劉玉超 李璞 馬文學(xué) 竇笑然

1．一體化指揮調(diào)度技術(shù)國家工程實(shí)驗(yàn)室北京100192 2.中國指揮與控制學(xué)會(huì)北京100089

21世紀(jì)平臺(tái)經(jīng)濟(jì)崛起,從2000年左右以信息交流、門戶平臺(tái)為特征開啟的社交互聯(lián)網(wǎng),到2010年左右以產(chǎn)品交易、電商平臺(tái)為特征啟動(dòng)的消費(fèi)互聯(lián)網(wǎng),再到今天以知識(shí)共享、生態(tài)平臺(tái)為特征啟動(dòng)的產(chǎn)業(yè)互聯(lián)網(wǎng)[1].人人聯(lián)網(wǎng)、萬物互聯(lián),虛實(shí)結(jié)合的數(shù)字孿生體系已然形成—信息物理系統(tǒng)(Cyber Physical System,CPS)[2].平臺(tái)經(jīng)濟(jì)強(qiáng)化了主體的多樣性、關(guān)聯(lián)性、互動(dòng)性,人類社會(huì)基于信息交互能力拓展的社會(huì)分工和協(xié)作水平極大深化,同時(shí)大規(guī)模、多角色、實(shí)時(shí)互動(dòng)的網(wǎng)絡(luò)協(xié)同使得組織邊界被不斷重新定義,形成了基于網(wǎng)絡(luò)平臺(tái)的廣泛協(xié)作交互體系.

平臺(tái)交互驅(qū)動(dòng)的生產(chǎn)關(guān)系有協(xié)作,同時(shí)也有博弈,在不斷消亡和涌現(xiàn)中演化,人類社會(huì)面臨的不確定性呈指數(shù)增長,社會(huì)治理所面臨的問題更加錯(cuò)綜復(fù)雜.與此同時(shí),復(fù)雜系統(tǒng)研究也已成為科學(xué)前沿焦點(diǎn).英國著名物理學(xué)家霍金稱:“21世紀(jì)將是復(fù)雜性科學(xué)的世紀(jì)”.復(fù)雜系統(tǒng)科學(xué)是交叉學(xué)科,為研究社會(huì)復(fù)雜問題提供了重要的支撐理論和方法.

如圖1所示[3],復(fù)雜系統(tǒng)具有多層次、多粒度、演化、涌現(xiàn)等特性.成思危教授在《復(fù)雜性科學(xué)與管理》一文中指出:“研究復(fù)雜系統(tǒng)的基本方法應(yīng)當(dāng)是在唯物辯證法指導(dǎo)下的系統(tǒng)科學(xué)方法”,提出4 方面結(jié)合:定性判斷與定量計(jì)算、微觀分析與宏觀分析、還原論與整體論、科學(xué)推理與哲學(xué)思辨相結(jié)合.

1 社會(huì)治理中的安全場景數(shù)字化

社會(huì)本質(zhì)上是一個(gè)開放演化、具有耦合作用和適應(yīng)性的復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng),社會(huì)治理是一項(xiàng)龐大而復(fù)雜的系統(tǒng)工程[4].面對(duì)社會(huì)交互的復(fù)雜性、不確定性,社會(huì)治理需要突破傳統(tǒng)的自上而下的樹形指揮模式,走向數(shù)字化、網(wǎng)絡(luò)化、扁平化、服務(wù)化的治理形態(tài).早在20世紀(jì)80年代,錢學(xué)森先生在創(chuàng)建系統(tǒng)學(xué)的進(jìn)程中,就把社會(huì)系統(tǒng)作為發(fā)展開放復(fù)雜巨系統(tǒng)理論的一個(gè)重要對(duì)象,強(qiáng)調(diào)發(fā)展社會(huì)系統(tǒng)與其環(huán)境之間協(xié)調(diào)發(fā)展的組織管理技術(shù),運(yùn)用從定性到定量的綜合集成方法,實(shí)現(xiàn)總體分析、總體設(shè)計(jì)、總體協(xié)調(diào)與總體規(guī)劃[5].

