夜雨聆风SCIIA
摘要：新型智慧城市是城市治理由数字化向智能化、智慧化转变的重要体现，是推进国家治理体系和治理能力现代化的重要内容。从智慧城市内涵及特征、国内外建设现状、总体架构等方面概述新型智慧城市的发展现状。将人工智能（artificial intelligence, AI）与物联网、大数据、大模型、5G、大算力等新一代信息技术相融合，展望“AI+”技术体系赋能新型智慧城市建设的发展蓝图。
关键词：人工智能；智慧城市；设计；展望
城市发展经历了数字城市、智慧城市阶段后，正式进入新型智慧城市的发展进程，而人工智能（artificial intelligence, AI）作为当今最具潜力的新一代信息技术，将引领新型智慧城市建设与发展。因此，探讨“AI+”技术体系，将为新型智慧城市的建设指明技术发展方向，有利于发达城市的积极探索和较落后城市的超前布局。
一 新型智慧城市发展现状 1.1 智慧城市内涵及特征
智慧城市源于2008年IBM公司提出的智慧地球理念。通常将智慧城市定义为把新一代信息技术充分运用在城市的各行各业之中的，基于知识社会下一代创新（创新 2.0）的城市信息化高级形态。智慧城市经历了数字城市、智慧城市、新型智慧城市3个阶段，在核心技术和主要目标方面存在以下3点差异：①数字城市运用计算机、网络空间、数据库等技术，实现从传统的纸质管理到信息化管理的转变，更注重信息化建设。②智慧城市运用物联网、AI、大数据、云计算等新一代信息技术，在信息化建设的基础上实现城市各类事部件的智能感知、智能处理和智能服务，更注重通过集约化建设实现统一智能管理。③新型智慧城市则在智慧城市的基础上，增加了数字孪生、元宇宙、区块链等技术，使得城市更像一个多维的生命体，同时更注重服务意识，以增强人民幸福感为根本出发点。
新型智慧城市包含以人为本、全面感知、智能协同、内生发展四大特征，分别强调了智慧城市建设的根本出发点、信息源范围、信息交互以及发展趋势，以营造人与自然和谐相处的生态绿色化、经济产业发展的服务化、基础底座服务的泛在化为发展三大动力。
1.2 智慧城市国内外建设现状
发达国家率先在产业转型和社会发展中，认识到智慧城市的前瞻性，相继提出智慧城市的战略举措。美国积极回应 IBM 公司提出的智慧地球理念，于2009年将其写入创新战略，并将爱荷华州迪比克市打造成了美国第一个智慧城市，同时科罗拉多州博尔德市和加利福尼亚州圣何塞市的智慧城市建设则更专注于电力、交通等某一特定行业。日本紧随其后，于2009年提出了“智慧日本战略2015”。2010年，欧盟出台“欧洲2020战略”，将“欧洲数字化议程”确定为欧盟促进经济增长的七大旗舰计划之一。
2013年1月，住房和城乡建设部公布了首批90个国家智慧城市试点名单。随后，中共中央、国务院印发《国家新型城镇化规划（2014—2020）》，发展改革委等八部委印发《关于促进智慧城市健康发展的指导意见》，引领了我国智慧城市建设发展工作。北京、上海、广州、深圳等一线城市率先启动智慧城市建设，属于智慧城市发展水平领跑者，目前处于信息化阶段，正在往智能化、智慧化阶段发展。西部较落后地区，受制于经济、技术等因素，智慧城市建设起步较晚，大多仍未完成信息化阶段建设，直接过渡到智能化建设的压力较大。
1.3 新型智慧城市建设总体架构
新型智慧城市建设遵循五横两纵的架构，横向依次为基础设施层、数据层、支撑层、应用层、用户层，纵向为信息安全保障体系、标准规范与管理体系。
1.3.1 基础设施层
基础设施层主要由通信设备、政务云和感知设备等基础设施组成，为智慧城市提供基础的计算、存储、网络、安全等相关运行环境。同时负责各种互联网平台与物联网设备的数据采集、传输、计算和存储。
1.3.2 数据层
数据层包含汇聚库、基础库、主题库、专题库。一般基础库对标为国家四大基础数据库，即自然资源和空间地理基础数据库、人口基础数据库、法人单位基础数据库、宏观经济基础数据库。
1.3.3 支撑层
支撑层为共性应用技术支撑平台，主要分为以下4个：①交互中台，包含融合通信、城市信息模型、统一身份认证等。②感知中台，包含视频共享、物联网管理等。③数据中台，包含数据汇聚、治理、共享交换、运营等。④AI 中台，包含算法、训练、推理、服务、运营等。
1.3.4 应用层
应用层主要分为以下 3 类：①惠民服务类，包含数字政府相关的民生、医疗、教育等政务服务。②城市治理类，包含城管、应急、交通、安防、水利、环保等城市治理相关应用。③产业发展类，主要关注经济发展，包含经济、金融、文旅等产业。
1.3.5 用户层
