摘 要:現(xiàn)代社會傳統(tǒng)風險和新興風險交織疊加，在不確定環(huán)境下要想提升城市的風險感知、防范及適應能力，需要將城市視為一個復雜的、具有適應性的系統(tǒng)，基于系統(tǒng)思維應對風險，提升城市韌性。智慧城市的情報搜尋與生成可以在不確定環(huán)境下快速識別并理解新的風險與威脅、情況和機會，并針對不同的風險與情報需求搜尋與生成精準匹配的情報產品與服務，以支持應急響應行動，增強智慧城市在不確定環(huán)境下應對各種突發(fā)事件的能力。
關鍵詞:情報支持 情報決策 智慧城市 不確定環(huán)境
【中圖分類號】G203 【文獻標識碼】A
近年來，世界范圍內極端天氣、公共衛(wèi)生事件、地區(qū)性沖突等危機事件頻發(fā)，國際社會面臨前所未有的不確定性，構建能夠適應并具有應對變化能力的智慧城市成為抵御不確定性挑戰(zhàn)的關鍵。數(shù)字技術正以新理念、新業(yè)態(tài)、新模式全面融入人類經濟、政治、文化、社會、生態(tài)文明建設各領域和全過程，給人類生產生活帶來廣泛而深刻的影響。面對不確定性環(huán)境下的風險挑戰(zhàn)，基于智能情報分析提供決策支持來建設智慧城市顯得尤為重要。
智慧城市情報支持與決策的核心問題與研究對象
不確定環(huán)境下智慧城市情報支持與決策的核心問題是發(fā)現(xiàn)不確定環(huán)境中的風險與干擾源，理解其破壞性、異質性等特性，針對不確定環(huán)境中可能出現(xiàn)的信息不對稱、失真、低質量等問題，利用物聯(lián)網、人工智能等先進信息技術靈敏感知智慧城市系統(tǒng)中的各類風險，根據風險應對的目標與任務，對各主體的動態(tài)情報需求建模，經過多模態(tài)信息融合，精準搜尋匯聚多源數(shù)據資源，生成滿足情報需求的有用情報，利用知識增強方法將領域知識融入情報推理與決策，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支持，從而提升智慧城市系統(tǒng)的風險抵抗、恢復重建、調整適應能力，建設具有韌性的智慧城市。
本文的研究對象是智慧城市的情報支持與決策。在人類與社會發(fā)展過程中，各種自然災害、疾病、戰(zhàn)爭、國際沖突等重大事件給人們帶來現(xiàn)實與認知的雙重不確定性。具有韌性的智慧城市是應對不確定環(huán)境的理想解決方案，它能夠對城市系統(tǒng)的內外部風險形成的沖擊自發(fā)地進行適應與調整，形成負反饋循環(huán)機制，不斷減少其破壞性或負面影響，使城市恢復或接近至沖擊之前的狀況，并遵循原有的方向發(fā)展。建設智慧城市不僅需要充足的物資與能源，還需要豐富的高質量信息、情報與知識。隨著大數(shù)據、人工智能等先進信息技術的發(fā)展與普及，智慧城市的情報支持與決策需要整合分散在各業(yè)務部門、處于不同生命周期階段、呈現(xiàn)不同模態(tài)的原始數(shù)據與信息，從中提取可執(zhí)行的決策情報，使決策者有效應對不確定環(huán)境。具體包括以下五個方面：
一是分析不確定環(huán)境與智慧城市建設對情報支持與決策的影響與需求，明確情報支持與決策的內涵及定位，在理解情報支持與決策構成要素與運行機制的基礎上，設計不確定環(huán)境下智慧城市情報支持與決策理論架構；二是對物理世界、人類社會與信息空間中的潛在風險與異常狀況進行全息感知與監(jiān)測，將風險應對的具體任務轉化為不同主體的情報需求，對情報需求進行細粒度表示與建模；三是針對各種情報需求，匯聚智慧城市中的多源多模態(tài)信息資源，利用自然語言處理、人工智能方法技術進行信息組織與深度分析，搜尋和生成精準匹配情報需求的有用情報，為決策者提供情報支持；四是利用知識增強等方法將領域知識與通用大語言模型相融合，將不確定環(huán)境中的風險信息與可用的信息資源進行關聯(lián)與推理，尋求用于消除不確定性的最佳方案與路徑；五是在智慧應急、產業(yè)發(fā)展受挫等典型不確定場景中進行創(chuàng)新應用，對應用效果進行跟蹤評估，度量智能情報支持與決策對減少不確定性、提升城市韌性的作用，提出情報支持與決策發(fā)展策略。
