时空人工智能：城市数字化转型的新引擎
时空人工智能（Spatio-Temporal AI）是人工智能领域的新型创新应用技术，旨在以时空为‘索引’对多源异构数据进行时空化治理和融合，并借力知识工程和AI算法进行智能化分析，从而挖掘知识和辅助决策（图1）。时空人工智能是上述提出的地理空间智能、城市空间智能和时空大数据智能等的统一表示，包括从时空感知、认知到决策的多项核心技术。其应用生态领域非常广泛，包括智慧城市、智能交通、智能园区、智能零售、智能地产、智能商业等多个领域。
其首要核心是推进落实城市新型基础设施之数字孪生底座建设，通过城市数据时空价值释放与共享、时空动态数据资产构建等，助力实现新型智慧城市自组织、自学习、自预测的智能泛在愿景。以“赋能、创新、合作、共享”为理念，推动布局构建开放共享、普惠全球的时空人工智能技术和应用平台。助力智慧城市各个领域的技术成果转换、应用场景落地、标准研究和制定以及行业生态建设等方面的发展，加快城市数字化转型和构筑动态数字孪生城市新范式。
1. 时空人工智能：城市数字化转型的新引擎
时空人工智能（Spatio-Temporal AI）是人工智能领域的新型创新应用技术，旨在以时空为‘索引’对多源异构数据进行时空化治理和融合，并借力知识工程和AI算法进行智能化分析，从而挖掘知识和辅助决策（图1）。时空人工智能是上述提出的地理空间智能、城市空间智能和时空大数据智能等的统一表示，包括从时空感知、认知到决策的多项核心技术。其应用生态领域非常广泛，包括智慧城市、智能交通、智能园区、智能零售、智能地产、智能商业等多个领域。
其首要核心是推进落实城市新型基础设施之数字孪生底座建设，通过城市数据时空价值释放与共享、时空动态数据资产构建等，助力实现新型智慧城市自组织、自学习、自预测的智能泛在愿景。以“赋能、创新、合作、共享”为理念，推动布局构建开放共享、普惠全球的时空人工智能技术和应用平台。助力智慧城市各个领域的技术成果转换、应用场景落地、标准研究和制定以及行业生态建设等方面的发展，加快城市数字化转型和构筑动态数字孪生城市新范式。
编辑切换为居中
时空AI作为AI的新型应用技术，具有三大技术特点、和六大核心能力。
实现对汇聚获取的各类数据等添加时空标识，即时间、空间和属性“三域”标识。时间标识注记该数据的时效性，空间标识注记空间特性，属性标识注记隶属的领域、行业、主题等内容，以便后续的数据整理。
时间标识注记该数据的时效性，便于后续的时空大数据整理。数据本身带有的时间标识，记录的是数据采集、生产或修改的具体日期。而加入的时间标识，主要记录了数据汇集的时间节点，便于时空数据统一管理和分析。针对不同的数据类型，采用不同的时间标注方式。分别为按幅标注、按类型/比例尺和批次标注。流式数据可以看作是流动的数据，在接口汇入的同时必须打上时间域标签才可以写入时空数字底座。汇入的数据必须经过统一的脱敏过程，去掉敏感信息，才能提供给用户调阅、下载、分析。
通过建立数据时空化子系统，实现业务数据时空化落图的能力。包含时空化数据接入、数据清洗、时空化处理、数据决策、数据导出等模块。
对于汇聚的数据，进行时空融合关联。对海量、不同来源、不同分辨率空间数据的高效融合和关联，对充分挖掘数据价值、降低时空大数据应用系统的建设成本、提高空间数据的使用效率具有重要的现实意义。通过知识图谱的方法，能够支持对多源异构数据进行深度融合。
从数据汇集到数据时空化再到数据融合，将AI+时空算法加入动态监测、异常评估，而非发现要素将结果直接呈现，发现数据的时空规律，辅助决策。一方面是知识由薄到厚的积累，一方面以精确的方式给决策相关方提供有效信息而非大量的冗余的信息，提高问题处置效率，在精细化的管理的同时保证决策的高效执行。
通过引擎与服务的形式，嵌入AI+时空算法，根据不同的业务场景，使用不同的模型或工具，达到动态监测、异常诊断、评估优化，从而辅助发现问题、解决问题，反馈机制制定，辅助决策。
