张梦霞， 鲁斌
（上海市政工程设计研究总院（集团）有限公司）
随着城市化进程的不断加速，市政基础设施的规模和复杂度也在不断增加。多种类的市政基础设施彼此交叠、相互关联，其产生的级联效应造成了运维管控困难，导致以传统人工方式为主的运维体系难以保障设施运转的稳定性和安全性。为解决市政基础设施运维管控难题，提高城市治理自动化和智慧化水平，亟待设计基于人工智能技术的市政基础设施运维管控架构，作为市政基础设施运维管控平台的建设基础。
提升城市市政基础设施的数字化、智慧化管理水平，推进多设施融合管控是智慧城市建设的重要目标。而且，中共中央、国务院提出要打通数字基础设施大动脉，整体提升应用基础设施水平，加强传统基础设施数字化、智能化改造[1]；
工业和信息化部等则提出要围绕跨部门数据共享和应用协同，加快建设多维多特征异构数据处理、跨协议接入及设施状态评估的城市级感知数据平台[2]。
已有学者对基础设施的智慧运维平台做了一定研究。朱合华等[3]从信息流角度提出了基础设施智慧服务系统的理念，构建了数据采集、处理、分析和服务为一体的基础设施全生命周期智慧决策系统；
张纪升[4]等指出中国智慧高速公路需强调平台性、互联性和终端化，因此提出基于“端—管—云”思路的技术架构；
张辰等[5]研究建设了上海市海绵城市建设信息管理平台，平台可建立项目库，收集实时数据，量化评估海绵城市建设效果；
翟晓卉[6]针对市政工程的道路、桥梁，以BIM为基础结构整合了多源异构数据，开发了基于BIM+GIS的路桥运维管控平台。当前的研究集中于单一功能设施的运维问题，缺乏对多种类市政基础设施间多业务融合问题的研究，较难为城市复杂市政基础设施的运维管控提供支撑。
针对多种类市政基础设施运维管控存在的问题，本文研究基于人工智能技术的市政基础设施运维管控平台架构，旨在融合多种类、多场景的市政基础设施运维管控业务，提升城市智慧治理效用。平台架构针对市政管线、城市道路、城市环卫、城市水务和应急消防五大场景的运维管控需求，设计对应功能子模块，应用多源数据融合、数字孪生仿真、数据隐私保护、智能自主决策等关键技术为平台赋能。
2.1 多源数据融合
多源数据融合的目的是将不同传感器的信息联合为统一的表达形式[7]，从而提升数据的可靠性与丰富性。而人工智能技术可有效地促进市政基础设施中多源数据的融合应用。以人工智能技术中的聚类分析与神经网络技术为例，聚类分析可通过计算数据点之间的距离和相似度，将其聚类成不同的群组。在多源数据融合中，聚类分析可用于识别和分类不同传感器所采集的数据，从而进一步提高对多源数据的理解和分析。神经网络则通过模拟大脑的神经元和神经网络之间的连接，来学习和识别数据之间的模式和关系。在多源数据融合中，神经网络可用于预测和模拟不同传感器之间数据的关系，从而得出更为准确的结论。
2.2 数字孪生仿真
数字孪生仿真是一种建立在计算机图形学和人工智能基础上的技术，旨在通过虚拟要素动态模拟现实要素，从而实现对现实世界的可视化和可控制仿真[8]。该技术的核心在于处理和计算过程，可以根据不同数据源自主调整参数，并进行数字建模和仿真。同时，在这个过程中需要采用自适应算法来不断优化并验证模型准确性，并对不同输入作出响应，以精确反映现实世界状态，最终实现真实与虚拟世界间的数据交互。
2.3 数据隐私保护
区块链技术是保护市政基础设施平台数据隐私的有效技术之一，可以通过分布式账本技术、加密存储、数据分类分级和数据脱敏等手段来实现多方位的数据隐私保护[9]。平台将数据存储于分布式节点，并对其进行加密，仅被授权的节点才能够访问这些数据。进一步提高了数据的隐私性，确保在操作过程中不会发生恶意篡改数据或泄露敏感信息。
2.4 智能自主决策
市政基础设施数据规模庞大，因此管理者难以准确及时判断异常事件的发生。为解决该问题，海量接入平台需要搭载人工智能技术（如深度学习、计算机视觉和自然语言处理等），以便实时识别市政基础设施异常事件，并做出高效的自主应对策略[10]。市政基础设施运维管控平台将数据处理、分析、建模、预测和自主决策融合，可实现对异常事件的智能自主判断与响应，并通过生成图形、统计信息和空间信息等多种数据可视化方式来辅助决策。
