经过近10年智慧城市的转型发展，城市感知由行业孤立在线感知逐步发展为多网融合综合感知，城市管理由静态数字化逐步发展为动态智能化，城市决策由模型库驱动逐步发展为模型网驱动，初步满足了城市特定领域的管理运维需求。随着城市一体化管理运维需求的进一步提升、新兴信息和空天技术的发展，城市感知决策面临智能化、实时化和可信化的技术挑战。因此，需深度融合遥感、地信、导航、物联网、大数据、人工智能和社会学等学科领域，构建智慧城市综合感知即可信决策的技术、产品和标准体系，带领国际学术和产业发展。信息聚焦服务等多种方法和技术，构建互联互通的城市感知基础体系。智能化环境感知主流定位方式
城市感知体系如果作为环境感知体系，本身也由端侧、网侧、平台侧、安全侧组成，而它“深入”融入城市智能体之后，各部分又能够与智能体有机地组合起来，就能让城市智能体的“五官”具备更为强大的“视觉、听觉、嗅觉、触觉”，更好地使能智慧城市的精细化感知、精细化治理。无论智慧城市怎样发展，落脚点都必须是为“人”服务，而城市感知体系目前在城市的公共安全、公共设施和公共服务等应用场景方面，也带来了全新的价值，不但能够驱动城市的精细化治理，更能让城市真正充满流动的“智慧”。比如，在城市公共安全方面，综合管廊相较于传统地下管网建设，管廊内设备维护以及巡检有更高的要求，而通过在设备中引入OpenHarmony系统，就能实现单一设备对接控制多种设备，比较大化帮助廊内巡检人员，显著提高廊内设备巡检、维护效率。智能化环境感知主流定位方式环境感知它是一种系统性、多维度和多尺度监测分析的新思想，要求从系统论的角度思考城市感知问题。
城市感知体系可以形象地理解为智慧城市的“神经末梢”。通过城市全域的泛感知建设，能够实现动态的城市感知，精细的控制，成为智慧城市的“视觉、听觉、嗅觉、触觉”的有机组成，让城市能够随时感知到每一处的相关动态，研判城市运行的趋势和规律，提前发现城市潜在运行风险，精细给出预警信息，不仅可以为科学决策提供有效地技术支撑保障，同时也真正让智慧城市建设做到“以人为本，服务于民”。换句话说，具备了感知体系的“城市智能体”，可以让城市智能中枢运行更加的“通畅”。
正确理解空天地集成化传感网要把握4个层次的内涵：首先，它是一种系统性、多维度和多尺度监测分析的新思想，要求从系统论的角度思考城市感知问题，从协同论的角度融合空天地多种手段，这对传统感知行业的从业者来说，是一种思想革新；其次，它是一种互联互通大规模城市监测资源的新技术，包括海量传感器组网通信、异构传感器接入、传感网资源管理、传感网服务组合、流式数据挖掘分析和地理信息互操作等技术；再次，它是一种协同多源异构城市感知资源的新方法，包括传感器信息建模、观测能力评价、协同监测、点面观测数据融合和按需聚焦服务等方法；它是一种实现城市泛在感知与深度智能的新愿景，无论是李德仁院士谈到的4W到4R信息服务能力，还是城市感知脑，还是未来通导遥一体化蓝图，其基础都包括空天地集成化传感网。环境感知技术在公园内流河设置水质监测，采用浮标观测技术，可全天候、连续、定点观测水质。
城市空间存在大量感知数据，然而针对不同的研究问题，不同类型或属性的感知数据往往具有不同的意义和重要性。为此，研究如何利用其他类型的感知数据对指定属性信息进行估算或补偿至关重要，成为群智数据协作增强的主要研究难点。用户的位置信息尤为重要。然而，出于隐私保护以及其他因素，用户位置信息往往不能直接获取。基于多维时空关联特性的数据增强为此，提出基于用户-事件多维时空感知数据的物理位置信息预测模型，通过挖掘时空属性数据之间的关联关系，实现对缺失/稀有属性信息（地理位置）的估算和预测，实现不同类型数据的协作增强。具体地，从话题偏好、历史轨迹、社交信息三个层面对用户个体和物理事件构建特征表达模型，并通过高斯过程回归对用户到物理事件的距离进行拟合与估计，从而估算出用户的相对物理位置信息。环境感知系统从前期利用云计算和分布式技术辅助大数据存储和挖掘，实现数据模式分析。动态环境感知产品
环境感知系统利用百度AI 图像视频识别能力，实现环境违法违规事件及时发现科学治理，提高环境治理能力。智能化环境感知主流定位方式
针对基于图像数据的物理事件感知问题，目前的应用大多在收集到全部数据后，区别于这些基于信息空间数据挖掘的方法，根据个体智能和群体智能对物理事件感知粒度和层次的不同，提出基于群体行为特征的视觉感知数据质量萃取方法，从数据流中实时萃取质量数据，解决了面向各类突发事件的实时感知数据质量萃取问题。感知节点、事件、照片、照片流、事件关注者和多粒度感知结果之间存在紧密关联，且群体感知行为存在共性（在感知对象发展的不同阶段进行拍摄）和差异性（拍摄时空和数量的差异）。具体而言，个体智能体现：个体对事件发展过程中不同阶段的变化进行实时感知；群体智能体现：群体对事件重要时刻和不同侧面进行感知。面向不同的物理事件，基于群体感知行为特征不但将各个不同的子事件检测出来，而且评估了子事件的重要性，从而快速得到低冗余、高覆盖的事件多粒度感知结果。智能化环境感知主流定位方式
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