AI+时空算法服务能够解决机器学习的“最后一公里”问题，用于发布服务、监控和解释模型、升级并回滚服务。经过训练，在得到满足性能要求的模型之后，在一般情况下，需要对外发布服务，使模型发挥作用。目前AI服务的功能不仅是服务的发布和管理，还包括模型解释、预测之后的行为定义等。
在静态建模基础上，通过叠加多维实时动态数据和AI分析数据，支持以生命体、有机体这样的视角对最小治理单元进行感知和管理，并且构建了系统化的数字生命体征，实现城市运行管理的实时预判、实时发现、实时处置。
实现最小单元事件、客流感知、预测、预警，实现政府和市场主体之间上下贯通、相互联动的协同工作模式，实践了从岗位责任闭环、市场主体闭环、城运闭环、应急处置闭环到两网融合闭环的“五级闭环”管理新机制。具体场景包括但不限于，
（1） 高空坠物应用场景
针对高空抛物、外立面附属设施、沿街楼层装修、窗户状态（开窗、破损）等高空坠物高发场景，通过在外立面安装传感器或摄像头等设备，24小时监控。结合AI+时空智能算法和建筑的数字孪生模型，进行对比，及时发现异常，及时预警。
（2） 消防安全应用场景
针对楼道飞线充电、安全通道占道堆物、智能烟感（后续视实际情况安装）等消防安全应用场景，感知设备7*24小时巡查，结合AI+时空算法发现相关问题生成预警，经城运指挥平台生成工单，通过政务微信高效一件事派单物业经理（若为居民小区，则派给居委干部），工作站同步收到消息，并关注事件处置情况，并同步在3D建模的楼层图内展示相关问题点位。
（3） 店招店牌管理
在店招牌周边安装感知设备，经过AI+时空算法的分析预测，分析并预测松动、摇晃、（接近危险数值）或零部件腐蚀等情况，设备报警，将信息报给就近工作站、居委会、及物业，提醒商家或物业尽快修复问题店招。责任主体：考虑实际情况的复杂性和多样性，将经营者作为对店招安全管理的直接负责人，业主为间接负责人，二者之间的责任具有连带关系。
（4） 地下管线应用场景
针对小区、大楼、公共空间等场景，提出智慧管线管理概念，通过安装智能感应设备、GIS与GPS定位（图2），结合管线图纸、硬件层、物联网实现管线设施将设备与事件关联并数字化管理，使用AI+时空算法技术，在线监测与预测，一张图展示地下空间，提升极端天气和突发事件带来的事故维修处置能力，降低人工排查的劳动强度，精准定位事故根源点位，同时将基础管理数据纳入常态长效管理机制，预判风险，加强维护巡查，为居民安全保驾护航。
编辑切换为居中
图 2 基于空间多源频谱信号AI的室内外定位感知技术
构建时空数据采集体系。针对不同的社会化数据源，对多种数据源进行采集数据入库，通过多端口数据读取，文件系统数据读取，多接口数据队列，数据全表对比，实时消息队列建立进行整体的数据采集体系。面向任务需求，整合相关社会化数据，如城市人群数据、产业经济数据等。
对各类结构化、非结构化的时空大数据，在序化前的处理工作，总体上包括：统一格式、一致性处理和空间化。
根据实际的应用需求，构建基于时空数据挖掘工具、时空人工算法平台。时空数据挖掘工具系统建立在数据挖掘的各个环节中，支撑时空数据引擎算法的产出。
搭建标签计算工具，定义元标签，并且定制规则，利用元标签规则组合逻辑，定义新维度标签，并且对标签进行校验，最终业务输出。搭建客流计算工具，对各大场景客流维度进行计算，包括但不限于总客流，到访客流，各不同时间维度客流等，结合不同时间和场景对客流进行计算，最终业务输出。搭建数据生产工具，针对线上或线下数据，包括但不限于：线下POI、AOI、线下品牌门店，特定场景等进行数据获取，数据清洗和审核入库，保证其数据在各个环节均可查，可审核，保证数据生产流程透明化。搭建数据标注工具，对线上或线上数据进行标注，比如场景边界绘制，场景描述，场景标签标注等，包括标注工具的开发，流程制定等。搭建数据运营工具，针对数据进行整体的运营操作，比如数据质量的分析，数据场景的规划，数据报告的输出等。
