人工智能在智慧城市建設中的應用研究與展望

文＿周國瓊（桂林師范高等專科學校，教師，高級工程師）

吳丹琴（通訊作者）（廣西建工集團第二安裝建設有限公司）

人工智能被稱為“21世紀電力”，是經濟和社會發展的動力機，一直備受國家關注和重視。2017年，國務院出臺《新一代人工智能發展規劃》，明確了面向2030年我國新一代人工智能發展的指導思想、戰略目標、重點任務和保障措施；2019年，中央全面深化改革委員會第七次會議通過了《關于促進人工智能和實體經濟深度融合的指導意見》，指出要促進人工智能和實體經濟深度融合，要把握新一代人工智能發展的特點，構建智能驅動、人機協同的智能經濟形態；2022年，科技部發布《科技部關于支持建設新一代人工智能示范應用場景的通知》（國科發規〔2022〕228號），公布了首批人工智能示范應用的十大場景。在國家政策的大力扶持下，人工智能已經成為我國經濟發展的新引擎。《深度學習平臺發展報告（2022）》認為，伴隨技術、產業、政策等各方環境成熟，人工智能已經跨過技術理論積累和工具平臺構建的發力儲備期，開始步入以規模應用與價值釋放為目標的產業賦能黃金十年。面對人工智能強勢發展動力，智慧城市的發展也卷入其發展浪潮，成為以人工智能為代表的新一代信息技術應用的重要載體。習近平總書記在黨的二十大報告中指出，要加強城市基礎設施建設，打造宜居、韌性、智慧城市。想要打造智慧城市，離不開人工智能這個城市大腦。未來，人們致力于將人工智能技術注入智慧城市的規劃、管理和運營等方方面面，加強與智慧城市的深度融合，打造“城市大腦”，推動智慧城市的發展進入全新的智能時代，最終實現人工智能與智慧城市的相輔相成，協同共進。

一、人工智能概述

人工智能（AI：Artificial Intelligence），是研究用于模擬、延伸和擴展人的智能的技術科學。人工智能技術是一個涉及極為廣泛的抽象概念集合，其知識工程包括計算機視覺、圖像處理、機器學習、自然語言理解、數據挖掘等，核心要素包括數據、算法和算力三個方面。早期人工智能技術主要應用于芯片制造、圖像識別、語音識別、機器視覺、智能算法；近幾年，人工智能技術基于大數據、物聯網、云計算等信息技術的支撐，憑借自身高效的自我學習、自我適應和自我創造能力，在智能出行、智能制造、智能安防、智能醫療、智能教育等諸多方面取得顯著成效。人工智能已成為當今社會經濟發展的新引擎，為我國經濟發展注入新的動能。

二、智慧城市概述

智慧城市（Smart City）起源于傳媒領域，是運用計算、信息及通信等技術采集、分析、處理和傳輸城市的各種信息，實現城市智慧式管理和運行，為人們美好生活和工作提供服務，為政府賦能更高效的運營與管理機制，促進城市可持續成長。相比傳統城市，智慧城市擁有“城市大腦”，城市管理不再僅是人的干預，還加上了智能系統的控制，能夠從海量的數據中獲取洞察，快速反應，實現城市精準管理，解決城市化進程對資源利用、生活質量和可持續發展等多方面帶來不同程度的影響，提升城市競爭力，引領城市走向更美好的未來。

2010年，IBM（國際商業機器公司）發布的“智慧城市”愿景引發全球關注，建設智慧城市的熱潮被掀起，我國也身處其中并積極推進。2013年住房城鄉建設部公布首批國家智慧城市試點名單，智慧城市進入試點階段；2016年《中華人民共和國國民經濟和社會發展第十三個五年規劃綱要》（2016——2020）提出建設一批新型示范性智慧城市，智慧城市確認為國家工程；2021年，《中華人民共和國國民經濟和社會發展第十四個五年規劃綱要》（2021——2025）提出要推進城市智慧化轉型發展，智慧城市進入加速發展階段。在國家政策和政府扶持下，我國智慧城市發展迅速，建設規模位于世界前列。截至2022年4月，住房城鄉建設部公布智慧城市試點數量已達290個，超過700個城市正在規劃和建設智慧城市，且已形成了長三角、珠三角等多個智慧城市群。