用户层主要是政府侧和群众侧。根据用途可以将政府侧细分为大屏（展厅、指挥作战等）、中屏（办公）小屏（移动办公）、单兵设备等。群众侧主要为移动端，用于办理业务及投诉上报。
二 “AI+”引领新型智慧城市发展蓝图
随着技术不断成熟以及国家在算力基础设施和应用创新上的政策支撑，AI 技术已经成为未来新型智慧城市发展的关键枢纽。因此，发展“AI+”技术体系，融合物联网、大数据、大模型、区块链、5G、大算力等新一代信息技术，将加快新型智慧城市的发展进程。
2.1 “AI+物联网”，摸清城市脉搏
物联网技术作为新型智慧城市建设的重要技术之一，将城市中所有感知设备与互联网结合起来，识别、定位和管理每个感知设备，实现对城市各部件的远程监视、自动报警、控制、诊断和维护，达到管理、控制、营运一体化。视频设备作为物联网的重要组成部分，在远程监视中起到关键作用，已普遍应用于城市执法、自然灾害监测、应急救援等城市管理工作中。物联网技术主要用于获取城市运行的定量监测数据，融入 AI 技术，可以根据需求对实时监测数据进行快速的边缘计算分析，以支撑管理、预警等工作。“AI+物联网”的优势主要体现在以下3个方面：①数据分析和预测。基于 AI 技术对物联网数据进行分析与预测，可以辅助城市管理工作。例如，通过视频图像分析快速识别违法行为，作为城市执法凭证。②设备管理与优化。基于AI技术可以快速分析物联网设备的工作状态，识别设备故障，并进行全局系统优化，起到降本增效的目的。③人机智能交互。对于需要人工干预的设备，使用AI技术，可以实现人与设备的智能交互，减少人工作业，提升工作效率，同时分析用户使用行为，进行个性化推荐，提升用户体验。
2.2 “AI+大数据”，辅助治理决策
数据要素作为新的生产要素，就像智慧城市智能体的生命血脉，表征了城市运行状态。目前智慧城市大多通过建设数据中台的举措，以期打破信息孤岛，实现各类业务系统的数据汇聚、治理、分析、共享与交换。然而，缺少信息挖掘的数据只是一堆无用的数字，这是目前数据要素市场化配置推进工作中的重难点。将AI技术与大数据技术进行融合，可以挖掘数据潜藏的深层信息，进而使数据的价值最大化。“AI+大数据”的优势主要体现在以下两个方面：①大数据治理。当前数据治理主要依靠人工，将AI技术融入数据治理中，完成数据去重、匹配、质检等工作，可有效推进海量数据的治理进程。②大数据分析。例如，在政府治理层面，将AI技术与经济调节、市场监管、社会管理、公共服务和生态环境保护等政府职能领域相结合，可以辅助城市管理者施策精准化，支撑行业管理精细化，赋能基层治理精确化，实现管理决策从经验导向转向数据驱动，不断提升城市治理科学化、精细化、智能化水平。
2.3 “AI+大模型”，升级服务模式
随着Chat GPT3.5的发布，大模型热潮席卷全球，而Sora大模型的出现，使得运用大模型模拟真实世界成为可能。基于“AI+大模型”加快智慧城市建设与发展是大势所趋，主要表现在以下3个层面：①基础设施层面。“AI+大模型”可以改善数据中心、网络环境、安全监测等基础设施的运维模式，同时可以辅助快速生成城市二维、三维地图，夯实智慧城市数字底座。②管理层面。相较于小模型，“AI+大模型”可以捕获更多的相关信息，使得趋势预测更精确，提高辅助决策的准确度。例如，车流量预测可以充分纳入手机定位信息、手机检索信息等，从而优化预测效果。③服务层面。“AI+大模型”衍生了更人性化的交互服务模式，使得固化的人机交互变得更生动灵活。基于“AI+大模型”的机器人具备理解能力，可以更好地理解用户需求，进而提供更贴切的服务。例如，在政策咨询方面，以往机器客服只能截取政策对应段落进行解答，需要用户根据政策进行自我理解，而基于“AI+大模型”的机器客服可以模拟线下窗口咨询服务，采用对话聊天模式一一解答用户问题，用户体验更佳。
2.4 “AI+区块链”，确保信息真实
数据驱动的决策分析依赖于真实的监测数据，一旦数据遭受人为篡改，则失去了数据表征信息的真实性，不利于指导城市治理决策。区块链技术是分布式的网络数据管理技术，利用密码学技术和分布式共识协议保证网络传输与访问安全，实现数据多方维护、交叉验证、全网一致、不易篡改，已成为达成产业链参与方互相信任的基础设施。AI 技术与区块链技术的融合，可以在保证数据真实性的基础上，开展数据价值的挖掘，实现数据驱动的有效决策分析“AI+区块链”主要应用于以下3个方面：①监测类。在大气环境、碳排放等监测工作中引入“AI+区块链”，可以基于真实的监测数据开展边缘分析，达到实时智能监测的效果。②分析类。大模型的出现带来多方数据的参与，而多源数据往往归属于不同持有者，为了保证基于多源海量数据开展联邦机器学习工作的真实有效性，需要引入区块链技术保证数据真实，获取各参与方的相关信任。③服务类。政府工作可以引入具备区块链防篡改技术的第三方服务以保证数据合法合规。例如，铁塔公司可以协助相关部门给使用者开具用电凭证等。
