城市變得越來越智能，在世界的某些地方，人工智能 (AI) 和物聯網 (IoT) 正在幫助地方當局开發創新的城市解決方案，從而爲居民和環境帶來多重好處。

最近人工智能和物聯網技術的主流採用使城市和城市規劃者能夠开發創新模型，幫助重塑人們在城市中的生活、工作和移動方式。

根據世界銀行的數據，如今，超過 44 億人（約佔全球人口的 56%）居住在城市。 這個數字在未來幾十年還會增加，屆時到 2050 年，大約十分之七的人將居住在城市地區。

世界各地城市的持續人口增長給現有基礎設施帶來了巨大壓力，要求當局採取更現代的技術方法來引入創新的城市設計解決方案，以改善城市的日常運作方式。

雖然人工智能和物聯網服務很容易在多個行業普及，但將這些工具帶到城市規劃的前沿將爲城市發展提供更有洞察力的數據和前瞻性預測。

就該主題發言的是Gunangad Singh Maini，他是能源管理和智能城市方面的專家，在战略規劃和項目管理方面擁有十多年的經驗。

了解未來需求

根據聯合國《世界城市化展望》報告，德裏、上海、達卡、金沙薩、重慶、拉合爾、拉各斯、开羅和北京被認爲是全球發展最快的城市，而且人口還在持續增長。

預計到2023年，印度德裏的城市人口將增長2.73%以上，城市居民將超過3200萬人。到今年年底，尼日利亞拉各斯的人口將超過1500萬，而北京等城市的人口將超過2400萬。

根據Maini的說法，由於技術創新和經濟需求，正在經歷快速擴張和增長的城市將在未來幾年繼續看到新居民的大量湧入。

“城市超越了我們的普遍理解。如今，它們爲人們提供了庇護、工作、穩定和改善的生活質量。技術發展得越多，人們就越快離开農村地區，搬到能夠爲他們提供更好生活質量的智能城市；這包括今世後代，”Maini說。

了解居民的需求也許是最大的任務。 如果當前的城市規劃者無法獲得正確的信息，知道在哪裏建造更多的住房、建造公園、道路應該通向哪裏、如何轉移交通流量、水和能源需求、商業空間以及其他一切都會成爲未來居民的一個巨大問題 數據。

氣候變化和環境任務

我們已經看到技術如何通過輕型電動汽車、更清潔的生物燃料和更具預測性的模型等創新幫助我們減少碳足跡。

在城市規劃中，人工智能和物聯網技術將幫助當局更好地了解如何分析當前的污染水平並預測未來幾個月或幾年的結果。 使用可用數據將使他們能夠做出更具環保意識的決定，以幫助減少對環境的影響。

隨着城市的發展，對能源和水的需求也會增加。 截至 2021 年，一個人平均每天消耗 20,993 千瓦時，高於 1965 年記錄的每天消耗 12,965 千瓦時的能源。

“毫無疑問，我們不能再依賴化石燃料來滿足我們的能源需求。 我們需要採取更多可操作的措施，這涉及設計完全依賴可再生能源的城市，”Maini 說。 他繼續說道，“當我們改變人們消費和思考能源的方式並在更廣泛的範圍內引入替代品時，例如在我們的城市中，我們开始慢慢宣傳更綠色和更高效的能源如何滿足我們的日常消費需求。”

氣候變化一直是全球大多數城市面臨的巨大挑战，包括世界發達地區的許多城市。

最近，一些國家出台了更嚴格的法規和政策，這將使城市更難使用化石燃料並尋求更具環保意識的替代品。

公共交通工具

如果城市希望變得更加環境中和並每天爲數百萬居民提供公共服務，那么可靠且便利的公共交通是另一項要求。

將人工智能與人們如何利用公共交通相結合，智慧城市規劃者將有更深刻的分析來確定未來的需求。

這不僅有助於增加公共交通系統的承載能力，而且還建立了一個前瞻性模型，可以幫助揭示未來幾年對這些服務的更大需求。

开發商和城市規劃者不僅能夠讓居民更方便地使用公共交通，而且還能幫助他們了解如何構建不幹擾自然環境或與社區隔絕的系統。

物聯網將幫助系統在無需人工幹預的情況下運行，從而降低潛在錯誤的風險。

可以使用深度機器學習來監控火車和地鐵，以了解哪些地方可能需要更多的未來线路。

隨着交通流量的增加和減少，巴士路线可以全天自動更新。

電車、有軌電車和地鐵等其他服務將變得更加自給自足，有助於提高乘客的車上安全。 更新後的路线和地圖可以通過移動應用程序和車站的數字顯示器提前自動分享給乘客。

可以更准確地繪制出人們在城市內外移動的方式。 與其他交通方式相比，規劃者可以更好地確定公共交通需求增加的地點。 人行道可以採用更符合人體工程學的設計，融入自然元素，並爲騎自行車的人和行人交通提供更大的空間。

可達性是關鍵，這是許多城市近年來尚未克服的挑战，即使它們延長了地鐵线路、建造了更大的車站並拓寬了道路。 盡管具有這種獨創性，但隨着人口密度的增加，人工智能和物聯網對於規劃者來說將變得更加實用和准確。

公共安全

多種要素有助於促進城市發達地區居民的整體安全。

由聯合國人居署等核心團體發起的項目發現，一些關鍵原則可以幫助創造更清潔、更安全、更以居民爲中心的環境。

在這些要素中，聯合國已經確定； 城市的規劃和規劃； 街道和公共場所的管理； 適當的治理和支持性政府是可以幫助減少社區犯罪並幫助創建多維方法來改善整體城市安全的多個方面。

通過機器學習 (ML) 和輔助人工智能的功能，地面人員將更好地了解犯罪熱點的位置以及如何處理復雜的緊急情況。

這項技術爲當局提供了更多的眼睛和耳朵，特別是在城市的一些地區，這種技術是有限的。 开發能夠預測事故如何發生或潛在風險可能存在於何處的本地數字工具可能意味着執法人員可以專家了解需要他們提供幫助的地方以及如何根據以前的事件報告得出相關見解。

Maini 評論說，許多城市的公共安全仍然是一個日益嚴峻的挑战，因爲很難理解犯罪和緊急事件的可預測性。

“雖然一些城市使用更傳統的模型來降低犯罪率，但人工智能和機器學習概念將幫助他們獲得更准確的數據，以查明他們需要針對的特定犯罪。 現在，技術不是利用他們所有的資源和人力來對抗更大、更危險的地區，而是幫助他們確定一種可能消除更大威脅的战略，”他說。

讓城市更安全需要人力和技術的結合。 AI 和 ML 的獨創性可以根據情況的嚴重程度制定解決方案，但將決定權交給當局。

有了正確的軟件工具，城市規劃者和執法機構將有更廣泛的方法來解決不同的問題，需要更少的物理資源，更多地依賴分析點來开發合理的解決方案。最後的想法

智慧城市的未來需要人類智慧與技術的合作； 兩者缺一不可，政府滿足人口需求的難度將越來越大。

隨着城市的發展和技術的進步，城市規劃者將更好地了解需要特定服務的地方，以及他們如何提供更具可操作性的結果，以幫助改善居民的生活質量並減少可能的環境威脅。

“城市的未來主要取決於我們如何利用人工智能。 如果我們錯失良機，我們不僅會落後，還會同時阻礙數百萬人的發展。”

作者：Jacob Wolinsky

標題：人工智能如何幫助我們建設下一代智慧城市

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