三、人工智能在智慧城市建設中的地位及作用

中國工程院院士、長三角城市群智能規劃協同創新中心主任吳志強提出了以“城市是一個生命體”為出發點架構的智慧城市原型，將智慧城市的核心特征概括為“可感知、可判斷、可反應、可學習”，將技術體系分為“感知層、數據層、平臺層、應用層”四個層次。“可感知”是指通過智能傳感器、多功能物聯網等對城市信息實時數據采集和全面感知，實現城市基礎設施的感知化、智能化。感知層的終端的AI（人工智能）專用芯片等邊緣智能技術為智能終端的快速反應，以及相互間的協同與實時性的智能服務創造了有效技術手段。“可判斷”是指利用大數據技術實現數據的實時處理、認知決策和數據融合。數據層借助先進的智能技術實現海量和復雜的數據分析、匯總、計算和整合，提升系統自身的運算能力。“可反應”是指數據通過大數據分析平臺、云計算平臺、基礎數據管理平臺等實現基礎信息服務、數據交換服務、城市公共服務等。平臺層通過人工智能的知識工程（數據挖掘、深度學習、人工智能算法與專家體系）獲取對應需求的精準判斷，并針對不同的應用場景制訂科學有效的執行方案，實現自主的智能推理與科學決策。“可學習”是指以面向專業領域實際應用為導向的技術應用與支撐服務平臺開發，實現知識創造并不斷自我完善、學習和提升。應用層通過結合人工智能技術或認知計算技術實現行業應用，以實現各類智慧化應用服務。由此可見，智慧城市是在物聯網、大數據實現“全面感知”“安全傳遞”“智能分析”的基礎上，依靠云計算、數據中心等平臺技術為技術引擎，最終基于人工智能這個大腦核心實現人與系統、人與人、系統與系統之間的交流，實現城市的“感知化”“互聯化” “智能化”和“智慧化”。

2020年3月31日，習近平總書記在杭州城市大腦運營指揮中心考察時指出：“依托人工智能、大數據、區塊鏈等前沿技術推動城市從數字化到智能化再到智慧化，讓城市更聰明一些、更智慧一些，是推動城市治理體系和治理能力現代化的必由之路。”杭州城市大腦實際上就是一個基于人工智能技術進行事件研判、預警和決策的城市運營大腦。人工智能技術可以給不同的場景、設備賦能，讓其具備一種學習能力，而智慧正是強調學習能力，讓城市具有“大腦”能夠思考，從而將城市推向真正智慧的程度。隨著智慧城市向智能化、智慧化邁進，人工智能將發揮核心價值，成為智慧城市發展的核心引擎，賦能智慧城市發展。

四、人工智能在智慧城市發展中的應用

智慧城市是信息時代城市發展的方向，其應用過程實際上就是對數據進行采集、分析、存儲和利用的過程，借助現代信息技術推動城市運行系統的互聯、高效和智能發展。隨著大數據、物聯網、云計算、5G技術等新一代信息技術的發展，人工智能得以更多應用場景落地，在城市交通、城市應急、城市治理、生態環境等多個領域應用并取得顯著成效。

