驱动原因
基层治理并不缺少系统入口，真正困难在于数据口径不统一、责任链条不清楚、事件处置过程难以复盘。项目希望把 AI 放在治理流程内部，帮助工作人员更快理解事件、组织证据和协同处置。
进行中HetuOS
项目概览
HetuOS 的研究对象是城市社会治理中的“发现、研判、分派、处置、复盘”链路。项目把多源治理数据结构化，结合智能研判、部门协同、过程留痕和反馈闭环，探索 AI 如何真正服务基层治理和公共服务，而不是停留在问答展示。
核心内容
- 支持多源治理数据汇聚与结构化组织。
- 面向事件发现、研判、分派、处置与复盘的闭环治理流程。
- 强调跨部门协同、可解释处置依据与过程留痕。
- 服务基层治理、公共服务和城市运行管理等场景。
做了什么
项目围绕治理数据汇聚、事件标签化、风险研判、处置建议、跨部门分派和过程留痕设计系统能力，并把知识库、规则、模型分析和人工确认结合起来，避免自动化决策脱离治理责任。
成果如何
项目形成了城市治理智能操作系统的系统框架和场景原型，可支撑多源数据汇聚、事件闭环和协同处置流程。当前仍在进行中，重点是进一步沉淀治理知识、完善可解释机制和场景评测。