2.5 “AI+边缘计算”，享受实时体验
边缘计算技术将计算任务推送到数据源附近执行，减少数据传输的延迟和网络带宽消耗。通过在边缘节点上部署实时AI计算任务，平台可以更快地处理和分析数据，并做出实时响应。这使得AI生成内容应用能够在数据源附近提供实时服务，提高用户体验和业务效率。
2.6 “AI+5G”，保障服务体验
简单的目标类识别工作可以在设备边缘侧进行，但预测分析、决策辅助类工作往往依赖于丰富的训练样本，这使得数据采集侧、数据分析侧、结果服务侧存在空间距离。为了保证用户体验感，必须缩短从需求提出到结果响应的时间差，而除了推理所消耗的时间外，距离传输也是重要的影响因素。在城市智能服务中引入5G、6G等新一代网络技术，可以保证需求传输、结果传输过程的网络稳定，降低数据丢包概率，缩短数据传输的时间。同时，针对特定频繁的应用，可以采用5G网络切片设置专属传输通道，在保证数据传输效率的同时降低数据泄露风险，保证数据安全。
2.7 “AI+大算力”，夯实智能底座
算力是AI技术进行海量数据分析的基础。随着数据量根据摩尔定律呈增长趋势，算力需求将越来越明显。在大算力的支撑下，AI 技术才能真正成为新型智慧城市的生产力，主要表现在以下3个方面：①计算机视觉层面，图像、视频类数据处理工作可以更频繁、更准确。例如，实现全域视频监测画面的实时违法行为识别，甚至进行实时违法预判并进行预警等。②自然语言处理层面，可以实现更成熟的语义转换、文本分析。例如，在热线客服上运用大模型交互技术，可以有效降低人力成本。③计算机视觉与自然语言处理融合层面，根据文字生成图片、根据文字生成视频可以更真实地模拟真实物理世界。例如，Sora大模型生成的视频可以发展成能够理解物理规律的有声视频等。
二 结 语
新型智慧城市是经济发展与人民美好生活的必然趋势，不仅是信息技术与城市现代化的深度融合，更是实现国家与城市协调发展的新生态。面向新型智慧城市发展趋势，总结了新型智慧城市建设的总体架构，并展望了“AI+”技术体系在新型智慧城市建设中的应用趋势，为各地新型智慧城市建设与创新应用提供参考依据，推进各级城市治理现代化发展，助力国家治理体系和治理能力现代化建设。
END 来源 | 通讯世界2024年11月《基于“AI+”技术体系的新型智慧城市建设研究》黄雨斯，肖恒辉
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联盟简介 /Profile/
中关村智慧城市信息化产业联盟（ZhongGuanCun Smarter City Information Industry Alliance ，简称SCIIA）是成立于2015年，具有独立法人资格活动地域为全国的4A级社会组织，现有成员单位涵盖国内外智慧城市领域科研、制备、应用、检测和服务等方面的知名机构、大学、企事业单位。
SCIIA旨在全球范围内开展智慧城市有关合作，加速扩大产业集聚，积极致力于绿色数字中国和未来智慧社会的新型基础设施建设，打造国际化的高质量智慧城市产业生态圈。
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摘要：新型智慧城市是城市治理由数字化向智能化、智慧化转变的重要体现，是推进国家治理体系和治理能力现代化的重要内容。从智慧城市内涵及特征、国内外建设现状、总体架构等方面概述新型智慧城市的发展现状。将人工智能（artificial intelligence, AI）与物联网、大数据、大模型、5G、大算力等新一代信息技术相融合，展望“AI+”技术体系赋能新型智慧城市建设的发展蓝图。
关键词：人工智能；智慧城市；设计；展望
城市发展经历了数字城市、智慧城市阶段后，正式进入新型智慧城市的发展进程，而人工智能（artificial intelligence, AI）作为当今最具潜力的新一代信息技术，将引领新型智慧城市建设与发展。因此，探讨“AI+”技术体系，将为新型智慧城市的建设指明技术发展方向，有利于发达城市的积极探索和较落后城市的超前布局。
一 新型智慧城市发展现状 1.1 智慧城市内涵及特征
