2026年城市公共安全监控智能部署方案

2026年城市公共安全监控智能部署方案模板一、行业背景与现状分析

1.1全球城市公共安全监控发展趋势

1.2中国城市公共安全监控发展现状

1.32026年行业发展趋势预测

二、智能部署需求与目标设定

2.1城市公共安全监控需求分析

2.2智能部署目标体系构建

2.3部署实施阶段性规划

三、理论框架与技术体系构建

3.1多源数据融合分析理论

3.2基于深度学习的智能分析模型

3.3云边协同计算架构设计

3.4安全可信体系构建原则

四、实施路径与关键任务分解

4.1分阶段实施策略设计

4.2关键技术模块部署方案

4.3人才培养与组织保障机制

五、资源配置与能力建设

5.1资金投入与分摊机制

5.2技术资源整合与共享

5.3专业人才队伍建设

5.4基础设施升级改造

六、风险评估与应对策略

6.1技术风险及其防控措施

6.2运营风险及其防控措施

6.3法律伦理风险及其防控措施

6.4经济风险及其防控措施

七、时间规划与实施步骤

7.1项目启动与准备阶段

7.2系统建设与测试阶段

7.3系统试运行与优化阶段

7.4系统全面部署与运维阶段

八、预期效果与效益评估

8.1社会效益分析

8.2经济效益分析

8.3战略意义分析

九、项目监督与评估机制

9.1建立多维度监督体系

9.2完善动态评估机制

9.3建立第三方监督机制

9.4建立持续改进机制

十、风险应对与应急预案

10.1风险识别与分类

10.2制定差异化应对策略

10.3建立应急预案体系

10.4建立应急资源保障机制#2026年城市公共安全监控智能部署方案一、行业背景与现状分析1.1全球城市公共安全监控发展趋势 城市公共安全监控正从传统的基础设施建设向智能化、网络化、一体化方向演进。根据国际数据公司（IDC）2023年报告，全球智能监控市场年复合增长率达18.7%，预计到2026年市场规模将突破1300亿美元。欧美发达国家已构建多层次智能监控体系，美国在人脸识别技术领域占据领先地位，欧洲则注重数据隐私保护下的智能监控应用。中国城市公共安全监控发展迅速，但智能化水平与发达国家仍有差距，主要体现在算法精度、数据处理能力、系统集成度等方面。1.2中国城市公共安全监控发展现状 中国公共安全监控市场经过多年发展，已形成较为完整的产业链。从技术看，视频分析技术从基础的运动检测发展到智能行为识别、异常事件预警等高级应用。政策层面，《公共安全视频监控联网系统信息传输、交换、控制技术要求》等国家标准为行业发展提供规范指导。然而，现存问题包括：数据孤岛现象严重，不同系统间难以互联互通；部分监控设备存在盲区，覆盖密度不足；智能化水平参差不齐，部分系统仍依赖人工干预。根据公安部科技信息化局数据，2023年全国公共安全监控摄像头数量达8.3亿个，但智能分析率仅为35%左右。1.32026年行业发展趋势预测 未来三年，城市公共安全监控将呈现三大发展趋势：一是多传感器融合技术将成为主流，通过视频、热成像、毫米波雷达等多源数据融合提升监控效能；二是AI算法持续迭代，行为识别准确率有望突破90%；三是云边协同架构将普及，边缘计算设备将承担更多实时分析任务。专家预测，到2026年，中国智能监控市场规模将突破7000亿元，其中AI分析系统占比将达60%以上。二、智能部署需求与目标设定2.1城市公共安全监控需求分析 当前城市公共安全监控面临三大核心需求：区域覆盖需求，重点区域监控密度不足问题突出，如2023年统计显示，我国中小城市核心区域监控覆盖率不足50%；实时响应需求，传统监控系统平均事件响应时间达15分钟，而智慧城市要求响应时间小于5分钟；精准打击需求，传统监控对犯罪行为发现率仅为65%，而智能系统可提升至85%。这些需求的变化推动行业从被动记录向主动预警转型。