移动群智感知任务分配涉及两类重要实体，即感知任务和任务参与者，关键在于如何利用优化模型和算法，在候选者选择质量的参与者执行任务，以保证低成本地获取足量的质量数据。针对如何为城市空间中的单个感知任务（如城市某重点区域交通动态）选择合适感知节点这一问题，提出了基于信用分布的影响力比较大化算法，预测感知参与度。将基于事件的社交网络（EBSN, Event-Based Social Network）的活动视为感知任务，综合考虑任务的内容特征、时空情境特征和社会影响特征，提高预测用户参与任务的准确率，即提高感知能力发现和任务分配的命中率。如图2所示，将感知节点挑选的问题形式化为偏好-影响力**选择问题，即寻找对当前感兴趣且具有影响力的用户集。方法框架包括用户-任务偏好建模和影响力比较大化两个部分。智慧垃圾桶实现设备定位、满溢监测、智能称重、扫码开门等环境感知功能。协同式环境感知新格局

建设产业生态，促进开放可持续。城市感知体系的产业生态构成非常丰富，涵盖了众多的参与主体，共创共建共享城市感知体系势在必行?；诖耍蠢匆员曜记?，共同打造城市感知体系产业生态，并根据不同发展阶段采取对应的产业推进策略，匹配产业发展路径与市场需求，才能推动产业链上下游都能够健康发展，实现城市感知体系参与各方的多方共赢。总的来看，在数字化浪潮下，万物互联将不再是一句口号，以感知塑造智能、智能提升认知、认知锐化感知，推动城市数字化转型条块深度融合，实现智慧城市可持续发展，是顺应时代发展的必然选择，也是推进国家治理现代化的重要途径，相信随着城市感知体系的建设加速推进，将会更好地实现城市精细化治理，让智慧城市真正为老百姓创造美好生活，并激发千行百业的创新活力。数字化环境感知意义环境感知能在公园重点区域设置空气环境监测，包含：监测空气温度、湿度、降水量、风向、风速、PM2.5。

环境感知技术可以是智慧养护技术。智慧养护中心养护管理信息，通过数据积累、数据分析、数据优化，科学指导、智慧管理园林养护作业，?？匮ど璞干枋?，实现养护作业的智能化、科学化、精细化，降低成本，节约资源，提升养护管理质量水平。 智慧养护中心构建包含：智慧喷灌系统、智慧施肥系统、病虫害防治系统、古树名木系统、智能机械系统、养护信息化系统、智库系统、环卫保洁系统。分区域、植物种类、土壤类型结合游客体验感观进行科学喷灌，由软件系统智能控制，通过数字化的智慧喷灌数据模型算法，根据植物实时需水情况实现自动浇水或停止浇水，达到智能化、精细化的科学灌溉，提升植物成活率，节能降耗。

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?；ひ约捌渌蛩?，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。

正如中国电子技术标准化研究院信息技术研究中心主任范科峰所言：“基于OpenHarmony技术，打造城市专属感知终端操作系统，构建城市感知体系，促进城市物联的标准统一、开放创新和智慧互联，能够更好地实现城市精细化感知、精细化治理?！背鞘惺鞘迪指咧柿糠⒄沟脑靥澹虼艘敫咧柿糠⒄挂蟆巴倒舱瘛?，就需要重新审视智慧城市建设的新模式，思考新发展方向，而加速构建城市感知体系，使能城市精细化感知、精细化治理，将能够为数字变革和智慧城市建设打下更为关键的基础?；肪掣兄教ㄊ凳奔嗖馇蚰诓〕婧η榭霾⒆龀鲈げ猓扇砑低掣菔葜悄茉ぞ?，通知监管单位有效作业。浅谈环境感知管理

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。协同式环境感知新格局

移动群智感知任务往往并发出现，其中感知节点数量与任务数量的比例影响了感知能力优化组合的方式，主要存在两种情况：感知节点资源充足和感知节点资源匮乏。针对感知节点资源充足的情况，要求每个工作者完成一个任务以保证任务完成的质量，优化目标是移动距离和激励成本。针对该问题，利用多目标优化模型求解，分别通过线性加权法和妥协约束法将双目标转化为单目标，采用整数线性规划方法（如分支定界法）求解。（1）感知节点资源充足（2）感知节点资源匮乏面向多任务的感知能力优化组合针对感知节点资源匮乏情况，需要每个工作者完成多个任务以增加任务被完成的总比例（即任务完成率）。此时，优化的目标是比较大化个体任务分配个数以提高任务完成率和**小化群体移动距离以缩短任务完成时间。协同式环境感知新格局