1.1 社會(huì)治理核心問題

圖1 復(fù)雜系統(tǒng)具有多層次、多粒度、演化、涌現(xiàn)等特性

黨的十八屆三中全會(huì)提出,創(chuàng)新社會(huì)治理體制,改進(jìn)社會(huì)治理方式,必須“堅(jiān)持系統(tǒng)治理,加強(qiáng)黨委領(lǐng)導(dǎo),發(fā)揮政府主導(dǎo)作用,鼓勵(lì)和支持社會(huì)各方面參與,實(shí)現(xiàn)政府治理和社會(huì)自我調(diào)節(jié)、居民自治良性互動(dòng)”.2014年3月,習(xí)近平總書記在全國“兩會(huì)”上參加上海代表團(tuán)審議時(shí)明確指出:“加強(qiáng)和創(chuàng)新社會(huì)治理,關(guān)鍵在體制創(chuàng)新,核心是人,只有人與人和諧相處,社會(huì)才會(huì)安定有序”.2018年2月5日,習(xí)近平總書記在主持“實(shí)施國家大數(shù)據(jù)戰(zhàn)略”集體學(xué)習(xí)時(shí)強(qiáng)調(diào)“要運(yùn)用大數(shù)據(jù)提升國家治理現(xiàn)代化水平.要建立健全大數(shù)據(jù)輔助科學(xué)決策和社會(huì)治理的機(jī)制,推進(jìn)政府管理和社會(huì)治理模式創(chuàng)新,實(shí)現(xiàn)政府決策科學(xué)化、社會(huì)治理精準(zhǔn)化、公共服務(wù)高效化”.

在習(xí)近平同志的系列講話中,對(duì)社會(huì)治理的核心問題和解決路徑指明了方向:系統(tǒng)治理,多方參與,緊緊抓住人這個(gè)核心,充分利用大數(shù)據(jù)輔助科學(xué)決策和社會(huì)治理.

1.2 社會(huì)大數(shù)據(jù)基礎(chǔ)

在政府層面,社會(huì)管理和治理的制度體系不斷發(fā)展完善,公共安全數(shù)據(jù)體系建設(shè)取得長足發(fā)展.以人口信息百城聯(lián)網(wǎng)為出發(fā)點(diǎn),建立了身份數(shù)據(jù)、車駕管數(shù)據(jù)等各種基礎(chǔ)數(shù)據(jù)庫;圍繞天網(wǎng)工程[6]、雪亮工程[7]、平安城市[8]、智慧城市[9]等重點(diǎn)項(xiàng)目積累了海量的安防數(shù)據(jù)、互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)、網(wǎng)絡(luò)安全數(shù)據(jù)、緝查布控?cái)?shù)據(jù)、重點(diǎn)人群管控?cái)?shù)據(jù)、PGIS 數(shù)據(jù)等,建設(shè)了完整的公共安全數(shù)據(jù)采集、治理、挖掘、應(yīng)用的數(shù)據(jù)體系.

在大眾層面,社交互聯(lián)網(wǎng)、消費(fèi)互聯(lián)網(wǎng)積累了豐富的生活場景大數(shù)據(jù).電話、微博、QQ、微信、購物、出行等,個(gè)人的一切在線行為都在被“數(shù)字化”,大數(shù)據(jù)滲透到社會(huì)生活方方面面,每時(shí)每刻都在產(chǎn)生新數(shù)據(jù),用戶畫像也應(yīng)運(yùn)而生.互聯(lián)網(wǎng)和衛(wèi)星定位導(dǎo)航[1]這兩個(gè)20世紀(jì)偉大的發(fā)明相結(jié)合,創(chuàng)造了“基于位置的服務(wù)”[11]這一商業(yè)模式,增加了社交網(wǎng)絡(luò)交互復(fù)雜性,但同時(shí)也提供了強(qiáng)大的時(shí)空數(shù)據(jù)支撐體系.

