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。
概述
做得好可以减少拥堵和排放;做得不好则会变成昂贵的监控。
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。
战略影响
背景与规则
行业背景决定了人工智能创意能否与现实接触。
质量控制
领域约束会影响可接受的错误率和监督模型。
构建选择
成功的部署使技术能力与一线工作流程保持一致。
人工智能在城市规划和智慧城市中的未来
预计交通、能源和建筑将更紧密地整合到城市规模优化中，人工智能将设计社区以提高步行性和气候适应能力，数字孪生将用于从洪水规划到疏散演习等各个方面。生成设计将加快规划建议的速度。但决定性的问题是治理和隐私：谁拥有数据、如何限制监控以及居民是否有发言权。最成功的智慧城市将人工智能与透明度、开放数据和民主监督结合起来。
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
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。
在启动前设计审计跟踪和文档。
尽早验证合规性和安全义务。
分阶段推出，并具有明确的停止和回滚标准。
不断探索
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常见问题
什么是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。
什么是智慧城市背景下的“数字孪生”？
数字孪生是城市或资产的实时虚拟模型，由传感器数据提供，用于在实际发生变化之前对其进行模拟。
Google 绿灯计划的目的是什么？
绿灯计划利用人工智能来优化城市的交通信号配时，减少走走停停的驾驶以及随之而来的排放。
为什么多伦多的人行道实验室经常被认为是一个警示故事？
由于公众对数据隐私和治理的强烈反对，Sidewalk Labs 项目于 2020 年被取消，这表明信任与技术一样重要。
如何从技术上最好地描述自适应流量控制？
自适应控制将交叉路口网络视为优化问题，根据实时车辆计数调整计时，以最大限度地减少总延误。
哪个城市以其“虚拟新加坡”数字孪生而闻名？
新加坡建造了“虚拟新加坡”，这是一个详细的数字双胞胎，用于在施工前模拟交通、太阳能潜力和人群运动。