移動群智感知任務分配涉及兩類重要實體,，即感知任務和任務參與者,，關(guān)鍵在于如何利用優(yōu)化模型和算法,，在候選者選擇質(zhì)量的參與者執(zhí)行任務，以保證低成本地獲取足量的質(zhì)量數(shù)據(jù),。針對如何為城市空間中的單個感知任務（如城市某重點區(qū)域交通動態(tài)）選擇合適感知節(jié)點這一問題,，提出了基于信用分布的影響力比較大化算法，預測感知參與度,。將基于事件的社交網(wǎng)絡（EBSN, Event-Based Social Network）的活動視為感知任務,，綜合考慮任務的內(nèi)容特征、時空情境特征和社會影響特征,，提高預測用戶參與任務的準確率,，即提高感知能力發(fā)現(xiàn)和任務分配的命中率。如圖2所示,，將感知節(jié)點挑選的問題形式化為偏好-影響力**選擇問題,，即尋找對當前感興趣且具有影響力的用戶集。方法框架包括用戶-任務偏好建模和影響力比較大化兩個部分,。智慧垃圾桶實現(xiàn)設備定位,、滿溢監(jiān)測、智能稱重,、掃碼開門等環(huán)境感知功能,。協(xié)同式環(huán)境感知新格局

建設產(chǎn)業(yè)生態(tài)，促進開放可持續(xù),。城市感知體系的產(chǎn)業(yè)生態(tài)構(gòu)成非常豐富,，涵蓋了眾多的參與主體，共創(chuàng)共建共享城市感知體系勢在必行,?；诖耍磥硪詷藴黍?qū)動,，共同打造城市感知體系產(chǎn)業(yè)生態(tài),，并根據(jù)不同發(fā)展階段采取對應的產(chǎn)業(yè)推進策略，匹配產(chǎn)業(yè)發(fā)展路徑與市場需求,，才能推動產(chǎn)業(yè)鏈上下游都能夠健康發(fā)展,，實現(xiàn)城市感知體系參與各方的多方共贏?？偟膩砜?，在數(shù)字化浪潮下，萬物互聯(lián)將不再是一句口號,，以感知塑造智能,、智能提升認知、認知銳化感知,，推動城市數(shù)字化轉(zhuǎn)型條塊深度融合,，實現(xiàn)智慧城市可持續(xù)發(fā)展,，是順應時代發(fā)展的必然選擇，也是推進國家治理現(xiàn)代化的重要途徑,，相信隨著城市感知體系的建設加速推進,，將會更好地實現(xiàn)城市精細化治理，讓智慧城市真正為老百姓創(chuàng)造美好生活,，并激發(fā)千行百業(yè)的創(chuàng)新活力,。數(shù)字化環(huán)境感知意義環(huán)境感知能在公園重點區(qū)域設置空氣環(huán)境監(jiān)測，包含：監(jiān)測空氣溫度,、濕度,、降水量、風向,、風速,、PM2.5。

環(huán)境感知技術(shù)可以是智慧養(yǎng)護技術(shù),。智慧養(yǎng)護中心養(yǎng)護管理信息,，通過數(shù)據(jù)積累、數(shù)據(jù)分析,、數(shù)據(jù)優(yōu)化,，科學指導、智慧管理園林養(yǎng)護作業(yè),，遙控養(yǎng)護設備設施，實現(xiàn)養(yǎng)護作業(yè)的智能化,、科學化,、精細化，降低成本,，節(jié)約資源,，提升養(yǎng)護管理質(zhì)量水平。 智慧養(yǎng)護中心構(gòu)建包含：智慧噴灌系統(tǒng),、智慧施肥系統(tǒng),、病蟲害防治系統(tǒng)、古樹名木系統(tǒng),、智能機械系統(tǒng),、養(yǎng)護信息化系統(tǒng)、智庫系統(tǒng),、環(huán)衛(wèi)保潔系統(tǒng),。分區(qū)域、植物種類,、土壤類型結(jié)合游客體驗感觀進行科學噴灌,，由軟件系統(tǒng)智能控制,，通過數(shù)字化的智慧噴灌數(shù)據(jù)模型算法，根據(jù)植物實時需水情況實現(xiàn)自動澆水或停止?jié)菜?，達到智能化,、精細化的科學灌溉，提升植物成活率,，節(jié)能降耗,。

