摘 要:現(xiàn)代社會(huì)傳統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)和新興風(fēng)險(xiǎn)交織疊加，在不確定環(huán)境下要想提升城市的風(fēng)險(xiǎn)感知、防范及適應(yīng)能力，需要將城市視為一個(gè)復(fù)雜的、具有適應(yīng)性的系統(tǒng)，基于系統(tǒng)思維應(yīng)對(duì)風(fēng)險(xiǎn)，提升城市韌性。智慧城市的情報(bào)搜尋與生成可以在不確定環(huán)境下快速識(shí)別并理解新的風(fēng)險(xiǎn)與威脅、情況和機(jī)會(huì)，并針對(duì)不同的風(fēng)險(xiǎn)與情報(bào)需求搜尋與生成精準(zhǔn)匹配的情報(bào)產(chǎn)品與服務(wù)，以支持應(yīng)急響應(yīng)行動(dòng)，增強(qiáng)智慧城市在不確定環(huán)境下應(yīng)對(duì)各種突發(fā)事件的能力。
關(guān)鍵詞:情報(bào)支持 情報(bào)決策 智慧城市 不確定環(huán)境
【中圖分類號(hào)】G203 【文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼】A
近年來(lái)，世界范圍內(nèi)極端天氣、公共衛(wèi)生事件、地區(qū)性沖突等危機(jī)事件頻發(fā)，國(guó)際社會(huì)面臨前所未有的不確定性，構(gòu)建能夠適應(yīng)并具有應(yīng)對(duì)變化能力的智慧城市成為抵御不確定性挑戰(zhàn)的關(guān)鍵。數(shù)字技術(shù)正以新理念、新業(yè)態(tài)、新模式全面融入人類經(jīng)濟(jì)、政治、文化、社會(huì)、生態(tài)文明建設(shè)各領(lǐng)域和全過(guò)程，給人類生產(chǎn)生活帶來(lái)廣泛而深刻的影響。面對(duì)不確定性環(huán)境下的風(fēng)險(xiǎn)挑戰(zhàn)，基于智能情報(bào)分析提供決策支持來(lái)建設(shè)智慧城市顯得尤為重要。
智慧城市情報(bào)支持與決策的核心問(wèn)題與研究對(duì)象
不確定環(huán)境下智慧城市情報(bào)支持與決策的核心問(wèn)題是發(fā)現(xiàn)不確定環(huán)境中的風(fēng)險(xiǎn)與干擾源，理解其破壞性、異質(zhì)性等特性，針對(duì)不確定環(huán)境中可能出現(xiàn)的信息不對(duì)稱、失真、低質(zhì)量等問(wèn)題，利用物聯(lián)網(wǎng)、人工智能等先進(jìn)信息技術(shù)靈敏感知智慧城市系統(tǒng)中的各類風(fēng)險(xiǎn)，根據(jù)風(fēng)險(xiǎn)應(yīng)對(duì)的目標(biāo)與任務(wù)，對(duì)各主體的動(dòng)態(tài)情報(bào)需求建模，經(jīng)過(guò)多模態(tài)信息融合，精準(zhǔn)搜尋匯聚多源數(shù)據(jù)資源，生成滿足情報(bào)需求的有用情報(bào)，利用知識(shí)增強(qiáng)方法將領(lǐng)域知識(shí)融入情報(bào)推理與決策，尋求消除不確定性的最佳方案與路徑，為決策者提供智能情報(bào)支持，從而提升智慧城市系統(tǒng)的風(fēng)險(xiǎn)抵抗、恢復(fù)重建、調(diào)整適應(yīng)能力，建設(shè)具有韌性的智慧城市。
本文的研究對(duì)象是智慧城市的情報(bào)支持與決策。在人類與社會(huì)發(fā)展過(guò)程中，各種自然災(zāi)害、疾病、戰(zhàn)爭(zhēng)、國(guó)際沖突等重大事件給人們帶來(lái)現(xiàn)實(shí)與認(rèn)知的雙重不確定性。具有韌性的智慧城市是應(yīng)對(duì)不確定環(huán)境的理想解決方案，它能夠?qū)Τ鞘邢到y(tǒng)的內(nèi)外部風(fēng)險(xiǎn)形成的沖擊自發(fā)地進(jìn)行適應(yīng)與調(diào)整，形成負(fù)反饋循環(huán)機(jī)制，不斷減少其破壞性或負(fù)面影響，使城市恢復(fù)或接近至沖擊之前的狀況，并遵循原有的方向發(fā)展。