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• 作者：BWIN·必赢
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• 发布时间：2025-04-08 11:27
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【概要描述】

　　将来的城市AI不只是算法取数据的狂欢，更是一场市平易近参取的“陌头尝试”。正在康奈尔取Urban AI的深度对话下半场，聪慧城市的拼图逐步完整——从交通模子到树木护理，从本钱博弈到地缘叙事，AI正以多元姿势融入城市的毛细血管。用两款开源APP掀起树木照护：市平易近通过“Gieß den Kiez”为80万棵树浇水打卡，而“QTrees”则用AI预测干旱风险，让灌溉更科学。当街边梧桐成为数据节点，AI不再是冷冰冰的算法，而是市平易近取天然协做的“绿色纽带”。投资人Paul Healy婉言，城市AI项目周期长、报答慢，却因政策盈利取劳动力欠缺送来起色。从预测管道毛病的Urbint，到冲击违规短租的Deckard，本钱正将AI变为“城市大夫”，正在根本设备取管理缝隙中寻找立异暗语。Ana ChubinidzeAI背后的价值不雅博弈：美国打制“办事型城市”，市平易近是客户；欧盟聚焦生态取现私，手艺为让；中国奉行“平安城市”，用换次序。聪慧城市不只是手艺试验场，更是认识形态的无声疆场。结论曲指焦点——城市AI的成功不正在于简化复杂性，而正在于“取紊乱共舞”。无论是Replica的交通推演，仍是的树木众包，手艺都正在放大市平易近的能动性。最好的聪慧城市，大概不是算义的乌托邦，而是让每个街角的故事都能被听见的“共生体”。当AI学会卑沉当地基因，城市的将来才实正有了炊火气。正如大大都城市系同一样，交通收集可能复杂又复杂。虽然存正在这种复杂性，城市规划师仍勤奋通过不竭进行需要的点窜，以确保交通和出行系统可以或许高效地办事于人们。因而，他们寻求方式简化交通系统的多面性，从而更好理解复杂的潜正在过程和动态。各类交通建模手艺（即以笼统化交通系统的特殊性来估量并建立交通系统的环节构成部门）有帮于实现这一目标。利用这些东西，规划师能够回覆相关人们若何、正在何处以及为何出行的问题，以便更好地领会现有系统并为将来的变化做出规划。因为取保守交通建模手艺（出格是“基于行程的模子”的模子子集）以及相关输入数据集所联系关系的某些，它们往往发生过时的成果，而且供给的是相当宏不雅的交通流动趋向。然而，新型城市数据源的可用性、体量和笼盖范畴的添加，使得一种新的交通建模形式得以呈现：“基于勾当的模子”（Activity-Based Model：ABM）。正如Replica的高级处理方案工程师Arthur Getman正在本中所描述的那样，他正正在操纵大数据和人工智能鞭策美邦交通建模的将来。Replica寻求通过两种体例改善这一范畴：一是利用更多当前数据加强阐发，二是答应规划师对数据进行细分，并逃踪特定人群群体的路程。美国的交通模子凡是大量利用美国生齿普查局的数据及相关衍出产品，以及通勤查询拜访，这些数据的更新频次很是低。而Replica则利用笼盖手机数据、连网车辆数据、乐趣点数据、消费者和居平易近数据、经济勾当数据和交通量计数数据等专无数据源，此中大部门能够近乎及时获取。Replica拾掇并连系这些数据源取公开可用的数据，如OpenStreetMaps数据和GTFS消息源，以完美关于建成的消息。通过利用这些数据源，Replica可以或许施行高度详尽且有时效性的阐发。Replica设想了很多人工智能算法，以提高他们所获得数据的适用性。起首，他们操纵生齿统计数据拟合生齿，使用生成模子等手艺来估量家庭内部关系，以及个性化锻炼东西来确定每个家庭的典型工做、栖身和学校。为了模仿建成，Replica利用OpenStreetMap（OSM）数据来支撑多模式径规划引擎。