智慧城市源于2008年IBM公司提出的智慧地球理念。通常将智慧城市定义为把新一代信息技术充分运用在城市的各行各业之中的，基于知识社会下一代创新（创新 2.0）的城市信息化高级形态。智慧城市经历了数字城市、智慧城市、新型智慧城市3个阶段，在核心技术和主要目标方面存在以下3点差异：①数字城市运用计算机、网络空间、数据库等技术，实现从传统的纸质管理到信息化管理的转变，更注重信息化建设。②智慧城市运用物联网、AI、大数据、云计算等新一代信息技术，在信息化建设的基础上实现城市各类事部件的智能感知、智能处理和智能服务，更注重通过集约化建设实现统一智能管理。③新型智慧城市则在智慧城市的基础上，增加了数字孪生、元宇宙、区块链等技术，使得城市更像一个多维的生命体，同时更注重服务意识，以增强人民幸福感为根本出发点。
新型智慧城市包含以人为本、全面感知、智能协同、内生发展四大特征，分别强调了智慧城市建设的根本出发点、信息源范围、信息交互以及发展趋势，以营造人与自然和谐相处的生态绿色化、经济产业发展的服务化、基础底座服务的泛在化为发展三大动力。
1.2 智慧城市国内外建设现状
发达国家率先在产业转型和社会发展中，认识到智慧城市的前瞻性，相继提出智慧城市的战略举措。美国积极回应 IBM 公司提出的智慧地球理念，于2009年将其写入创新战略，并将爱荷华州迪比克市打造成了美国第一个智慧城市，同时科罗拉多州博尔德市和加利福尼亚州圣何塞市的智慧城市建设则更专注于电力、交通等某一特定行业。日本紧随其后，于2009年提出了“智慧日本战略2015”。2010年，欧盟出台“欧洲2020战略”，将“欧洲数字化议程”确定为欧盟促进经济增长的七大旗舰计划之一。
2013年1月，住房和城乡建设部公布了首批90个国家智慧城市试点名单。随后，中共中央、国务院印发《国家新型城镇化规划（2014—2020）》，发展改革委等八部委印发《关于促进智慧城市健康发展的指导意见》，引领了我国智慧城市建设发展工作。北京、上海、广州、深圳等一线城市率先启动智慧城市建设，属于智慧城市发展水平领跑者，目前处于信息化阶段，正在往智能化、智慧化阶段发展。西部较落后地区，受制于经济、技术等因素，智慧城市建设起步较晚，大多仍未完成信息化阶段建设，直接过渡到智能化建设的压力较大。
1.3 新型智慧城市建设总体架构
新型智慧城市建设遵循五横两纵的架构，横向依次为基础设施层、数据层、支撑层、应用层、用户层，纵向为信息安全保障体系、标准规范与管理体系。
1.3.1 基础设施层
基础设施层主要由通信设备、政务云和感知设备等基础设施组成，为智慧城市提供基础的计算、存储、网络、安全等相关运行环境。同时负责各种互联网平台与物联网设备的数据采集、传输、计算和存储。
1.3.2 数据层
数据层包含汇聚库、基础库、主题库、专题库。一般基础库对标为国家四大基础数据库，即自然资源和空间地理基础数据库、人口基础数据库、法人单位基础数据库、宏观经济基础数据库。
1.3.3 支撑层
支撑层为共性应用技术支撑平台，主要分为以下4个：①交互中台，包含融合通信、城市信息模型、统一身份认证等。②感知中台，包含视频共享、物联网管理等。③数据中台，包含数据汇聚、治理、共享交换、运营等。④AI 中台，包含算法、训练、推理、服务、运营等。
1.3.4 应用层
应用层主要分为以下 3 类：①惠民服务类，包含数字政府相关的民生、医疗、教育等政务服务。②城市治理类，包含城管、应急、交通、安防、水利、环保等城市治理相关应用。③产业发展类，主要关注经济发展，包含经济、金融、文旅等产业。
1.3.5 用户层
用户层主要是政府侧和群众侧。根据用途可以将政府侧细分为大屏（展厅、指挥作战等）、中屏（办公）小屏（移动办公）、单兵设备等。群众侧主要为移动端，用于办理业务及投诉上报。
二 “AI+”引领新型智慧城市发展蓝图
随着技术不断成熟以及国家在算力基础设施和应用创新上的政策支撑，AI 技术已经成为未来新型智慧城市发展的关键枢纽。因此，发展“AI+”技术体系，融合物联网、大数据、大模型、区块链、5G、大算力等新一代信息技术，将加快新型智慧城市的发展进程。
2.1 “AI+物联网”，摸清城市脉搏
物联网技术作为新型智慧城市建设的重要技术之一，将城市中所有感知设备与互联网结合起来，识别、定位和管理每个感知设备，实现对城市各部件的远程监视、自动报警、控制、诊断和维护，达到管理、控制、营运一体化。视频设备作为物联网的重要组成部分，在远程监视中起到关键作用，已普遍应用于城市执法、自然灾害监测、应急救援等城市管理工作中。物联网技术主要用于获取城市运行的定量监测数据，融入 AI 技术，可以根据需求对实时监测数据进行快速的边缘计算分析，以支撑管理、预警等工作。“AI+物联网”的优势主要体现在以下3个方面：①数据分析和预测。基于 AI 技术对物联网数据进行分析与预测，可以辅助城市管理工作。例如，通过视频图像分析快速识别违法行为，作为城市执法凭证。②设备管理与优化。基于AI技术可以快速分析物联网设备的工作状态，识别设备故障，并进行全局系统优化，起到降本增效的目的。③人机智能交互。对于需要人工干预的设备，使用AI技术，可以实现人与设备的智能交互，减少人工作业，提升工作效率，同时分析用户使用行为，进行个性化推荐，提升用户体验。