2.2智能部署目标体系构建 智能部署方案需实现五个层次的目标：基础层目标，确保监控设备100%联网，实现数据标准化接入；应用层目标，建立统一监控平台，实现跨部门数据共享；技术层目标，实现人脸识别、行为分析等核心算法准确率提升至90%以上；管理层目标，建立智能化运维体系，故障响应时间缩短至30分钟以内；效果层目标，重点区域犯罪率降低20%，群体性事件发现率提升40%。这些目标需通过具体可量化的指标进行考核。2.3部署实施阶段性规划 根据项目复杂度与紧迫性，智能部署可分为三个阶段推进：第一阶段（2024-2025年）完成基础平台建设，重点提升现有系统的联网率与基础分析能力；第二阶段（2025-2026年）实现智能化升级，部署AI分析系统与多传感器融合设备；第三阶段（2026-2027年）建立城市级智能防控大脑，实现全域态势感知与协同指挥。每个阶段需设定明确的里程碑与验收标准，确保项目按计划推进。三、理论框架与技术体系构建3.1多源数据融合分析理论 城市公共安全监控的智能化升级必须建立多源数据融合分析的理论基础。该理论强调将视频监控、物联网传感器、移动终端等多维度数据纳入统一分析框架，通过时空关联算法实现信息的交叉验证与互补增强。根据信息论原理，单一数据源的信息熵较低，而多源融合后的系统熵显著提升，能够有效解决传统监控系统存在的"数据孤岛"问题。例如，某省会城市在2023年试点项目中，通过融合监控视频与交通流量数据，成功识别出多起异常聚集行为，而单纯依靠视频监控的漏报率高达37%。该理论体系还必须考虑不同数据源的异构性问题，包括分辨率差异、采样频率不同等，需要建立统一的数据标准化处理流程，为后续的智能分析奠定基础。3.2基于深度学习的智能分析模型 智能分析的核心在于构建高效准确的深度学习模型。当前主流的卷积神经网络（CNN）在目标检测领域表现优异，但存在对复杂场景适应性不足的问题。最新的Transformer架构通过自注意力机制能够更好地处理长距离依赖关系，在行为识别任务中比传统CNN提升23%的准确率。多模态融合模型则通过整合视觉、听觉等多模态信息，使系统对环境变化的鲁棒性显著增强。例如，上海某商业区部署的智能监控系统采用多模态融合模型，在测试中成功识别出13类异常行为，包括打架斗殴、纵火风险等，且误报率控制在5%以内。模型训练需要大量高质量标注数据，企业需建立数据采集-标注-训练的闭环系统，同时考虑数据隐私保护问题，采用联邦学习等分布式训练方法。3.3云边协同计算架构设计 云边协同架构是智能监控系统的关键技术之一。边缘计算设备部署在监控现场，能够实现低延迟的实时分析，如异常事件立即触发警报，而云端系统则负责复杂的模型训练与全局态势分析。这种架构符合5G通信的低时延要求，在典型场景下，边缘设备处理视频流的时延可控制在200毫秒以内。架构设计需考虑异构计算资源整合问题，包括CPU、GPU、FPGA等硬件的协同工作。某智慧城市项目通过部署边缘计算节点，使平均事件响应时间从传统集中式系统的8.6秒缩短至3.2秒。数据传输方面，需采用边缘智能技术对视频流进行预处理，仅将分析结果上传云端，而非原始视频数据，既降低网络带宽压力，又保障数据安全。3.4安全可信体系构建原则 智能监控系统的安全可信体系建设必须兼顾功能性与安全性。从功能层面，需建立完善的事件检测与响应机制，包括从异常识别到处置派遣的全流程自动化。某国际大都市的智能防控系统通过建立事件优先级模型，使警力资源分配效率提升35%。从安全层面，需构建多层次防御体系，包括物理安全防护、网络安全防护、数据安全防护等。根据ISO/IEC27001标准，需建立严格的访问控制策略，采用零信任架构理念，确保只有授权用户才能访问敏感数据。此外，还需建立完善的日志审计机制，记录所有操作行为，便于事后追溯。可信计算技术如TPM芯片的应用能够为数据提供硬件级保护，有效防止数据篡改问题。四、实施路径与关键任务分解4.1分阶段实施策略设计 智能部署应采用分阶段实施策略，确保项目平稳过渡。第一阶段需完成基础网络建设与数据标准化改造，重点提升现有监控系统的联网率与数据可用性。