胡春虹

（云上贵州大数据产业发展有限公司，贵州 贵阳 550081）

导语

近年来，为贯彻落实《国务院办公厅关于印发“互联网+政务服务”技术体系建设指南的通知》，各省市区以促进简政放权、放管结合、优化服务改革措施落地为目标，陆续规划建设整体联动、部门协同、省级统筹、一网办理的省级政务云平台，以实现政务服务的标准化、便捷化、平台化、协同化，从而显著优化政务服务流程，显著提升政务服务效率和群众办事满意度。

为了提高省级政务云平台的智慧能力，各省都在大力推广人工智能（AI） 等技术在政务服务领域的应用，重点围绕教育、医疗、养老等迫切民生需求，针对行政管理、司法管理、城市管理、环境保护等社会治理的热点难点问题，以及公共安全领域的智能化监测预警与控制，加快人工智能的创新应用，为推动政府政务建设和治理能力现代化提供强有力支撑。[1-2]

1.政务云平台中智慧AI中台建设的必要性

近几年，各省大力投入电子政务建设，尤其针对行政审批和政务服务，规划并构建大量的应用系统，也产生了大量分散的数据信息。建设省级政务云平台就是为了把传统烟囱式的系统和数据进行整合，对业务流程再造，完成互联互通，实现政务服务数据资源有效汇聚、充分共享、社会共用。

智慧AI中台是政务云平台的重要组成部分，提供覆盖计算机视觉、智能语音、自然语言处理、知识图谱等基础技术方向在内的AI通用能力，以及面向政务服务应用的全场景化的AI技术服务。在政务云平台中建设智慧AI中台，对实现数据、业务、技术等的有效融合与创新应用非常必要。[1-2]

在数据层面，可以解决每个系统之间的数据壁垒，汇聚各个系统的数据，利用大数据分析技术对其进行筛选、分类等处理，最终实现多维度数据资产，再服务于各行业。

在业务层面，通过将各个业务系统的类似功能和模块进行排重合并，建立共享业务工具，使各个业务用户更加便捷地调用业务模块，实现智能化办公的目标，从而提升业务响应速度。

在技术层面，多业务模块的技术合并，节省了成本投入，且对技术路线迭代提供了更高效的渠道，使整个平台的技术架构、工具更具开放性。

因此，建设并应用智慧AI中台，将成为省级政务云平台的必然选择，将是各省大数据中心（局）实现核心竞争力和持续发展的关键因素，是政府实施建设数字中国、推进政府治理体系和治理能力现代化的重要抓手。

2.智慧AI中台建设目标和内容

2.1 AI中台建设目标

智慧AI 中台是实现AI技术在政务服务场景中快速研发、共享复用和高效部署管理的智能化基础底座，是智能化能力普惠的关键基础设施，其建设需要实现以下四个目标。[3]

（1）资源虚拟化。智慧AI中台必须实现资源池无限扩展化，利用虚拟化技术实现计算资源、存储资源、网络资源的无限扩展和算力扩展。

（2）服务能力化、去中心化、颗粒化。智慧AI中台须为用户提供自定义匹配的数据分析能力、数据上载能力、安全保护能力，且须以用户的需求，提供去分布式数据服务能力。

（3）业务开发智能化、部署快捷化、管理扁平化。智慧AI中台须整合多业务、多技术的特点，提供便捷化的部署方式、敏捷化的技术提升渠道、扁平化的资源调用渠道。

（4）数据分析统一化、精细化。省级政务云平台通常包含大量的音视频、文本等多种形式数据，智慧AI中台须支持对不同类型数据的统一采集、统一处理、分门别类、统一存储，为整合政务云平台打通数据壁垒。

2.2 智慧AI中台建设内容

智慧AI中台建设主要包含以下三方面。[3]

（1）建立数据标准接口，将各类数据资源进行统一接入、聚合与管理，实现数据资源的清洗、融合，支持人工智能技术对数据进行智能处理，支持上层业务对资源进行访问。

（2）立足各业务智慧应用的核心需求，提供智能识别、智能处理和智能分析等人工智能引擎组件，支持新应用的快速部署上线，提升业务“智慧化”程度。

（3）在虚拟化、云计算和安全保障等基础设施支撑下，构建一个架构先进、接入规范、能力开放的AI平台，实现灵活的资源快速调度和处理，满足高性能、高扩展、高可靠、高安全的要求，形成多个智慧行业应用建设新形态、新模式。

3.智慧AI中台的架构和特点

智慧AI中台为各行业用户提供通用的AI算力、AI算法模型、场景模式等。AI中台提供标准化的AI能力管理和能力编排功能，可实现智能化服务管理，为各行业应用提供智慧化算力服务。[3-5]