建設(shè)智慧城市不僅需要充足的物資與能源，還需要豐富的高質(zhì)量信息、情報(bào)與知識(shí)。隨著大數(shù)據(jù)、人工智能等先進(jìn)信息技術(shù)的發(fā)展與普及，智慧城市的情報(bào)支持與決策需要整合分散在各業(yè)務(wù)部門、處于不同生命周期階段、呈現(xiàn)不同模態(tài)的原始數(shù)據(jù)與信息，從中提取可執(zhí)行的決策情報(bào)，使決策者有效應(yīng)對(duì)不確定環(huán)境。具體包括以下五個(gè)方面：
一是分析不確定環(huán)境與智慧城市建設(shè)對(duì)情報(bào)支持與決策的影響與需求，明確情報(bào)支持與決策的內(nèi)涵及定位，在理解情報(bào)支持與決策構(gòu)成要素與運(yùn)行機(jī)制的基礎(chǔ)上，設(shè)計(jì)不確定環(huán)境下智慧城市情報(bào)支持與決策理論架構(gòu)；二是對(duì)物理世界、人類社會(huì)與信息空間中的潛在風(fēng)險(xiǎn)與異常狀況進(jìn)行全息感知與監(jiān)測(cè)，將風(fēng)險(xiǎn)應(yīng)對(duì)的具體任務(wù)轉(zhuǎn)化為不同主體的情報(bào)需求，對(duì)情報(bào)需求進(jìn)行細(xì)粒度表示與建模；三是針對(duì)各種情報(bào)需求，匯聚智慧城市中的多源多模態(tài)信息資源，利用自然語(yǔ)言處理、人工智能方法技術(shù)進(jìn)行信息組織與深度分析，搜尋和生成精準(zhǔn)匹配情報(bào)需求的有用情報(bào)，為決策者提供情報(bào)支持；四是利用知識(shí)增強(qiáng)等方法將領(lǐng)域知識(shí)與通用大語(yǔ)言模型相融合，將不確定環(huán)境中的風(fēng)險(xiǎn)信息與可用的信息資源進(jìn)行關(guān)聯(lián)與推理，尋求用于消除不確定性的最佳方案與路徑；五是在智慧應(yīng)急、產(chǎn)業(yè)發(fā)展受挫等典型不確定場(chǎng)景中進(jìn)行創(chuàng)新應(yīng)用，對(duì)應(yīng)用效果進(jìn)行跟蹤評(píng)估，度量智能情報(bào)支持與決策對(duì)減少不確定性、提升城市韌性的作用，提出情報(bào)支持與決策發(fā)展策略。
智慧城市情報(bào)支持與決策的理論架構(gòu)
為應(yīng)對(duì)不確定環(huán)境的諸多風(fēng)險(xiǎn)與挑戰(zhàn)，抵抗其帶來(lái)的壓力與沖擊，維持組織與社會(huì)的穩(wěn)定性，增強(qiáng)可持續(xù)發(fā)展能力，加強(qiáng)智慧城市建設(shè)至關(guān)重要。提高城市韌性對(duì)情報(bào)支持與決策的智能化提出更高要求?；诓淮_定環(huán)境特點(diǎn)、智慧城市建設(shè)背景，需從宏觀系統(tǒng)的角度認(rèn)識(shí)智慧城市情報(bào)支持與決策的功能定位與理論基礎(chǔ)，從微觀視角把握智慧城市全環(huán)節(jié)情報(bào)支持與決策的組成部分與運(yùn)行機(jī)制，構(gòu)建不確定環(huán)境下智慧城市情報(bào)支持與決策的總體理論架構(gòu)。
智慧城市情報(bào)支持與決策的實(shí)際需求與功能定位
不確定環(huán)境引起的信息傳播失序、環(huán)境失衡、應(yīng)對(duì)失準(zhǔn)等問(wèn)題促使城市系統(tǒng)加強(qiáng)韌性能力的建設(shè)。在不確定環(huán)境下剖析智慧城市建設(shè)涉及的感知風(fēng)險(xiǎn)能力、承受壓力能力、緩解沖擊能力以及恢復(fù)秩序能力四個(gè)維度，深入探討當(dāng)前情報(bào)支持與決策中存在的不足，推導(dǎo)智慧城市情報(bào)支持在適應(yīng)不確定環(huán)境特點(diǎn)、滿足智慧城市建設(shè)的需求，界定智慧城市情報(bào)支持與決策的概念內(nèi)涵，從全環(huán)節(jié)智能技術(shù)賦能、全鏈條智能情報(bào)支持、全方位韌性能力提升三個(gè)方面，探索智慧城市情報(bào)支持與決策的功能定位。
