正如中國電子技術標準化研究院信息技術研究中心主任范科峰所言：“基于OpenHarmony技術，打造城市專屬感知終端操作系統，構建城市感知體系，促進城市物聯的標準統一、開放創(chuàng)新和智慧互聯，能夠更好地實現城市精細化感知、精細化治理。”城市是實現高質量發(fā)展的載體，因此要與高質量發(fā)展要求“同頻共振”，就需要重新審視智慧城市建設的新模式，思考新發(fā)展方向，而加速構建城市感知體系，使能城市精細化感知、精細化治理，將能夠為數字變革和智慧城市建設打下更為關鍵的基礎。環(huán)境感知器利用化學吸附、電化學反應等信號作為因果關系的化學傳感器應用?，F代環(huán)境感知建模方案與應用

隨著物聯網、云計算等新一代信息技術的迅速發(fā)展與推廣應用，環(huán)境感知技術對經濟社會變革的支撐作用日益增強。發(fā)達城市紛紛把“智慧城市”的建設作為加強城市競爭力、推動產業(yè)升級和結構調整， 提升城市創(chuàng)新能力和可持續(xù)發(fā)展的重要手段?！爸腔凵鐓^(qū)”作為“智慧城市”的基本構成單位，是集城市管理、公共服務社會服務、居民自治和互助服務于一體的新技術的應用。智慧社區(qū)通過充分借助互聯網、物聯網、傳感器網等網絡通信技術對住宅樓宇、家居、醫(yī)療、社區(qū)服務等進行智能化的構建， 從而形成基于大規(guī)模信息智能處理的一種新的管理形態(tài)社區(qū)。靜態(tài)環(huán)境感知應用場景環(huán)境感知技術要滿足信息的傳輸、處理、存儲、顯示、記錄和控制等要求。

智慧城市背景下，隨著社交媒體和位置服務的普及，城市數據日益增多，為連鎖企業(yè)的選址研究提供了豐富的信息?，F有工作多是在目標城市已有標簽數據的情況下，進行候選地的評分預測，完成連鎖企業(yè)的選址推薦。然而，當目標企業(yè)進軍新城市，會遇到無標簽數據的冷啟動問題。針對此，提出一種基于跨城市跨企業(yè)群智知識遷移的選址推薦方法，環(huán)境感知技術能解決連鎖企業(yè)進軍新城市時所面臨的歷史數據缺失問題。在協同過濾的基礎上，引入遷移學習思想，構造包含城市內部特征語義提取、城市間知識關聯和遷移評分預測的遷移模型，有效融合城市和企業(yè)兩方面的知識，解決了冷啟動條件下的連鎖企業(yè)選址推薦問題。

移動群智感知任務分配涉及兩類重要實體，即感知任務和任務參與者，關鍵在于如何利用優(yōu)化模型和算法，在候選者選擇質量的參與者執(zhí)行任務，以保證低成本地獲取足量的質量數據。針對如何為城市空間中的單個感知任務（如城市某重點區(qū)域交通動態(tài)）選擇合適感知節(jié)點這一問題，提出了基于信用分布的影響力比較大化算法，預測感知參與度。將基于事件的社交網絡（EBSN, Event-Based Social Network）的活動視為感知任務，綜合考慮任務的內容特征、時空情境特征和社會影響特征，提高預測用戶參與任務的準確率，即提高感知能力發(fā)現和任務分配的命中率。如圖2所示，將感知節(jié)點挑選的問題形式化為偏好-影響力**選擇問題，即尋找對當前感興趣且具有影響力的用戶集。方法框架包括用戶-任務偏好建模和影響力比較大化兩個部分。高度融合的物理感知與社會感知，高度智能化的城市管理分析能力，以及高置信度的城市信物融合系統決策。

城市感知體系的建設也不是“一蹴而就”的，當前部分城市的感知體系盡管已初具規(guī)模，但同樣仍面臨統籌規(guī)劃、標準規(guī)范、技術創(chuàng)新、安全防護、產業(yè)生態(tài)等方面的問題與挑戰(zhàn)。為此，中國電子技術標準化研究院、華為聯合政產學研用，也提出了五個方面的建議，希望能夠更好地推動智慧城市感知體系的建設，具體包括：加強頂層設計，推動統籌共建共用。未來城市感知體系的建設，應依托頂層設計集約部署，保障城市感知數據全生命周期治理，避免因規(guī)劃不統一造成的重復建設、資源浪費。標準化數據及接口，實現互聯互通。將不同設備實體抽象歸納成統一標準數字對象，形成“標準物模型”，統一設備描述語言，實現設備與平臺、設備與網關、設備與設備之間的互聯互通，推動多系統間的融合開放和有效集成已成為接下來城市感知體系建設的“當務之急”。智慧城市環(huán)境感知技術它是一種實現城市泛在感知與深度智能的新愿景?，F代環(huán)境感知建模方案與應用

環(huán)境感知系統提供移動端APP用于現場查看土壤傳感器分布、溫濕度實時數據及土壤濕度熱力圖情況?，F代環(huán)境感知建模方案與應用

城市空間存在大量感知數據，然而針對不同的研究問題，不同類型或屬性的感知數據往往具有不同的意義和重要性。為此，研究如何利用其他類型的感知數據對指定屬性信息進行估算或補償至關重要，成為群智數據協作增強的主要研究難點。用戶的位置信息尤為重要。然而，出于隱私保護以及其他因素，用戶位置信息往往不能直接獲取?；诙嗑S時空關聯特性的數據增強為此，提出基于用戶-事件多維時空感知數據的物理位置信息預測模型，通過挖掘時空屬性數據之間的關聯關系，實現對缺失/稀有屬性信息（地理位置）的估算和預測，實現不同類型數據的協作增強。具體地，從話題偏好、歷史軌跡、社交信息三個層面對用戶個體和物理事件構建特征表達模型，并通過高斯過程回歸對用戶到物理事件的距離進行擬合與估計，從而估算出用戶的相對物理位置信息?，F代環(huán)境感知建模方案與應用