1.3 安全場景數(shù)字化方法

加強(qiáng)和創(chuàng)新社會(huì)治理,關(guān)鍵在數(shù)據(jù)支撐的體制創(chuàng)新,核心是人的畫像,基于時(shí)空屬性的關(guān)系畫像會(huì)有效降低社會(huì)治理的不確定性難度.

首先,以力量到邊和力量無邊的理念去構(gòu)建政府和基層自治組織的同心圓.社會(huì)治理體系現(xiàn)代化的基礎(chǔ)性工作落在基層.從指揮控制的角度分析,政府對(duì)全社會(huì)的行政力量延伸至基層,基層組織作為邊緣組織對(duì)其所代表的群體進(jìn)行協(xié)調(diào)和服務(wù).從信息化角度分析,兩條線應(yīng)首先建設(shè)無障礙、全面溝通的社會(huì)治理平臺(tái),并以黨建領(lǐng)銜開展民生和民主建設(shè),從上往下精準(zhǔn)切片賦能,從下往上發(fā)揮群眾力量,真正實(shí)現(xiàn)對(duì)社會(huì)的共建、共治、共享.

其次,以“人”為本,以點(diǎn)帶面建立社會(huì)治理關(guān)系網(wǎng)絡(luò)畫像[12].所有社會(huì)活動(dòng)均是以人為主,做好社會(huì)治理的核心是掌握社會(huì)各類人員信息,包括戶籍?dāng)?shù)據(jù)、身份證數(shù)據(jù)、車駕管數(shù)據(jù)、犯罪數(shù)據(jù)等,并結(jié)合國土資源、商業(yè)、公安、能源以及互聯(lián)網(wǎng)等各類數(shù)據(jù)建立人與人、人與物、人與環(huán)境等關(guān)系畫像.

再次,以“事” 為核心,分級(jí)分類構(gòu)建社會(huì)治理專項(xiàng)場景畫像.社會(huì)治理工作具有多領(lǐng)域交織的特點(diǎn),通過“事”的分類、分級(jí)觸發(fā)場景全息畫像,通過事件畫像分類業(yè)務(wù)和資源配置優(yōu)化,建立“感知–認(rèn)知–行動(dòng)” 的回路.以社區(qū)治理為例,當(dāng)前我國基層社區(qū)治理主要有政府主導(dǎo)、市場主導(dǎo)、社會(huì)自治、專家參與4 種模式,各種模式與所涉領(lǐng)域縱橫交織催生海量需求,需要不同的應(yīng)用和資源來支撐.

2 一體化指揮調(diào)度支撐體系

一體化指揮調(diào)度就是使用信息化手段以及與信息化相適應(yīng)的工作機(jī)制,將互不相同、相互補(bǔ)充、互不隸屬、相對(duì)獨(dú)立的指揮要素、執(zhí)行力量以及相關(guān)資源有機(jī)地融合為一個(gè)整體,以實(shí)現(xiàn)組織策劃的目標(biāo).一體化指揮調(diào)度是解決社會(huì)公共安全問題的方法論體系,為安全場景數(shù)字化提供理論、技術(shù)、工程以及標(biāo)準(zhǔn)支撐[13].

2.1 基于OODA 的方法論

一體化指揮調(diào)度在學(xué)科上屬于指揮與控制系統(tǒng)工程[14],理論基礎(chǔ)源自賽博控制論.王飛躍教授在《機(jī)器崛起》中詳細(xì)闡述了賽博的演進(jìn)過程[15].1845年,法國哲學(xué)家安培在社會(huì)管理科學(xué)中首次提出賽博一詞,在此之后,1945年美國應(yīng)用數(shù)學(xué)家諾伯特·維納從生物學(xué)和機(jī)器智能角度創(chuàng)立了賽博控制論.同時(shí),賽博在其他領(lǐng)域的研究也取得了突破性進(jìn)展.1951年,在朝鮮戰(zhàn)場誕生了軍事指揮控制,1955年我國著名科學(xué)家錢學(xué)森在機(jī)械和電機(jī)控制領(lǐng)域創(chuàng)立工程控制論,直至1956年達(dá)特茅斯會(huì)議,賽博成為了與AI 爭鳴的重要學(xué)派,今天面對(duì)社會(huì)復(fù)雜交互系統(tǒng)問題,賽博與AI 走向融合.