智慧城市情報(bào)支持與決策的理論支撐與框架設(shè)計(jì)
利用不確定環(huán)境、韌性社會(huì)相關(guān)理論指導(dǎo)智慧城市情報(bào)支持與決策方法構(gòu)建。以三元世界理論作為韌性系統(tǒng)各要素運(yùn)行過(guò)程中情報(bào)工作流程的理論依據(jù)，對(duì)物理、信息與社會(huì)三元空間的多源多模態(tài)數(shù)據(jù)進(jìn)行收集，結(jié)合信息空間的數(shù)據(jù)融合、知識(shí)集成與智能計(jì)算，生成智能情報(bào)支持方案，通過(guò)城市空間組織實(shí)體協(xié)同分析，在多領(lǐng)域多場(chǎng)景實(shí)現(xiàn)智能情報(bào)決策。以韌性理論作為理論架構(gòu)的基本骨架，結(jié)合態(tài)勢(shì)感知理論、動(dòng)態(tài)能力理論、新公共管理理論、情景危機(jī)溝通理論、組織冗余理論等多個(gè)理論搭建韌性要素運(yùn)行路徑，設(shè)計(jì)與搭建智慧城市情報(bào)支持與決策的基礎(chǔ)理論框架。
智慧城市情報(bào)支持與決策的核心要素與作用機(jī)制
智慧城市情報(bào)支持與決策包含不確定環(huán)境下韌性要素的作用機(jī)制與智能情報(bào)支持與決策流程分析。依照韌性理論將韌性要素分為正常、擾動(dòng)和恢復(fù)三個(gè)狀態(tài)與規(guī)避、生存和恢復(fù)三個(gè)過(guò)渡階段；按照智能情報(bào)支持與決策流程，研究各韌性要素的組成構(gòu)件、關(guān)聯(lián)機(jī)制與作用機(jī)理，形成不確定環(huán)境下智慧城市情報(bào)支持與決策的總體理論架構(gòu)，以實(shí)現(xiàn)事前結(jié)合以往案例儲(chǔ)備應(yīng)急預(yù)案、協(xié)調(diào)系統(tǒng)能力、預(yù)測(cè)態(tài)勢(shì)變化，事中借鑒過(guò)往經(jīng)驗(yàn)、銜接當(dāng)前情勢(shì)、實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)外部環(huán)境與內(nèi)部狀態(tài)、靈活調(diào)配資源、恰當(dāng)應(yīng)對(duì)，事后評(píng)價(jià)總結(jié)、補(bǔ)足缺陷。
全息感知視角下智慧城市智能風(fēng)險(xiǎn)監(jiān)測(cè)方法
現(xiàn)代社會(huì)傳統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)和新興風(fēng)險(xiǎn)交織疊加，在不確定環(huán)境下要想提升城市的風(fēng)險(xiǎn)感知、防范及適應(yīng)能力，需要將城市視為一個(gè)復(fù)雜的、具有適應(yīng)性的系統(tǒng)，基于系統(tǒng)思維應(yīng)對(duì)風(fēng)險(xiǎn)，提升城市韌性。理想情況下，智慧城市應(yīng)該能夠在某種程度上預(yù)測(cè)可能的沖擊，并通過(guò)確保資源與應(yīng)對(duì)方案提前做好準(zhǔn)備。
城市風(fēng)險(xiǎn)監(jiān)測(cè)需要對(duì)物理世界、人類社會(huì)與信息空間中與風(fēng)險(xiǎn)管理相關(guān)的各類數(shù)據(jù)信息進(jìn)行系統(tǒng)地收集、規(guī)劃、感知、組織、分析，識(shí)別潛在風(fēng)險(xiǎn)，評(píng)估其嚴(yán)重性和發(fā)生的可能性，結(jié)合不同主體的情報(bào)需求，將原始數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為可決策的情報(bào)。
