- 赵生捷;陈伟超;曾进;王洁;韩丰夏;邓浩;
为应对智慧社区服务中多源数据融合困难、视频理解效率低、决策协同能力弱等挑战,本研究提出了一套面向多场景社区服务的感知识别、视频理解、决策协同技术框架与原型系统。首先,在感知识别与视频理解层面,本研究聚焦于长时序视频分析与多模态数据联合编码,提i出了上下文感知的时空异常事件检测方法,并设计了轻量化多模态模型SCLIP,在保证精度的前提下,有效提升了感知分析的效率,并增强模型在边缘侧部署的可行性。其次,为缓解海量数据带来的计算瓶颈,构建了基于“云-端”协同的开放式智能计算架构。通过研发面向任务的分布式调度引擎,综合运用混合训练联邦学习（HT-FL）与基于多目标优化的资源分配算法,实现时延、能耗和负载的动态均衡,有效解决了异构环境下的资源自适应分配难题。最后,为实现多部门之间的高效决策协同,本研究围绕多场景特征-态势关系建模与多智能体动态协作图展开。一方面,采用异构图结构学习等方法,精准刻画社区内各要素间的复杂关联;另一方面,设计了基于大语言模型（LLM）的多智能体系统,通过动态协作图与态势感知生成决策方案,并引入可靠性检验与修正机制,最终实现一致最小风险的协同决策。研究成果为构建高效、智能的社区服务一体化技术体系提供了坚实支撑。
2025年06期 1-14页 [查看摘要][在线阅读][下载 1499K] - 刘宏丽;汪昱;赵生捷;韩丰夏;
在城市智能计算与空天地一体化感知中,航拍影像的目标检测与分类对城市安全监测、交通管控和应急响应具有重要意义。然而,基于单一传感器的传统方法在复杂环境下难以保证鲁棒性与精确性。光学遥感图像受分辨率与气象条件限制,在低光照和恶劣天气下性能下降;合成孔径雷达图像虽能在多种环境中稳定探测,但斑点噪声严重干扰特征提取。单一模态方法不仅难以兼顾多场景鲁棒性,还存在显著域差异问题。有鉴于此,本文提出一种跨传感器鲁棒识别网络,充分利用多模态图像的互补优势,实现跨模态特征对齐与信息增强。该网络构建了跨模态领域自适应框架,通过学习域不变特征空间,有效缓解多源传感器间的域偏差;同时,结合判别性特征建模,提升了复杂环境下的分类精度与鲁棒性。在SAR目标分类任务..的实验评估中,该方法取得了3178%的Top-1准确率,在分布外检测任务中获得了077的AUROC值。充分验证了所提方法在多模态城市感知场景中的技术优势与应用潜力,为复杂环境下的智能感知任务提供了有效的解决方案。
2025年06期 15-24页 [查看摘要][在线阅读][下载 1414K] - 陈尚义;周景博;
如何依托时空大数据与人工智能技术实现城市治理智能化,已成为关乎城市发展竞争力的关键课题。城市运行过程中产生的海量多源异构数据为城市智能治理提供了丰富的数据基础,但同时也带来了数据融合困难、任务分散和领域定制化需求高等技术挑战。近年来,以大规模预训练模型为代表的基础模型范式在人工智能领域取得突破,为城市智能计算提供了新的技术路径。本文在系统梳理城市智能计算的典型应用场景与核心难题的基础上,探讨了面向城市智能计算的时空基础模型构建技术,并归纳出三类主要技术路径：专有时空基础模型、通用迁移i时空基础模型和通专融合时空基础模型。同时,介绍了TmeFound、UrbanGPT、ReFound三个分别对应上述技术路径的代表性模型案例。最后,总结并展望了未来三项时空基础模型的技术发展趋势：区域覆盖的广泛化、端到端数据驱动的智能化,以及物理规律的融合。时空基础模型有望成为支撑城市智能计算的统一底座,为交通优化、环境治理、国土空间规划和应急响应等关键领域提供高效、可泛化的智能支撑。
