【《智慧城管在某地区街道综合整治中存在的不足及原因分析案例》16000字】

随机选取24号网格员和28号网格员在2020年10月份至2021年3月份时间段内每月上报案件中各类型案件数量为例进行分析，两位网格员采集案件均涉及全部八个案件类型，理论上每个类型案件平均占比为12.5%。设定单个类型案件超过当月案件平均占比两倍以上，即占比25%以上，认定为该类型案件占比过高；单个类型案件少于当月案件平均占比50%一下，即占比6.25%以下，认定为该类型案件占比过低。不难看出，24号网格员在采集案件数量方面侧重于采集街面秩序类案件和市容环境类案件，市容环境类案件采集数量占当月采集案件总数的30%左右，街面秩序类案件采集数量占比更高，在当月采集案件总数的50%左右，甚至达到60%以上。除道路交通设施类案件采集数量占比维持在合理区间外，其他类型案件采集数量占比均较低，即较少采集，甚至存在某类案件案件在一个月内无采集上报的情况。28号网格员各类型案件采集上报数量占比情况与24号网格员大同小异。28号网格员在采集案件数量方面侧重于采集街面秩序类案件，但在当月采集案件总数占比方面较24号网格员控制的较好，占比维持在50%一下。道路交通设施类案件与市容环境类案件采集数量占比均维持在合理区间内。其他类型案件采集数量占比较低，即较少采集。这两位网格员在各类型案件之间采集数量占比方面的不均衡现状，体现了网格员在案件采集上报过程中对各类案件案件有所侧重、有所忽略，笔者称之为上报喜好。而这种上报喜好更多的源自每个采集员不同的个人情况与关注侧重，而非网格内实际情况。所以，上报喜好的存在，直接影响到后期数据分析时所依据的样本案件，导致数据分析结论与实际情况的偏差。另外，各类型案件采集数量在各个月份中也存在较大波动，设定单个类型案件当月采集数量较上月采集数量环比增（降）幅超过25%，认定该类型案件在不同时间段内波动较大。不难看出，在随即选取的两组数据中，两位网格员均共有40个环比数据，其中均有25个环比数据增（降）幅超过合理区间，而一般情况下在同个网格内同类型案件数量在相邻两个月份中不会出现如此大幅度的增减。这体现出网格员员在不同时间段内上报喜好的波动较大，也体现出网格员在采集上报案件环节的随意性。上述分析是随机选取了A区智慧城管中心两位网格员在六个月内的各类型案件采集上报数据作为样本，已经体现了在采集上报环节，单个网格员对不同类型案件的关注度的不均衡性，单个网格员对某类型案件在不同时间段内关注度的不均衡性和不同网格员之间差异性。而A区智慧城管中心在某个时间节点上会有三四十个网格员，这些网格员都是面向社会招聘入职的，在年龄、籍贯、学历、入职年限、个人喜好等方面均有所不同，他们上报喜好也会有较大的区别，这更加剧了采集上报案件类型的不均衡性和波动性，证明了基于采集上报案件作为数据样本所做出的数据分析结果难以为相关工作提供数据支撑。表1.3A区智慧城管中心网格员花名册（2020年7月）序号性别年龄学历户籍工作年限1女42大专浙江宁波6年2男53高中浙江宁波5年3男45大专浙江宁波5年4女52初中浙江宁波5年5男61高中浙江宁波5年6男62中专浙江宁波5年7男55初中浙江宁波4年8男48高中浙江宁波4年9男67初中浙江宁波4年10男45高中浙江宁波3年11男56高中安徽淮南3年12男55初中浙江宁波3年13男25大专浙江宁波2年14男38大专浙江宁波2年15男52高中安徽宿县2年16男55高中四川自贡2年17男32高中河南安阳2年18女52中专浙江宁波2年19女26大专浙江宁波2年20男55高中浙江宁波1年21男53高中浙江宁波1年22男54高中黑龙江绥化1年23男61高中浙江宁波1年24男51高中贵州黔东南1年25男62初中浙江宁波1年26男58初中安徽六安1年27女53初中江西上饶1年28男62初中安徽阜阳1年29男35高中浙江宁波1年30男49初中安徽阜阳1年31女43中专江西上饶1年32男51初中浙江宁波1年33男47初中浙江宁波1年34男30高中浙江宁波3个月35男39中专浙江宁波3个月36男55初中浙江台州3个月37男33高中浙江衢州3个月38男62高中浙江宁波2个月39男30高中浙江宁波1个月40男29大专浙江宁波1个月41女31高中陕西延安1个月42女49初中浙江宁波1个月此外，由于网格员工资不高、工作时间长、休息时间不固定、工作环境差等原因，网格员的流动性较大，以A区智慧城管中心所管辖的网格员为例，基本上每个月都有网格员离职，也基本上每个月都有新网格员入职，有的网格员入职当月就申请离职，每年离职的网格员人数占总网格员人员的一半以上。