因此，如何在三元空間中實(shí)現(xiàn)對(duì)數(shù)據(jù)的全息感知和有效分析，全面感知城市的運(yùn)行狀態(tài)與風(fēng)險(xiǎn)態(tài)勢(shì)，精準(zhǔn)刻畫城市各系統(tǒng)各主體的情報(bào)需求和變化趨勢(shì)，構(gòu)建完整的情報(bào)需求模型，從而及時(shí)調(diào)配城市資源提供精準(zhǔn)情報(bào)支持，是需要解決的主要問(wèn)題。
全息感知視角下的城市風(fēng)險(xiǎn)數(shù)據(jù)獲取與解析
全息感知是形成對(duì)城市風(fēng)險(xiǎn)綜合立體的態(tài)勢(shì)認(rèn)知、促進(jìn)智慧城市建設(shè)的重要基礎(chǔ)，它涉及各種數(shù)據(jù)源、各領(lǐng)域、不同空間尺度的信息集成和協(xié)同。對(duì)城市風(fēng)險(xiǎn)數(shù)據(jù)進(jìn)行掃描，通過(guò)收集和整合多個(gè)信息源的數(shù)據(jù)，推進(jìn)數(shù)據(jù)解析、融合，以全面、準(zhǔn)確地了解和預(yù)測(cè)特定情境下的各種要素及其動(dòng)態(tài)變化，為城市風(fēng)險(xiǎn)管理提供有力支持。
明確多源數(shù)據(jù)類型，如傳感器網(wǎng)絡(luò)、社交媒體、衛(wèi)星遙感等，構(gòu)建多層次、一體化的數(shù)據(jù)資源體系，全方位監(jiān)控掃描城市風(fēng)險(xiǎn)。根據(jù)不同業(yè)務(wù)特點(diǎn)及數(shù)據(jù)需求，研究數(shù)據(jù)清洗、抽取、表達(dá)模型，優(yōu)化數(shù)據(jù)架構(gòu)，提高數(shù)據(jù)的安全性和可靠性，為后續(xù)應(yīng)用提供高質(zhì)量數(shù)據(jù)；應(yīng)用數(shù)據(jù)分析和挖掘技術(shù)，實(shí)現(xiàn)面向復(fù)雜數(shù)據(jù)的多維特征提取和細(xì)粒度解析；對(duì)多源數(shù)據(jù)進(jìn)行聚合管理，推動(dòng)數(shù)據(jù)層的情報(bào)融合，以獲取更全面、準(zhǔn)確的城市風(fēng)險(xiǎn)信息，從而識(shí)別分析各類風(fēng)險(xiǎn)情景，揭示各類城市風(fēng)險(xiǎn)的隱藏模式、內(nèi)在規(guī)律、潛在關(guān)聯(lián)和發(fā)展趨勢(shì)。
城市韌性建模與風(fēng)險(xiǎn)態(tài)勢(shì)智能感知
城市是一個(gè)復(fù)雜的巨型系統(tǒng)，包含不同層次、類型、結(jié)構(gòu)的子系統(tǒng)。要了解城市韌性，需要對(duì)這些系統(tǒng)的相互作用進(jìn)行建模，構(gòu)建韌性評(píng)估與演化模型框架，明確韌性評(píng)估指標(biāo)及量化方法，以便理解城市韌性的形成和變化。城市系統(tǒng)可劃分為主要子系統(tǒng)，抽象出不同風(fēng)險(xiǎn)情境下子系統(tǒng)之間的交互關(guān)系，以揭示城市運(yùn)行規(guī)律；綜合考慮系統(tǒng)面對(duì)干擾的抵抗力、適應(yīng)恢復(fù)能力等因素，提出針對(duì)性韌性評(píng)估方法，對(duì)不同子系統(tǒng)及城市全局韌性進(jìn)行度量；建模分析人口增長(zhǎng)、災(zāi)害暴發(fā)、氣候變化、城市建設(shè)等帶來(lái)的韌性能力變化情況。
針對(duì)全息感知的數(shù)據(jù)，在數(shù)據(jù)解析和融合的基礎(chǔ)上構(gòu)建風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別模型、監(jiān)控預(yù)警模型、響應(yīng)防御模型、損失評(píng)估模型等智能算法模型，對(duì)城市風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行動(dòng)態(tài)、持續(xù)的態(tài)勢(shì)感知；利用機(jī)器學(xué)習(xí)和人工智能等技術(shù)建立風