时空人工智能平台支持大部分机器学习工具框架，如TensorFlow、PyTorch、Scikit-Learn、XGBoost、Keras、MLlib、MXNet等。针对不同的机器学习框架提供基于Kubernetes的资源调度和分布式训练的能力，以缩短训练时间，提高模型的时效性。用户无须进行复杂的配置和平台分配工作，只需关注数据的输入、代码的运行、日志的输出即可。
平台算法库涵盖丰富的机器学习与深度学习模型，以支撑时空数据计算与分析、数据治理和挖掘，并能够适配不同的应用场景，为上层智能发现服务提供算法支撑。例如循环神经网络处理时空序列数据，以学习时空数据的时间依赖性，被广泛应用在各类时空预测任务上，如轨迹预测、人流量预测、流失预测、异常事件检测等等。图神经网络可用于地址匹配、社交网络、可解释性推荐系统、关联分析、比较分析、相似度分析、人群画像、场景画像等等。
人口分析。运用大数据分析的方法，获取互联网等大数据，制定网格价值评估模型，通过网格内用户价值评估结果对网格进行画像。运用大数据技术构建网格画像分析模型的方法，通过在地图上任意网格或网格组合，实时对该网格区域内居住人口、工作人口、企业、基础设施、公共安全等进行分析推理，形成直观的分析成果。可以快速分析出网格区域内包含人口综合分析、人口流动趋势、社区比较、社会治安等标签的区域画像，可以有效的辅助政府相关人员快速了解本市各区域形势，以便于更合理有效进行民生、治安、资源分配等工作的进行，为政府工作的人员提供便利，更好的为民众服务。
客流统计，对于人群分析而言意义非凡，因此客流的统计方式也是需要我们主动掌握的，并需要我们结合不同场景灵活使用不同的客流统计方式。对客流监控可为各类场所运营方提供人流量峰值、累计人数、人流量区域分布热图等基础信息，还提供了进入某个区域的概率（比如商场进店率）、驻留率等分析信息，同时通过数据呈现出某个区域（比如某个景点）的人流量情况、以及整个场所的人流量变化的走势图。而运用指数统计的方式，更能从宏观角度体现场所一段时间内的趋势情况，从而通过数据提出有利的决策。客流指数则是运用空间层次以及时间层次的推算模型，在客流指数理论架构及模型推算基础上。通过对客流评估指数与客流密集指数进行相关验证，证实客流指数可以正确的反应客流的密集情况。
轨迹热力在固定区域和固定人群中，可通过对部分人群的历史流动情况进行可视化呈现，达到对人轨迹的分析，统计，预防和抓捕的效果。分别从人群画像、流动轨迹、任务与反馈和人群密集度等维度进行分析，获取不同的细分人群，如可细分为可疑人员，关注人员，常驻人口或流动人口，未落地人员轨迹，群体出行、敏感轨迹等人群。针对不同人群进行人员信息分布统计，包括人员分析，热门场所分析推理等，进行可视化呈现。
轨迹热力的宏观运用上，可运用区域的热力图来支持决策，通过监测系统来检测项目的多个区域，确定每个区域的人群数量，并且该监测系统包括多个传感器，如摄像机，运动传感器等；通过热力图生成模块生成项目，建立分析项目，为决策的实施提供具有操作性的分析结论。
产业分析。融合多维企业数据，360度还原企业全貌，如发展阶段、人才分布、产品亮点、行业地位等，以可视化图表展示。结合海量数据和精准算法，就企业行为、产品销量、经营风险等进行预测。
根据企业画像，通过分析企业近期新闻、招聘等行为数据，智能提取企业需求。对创业服务机构服务人员来说，可在企业转型、融资等诸多关键节点进行科学引导，采取相应措施推动企业发展。
在洞察企业需求后，基于创业服务机构资源矩阵，线上智能匹配服务，线下企业服务人员配置个性化服务，让企业服务体验更精准。