智慧城市情報支持與決策的理論架構
為應對不確定環(huán)境的諸多風險與挑戰(zhàn)，抵抗其帶來的壓力與沖擊，維持組織與社會的穩(wěn)定性，增強可持續(xù)發(fā)展能力，加強智慧城市建設至關重要。提高城市韌性對情報支持與決策的智能化提出更高要求。基于不確定環(huán)境特點、智慧城市建設背景，需從宏觀系統(tǒng)的角度認識智慧城市情報支持與決策的功能定位與理論基礎，從微觀視角把握智慧城市全環(huán)節(jié)情報支持與決策的組成部分與運行機制，構建不確定環(huán)境下智慧城市情報支持與決策的總體理論架構。
智慧城市情報支持與決策的實際需求與功能定位
不確定環(huán)境引起的信息傳播失序、環(huán)境失衡、應對失準等問題促使城市系統(tǒng)加強韌性能力的建設。在不確定環(huán)境下剖析智慧城市建設涉及的感知風險能力、承受壓力能力、緩解沖擊能力以及恢復秩序能力四個維度，深入探討當前情報支持與決策中存在的不足，推導智慧城市情報支持在適應不確定環(huán)境特點、滿足智慧城市建設的需求，界定智慧城市情報支持與決策的概念內涵，從全環(huán)節(jié)智能技術賦能、全鏈條智能情報支持、全方位韌性能力提升三個方面，探索智慧城市情報支持與決策的功能定位。
智慧城市情報支持與決策的理論支撐與框架設計
利用不確定環(huán)境、韌性社會相關理論指導智慧城市情報支持與決策方法構建。以三元世界理論作為韌性系統(tǒng)各要素運行過程中情報工作流程的理論依據，對物理、信息與社會三元空間的多源多模態(tài)數(shù)據進行收集，結合信息空間的數(shù)據融合、知識集成與智能計算，生成智能情報支持方案，通過城市空間組織實體協(xié)同分析，在多領域多場景實現(xiàn)智能情報決策。以韌性理論作為理論架構的基本骨架，結合態(tài)勢感知理論、動態(tài)能力理論、新公共管理理論、情景危機溝通理論、組織冗余理論等多個理論搭建韌性要素運行路徑，設計與搭建智慧城市情報支持與決策的基礎理論框架。
智慧城市情報支持與決策的核心要素與作用機制
智慧城市情報支持與決策包含不確定環(huán)境下韌性要素的作用機制與智能情報支持與決策流程分析。依照韌性理論將韌性要素分為正常、擾動和恢復三個狀態(tài)與規(guī)避、生存和恢復三個過渡階段；按照智能情報支持與決策流程，研究各韌性要素的組成構件、關聯(lián)機制與作用機理，形成不確定環(huán)境下智慧城市情報支持與決策的總體理論架構，以實現(xiàn)事前結合以往案例儲備應急預案、協(xié)調系統(tǒng)能力、預測態(tài)勢變化，事中借鑒過往經驗、銜接當前情勢、實時監(jiān)測外部環(huán)境與內部狀態(tài)、靈活調配資源、恰當應對，事后評價總結、補足缺陷。
全息感知視角下智慧城市智能風險監(jiān)測方法
現(xiàn)代社會傳統(tǒng)風險和新興風險交織疊加，在不確定環(huán)境下要想提升城市的風險感知、防范及適應能力，需要將城市視為一個復雜的、具有適應性的系統(tǒng)，基于系統(tǒng)思維應對風險，提升城市韌性。理想情況下，智慧城市應該能夠在某種程度上預測可能的沖擊，并通過確保資源與應對方案提前做好準備。
城市風險監(jiān)測需要對物理世界、人類社會與信息空間中與風險管理相關的各類數(shù)據信息進行系統(tǒng)地收集、規(guī)劃、感知、組織、分析，識別潛在風險，評估其嚴重性和發(fā)生的可能性，結合不同主體的情報需求，將原始數(shù)據轉化為可決策的情報。
因此，如何在三元空間中實現(xiàn)對數(shù)據的全息感知和有效分析，全面感知城市的運行狀態(tài)與風險態(tài)勢，精準刻畫城市各系統(tǒng)各主體的情報需求和變化趨勢，構建完整的情報需求模型，從而及時調配城市資源提供精準情報支持，是需要解決的主要問題。