市政管线、城市道路、城市环卫、城市水务和应急消防五大市政基础是城市的重要组成部分，其运维效率与城市的可持续发展最相关。由于这些市政基础设施数量庞大、服务范围广泛，并且在运维过程中，各设施之间互为影响。因此，为了充分满足各市政基础设施的运维需求，需要将其核心功能进行拆解和归类，并在平台架构中设计对应的功能子模块。
3.1 市政管线子模块
市政管线具有类型多样、埋藏隐蔽、管线交叉等特点，管理难度大，因此，在平台的市政管线子模块中需集成多维数据管理、实时可视化和智能决策等功能。为实现这些功能，子模块可设置综合管理、信息管理、三维可视化、全面管控和服务共享等模块。
其中，综合管理模块可以完成多维数据的管理、查询、统计分析、设置用户权限和优化配置数据库等操作；
信息管理模块则对外提供地下管线数据的网络查询服务，并支持设计部门对地下管线空间结构进行分析；
三维可视化模块可实现地下管线的地图浏览、数据统计和三维立体展示等实时可视化功能；
全面管控模块则可以监测关键数据流并共享业务状态，提供从规划设计到施工运营的整个生命周期的智能决策与管理功能；
服务共享模块则包含目录服务、数据服务和功能服务等可共享的内容（见图1）。
图1 市政管线子模块功能
3.2 城市道路子模块
城市道路数据量大、管理部门多且对数据的保密要求高。因此，功能模块应重点实现高效、安全的数据采集和管理，并促进多部门、多技术领域之间的数据共享。城市道路作为城市重要的交通基础设施，除了道路，还包括桥梁、隧道、涵洞、交通标识等设施，将这些设施纳入统一的管理平台，有助于提升城市交通的运行效率和安全水平。基于城市道路的运维管理需求，平台中的城市道路子模块可设计模型管理、运维监控、系统管理与数据管理等功能。其中，模型管理模块可向用户全方位、在线展示道路、桥梁、隧道、涵洞、交通标识等设施的三维模型；
运维监控模块则对道路主体、桥隧及涵洞结构、交通标识、机电结构等进行监控，以便运维人员进行质量巡检和对备品备件进行管理；
系统管理模块则主要用于配置系统并分配用户权限等信息，确保数据共享安全且可追溯；
数据管理模块则提供多源数据录入、实时更新和跨部门数据共享等功能（见图2）。
图2 城市道路子模块功能
3.3 城市环卫子模块
城市中日常产生的垃圾数量庞大，垃圾处理过程对时效性的要求高，但同时处理垃圾的环卫部件种类繁多，包括垃圾桶、垃圾收集站、垃圾堆场、垃圾处理厂和垃圾转运码头等，且这些设施在城市中分布密集，管理难度大。因此需要将这些设施纳入平台进行统一管理，提升垃圾处理的效率。平台需要能够识别环卫部件的地理分布及其中的垃圾类型与数量、即时判断并反馈环卫突发事件，且能够自主设计高效的垃圾处理方案。为实现这些目标，平台的城市环卫子模块可设计集成显示及管理、查询统计、自动化巡查与运维管控等功能。
具体而言，集成显示及管理模块可从二维、三维视角直观展示环卫部件地理信息及垃圾分类状态，并支持设施信息的录入及导出等信息管理功能；
查询统计模块可提供环卫部件的多模式查询与图表自动统计等功能；
自动化巡查则采用人工智能技术，可自主发现环卫突发事件、规划巡查路径并编配管理人员，并且在平台显示决策方案，辅助运维人员实现实时决策；
运维管控模块则提供了系统的人员及权限等基本管理功能（见图3）。
图3 城市环卫子模块功能
3.4 城市水务子模块
城市水务涉及供水、排水、防洪、水环境、水生态等多个方面，其日常管理涉及城市供水水源、河道、供水系统（水厂和管网等）、雨水排放系统、污水处理与排放系统等各类水务基础设施。这些设施分散在城市的各个角落，传统的人工巡检和管理模式难以满足日益增长的水务管理需求。为了实现城市水务的智慧化管理，平台中的城市水务子模块设计了包括数据集成、地图显示、门户管理、智能模型及服务管理等功能。
其中，数据集成模块提供数据中台，可整合不同传感器来源的水务数据，并进一步实现数据传输、清洗和分析等功能，通过掌握、调配这些数据，运维人员可更高效地管理城市水务运行状况；
地图显示模块则使用GIS 技术统一展示水务基础设施、自然水体等业务数据，运维人员可直观了解水务基础设施、水资源在城市中的分布及状态等；
门户管理包括门户集成与单点登录等基本功能；