正在模仿了生齿数据和数据做为基于勾当的模子（ABM）的输入后，Replica利用三品种型的机械进修模子来预测合口正在建立空间中的挪动环境：一种是勾当序列模子，用于模仿个别选择的勾当；一种是地址选择模子，用来模仿个别可能前去的分歧勾当地址；还有一种是交通体例选择模子，用于表示个别可能为其出行选择的交通体例。取这种高度细致的方式比拟，保守的模子往往缺乏脚够的数据来切确预测行程消息，它们凡是只能供给大致的区域间起讫点的联系和根基的生齿统计数据。Replica的方式独有的这种特定性使其使用于美国的很多案例，出格是正在将公允视角纳入交通规划方面。图文：自行车、行人及微型交通需求指数——地铁和SIR车坐：此需求指数按照八种加权要素将地铁坐分成五个层级。鉴于生齿及就业稠密度对需求影响显著，因而曼哈顿及周边区域的地铁坐点显得尤为主要。图文：自行车、行人及微型交通平等指数——地铁和SIR车坐！此平等指数按照生齿统计要素将地铁坐点分为五个层级。纽约市道交通规划中，纽约市交通部（NYC DOT）出格关心的投资优先区域也包罗正在图中。由于要改善自行车、行人和微型交通东西利用者的出行前提，需要多方协调。大城市运输署（MTA）和纽约市交通部（NYC DOT）正在优先级上连结高度分歧，两个机构将继续合做，以改善交通设备的可达性。跟着立异性地引入城市大数据源，基于勾当的模子（ABM）不只正在其立异方式上代表了城市人工智能的将来，还正在其加强能力上阐扬感化。由于这些模子能模仿生齿特征和偏好以及特征，所以能够通过调整任何输入值来预测响应的成果。因而，基于勾当的模子（ABM）很是适合于场景建模使用，好比估量因为生齿变化或就业动态变化可能导致全市交通行为变化。基于勾当的模子（ABM）还能够让规划者测试政策或建成的调整，从而使他们可以或许充实领会这些变化若何影响城市交通模式。因而基于勾当的模子（ABM）不只有帮于塑制交通的现实成长的将来，同时也代表了一种手艺将来。不外，Getman出格强调了将保守数据收集方式取合成数据连系利用做为获取实正在环境消息来历的主要性。鉴于通勤查询拜访具有较高的实正在性和切确度，它们成为了校正模子数据的一个精确数据源。然而，像Getman展现的那样，AI方式正在填补采样数据的空白方面具有很大的适用性，确实促成了更为定制化的交通系统干涉办法。城市树木为城市居平易近供给了诸多益处。因而，人们有需要领会并关怀其城市丛林。正如Sarah Beery正在《城市人工智能的将来》第4节中所展现的那样，人工智能正塑制一个将来，正在这个将来中，高贵且耗时的树木普查能够被从动化，使城市可以或许更轻松地对本市内树木的地舆和品种分布构成普遍而全面的领会。可是，一旦获得了全面的树木库存数据，城市该当如何确保树木的健康呢？Julia Zimmermann和Technology Foundation Berlin以及CityLAB Berlin的团队开辟了两款使用法式，使市平易近和都能操纵的树木数据来确保城市丛林的健康。正在这一过程中，他们操纵人工智能手艺从头设想了树木照护和灌溉的优先挨次，以支撑更绿色的城市将来。虽然树木提拔了城市居平易近的糊口质量并带来很多积极效益，但人类无意间对城市丛林形成了压力和损害。正如Zimmermann所分享的，很多间接由人类勾当惹起的挑和使得城市中的树木发展变得愈加坚苦。障碍了脚够雨水渗入土壤；人类对树坑的误用（例如，将汽车停放正在或正在储存家庭用品），可能会损害树木和根系；树木四周的建建和开辟勾当将土壤压实，可能影响土壤中的氧气程度；狗尿和道撒盐可能改变土壤的化学成分；以及玻璃窗和摩天大楼的反光，加强结局部地域的热量，根基上灼伤了附近的树木。除了这些城市挑和之外，天气变化效应，即温度上升、热浪以及降水模式的变化和干旱，也对树木的生命力带来了额外压力。鉴于这些要素使城市树木的愈加，它们需要额外的帮帮以连结健康，并继续供给对城市居平易近无益的绿荫。为了支撑城市树木照护工做，Zimmermann和Technology Foundation Berlin以及CityLAB Berlin的团队开辟了两款开源使用法式：Gieß den Kiez和QTrees Baumblick。