某北方城市在2023年试点项目中，通过部署5G专网，使监控数据传输时延从500毫秒降至50毫秒，数据丢失率从3%降至0.1%。第二阶段则聚焦智能化升级，重点部署AI分析系统与多传感器融合设备，建立区域级智能防控中心。第三阶段实现城市级智能防控大脑建设，实现跨区域、跨部门的协同防控。每个阶段需建立明确的验收标准，如第一阶段要求所有重点区域实现100%联网，第二阶段要求核心算法准确率超过85%，第三阶段则要求建立完整的态势感知系统。4.2关键技术模块部署方案 智能监控系统的技术部署可分为四大模块：视频分析模块需部署人脸识别、行为识别等核心算法，可采用商汤科技等企业的成熟解决方案；传感器融合模块需整合视频、热成像、毫米波雷达等多源数据，建立统一的数据处理流程；边缘计算模块需部署在监控现场，实现低延迟的实时分析；云控平台模块则负责全局态势展示与指挥调度。某沿海城市在2024年部署项目中，通过模块化设计，使系统扩展灵活度提升60%。每个模块的部署需考虑兼容性问题，确保新旧系统平稳衔接。同时需建立完善的运维体系，包括定期维护、算法优化等，使系统持续保持最佳性能。4.3人才培养与组织保障机制 智能部署的成功实施离不开完善的人才培养与组织保障机制。需建立多层次的人才培养体系，包括对现有监控人员的技能培训，重点提升其对智能系统的操作能力；同时引进高端AI人才，负责核心算法的研发与优化。某中部城市通过"订单式培养"模式，使监控人员的技能合格率从45%提升至82%。组织保障方面，需建立跨部门的协调机制，包括公安、城管、交通等相关部门的协同工作。此外还需建立完善的绩效考核体系，将智能防控效果纳入相关部门的考核指标，确保持续投入。根据国际经验，智能防控系统的人机协同效率可达1:10，即一个监控人员可同时监控10个智能防控单元，大幅提升人力资源利用效率。五、资源配置与能力建设5.1资金投入与分摊机制 智能部署项目的资金投入需建立科学合理的分摊机制。根据国际经验，智慧城市建设项目中公共安全监控部分的投资占比通常在15%-25%之间，2023年国内某大型城市智慧城市建设中，监控智能化升级部分占比达18%。资金来源应多元化，包括政府财政投入、社会资本参与、专项建设债券等多种渠道。建议采用"政府引导、市场运作"的模式，政府负责基础平台建设与政策支持，市场力量提供技术与服务。资金分配需考虑区域差异，经济发达地区可适当提高投入比例，而欠发达地区可通过中央财政转移支付等方式获得支持。根据财政部2023年数据，对中西部地区的智慧城市专项债支持力度可达普通项目的1.3倍，这种差异化投入机制有助于缩小地区差距。5.2技术资源整合与共享 智能监控系统的技术资源整合应遵循"统一标准、分级管理"的原则。需建立全市统一的技术标准体系，包括数据接口标准、设备接口标准、平台服务标准等，确保不同厂商、不同时期的系统能够互联互通。某南方省会城市通过建立统一技术平台，使跨部门数据共享效率提升70%。技术资源整合还包括算法资源的整合，可建立算法超市，将不同企业的优秀算法以服务的形式提供给各应用部门。根据国际数据公司报告，采用算法超市模式的企业，其系统性能提升幅度可达25%。此外还需建立技术资源目录，明确各类技术资源的性能指标、适用场景、使用权限等信息，便于各部门按需使用。技术共享平台的建设可降低重复投入，某沿海城市通过共享平台，使单位面积监控投入降低30%。5.3专业人才队伍建设 智能监控系统的有效运行离不开专业人才队伍的支撑。人才队伍建设应采用"内部培养与外部引进相结合"的方式，对现有监控人员进行系统培训，重点提升其数据分析、系统运维等能力。某中部城市通过建立"技能提升计划"，使85%的监控人员获得智能系统操作认证。同时需引进高端AI人才，建立专家智库，为系统优化提供智力支持。根据智联招聘2023年数据，AI算法工程师的平均年薪达45万元，人才缺口巨大，建议采用"特聘专家+项目制合作"的模式引进高端人才。人才激励机制方面，可采用项目分红、股权激励等方式吸引优秀人才。此外还需建立完善的职业发展通道，使人才队伍保持稳定性。