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)模型，預(yù)測(cè)可能發(fā)生的城市風(fēng)險(xiǎn)事件；基于系統(tǒng)動(dòng)力學(xué)對(duì)城市韌性狀態(tài)、潛在風(fēng)險(xiǎn)及干預(yù)行為進(jìn)行模擬分析，預(yù)測(cè)潛在風(fēng)險(xiǎn)可能產(chǎn)生的影響，探索不同應(yīng)對(duì)措施在管理城市風(fēng)險(xiǎn)、提升城市韌性等方面的效果，為風(fēng)險(xiǎn)應(yīng)對(duì)提供科學(xué)依據(jù)和決策支持。
精準(zhǔn)匹配的智慧城市情報(bào)搜尋與生成方案
智慧城市的情報(bào)搜尋與生成可以在不確定環(huán)境下快速識(shí)別并理解新的風(fēng)險(xiǎn)與威脅、情況和機(jī)會(huì)，并針對(duì)不同的風(fēng)險(xiǎn)與情報(bào)需求搜尋與生成精準(zhǔn)匹配的情報(bào)產(chǎn)品與服務(wù)，以支持應(yīng)急響應(yīng)行動(dòng)，增強(qiáng)智慧城市在不確定環(huán)境下應(yīng)對(duì)各種突發(fā)事件的能力。面對(duì)各種城市風(fēng)險(xiǎn)與情報(bào)需求，需解決以下主要問(wèn)題：如何通過(guò)精準(zhǔn)匹配情報(bào)需求搜尋智慧城市的應(yīng)急情報(bào)；如何通過(guò)精準(zhǔn)匹配情報(bào)需求來(lái)建立智慧城市的情報(bào)生成模式；如何構(gòu)建與優(yōu)化智慧城市面向智能情報(bào)生成的多模態(tài)大模型；如何對(duì)智慧城市的智能情報(bào)生成進(jìn)行可靠性評(píng)估。
精準(zhǔn)匹配視角下智慧城市情報(bào)搜尋方法
信息與情報(bào)是智慧城市發(fā)展進(jìn)程中不可或缺的基礎(chǔ)性、戰(zhàn)略性資源，大數(shù)據(jù)環(huán)境下人們面臨著巨大的情報(bào)搜尋壓力。從精準(zhǔn)匹配視角提出智慧城市情報(bào)搜尋方法，即針對(duì)城市風(fēng)險(xiǎn)來(lái)精準(zhǔn)分析情報(bào)需求，選取匹配的情報(bào)源、情報(bào)搜尋渠道，以信息檢索、文本匹配等方法為基礎(chǔ)，以循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等深度學(xué)習(xí)方法為支撐構(gòu)建深層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，達(dá)到消除非關(guān)鍵和冗余的情報(bào)并精準(zhǔn)匹配情報(bào)需求的目的。
精準(zhǔn)匹配視角下智慧城市情報(bào)生成模式
大語(yǔ)言模型的出現(xiàn)使得智能情報(bào)生成模式由數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)到大模型驅(qū)動(dòng)，由表層信息組織到深層語(yǔ)義內(nèi)容組織，由信息檢索到知識(shí)問(wèn)答。智慧城市情報(bào)生成模式基于應(yīng)用場(chǎng)景、表征方法、邏輯構(gòu)建、性能輸出等特征，通過(guò)提示工程、規(guī)則匹配、指令微調(diào)等方式，實(shí)現(xiàn)不確定環(huán)境下智慧城市情報(bào)需求與智能情報(bào)生成的精準(zhǔn)匹配。
智慧城市面向智能情報(bào)生成的多模態(tài)大模型構(gòu)建
在生成智能情報(bào)過(guò)程中同時(shí)將文本、圖片、視頻、語(yǔ)音等多模態(tài)數(shù)據(jù)作為模型的輸入和輸出，滿足多樣化的智能情報(bào)生成場(chǎng)景。結(jié)合多模態(tài)層級(jí)編碼網(wǎng)絡(luò), 實(shí)現(xiàn)多模態(tài)動(dòng)態(tài)對(duì)齊預(yù)訓(xùn)練和生成式預(yù)訓(xùn)練，將現(xiàn)有的大語(yǔ)言模型作為多模態(tài)輸入輸出的通用人機(jī)接口，構(gòu)建智慧城市面向智能情報(bào)生成的多模態(tài)大模型，探索具備多種模態(tài)綜合理解與生成能力的預(yù)訓(xùn)練模型架構(gòu)，高效精準(zhǔn)地生成有用情報(bào)。