20世紀(jì)70年代美國空軍上校約翰·包以德受毛澤東軍事思想啟發(fā),提出著名的“OODA” 環(huán)(Observe-Orient-Decide-Act)—指揮決策問題方法論,詳見圖2所示.

圖2 不同維度理解“OODA”環(huán)

從數(shù)據(jù)流來看,物理世界的事情一直都在發(fā)生,只是我們是否能感知到這些隱性的數(shù)據(jù),狀態(tài)感知就是解決數(shù)據(jù)從隱性到顯性的問題,現(xiàn)實(shí)中發(fā)生了什么？這是數(shù)據(jù)鏈條的第一環(huán)節(jié);分析研判,也可以叫態(tài)勢分析、態(tài)勢研判,實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)到信息,為什么會(huì)發(fā)生？接下來會(huì)怎么樣？趨勢是什么？科學(xué)決策就是信息到知識(shí),這也是認(rèn)知智能的核心,解決我們?cè)撛趺崔k的問題,要充分利用專家經(jīng)驗(yàn)知識(shí)、機(jī)器智能、群體智能,從主觀思維決策到智能輔助決策,形成定性定量相結(jié)合的科學(xué)的認(rèn)知決策優(yōu)勢;最后是調(diào)度執(zhí)行,讓知識(shí)決策變?yōu)樾袆?dòng)反饋到物理世界,完成數(shù)據(jù)優(yōu)化的閉環(huán).還有一個(gè)維度,就是我們說的工業(yè)革命的機(jī)械化、信息化、智能化,機(jī)械化主要在物理空間延伸人類的肢體—行動(dòng)能力;信息化是在賽博空間延伸人的感官—感知分析能力;智能化將是要延伸我們的智力—研判決策能力.

隨著萬物互聯(lián)、虛實(shí)結(jié)合、人機(jī)共融,信息化向智能化發(fā)展,感知快、研判快、決策快、行動(dòng)快,不論在軍事作戰(zhàn)、社會(huì)治理、企業(yè)管理都將迎來新的質(zhì)的飛躍[16].

2.2 面向4 域的技術(shù)生態(tài)體系

一體化指揮調(diào)度技術(shù)體系主要涉及信息通信、人工智能、指揮與控制3 個(gè)學(xué)科專業(yè)方向,基于“OODA”的數(shù)據(jù)流視角,可以從感知域、認(rèn)知域、行動(dòng)域和保障域4 個(gè)方面構(gòu)建技術(shù)生態(tài)和標(biāo)準(zhǔn)體系.一體化指揮調(diào)度技術(shù)群結(jié)構(gòu)如圖3所示.

一體化指揮調(diào)度技術(shù)群包含4 個(gè)域:

1)感知域:解決數(shù)據(jù)在哪里,以及如何獲取的問題.通過智能芯片、傳感器、邊緣計(jì)算等技術(shù)實(shí)現(xiàn)智能感知;面向場景目標(biāo)畫像,運(yùn)用信息融合理論與技術(shù)實(shí)現(xiàn)多源異構(gòu)態(tài)勢信息融合;綜合運(yùn)用地理信息系統(tǒng)、3D 建模、VR/AR、人機(jī)交互等技術(shù),實(shí)現(xiàn)多維度、多層次、具有時(shí)空屬性的態(tài)勢呈現(xiàn).

2)認(rèn)知域:主要解決數(shù)據(jù)怎么用的問題.通過構(gòu)建行業(yè)知識(shí)形式化、標(biāo)準(zhǔn)體系,實(shí)現(xiàn)知識(shí)封裝與重構(gòu);研究基于行業(yè)知識(shí)圖譜的智能預(yù)案規(guī)劃;利用人機(jī)博弈、仿真推演技術(shù),積累數(shù)據(jù)優(yōu)化模型,推動(dòng)任務(wù)規(guī)劃和智能決策水平的提升.