（1）智慧AI中台通过智能化能力管理可对各行业业务应用提供持续的算力，逐步加强AI中台的服务能力。

（2）通过能力编排功能针对不同的行业需求智能化编排AI能力，建立新的AI模型。

（3）AI中台利用标准化的集成能力可对各业务场景的AI能力进行智能化管理运维，通过强大的组合编排能力，延展出多样化的AI服务能力模型。

（4）AI中台还可提供标准化的数据接口，建立AI能力的接口库，通过不断的编排和学习，适应各个业务场景。

3.1 AI中台总体架构

如图1所示，AI中台面向各领域的业务构建AI计算能力开放共享、统筹管控、不断优化的闭环体系结构。主要包括：AI识别引擎插件集成与定制、领域知识库、机器学习与AI模型训练、AI识别引擎的快速调度处理、业务支撑服务、二次开发工具、AI工具化软件以及统一的管理平台等组成部分。

图1

3.2 AI中台的主要功能

3.2.1 全媒体 AI识别引擎的快速调度处理

AI中台具备全媒体AI识别引擎的快速调度处理能力，针对各业务领域的数据处理任务复杂多变、时效性高，以及海量音视频数据需要并发处理等技术难点，采用了基于优先级模型的复杂事件调度方法，通过高并发的动态负载均衡调度器，可面向不同AI识别引擎的特点，结合各业务领域的实际需求，实现AI算力的统筹管控、动态调度，确保计算资源最大化利用的同时，实现各业务领域海量全媒体数据的快速识别处理。

全媒体AI识别引擎的快速调度处理的主要功能包括：自定义工作流引擎、动态负载均衡调度、计算节点管理、多模态识别引擎融合调度、任务优先级调度、引擎状态监控等。

3.2.2 机器学习与 AI模型训练

AI中台具备面向各领域行业应用的机器学习、识别模型训练优化能力。AI中台能够结合领域知识库，在实际业务应用过程中不断学习，通过搜集应用过程中识别错误的数据以及新的业务知识，不断丰富领域知识库的同时，通过机器学习算法不断优化训练新的识别模型，不断提升AI识别分析能力，形成在应用中学习，在学习中更好地应用的良性循环。

机器学习与AI模型训练的主要功能包括：错误数据自动搜集、数据清洗、模型训练工具、数据标注系统、模型测试评估、模型发布上线，以及原始素材库、模型库、语料库管理等功能。

图2

3.2.3 AI识别引擎插件集成与定制

AI中台构建了标准化的计算引擎插件体系，能够为各种AI识别引擎提供集中的、安全的开放式运行环境、测试环境、开发环境，集成了文本、人脸、图像、音频、视频等各类AI识别引擎，支持将各种AI识别引擎封装成为“热插拔”插件，定制为标准的“原子”计算服务，嵌入中台运行。

3.3 AI中台的主要特点

AI中台须具备以下特点。

3.3.1 全媒体 AI识别“All In One”

AI中台具备面向文本、图像、视频、音频等全媒体的AI识别引擎，提供最底层的AI“原子”算力，以及面向全台全业务的智能化服务能力，为上层业务应用系统提供包括智能采编、智能媒资、智能演播、智能审核等全方位智能化的业务支撑服务。

3.3.2 识别模型可迭代训练优化能力

AI中台具备面向行业应用的机器学习、识别模型训练优化的能力，在AI识别引擎服务的过程中，自动累积识别错误数据以及目标素材，通过中台提供的语料标注工具以及模型训练工具，通过机器学习不断优化训练识别模型，从而使得识别模型更为贴合实际业务需要。

3.3.3 多模态融合识别能力

AI中台支持通过多项人工智能技术融合增强更好地完成复杂业务应用，识别引擎工作流可自定义编排。

3.3.4 具备海量媒体内容并行可靠计算能力

AI中台基于优先级模型的复杂事件调度方法，具备高并发的具有负载均衡机制的调度器，计算能力可扩展，具备海量媒体内容并行可靠计算能力。

3.3.5 低代码二次开发能力

AI中台可提供统一的API开发工具包，支持进行业务流程定义，可使用低代码进行二次开发与实施。

3.3.6 AI计算资源可灵活调配能力

AI中台支持外部业务系统对AI计算资源的灵活调配，用户可自主授权划分计算资源，外部业务系统也可临时申请让渡AI计算资源。

3.3.7 AI计算资源调用统一认证鉴权

外部业务系统使用AI中台或调用AI计算资源，需经过AI中台统一认证鉴权，确保AI中台的使用安全与数据安全。

3.3.8 核心技术自主可控

AI中台中的核心算法具有完全的自主知识产权，没有被国外技术“卡脖子”的风险。

3.3.9 领域知识库

AI中台可支持构建完善的且能够日益迭代更新的领域知识库。

4.智慧AI中台的典型行业应用

在政务公共服务领域引入人工智能技术能够有效缓解人力限制、实现提高政府的响应速度、提升政府服务的高效节约办事能力、提升政府公信力、提高公众对政府工作的满意度。人工智能技术可在智慧交通、卫生健康、公共安全、媒体监管等和政务服务相关的典型领域进行广泛和深入地应用，实现将电子政务从数字化、网络化向数据化、智能化的转变。[6-9]