2.2 “AI+大数据”，辅助治理决策
数据要素作为新的生产要素，就像智慧城市智能体的生命血脉，表征了城市运行状态。目前智慧城市大多通过建设数据中台的举措，以期打破信息孤岛，实现各类业务系统的数据汇聚、治理、分析、共享与交换。然而，缺少信息挖掘的数据只是一堆无用的数字，这是目前数据要素市场化配置推进工作中的重难点。将AI技术与大数据技术进行融合，可以挖掘数据潜藏的深层信息，进而使数据的价值最大化。“AI+大数据”的优势主要体现在以下两个方面：①大数据治理。当前数据治理主要依靠人工，将AI技术融入数据治理中，完成数据去重、匹配、质检等工作，可有效推进海量数据的治理进程。②大数据分析。例如，在政府治理层面，将AI技术与经济调节、市场监管、社会管理、公共服务和生态环境保护等政府职能领域相结合，可以辅助城市管理者施策精准化，支撑行业管理精细化，赋能基层治理精确化，实现管理决策从经验导向转向数据驱动，不断提升城市治理科学化、精细化、智能化水平。
2.3 “AI+大模型”，升级服务模式
随着Chat GPT3.5的发布，大模型热潮席卷全球，而Sora大模型的出现，使得运用大模型模拟真实世界成为可能。基于“AI+大模型”加快智慧城市建设与发展是大势所趋，主要表现在以下3个层面：①基础设施层面。“AI+大模型”可以改善数据中心、网络环境、安全监测等基础设施的运维模式，同时可以辅助快速生成城市二维、三维地图，夯实智慧城市数字底座。②管理层面。相较于小模型，“AI+大模型”可以捕获更多的相关信息，使得趋势预测更精确，提高辅助决策的准确度。例如，车流量预测可以充分纳入手机定位信息、手机检索信息等，从而优化预测效果。③服务层面。“AI+大模型”衍生了更人性化的交互服务模式，使得固化的人机交互变得更生动灵活。基于“AI+大模型”的机器人具备理解能力，可以更好地理解用户需求，进而提供更贴切的服务。例如，在政策咨询方面，以往机器客服只能截取政策对应段落进行解答，需要用户根据政策进行自我理解，而基于“AI+大模型”的机器客服可以模拟线下窗口咨询服务，采用对话聊天模式一一解答用户问题，用户体验更佳。
2.4 “AI+区块链”，确保信息真实
数据驱动的决策分析依赖于真实的监测数据，一旦数据遭受人为篡改，则失去了数据表征信息的真实性，不利于指导城市治理决策。区块链技术是分布式的网络数据管理技术，利用密码学技术和分布式共识协议保证网络传输与访问安全，实现数据多方维护、交叉验证、全网一致、不易篡改，已成为达成产业链参与方互相信任的基础设施。AI 技术与区块链技术的融合，可以在保证数据真实性的基础上，开展数据价值的挖掘，实现数据驱动的有效决策分析“AI+区块链”主要应用于以下3个方面：①监测类。在大气环境、碳排放等监测工作中引入“AI+区块链”，可以基于真实的监测数据开展边缘分析，达到实时智能监测的效果。②分析类。大模型的出现带来多方数据的参与，而多源数据往往归属于不同持有者，为了保证基于多源海量数据开展联邦机器学习工作的真实有效性，需要引入区块链技术保证数据真实，获取各参与方的相关信任。③服务类。政府工作可以引入具备区块链防篡改技术的第三方服务以保证数据合法合规。例如，铁塔公司可以协助相关部门给使用者开具用电凭证等。
2.5 “AI+边缘计算”，享受实时体验
边缘计算技术将计算任务推送到数据源附近执行，减少数据传输的延迟和网络带宽消耗。通过在边缘节点上部署实时AI计算任务，平台可以更快地处理和分析数据，并做出实时响应。这使得AI生成内容应用能够在数据源附近提供实时服务，提高用户体验和业务效率。
2.6 “AI+5G”，保障服务体验
简单的目标类识别工作可以在设备边缘侧进行，但预测分析、决策辅助类工作往往依赖于丰富的训练样本，这使得数据采集侧、数据分析侧、结果服务侧存在空间距离。为了保证用户体验感，必须缩短从需求提出到结果响应的时间差，而除了推理所消耗的时间外，距离传输也是重要的影响因素。在城市智能服务中引入5G、6G等新一代网络技术，可以保证需求传输、结果传输过程的网络稳定，降低数据丢包概率，缩短数据传输的时间。同时，针对特定频繁的应用，可以采用5G网络切片设置专属传输通道，在保证数据传输效率的同时降低数据泄露风险，保证数据安全。
2.7 “AI+大算力”，夯实智能底座
