底座、统一入口、支撑平台和实体中心的生态体系。数字底座连接政府垂直业务系统、城市IoT感知管理平台和视频监控系统，实现数据的集成和共享。支撑平台提供统一管理、便捷办理、协同合作、数字生活的能力支撑。统一应用入口则方便不同用户群体的访问和使用。实体中心作为实体机构提供支持和运营管理。

6 结束语

随着物联网、大数据、云计算和AI技术的持续进步，借助智能感知、数据共享和智能分析等核心技术，我们能够实现对社会治理环境的实时感知、数据采集和分析，进而优化治理流程。然而，社会治理智能化仍面临一系列挑战，如数据安全和隐私保护、技术应用的公平性和透明性等，这些问题亟待解决。社会治理智能化的推进需要政府、企业、社会组织等多方共同参与和协作。以泛在智能深度感知为基础，以数据创造为纽带，以精准智能技术分析为驱动，我们将推动城市管理、公共安全、交通运输、生态环境、应急防灾等领域的智能感知终端统一接入和集中管理。通过汇聚政府、行业等物联网数据资源，我们将提升数字城市的“触觉、听觉、视觉”感知能力，实现跨层级、跨部门、跨系统的物联终端信息、物联平台信息互联互通共享。

参考文献：

[1] 江庆伟，尹志凡.应用互联网技术，加强和创新社会治理[J].江苏通信，2022，38（1）：118-122，126.

[2] 张成岗，孙海琳.智能物联网与社会治理将走向全面深度融合[J].国家治理，2020（28）：3-6.

[3] MEHMOOD Y，AHMAD F，YAQOOB I，et al.Internet-of-things-based smart cities：recent advances and challenges[J].IEEE Communications Magazine，2017，55（9）：16-24.

[4] HARRISON T M，LUNA-REYES L F.Cultivating trustworthy artificial intelligence in digital government[J].Social Science Computer Review，2022，40（2）：494-511.

[5] SINGH S， SHARMA P K， YOON B， et al. Convergence of blockchain and artificial intelligence in IoT network for the sustainable smart city - ScienceDirect[J]. Sustainable Cities and Society，2020： 63.

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