面向企业聚集区（科技园、产业园、孵化器等）的运营机构的大数据管理工具，协助园区把企业数据变成可运营的资产，为企业提供更广泛、更高效、更精准的服务。助力园区管理者降低沟通成本、激活内外资源、实现快速发展。助力企业服务人员提升服务质量、提高工作效率、加强内部互动。
时空人工智能预测的核心在于高效的机器学习与深度学习算法，能够根据时空历史数据预测其未来观测值。因卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）、图神经网络（Graph Neural Networks，GNN）和序列到序列（sequence to sequence，Seq2Seq）等深度学习模型在时空域上具有强大的自动特征学习能力，被广泛地应用于各类时空数据预测建模任务中。对于不同的应用，输入和输出变量都可以属于不同类型的时空数据实例，包括点数据、时间序列数据、空间地图数据和轨迹数据等，根据数据类型特点将采取适用的深度学习模型或进行组合建模来实现对未来场景的预测。
基于城市全域时空感知数据的采集、高性能计算引擎和云服务加持以及知识图谱的知识融合和知识嵌入，能够实现对海量异构时空数据的实时动态分析预测和可解释性预测，服务于各类智慧城市应用场景：具体包括但不限于城市交通管理场景下的道路交通流量预测、拥堵预测、交通事故预测、出租车及网约车供需关系预测和异常事件检测，出行服务场景下的人群流量预测、出行目的地预测和出行方式预测，气象分析中的天气状况预测和空⽓质量、湿度、噪⾳等环境质量预测，商业经营中的商品销量预测、客流转换率预测、客户消费水平预测、消费偏好预测、物流轨迹预测和广告投放预测，产业园区运营中的企业及人才流失预测、园区及企业风险预警和舆情预测等。
解释数据，是指利用知识库中实体、概念、关系解释现象的过程。神经网络端到端学习的“黑箱”特性使得很多深度学习模型不具有可解释性，严重依赖专家和人工干预，且数据中蕴含的大量隐性知识和过程知识等难以表达，在大量应用场景尤其是低容错高风险场景中，机器结果因无法完全置信而需要谨慎使用，例如城市交通智能调度、金融的智能投顾等等。时空人工智能能够结合知识图谱技术有效弥补传统领域技术解决方案缺乏时空化管理，传统GIS（Geographic Information System, 地理信息系统）和CIM平台缺乏领域数据的深度挖掘和关联，单纯依赖机器学习和深度学习的传统人工智能平台解释性差、可扩展性低等问题。
万事万物都处在一个复杂的因果网络中，隐含大量待挖掘知识。时空知识图谱可以对碎片化的时空数据进行关联和融合，为其提供元数据，使得自主、普适融合成为可能。对于蕴含丰富时空语义知识的行业大数据，知识图谱可以有效补齐缺失的因果链条。通过知识表示、知识融合、推理计算等技术，结合行为结果数据深溯其产生背景或原因，知其然且知其所以然，进而深化对行业数据的理解与洞察，最大程度释放数据价值。实现时空数据中的实体、概念、联系和主题认知，挖掘大量知识为分析和预测任务提供更加多元化的信息，对提高时空数据的使用效率、高效赋能业务场景具有重要的现实意义。
根据数据关联及决策管理需求，建立丰富的业务应用场景智能分析模型，将时空人工智能的决策能力赋能城市运行智能发现和干预优化，为管理决策者提供科学、可靠、智能化的服务支撑，实现从“数据智能”迈向知识驱动的“决策智能”。决策能力的关键在于时空知识图谱可视化技术，其核心包括建立在图数据库上的高效查询机制、通过可视化方式辅助用户快速发现业务模式、提供友好的可交互模块满足探索式知识检索与分析推理，以及大规模知识图环境下的图挖掘算法支撑等。知识图谱中的图挖掘算法一般包括图遍历、路径分析、关联分析、权威节点分析、社群发现、相似子图计算、模糊子图匹配和链接预测等。
