过敏意项目组自2008年起，历经近十年攻关，研发了面向城市精细化治理的数据协同处理关键技术，开发了城市治理支撑平台及企业级软件，包含城市数据感知萃取、决策推理算法、图化推理引擎、高吞吐任务管理等组件。
成果名称：面向城市精细化治理的数据协同处理关键技术
成果单位：
上海交通大学
浙江大学
随着城市规模的日益增大，以丰富的城市数据为基础，实现城市的精细化治理可以显著地提高城市的治理水平。城市数据除了具有一般大数据的4V特性外，还具有显著的时空性（时空变化并蕴涵规律）、交织性（三元空间分布但彼此关联）、人本性（来源于人且服务于人）等特点，存在“内在关联但外在隔离”和“海量丰富但低质碎片”等问题。例如，交通枢纽的动态交通情况、公共交通接驳通畅度、监控发现的各类实时事件、微博热点信息等均存在内在关联，且这些数据通常以分散、多模态、异构的方式存在。传统大数据分析采用后验方式寻找数据关联，而城市精细化治理则需要实时感知城市状态，并对各事件实时作出针对性的治理决策。城市精细化治理的数据协同处理面临着异构数据感知融合、高精度分析、强实时决策、高吞吐管理的难题。
过敏意项目组自2008年起，历经近十年攻关，研发了面向城市精细化治理的数据协同处理关键技术，开发了城市治理支撑平台及企业级软件，包含城市数据感知萃取、决策推理算法、图化推理引擎、高吞吐任务管理等组件。主要取得了如下创新：
三元空间城市数据的协同感知与优质萃取技术。
对城市三元空间中蕴含的丰富感知源进行高效发现与选择，利用不同空间感知能力的互补性进行协作增强收集，提供多模态、多粒度感知数据，并建立感知数据之间的时空关联。为城市精细化治理提供优质的数据来源。
基于人机协同推理的高精度自动治理决策机制。
研发了基于人机迭代训练的最小人类干预并行化方法，及基于时空约束的推理冲突消解算法，结合人类和机器各自的推理优势。
图化城市数据的并发处理和定向增效技术。
该方法将城市数据进行图化处理。基于城市数据的图结构抽象，设计了面向多图的启发式并发管理框架，支撑海量数据分析任务；研发了精准资源管控技术，定向增速综合性城市应用中的核心治理任务。
网格化治理任务的协同高吞吐管理技术。
研发了基于分散队列的混合治理任务协同管理方法，解决了任务长时间排队同时仍存在大量资源闲置的问题；提出了机器端治理任务的自适应分包，保证治理任务的低延迟。
项目形成了核心专利群（获授权发明专利21项）、系列工具集（登记软件著作权19项）。基于项目成果，出版中英文著作3部，获国际会议最佳论文（特色论文）奖3项。项目成果应用于20多家行业领先的企事业单位，为社会治安的精准化防控，缓解交通拥堵、泊车难等“城市病”作出了贡献。
应用单位基于该成果取得了显著的经济效益。社会效益方面，以项目成果为依托的城市精细化治理项目已经应用于全中国40余个城市的精细化治理项目中，范围包括政务、环境监测、交通出行、智慧停车等众多城市治理领域。项目所研制的系列相关设备和系统形成了面向城市大数据的高效处理技术体系，部分技术也被其他的大数据分析、推荐系统等使用，产生了广泛的辐射效应，对在互联网、金融、医保等诸多重要领域推进大数据分析与决策产生了深远影响。项目成果的城市精细化治理提高了人民群众的生活幸福感，也推动了中国传统产业的改造升级和大数据等新兴产业的发展。