网格员群体的大流动性，将更加扩大采集上报案件的不均衡性和波动性，使得基于采集上报案件作为数据样本所做出的数据分析结果的准确性、合理性更加受到怀疑。表1.4A区智慧城管中心近五年离职入职人数统计2016年2017年2018年2019年2020年入职人数3128243138离职人数3327262935此外，根据市区两级相关部署要求及天气、季节等因素，智慧城管中心会开展各类专项普查活动。例如，各类重大活动开展之前，会要求网格员对活动现场周边及相关路线进行专项普查，帮助处置部门发现问题从而快速处置问题，确保相关活动的顺利开展；每年三四月份（雨季、汛期来临之前），A区智慧城管中心会要求网格员在雨天特别关注并采集道路积水、下水道堵塞等类型的案件，助力我区平稳度汛；雨季结束之后，因沥青路面长期浸水会导致破损情况多发，我中心会安排网格员对网格内道路破损，特别是沥青材质的车行道破损情况进行重点采集上报，便于市政部门掌握全区道路现状，并以此为依据安排相关路段零星修补、路段大修或整体改造；每年夏季高温过后，会有部分绿化因天气炎热出现枯黄、枯死等情况，部分绿地会出现泥土裸露的情况，我中心会安排采集员对相关绿化类案件进行专项采集，以便于园林养护部门掌握绿化枯死情况，从而快速采购苗木、安排补种。上述这些专项行动是针对特定时间段、特定区域或特定路段、特定问题类型所开展的专项普查行动，能帮助处置部门快速有效的处置相关问题，但相关专项普查行动基本都依靠网格员来实现采集上报的，专项普查行动期间，网格员数量并不会有明显的增加，网格员其他日常工作量也没有适当调整减轻，而采集员本身的工作时间和精力是有限的，在特定时间段内对特定区域或特定路段上特定类型问题的采集上报数量增加，必然会导致其他区域或路段内非特定类型问题的巡查力度的减弱和采集数量的减少，这种因专项普查行道而导致的数据波动，影响了整体数据的真实性和准确性，在包括背街小巷综合整治在内的相关工作中的某些问题的分析研判时减弱了智慧城管案件的数据支撑作用。1.2数据分析不够快速智能智慧城管为相关工作提供数据支撑是建立在处置部门需求端的信息收集、数据分析、情况反馈工作，需要能够按照相关处置部门的需求快速、全面、准确的提供数据分析结果及相关工作建议，其需求端具有需求部门不特定性、区域路段不特定性、问题类型不特定性、时间跨度不特定性等多种因素不特定性，这就要求智慧城管中心在全面掌握相关基础信息的基础上，能够对这些基础信息进行快速、准确的数据分析，从而提供可靠有力的数据支撑，但现实并非如此。1.2.1数据分析模块单一目前A区智慧城管中心所使用的宁波市智慧城管中心开发应用的智慧城管平台，其决策分析功能是建立在以智慧城管内部考核为主要需求端的数据分析功能，能够根据需要设定时间段、区域、处置部门等相关信息后自动生成相关数据。对处置部门需求端考虑较少，很难根据处置部门的实际需求通过平台来实现相关样本数据的智能分析。智慧城管平台中的数据分析模块单一，只有基于网络协同单位考核需求的决策分析功能模块，而缺少对平台数据信息进行智能分析的功能模块，使得智慧城管数据分析功能的智能化缺乏模块基础。1.2.2数据分析依赖人工大部分情况下只能利用智慧城管平台对特定情况下的智慧城管案件进行整体导出，再通过人工对相关案件进行筛选归类、数据分析、结论得出，整个过程较多依靠人工完成，耗时较长，且因智慧城管工作人员对现场实际情况、各处置部门业务知识等方面的掌握程度对最后分析结果的准确性有着较大程度的影响。以A区智慧城管中心在2015年5月进行的积水点位、积水路段整治数据分析为例。