移動(dòng)群智感知任務(wù)分配涉及兩類重要實(shí)體，即感知任務(wù)和任務(wù)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(wù)，以保證低成本地獲取足量的質(zhì)量數(shù)據(jù)。針對(duì)如何為城市空間中的單個(gè)感知任務(wù)（如城市某重點(diǎn)區(qū)域交通動(dòng)態(tài)）選擇合適感知節(jié)點(diǎn)這一問題，提出了基于信用分布的影響力比較大化算法，預(yù)測(cè)感知參與度。將基于事件的社交網(wǎng)絡(luò)（EBSN, Event-Based Social Network）的活動(dòng)視為感知任務(wù)，綜合考慮任務(wù)的內(nèi)容特征、時(shí)空情境特征和社會(huì)影響特征，提高預(yù)測(cè)用戶參與任務(wù)的準(zhǔn)確率，即提高感知能力發(fā)現(xiàn)和任務(wù)分配的命中率。如圖2所示，將感知節(jié)點(diǎn)挑選的問題形式化為偏好-影響力**選擇問題，即尋找對(duì)當(dāng)前感興趣且具有影響力的用戶集。方法框架包括用戶-任務(wù)偏好建模和影響力比較大化兩個(gè)部分。智慧垃圾桶實(shí)現(xiàn)設(shè)備定位、滿溢監(jiān)測(cè)、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(shè)產(chǎn)業(yè)生態(tài)，促進(jìn)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(shì)在必行?；诖耍磥?lái)以標(biāo)準(zhǔn)驅(qū)動(dòng)，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(duì)應(yīng)的產(chǎn)業(yè)推進(jìn)策略，匹配產(chǎn)業(yè)發(fā)展路徑與市場(chǎng)需求，才能推動(dòng)產(chǎn)業(yè)鏈上下游都能夠健康發(fā)展，實(shí)現(xiàn)城市感知體系參與各方的多方共贏?？偟膩?lái)看，在數(shù)字化浪潮下，萬(wàn)物互聯(lián)將不再是一句口號(hào)，以感知塑造智能、智能提升認(rèn)知、認(rèn)知銳化感知，推動(dòng)城市數(shù)字化轉(zhuǎn)型條塊深度融合，實(shí)現(xiàn)智慧城市可持續(xù)發(fā)展，是順應(yīng)時(shí)代發(fā)展的必然選擇，也是推進(jìn)國(guó)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(shè)加速推進(jìn)，將會(huì)更好地實(shí)現(xiàn)城市精細(xì)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(diǎn)區(qū)域設(shè)置空氣環(huán)境監(jiān)測(cè)，包含：監(jiān)測(cè)空氣溫度、濕度、降水量、風(fēng)向、風(fēng)速、PM2.5。

環(huán)境感知技術(shù)可以是智慧養(yǎng)護(hù)技術(shù)。智慧養(yǎng)護(hù)中心養(yǎng)護(hù)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(xué)指導(dǎo)、智慧管理園林養(yǎng)護(hù)作業(yè)，遙控養(yǎng)護(hù)設(shè)備設(shè)施，實(shí)現(xiàn)養(yǎng)護(hù)作業(yè)的智能化、科學(xué)化、精細(xì)化，降低成本，節(jié)約資源，提升養(yǎng)護(hù)管理質(zhì)量水平。 智慧養(yǎng)護(hù)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(jī)械系統(tǒng)、養(yǎng)護(hù)信息化系統(tǒng)、智庫(kù)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(yàn)感觀進(jìn)行科學(xué)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(shí)時(shí)需水情況實(shí)現(xiàn)自動(dòng)澆水或停止?jié)菜?，達(dá)到智能化、精細(xì)化的科學(xué)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(duì)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(duì)指定屬性信息進(jìn)行估算或補(bǔ)償至關(guān)重要，成為群智數(shù)據(jù)協(xié)作增強(qiáng)的主要研究難點(diǎn)。用戶的位置信息尤為重要。然而，出于隱私保護(hù)以及其他因素，用戶位置信息往往不能直接獲取?；诙嗑S時(shí)空關(guān)聯(lián)特性的數(shù)據(jù)增強(qiáng)為此，提出基于用戶-事件多維時(shí)空感知數(shù)據(jù)的物理位置信息預(yù)測(cè)模型，通過挖掘時(shí)空屬性數(shù)據(jù)之間的關(guān)聯(lián)關(guān)系，實(shí)現(xiàn)對(duì)缺失/稀有屬性信息（地理位置）的估算和預(yù)測(cè)，實(shí)現(xiàn)不同類型數(shù)據(jù)的協(xié)作增強(qiáng)。具體地，從話題偏好、歷史軌跡、社交信息三個(gè)層面對(duì)用戶個(gè)體和物理事件構(gòu)建特征表達(dá)模型，并通過高斯過程回歸對(duì)用戶到物理事件的距離進(jìn)行擬合與估計(jì)，從而估算出用戶的相對(duì)物理位置信息。環(huán)境感知系統(tǒng)利用百度AI 圖像視頻識(shí)別能力，實(shí)現(xiàn)環(huán)境違法違規(guī)事件及時(shí)發(fā)現(xiàn)科學(xué)治理，提高環(huán)境治理能力。

正如中國(guó)電子技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)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(jìn)城市物聯(lián)的標(biāo)準(zhǔn)統(tǒng)一、開放創(chuàng)新和智慧互聯(lián)，能夠更好地實(shí)現(xiàn)城市精細(xì)化感知、精細(xì)化治理?！背鞘惺菍?shí)現(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(shè)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(xì)化感知、精細(xì)化治理，將能夠?yàn)閿?shù)字變革和智慧城市建設(shè)打下更為關(guān)鍵的基礎(chǔ)。環(huán)境感知平臺(tái)實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)區(qū)域內(nèi)病蟲害情況并做出預(yù)測(cè)，由軟件系統(tǒng)根據(jù)數(shù)據(jù)智能預(yù)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(shè)置水質(zhì)監(jiān)測(cè)，采用浮標(biāo)觀測(cè)技術(shù)，可全天候、連續(xù)、定點(diǎn)觀測(cè)水質(zhì)。協(xié)同式環(huán)境感知新格局

移動(dòng)群智感知任務(wù)往往并發(fā)出現(xiàn)，其中感知節(jié)點(diǎn)數(shù)量與任務(wù)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(diǎn)資源充足和感知節(jié)點(diǎn)資源匱乏。針對(duì)感知節(jié)點(diǎn)資源充足的情況，要求每個(gè)工作者完成一個(gè)任務(wù)以保證任務(wù)完成的質(zhì)量，優(yōu)化目標(biāo)是移動(dòng)距離和激勵(lì)成本。針對(duì)該問題，利用多目標(biāo)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(biāo)轉(zhuǎn)化為單目標(biāo)，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(diǎn)資源充足（2）感知節(jié)點(diǎn)資源匱乏面向多任務(wù)的感知能力優(yōu)化組合針對(duì)感知節(jié)點(diǎn)資源匱乏情況，需要每個(gè)工作者完成多個(gè)任務(wù)以增加任務(wù)被完成的總比例（即任務(wù)完成率）。此時(shí)，優(yōu)化的目標(biāo)是比較大化個(gè)體任務(wù)分配個(gè)數(shù)以提高任務(wù)完成率和**小化群體移動(dòng)距離以縮短任務(wù)完成時(shí)間。協(xié)同式環(huán)境感知新格局