概述
人工智能通过将传感器和移动数据转化为更明智的决策，帮助城市管理交通、能源、废物和增长。如果做得好，可以减少拥堵和排放；如果做得不好，监视就会变得代价高昂。
城市规划和智慧城市中的人工智能将人工智能应用于特定领域的环境中，在这些环境中，法规、运营和风险承受能力强烈影响着设计选择。
深入探讨
智慧城市通过摄像头、道路传感器、智能电表和联网车辆来监测城市环境，然后使用人工智能来优化其运行方式。自适应交通信号灯（例如在西雅图和加尔各答等城市部署的 Google 绿灯计划）使用人工智能来重新调整灯光时间并减少走走停停的驾驶和排放。机器学习可以预测电力和水的需求，平衡电网与可再生能源，并有效地安排垃圾车的路线。规划者在建造之前使用数字孪生（城市的虚拟模型）来模拟新的交通线路或洪水；新加坡的“虚拟新加坡”就是一个典型的例子。生成工具绘制分区和建筑布局草图。多伦多的 Sidewalk Labs 项目因数据隐私的强烈反对而于 2020 年被取消，这表明公众信任和治理与技术一样重要。
技术洞察
数字孪生是物理基础设施的不断更新的虚拟副本，由实时物联网传感器数据提供，用于在现实世界中采取行动之前运行“假设”模拟。自适应交通控制将十字路口视为优化问题 - 通常使用强化学习或基于模型的控制 - 根据实时车辆数量调整信号时序，以最大限度地减少整个网络的总延迟，而不是一次一个灯。
掌握城市规划和智慧城市中的人工智能
人工智能通过将传感器和移动数据转化为更明智的决策，帮助城市管理交通、能源、废物和增长。如果做得好，可以减少拥堵和排放；如果做得不好，监视就会变得代价高昂。城市规划和智慧城市中的人工智能将人工智能应用于特定领域的环境中，在这些环境中，法规、运营和风险承受能力强烈影响着设计选择。为了建立深入的理解，请将城市规划和智慧城市中的人工智能视为一种运营模型，而不是单一功能：定义期望的结果，澄清假设，并将系统可以可靠地完成的任务与仍需要专家判断的任务分开。
在实践中，在城市规划和智慧城市中使用人工智能的强大团队将技术能力与领域政策、可审计性和一线决策相结合。他们记录明确的成功标准，根据实际数据和工作流程进行测试，并根据观察到的失败模式而不是一次性基准测试胜利进行迭代。这就是理论理解转变为跨产品、政策和运营的持久能力的地方。
行业背景决定了人工智能创意能否与现实接触。同时，监管要求可能会使原本强大的原型失效。最具弹性的方法是将实验速度与治理规则结合起来：运行试点、捕获证据、发布决策日志，并随着模型行为、用户期望和监管要求的发展不断更新保障措施。
战略影响
行业背景决定了人工智能创意能否与现实接触。
行业背景决定了人工智能创意能否与现实接触。在高质量部署中，这会转化为可衡量的操作规则、所有权边界和定期审查仪式，以便团队可以增强信心，而不是扩大模糊性。
领域约束会影响可接受的错误率和监督模型。
领域约束会影响可接受的错误率和监督模型。在高质量部署中，这会转化为可衡量的操作规则、所有权边界和定期审查仪式，以便团队可以增强信心，而不是扩大模糊性。
成功的部署使技术能力与一线工作流程保持一致。
成功的部署使技术能力与一线工作流程保持一致。在高质量部署中，这会转化为可衡量的操作规则、所有权边界和定期审查仪式，以便团队可以增强信心，而不是扩大模糊性。
现实世界的实施
Google 的绿灯计划使用人工智能重新调整西雅图和加尔各答等城市的交通信号时间，减少走走停停的驾驶和排放
新加坡的“虚拟新加坡”数字孪生让规划者在建造前模拟交通、太阳能潜力和人群流动
人工智能预测电力和水需求，以平衡电网与可再生能源并减少浪费
巴塞罗那和其他城市使用物联网传感器来优化街道照明、停车和垃圾收集路线
实施模式
人工智能在城市规划和智慧城市的实践
Google 的绿灯计划使用人工智能重新调整西雅图和加尔各答等城市的交通信号时间，减少走走停停的驾驶和排放。
Google 的绿灯项目使用人工智能重新调整西雅图和加尔各答等城市的交通信号时间，减少走走停停的驾驶和排放。当团队预先定义质量阈值、为边缘情况保留人工升级路径并随着时间的推移跟踪生产力增益和错误成本时，通常会获得更好的结果。
人工智能在城市规划和智慧城市的实践
新加坡的“虚拟新加坡”数字孪生让规划者可以在建造之前模拟交通、太阳能潜力和人群流动。
新加坡的“虚拟新加坡”数字孪生让规划者可以在建设之前模拟交通、太阳能潜力和人群流动。当团队预先定义质量阈值、为边缘情况保留人员升级路径并跟踪一段时间内的生产力提升和错误成本时，通常会获得更好的结果。
人工智能在城市规划和智慧城市的实践
人工智能预测电力和水需求，以平衡电网与可再生能源并减少浪费。
人工智能预测电力和水的需求，以平衡电网与可再生能源并减少浪费。当团队预先定义质量阈值、为边缘情况保留人工升级路径并跟踪一段时间内的生产力增益和错误成本时，通常会得到更好的结果。
人工智能在城市规划和智慧城市的实践
巴塞罗那和其他城市使用物联网传感器来优化街道照明、停车和垃圾收集路线。
巴塞罗那和其他城市使用物联网传感器来优化街道照明、停车和废物收集路线。当团队预先定义质量阈值、为边缘情况保留人工升级路径并跟踪一段时间内的生产力提升和错误成本时，通常会获得更好的结果。
风险与防护栏
监管要求可能会使原本强大的原型失效。
历史数据可能会编码损害特定社区的偏见。
遗留系统可能会造成集成瓶颈和隐性成本。
实施路线图
让领域专家参与从问题框架到评估的整个过程。
让领域专家参与从问题框架到评估的整个过程。将每个步骤视为证据门：如果不满足标准，则暂停推出，缩小差距，然后再扩大使用。
在启动前设计审计跟踪和文档。
在启动前设计审计跟踪和文档。将每个步骤视为证据门：如果不满足标准，则暂停推出，缩小差距，然后再扩大使用。
尽早验证合规性和安全义务。
尽早验证合规性和安全义务。将每个步骤视为证据门：如果不满足标准，则暂停推出，缩小差距，然后再扩大使用。
分阶段推出，并具有明确的停止和回滚标准。
分阶段推出，并具有明确的停止和回滚标准。将每个步骤视为证据门：如果不满足标准，则暂停推出，缩小差距，然后再扩大使用。