基于知识网络，通过图挖掘算法进行辅助分析，以图谱可视化的方式展示知识间的关联。可以对关联参数，如步长、过滤条件等，以及可视化的形态，如节点颜色、大小、距离等进行定制，使得用户可以用更加直观的图谱方式对数据进行关联挖掘与分析，从而为可视化决策支持赋予不同的业务含义，实现定位、评估、归因、优化全生命周期的智能化行业管理。例如，决策支持可对产业园区知识图谱中的企业及产业发展情况进行深度解读。通过园区属性查询、节点探索、路径发现、园区关联探寻、对比分析等交互式图谱可视化分析技术，全方位展示园区信息，帮助园区实现从前期园区产业定位、园区发展指标评估、与标杆园区的对比归因到细粒度优化建议的动态化管理。
时空大数据应用，涉及采集、接入、存储、管理、分析诸多流程环节，每个流程环节又有众多技术路线及其实现框架可供选择。这些技术和框架叠加与融合，即构成了时空大数据技术体系，支撑时空大数据的多类型应用。
（1）数据接入层主要作为数据入口，负责时空大数据的接入与缓存，并供下游系统消费；
（2）数据存储和管理平台负责时空大数据的存储，并组织相应的索引接口，按访问模式可分为分布式文件系统型和非关系型数据库型两类：分布式文件系统型主要用于面向大规模数据量的聚合分析场景，而非关系型数据库型主要用于各类数据精确查询；
（3）数据处理与分析平台除了提供基本查询访问接口之外，进一步提供高性能分析方法，根据数据存在形式和应用场景，分为面向批处理的离线数据分析和面向流处理的实时流计算；
（4）应用层则根据需要，直接调用查询/处理层的访问接口与计算分析操作，或者通过二次开发来组合相关方法，以支持时空大数据的高阶应用。
[ws1]2.1概念定义——Wayz负责撰写 [ws2]2.2主要特点——Wayz负责撰写 [ws3] [ws3]2.4核心能力——Wayz负责撰写
时空AI作为AI的新型应用技术，具有三大技术特点、和六大核心能力。
实现对汇聚获取的各类数据等添加时空标识，即时间、空间和属性“三域”标识。时间标识注记该数据的时效性，空间标识注记空间特性，属性标识注记隶属的领域、行业、主题等内容，以便后续的数据整理。
时间标识注记该数据的时效性，便于后续的时空大数据整理。数据本身带有的时间标识，记录的是数据采集、生产或修改的具体日期。而加入的时间标识，主要记录了数据汇集的时间节点，便于时空数据统一管理和分析。针对不同的数据类型，采用不同的时间标注方式。分别为按幅标注、按类型/比例尺和批次标注。流式数据可以看作是流动的数据，在接口汇入的同时必须打上时间域标签才可以写入时空数字底座。汇入的数据必须经过统一的脱敏过程，去掉敏感信息，才能提供给用户调阅、下载、分析。
通过建立数据时空化子系统，实现业务数据时空化落图的能力。包含时空化数据接入、数据清洗、时空化处理、数据决策、数据导出等模块。
对于汇聚的数据，进行时空融合关联。对海量、不同来源、不同分辨率空间数据的高效融合和关联，对充分挖掘数据价值、降低时空大数据应用系统的建设成本、提高空间数据的使用效率具有重要的现实意义。通过知识图谱的方法，能够支持对多源异构数据进行深度融合。
从数据汇集到数据时空化再到数据融合，将AI+时空算法加入动态监测、异常评估，而非发现要素将结果直接呈现，发现数据的时空规律，辅助决策。一方面是知识由薄到厚的积累，一方面以精确的方式给决策相关方提供有效信息而非大量的冗余的信息，提高问题处置效率，在精细化的管理的同时保证决策的高效执行。
通过引擎与服务的形式，嵌入AI+时空算法，根据不同的业务场景，使用不同的模型或工具，达到动态监测、异常诊断、评估优化，从而辅助发现问题、解决问题，反馈机制制定，辅助决策。
AI+时空算法服务能够解决机器学习的“最后一公里”问题，用于发布服务、监控和解释模型、升级并回滚服务。经过训练，在得到满足性能要求的模型之后，在一般情况下，需要对外发布服务，使模型发挥作用。目前AI服务的功能不仅是服务的发布和管理，还包括模型解释、预测之后的行为定义等。