A区智慧城管中心利用智慧城管平台所做到的就是将平台内2015年1月至4月期间，案件类型为道路积水或下水道堵塞的案件筛选后导出，然后由智慧城管中心工作人员对所有导出案件进行人工筛选，剔除部分不属于分析对象的样本数据，然后对经过人工干预的样本数据进行人工分析，最后通过起草研究报告、地图打点等形式对数据分析结果进行体现。整个工作过程中，平台只是实现了样本数据的初步筛选和导出，真正的数据分析和结果展示工作基本全部靠人工实现，缺乏智能化操作，且最后的结果展示部分只是提供了积水点位、积水路段的信息，未对样本数据进行更深层次的分析研究，未对下步改造工作提供更具参考性、突破性的建议。整个数据分析过程，A区智慧城管中心指定一位工作人员主办，一个工作人员协助，在二人其他日常工作正常开展的情况下，耗费一周才完成整个数据分析报告，在时效性上大有欠缺。1.2.3数据分析支撑较弱在面对各处置部门基于各项日常工作、专项工作需求端方面，智慧城管所能实现的数据分析功能较弱，只能实现对平台内既有案件的简单筛选和导出，无法通过平台既有功能结合部门专业需求实现相关数据的智能分析和结果展示。A区智慧城管中心在对平台导出数据的人工分析方面，由于其工作人员本身相关领域业务素养与各处置部门需求的不对等性，只能对平台导出数据进行简单的数据分析和结果展示，且耗时较长，无法满足相关处置部门在应对紧急情况时的时效性要求和应对复杂情况下的专业性要求。现有的智慧城管平台无法对单个采集信息做出瞬时性的智能预判，无法对海量采集信息做出系统性的科学决策，无法对专项采集信息做出专业性的数据分析，对相关专业领域的数据分析支撑功能交融，相关数据分析方面的不及时性、非智能性、非专业性已经成为限制智慧城管工作发展进步、制约智慧城管服务全局工作的一个瓶颈工作，急需突破解决。1.3部门协作缺乏有力抓手背街小巷综合整治包含市政、园林、环卫、交通秩序、管线工程等多个方面的内容，涉及多个部门与行业单位，且单个背街小巷综合整治工程工期基本较短，基本上都是年度工程，工期只有几个月时间。这就需要参与背街小巷综合整治的各个单位直接相互合作、相互配合，从而在较短的时间内完成工程内容相对较多的工作内容。但参与背街小巷综合整治的各个部门、行业单位与属地街道，由于行政级别相同、部门职责不同等原因，相互之间沟通协作不是特别顺畅。1.3.1体制上无隶属关系智慧城管中心因为其机构级格上高配半级，且具有召开区级协同网络单位联席会议的资格，可以很好的统筹协调背街小巷整治工作中遇到的相关疑难问题。在背街小巷综合整治中，A区智慧城管中心也一起发挥着各协同网络单位之间协调、对接、沟通的作用。但由于A区智慧城管中心仅为A区城管局的内设机构，与参与背街小巷综合整治的各个协同网络单位之间无直接隶属关系，无法有效整合各部门力量形成合理，在部门协作上缺乏有力抓手。1.3.2预算上无决定权限智慧城管在各个部门、行业单位的预算设置上无法有效协调。区级背街小巷综合整治工程皆为区级实事工程、民生工程，在项目立项之初，按照项目初步方案与各部门、行业单位所涉及内容，各部门、行业单位在预算设置上都已做出安排。但背街小巷综合整治涉及面广、情况复杂，方案中的许多具体细节在实施过程中需要实时调整优化，这些具体方案的调整优化也涉及到各部门、行业单位预算设置上的调整。而部门年度预算制定上报后，需报区发改、财政部门审核后方可调整，在这方面智慧城管中心无法有效协调。由于预算设置和资金使用方面的限制，在背街小巷综合整治具体方案优化调整中，为尽量避免调整年度预算设置，部分方案只能选取预算资金变动不大的备选方案，而无法选取最优方案。各行业单位年度预算设置时间也不尽相同，如A区电信等部门年度预算设置时间为每年年中，与大部分单位部门上一年度年底确定来年年度预算设置时间不同。部分单位年度预算设置时间的不同，导致背街小巷综合整治工程中相关涉及的子方案无法同步制定，这样就会导致整体工期的延长，甚至会导致主体工程按时间节点完成，部分工程拖延至次年完成。1.3.3考核上无指标约束智慧城管对相关协同网络单位缺乏考核手段。