智能模型模块整合多种机器学习算法，同时提供智能化风险预警机制，可实现智能化调配水资源、自动识别城市水务风险事件等功能，在支持节水减排和促进水资源可持续发展方面发挥重要作用；
服务管理模块则提供系统注册、人员管理等基础功能（见图4）。
图4 城市水务子模块功能
3.5 应急消防子模块
在应急消防中，运维管控的难点在于如何快速找到城市及建筑物内部的消防路径，提供相应的消防应急预案，并紧急协调各部门资源实施救援。为解决该难题，平台可响应应急消防的需求，开发应急消防子模块，子模块中提供信息可视化集成、智能灾害模拟和消防应急行动等功能。
信息可视化集成模块可汇集传感器数据，并采用数字孪生技术展示城市空间分布多维模型、灾害发生点与人车流量等关键信息；
智能灾害模拟模块可以模拟消防应急场景，采集模拟训练数据，并利用人工智能算法训练预测模型。通过此模型可预测灾害情况，设计全面的消防预案；
而消防应急行动模块则基于城市空间数据与建筑内部数据，自主规划救援路径，并综合指挥各部门调配应急资源，以支撑实际救援行动。通过以上三个模块之间高度协作，平台可以更加迅速地识别突发事件并进行有效处置（见图5）。
图5 应急消防子模块功能
市政基础设施运维管控平台的架构自下而上包括基础设施层、数据层、支撑层、应用层和用户层，且通过标准规范和安全保障体系来保障其稳定运行。
基础设施层是整个架构的基底，包括计算机硬件、网络基础设施和前端传感器等。在计算机硬件方面，平台采用高性能服务器，并且可灵活扩展服务器配置，以满足大规模、复杂数据的储存和计算需求。在网络基础设施方面，平台采用高速、安全且稳定的网络来确保数据及时、准确地传输。前端传感器可以收集五大市政基础设施的运维数据，并通过网络实时向平台传输。
数据层是平台的核心，该层主要负责对五大市政基础设施的数据进行融合、管理和保护。该层可以汇集和处理各种市政基础设施的原始数据，并实现数据的实时传输和处理；
可提供数据存储和管理功能，包括数据仓库和备份等；
并支持对数据的实时分析和挖掘，以便及时发现运维过程中的问题并反馈；
同时还提供数据的查询和可视化功能，帮助运维人员快速了解市政基础设施运维情况，从而更好地制定运维策略。此外，该层采用了区块链技术确保数据的隐私安全。
支撑层是平台的重要技术基础，主要包括多源数据融合、数字孪生仿真、数据隐私保护和智能自主决策等技术。平台采用基于人工智能的多源数据融合技术，可实现数据的处理、传输和存储；
数字孪生仿真技术可从多个维度直观展示市政基础设施的情况；
智能自主决策技术则可利用大数据训练预测模型，实现自主输出运维决策方案的功能。
应用层包括集中管理平台和市政管线、城市道路、城市环卫、城市水务和应急消防五大场景的功能子模块。集中管理平台提供了统一的数字孪生模型和管理门户，可通过一个系统来管理多种市政基础设施。五大场景的功能子模块能控制和管理不同的市政基础设施运维系统，并辅助运维人员实现运维管控目标。
用户层服务于平台的使用人群，主要包括市政管线、城市道路、城市环卫、城市水务和应急消防五大功能子模块的运维人员。平台提供个性化的协作工具，以满足不同专业间运维人员共同管理市政基础设施的需求。同时，平台提供友好的交互界面，有助于提高运维人员的使用效率。
标准规范和安全保障体系为运维人员提供明确的使用指引，以确保市政基础设施稳定、安全地运行。标准规范制定平台使用的规则，可提高运维人员使用平台管理市政基础设施的效率，同时保障平台的运行质量。而安全保障体系则通过一些措施来提升市政基础设施的安全防护能力，包括建立权限管理和应急响应机制等（见图6）。
图6 市政基础设施运维管控平台架构
本文提出了基于人工智能技术的市政基础设施运维管控平台架构，旨在融合多种类、多场景的市政基础设施运维管控，提升城市智慧治理效率。通过分析五大重点场景的运维需求，设计了五个功能子模块，并构建了包含多源数据融合、数字孪生仿真、数据隐私保护和智能自主决策等关键技术的平台架构。该平台包括基础设施层、数据层、支撑层、应用层和用户层，并通过标准规范与安全保障体系维持平台的稳定运行。本研究成果有助于推进智慧城市领域的发展，为市政基础设施智能化运维管控平台的建设提供理论指导。
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