4.1 智慧交通

随着交通枢纽的大规模联网，海量车辆通行记录信息被汇集起来，这对城市交通管理有着重要的作用。AI技术在智慧交通中可用于车辆识别、车辆动态追踪、人员监控、交通流量统计等方面，从而提升城市交通安全。

4.2 卫生健康

AI应用对优化健康管理，包括提高医疗卫生服务的可及性和识别重大公共卫生的威胁，具有巨大作用。比如疫情防控时的测温和人员排查，对医疗影像进行分析进行疾病排查，辅助医生进行病例撰写，重大疾控卫生事件的发生预测，以及改进人机交互方式和人机协同模式来辅助诊治特定病人需求等。

4.3 教育培训

将AI技术利用到智能化教学场景，具体应用包括机器自动阅卷和智能批改、根据学生历史成绩和表现自动推荐针对性的教辅内容、VR/AR全息复现物体结构实现虚拟教学场景，以及对学生面部表情和情绪进行识别分析以提高课堂高效管理等。

4.4 媒体监管

通过AI技术对各类广播电视和互联网媒体中发布的节目内容进行分析识别，主动排查违反国家法律法规的各类违规内容，实现智慧监管，比如广告监管、节目监管、劣迹艺人监管、网站监管、直播监管等。

4.5 食品安全

近几年在食品安全监管方面的工作量骤增，只依靠人工进行食品安全问题进行监控是远远不够的，需要利用人工智能监管模式才能快速、准确的实现多维护监管。比如构建食品安全智能监管信息平台，可深度利用大数据检索进行食品生产企业网状监管和溯源，通过AI技术实现食品安全快速检测，加强舆情搜集实现食品安全事件监测预警等。

4.6 生态保护

可充分利用人工智能技术，构建完善生态环境保护应用系统，以此实现生态环境保护的智能化，构成生态保护治理的新模式。比如在森林或草场等比较敏感的区域安装智能高清摄像设备，实时监测分析动物和人类等活动，包括着火、风沙等自然灾害的发生和发展，从而有助于生态灾害防治应用。

4.7 普惠金融

放眼整个金融行业，AI应用已无处不在。目前，我国普惠金融服务已经进入了金融科技和普惠金融高度融合发展阶段，大数据和人工智能等新技术具备的高时效、高精准度、高自动化特性，将有助于持续优化普惠金融服务投放精准程度，助力客户服务智能化和自动化转型。具体应用包括精准获客、客户身份远程认证、金融风控、客服机器人等。

4.8 文化旅游

利用大数据、区块链等技术加强文化或旅游市场监管，提升服务质量；通过AI技术实现景区全方位监控或者文化市场的扫黄打非等。

4.9 巩固脱贫成果

针对脱贫人口的差异，要进一步提高脱贫人员帮扶工作的准确性，保证对象准，资金准和成效准。随着移动互联网、物联网、大数据、云计算、人工智能等新技术飞速发展，新技术正在深层次巩固拓展脱贫攻坚成果与乡村振兴有效衔接，典型应用一是基于大数据多维信息对每个建档立卡的脱贫人口、 脱贫村进行持续、动态的跟踪，针对性、个性化地提供政策帮扶；二是建立数据库和网络平台，推动各地信息联网，通过大数据建立足量的样本，使用人工智能加以集成融合，进而打破信息壁垒，推广成功经验。

4.10 公共安全

在“平安城市”“智慧城市”等项目带动下，我国的公共安全业持续保持了快速增长。基于现有完备的城市信息基础设施，通过AI技术进行高效精准的智能视频分析，发现、定位和跟踪敏感人（群）、车、物是保障公共安全的重要基础。通过人脸识别、属性分类、目标检测、智能检索等功能，现阶段已经能够初步实现对特定目标的自动化智能检测、智能跟踪、智能排查功能，已在多地公安机关实际部署应用。

结语

人工智能技术与政务服务相结合，已经将省级政务云平台推向智能化发展的新阶段。结合政务服务领域的各行业应用场景，智慧AI 中台支撑政务云平台完成各类业务应用系统的部署，并与已有的私有云、数据中台、视频中台、审批中台等 IT 设施和平台进行对接集成，构建强大的 AI 应用能力，必将助力实现省级政务服务的智能化创新。