面对城市大数据时代的到来和复杂多样的城市管理需求，急需增强城市管理分析的智能化水平。现有的一些智能化管理功能，例如智慧消防、智慧环保和智慧能源等，的确能够表现出一定的自动化和自主性，但是大多数仍未达到可靠、可信和可应用的水平，因此很多时候也被称为“伪智能”。就是没有充分挖掘城市综合感知获得的海量数据和信息，没有完全建立准确可靠的城市发展模拟与预测模型，更没有达到人类智能的平均水平。因此不可否认，现在的城市感知与管理的智能水平还相对初级。为此，李德仁院士提出了构建“智慧城市脑”的宏伟设想，将人工智能应用于城市信息学，将大幅度提升城市信息处理的感知认知能力，更加精细、准确和即时地对高时变城市事件作出科学响应，实现城市管理分析的高度智能化。智慧城市环境感知技术它是一种实现城市泛在感知与深度智能的新愿景。数字化环境感知主流定位方式
智慧社区是以互联网为依托，运用环境感知技术将家庭中的智慧家居系统社区的物联系统和服务整合在一起，使社区管理者、用户和各种智慧系统形成各种形式的信息交互，以达到更加方便快捷的管理，给用户带来更加舒适的“数字化”生活体验。智慧社区的提出是以智能、人文、服务为理念，通过整合街道管理和服务运行的关键信息，探索社会管理、社区服务、惠民兴业的发展新途径，以打造管理精细化、服务人文化、运行社会化、手段信息化、工作规范化、技术现代化的现代街道工作运行新模式。数字化环境感知主流定位方式形成多尺度综合感知技术和标准体系，提升城市时空信息感知服务能力。
正如中国电子技术标准化研究院信息技术研究中心主任范科峰所言：“基于OpenHarmony技术，打造城市专属感知终端操作系统，构建城市感知体系，促进城市物联的标准统一、开放创新和智慧互联，能够更好地实现城市精细化感知、精细化治理。”城市是实现高质量发展的载体，因此要与高质量发展要求“同频共振”，就需要重新审视智慧城市建设的新模式，思考新发展方向，而加速构建城市感知体系，使能城市精细化感知、精细化治理，将能够为数字变革和智慧城市建设打下更为关键的基础。
经过近10年智慧城市的转型发展，城市感知由行业孤立在线感知逐步发展为多网融合综合感知，城市管理由静态数字化逐步发展为动态智能化，城市决策由模型库驱动逐步发展为模型网驱动，初步满足了城市特定领域的管理运维需求。随着城市一体化管理运维需求的进一步提升、新兴信息和空天技术的发展，城市感知决策面临智能化、实时化和可信化的技术挑战。因此，需深度融合遥感、地信、导航、物联网、大数据、人工智能和社会学等学科领域，构建智慧城市综合感知即可信决策的技术、产品和标准体系，带领国际学术和产业发展。空天地集成化传感网，利用高速通信网络和无处不在的感知手段，遵循观测、数据、处理和服务等标准规范。
环境感知技术可以是传感器，是一种检测装置，能感受到被测量的信息，并能将感受到的信息，按一定规律变换成为电信号或其他所需形式的信息输出，以满足信息的传输、处理、存储、显示、记录和控制等要求。通过环境监测治理综合系统，实现水质监测、空气质量监测、土壤监测，并根据监测数据及时预警和告警，推送改良建议信息。在公园内流河设置水质监测，采用浮标观测技术，可全天候、连续、定点观测水质，监测指标包含溶解氧、pH、ORP、电导率、浊度、水深、氨氮含量、水位变化等。公园内用水、用电的监测和统计，数据传输采用环境感知技术，数据上报至智慧公园平台。一体化环境感知解决方案
环境感知安装道路积水设备进行实时监控易涝区域的积水情况，及时预警；增加安全性，提高处理效率。数字化环境感知主流定位方式
移动群智感知任务分配涉及两类重要实体，即感知任务和任务参与者，关键在于如何利用优化模型和算法，在候选者选择质量的参与者执行任务，以保证低成本地获取足量的质量数据。针对如何为城市空间中的单个感知任务（如城市某重点区域交通动态）选择合适感知节点这一问题，提出了基于信用分布的影响力比较大化算法，预测感知参与度。将基于事件的社交网络（EBSN, Event-Based Social Network）的活动视为感知任务，综合考虑任务的内容特征、时空情境特征和社会影响特征，提高预测用户参与任务的准确率，即提高感知能力发现和任务分配的命中率。如图2所示，将感知节点挑选的问题形式化为偏好-影响力**选择问题，即寻找对当前感兴趣且具有影响力的用户集。方法框架包括用户-任务偏好建模和影响力比较大化两个部分。数字化环境感知主流定位方式