2025年06期 25-39页 [查看摘要][在线阅读][下载 1358K] - 马慧生;张伟;李冰;邓浩;
物联网是城市基础设施向数字化、网络化、智能化方向演进的基石,新型城市基础设施建设对物联网技术的安全可控提出了更高要求。本文提出一种云边链融合的城市基础设施物联网安全可信管控架构,阐述了架构设计方案与采用的关键技术,重点介绍了数据安全可信采集、分析、管理和共享框架。在典型场景中的应用示范表明,所提架构能够有效提升城市基础设施物联网的安全可信管控能力,助力城市更安全、更有序、更智慧、更高效运行。
2025年06期 40-51页 [查看摘要][在线阅读][下载 1783K] - 刘长东;王鑫;张黎;郑荣;代晓菊;陈国润;
在智慧城市建设的背景下,政务服务热线所产生的海量工单数据已成为支撑城市治理决策的关键信息源。其中,群发事件识别与重复工单识别因其高价值特性成为了重要的研究方向。然而,传统的识别方法普遍面临泛化能力有限、语义理解能力不足,以及多源信息融合困难等多重挑战。为此,本研究提出了一套融合大语言模型推理能力与多源语义融合技术的AI赋能框架：针对群发事件识别,提出两阶段语义聚合架构;针对重复工单识别,建立“知识蒸馏生成思维链+两阶段训练对齐”的识别方法。在真实业务数据集上的实验结果表明,本研究所提.出方法在群发事件识别任务中簇级F1分数达到089,显著优于基线模型;在重复工单识别任.务中准确率达到8589%,相比传统方法提升超过10个百分点。本研究为城市治理的智能化升级与精细化管理提供了有效技术路径。
2025年06期 52-64页 [查看摘要][在线阅读][下载 1635K]
- 邹哲琦;喻建中;
随着人工智能技术的快速发展,人工智能生成内容的著作权归属问题引发了广泛讨论。现有法律对人工智能主体地位缺乏明确规定,学界对此存在肯定说、有限人格说和否定说等观点。肯定人工智能主体资格的观点从代理人格、电子人格等角度阐明了其立场。然而,这些观点都存在理论上的缺陷,且背离了著作权法保护作者、激励创新的立法宗旨。通过对人工智能创作行为和作品特点的分析可见,人工智能缺乏真正意义上的人格属性。否定人工智能著作权主体资格,不仅有利于平衡人工智能相关主体的利益关系,而且也为制定特殊规则留出空间,契合现有法律体系的基本原则。未来,人工智能相关立法应当在坚持以人为本的同时,兼顾科技发展需求,在现有法律框架内为人工智能生成内容提供必要保护,以实现创新驱动和利益保护的良性互动。
2025年06期 83-94页 [查看摘要][在线阅读][下载 1240K] - 肖攀诚;
深度合成技术各类应用迅速更新迭代,成为新一轮科技革命和产业变革的关键驱动力量。在产业化应用中,深度合成技术应用负外部性效应显著,次生性数据侵权问题频发。深度合成技术数据侵权多元主体界定标准模糊,主客观责任嵌合错位。侵权行为类群化归集缺失,预防性功能不足。侵权损害认定规范缺位,行为与损害之间因果关系无法形成同一性侵权责任闭环。单一性侵权归责原则适用存疑,责任承担责罚不相当凸显,惩罚性赔偿缺漏。应更新既有侵权规则与因应理念,宽容新兴科技数据侵权行为的冗余性。避免泛法典化倾向,灵活协调部门法协同治理,引入“守门人”责任与侵权法规则衔接适用。强化科技伦理导向,在现行侵权理论框架下重塑侵权构成要件要素,实行敏捷治理。
2025年06期 95-112页 [查看摘要][在线阅读][下载 1257K] 下载本期数据