智慧城市面向智能情報(bào)生成的多模態(tài)大模型優(yōu)化
智能情報(bào)生成涉及專業(yè)領(lǐng)域，計(jì)算成本和硬件要求較高。多模態(tài)大模型優(yōu)化方法使面向智能情報(bào)生成的多模態(tài)大模型向?qū)I(yè)化、輕量化發(fā)展，通過(guò)建立動(dòng)態(tài)知識(shí)圖譜對(duì)多模態(tài)大模型進(jìn)行語(yǔ)料擴(kuò)充、信息過(guò)濾、知識(shí)輸入、抽取驗(yàn)證以及反饋增強(qiáng)，實(shí)現(xiàn)智能情報(bào)生成的專業(yè)化；通過(guò)探究模型壓縮方法，如模型量化、知識(shí)蒸餾以及模型剪枝等，實(shí)現(xiàn)智能情報(bào)生成的輕量化。
智慧城市情報(bào)推理與決策模型
知識(shí)增強(qiáng)能夠?yàn)橹悄芮閳?bào)推理與決策提供方法與技術(shù)支持，它是指通過(guò)學(xué)習(xí)積累、信息獲取、技術(shù)工具等多種途徑和方法，持續(xù)提高擴(kuò)展系統(tǒng)知識(shí)水平、認(rèn)知能力和問(wèn)題解決能力的過(guò)程。智慧城市建設(shè)強(qiáng)調(diào)城市系統(tǒng)面對(duì)各類災(zāi)害的適應(yīng)能力，即有效應(yīng)對(duì)、適應(yīng)各類災(zāi)害打擊及干擾并迅速恢復(fù)。知識(shí)增強(qiáng)的智慧城市情報(bào)推理與決策需要多源知識(shí)和高質(zhì)量數(shù)據(jù)，結(jié)合推理機(jī)制與決策模型以便實(shí)時(shí)預(yù)測(cè)和綜合分析各種風(fēng)險(xiǎn)和挑戰(zhàn)，支持城市系統(tǒng)迅速有效的應(yīng)對(duì)。需解決的主要問(wèn)題是通用知識(shí)與領(lǐng)域知識(shí)體系構(gòu)建、嵌入機(jī)制及數(shù)據(jù)分析方法認(rèn)知化智能化的運(yùn)行機(jī)制，利用“通用-領(lǐng)域”知識(shí)數(shù)據(jù)如何實(shí)現(xiàn)智慧城市情報(bào)推理與精準(zhǔn)決策。
知識(shí)增強(qiáng)驅(qū)動(dòng)的通用知識(shí)庫(kù)及領(lǐng)域知識(shí)庫(kù)系統(tǒng)
多源多模態(tài)數(shù)據(jù)的急劇增長(zhǎng)使得智慧城市情報(bào)推理與決策過(guò)程中爆發(fā)知識(shí)過(guò)載、知識(shí)分散等問(wèn)題。首先通過(guò)對(duì)多源開放通用數(shù)據(jù)庫(kù)中的實(shí)體、概念、屬性及復(fù)雜關(guān)聯(lián)關(guān)系的細(xì)粒度查詢，研究通用知識(shí)庫(kù)系統(tǒng)構(gòu)建的知識(shí)增強(qiáng)機(jī)理、知識(shí)序化過(guò)程和技術(shù)方法路徑；其次，從情報(bào)語(yǔ)義分析及要素提取角度，探究領(lǐng)域知識(shí)庫(kù)系統(tǒng)隱性數(shù)據(jù)及不完全表達(dá)數(shù)據(jù)的顯示化與豐富化，實(shí)現(xiàn)“通用-領(lǐng)域”知識(shí)庫(kù)系統(tǒng)的知識(shí)增強(qiáng)。
“通用-領(lǐng)域”知識(shí)細(xì)粒度關(guān)聯(lián)與知識(shí)庫(kù)協(xié)同融合