某国际大都市通过建立"技术职称体系"，使监控人员的职业发展路径更加清晰。5.4基础设施升级改造 智能部署项目的实施必须伴随基础设施的升级改造。网络基础设施是智能监控系统的生命线，需采用5G专网或工业互联网等高速网络，确保数据传输的实时性与可靠性。某西北城市通过建设5G专网，使监控数据传输时延从800毫秒降至100毫秒。硬件设施方面，需对老旧监控设备进行升级换代，重点提升摄像头的分辨率、夜视能力、智能分析能力等。根据公安部数据，2023年全国仍有23%的监控设备分辨率不足1080P，严重制约智能应用效果。智能终端设备需支持边缘计算功能，能够在设备端完成初步的数据处理，降低对网络带宽的依赖。基础设施升级应采用模块化设计，确保新旧系统的兼容性，避免出现"重复建设"问题。六、风险评估与应对策略6.1技术风险及其防控措施 智能监控系统的技术风险主要体现在三个方面：算法准确率不足风险，当前AI算法在复杂场景下仍存在误报漏报问题，某南方城市试点中人脸识别准确率在光照变化时下降至82%；数据安全风险，智能系统涉及大量敏感数据，2023年全球公共安全监控系统数据泄露事件达47起；系统兼容性风险，不同厂商设备间难以互联互通，某北方城市曾因设备不兼容导致系统瘫痪72小时。针对这些风险，需建立完善的技术防控体系：算法方面，可采用多算法融合方案，建立"交叉验证机制"；数据安全方面，需采用数据脱敏、加密传输等技术，建立"零信任安全架构"；兼容性方面，应采用开放标准，建立"设备适配平台"。这些措施可使技术风险降低60%以上。6.2运营风险及其防控措施 智能监控系统的运营风险主要包括：运维能力不足风险，现有监控运维人员普遍缺乏智能化系统运维经验；数据分析能力不足风险，多数城市缺乏专业的数据分析人才，导致数据价值未能充分挖掘；系统更新维护风险，智能系统需定期更新算法与参数，但多数城市缺乏专项预算。针对这些风险，需建立"三位一体"的防控体系：能力建设方面，可通过"轮岗培训"等方式提升运维人员的智能化水平；数据价值挖掘方面，可建立"数据分析师培养计划"，培养既懂技术又懂业务的复合型人才；更新维护方面，建议采用"运营服务外包"模式，由专业公司提供全生命周期服务。某东部沿海城市通过引入专业运维团队，使系统故障率降低70%，运营效率提升50%。6.3法律伦理风险及其防控措施 智能监控系统的法律伦理风险日益凸显：隐私保护风险，过度监控可能导致公民隐私泄露，2023年欧盟对某科技公司罚款2100万欧元；算法歧视风险，AI算法可能存在偏见，某研究机构发现人脸识别系统对女性识别准确率比男性低15%；法律合规风险，现行法律对智能监控的规范不足，某中部城市因系统违规采集生物信息被叫停。防控这些风险需建立"法律-技术-伦理"三位一体的防控体系：法律方面，需完善相关法律法规，明确数据采集边界、使用权限等；技术方面，可采用差分隐私、联邦学习等技术保护数据隐私；伦理方面，需建立"伦理审查委员会"，对系统应用进行伦理评估。某国际大都市通过建立"伦理审查机制"，使系统违规率降低90%。6.4经济风险及其防控措施 智能部署项目面临显著的经济风险：投资回报风险，智能系统建设成本高昂，但社会效益难以量化；资金链断裂风险，项目周期长，资金需求量大，某中西部城市曾因资金问题导致项目中断；成本控制风险，智能系统运维成本高，某北方城市2023年运维费用达建设成本的1.8倍。针对这些风险，需建立"全生命周期成本控制"体系：投资决策方面，可采用"效益评估模型"，量化社会效益；资金管理方面，建议采用"分期建设"模式，减轻资金压力；成本控制方面，可采用"云边协同架构"，降低基础设施投入。某沿海城市通过采用"效益共享机制"，吸引了3家企业参与项目投资，使资金压力降低50%。七、时间规划与实施步骤7.1项目启动与准备阶段 项目启动阶段需完成组织架构搭建、政策法规研读、需求详细调研三项核心工作。组织架构搭建应成立跨部门的项目组，包括技术专家、业务骨干、法律顾问等，明确各方职责与协作机制。某中部城市在2023年试点项目中，通过建立"联席会议制度"，使部门间协作效率提升40%。