这两款使用法式都旨正在押踪和推进城市树木照护工做，但各有分歧的方式。Gieß den Kiez操纵社区取树木之间已有的关系来协调灌溉工做。多年来，居平易近自觉承担了额外的灌溉使命，特别是正在树木因干旱受影响的时候。然而，他们以很随便的体例进行这一工做。现正在，通过Gieß den Kiez，跨越800，000棵城市树木正在互动地图上可视化展现。通过点击每棵树，市平易近不只能够摸索的树木种群，获取每棵树的品种、春秋和水分需求消息，还能够通过使用法式照应和给他们最喜好的树木浇水。因而，邻人们对树木照护工做变得公开通明。通过这种体例，居平易近能够避免对树木的过度或不脚浇水，并环绕确保城市丛林持续健康构成了一个社区。CityLAB Berlin还建立了一个的Slack工做空间，以便于社区浇水者之间的沟通和协调。但有一个妨碍：这个平台到目前为止只是基于树木的春秋估算该当浇几多水。这就是量化树木（QTrees）的由来。QTrees 是一个由联邦部赞帮的研究项目，由手艺基金会担任协调，并取 Birds on Mars GmbH 和米特区 绿化部分配合实施。该项目旨正在通过供给一个基于人工智能的预测模子来确定何时为城市树木浇水，从而减轻天气变化对城市树木的影响。QTrees 采用基于机械进修的预测算法，考虑了树木的一系列健康目标，包罗树种和树龄、浇水数据、天据、暗影指数数据、的树木受损消息以及土壤张力传感器数据，以预测哪些树木最有可能面对风险，需要额外护理才能连结健康。环绕一棵树的所有消息最终城市正在使用法式 Baumblick 中显示出来。有了模子前往的预测成果，公共办理者和平易近间集体就能够有针对性地对最需要的树木进行干涉。将人工智能融入城市林业办理是该范畴的一项变化，它改良了以往确定树木养护优先次序的方式。Zimmermann认为，尺度方式（如遵照尺度化法则）会导致优先浇灌濒危程度较低的树木，而其他方式（如蒸散模子）则包含太多假设，缺乏具体的针对性。物联网传感器的普及为我们供给了更多有用的及时数据，但因为传感器和收集手艺的成本及其对空间和影响，这种体例不易大规模利用。然而，QTrees 方式能够让城市丛林办理者操纵过去每种方式的长处做出决策，同时操纵人工智能降服一些错误谬误。Gieß den Gieß履历了三个很是干燥因此需求量大的夏日，而QTrees使用法式将于2023岁首年月正式推出。Zimmermann的工做沉点是扩大其笼盖面和正在市政中的接管度。整个团队出格强调要正在GitHub上供给他们的使用法式的开源代码，并操纵市政的数据，但愿以外的城市也能建立这些使用法式的适配版本，以支撑本人城市的树木护理工做。人工智能曾经渗入到很多范畴，从底子上改变了我们的决策、运营和行为体例。然而，虽然其他行业正在运营中采用人工智能手艺的势头迅猛，面向城市的项目和用例的推广速度却迟缓得多。Paul Healy将这种差别归因于城市范畴取贸易范畴正在人工智能手艺金融化能力上的差别。他的公司Commonweal Ventures寻求投资推进人工智能利用的机遇，以激励正在可持续经济（包罗洁净能源和去碳化）和宜居社区（包罗交通、根本设备、房地产、城市办事和管理）范畴的快速立异。正在本集中，Healy将会商若何通过资金和优先挨次的调整来鞭策人工智能的实施和城市立异，从而实正塑制我们城市的将来。跟着集中精神提高可持续性，城市成为立法和拨款的次要场合。各类立法授权为人工智能驱动的手艺创制了新的市场。例如，正在纽约市和其他曾经实施建建能耗上限的处所，建建业从对无效和降低能耗有了新的需求。这种需求为科技公司开辟和改良可操纵人工智能进行大规模和优化的平台打开了大门。此外，相关的立法工做也为绿色能源、去碳化以及根本设备的修复和改善工做分派了大量资金。获得这些资金的开辟商和是立异人工智能手艺的第二个需求来历，这些手艺能够提高他们所建制的系统和布局的机能。最初，近期劳动力市场呈现欠缺，因而有需要利用可以或许提高现有劳动力能力和效率的手艺。