算力是AI技术进行海量数据分析的基础。随着数据量根据摩尔定律呈增长趋势，算力需求将越来越明显。在大算力的支撑下，AI 技术才能真正成为新型智慧城市的生产力，主要表现在以下3个方面：①计算机视觉层面，图像、视频类数据处理工作可以更频繁、更准确。例如，实现全域视频监测画面的实时违法行为识别，甚至进行实时违法预判并进行预警等。②自然语言处理层面，可以实现更成熟的语义转换、文本分析。例如，在热线客服上运用大模型交互技术，可以有效降低人力成本。③计算机视觉与自然语言处理融合层面，根据文字生成图片、根据文字生成视频可以更真实地模拟真实物理世界。例如，Sora大模型生成的视频可以发展成能够理解物理规律的有声视频等。
二 结 语
新型智慧城市是经济发展与人民美好生活的必然趋势，不仅是信息技术与城市现代化的深度融合，更是实现国家与城市协调发展的新生态。面向新型智慧城市发展趋势，总结了新型智慧城市建设的总体架构，并展望了“AI+”技术体系在新型智慧城市建设中的应用趋势，为各地新型智慧城市建设与创新应用提供参考依据，推进各级城市治理现代化发展，助力国家治理体系和治理能力现代化建设。
END 来源 | 通讯世界2024年11月《基于“AI+”技术体系的新型智慧城市建设研究》黄雨斯，肖恒辉
摘要：新型智慧城市是城市治理由数字化向智能化、智慧化转变的重要体现，是推进国家治理体系和治理能力现代化的重要内容。从智慧城市内涵及特征、国内外建设现状、总体架构等方面概述新型智慧城市的发展现状。将人工智能（artificial intelligence, AI）与物联网、大数据、大模型、5G、大算力等新一代信息技术相融合，展望“AI+”技术体系赋能新型智慧城市建设的发展蓝图。
关键词：人工智能；智慧城市；设计；展望
城市发展经历了数字城市、智慧城市阶段后，正式进入新型智慧城市的发展进程，而人工智能（artificial intelligence, AI）作为当今最具潜力的新一代信息技术，将引领新型智慧城市建设与发展。因此，探讨“AI+”技术体系，将为新型智慧城市的建设指明技术发展方向，有利于发达城市的积极探索和较落后城市的超前布局。
1.1 智慧城市内涵及特征
智慧城市源于2008年IBM公司提出的智慧地球理念。通常将智慧城市定义为把新一代信息技术充分运用在城市的各行各业之中的，基于知识社会下一代创新（创新 2.0）的城市信息化高级形态。智慧城市经历了数字城市、智慧城市、新型智慧城市3个阶段，在核心技术和主要目标方面存在以下3点差异：①数字城市运用计算机、网络空间、数据库等技术，实现从传统的纸质管理到信息化管理的转变，更注重信息化建设。②智慧城市运用物联网、AI、大数据、云计算等新一代信息技术，在信息化建设的基础上实现城市各类事部件的智能感知、智能处理和智能服务，更注重通过集约化建设实现统一智能管理。③新型智慧城市则在智慧城市的基础上，增加了数字孪生、元宇宙、区块链等技术，使得城市更像一个多维的生命体，同时更注重服务意识，以增强人民幸福感为根本出发点。
新型智慧城市包含以人为本、全面感知、智能协同、内生发展四大特征，分别强调了智慧城市建设的根本出发点、信息源范围、信息交互以及发展趋势，以营造人与自然和谐相处的生态绿色化、经济产业发展的服务化、基础底座服务的泛在化为发展三大动力。
1.2 智慧城市国内外建设现状
发达国家率先在产业转型和社会发展中，认识到智慧城市的前瞻性，相继提出智慧城市的战略举措。美国积极回应 IBM 公司提出的智慧地球理念，于2009年将其写入创新战略，并将爱荷华州迪比克市打造成了美国第一个智慧城市，同时科罗拉多州博尔德市和加利福尼亚州圣何塞市的智慧城市建设则更专注于电力、交通等某一特定行业。日本紧随其后，于2009年提出了“智慧日本战略2015”。2010年，欧盟出台“欧洲2020战略”，将“欧洲数字化议程”确定为欧盟促进经济增长的七大旗舰计划之一。
2013年1月，住房和城乡建设部公布了首批90个国家智慧城市试点名单。随后，中共中央、国务院印发《国家新型城镇化规划（2014—2020）》，发展改革委等八部委印发《关于促进智慧城市健康发展的指导意见》，引领了我国智慧城市建设发展工作。北京、上海、广州、深圳等一线城市率先启动智慧城市建设，属于智慧城市发展水平领跑者，目前处于信息化阶段，正在往智能化、智慧化阶段发展。西部较落后地区，受制于经济、技术等因素，智慧城市建设起步较晚，大多仍未完成信息化阶段建设，直接过渡到智能化建设的压力较大。
1.3 新型智慧城市建设总体架构
新型智慧城市建设遵循五横两纵的架构，横向依次为基础设施层、数据层、支撑层、应用层、用户层，纵向为信息安全保障体系、标准规范与管理体系。
