一、场景需求分析
随着人工智能的不断发展，越来越多人将人工智能与智慧社区相融合，探索智慧社区的新形态。

社区是城市的一个重要组成部分，无论是从社区安防还是便民生活来看，运用AI人工智能技术有利于解决城市级，社区物业级管理问题，解决社区“人、车、地、事、物、组织”社区综合治理问题，辅助城市、社区管理者更好的维护社区环境，让多级联动系统管理更快速有效便捷。

2.1 AI智能语音助手
以AI智能语音技术为切入点，通过AI语音技术结合LBS定位及物联感知设备，当感知到用户身份及位置时，自动给装有AI智能语音系统的APP推送精准服务。

例如在社区场景下，当用户进入小区时，自动推送用户是否开启智能家居的推送。

在停车场景下，当用户车辆驶入商圈时，自动推送对应的商户营销信息。

当电动车场景下，自动推送用户附近云充位置信息。

将AI语音助手作为用户的私人秘书，通过学习算法，分析用户的需求，推送精准信息，帮助用户更好的享受生活的便利。

2.2 AI事件预警
以AI智能预警技术为切入点，结合物联感知设备。

通过强大的AI事件库及匹配的预案库，当产生事件时，AI通过事件等级自动寻找对应的预案库，并采用AI语音助理推送给对应的协同部门，可为对社区的整体环境进行实时监控管理和安全防范，为社区管理提供有效的辅助手段。

例如社区孤寡老人3天未出门，通过人脸识
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别技术感知，AI自动将事件推送给社区管理部门请求对老人进行上门关爱及查看。

又例如高空抛物现象，当产生事件时自动产生预警信息，AI自动报送保安人员请求前往查看处理。

2.3 AI协同
传统的社区管理协同性不足，当产生事件时，无法快速有效的传达到社区上下级管理部门。

通过AI人工智能技术手段，当发生事件时，可将预警信息快速同步到对应的协同管理部门，有效联动社区、街道、综治、公安、应急等，实现高效化管理，同时形成事件的全过程跟踪，便于后续的追溯及管理。

解决社区内人、地、事、物、组织信息的动态采集与社区联动机制“放管服”的延伸，减轻社区工作量。

2.4 AI识别
公安机关人员管控除了标准的城市化物联建设，还需要依靠社区管理者为其采集及补充人员基础数据。

通过人工智能技术，可以改变传统依托人力采集信息的不足，完善实有人口的信息采集与精细化管控，同时也有利于对重点人员的管控，达到城市安防治理的有效性。

同时可结合大数据分析的方式，为人员信息建立更完善的关联网络，通过AI人工智能的手段，分析某类人群的特征。

二、必要性分析
传统的社区管理，智能化不足，只采用传统的人力治理，人工管控出入口，人工停车收费，人工辨别来往行人及车辆等，
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利用AI人工智能手段，有利于节省社区管理者的管理成本，改变传统人工治理效率低下的问题，提高社区安防管控能力。

同时可快速联动多级协同管理平台，打通数据孤岛问题，打造AI智能协同管理体系，达到有效的社区综合治理。

1.通过AI语音助手技术，能够解决传统服务无法精准抵达目标受众，大量撒网，浪费人力物力财力却无法达到良好效果的问题，实现服务对象的精准识别，运用大数据分析，提供个性化服务，实现服务内容的精准匹配。

2.通过AI事件预警，能够解决传统人工上报事件，仅仅依靠事件发生后才可处理的问题，实现对社区内各种生活场景智能化管理，做到事前预警，事中处置，事后追溯，实现事件的闭环式全流程管理，有效的提升社区安防管控能力。

3．通过AI协同，能够解决传统发生紧急事件时，无法有效快速的多层级协作及传达，浪费了大量的人力资源且无法有效的保障社区管理的有效性及安全性，结合多种通讯手段，实现数据的汇总，处理及上报，与公安、应急、消费等部门建立上下联动关系，形成多部门、多层级协同处理能力。

4.通过AI识别，能够解决传统依靠人力采集数据，无法实时动态化管控的问题，实现以AI识别技术，实时采集人员数据，综合物联感知设备采集其他人、车、消防、电力、公共设施等数据，形成强大的人员关联网络，为政府公安部门提供有效的数据支撑。

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三、建议采用的技术
1.图像识别技术
2.人脸识别技术
3.智能语音技术
4.行人检测算法
5.大数据分析技术
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