（一）人工智能＋城市交通

人工智能技術能夠通過分析海量數據并通過機器學習實現城市交通的智能化。終端的人工智能專用芯片采集城市交通數據，數據通過物聯網實現互聯互通，安全可靠傳遞，最后形成交通系統大數據；交通系統服務平臺將車流量、視頻等海量數據經過人工智能計算引擎提升運算能力，挖掘數據規律來實現路權分配、道路狀態監控、交通誘導等智能決策，最后以可視化、可交互方式呈現給人們，為人們提供各種交通便利服務。例如，西安交警城市大腦智慧中心利用駕駛行為實時感應與分析技術實現了滿足公眾出行的多模式、多標準動態導航，提高出行效率。目前正熱門的無人駕駛也是人工智能在交通領域的應用。無人駕駛系統通過計算機視覺、城市高精度地圖和標志性建筑物的三維建模即可識別交通燈、車道并定位，汽車行駛過程中車速、位置和行駛軌跡等數據同步上傳至云端，人工智能對數據加工分析與建模，形成以AI驅動的認知決策控制汽車駕駛。目前北京亦莊經濟開發區已進行無人駕駛相關測試與運營，無人駕駛技術將為車路協同的智能交通提供技術突破，大幅度提升出行效率。

（二）人工智能＋城市應急

新型冠狀病毒疫情的突然來襲暴露出城市應急處置能力的不足，加快城市應急管理創新，提高應對公共危機的能力成為智慧城市建設的重要發力點。隨著智慧城市的誕生，應對城市突發事件的應急處置已經發展為一套依靠物聯網、大數據和人工智能等技術自動預警、科學決策和快速反應的應急管理體系。人工智能的智能識別、快速采集、智能交互等方面深化應用，為提升應急響應能力提供了技術支撐。例如，基于人工智能的疫情健康碼、智能社區疫情防控小程序等工具，為疫情的大數據采集提供了來源；基于人工智能的視頻智能分析技術，能夠自動判定核酸檢測現場的秩序，具有人員密集度觀測及擁擠情況預判的功能，助力核酸檢測現場的防控工作；基于人工智能的人臉識別技術，能夠通過刷臉完成掛號、繳費、打印等就醫流程，實現醫院就醫全流程無接觸，降低交叉感染風險。人工智能在自然災害防控方面也發揮著重要作用。人工智能的數據深度挖掘能夠提取出有助于預警研判和應急決策支持的信息，為及時研判突發事件發展趨勢、制定合理預案及調整應急管理政策提供重要參考依據。例如，河北省在森林防火區和草原防火區鋪設了4000多個鐵塔視頻探頭，利用計算機視覺技術和邊緣計算技術進行火情自動監測，火情迅速處置能力提升近4倍；國家地震局的“智能地動”監測系統能夠極速捕獲地震波信號，并在2秒內分析出所有震源參數，地震預警及處置時間相比人工監測縮短近5分鐘，牢牢抓住了應急處置的黃金時間，提升應對地震的能力。

（三）人工智能＋城市治理

目前人工智能的智能語音識別、智能語言處理、智能圖像識別技術的應用，實現了人、機器、城市三者之間的自然交流和互動，人們可以更好地管理城市，城市也更好地感知人類、理解人類。人們應用人工智能算法可對城市信息進行高效整合和數據挖掘，通過深度學習為城市運行、公共服務、建設規劃提供決策建議，不斷提升城市治理現代化水平。例如，百度智慧城管已實現了卓有成效的城市智能化管理，具備了智能識別和柔性管理能力。百度智慧城管通過智能圖像識別技術可自動識別城市路面信息，如路面汽車違停、小販占道擺攤、商鋪門前占道經營等多種違法行為，同時還能自動識別雨天道路積水、雪天道路濕滑等天氣路況，并進行實時消息傳送和告警，從而提高城市管理效率，降低城市的管理成本。城市隱性的群租房管理一直是城市住房管理的“老大難”。傳統的人工排查、登門核查等方式費時費力。運用人工智能構建算法模型對房屋水電、網絡流量等多源數據進行異常篩查，則能夠快速并有針對性地排查，大大提高處置效率。在城市照明管理方面，智慧路燈是人工智能驅動物聯網技術進而助力城市管理的全新應用場景。智慧路燈除了照明，還可以集成或搭載各種傳感器、電子攝像頭、麥克風、汽車充電樁等硬件設施，為城市管理創造更多的附加價值。例如，德國柏林的智慧燈柱安裝了可以為新能源汽車充電的充電樁；美國圣地亞哥的智慧燈柱安裝了攝像頭、麥克風和各類傳感器，可以監控交通、幫助找停車位、偵測車輛碰撞和槍聲；荷蘭海牙市的智慧燈柱裝有傳感器和數據通信設備，可以檢測空氣質量、監控交通、幫找停車位。利用人工智能技術，讓城市更加宜居、韌性、智慧，人民的幸福感更強。

