地平线上的智能未来：基于人工智能的城市

城市更美好，生活更美好

2010年夏天，上海举办了主题为“城市，让生活更美好”的第41届世博会。这是围绕文化交流、社会发展，尤其是城市发展进行讨论的国际高潮。据联合国和世界银行统计，2010年城市居民占世界总人口的比例为51%，标志着人口从农村向城市中心的历史性转移。从那时起，世界各国开始看到提高城市生活质量与改善公民生活之间的联系。

十年过去了，全球城市居民的比例从 51% 增加到 55%。据联合国预测，到2050年，这一比例将增加到68%，城市生活将成为人类文明的默认状态。人口向城市集中，一方面会带来很多便利，但另一方面也会在住房、交通、环境破坏、资源节约等方面带来新的挑战。许多人希望能够利用新兴技术来解决这些城市特有的新挑战，这催生了智慧城市的概念。作为智慧城市概念框架的一部分，互联网、现代化工业、人工智能（AI）有望用于整合城市系统和服务，提高资源利用效率，优化城市管理和服务。这有助于解决城市面临的问题，提高居民的生活质量。

智慧城市概念自2008年IBM首次提出以来，已经发展了十多年，一些初步的智能应用已经成为城市居民日常生活的一部分。地图软件，如谷歌地图，结合地理数据和城市的实际图像，并使用算法帮助用户了解他们的城市并规划具体路线，所有这些都可以在他们舒适的家中完成。美国的优步和中国的滴滴利用此类服务，将车辆和用户数据与他们的推荐算法相结合，帮助用户快速搭乘。在安全领域，中国于2017年建立了天网监控摄像头系统，到2019年将有超过2亿个摄像头投入使用。类似的监控网络正在全球其他地方迅速部署，比如纽约市警察局和微软联合打造的Domain Awareness System。它由大量摄像头和传感器以及后端数据处理系统组成，可用于持续监控和快速响应犯罪活动。

这些智慧城市应用的例子已经使用了一些人工智能算法，如推荐算法、识别算法和预测算法。但绝大多数应用都集中在数据收集、网络和信息共享方面——例如电子政务平台、设备远程控制和传感器阵列。随着人工智能技术与其支持的智慧城市一起发展，这些数据将通过推理、预测和决策等人工智能功能得到进一步利用。

智慧城市应用场景

2012年随着AI技术的兴起，引入了很多基于深度学习的新技术，帮助满足城市居民日常的住房和交通需求，帮助维护环境资源的可持续性，帮助城市管理者更快掌握信息和与居民沟通。这对城市人来说意味着更大的便利和效率。

智能交通系统

智能交通系统的最大贡献者是自动驾驶系统的出现。当自动驾驶车辆成为城市交通的主要方式时，自动驾驶车辆将使用大数据和路线规划算法自动避开拥堵并自动寻找最佳行驶路线，从而保证更好的安全性并提供更高的效率。

考虑到这一未来，自动驾驶汽车的研究和产业化正在全面展开。Alphabet 旗下 Waymo 于 2020 年 10 月发布了一份自动驾驶汽车安全报告。报告发现，Waymo 自动驾驶汽车已经在虚拟道路上行驶了 241 亿公里，在实际道路上自动驾驶了 3200 万公里。在过去两年10.6万公里的真实道路测试中，记录到的实际碰撞只有18次，虚拟碰撞有29次，而且大部分是其他司机不遵守交通规则造成的。这说明自动驾驶技术已经相当成熟，可以熟练应对任何简单的路况。然而，这也表明高度智能化自动驾驶汽车的愿景尚未成为现实。

虽然自动驾驶汽车真正取代人类驾驶员的那一天还没有到来，但驾驶辅助技术和道路控制技术已经成为人们日常生活的一部分。例如，使用传感器、摄像头和控制技术来支持自动倒车和停车等功能的技术，以及有关行人、前后障碍物和变道的警告。车载电脑通过对车速、距离、传感器图像的综合分析，可以提前几秒改变车辆的行驶路径，这对行车安全是一大利好。就道路本身而言，人工智能算法已经被很好地用于控制交通信号灯。2016 年，中国杭州市在萧山区的一些道路上测试了其城市数据大脑。

城市可持续性

智慧城市的另一个重要作用是保护城市环境和优化城市资源配置。人工智能也可以在这些领域提供帮助。

城市供电系统尤其如此。城市电网在不同的季节、时间、天气条件和地区承受不同的电力负荷。AI算法可以将这些数据与电力知识相结合，以分析电网的运行模式。这使得网格的数据驱动健康评估成为可能，包括设备状态、网络拓扑和实时操作。运行状况评估允许操作员监测并立即发现电源中的问题。输电线路和变压器等电网设备也可以更频繁地监测。现场机器人收集设备的图像，通过分类和集成算法对其进行分析，以快速发现任何设备故障，如阻尼器松动、绝缘体缺失，以及施工作业、树木过度生长和烟花等因素带来的风险。

