摘要：《国务院“十四五”数字经济发展规划》提出深化新型智慧城市建设，智慧城市建设的感知、以人为本等特征离不开人工智能的加持，本文浅析人工智能技术在智慧城市建设中的应用及未来前景，以期推动人工智能技术在智慧城市建设中的深度融合。

0 引言

中央“十四五规划”与“二〇三五年远景目标”对 “数字中国”相关建设进行了谋划部署。在此基础上，国务院于2022年发布了《国务院“十四五”数字经济发展规划》[1]，进一步提出要继续推动智慧城市建设、深化城市数据整合、共享与业务协同，增强城市综合管理与综合服务能力，在数字新技术融合背景下，我国智慧城市建设的数量快速增加[2]。

1 智慧城市建设特征

大数据、物联网、空间地理信息集成、云计算等新一代信息技术是智慧城市发展的基石，智慧城市建设旨在以城市信息化建设为核心，开辟城市规划、建设、管理和服务等的智慧化新模式，强调创新、人工智能和大数据。

智慧城市有以下四个基本特征：

（1）深入全面的感知。利用传感技术，对城市管理各方面实现全面监测与感知。

（2）宽带泛在的互联。借助于“物联网”与互联网系统的连接与融合，用数据整合出城市核心系统的运行实况，从而使基础设施变得“智慧”。

（3）智能融合的应用。得益于智慧的基础设施，城市核心系统及其参与者可实现和谐高效的运作，实现城市运转的最佳状态。

（4）以人为本的可持续创新。在智慧设施基础上，充分调动政府、企业及个人进行相关技术的创新应用，为智慧城市发展提供不竭的动力。

这些特征的实现，离不开人工智能技术的加持。

2 人工智能助力智慧城市建设

进入二十一世纪，随着互联网、物联网、大数据、云计算等信息技术的发展，深度学习技术的不断改进，及泛在感知数据和图形处理器等计算平台的应用，极大地推动了人工智能领域的飞速发展，诸如语音识别、图像分类、智能客服、推荐系统、自动驾驶等人工智能技术，不断的改进完善，目前已顺利落地应用，并迎来了爆发式的增长。

自2012年AlexNet在ImageNet Large-Scale Visual Recognition Challenge（ILSVRC）大放异彩，深度学习技术引领了人工智能的新一轮发展热潮。将人工智能应用于城市治理，形成了“城市大脑”，其核心是信息采集与信息处理两部分。信息的采集是利用传感技术，通过在城市大规模部署传感器、摄像头及传输网络，采集城市各个系统的大量数据。而信息的处理则是利用人工智能技术，对采集到的海量数据借助深度学习等各类 AI 算法，训练出感知和决策的算法模型，实现城市的精准管控与最优决策[3]。

此外，人工智能的发展还可助力海量数据进行高效分析，从而助推数字化应用的发展[4]。数据海量体现在：频率从低转高、颗粒度从粗到精、维度从面到点等方面。数据的分析与应用，体现在对海量数据进行系统化的分析，其中不仅是数据的统计运算，更需要识别风险因素与智能化的响应。这些对应用技术的要求越来越高，借助人工传统的定性的判断方法低效且无法完全实现，必须要充分采用自然语言处理、机器学习、深度学习等人工智能技术来实现数字化应用水平的迭代与提升[5]。

3 智慧城市建设中的人工智能应用

3.1 智慧政务服务管理

人工智能在公共卫生、公共安全、公共服务、应急管理等领域都有较多应用，可实现突发公共事件的快速响应和联动处置。

在公共卫生领域，可根据个人健康数据，进行健康评估和风险预测；通过机器学习和深度学习技术分析医学图像，可进行疾病诊断；根据患者个体特征、基因组信息以及历史数据，推荐个性化的治疗方案；实时监控传染病疫情提供预警系统，快速识别高风险群体并实施干预措施等。

在公共安全领域，在地铁、公交、机场、火车站等公共场所的摄像头，结合视频技术和AI技术，再结合大数据技术，将犯罪信息联网，能及时发现并处理潜在的安全问题，并增加了震慑力度，加快了侦破力度。

在公共服务领域，申请护照，更换身份证等支持线上一网通办，一个APP解决政府办事难。

在应急管理领域，积水路段实时监控，空气、噪声监测指标监测，水域的水质监测等对改善宜居环境提供了技术支撑。

3.2 城市智能交通管理

人工智能在交通控制、路网建设、便捷出行等领域的应用也日益广泛。

在交通信号控制方面，可分析实时交通数据，并预测交通流量，动态调整信号灯配时，减少交通拥堵。

交通路网建设规划方面，可分析历史数据，并预测特定事件等因素对交通的影响，从而预测未来交通需求与模式，为城市交通路网建设规划提供依据；同时检测人行道和自行车道使用情况，优化路网道路设计。

出行路线及方式优化方面，可智能预测公共交通需求，合理安排班次与路线；可提供实时公交信息，协助乘客规划行程。

此外在自动驾驶领域、交通安全管理领域、智慧停车管理领域，人工智能皆做出了不俗的贡献。

3.3 智慧环境、能源管理

人工智能可用于智能电网的运行和维护，提高电力供应的可靠性和效率；智能照明系统可以根据周围环境变化动态调节亮度。还可以通过数据分析预测能源消耗模式，优化能源储存与调度。

在灾害预警与应急响应方面，可用于地震、洪水等自然灾害的预警，提前疏散人群。在灾难发生后，利用无人机和卫星图像识别技术评估损失情况，指导救援工作。同时可以帮助检测水管泄漏、道路损坏等问题，提高维修效率。

在节能减排方面，追踪企业和个人的碳足迹，推动节能减排，图像识别技术检测非法倾倒行为，保护环境。AI帮助分类和处理废弃物，提高回收利用率。

4 结束语

这些应用展示了人工智能如何在各个领域提升城市的智能化水平，但这只是人工智能在智慧城市建设中的一部分。随着技术的进步，我们可以期待更多创新的应用出现，进一步推动智慧城市的发展。同时，研究也应关注隐私保护、算法公平性以及确保AI系统的稳定性和安全性等问题。

参考文献：

[1]国务院.国务院关于印发“十四五”数字经济发展规划的通知（国发〔2021〕29号）[EB/OL]（2022-1-12）[2023-12-2].https：//www.gov.cn/zhengce/content/2022-01/12/content_5667817.htm

[2]刘涛，范毓婷.人工智能时代智慧城市与城市大脑建设的挑战与局限性[J].信息通信技术与政策， 2021（5）：4.

[3]董明明.人工智能影响下智慧城市建设研究[J].现代商业， 2020（32）：3.

[4]罗志刚，钱同惠，王嘉前，等.人工智能在智慧城市建设中的应用浅谈——以武汉市为例[J].智能建筑与城市信息， 2021， 000（001）：50-52.

[5]芦升.人工智能助力智慧城市的建设与发展研究[J].大连干部学刊， 2020， 36（2）：5.

作者简介：侯丽（1983.09-），女，汉族，湖北省武汉市人，研究生学历，讲师职称，现任武汉商学院机器人工程专业教师，主要研究方向：人工智能、机器学习 、计算机视觉