在静态建模基础上，通过叠加多维实时动态数据和AI分析数据，支持以生命体、有机体这样的视角对最小治理单元进行感知和管理，并且构建了系统化的数字生命体征，实现城市运行管理的实时预判、实时发现、实时处置。
实现最小单元事件、客流感知、预测、预警，实现政府和市场主体之间上下贯通、相互联动的协同工作模式，实践了从岗位责任闭环、市场主体闭环、城运闭环、应急处置闭环到两网融合闭环的“五级闭环”管理新机制。具体场景包括但不限于，
（1） 高空坠物应用场景
针对高空抛物、外立面附属设施、沿街楼层装修、窗户状态（开窗、破损）等高空坠物高发场景，通过在外立面安装传感器或摄像头等设备，24小时监控。结合AI+时空智能算法和建筑的数字孪生模型，进行对比，及时发现异常，及时预警。
（2） 消防安全应用场景
针对楼道飞线充电、安全通道占道堆物、智能烟感（后续视实际情况安装）等消防安全应用场景，感知设备7*24小时巡查，结合AI+时空算法发现相关问题生成预警，经城运指挥平台生成工单，通过政务微信高效一件事派单物业经理（若为居民小区，则派给居委干部），工作站同步收到消息，并关注事件处置情况，并同步在3D建模的楼层图内展示相关问题点位。
（3） 店招店牌管理
在店招牌周边安装感知设备，经过AI+时空算法的分析预测，分析并预测松动、摇晃、（接近危险数值）或零部件腐蚀等情况，设备报警，将信息报给就近工作站、居委会、及物业，提醒商家或物业尽快修复问题店招。责任主体：考虑实际情况的复杂性和多样性，将经营者作为对店招安全管理的直接负责人，业主为间接负责人，二者之间的责任具有连带关系。
（4） 地下管线应用场景
针对小区、大楼、公共空间等场景，提出智慧管线管理概念，通过安装智能感应设备、GIS与GPS定位（图2），结合管线图纸、硬件层、物联网实现管线设施将设备与事件关联并数字化管理，使用AI+时空算法技术，在线监测与预测，一张图展示地下空间，提升极端天气和突发事件带来的事故维修处置能力，降低人工排查的劳动强度，精准定位事故根源点位，同时将基础管理数据纳入常态长效管理机制，预判风险，加强维护巡查，为居民安全保驾护航。
图 2 基于空间多源频谱信号AI的室内外定位感知技术
构建时空数据采集体系。针对不同的社会化数据源，对多种数据源进行采集数据入库，通过多端口数据读取，文件系统数据读取，多接口数据队列，数据全表对比，实时消息队列建立进行整体的数据采集体系。面向任务需求，整合相关社会化数据，如城市人群数据、产业经济数据等。
对各类结构化、非结构化的时空大数据，在序化前的处理工作，总体上包括：统一格式、一致性处理和空间化。
根据实际的应用需求，构建基于时空数据挖掘工具、时空人工算法平台。时空数据挖掘工具系统建立在数据挖掘的各个环节中，支撑时空数据引擎算法的产出。
搭建标签计算工具，定义元标签，并且定制规则，利用元标签规则组合逻辑，定义新维度标签，并且对标签进行校验，最终业务输出。搭建客流计算工具，对各大场景客流维度进行计算，包括但不限于总客流，到访客流，各不同时间维度客流等，结合不同时间和场景对客流进行计算，最终业务输出。搭建数据生产工具，针对线上或线下数据，包括但不限于：线下POI、AOI、线下品牌门店，特定场景等进行数据获取，数据清洗和审核入库，保证其数据在各个环节均可查，可审核，保证数据生产流程透明化。搭建数据标注工具，对线上或线上数据进行标注，比如场景边界绘制，场景描述，场景标签标注等，包括标注工具的开发，流程制定等。搭建数据运营工具，针对数据进行整体的运营操作，比如数据质量的分析，数据场景的规划，数据报告的输出等。
时空人工智能平台支持大部分机器学习工具框架，如TensorFlow、PyTorch、Scikit-Learn、XGBoost、Keras、MLlib、MXNet等。针对不同的机器学习框架提供基于Kubernetes的资源调度和分布式训练的能力，以缩短训练时间，提高模型的时效性。用户无须进行复杂的配置和平台分配工作，只需关注数据的输入、代码的运行、日志的输出即可。