3)行動(dòng)域:主要解決數(shù)據(jù)誰在用,以及應(yīng)用效果如何的問題.資源優(yōu)化調(diào)度是最終目標(biāo),是“OODA”環(huán)從賽博空間回到物理空間的本輪優(yōu)化終點(diǎn);智能化、自動(dòng)化、無人化時(shí)代云、邊、端的協(xié)同分工,人與機(jī)器、機(jī)器與機(jī)器之間的交互系統(tǒng)成為重要研究方向.

4)保障域:解決場景畫像中各種資源的協(xié)同保障問題.基于5G、物聯(lián)網(wǎng)、區(qū)塊鏈等前沿技術(shù),探索去中心、扁平化、智能化、靈活組網(wǎng)等信息資源保障模式.

2.3 場景驅(qū)動(dòng)的“端+腦”解決方案

不同于消費(fèi)互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代,產(chǎn)業(yè)互聯(lián)網(wǎng)最顯著的特征是行業(yè)場景知識(shí),行業(yè)認(rèn)知大腦構(gòu)建的核心也是如何通過數(shù)字化、網(wǎng)絡(luò)化、智能化技術(shù)積累和沉淀行業(yè)知識(shí).基于此,我們提出從單體智能走向群體智能,將人類的場景經(jīng)驗(yàn)智能與人工智能技術(shù)相結(jié)合,面向場景、數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)、平臺(tái)支撐、腦+端、人機(jī)融合,走出一條人機(jī)融合的超級(jí)智能決策之路:HI+AI = SI ( HI,AI,SI 分別為Human Intelligence,Artificial Intelligence,Super Intelligence 縮寫).具體見圖4所示.

2.3.1 基于知識(shí)圖譜的智能規(guī)劃

圖3 一體化指揮調(diào)度技術(shù)體系

圖4 “HI+AI=SI”方法論體系

根據(jù)“OODA” 環(huán),面向場景的行業(yè)認(rèn)知大腦系統(tǒng)本質(zhì)是利用領(lǐng)域知識(shí)圖譜,通過態(tài)勢感知構(gòu)建綜合態(tài)勢;根據(jù)綜合態(tài)勢智能發(fā)現(xiàn)潛在事件目標(biāo);根據(jù)約束條件和評(píng)價(jià)準(zhǔn)則對(duì)事件目標(biāo)智能分級(jí),并確定行動(dòng)方案決策偏好;根據(jù)決策偏好,智能生成行動(dòng)方案;根據(jù)行動(dòng)方案,自動(dòng)轉(zhuǎn)化為指令,影響現(xiàn)場態(tài)勢,同時(shí)獲取執(zhí)行情況信息,反饋到方案系統(tǒng),進(jìn)行調(diào)整優(yōu)化.因此,行業(yè)認(rèn)知大腦可以劃分為五大系統(tǒng):知識(shí)系統(tǒng)、態(tài)勢系統(tǒng)、事件系統(tǒng)、方案系統(tǒng)和執(zhí)行系統(tǒng).指揮調(diào)度認(rèn)知大腦系統(tǒng)架構(gòu)具體見圖5所示.

運(yùn)用知識(shí)圖譜等相關(guān)技術(shù),基于預(yù)案中的專家知識(shí)、領(lǐng)域規(guī)則、專業(yè)數(shù)據(jù)等內(nèi)容,通過知識(shí)建模、識(shí)別和抽取、結(jié)構(gòu)存儲(chǔ)、智能匹配、知識(shí)推理以及自動(dòng)生成等方法,系統(tǒng)可以實(shí)現(xiàn)預(yù)案知識(shí)的共享和重用.