（四）人工智能＋生態環境

在綠色低碳轉型，實現碳達峰、碳中和的背景下，擴大城市綠色生態空間、強化生態環境治理、推動綠色低碳循環發展成為未來智慧城市建設的新方向。以人工智能、大數據、云計算為核心的新一代信息技術，在驅動城市生態環境數智化轉型，促進城市綠色高能發展方面強力賦能，應用覆蓋宜居建設、能耗監測和環境監測等多方面。在宜居建設領域，利用人工智能、大數據、建筑信息模型（BIM）等技術，對建筑、居住環境進行

智能化設計并配備智能化設備，使居住更安全、舒適、節能和環保。在能耗監測領域，依托人工智能、大數據、云計算等技術對電力、煤炭、風能的生產、輸送，利用全周期實施監測、分析數據、主動感知和智能防御，實現能源的綠色、高效、安全、智慧應用。在環境監測領域，以人工智能和數據為中心，把進行感知、整合、分析各類環境信息，對各類需求做出智能響應，以更精細和動態的方式實現環境管理和決策的“智慧”。例如，浙江省生態環境廳的“生態環境監測AI人工智能實驗室”項目，將地表水樣品批量進行全過程自動化監測，實現水樣監測自動化、智能化、信息化。

五、人工智能在智慧城市發展中的展望

智慧城市發展經歷數字化、網絡化、智能化和智慧化四個階段，城市發展將進入人工智能時代，即人工智能城市。人工智能城市是我國新型智慧城市縱深建設發展的新階段，其將依托新一代人工智能技術，解決過去智慧城市實踐中顯現出的由于缺少大規模機器學習和分布式感知、計算能力造成城市需求難以精準滿足的現實問題。隨著人工智能算法不斷升級、數據質量與數量不斷提升、語言模型進一步發展、GPU等芯片計算能力進一步增強，新一代人工技術將進入自組織、可學習、可迭代的高度智能階段。新一代人工智能技術將自主感知城市需求，不再是根據固定邏輯運行，而是自我學習后能夠自主創新方案，按照合理理想愿景制定規則，精準賦能城市生產、生活、生態。未來，人們可以在機器人上植入“大腦芯片”，使其在認知學習、自動組織、對模糊信息的綜合處理等方面更加智能化和類人化；未來，AI數實融合技術將使城市發展成為全息模式的世界，人工智能系統可以采集城市的全息影像信息，人們可以從全息系統中觀察城市、管理城市。人工智能城市將為新一代人工智能技術在城市中的應用場景創造開放的生態，推動人工智能技術在城市中的創新試驗；新一代人工智能技術將打通諸多城市應用場景，賦能城市發展，推進城市規劃、建設、管理、運營全生命周期智能化，實現從智慧城市到人工智能城市的跨越。總之，人工智能和智慧城市相輔相成，協同共進，人工智能賦能智慧城市，智慧城市也終將反哺人工智能。

六、結語

人工智能技術與大數據、物聯網、云計算等新一代信息技術互為支撐，以高效的自我學習、自我適應和自我創造能力，應用于智慧城市的城市交通、城市應急、城市管理、生態環境等領域，并取得顯著成效，未來也將繼續賦能智慧城市發展，與智慧城市深度融合，相輔相成，推動智慧城市的發展進入全新的智能時代。