全息感知視角下的城市風險數(shù)據獲取與解析
全息感知是形成對城市風險綜合立體的態(tài)勢認知、促進智慧城市建設的重要基礎，它涉及各種數(shù)據源、各領域、不同空間尺度的信息集成和協(xié)同。對城市風險數(shù)據進行掃描，通過收集和整合多個信息源的數(shù)據，推進數(shù)據解析、融合，以全面、準確地了解和預測特定情境下的各種要素及其動態(tài)變化，為城市風險管理提供有力支持。
明確多源數(shù)據類型，如傳感器網絡、社交媒體、衛(wèi)星遙感等，構建多層次、一體化的數(shù)據資源體系，全方位監(jiān)控掃描城市風險。根據不同業(yè)務特點及數(shù)據需求，研究數(shù)據清洗、抽取、表達模型，優(yōu)化數(shù)據架構，提高數(shù)據的安全性和可靠性，為后續(xù)應用提供高質量數(shù)據；應用數(shù)據分析和挖掘技術，實現(xiàn)面向復雜數(shù)據的多維特征提取和細粒度解析；對多源數(shù)據進行聚合管理，推動數(shù)據層的情報融合，以獲取更全面、準確的城市風險信息，從而識別分析各類風險情景，揭示各類城市風險的隱藏模式、內在規(guī)律、潛在關聯(lián)和發(fā)展趨勢。
城市韌性建模與風險態(tài)勢智能感知
城市是一個復雜的巨型系統(tǒng)，包含不同層次、類型、結構的子系統(tǒng)。要了解城市韌性，需要對這些系統(tǒng)的相互作用進行建模，構建韌性評估與演化模型框架，明確韌性評估指標及量化方法，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)，抽象出不同風險情境下子系統(tǒng)之間的交互關系，以揭示城市運行規(guī)律；綜合考慮系統(tǒng)面對干擾的抵抗力、適應恢復能力等因素，提出針對性韌性評估方法，對不同子系統(tǒng)及城市全局韌性進行度量；建模分析人口增長、災害暴發(fā)、氣候變化、城市建設等帶來的韌性能力變化情況。
針對全息感知的數(shù)據，在數(shù)據解析和融合的基礎上構建風險識別模型、監(jiān)控預警模型、響應防御模型、損失評估模型等智能算法模型，對城市風險進行動態(tài)、持續(xù)的態(tài)勢感知；利用機器學習和人工智能等技術建立風險預測模型，預測可能發(fā)生的城市風險事件；基于系統(tǒng)動力學對城市韌性狀態(tài)、潛在風險及干預行為進行模擬分析，預測潛在風險可能產生的影響，探索不同應對措施在管理城市風險、提升城市韌性等方面的效果，為風險應對提供科學依據和決策支持。
精準匹配的智慧城市情報搜尋與生成方案
智慧城市的情報搜尋與生成可以在不確定環(huán)境下快速識別并理解新的風險與威脅、情況和機會，并針對不同的風險與情報需求搜尋與生成精準匹配的情報產品與服務，以支持應急響應行動，增強智慧城市在不確定環(huán)境下應對各種突發(fā)事件的能力。面對各種城市風險與情報需求，需解決以下主要問題：如何通過精準匹配情報需求搜尋智慧城市的應急情報；如何通過精準匹配情報需求來建立智慧城市的情報生成模式；如何構建與優(yōu)化智慧城市面向智能情報生成的多模態(tài)大模型；如何對智慧城市的智能情報生成進行可靠性評估。
精準匹配視角下智慧城市情報搜尋方法
信息與情報是智慧城市發(fā)展進程中不可或缺的基礎性、戰(zhàn)略性資源，大數(shù)據環(huán)境下人們面臨著巨大的情報搜尋壓力。從精準匹配視角提出智慧城市情報搜尋方法，即針對城市風險來精準分析情報需求，選取匹配的情報源、情報搜尋渠道，以信息檢索、文本匹配等方法為基礎，以循環(huán)神經網絡、卷積神經網絡等深度學習方法為支撐構建深層神經網絡模型，達到消除非關鍵和冗余的情報并精準匹配情報需求的目的。
精準匹配視角下智慧城市情報生成模式
大語言模型的出現(xiàn)使得智能情報生成模式由數(shù)據驅動到大模型驅動，由表層信息組織到深層語義內容組織，由信息檢索到知識問答。智慧城市情報生成模式基于應用場景、表征方法、邏輯構建、性能輸出等特征，通過提示工程、規(guī)則匹配、指令微調等方式，實現(xiàn)不確定環(huán)境下智慧城市情報需求與智能情報生成的精準匹配。
