科技进步推动下，城市治理趋向智能化与高效化。北京在此领域两大智能监测监管场景的成果斐然，独树一帜，表现突出，成为城市治理现代化过程中的一个显著焦点。这些场景在应对复杂监测监管挑战时展现出独有的优势，值得特别关注。
大流量客流智能监测场景在西站的应用
北京西站区域，大流量客流智能监测场景成效显著。该场景的建设得益于北京市重点站区管理委员会的鼎力支持与沟通协作。他们共同打造了北京西站区域感知大数据平台，并接入应急指挥中心。平台采用多模态数据融合技术，深度挖掘了西站现有的大量设施数据，包括文本至视频等多种类型，构建了实时全域的多模态数据集。此技术手段使得场景无需额外增加感知硬件，即可在客流监测、预警、人员定位、轨迹跟踪和车流感知等多个方面发挥作用，极大地便利了西站的管理和运营，同时提升了人力资源的使用效率。这一成果，在当前人口流动频繁的城市交通枢纽管理模式中，或许有望成为广泛推广的典范。
监测场景成效显著，已获得北京市重点站区管理委员会的高度认可。针对当前大型交通枢纽旅客流量庞大且多变的管理挑战，这一成果提供了一种创新的解决方案。它为众多面临类似难题的地区带来了通过技术手段提高人力效率、降低管理难度的希望。
基于大模型的实验室监管场景落地经开区
北京经开区成功实施了基于大模型的实验室非现场监管方案。为满足北京经开区综合执法局和营商环境建设局的需求，北京宏诚创新科技有限公司利用亦智政务大模型技术，构建了实验室关键事项非现场监管系统。该系统实现了“监管数据多元整合、问题线索智能筛选，现场执法与非现场驱动相结合”的闭环监管模式。该模式实现了“无干扰监管、全面覆盖”。目前，该场景正监管着数百个实验室，直接将问题发现率提高了70%，成效显著。
该模式已在经开区实施并取得成效，为智慧城市的非现场监管开辟了新的发展路径。对于众多致力于智慧城市建设及提升实验室监管效率的地区而言，这一模式是否具备参考价值？此外，这种新型监管模式展现出显著的推广潜力。随着其物联网感知多元数据的接入能力不断提升，数据挖掘创新能力的增强以及风险模型矩阵的扩展，未来有望在危废管理、职业卫生监管等多个领域释放更多潜能。
两大场景的推广价值
目前来看，两大场景建设已取得初步成效。这两者均有潜力拓展至更广泛的领域。例如，大流量客流智能监测场景，其模式已成熟于西站，未来可应用于其他交通枢纽或人流量密集的地点。而基于大模型的实验室非现场监管场景，也将在更多同类型实验室中应用，并有望向更多监管领域延伸。这些场景的成功，无疑为同类场景的发展树立了积极榜样。
城市治理现代化步伐加快，若更多地区采纳此类智能监测监管模式，或许能显著提高城市治理的整体效能。两大应用场景的成功实施，为解决城市治理中人力资源配置与效益增长等挑战，提供了创新性的解决策略。
模型建设中的数据问题
北京数原数字化城市研究中心在北京西站的实践探索中揭示，目前预训练大模型在满足行业特定应用需求方面存在挑战。例如，这类模型通常需要通过微调训练和蒸馏技术来提升性能。此外，鉴于视频监控和人员身份等涉及高度隐私的私有数据，其安全与隐私属性要求严格，模型训练主要依赖本地有限的这些数据。
保障安全隐私的前提下，构建针对大模型的多模态公共数据集对于智能监测监管场景的未来发展至关重要。这一议题是当前智能监测监管场景深化发展中亟待解决的问题，同时也是在技术进步中不可或缺的数据限制考量。
场景后续发展的期望
在当前形势下，相关人员提出了各自的期望。韩思淼指出，“智慧城市场景创新需求清单的公布，使我们对于技术应用场景的认识得到了更新。”同时，他期望具备监测监管职责的部门能够持续开放场景，为企业创造更多机会。此举有助于吸引更多企业投身于智能监测监管场景的开发与建设，注入新的活力。
对城市治理的深远意义
城市治理因这两大智能监测监管场景而发生的变革具有深远影响。在人力资源紧张、效率提升需求迫切的当下，它们的节省人力和提升效率的特点显得尤为关键。借助科技手段提升城市管理水平的前景愈发广阔。这两个场景标志着起点，提供了启示，引领未来城市治理向更加智能化和高效化的方向发展。您如何看待这两个场景在您所在城市实施的前景？欢迎读者积极留言、点赞并分享本文，共同关注城市治理现代化的进程。