有了这些支撑城市立异市场的外部要素，一些科技公司曾经抓住机缘，以奇特的立异体例将人工智能使用到城市管理和根本设备问题中。风火轮：为什么热力求是政策制定者的胡想东西：政策制定者所控制的最无力的东西之一就是汗青数据 ，这些数据能够申明哪些地域是微型交通车辆利用最多的地域，我们很骄傲地引见三张新的热力求，正好能做到这一点。正在过去十年中，聪慧城市（通过使用物联网（IoT）传感器和人工智能手艺而扩张的城市核心）的扶植已成为全球城市成长的趋向。某些国度和城市正在塑制聪慧城市抽象并影响其他国度实施方面已成为环节脚色。正在本末节，Adalan AI公司的Ana Chubinidze分享了国际好处相关方制定的计谋叙事若何影响城市人工智能的成长。正如Chubinidze指出的那样，也正如手艺理论学者经常描述的那样，手艺并不是中立的。手艺包含价值不雅，而价值不雅则是手艺运做的现实框架（Welchel，1986年）。同样，人工智能做为一种间接取社会互动的手艺形式，也带有本身的根基价值不雅和地缘取向。除此之外，Chubinidze还留意到，国际好处相关朴直越来越多地将城市手艺为计谋资产，以及影响力和东西。正在以城市为从的将来，城市的主要性日积月累，领会鞭策城市人工智能手艺和相关手艺的力量也变得至关主要。为此，Chubinidze取Urban AI研究人员合做，阐发了正在美国、欧盟和中国三种叙事布景下鞭策城市手艺成长和实施的计谋叙事。正在美国叙事布景下，Chubinidze发觉了一种操纵聪慧城市手艺和人工智能推进 办事型城市 成长的趋向。正在这种自下而上的模式中，市平易近既是客户又是配合出产者，对为满脚本身需求所成立的系统具有影响力。美国处所将城市视为一个办事平台，为满脚居平易近需求而存正在。这种管理体例深受大卫·哈维（David Harvey）提出的城市创业概念的。因而，大大都项目都操纵私营企业或公私合做伙伴关系来鞭策项目标实施。这种聪慧城市的叙事体例凸起了美国居平易近正在手艺决策中的定位，以及受市场影响对公共办事中办事要素的强调，居平易近期望城市的存正在是为了高效、 无效地为他们办事。正在欧盟叙事布景下，Chubinidze描述了一种环绕生态和现私的计谋叙事的呈现。美国的沉点是优化城市勾当，正在降低运营成本的同时提高居平易近的糊口质量，而欧盟则优先考虑操纵手艺使城市脱碳，同时城市生物多样性和现私。正在这一叙事中，人工智能优化了资本节约、能源和水耗损的和调理，并提高公共交通效率以削减私家汽车的利用。参取和数据现私也是欧盟的考虑要素，欧盟正在手艺实施方面采纳了以报酬本的方式。因而，欧盟的沉点也正在于确保居平易近的选择权，而不是将视为需要办事的客户。这种叙事反映了欧洲改善现有建建元素的希望，以支撑更环保、更宜居的将来。最初，Chubinidze通过中国奇特的话语系统来描述中国计谋叙事的特点：平安城市。正在这种模式下，传感器和人工智能手艺旨正在人们的行为，推进城市平安取社会协调。取美国和欧盟的实施体例分歧，中国采用的是一种自上而下的城市科技管理体例。国度担任办理包罗100多个城市正在内的平安城市项目，并选择将处所管理要素集中化和从动化的算法。为此，中国采纳了高度以手艺为核心的方式，开辟、试点和出口国内立异手艺。除了出产新手艺，中国还寻产轨制性学问，指点其他国度的城市若何利用中国的设备并按照中国的方式实施本人的平安城市。通过领会文化认识形态和计谋叙事正在处所层面影响手艺实施的分歧体例，以及世界分歧地域的城市之间正在手艺和学问转移方面的关系，研究人员和人工智能开辟者能够更好地领会各类人工智能市场若何成长和塑制城市糊口。此外，领会城市手艺的区域成长背后的叙事体例也能够这些手艺取城市居平易近的互动体例，反之亦然。达到这种程度的领会，可推进评估取城市人工智能项目相关的风险和外部效应成为可能，以确保更顺畅、平安和合适伦理的实施。跟着21世纪的城市正在手艺实施、管理和交际方面具有更多自从权，这种阐发将变得越来越主要。我们能从对城市人工智能将来的摸索中学到什么？