2.3.2 自上而下的賦能體系與自下而上的數(shù)據(jù)體系

在傳統(tǒng)指揮控制領(lǐng)域,常常是自上而下的G 端(政府端)思維,強(qiáng)調(diào)頂層設(shè)計(jì)、體系規(guī)劃,這本身也是G 端的職責(zé)所在,需要自上而下的系統(tǒng)性管控,通過制定體系標(biāo)準(zhǔn)和機(jī)制制度來解決系統(tǒng)之間的交互問題.現(xiàn)在,“指揮控制力量到邊”的思想越來越明確,自上而下的指揮體系向賦能體系轉(zhuǎn)變,要力量下沉,為一線、為邊緣、為端賦能.平臺(tái)經(jīng)濟(jì)帶來自底向上的C 端(用戶端)思維,更加注重交互平臺(tái),通過標(biāo)準(zhǔn)接口實(shí)現(xiàn)點(diǎn)對(duì)點(diǎn)交互服務(wù),充分發(fā)揮C 端的群體參與優(yōu)勢,通過正向引導(dǎo)匯聚群體智能,有望出現(xiàn)力量無邊的效果.面對(duì)平臺(tái)經(jīng)濟(jì)時(shí)代的社會(huì)治理,需要賦能體系和數(shù)據(jù)體系相互結(jié)合,如圖6所示.

2.3.3 基于群體智能的智力共享生態(tài)平臺(tái)

圖5 指揮調(diào)度認(rèn)知大腦系統(tǒng)架構(gòu)

圖6 自上而下的賦能體系與自下而上的數(shù)據(jù)體系結(jié)合

為解決數(shù)據(jù)共享過程中的信息安全、個(gè)人隱私、合法使用等問題,近年來學(xué)術(shù)界提出聯(lián)邦學(xué)習(xí),在多參與方或多計(jì)算結(jié)點(diǎn)之間開展高效率的機(jī)器學(xué)習(xí),楊強(qiáng)教授等開展了深入研究,并搭建了應(yīng)用平臺(tái)[17].從數(shù)據(jù)共享到知識(shí)共享,以知識(shí)生態(tài)平臺(tái)為核心的產(chǎn)業(yè)互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代,承載行業(yè)知識(shí)大腦的數(shù)字化模型和行業(yè)端應(yīng)用成為平臺(tái)交易的重點(diǎn).以場景為驅(qū)動(dòng),采用大數(shù)據(jù)處理和知識(shí)形式化技術(shù)實(shí)現(xiàn)個(gè)體智力的知識(shí)封裝,通過網(wǎng)絡(luò)環(huán)境下的群體智能技術(shù)構(gòu)建智力開放共享生態(tài)平臺(tái),從而使行業(yè)用戶能夠快捷地分享知識(shí)、傳承知識(shí)、應(yīng)用知識(shí),甚至創(chuàng)造知識(shí),最終實(shí)現(xiàn)生態(tài)群體協(xié)作、共享和賦能.面向智慧警務(wù)場景應(yīng)用的警務(wù)智力共享平臺(tái)如圖7所示.

2.3.4 人機(jī)融合的智能安防

面向安防場景,將機(jī)器人技術(shù)、自動(dòng)駕駛技術(shù)與指揮調(diào)度系統(tǒng)結(jié)合[18?19],構(gòu)建“人在回路上”的智能安防巡邏系統(tǒng).智能車作為一個(gè)移動(dòng)的邊緣智能平臺(tái),和指揮調(diào)度相互補(bǔ)充,相互促進(jìn).通過指揮中心云端賦能,很大程度上彌補(bǔ)了自動(dòng)駕駛智能化程度不足的缺陷,有效解決感知、認(rèn)知瓶頸難題;其次,自動(dòng)駕駛是指揮調(diào)度的拓展和延伸,智能車不但是情報(bào)采集和執(zhí)行力量的移動(dòng)智能終端,同時(shí)也是一個(gè)移動(dòng)的指揮調(diào)度節(jié)點(diǎn),既可以作為一線智能巡邏終端,又可以成為一個(gè)邊緣指揮中心.面向安防場景應(yīng)用的人機(jī)融合智能安防巡邏系統(tǒng)原理如圖8所示.