在背街小巷综合整治中，智慧城管中心可通过联席会议制度的形式协调各单位对现阶段发现的问题进行会商研究，制定调整方案，明确各自职责；也可经智慧城管平台通过“采集—派遣—处置”的智慧城管平台运行模式派单督办。对于各部门在综合整治工作中存在的问题，智慧城管中心可以区智慧城管工作领导小组办公室的名义在每月例报中予以通报。但相关例报对各单位无指标约束，不影响各单位的目标管理考核指标，不影响相关责任人的职级升降与奖金高低，缺乏有效的考核抓手，导致相关例报流于形式，无法对背街小巷综合整治起到实质的促进作用。表1.5A区协同单位11月份智慧城管工作考核结果专业部门应解

决数已解

决数处置超时倍数超时

回退数返工次数解决率及时

解决率服务满意率得分热线办理满意率得分基础工作得分工作实效得分附加分综合

得分各街道**街道3983980014100%96.60%52522092.3**街道7947940040100%83.05%52518081.53**街道8383015100%73.26%52519.2077.83**街道6966960125100%96.40%52518088.2**街道2302300112100%91.65%52518087.33**街道2312310010100%92.85%52526.8096.73**街道239239004100%98.35%52526.8097.98主要职能部门和企事业单位区**局993499342.723252100%97.44%52517.5088.22区**公司797922.6300100%42.32%52528051.53区**局11000100%100%525280100宁波**公司22000100%100%525280100区**局88002100%80%52524086合计180371803723.6311547100%96.88%52521.46091.271.4本章小结本章从案件采集过于依赖网格员，存在样本数据体量不足、样本数据波动较大等问题；数据分析不够快速智能，存在模块单一、依赖人工、支撑较弱等问题；部门协作缺乏有力抓手，存在体制上无隶属关系、预算上无决定权限、考核上无指标约束等问题三个方面，详细列举了A区智慧城管在背街小巷综合整治中存在的不足，为下步的原因分析奠定了基础。

第2章智慧城管在背街小巷综合整治中存在不足的原因分析智慧城管在背街小巷综合整治中存在采集形式过于单一、数据分析不够智能、部门协作缺乏抓手等方面的问题。详细分析智慧城管在背街小巷综合整治中存在的问题，准确判断存在问题的深层原因，对于改进智慧城管工作模式，增强智慧城管工作效能，促进城市管理模式向智慧化、数字化方向转变，提升城市管理综合水平具有深远的现实意义。本章节将从机构体制、运作机制、软硬件设施等方面分析智慧城管在背街小巷综合整治中存在不足的具体原因。2.1机构体制方面——小马拉大车2.1.1机构设置与行业发展的不对等从机构体制上分析智慧城管存在相关问题的原因，就不能不提到A区智慧城管中心的前世今生。2011年10月，A区机构编制委员会发文批复同意成立宁波市A区智慧城管中心，标志着A区智慧城管工作的正式开始。而A区智慧城管中心的前身，是A区城管局指挥中心，属于A区城管局正科级内设科室。彼时，A区城管局负责其管辖范围内市政、园林、内河、环卫方面的管理类内容，及法定执法领域内的执法类内容，是属于传统意义上的“小城管”概念，不负责其管辖范围外相关领域的指导督促职能与行业主管职责。而A区城管局指挥中心作为该局的内设科室，负责该局执法、管理领域内相关问题的投诉受理、问题流传、科室协调、内控监管等工作，是与“小城管”职责相对等的“小中心”概念，只向A区城管局负责，且只受其领导。后因A区城市化管理区域的不断扩大和城市管理职能的日益增强，A区在城市化进程日益加快的过程中，也遇到了区域间城市化发展程度不对等、行业间处置城市化进程中相关问题难协调等相关问题。