城市空間存在大量感知數(shù)據(jù)，然而針對不同的研究問題,，不同類型或?qū)傩缘母兄獢?shù)據(jù)往往具有不同的意義和重要性,。為此，研究如何利用其他類型的感知數(shù)據(jù)對指定屬性信息進行估算或補償至關(guān)重要,，成為群智數(shù)據(jù)協(xié)作增強的主要研究難點,。用戶的位置信息尤為重要。然而,，出于隱私保護以及其他因素,，用戶位置信息往往不能直接獲取?；诙嗑S時空關(guān)聯(lián)特性的數(shù)據(jù)增強為此,，提出基于用戶-事件多維時空感知數(shù)據(jù)的物理位置信息預測模型，通過挖掘時空屬性數(shù)據(jù)之間的關(guān)聯(lián)關(guān)系,，實現(xiàn)對缺失/稀有屬性信息（地理位置）的估算和預測,，實現(xiàn)不同類型數(shù)據(jù)的協(xié)作增強。具體地,，從話題偏好,、歷史軌跡、社交信息三個層面對用戶個體和物理事件構(gòu)建特征表達模型,，并通過高斯過程回歸對用戶到物理事件的距離進行擬合與估計,，從而估算出用戶的相對物理位置信息。環(huán)境感知系統(tǒng)利用百度AI 圖像視頻識別能力,，實現(xiàn)環(huán)境違法違規(guī)事件及時發(fā)現(xiàn)科學治理,，提高環(huán)境治理能力。

正如中國電子技術(shù)標準化研究院信息技術(shù)研究中心主任范科峰所言：“基于OpenHarmony技術(shù),，打造城市專屬感知終端操作系統(tǒng),，構(gòu)建城市感知體系，促進城市物聯(lián)的標準統(tǒng)一,、開放創(chuàng)新和智慧互聯(lián),，能夠更好地實現(xiàn)城市精細化感知、精細化治理,?！背鞘惺菍崿F(xiàn)高質(zhì)量發(fā)展的載體,，因此要與高質(zhì)量發(fā)展要求“同頻共振”，就需要重新審視智慧城市建設的新模式,，思考新發(fā)展方向,，而加速構(gòu)建城市感知體系，使能城市精細化感知,、精細化治理,，將能夠為數(shù)字變革和智慧城市建設打下更為關(guān)鍵的基礎。環(huán)境感知平臺實時監(jiān)測區(qū)域內(nèi)病蟲害情況并做出預測,，由軟件系統(tǒng)根據(jù)數(shù)據(jù)智能預警,，通知監(jiān)管單位有效作業(yè)。淺談環(huán)境感知管理

環(huán)境感知技術(shù)在公園內(nèi)流河設置水質(zhì)監(jiān)測,，采用浮標觀測技術(shù),，可全天候、連續(xù),、定點觀測水質(zhì),。協(xié)同式環(huán)境感知新格局

移動群智感知任務往往并發(fā)出現(xiàn)，其中感知節(jié)點數(shù)量與任務數(shù)量的比例影響了感知能力優(yōu)化組合的方式,，主要存在兩種情況：感知節(jié)點資源充足和感知節(jié)點資源匱乏,。針對感知節(jié)點資源充足的情況，要求每個工作者完成一個任務以保證任務完成的質(zhì)量,，優(yōu)化目標是移動距離和激勵成本,。針對該問題，利用多目標優(yōu)化模型求解,，分別通過線性加權(quán)法和妥協(xié)約束法將雙目標轉(zhuǎn)化為單目標,，采用整數(shù)線性規(guī)劃方法（如分支定界法）求解。（1）感知節(jié)點資源充足（2）感知節(jié)點資源匱乏面向多任務的感知能力優(yōu)化組合針對感知節(jié)點資源匱乏情況,，需要每個工作者完成多個任務以增加任務被完成的總比例（即任務完成率）。此時,，優(yōu)化的目標是比較大化個體任務分配個數(shù)以提高任務完成率和**小化群體移動距離以縮短任務完成時間,。協(xié)同式環(huán)境感知新格局