我们可否看到分歧国度和学科的成长模式或配合趋向？我们能否发觉了城市好处相关方的配合关心或热情？Ron Brachma、Michael Batty和Anthony Tonwsend正在引见中强调的第一个概念是城市的内正在复杂性。正在系统层面，复杂性意味着城市是由彼此联系关系但仍然自从的从体的行为塑制而成的。这种个别层面的并不料味着城市是一个紊乱的空间，而是指城市次序是通过一种自下而上的动态来实现的；城市次序通过人取城市的不竭互动而不竭成长和更新。这种城市复杂性可被视为城市人工智能的前沿。正在计较层面，它强调人工智能需要可以或许理解不竭变化的环境，并顺应不成预测的事务。人类你可以或许传送微妙的寄义：一个眼神可能意味着行人要过马。人类也会以意想不到的体例步履：人行道上挪动的一棵树可能是一个穿戴万圣节服拆的孩子，而不是一棵实正挪动的树。这些城市场景需要 常识 来很好地舆解和处置。虽然这种能力对人类来说是显而易见的，但对人工智能来说却远非不言自明。现实上，一些研究人员认为，常识 可能只要通用人工智能（Artificial General Intelligence）才能获得——人工智能能够施行人类能够施行的任何使命。具体来说，这意味着城市人工智能可能需要颠末计较（再）进化才能完全实现和靠得住（第1末节）。本系列收集研讨会提出并研究了取城市内正在复杂性相关的其他前沿问题，包罗形成城市系统的各类从体。城市由浩繁好处相关方构成，他们的好处和时间性各不不异，有时以至彼此对立。私营企业和草创企业次要以会计年度（12个月）为根本规划计谋，而公共机构和处所凡是有更长的时间框架（5至7年）。这种时间上的错位，再加上正在城市中摆设产物或办事所需的本钱稠密度，使城市立异变得愈加复杂，获得资金的风险也更高（第7节）。从Brochmans的概念来看，这意味着城市人工智能需要少花钱多处事。本文摸索的最初一个范畴是城市人工智能的维度。城市人工智能是性的，既是受监管的手艺，也是的东西（第8节）。城市人工智能的架构、这取决于本地的规范和监管。例如，正在中国城市的天空中能够看到城市无人机，但正在很多欧洲城市却看不到。相反，城市人工智能能够（从头）塑制本地行为并影响城市管理，正如现正在出名的 Waze 案例所表白的那样。这些要素对城市手艺的可扩展性和空间性提出了质疑。能否所有城市都能利用以及该当利用同样的使用或拼车办事？当场方从权和城市性而言，巴黎、纽约或波哥大能否实的该当由不异的手艺系统来设想和规划？这些关于可扩展性和空间性的问题将一个城市的根基现实推回到最前沿：城市是当地化的布局。因而，城市人工智能属于定位手艺。这里提出的前沿往往被视为需要消弭的妨碍。过去，立异者试图简化城市或强化手艺，使其正在城市中阐扬感化。然而，为 城市人工智能的将来 系列供给看法的专家们却提出了另一种方式。他们没有提出简化城市，取其说他们正在加强手艺系统，不如说他们正在展现若何付与代办署理利。正在 Replica（第5节）和 CityScope（第4节）引见的项目中，我们看到了这些方式的使用。正在这两个案例中，城市人工智能都被用来更好地舆解城市动态和行为模式。这些手艺并没有回避复杂性，而是操纵复杂性为多个好处相关方供给可操做的洞察。同样，比利时的 Telraam 项目（第2节）和的 QTrees 打算（第6节）也支撑人类自治--操纵城市人工智能付与市平易近。第一个案例展现了为市平易近配备低成本传感器，付与社区众包和阐发挪动数据的能力，从而推进自下而上的决策过程。第二个案例展现了通过供给消息，使人们可以或许集体监测和照应城市里的树木，从而对城市资本进行协同管理。该系列的从讲者不只了城市人工智能的将来，还告诉我们什么是城市人工智能。他们展现了若何操纵空间性开辟情景手艺。他们勤奋操纵无限的能力开辟俭仆的计较系统。他们想象出能付与人们力量的成心义的手艺。通过做这些，他们为一种新的立异体例铺平了道，正在这种立异体例中，城市的复杂性不是被视为需要消弭的妨碍，而是一种值得欢送的挑和。通过呈现这些将来，本系列的实践者们展现了人工智能城市化的意义。