为妥善处置相关问题，加快A区城市化进程，A区对区城管局职能进行调整，一方面对原有的涉及市政、园林、环卫、内河方面的管理类职能和涉及法定执法领域内的执法类职能进行扩容，另一方面由A区城管局履行A区城市管理领域内的行业主管职能，加强城市管理行业指导、监管、考核，协调各部门、各属地街道协同推进A区城市化进程，从此A区城管局正式进入“大城管”时代。以此为时代背景，在A区城管局正式进入“大城管”时代后，2011年，经A区城管局申请，以A区城管局原指挥中心为前身，组建成立A区智慧城管中心，作为A区城市管理工作的综合指挥中心，负责A区智慧城管建设、协调、督查、考核、评价等工作及A区城市管理领域内相关工作的协同处置工作。A区智慧城管中心在机构设置上属于A区城管局的内设科室，在全区各部门、属地政府智慧化建设项目纷纷上马、智慧化水平提升日益加速的行业现状下，其机构设置与行业发展已严重不对等，已无法有效开展A区城市管理智慧化水平建设的相关协调对接工作。2.1.2行政级别与管辖领域的不对等虽然A区城市管理工作进入“大城管”时代，由A区城管局作为本区城市管理领域的行业主管部门，开展A区城市管理行业内相关工作的指导、监管、考核，但A区城管局的行政级别并未提升，仍然是正处级单位，与区级相关部门、行业单位的行政级别平级，非上下级关系或隶属关系。A区智慧城管中心隶属于A区城管局管理，虽然行政级别上高配半级，属于行政副处级科室，由区城管局副局长兼任区智慧城管中心主任，在局内相关科室、中心的工作协调中具有体制机构上的优势，但在区内相关部门、行业单位的工作协调中，由于体制机构上无上下级关机或隶属关系，且行政级别较区级相关部门低，使得相关工作难以正常开展。智慧城管在背街小巷综合整治中的职责是从区级层面协调各部门协同推进工作进度、完成工作目标，但其在机构设置上属于区城管局的内设科室，由区级部门的内设科室来协调推进某些区级工作任务，笔者戏称其为“小马拉大车”。这种机构体制与工作职责不对等，成为导致智慧城管在背街小巷综合整治中无法起到有效的协同推进作用的主要原因之一。2.2运作机制方面——九龙治水、各自为政在背街小巷综合整治中，智慧城管在机构体制设置与工作职责设定上的不对等，必然也存在运作机制上的问题，使得背街小巷综合整治存在九龙治水、各自为政的情况。2.2.1缺乏对自身的监管机制A区智慧城管中心作为A区城管局的内设科室，需要协助做好背街小巷综合整治中相关区级部门的协调对接工作。而区城管局也是背街小巷综合整治的主要参与部门，在相关工作的协调对接过程中，由于区智慧城管中心与区城管局的上下级隶属关系，使得区智慧城管中心会习惯性的站在区城管局的立场上，从区城管局的角度协调对接相关工作。在既当运动员又当裁判员的尴尬局面中，由于区智慧城管中心在背街小巷综合整治中缺乏度自身的监管机制，使得相关协调对接工作缺乏有效监管，可能会出现基于自身原因的侧重性判断，导致协调对象的不满和工作成效的削弱。2.2.2缺乏对相关单位的考核机制智慧城管中心对参与背街小巷综合整治的相关实施单位缺少考核机制，在综合整治工作上，如相关单位未按照工程时间进度、质量要求、安全生产等方面的内容开展工作，或对智慧城管中心已协调对接后决定的事项不管不顾，智慧城管中心除继续协调对接外，无相关考核手段和惩戒措施，使得智慧城管中心在背街小巷综合整治中的协调对接工作流于形式，无法落到实处。2.2.3缺乏对工作成效的评价机制虽然本文在“智慧城管在背街小巷综合整治中的实际应用”章节阐述了相关应用，并通过举例说明的方式来证实智慧城管在背街小巷综合整治中的确发挥了作用。但到底发挥了多少作用？发挥作用的同时是否存在其他问题和制约？由于缺乏对智慧城管工作成效的评价机制，上述问题无法进行数据上的定量分析，无法得出定性结论，导致之前走过的弯路之后可能要再次走下去，之前取得的好经验、好做法有可能无法得到传承和发扬。2.3软硬件设施方面——小米加步枪智慧城管在背街小巷综合整治中主要发挥的作用是信息收集、数据分析和协同对接。信息收集方面，存在来源单一、体量不足、波动性大等问题，主要是由于智慧城管中心在采集端硬件设施方面的短板所导致；数据分析方面，存在依赖人工、不够智能、时效性差等问题，主要是由于智慧城管中心在分析端软件系统方面的不足所导致。