移動群智感知任務分配涉及兩類重要實體，即感知任務和任務參與者，關鍵在于如何利用優化模型和算法，在候選者選擇質量的參與者執行任務，以保證低成本地獲取足量的質量數據。針對如何為城市空間中的單個感知任務（如城市某重點區域交通動態）選擇合適感知節點這一問題，提出了基于信用分布的影響力比較大化算法，預測感知參與度。將基于事件的社交網絡（EBSN, Event-Based Social Network）的活動視為感知任務，綜合考慮任務的內容特征、時空情境特征和社會影響特征，提高預測用戶參與任務的準確率，即提高感知能力發現和任務分配的命中率。如圖2所示，將感知節點挑選的問題形式化為偏好-影響力**選擇問題，即尋找對當前感興趣且具有影響力的用戶集。方法框架包括用戶-任務偏好建模和影響力比較大化兩個部分。智慧垃圾桶實現設備定位、滿溢監測、智能稱重、掃碼開門等環境感知功能。協同式環境感知新格局

建設產業生態，促進開放可持續。城市感知體系的產業生態構成非常豐富，涵蓋了眾多的參與主體，共創共建共享城市感知體系勢在必行。基于此，未來以標準驅動，共同打造城市感知體系產業生態，并根據不同發展階段采取對應的產業推進策略，匹配產業發展路徑與市場需求，才能推動產業鏈上下游都能夠健康發展，實現城市感知體系參與各方的多方共贏。總的來看，在數字化浪潮下，萬物互聯將不再是一句口號，以感知塑造智能、智能提升認知、認知銳化感知，推動城市數字化轉型條塊深度融合，實現智慧城市可持續發展，是順應時代發展的必然選擇，也是推進國家治理現代化的重要途徑，相信隨著城市感知體系的建設加速推進，將會更好地實現城市精細化治理，讓智慧城市真正為老百姓創造美好生活，并激發千行百業的創新活力。數字化環境感知意義環境感知能在公園重點區域設置空氣環境監測，包含：監測空氣溫度、濕度、降水量、風向、風速、PM2.5。

環境感知技術可以是智慧養護技術。智慧養護中心養護管理信息，通過數據積累、數據分析、數據優化，科學指導、智慧管理園林養護作業，遙控養護設備設施，實現養護作業的智能化、科學化、精細化，降低成本，節約資源，提升養護管理質量水平。 智慧養護中心構建包含：智慧噴灌系統、智慧施肥系統、病蟲害防治系統、古樹名木系統、智能機械系統、養護信息化系統、智庫系統、環衛保潔系統。分區域、植物種類、土壤類型結合游客體驗感觀進行科學噴灌，由軟件系統智能控制，通過數字化的智慧噴灌數據模型算法，根據植物實時需水情況實現自動澆水或停止澆水，達到智能化、精細化的科學灌溉，提升植物成活率，節能降耗。

城市空間存在大量感知數據，然而針對不同的研究問題，不同類型或屬性的感知數據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據對指定屬性信息進行估算或補償至關重要，成為群智數據協作增強的主要研究難點。用戶的位置信息尤為重要。然而，出于隱私保護以及其他因素，用戶位置信息往往不能直接獲取。基于多維時空關聯特性的數據增強為此，提出基于用戶-事件多維時空感知數據的物理位置信息預測模型，通過挖掘時空屬性數據之間的關聯關系，實現對缺失/稀有屬性信息（地理位置）的估算和預測，實現不同類型數據的協作增強。具體地，從話題偏好、歷史軌跡、社交信息三個層面對用戶個體和物理事件構建特征表達模型，并通過高斯過程回歸對用戶到物理事件的距離進行擬合與估計，從而估算出用戶的相對物理位置信息。環境感知系統利用百度AI 圖像視頻識別能力，實現環境違法違規事件及時發現科學治理，提高環境治理能力。

正如中國電子技術標準化研究院信息技術研究中心主任范科峰所言：“基于OpenHarmony技術，打造城市專屬感知終端操作系統，構建城市感知體系，促進城市物聯的標準統一、開放創新和智慧互聯，能夠更好地實現城市精細化感知、精細化治理。”城市是實現高質量發展的載體，因此要與高質量發展要求“同頻共振”，就需要重新審視智慧城市建設的新模式，思考新發展方向，而加速構建城市感知體系，使能城市精細化感知、精細化治理，將能夠為數字變革和智慧城市建設打下更為關鍵的基礎。環境感知平臺實時監測區域內病蟲害情況并做出預測，由軟件系統根據數據智能預警，通知監管單位有效作業。淺談環境感知管理

環境感知技術在公園內流河設置水質監測，采用浮標觀測技術，可全天候、連續、定點觀測水質。協同式環境感知新格局

移動群智感知任務往往并發出現，其中感知節點數量與任務數量的比例影響了感知能力優化組合的方式，主要存在兩種情況：感知節點資源充足和感知節點資源匱乏。針對感知節點資源充足的情況，要求每個工作者完成一個任務以保證任務完成的質量，優化目標是移動距離和激勵成本。針對該問題，利用多目標優化模型求解，分別通過線性加權法和妥協約束法將雙目標轉化為單目標，采用整數線性規劃方法（如分支定界法）求解。（1）感知節點資源充足（2）感知節點資源匱乏面向多任務的感知能力優化組合針對感知節點資源匱乏情況，需要每個工作者完成多個任務以增加任務被完成的總比例（即任務完成率）。此時，優化的目標是比較大化個體任務分配個數以提高任務完成率和**小化群體移動距離以縮短任務完成時間。協同式環境感知新格局