传感器网络可以监控城市环境。例如，西班牙巴塞罗那在城市周围安装了 20,000 多个无线传感器，以收集有关温度、湿度、污染、噪音和交通流量的数据。未来，人工智能算法可以对这些数据进行分类和回归分析，以预测污染、天气和交通状况。这将有助于城市管理者尽快采取适当措施。

垃圾分类是另一个可以受益于基于人工智能的监控的领域。预测预测，全球城市居民产生的垃圾量将从目前的每年 20 亿吨增加到 2050 年的 34 亿吨。如果这些生活垃圾被填埋处理，每年将取代数十亿平方米的土壤，这将对世界环境产生巨大影响。智能垃圾分类可替代人工作业，效果更佳。芬兰的 Bin-e 智能垃圾桶首先使用摄像头拍摄垃圾图像，然后使用训练有素的算法进行图像识别和物理对象检测来分析垃圾桶的内容。最终使用机械系统对垃圾进行分类和压缩，而垃圾桶'

信息服务系统

在智慧城市中，城市管理者和城市居民之间的信息交换效率更高，透明度更高。实现这些好处需要构建必要的数据平台和部署区块链等信息技术。

区块链技术具有分布式存储、多方维护、不可篡改等特点。这确保了信息的有效性和真实性，也提高了点对点信息传输的效率。区块链技术可以促进人工智能算法的应用。例子是：

智能物流的产品跟踪，

使用私有区块链的智能安全系统和执法系统的数据传输，以及

智能家居中物联网 (IoT) 设备之间的安全通信。

这些应用依赖于区块链技术保证的数据高效传输。

区块链还可用于保护和共享数据。在城市的电子政务系统中，城市居民可以即时查看新的或修改后的政府政策，提供即时反馈，并查看其他人的评论。这将大大加强城市管理者与居民之间的沟通。健康数据包括各种类型的患者私人信息，医疗记录一般只由医院存档，因此不易获取。借助区块链技术，患者可以建立机密的电子健康记录，这些记录可以在患者和医院之间以完整的形式安全传输。区块链还可以帮助政府和公众快速应对突发公共卫生事件。为了应对 COVID-19 的爆发，中国政府引入了健康码系统，每个人都可以显示自己的个人健康状况并查看当地的暴露风险。区块链技术为程序保障数据的安全性和真实性，AI算法分析风险等级。健康码信息服务系统使中国政府能够快速响应并控制住疫情。

社区服务

智能医疗一直被视为人工智能发展的必然方向。Microsoft 的 Healthcare Bot 是一种聊天机器人，它利用自然语言处理和语音识别技术，使患者可以通过与聊天机器人在线交谈来获得诊断和简单条件的分类。在影像领域，依图、深智等中国企业开发了基于图像分类分割的智能诊断系统，帮助医生在CT、MRI等领域快速发现肺结核、精准定位脑出血。提高诊断效率。

智能家居技术将逐渐取代家庭中的传统电器。随着物联网变得越来越无处不在，从传统家电到窗帘、门窗，家中的一切都将连接到家庭数据大脑，Alexa 和 Siri 等智能语音控制器将识别口头指令并将其传输到相应的家用设备。人工智能算法还可以分析日常生活以自动控制家用电器。智能设备已经开始进入普通人的日常生活。以智能相机为例。Nanit 或 Cubo AI（美国）等设备集成了场景分割、行为识别和面部识别算法，帮助父母监控孩子从婴儿期到童年的一举一动。

在小区内，居民将享受到智能物流、无人超市等便利设施。亚马逊的仓库被认为是世界上效率最高的，使用超过 15,000 台机器人在 3D 仓库和物流中心工作，以快速运送和分拣货物。在无人超市方面，亚马逊在其Amazon Go markets开始运营两年后，于2020年开设了更大的无人超市Amazon Go Grocery，不仅扩大了店面规模，还增加了更多的产品种类，增加了销售额。数量。这种著名的无人超市结合了计算机视觉、传感器技术和深度学习算法，可以同时监控多个物理对象的移动和交互。这导致能够详细记录有关每个购物者活动的图像和数据。购物者只需将商品从货架上取下并放入购物袋，而无需进行商品扫描和结账。顾客离开超市后会收到一张准确的账单。