1.3.1 基础设施层
基础设施层主要由通信设备、政务云和感知设备等基础设施组成，为智慧城市提供基础的计算、存储、网络、安全等相关运行环境。同时负责各种互联网平台与物联网设备的数据采集、传输、计算和存储。
1.3.2 数据层
数据层包含汇聚库、基础库、主题库、专题库。一般基础库对标为国家四大基础数据库，即自然资源和空间地理基础数据库、人口基础数据库、法人单位基础数据库、宏观经济基础数据库。
1.3.3 支撑层
支撑层为共性应用技术支撑平台，主要分为以下4个：①交互中台，包含融合通信、城市信息模型、统一身份认证等。②感知中台，包含视频共享、物联网管理等。③数据中台，包含数据汇聚、治理、共享交换、运营等。④AI 中台，包含算法、训练、推理、服务、运营等。
1.3.4 应用层
应用层主要分为以下 3 类：①惠民服务类，包含数字政府相关的民生、医疗、教育等政务服务。②城市治理类，包含城管、应急、交通、安防、水利、环保等城市治理相关应用。③产业发展类，主要关注经济发展，包含经济、金融、文旅等产业。
1.3.5 用户层
用户层主要是政府侧和群众侧。根据用途可以将政府侧细分为大屏（展厅、指挥作战等）、中屏（办公）小屏（移动办公）、单兵设备等。群众侧主要为移动端，用于办理业务及投诉上报。
“AI+”引领新型智慧城市发展蓝图
随着技术不断成熟以及国家在算力基础设施和应用创新上的政策支撑，AI 技术已经成为未来新型智慧城市发展的关键枢纽。因此，发展“AI+”技术体系，融合物联网、大数据、大模型、区块链、5G、大算力等新一代信息技术，将加快新型智慧城市的发展进程。
2.1 “AI+物联网”，摸清城市脉搏
物联网技术作为新型智慧城市建设的重要技术之一，将城市中所有感知设备与互联网结合起来，识别、定位和管理每个感知设备，实现对城市各部件的远程监视、自动报警、控制、诊断和维护，达到管理、控制、营运一体化。视频设备作为物联网的重要组成部分，在远程监视中起到关键作用，已普遍应用于城市执法、自然灾害监测、应急救援等城市管理工作中。物联网技术主要用于获取城市运行的定量监测数据，融入 AI 技术，可以根据需求对实时监测数据进行快速的边缘计算分析，以支撑管理、预警等工作。“AI+物联网”的优势主要体现在以下3个方面：①数据分析和预测。基于 AI 技术对物联网数据进行分析与预测，可以辅助城市管理工作。例如，通过视频图像分析快速识别违法行为，作为城市执法凭证。②设备管理与优化。基于AI技术可以快速分析物联网设备的工作状态，识别设备故障，并进行全局系统优化，起到降本增效的目的。③人机智能交互。对于需要人工干预的设备，使用AI技术，可以实现人与设备的智能交互，减少人工作业，提升工作效率，同时分析用户使用行为，进行个性化推荐，提升用户体验。
2.2 “AI+大数据”，辅助治理决策
数据要素作为新的生产要素，就像智慧城市智能体的生命血脉，表征了城市运行状态。目前智慧城市大多通过建设数据中台的举措，以期打破信息孤岛，实现各类业务系统的数据汇聚、治理、分析、共享与交换。然而，缺少信息挖掘的数据只是一堆无用的数字，这是目前数据要素市场化配置推进工作中的重难点。将AI技术与大数据技术进行融合，可以挖掘数据潜藏的深层信息，进而使数据的价值最大化。“AI+大数据”的优势主要体现在以下两个方面：①大数据治理。当前数据治理主要依靠人工，将AI技术融入数据治理中，完成数据去重、匹配、质检等工作，可有效推进海量数据的治理进程。②大数据分析。例如，在政府治理层面，将AI技术与经济调节、市场监管、社会管理、公共服务和生态环境保护等政府职能领域相结合，可以辅助城市管理者施策精准化，支撑行业管理精细化，赋能基层治理精确化，实现管理决策从经验导向转向数据驱动，不断提升城市治理科学化、精细化、智能化水平。
2.3 “AI+大模型”，升级服务模式
随着Chat GPT3.5的发布，大模型热潮席卷全球，而Sora大模型的出现，使得运用大模型模拟真实世界成为可能。基于“AI+大模型”加快智慧城市建设与发展是大势所趋，主要表现在以下3个层面：①基础设施层面。“AI+大模型”可以改善数据中心、网络环境、安全监测等基础设施的运维模式，同时可以辅助快速生成城市二维、三维地图，夯实智慧城市数字底座。②管理层面。相较于小模型，“AI+大模型”可以捕获更多的相关信息，使得趋势预测更精确，提高辅助决策的准确度。例如，车流量预测可以充分纳入手机定位信息、手机检索信息等，从而优化预测效果。③服务层面。“AI+大模型”衍生了更人性化的交互服务模式，使得固化的人机交互变得更生动灵活。基于“AI+大模型”的机器人具备理解能力，可以更好地理解用户需求，进而提供更贴切的服务。例如，在政策咨询方面，以往机器客服只能截取政策对应段落进行解答，需要用户根据政策进行自我理解，而基于“AI+大模型”的机器客服可以模拟线下窗口咨询服务，采用对话聊天模式一一解答用户问题，用户体验更佳。