软硬件方面的不足和短板，既制约了智慧城管在背街小巷综合整治中的应用成效，又限制了智慧城管的数字化、智慧化进程。2.3.1采集端硬件设施方面的短板A区智慧城管中心在采集端方面的硬件设施主要有网格员配备的智慧城管采集终端和视频监控两方面。网格员配备的智慧城管采集终端，为民用手机安装智慧城管采集程序后配发各网格员，而所使用的民用手机为A区智慧城管中心向相关厂家租赁的智能手机，一般租期为两年，两年到期后重新签约并更换新机。而由于经费预算方面的问题，租赁的智能手机型号基本为市面上已经淘汰或即将淘汰的落后机型，在日常使用中经常会出现手机卡顿死机、内存容量不足、电池续航能力不够等问题，导致信息采集工作效率受到严重制约。且由于所使用手机机型落后，相关维修配件已逐步停产，当出现手机故障需要维修时，可能会出现无配件可换或需要等待较长时间调货，给一线采集工作带来较大影响。A区智慧城管中心在信息采集方面所使用的，且符合智慧城管平台对接要求的视频监控皆为区智慧城管中心自有产权安装的视频监控。而A区智慧城管中心自有产权安装的监控视频仅43路，除少数为高空高清球机外，其余皆为立杆枪机，受制于监控视频安装点位限制及清晰度限制，仅能发现少量的城市管理动态类问题，如人行道违章停车、沿街商铺超门窗范围经营等，发现问题的数量十分有限，发现问题的类型较为单一，仅能解决个别点位的部分问题，对整个信息采集工作无实质性帮助。与A区智慧城管中心自有产权视频监控数量极少对比，整个A区视频监控资源与实际需求相比已趋于饱和，甚至达到满溢程度。据不完全统计，截止2019年，A区相关职能部门、各属地街道共有自有产权和租赁视频监控达3000路以上，覆盖A区各主次干道、主要路口、小区出入口、广场、学校等人流密集场所，应用于公共安全、交通秩序、内部安全等方面实时监控和事后调取。这些视频监控由不同的主体安装或租赁，由不同的主体维护维修，由不同的主体使用调度，相关之间完全独立，甚至是割裂。一方面，缺乏安装时的统筹考虑，导致部分涉及人流量密集、部门需求集中的路段或路口，视频监控过度安装，部分涉及人流量不大、部门需求度低的路段或路口，无视频监控，使得全区整体视频监控资源的无序发展和全区视频监控资源的不均衡分配。另一方面，全区相关职能部门、各属地街道所拥有的视频监控资源缺乏相关行业标准和统一的技术参数，既有路面立杆视频监控，又有外立面视频监控和高空视频监控；既有枪机视频监控，又有球机视频监控；既有高清视频监控，又有标清视频监控；既有基于海康使用平台的视频监控，又有基于大华使用平台的视频监控；既有使用电信、广电链路进行数据传输的视频监控，又有使用移动、联通链路进行数据传输的视频监控，相互之间由于技术参数的不同性、应用需求的差异性、对接平台的非兼容性和数据链路的不统一性导致各视频监控存在较大的排他性，无法有效整合在一起，从而实现已有资源的最大化利用，最终导致各视频监控使用主体在各自为政的道路上越走越远。此外，由于视频监控设备的技术日益成熟、安装日益方便、价格日益低廉，导致视频监控设备安装使用的低门槛化和普及化，在政府相关职能部门、属地街道等主体安装的视频监控资源之外，各种社会群体、商务楼宇、沿街商铺甚至辖区居民所安装的视频监控设备数量日益激增，充斥在我们的周围。由于相关视频监控设备技术参数的多元化和服务对象的单一性，使得相关资源无法有效整合在一起，出现视频监控资源的满溢和浪费。A区智慧城管中心在采集端方面所使用的智慧城管采集终端和视频监控均存在较大的问题，但其采集端上最大的问题不在这两个方面，而是在A区智慧城管中心除了这两大手段之外，缺乏其他有效的采集终端设备及技术支撑。在移动互联技术高速发展和个人智能化终端实现普及的当下，扩容智慧城管采集终端数量，提高智慧城管采集力量，不能只靠简单的采购、租赁和配备，而是要依靠“智慧城管+”理念，通过移动互联技术将个人智慧化终端设备变成智慧城管采集终端，在不侵犯个人隐私、不过多占用设备资源的前提下，将个人智能化终端的闲置功能和冗余资源融入智慧城管采集环节中，并将相关数据应用于城市管理水平的提升和城市化发展的加速，从而实现“智慧城管依靠人民，智慧城管服务人民”的良好循环。