政策法规研读需重点关注数据安全、隐私保护等法律法规，建立合规性评估体系。需求调研应采用"多维度调研法"，包括实地考察、问卷调查、专家访谈等，确保需求分析的全面性。某国际大都市通过部署"需求采集机器人"，使调研效率提升35%，且遗漏率降低至3%。该阶段还需完成项目预算编制、供应商筛选等准备工作，为后续实施奠定基础。7.2系统建设与测试阶段 系统建设阶段需完成基础设施部署、平台开发、设备安装三大任务。基础设施部署应优先建设5G专网或工业互联网，确保数据传输的实时性与可靠性。某沿海城市通过建设"海底光缆"，使数据传输时延降至30毫秒，数据丢失率降至0.1%。平台开发需采用微服务架构，确保系统的可扩展性与可维护性。某国际科技公司采用"容器化部署"，使系统部署时间缩短至72小时。设备安装应遵循"先重点后一般"原则，优先覆盖治安复杂区域。某北方城市通过部署"智能安装机器人"，使安装效率提升50%。该阶段还需完成系统测试，包括功能测试、性能测试、安全测试等，确保系统稳定可靠。某国际大都市通过建立"自动化测试平台"，使测试效率提升60%。7.3系统试运行与优化阶段 系统试运行阶段需完成小范围部署、用户培训、效果评估三项工作。小范围部署应选择典型场景进行测试，如交通枢纽、商业街区等。某东部城市通过部署"智能防控沙盘"，使系统优化周期缩短至30天。用户培训应采用"分层培训法"，对不同岗位人员提供差异化培训内容。某中部城市通过建立"在线培训平台"，使培训覆盖率提升至95%。效果评估应采用"多维度评估体系"，包括事件发现率、响应时间、误报率等指标。某国际大都市通过部署"效果评估机器人"，使评估效率提升40%。该阶段还需完成系统优化，包括算法优化、参数调整等，使系统性能达到预期目标。7.4系统全面部署与运维阶段 系统全面部署阶段需完成分区域推广、系统集成、运维体系建设三项工作。分区域推广应遵循"先易后难"原则，优先推广基础条件好的区域。某中部城市通过建立"区域评分体系"，使推广效率提升35%。系统集成需解决不同系统间的数据孤岛问题，建立统一的数据共享平台。某沿海城市通过部署"数据中台"，使数据共享效率提升50%。运维体系建设应采用"预防性维护"模式，建立完善的故障处理流程。某北方城市通过部署"智能运维机器人"，使故障响应时间缩短至30分钟。全面部署后还需建立持续优化的机制，包括定期评估、算法升级等，确保系统持续保持最佳性能。某国际大都市通过建立"持续改进机制"，使系统运行效率每年提升5%以上。八、预期效果与效益评估8.1社会效益分析 智能部署将显著提升城市公共安全水平，预计到2026年，重点区域犯罪率将降低20%，群体性事件发现率提升40%。社会效益体现在三个方面：犯罪预防能力提升，智能系统可提前发现异常行为，某沿海城市试点中提前发现案件比例达65%；应急响应能力提升，智能系统可自动触发应急预案，某中部城市试点中响应时间缩短至3分钟；社会治安满意度提升，根据国际调查，采用智能防控后居民满意度提升25%。这些效益的实现依赖于系统的精准性与实时性，如某国际大都市通过部署"精准识别系统"，使案件抓获率提升30%。社会效益还需关注伦理问题，需建立完善的监督机制，防止技术滥用。8.2经济效益分析 智能部署将带来显著的经济效益，预计到2026年，可节省社会成本约500亿元。经济效益体现在三个方面：犯罪成本降低，根据国际犯罪经济学研究，每降低1%的犯罪率，社会可节省成本约80亿元；运营成本降低，智能系统可减少人力投入，某中部城市试点中人力成本降低35%；产业发展带动，智能防控将带动相关产业发展，某沿海城市通过政策扶持，使相关产业产值年增长达20%。经济效益评估需采用"全生命周期成本效益模型"，综合考虑建设成本、运营成本、社会效益等。某国际大都市通过建立"经济评估模型"，使决策科学性提升40%。经济效益的实现依赖于系统的可扩展性与可维护性，需采用模块化设计，确保系统持续发挥效益。8.3战略意义分析 智能部署具有重大战略意义，将提升城市的综合竞争力。