平台算法库涵盖丰富的机器学习与深度学习模型，以支撑时空数据计算与分析、数据治理和挖掘，并能够适配不同的应用场景，为上层智能发现服务提供算法支撑。例如循环神经网络处理时空序列数据，以学习时空数据的时间依赖性，被广泛应用在各类时空预测任务上，如轨迹预测、人流量预测、流失预测、异常事件检测等等。图神经网络可用于地址匹配、社交网络、可解释性推荐系统、关联分析、比较分析、相似度分析、人群画像、场景画像等等。
人口分析。运用大数据分析的方法，获取互联网等大数据，制定网格价值评估模型，通过网格内用户价值评估结果对网格进行画像。运用大数据技术构建网格画像分析模型的方法，通过在地图上任意网格或网格组合，实时对该网格区域内居住人口、工作人口、企业、基础设施、公共安全等进行分析推理，形成直观的分析成果。可以快速分析出网格区域内包含人口综合分析、人口流动趋势、社区比较、社会治安等标签的区域画像，可以有效的辅助政府相关人员快速了解本市各区域形势，以便于更合理有效进行民生、治安、资源分配等工作的进行，为政府工作的人员提供便利，更好的为民众服务。
客流统计，对于人群分析而言意义非凡，因此客流的统计方式也是需要我们主动掌握的，并需要我们结合不同场景灵活使用不同的客流统计方式。对客流监控可为各类场所运营方提供人流量峰值、累计人数、人流量区域分布热图等基础信息，还提供了进入某个区域的概率（比如商场进店率）、驻留率等分析信息，同时通过数据呈现出某个区域（比如某个景点）的人流量情况、以及整个场所的人流量变化的走势图。而运用指数统计的方式，更能从宏观角度体现场所一段时间内的趋势情况，从而通过数据提出有利的决策。客流指数则是运用空间层次以及时间层次的推算模型，在客流指数理论架构及模型推算基础上。通过对客流评估指数与客流密集指数进行相关验证，证实客流指数可以正确的反应客流的密集情况。
轨迹热力在固定区域和固定人群中，可通过对部分人群的历史流动情况进行可视化呈现，达到对人轨迹的分析，统计，预防和抓捕的效果。分别从人群画像、流动轨迹、任务与反馈和人群密集度等维度进行分析，获取不同的细分人群，如可细分为可疑人员，关注人员，常驻人口或流动人口，未落地人员轨迹，群体出行、敏感轨迹等人群。针对不同人群进行人员信息分布统计，包括人员分析，热门场所分析推理等，进行可视化呈现。
轨迹热力的宏观运用上，可运用区域的热力图来支持决策，通过监测系统来检测项目的多个区域，确定每个区域的人群数量，并且该监测系统包括多个传感器，如摄像机，运动传感器等；通过热力图生成模块生成项目，建立分析项目，为决策的实施提供具有操作性的分析结论。
产业分析。融合多维企业数据，360度还原企业全貌，如发展阶段、人才分布、产品亮点、行业地位等，以可视化图表展示。结合海量数据和精准算法，就企业行为、产品销量、经营风险等进行预测。
根据企业画像，通过分析企业近期新闻、招聘等行为数据，智能提取企业需求。对创业服务机构服务人员来说，可在企业转型、融资等诸多关键节点进行科学引导，采取相应措施推动企业发展。
在洞察企业需求后，基于创业服务机构资源矩阵，线上智能匹配服务，线下企业服务人员配置个性化服务，让企业服务体验更精准。
面向企业聚集区（科技园、产业园、孵化器等）的运营机构的大数据管理工具，协助园区把企业数据变成可运营的资产，为企业提供更广泛、更高效、更精准的服务。助力园区管理者降低沟通成本、激活内外资源、实现快速发展。助力企业服务人员提升服务质量、提高工作效率、加强内部互动。
