新湖街道打造“新小湖”网格智能巡检系统，用数字化推动治理现代化

最近两个月，深圳光明区新湖街道的956个视频探头很忙，原本悠闲的它们被安排了更多“工作”。新湖街道将辖区主干道、公园、卡口、学校等重点区域原有的视频探头数据接入网格治理系统。通过将近一千只“眼睛”，后台的“AI大脑”可以第一时间甄别“六乱一超”等“城中村老大难”场景，并实时推送给对应的网格员做出判断和应对。这是新湖街道近期上线的“‘新小湖’网格智能巡检系统”的应用场景及其为社区治理带来的全新变化。

锚定精细化治理目标，布局“智慧街道”建设

新湖布局智慧街道建设是对光明区智慧城市建设总体部署的任务分解和主动作为，更是应对现实“痛点”的创新举措。

新湖街道总面积40.93平方公里，全区最大。所辖3个社区中有2个是特大社区，其中楼村社区24.93平方公里，全市最大。整体来看，管辖面积大、服务半径宽、工作人员少，社区治理和服务难以有效覆盖所有管辖的居民及人群。辖区流动人口增多，原有的管理困境更加凸显。基于此，“新小湖”应运而生。

记者在位于新湖街道的“新小湖”管理后台看到，在监控探头实时拍摄的画面中，凡涉及“六乱一超”现象的均被自动识别并以“红框”标注。据介绍，“新小湖”在线上划定了规范（违规）区域，设定各类治理事件判定时限，自动抓取、识别，第一时间发出预警信息，分类推送至网格员手机端，提醒网格员现场处置，处置完毕上传照片复核归档，实现巡检可视化、智能化、流程化。依托不断进化的AI算法系统，“新小湖”建立了事件巡查、发现、预警、分发、处置、审核的全流程闭环处置链条。

科技赋能、低成本投入实现高效能治理

“新小湖”网格智能巡检系统从今年初启动项目，到8月上线，“低成本高效率”的思维模式贯彻于建设到运行的全过程。从投入来看，“新小湖”把辖区原有的探头充分利用，节约了一大笔建设成本。据介绍，新湖辖区原有的视频探头绝大部分功能单一，此次通过“新小湖”智能巡检系统接入区级视频联网共享平台，激活其闲置时间，物尽其用，节约了硬件投入和建设时间。从效果来看，8月、9月“新小湖”在新羌社区共推送“六乱一超”事件2243个，推送事件均于当日100%整治完毕，巡检识别准确率达98.14%。这些问题，原本需要网格员巡街才能发现，如今可以自动发现、识别、推送。“以前多数时间用来发现问题，现在多数时间用来解决问题。腾出巡查的精力，用在整治上，发力更准了。”新羌一格网格员龙和介绍。

在整治流程，“新小湖”进一步贯彻共建共治共享理念，建立业主自治体系，关联辖区业主店主信息1795个，发现违规事件第一时间通过电话、短信的形式精准推送，引导业主自行整改，压实主体责任，形成多元有效共治。同时大大缩短处置时间，节省了网格员到现场整治的精力。

为了充分发挥“新小湖”智能巡检系统的效用，新湖街道按照“向能打‘阵地战’的精细化治理队伍转型升级”要求，大刀阔斧调整网格系统管理架构和指挥体系，实现“集成调度”。在街道层面，新湖全面梳理应急管理、综合执法、网格治理、文明城市创建等业务链条，将“新小湖”智慧巡检系统、数字城管、智慧城管3个系统集成到街道综合执法调度中心，统一由综合行政执法队进行指挥调度；同时，在社区成立网格化治理领导小组，全面统筹社区网格化治理工作。原有的网格管理系统被调整为综合网格组和片区整治组，分别承担原105项事项和另91项事项。将基础网格、城品等各类治理人员整合下沉片区网格，建立执法和日常巡查整治联勤联动机制。

用数据说话，从源头实现精细化治理

综合来看，“新小湖”从事件、效率、点位多个维度，构建起相对独立又有机统一的模型，作为整治方案和决策部署的数据支撑，实现靶向治理、量化考核、标本兼治。

“新小湖”从街道、社区、片区网格等不同层级分析违规事件，构建高发事件类型、点位、时段、频次等多维度数字模型，直观掌握社区治理中城市痛点、关键难点，让网格长调度更精准，网格员整治更高效。

“新小湖”分析网格员每月事件处置数量和处置时间，形成积分榜单、分类榜单、个人业务数据库等，建立起网格员量化考核机制。目前，网格员处置违规事件最多者331件，较之第二名多了126件，谁做的快、谁做的多一目了然，考核结果更令人信服，网格员工作目标更明确。

“新小湖”聚焦关键路段、事件高发区域，形成重点点位月度分析报告，供网格员参考。对反复“回潮”的点位，可调取现场视频、照片，查原因想办法，实现彻底整治。如：新陂头农贸市场出口的同一位置，每天都有机动车压线违停、非机动车乱停放。网格员依据“新小湖”对点位的分析模型，推动合理施划停车线，并增设挡车柱，彻底消除该点位乱停放现象。

目前，“新小湖”网格智能巡检系统的作用主要体现在对“六乱一超”整治方面。下一步，“新小湖”将把巡检区域从试点社区扩大到全街道，并将应用场景拓展到城市管理、综合治理、安全生产、应急管理等领域，不断完善系统功能。

编辑刘思凡审核汪新林