2.4 “AI+区块链”，确保信息真实
数据驱动的决策分析依赖于真实的监测数据，一旦数据遭受人为篡改，则失去了数据表征信息的真实性，不利于指导城市治理决策。区块链技术是分布式的网络数据管理技术，利用密码学技术和分布式共识协议保证网络传输与访问安全，实现数据多方维护、交叉验证、全网一致、不易篡改，已成为达成产业链参与方互相信任的基础设施。AI 技术与区块链技术的融合，可以在保证数据真实性的基础上，开展数据价值的挖掘，实现数据驱动的有效决策分析“AI+区块链”主要应用于以下3个方面：①监测类。在大气环境、碳排放等监测工作中引入“AI+区块链”，可以基于真实的监测数据开展边缘分析，达到实时智能监测的效果。②分析类。大模型的出现带来多方数据的参与，而多源数据往往归属于不同持有者，为了保证基于多源海量数据开展联邦机器学习工作的真实有效性，需要引入区块链技术保证数据真实，获取各参与方的相关信任。③服务类。政府工作可以引入具备区块链防篡改技术的第三方服务以保证数据合法合规。例如，铁塔公司可以协助相关部门给使用者开具用电凭证等。
2.5 “AI+边缘计算”，享受实时体验
边缘计算技术将计算任务推送到数据源附近执行，减少数据传输的延迟和网络带宽消耗。通过在边缘节点上部署实时AI计算任务，平台可以更快地处理和分析数据，并做出实时响应。这使得AI生成内容应用能够在数据源附近提供实时服务，提高用户体验和业务效率。
2.6 “AI+5G”，保障服务体验
简单的目标类识别工作可以在设备边缘侧进行，但预测分析、决策辅助类工作往往依赖于丰富的训练样本，这使得数据采集侧、数据分析侧、结果服务侧存在空间距离。为了保证用户体验感，必须缩短从需求提出到结果响应的时间差，而除了推理所消耗的时间外，距离传输也是重要的影响因素。在城市智能服务中引入5G、6G等新一代网络技术，可以保证需求传输、结果传输过程的网络稳定，降低数据丢包概率，缩短数据传输的时间。同时，针对特定频繁的应用，可以采用5G网络切片设置专属传输通道，在保证数据传输效率的同时降低数据泄露风险，保证数据安全。
2.7 “AI+大算力”，夯实智能底座
算力是AI技术进行海量数据分析的基础。随着数据量根据摩尔定律呈增长趋势，算力需求将越来越明显。在大算力的支撑下，AI 技术才能真正成为新型智慧城市的生产力，主要表现在以下3个方面：①计算机视觉层面，图像、视频类数据处理工作可以更频繁、更准确。例如，实现全域视频监测画面的实时违法行为识别，甚至进行实时违法预判并进行预警等。②自然语言处理层面，可以实现更成熟的语义转换、文本分析。例如，在热线客服上运用大模型交互技术，可以有效降低人力成本。③计算机视觉与自然语言处理融合层面，根据文字生成图片、根据文字生成视频可以更真实地模拟真实物理世界。例如，Sora大模型生成的视频可以发展成能够理解物理规律的有声视频等。
结 语
新型智慧城市是经济发展与人民美好生活的必然趋势，不仅是信息技术与城市现代化的深度融合，更是实现国家与城市协调发展的新生态。面向新型智慧城市发展趋势，总结了新型智慧城市建设的总体架构，并展望了“AI+”技术体系在新型智慧城市建设中的应用趋势，为各地新型智慧城市建设与创新应用提供参考依据，推进各级城市治理现代化发展，助力国家治理体系和治理能力现代化建设。
来源 | 通讯世界2024年11月《基于“AI+”技术体系的新型智慧城市建设研究》黄雨斯，肖恒辉
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联盟简介 /Profile/
中关村智慧城市信息化产业联盟（ZhongGuanCun Smarter City Information Industry Alliance ，简称SCIIA）是成立于2015年，具有独立法人资格活动地域为全国的4A级社会组织，现有成员单位涵盖国内外智慧城市领域科研、制备、应用、检测和服务等方面的知名机构、大学、企事业单位。
SCIIA旨在全球范围内开展智慧城市有关合作，加速扩大产业集聚，积极致力于绿色数字中国和未来智慧社会的新型基础设施建设，打造国际化的高质量智慧城市产业生态圈。
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