智慧城市面向智能情報生成的多模態(tài)大模型構建
在生成智能情報過程中同時將文本、圖片、視頻、語音等多模態(tài)數(shù)據作為模型的輸入和輸出，滿足多樣化的智能情報生成場景。結合多模態(tài)層級編碼網絡, 實現(xiàn)多模態(tài)動態(tài)對齊預訓練和生成式預訓練，將現(xiàn)有的大語言模型作為多模態(tài)輸入輸出的通用人機接口，構建智慧城市面向智能情報生成的多模態(tài)大模型，探索具備多種模態(tài)綜合理解與生成能力的預訓練模型架構，高效精準地生成有用情報。
智慧城市面向智能情報生成的多模態(tài)大模型優(yōu)化
智能情報生成涉及專業(yè)領域，計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生成的多模態(tài)大模型向專業(yè)化、輕量化發(fā)展，通過建立動態(tài)知識圖譜對多模態(tài)大模型進行語料擴充、信息過濾、知識輸入、抽取驗證以及反饋增強，實現(xiàn)智能情報生成的專業(yè)化；通過探究模型壓縮方法，如模型量化、知識蒸餾以及模型剪枝等，實現(xiàn)智能情報生成的輕量化。
智慧城市情報推理與決策模型
知識增強能夠為智能情報推理與決策提供方法與技術支持，它是指通過學習積累、信息獲取、技術工具等多種途徑和方法，持續(xù)提高擴展系統(tǒng)知識水平、認知能力和問題解決能力的過程。智慧城市建設強調城市系統(tǒng)面對各類災害的適應能力，即有效應對、適應各類災害打擊及干擾并迅速恢復。知識增強的智慧城市情報推理與決策需要多源知識和高質量數(shù)據，結合推理機制與決策模型以便實時預測和綜合分析各種風險和挑戰(zhàn)，支持城市系統(tǒng)迅速有效的應對。需解決的主要問題是通用知識與領域知識體系構建、嵌入機制及數(shù)據分析方法認知化智能化的運行機制，利用“通用-領域”知識數(shù)據如何實現(xiàn)智慧城市情報推理與精準決策。
知識增強驅動的通用知識庫及領域知識庫系統(tǒng)
多源多模態(tài)數(shù)據的急劇增長使得智慧城市情報推理與決策過程中爆發(fā)知識過載、知識分散等問題。首先通過對多源開放通用數(shù)據庫中的實體、概念、屬性及復雜關聯(lián)關系的細粒度查詢，研究通用知識庫系統(tǒng)構建的知識增強機理、知識序化過程和技術方法路徑；其次，從情報語義分析及要素提取角度，探究領域知識庫系統(tǒng)隱性數(shù)據及不完全表達數(shù)據的顯示化與豐富化，實現(xiàn)“通用-領域”知識庫系統(tǒng)的知識增強。
“通用-領域”知識細粒度關聯(lián)與知識庫協(xié)同融合
經過序化組織的多源多模態(tài)通用知識與領域知識在形態(tài)、概念層級上存在諸多不同。首先通過數(shù)據的語義化轉換和知識的細粒度分解，研究兩者概念對齊、語義匹配和實例鏈接的關鍵挑戰(zhàn)和技術方法路徑；從情報分析過程鏈和方法要素角度探究“通用-領域”知識庫在知識嵌入、模型融合、智能情報推理與決策中的關聯(lián)邏輯、嵌入形式和具體功能，重構知識庫系統(tǒng)分析及應用流程。
知識增強的智慧城市情報推理機制
知識增強的智慧城市情報推理是一系列情報感知流程的整合。可利用演化分析、自然語言處理等工具探究既定目標的復雜關聯(lián)關系，結合數(shù)理模型的邏輯結構、數(shù)學表達和推導機制，厘清知識所能轉化的計算構造，例如約束函數(shù)、公式推導，進而研究知識有機嵌入基于數(shù)據的統(tǒng)計學習過程的數(shù)理原理、函數(shù)改造、學習機制變革等；選擇分類、聚類、預測、評估等智慧城市情報分析模型，研究不確定因素主題、風險預警及傾向性預測，識別虛假信息，借助深度學習網絡預測不確定事件的發(fā)生概率及事態(tài)走向、信息傳播范圍與強度、用戶注意力轉移等信息行為。