經(jīng)過(guò)序化組織的多源多模態(tài)通用知識(shí)與領(lǐng)域知識(shí)在形態(tài)、概念層級(jí)上存在諸多不同。首先通過(guò)數(shù)據(jù)的語(yǔ)義化轉(zhuǎn)換和知識(shí)的細(xì)粒度分解，研究?jī)烧吒拍顚?duì)齊、語(yǔ)義匹配和實(shí)例鏈接的關(guān)鍵挑戰(zhàn)和技術(shù)方法路徑；從情報(bào)分析過(guò)程鏈和方法要素角度探究“通用-領(lǐng)域”知識(shí)庫(kù)在知識(shí)嵌入、模型融合、智能情報(bào)推理與決策中的關(guān)聯(lián)邏輯、嵌入形式和具體功能，重構(gòu)知識(shí)庫(kù)系統(tǒng)分析及應(yīng)用流程。
知識(shí)增強(qiáng)的智慧城市情報(bào)推理機(jī)制
知識(shí)增強(qiáng)的智慧城市情報(bào)推理是一系列情報(bào)感知流程的整合?？衫醚莼治觥⒆匀徽Z(yǔ)言處理等工具探究既定目標(biāo)的復(fù)雜關(guān)聯(lián)關(guān)系，結(jié)合數(shù)理模型的邏輯結(jié)構(gòu)、數(shù)學(xué)表達(dá)和推導(dǎo)機(jī)制，厘清知識(shí)所能轉(zhuǎn)化的計(jì)算構(gòu)造，例如約束函數(shù)、公式推導(dǎo)，進(jìn)而研究知識(shí)有機(jī)嵌入基于數(shù)據(jù)的統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)過(guò)程的數(shù)理原理、函數(shù)改造、學(xué)習(xí)機(jī)制變革等；選擇分類、聚類、預(yù)測(cè)、評(píng)估等智慧城市情報(bào)分析模型，研究不確定因素主題、風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警及傾向性預(yù)測(cè)，識(shí)別虛假信息，借助深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)不確定事件的發(fā)生概率及事態(tài)走向、信息傳播范圍與強(qiáng)度、用戶注意力轉(zhuǎn)移等信息行為。
知識(shí)增強(qiáng)的智慧城市情報(bào)決策模型
情報(bào)決策是基于對(duì)情報(bào)的收集、整理、分析與研判，融合數(shù)據(jù)、信息與知識(shí)，主導(dǎo)引領(lǐng)實(shí)現(xiàn)具體目標(biāo)的管理行為。分析知識(shí)對(duì)智能情報(bào)決策模型的推演機(jī)制、規(guī)范效應(yīng)和可解釋機(jī)理，利用知識(shí)與數(shù)據(jù)間的細(xì)粒度關(guān)聯(lián)及嵌入機(jī)制，研究決策模型的關(guān)鍵要素、維度擴(kuò)張和要素體系重構(gòu)，提出分布式集群化智能情報(bào)決策模型；引入知識(shí)泛函數(shù)捕捉?jīng)Q策誤差，借助歷史決策數(shù)據(jù)，建立決策模型學(xué)習(xí)機(jī)制，構(gòu)建基于統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)和領(lǐng)域知識(shí)的模糊決策優(yōu)化與反饋模塊，為情報(bào)決策的有序開展提供保障。
不確定環(huán)境下智慧城市情報(bào)支持與決策的創(chuàng)新應(yīng)用
不確定環(huán)境包含各種動(dòng)態(tài)因素和未知情境，在此背景下實(shí)施智能情報(bào)支持與決策是建設(shè)智慧城市的關(guān)鍵策略。首先選擇不確定性突出的典型環(huán)境，開展智慧城市情報(bào)支持與決策的創(chuàng)新應(yīng)用；其次，針對(duì)應(yīng)用效果，從過(guò)程、能力和結(jié)果三方面評(píng)估智能情報(bào)支持與決策的有效性、及時(shí)性、合規(guī)性、可信度和可執(zhí)行性，以探究其在不確定性環(huán)境下的適應(yīng)性和效能；最后，提出不確定環(huán)境下智慧城市情報(bào)支持與決策的發(fā)展策略，旨在應(yīng)對(duì)不斷變化的挑戰(zhàn)和問(wèn)題，以開發(fā)新的解決方案，促進(jìn)城市系統(tǒng)在面對(duì)復(fù)雜的現(xiàn)實(shí)環(huán)境時(shí)的適應(yīng)性和可持續(xù)性。