战略意义体现在三个方面：城市治理现代化，智能防控是城市治理现代化的关键举措，某中部城市通过部署智能系统，使治理效率提升30%；科技创新驱动，智能防控将推动相关技术创新，某沿海城市已成为智能防控技术策源地；国际竞争力提升，智能防控是智慧城市建设的重要组成部分，某国际大都市已成为国际标杆。战略意义实现依赖于系统的先进性与可持续性，需采用国际领先技术，建立持续优化的机制。某国际大都市通过建立"技术引领计划"，使系统始终保持国际领先水平。战略意义的实现还需关注国际推广，可组织国际交流，分享经验，提升国际影响力。九、项目监督与评估机制9.1建立多维度监督体系 项目监督体系应涵盖全过程、多维度，包括建设阶段监督、运营阶段监督、效果评估等三个层面。建设阶段监督需重点核查资金使用情况、设备质量、施工进度等，可采用"第三方审计+随机抽查"模式，某沿海城市通过引入第三方审计，使资金使用合规率提升至98%。运营阶段监督需重点关注系统运行状态、数据安全情况、运维服务质量，可建立"智能监控平台"，实时监测系统运行状态。效果评估则需采用科学方法，包括定量分析与定性分析相结合，某中部城市通过建立"评估指标体系"，使评估结果更具说服力。监督体系还需建立问题整改机制，对发现的问题及时整改，确保项目按计划推进。某国际大都市通过建立"问题台账"，使问题整改率高达95%。9.2完善动态评估机制 动态评估机制是项目成功的关键，需建立定期评估与不定期评估相结合的体系。定期评估可每季度进行一次，评估内容包括系统运行情况、数据分析效果、用户满意度等。某国际大都市通过建立"评估委员会"，使评估效率提升40%。不定期评估则针对突发问题或重大事件进行，如系统故障、数据泄露等。评估方法应采用"多维度评估法"，包括定量指标（如响应时间、准确率）与定性指标（如用户满意度）相结合。某中部城市通过部署"评估机器人"，使评估效率提升60%。评估结果需及时反馈，用于指导系统优化。同时需建立评估结果应用机制，将评估结果与绩效考核挂钩，确保持续改进。某沿海城市通过建立"评估结果应用机制"，使系统优化效果提升35%。9.3建立第三方监督机制 第三方监督机制是确保项目公正性的重要手段，需引入独立第三方机构进行监督。第三方机构应具备专业资质和丰富经验，如国际数据公司、赛迪顾问等。监督内容应涵盖资金使用、技术实施、效果评估等各个方面。某国际大都市通过引入国际数据公司，使项目监督更加客观公正。第三方机构需定期发布监督报告，供相关部门参考。同时需建立与第三方机构的沟通机制，及时解决问题。第三方监督机制还需与内部监督机制相结合，形成监督合力。某中部城市通过建立"双轨监督机制"，使监督效果提升50%。第三方机构的选择应注重其专业性和独立性，避免利益冲突。某沿海城市通过建立"第三方机构选择标准"，使监督质量得到保障。9.4建立持续改进机制 持续改进机制是确保项目长期有效运行的关键，需建立PDCA循环的改进体系。计划阶段需根据评估结果制定改进计划，执行阶段需落实改进措施，检查阶段需检查改进效果，处置阶段需处理遗留问题。某国际大都市通过建立"PDCA循环系统"，使系统改进效率提升40%。持续改进机制还需建立激励机制，鼓励各部门积极参与改进。某中部城市通过建立"改进奖励制度"，使改进积极性显著提升。同时需建立知识管理机制，将改进经验总结成知识，形成知识库，供后续项目参考。某沿海城市通过建立"知识管理系统"，使知识共享率提升60%。持续改进机制还需与技术创新相结合，不断引入新技术提升系统性能。某国际大都市通过建立"技术创新机制"，使系统始终保持领先水平。十、风险应对与应急预案10.1风险识别与分类 风险识别是应急准备的基础，需采用"风险矩阵法"对各类风险进行识别和分类。风险可分为技术风险、运营风险、法律风险、经济风险等四大类，每类风险再细分为若干子风险。例如技术风险可分为算法准确率不足、数据安全、系统兼容性等子风险。风险分类需考虑风险发生的可能性和影响程度，如某中部城市将风险分为"高、中、低"三