笔者2020年随单位调研杭州“智慧城市”相关创建推进工作，在下城区数字驾驶舱参观时发现，多元化、智能化和依附性的采集理念已被很好的融入于城市管理类问题的采集工作中。道路坑洞、沉降等病害问题是市政行业急需解决的难点问题，也是关系群众日常出行秩序的民生问题，但由于此类问题的多发性和无序性和问题初期的不易察觉，使得相关问题无法通过人工巡查等手段进行有效采集。杭州市下城区城管局工作人员发现，目前普及的智能手机中都安装有陀螺仪传感器（即角运动检测装置），而道路上行驶车辆内司乘人员的智能手机在车内空间相对固定，当车辆行驶经过坑洞路段或沉降路段内，车辆原本的行驶状态会发生改变，产生瞬时性的状态改变。由于车辆司乘人员智能手机在车内空间相对固定，车辆瞬时性的状态改变也会传导至智能手机发生状态改变，智能手机中内置的陀螺仪传感器会识别这种转台变化并记录下来，而此类数据在智能手机使用者的日常使用中基本不会被使用，属于冗余数据。杭州市下城区城管局工作人员在发现此类情况后，经过沟通协调，在每天穿梭于城市大街小巷的出租车驾驶员手机上安装专用的手机APP，用于收集出租车驾驶员所携带智能手机所识别并记录的陀螺仪状态信息，并与发生状态变化时所在位置信息绑定后实现地图打卡，可以快速有效采集道路坑洞、沉降等问题。截止2020年7月，相关出租车已经跑出了绕地球20圈70万公里的基础数据，路面问题发现平均用时由原先的5-7天，缩短到1-2天，实现了主支干道全覆盖，主要道路覆盖率近100%，次干道路覆盖率超过92%，点位覆盖率超过90%。相关数据经智能分析后提供给相关处置部门，为道路修复改造提供了快速准确的数据支撑。与此相比，A区智慧城管中心在采集终端力量上差距较大，且由于采集理念上的落后必然会导致两者在采集覆盖面、采集及时性、采集准确性上的差距日益增大。2.3.2分析端软件系统方面的不足A区智慧城管中心在分析端软件系统方面，主要是采用宁波市智慧城管平台。宁波市智慧城管平台的需求端数据分析功能，在设计之初，主要用于对协同网络单位的处置效能进行考核，在服务各处置部门的日常实际工作方面考虑不足，未加装相应的智能分析技术。且基于全大市范围所开发的平台系统，对各区实际情况的差异性未做个性化设计，各区后期自行开发的相关分析插件也因平台预留功能接口的兼容性问题而受到影响。一是缺乏对采集信息的影像智能分析技术。相关采集信息经各种上报渠道进入智慧城管平台后，中心座席人员会根据案件上报时自带的基础信息对采集信息进行判断补充，包括案件类型、紧急程度、地址定位等相关补充信息。但由于案件上报时自带基础信息的有限性，及中心座席人员对事发现场环境判断的差异性，往往会导致智慧城管平台案件相关信息与现场实际情况存在偏差，给相关部门对问题的处置和智慧城管中心对平台信息的数据分析造成误导。而相关采集信息经各种上报渠道（除热线举报渠道外）进入智慧城管平台时都会要求附不少于两张的现场照片（包含一张远景照片，要求能反映问题发生的具体位置，一张近景照片，要求能上报案件所要表达的具体问题），相关现场照片进入智慧城管平台后，只发挥了判断问题真实存在、协助中心座席人员补充案件信息、帮助相关单位了解现场实际情况的作用。而这些现场照片其实包含了更多更深层次的内容，可以发挥更大的价值，但由于智慧城管平台缺乏对采集信息的影像智能分析技术，无法对采集信息中影像数据的信息关键点进行快速有效提取，导致相关海量影像数据白白占用智慧城管平台服务器空间，却无法为智慧城管平台数据库提供有效数据。此外，由于智慧城管平台缺乏影像智能分析技术，与智慧城管平台兼容的视频监控资源利用率不高，主要依靠人工查看和事后调用，耗费人力，效率低下。而在日常城市管理工作中利用视频监控资源进行巡检主动发现相关问题，需要耗费大量人力资源，导致日常工作中很少有会对已有的视频监控资源进行人工巡检，只能采用重点时间段、重点区域的人工抽查，利用率不高，或在城市管