时空人工智能预测的核心在于高效的机器学习与深度学习算法，能够根据时空历史数据预测其未来观测值。因卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）、图神经网络（Graph Neural Networks，GNN）和序列到序列（sequence to sequence，Seq2Seq）等深度学习模型在时空域上具有强大的自动特征学习能力，被广泛地应用于各类时空数据预测建模任务中。对于不同的应用，输入和输出变量都可以属于不同类型的时空数据实例，包括点数据、时间序列数据、空间地图数据和轨迹数据等，根据数据类型特点将采取适用的深度学习模型或进行组合建模来实现对未来场景的预测。
基于城市全域时空感知数据的采集、高性能计算引擎和云服务加持以及知识图谱的知识融合和知识嵌入，能够实现对海量异构时空数据的实时动态分析预测和可解释性预测，服务于各类智慧城市应用场景：具体包括但不限于城市交通管理场景下的道路交通流量预测、拥堵预测、交通事故预测、出租车及网约车供需关系预测和异常事件检测，出行服务场景下的人群流量预测、出行目的地预测和出行方式预测，气象分析中的天气状况预测和空⽓质量、湿度、噪⾳等环境质量预测，商业经营中的商品销量预测、客流转换率预测、客户消费水平预测、消费偏好预测、物流轨迹预测和广告投放预测，产业园区运营中的企业及人才流失预测、园区及企业风险预警和舆情预测等。
解释数据，是指利用知识库中实体、概念、关系解释现象的过程。神经网络端到端学习的“黑箱”特性使得很多深度学习模型不具有可解释性，严重依赖专家和人工干预，且数据中蕴含的大量隐性知识和过程知识等难以表达，在大量应用场景尤其是低容错高风险场景中，机器结果因无法完全置信而需要谨慎使用，例如城市交通智能调度、金融的智能投顾等等。时空人工智能能够结合知识图谱技术有效弥补传统领域技术解决方案缺乏时空化管理，传统GIS（Geographic Information System, 地理信息系统）和CIM平台缺乏领域数据的深度挖掘和关联，单纯依赖机器学习和深度学习的传统人工智能平台解释性差、可扩展性低等问题。
万事万物都处在一个复杂的因果网络中，隐含大量待挖掘知识。时空知识图谱可以对碎片化的时空数据进行关联和融合，为其提供元数据，使得自主、普适融合成为可能。对于蕴含丰富时空语义知识的行业大数据，知识图谱可以有效补齐缺失的因果链条。通过知识表示、知识融合、推理计算等技术，结合行为结果数据深溯其产生背景或原因，知其然且知其所以然，进而深化对行业数据的理解与洞察，最大程度释放数据价值。实现时空数据中的实体、概念、联系和主题认知，挖掘大量知识为分析和预测任务提供更加多元化的信息，对提高时空数据的使用效率、高效赋能业务场景具有重要的现实意义。
根据数据关联及决策管理需求，建立丰富的业务应用场景智能分析模型，将时空人工智能的决策能力赋能城市运行智能发现和干预优化，为管理决策者提供科学、可靠、智能化的服务支撑，实现从“数据智能”迈向知识驱动的“决策智能”。决策能力的关键在于时空知识图谱可视化技术，其核心包括建立在图数据库上的高效查询机制、通过可视化方式辅助用户快速发现业务模式、提供友好的可交互模块满足探索式知识检索与分析推理，以及大规模知识图环境下的图挖掘算法支撑等。知识图谱中的图挖掘算法一般包括图遍历、路径分析、关联分析、权威节点分析、社群发现、相似子图计算、模糊子图匹配和链接预测等。
基于知识网络，通过图挖掘算法进行辅助分析，以图谱可视化的方式展示知识间的关联。可以对关联参数，如步长、过滤条件等，以及可视化的形态，如节点颜色、大小、距离等进行定制，使得用户可以用更加直观的图谱方式对数据进行关联挖掘与分析，从而为可视化决策支持赋予不同的业务含义，实现定位、评估、归因、优化全生命周期的智能化行业管理。例如，决策支持可对产业园区知识图谱中的企业及产业发展情况进行深度解读。通过园区属性查询、节点探索、路径发现、园区关联探寻、对比分析等交互式图谱可视化分析技术，全方位展示园区信息，帮助园区实现从前期园区产业定位、园区发展指标评估、与标杆园区的对比归因到细粒度优化建议的动态化管理。