知識增強的智慧城市情報決策模型
情報決策是基于對情報的收集、整理、分析與研判，融合數(shù)據、信息與知識，主導引領實現(xiàn)具體目標的管理行為。分析知識對智能情報決策模型的推演機制、規(guī)范效應和可解釋機理，利用知識與數(shù)據間的細粒度關聯(lián)及嵌入機制，研究決策模型的關鍵要素、維度擴張和要素體系重構，提出分布式集群化智能情報決策模型；引入知識泛函數(shù)捕捉決策誤差，借助歷史決策數(shù)據，建立決策模型學習機制，構建基于統(tǒng)計學習和領域知識的模糊決策優(yōu)化與反饋模塊，為情報決策的有序開展提供保障。
不確定環(huán)境下智慧城市情報支持與決策的創(chuàng)新應用
不確定環(huán)境包含各種動態(tài)因素和未知情境，在此背景下實施智能情報支持與決策是建設智慧城市的關鍵策略。首先選擇不確定性突出的典型環(huán)境，開展智慧城市情報支持與決策的創(chuàng)新應用；其次，針對應用效果，從過程、能力和結果三方面評估智能情報支持與決策的有效性、及時性、合規(guī)性、可信度和可執(zhí)行性，以探究其在不確定性環(huán)境下的適應性和效能；最后，提出不確定環(huán)境下智慧城市情報支持與決策的發(fā)展策略，旨在應對不斷變化的挑戰(zhàn)和問題，以開發(fā)新的解決方案，促進城市系統(tǒng)在面對復雜的現(xiàn)實環(huán)境時的適應性和可持續(xù)性。
為了開展不確定環(huán)境下智慧城市情報支持與決策的創(chuàng)新應用與跟蹤評估，以提高城市韌性為目標導向，可選擇智慧應急、產業(yè)發(fā)展受阻等不確定性突出的領域開展情報支持與決策的創(chuàng)新應用。將先進的評估方法與智慧城市情報的特點結合，對不確定環(huán)境下智慧城市情報支持與決策的應用效果展開科學、全面的評估。主要內容包括：
面向智慧應急的情報支持與決策創(chuàng)新應用
智慧應急是對海量、多源、異構特征的突發(fā)事件信息進行智能感知、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對。在把握智慧應急的內涵定位、任務目標、體系架構的基礎上，針對應急場景的不確定性進行建模，基于工程思維搭建應急場景下的智慧城市情報支持與決策框架。從多階段、多決策主體的角度構建演化周期-情報需求-決策主體的三維決策需求分析流程，分析突發(fā)事件各階段的情報需求類型、需求內容及需求特征?；谥R需求理論、知識表示理論、知識庫構建理論等構建應急決策知識庫，解決公共基礎數(shù)據、應急基礎業(yè)務信息與智慧城市情報支持與決策的融合問題，實現(xiàn)突發(fā)事件的協(xié)同應對，構建情報引導、實時交互的智慧型應急決策模式，提高城市適災韌性。
面向產業(yè)發(fā)展不確定性的情報支持與決策創(chuàng)新應用
貿易政策、經濟政策以及國際形勢等不確定性會干擾城市經濟發(fā)展，使產業(yè)發(fā)展面臨不確定性。首先著眼于多源、多模態(tài)的產業(yè)信息采集與情報分析，以解決產業(yè)發(fā)展中的不確定性問題，包括在復雜環(huán)境中分析市場波動、自然災害、政策變化、供應鏈斷裂等干擾因素，以便更好地理解不確定因素的來源。其次，探討多數(shù)據源的情報獲取方法，包括結構化和非結構化數(shù)據、互聯(lián)網數(shù)據、日志數(shù)據、傳感器數(shù)據等，以全面了解不確定性情境。最后，建立經濟領域智慧城市情報支持與決策機制，具備產業(yè)風險感知、問題解構、動態(tài)分析、全局評估等功能，支持產業(yè)決策者更好地應對不確定性，提高產業(yè)發(fā)展的韌性。
【本文作者為武漢大學信息資源研究中心、武漢大學數(shù)據智能研究院教授；本文系國家社會科學基金重大項目“不確定環(huán)境下韌性社會智能情報支持與決策研究”（23&ZD230）階段性成果】
參考文獻略
責編：王 克／美編：王嘉騏