3 行業(yè)應(yīng)用拓展分析

一體化指揮調(diào)度通過信息化理論、技術(shù)和手段解決安全問題,從公共安全業(yè)務(wù)場景中提煉和積累的指揮調(diào)度、大數(shù)據(jù)、區(qū)塊鏈、人工智能等應(yīng)用技術(shù),一體化、扁平化、屬地化、服務(wù)化的業(yè)務(wù)運(yùn)行機(jī)制,跨區(qū)域、跨部門、跨平臺(tái)的共享服務(wù)模式,自上而下、力量到邊的賦能體系與自下而上、力量無邊的數(shù)據(jù)體系相結(jié)合的方法論,不僅可以服務(wù)于公共安全、應(yīng)急管理、城市治理,同樣適用于行業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型[20?25].

一體化、扁平化、屬地化、服務(wù)化、智能化,是指揮調(diào)度發(fā)展的必然趨勢.一體化指揮調(diào)度外延可以延伸到安全的供需矛盾問題,需求側(cè)日益增長的復(fù)雜交互安全需求,傳統(tǒng)的指揮調(diào)度效率已經(jīng)難以應(yīng)對(duì).縱觀行業(yè)發(fā)展態(tài)勢,自上而下、以領(lǐng)導(dǎo)為中心的指揮機(jī)制必然走向云端指揮中樞向下賦能,力量要到邊;運(yùn)用好面向老百姓的社會(huì)服務(wù)生態(tài)圈,充分發(fā)揮大眾力量參與社會(huì)治理,群防群治,實(shí)現(xiàn)邊緣側(cè)聚能,達(dá)到力量無邊的效果.從業(yè)務(wù)、技術(shù)、標(biāo)準(zhǔn)和模式等各方面去思考、研究,構(gòu)建這樣一個(gè)生態(tài)智能協(xié)同平臺(tái),一邊驅(qū)動(dòng)扁平化指揮調(diào)度,一邊實(shí)現(xiàn)交互式群體智能,打通兩個(gè)生態(tài)圈,并支撐其融合發(fā)展.這就可以實(shí)現(xiàn)真正意義上的基于位置的安全服務(wù)(Location Based Security Service,LBSS).匯聚感知域、認(rèn)知域、行動(dòng)域、保障域全產(chǎn)業(yè)鏈條,打通供給側(cè)的指揮中樞到需求側(cè)的群體智能,從根本上破解供需矛盾難題.一體化指揮調(diào)度外延的詳細(xì)描述見圖9所示.

4 結(jié)論

平臺(tái)經(jīng)濟(jì)帶來的不確定性交互已經(jīng)成為當(dāng)今時(shí)代的顯著特征,社會(huì)治理問題成為復(fù)雜系統(tǒng)科學(xué)研究的重要載體.本文基于“OODA” 環(huán)視角,提出了“面向場景、數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)、平臺(tái)支撐、腦+端、人機(jī)融合”的方法論體系,從理論、技術(shù)、解決方案等角度開展了初步的探索研究和應(yīng)用實(shí)踐.一體化指揮調(diào)度的最終目標(biāo)是實(shí)現(xiàn)科學(xué)決策和資源優(yōu)化,關(guān)鍵是CPS 技術(shù)支撐的信息流主導(dǎo),主線是全域產(chǎn)業(yè)生態(tài)構(gòu)建,實(shí)踐是具體的場景解決方案.未來,面向產(chǎn)業(yè)互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代的知識(shí)共享、生態(tài)平臺(tái),隨著技術(shù)的不斷發(fā)展,一體化指揮調(diào)度有望為更多面向場景的行業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型提供有力支撐.

圖7 警務(wù)智力共享平臺(tái)

圖8 人機(jī)融合的智能安防巡邏系統(tǒng)原理圖

圖9 一體化指揮調(diào)度外延愿景