智慧城市的展望与挑战

从以上智慧城市应用场景概览可以看出，人工智能技术已经深刻改变了人与信息的关系。来自城市的数据和信息训练人工智能技术，人工智能的预测、决策、判断和建模可以广泛应用于智慧城市，更好地服务于居民的日常需求。

人工智能技术应用给智慧城市带来的变化还不止于此。即使是城市的基本功能也不能幸免于这一地区发生的变化。人工智能技术、自动驾驶和物联网改变了物理对象与人之间以及物理对象与物理对象之间的连接方式。城市内部和城市之间的资源配置不再仅仅依赖于人工投入和劳动力。这降低了将货物运输到城市各个社区的成本。随着5G技术和共享办公空间的兴起，越来越多的人将能够就近办公、办事。城市可以自然地朝着拥有多个活动中心的方向发展，每个中心都可以成为一个多功能社区，而不必完全是住宅区或商业区。这降低了绕过城市的总体成本，也自然减少了碳排放。

城市人的职业类型也将发生变化，垃圾分类、交通控制、驾驶、收银等人工智能技术将释放大量人力资源。同时，这些人工智能技术也需要大规模的数据采集和持续的模型训练，引发对数据工程师、传感器硬件工程师和人工智能工程师的需求。随着人工智能在医疗、教育、信息管理、建筑、房地产等各个领域的部署，掌握人工智能技术的人才将非常抢手。

当然，这种理想的智慧城市不会一蹴而就，也不是自上而下的规划就能轻易实现的。人工智能技术是周期性发展的，城市管理者应制定短期和长期的发展规划。短期内，城市管理者应支持人工智能企业利用基于深度学习的人工智能技术在交通、医疗、电力等领域开展应用，自下而上共同构建智能基础设施。从长远来看，人工智能技术很可能很快就会出现革命性的进步，但信息和数据始终离不开它。因此，未来智慧城市的管理者应该将所有城市行政职能和所有与城市相关的数据数字化。这种数字化意味着城市将拥有实体城市的虚拟复制品，允许模拟城市规划和预测潜在事件。数字化也为人工智能技术的进一步应用奠定了数据基础，将为城市规划和城市建设提供先进的工具。

除了人工智能技术，建设智慧城市还需要发展其他基础技术。一个例子是 5G 技术，它将产生持久的影响。它以比 4G 技术可以处理的速度快 20 倍的速度传输数据，并且它支持从许多不同的通信设备同时传输数据。人工智能算法所需的海量输入数据可以传输到云端，经过处理并即时返回。这允许使用不需要复杂处理器的轻型智能设备。同时，将尽可能多的基础设施设备接入智能网络，最终实现万物互联（IoE）。新安装的智能设备也可以进一步促进城市“

智慧城市仍然会有一些局限性。城市之间在历史、文化、规划和管理方面的巨大差异意味着经验可能无法轻易复制。例如，中国需要考虑其极高的人口密度和历史地标。相比之下，澳大利亚需要处理沿海城市和内陆城市之间的显着差异。人工智能算法总是受到其所依赖的数据的影响，其工作过程和结果或多或少地反映了数据源的偏见。这需要城市管理者和社会工作者监督算法和数据收集，以确保结果对社会各阶层都是公平的。城市居民还必须放弃部分数据隐私，才能享受这些算法提供的便利。因此，这些私人数据的使用必须受到严格的数据管理标准的保护。城市本身的实际环境也会成为限制其发展范围的因素。这意味着政府在发展大城市的同时，也要重视边远地区和农村建设，让所有人口聚集地都能享受到人工智能技术带来的便利。

结论

智慧城市为城市居民提供快捷便捷、智能高效、充满希望的城市生活梦想。这个未来当然需要人工智能技术的帮助。建设智慧城市不会一蹴而就。随着人工智能技术在城市中的落地，居民将逐渐接触到新的概念和新的生活方式，这些新概念和新生活方式不一定能马上被接受。然而，下一次伟大的技术革命给人类文明带来的好处是值得的。

王东刚是悉尼大学的在读博士。他的研究涉及医学影像、人工智能、神经科学和视频分析，一直致力于将机器学习技术应用到日常生活中。曾在CVPR、ECCV等国际顶级会议发表论文，担任IEEE Transactions on Circuits and Systems for Video Technology、IEEE Transactions on Multimedia等期刊和AAAI、ICML等会议的审稿人。他在开发机器学习和计算机视觉算法方面经验丰富。与中国、美国、澳大利亚的公司和机构合作项目包括多视角动作识别、基于监控视频的道路管理、脑CT自动分诊系统等。

审核编辑黄宇