為了開展不確定環(huán)境下智慧城市情報(bào)支持與決策的創(chuàng)新應(yīng)用與跟蹤評(píng)估，以提高城市韌性為目標(biāo)導(dǎo)向，可選擇智慧應(yīng)急、產(chǎn)業(yè)發(fā)展受阻等不確定性突出的領(lǐng)域開展情報(bào)支持與決策的創(chuàng)新應(yīng)用。將先進(jìn)的評(píng)估方法與智慧城市情報(bào)的特點(diǎn)結(jié)合，對(duì)不確定環(huán)境下智慧城市情報(bào)支持與決策的應(yīng)用效果展開科學(xué)、全面的評(píng)估。主要內(nèi)容包括：
面向智慧應(yīng)急的情報(bào)支持與決策創(chuàng)新應(yīng)用
智慧應(yīng)急是對(duì)海量、多源、異構(gòu)特征的突發(fā)事件信息進(jìn)行智能感知、采集、組織、分析、處理、傳遞與利用，并上升為智慧層面的事件應(yīng)對(duì)。在把握智慧應(yīng)急的內(nèi)涵定位、任務(wù)目標(biāo)、體系架構(gòu)的基礎(chǔ)上，針對(duì)應(yīng)急場(chǎng)景的不確定性進(jìn)行建模，基于工程思維搭建應(yīng)急場(chǎng)景下的智慧城市情報(bào)支持與決策框架。從多階段、多決策主體的角度構(gòu)建演化周期-情報(bào)需求-決策主體的三維決策需求分析流程，分析突發(fā)事件各階段的情報(bào)需求類型、需求內(nèi)容及需求特征。基于知識(shí)需求理論、知識(shí)表示理論、知識(shí)庫(kù)構(gòu)建理論等構(gòu)建應(yīng)急決策知識(shí)庫(kù)，解決公共基礎(chǔ)數(shù)據(jù)、應(yīng)急基礎(chǔ)業(yè)務(wù)信息與智慧城市情報(bào)支持與決策的融合問(wèn)題，實(shí)現(xiàn)突發(fā)事件的協(xié)同應(yīng)對(duì)，構(gòu)建情報(bào)引導(dǎo)、實(shí)時(shí)交互的智慧型應(yīng)急決策模式，提高城市適災(zāi)韌性。
面向產(chǎn)業(yè)發(fā)展不確定性的情報(bào)支持與決策創(chuàng)新應(yīng)用
貿(mào)易政策、經(jīng)濟(jì)政策以及國(guó)際形勢(shì)等不確定性會(huì)干擾城市經(jīng)濟(jì)發(fā)展，使產(chǎn)業(yè)發(fā)展面臨不確定性。首先著眼于多源、多模態(tài)的產(chǎn)業(yè)信息采集與情報(bào)分析，以解決產(chǎn)業(yè)發(fā)展中的不確定性問(wèn)題，包括在復(fù)雜環(huán)境中分析市場(chǎng)波動(dòng)、自然災(zāi)害、政策變化、供應(yīng)鏈斷裂等干擾因素，以便更好地理解不確定因素的來(lái)源。其次，探討多數(shù)據(jù)源的情報(bào)獲取方法，包括結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)、互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)、日志數(shù)據(jù)、傳感器數(shù)據(jù)等，以全面了解不確定性情境。最后，建立經(jīng)濟(jì)領(lǐng)域智慧城市情報(bào)支持與決策機(jī)制，具備產(chǎn)業(yè)風(fēng)險(xiǎn)感知、問(wèn)題解構(gòu)、動(dòng)態(tài)分析、全局評(píng)估等功能，支持產(chǎn)業(yè)決策者更好地應(yīng)對(duì)不確定性，提高產(chǎn)業(yè)發(fā)展的韌性。
【本文作者為武漢大學(xué)信息資源研究中心、武漢大學(xué)數(shù)據(jù)智能研究院教授；本文系國(guó)家社會(huì)科學(xué)基金重大項(xiàng)目“不確定環(huán)境下韌性社會(huì)智能情報(bào)支持與決策研究”（23&ZD230）階段性成果】
參考文獻(xiàn)略
責(zé)編：王 克／美編：王嘉騏