人工智能如何帮助我们建设下一代智慧城市

城市变得越来越智能，在世界的某些地方，人工智能 (AI) 和物联网 (IoT) 正在帮助地方当局开发创新的城市解决方案，从而为居民和环境带来多重好处。

最近人工智能和物联网技术的主流采用使城市和城市规划者能够开发创新模型，帮助重塑人们在城市中的生活、工作和移动方式。

根据世界银行的数据，如今，超过 44 亿人(约占全球人口的 56%)居住在城市。 这个数字在未来几十年还会增加，届时到 2050 年，大约十分之七的人将居住在城市地区。

世界各地城市的持续人口增长给现有基础设施带来了巨大压力，要求当局采取更现代的技术方法来引入创新的城市设计解决方案，以改善城市的日常运作方式。

虽然人工智能和物联网服务很容易在多个行业普及，但将这些工具带到城市规划的前沿将为城市发展提供更有洞察力的数据和前瞻性预测。

就该主题发言的是Gunangad Singh Maini，他是能源管理和智能城市方面的专家，在战略规划和项目管理方面拥有十多年的经验。

了解未来需求

根据联合国《世界城市化展望》报告，德里、上海、达卡、金沙萨、重庆、拉合尔、拉各斯、开罗和北京被认为是全球发展最快的城市，而且人口还在持续增长。

预计到2023年，印度德里的城市人口将增长2.73%以上，城市居民将超过3200万人。到今年年底，尼日利亚拉各斯的人口将超过1500万，而北京等城市的人口将超过2400万。

根据Maini的说法，由于技术创新和经济需求，正在经历快速扩张和增长的城市将在未来几年继续看到新居民的大量涌入。

“城市超越了我们的普遍理解。如今，它们为人们提供了庇护、工作、稳定和改善的生活质量。技术发展得越多，人们就越快离开农村地区，搬到能够为他们提供更好生活质量的智能城市;这包括今世后代，”Maini说。

了解居民的需求也许是最大的任务。 如果当前的城市规划者无法获得正确的信息，知道在哪里建造更多的住房、建造公园、道路应该通向哪里、如何转移交通流量、水和能源需求、商业空间以及其他一切都会成为未来居民的一个巨大问题 数据。

气候变化和环境任务

我们已经看到技术如何通过轻型电动汽车、更清洁的生物燃料和更具预测性的模型等创新帮助我们减少碳足迹。

在城市规划中，人工智能和物联网技术将帮助当局更好地了解如何分析当前的污染水平并预测未来几个月或几年的结果。 使用可用数据将使他们能够做出更具环保意识的决定，以帮助减少对环境的影响。

随着城市的发展，对能源和水的需求也会增加。 截至 2021 年，一个人平均每天消耗 20,993 千瓦时，高于 1965 年记录的每天消耗 12,965 千瓦时的能源。

“毫无疑问，我们不能再依赖化石燃料来满足我们的能源需求。 我们需要采取更多可操作的措施，这涉及设计完全依赖可再生能源的城市，”Maini 说。 他继续说道，“当我们改变人们消费和思考能源的方式并在更广泛的范围内引入替代品时，例如在我们的城市中，我们开始慢慢宣传更绿色和更高效的能源如何满足我们的日常消费需求。”

气候变化一直是全球大多数城市面临的巨大挑战，包括世界发达地区的许多城市。

最近，一些国家出台了更严格的法规和政策，这将使城市更难使用化石燃料并寻求更具环保意识的替代品。

公共交通工具

如果城市希望变得更加环境中和并每天为数百万居民提供公共服务，那么可靠且便利的公共交通是另一项要求。

将人工智能与人们如何利用公共交通相结合，智慧城市规划者将有更深刻的分析来确定未来的需求。

这不仅有助于增加公共交通系统的承载能力，而且还建立了一个前瞻性模型，可以帮助揭示未来几年对这些服务的更大需求。

开发商和城市规划者不仅能够让居民更方便地使用公共交通，而且还能帮助他们了解如何构建不干扰自然环境或与社区隔绝的系统。

物联网将帮助系统在无需人工干预的情况下运行，从而降低潜在错误的风险。

可以使用深度机器学习来监控火车和地铁，以了解哪些地方可能需要更多的未来线路。

随着交通流量的增加和减少，巴士路线可以全天自动更新。

电车、有轨电车和地铁等其他服务将变得更加自给自足，有助于提高乘客的车上安全。 更新后的路线和地图可以通过移动应用程序和车站的数字显示器提前自动分享给乘客。

可以更准确地绘制出人们在城市内外移动的方式。 与其他交通方式相比，规划者可以更好地确定公共交通需求增加的地点。 人行道可以采用更符合人体工程学的设计，融入自然元素，并为骑自行车的人和行人交通提供更大的空间。

可达性是关键，这是许多城市近年来尚未克服的挑战，即使它们延长了地铁线路、建造了更大的车站并拓宽了道路。 尽管具有这种独创性，但随着人口密度的增加，人工智能和物联网对于规划者来说将变得更加实用和准确。

公共安全

多种要素有助于促进城市发达地区居民的整体安全。

由联合国人居署等核心团体发起的项目发现，一些关键原则可以帮助创造更清洁、更安全、更以居民为中心的环境。

在这些要素中，联合国已经确定; 城市的规划和规划; 街道和公共场所的管理; 适当的治理和支持性政府是可以帮助减少社区犯罪并帮助创建多维方法来改善整体城市安全的多个方面。

通过机器学习 (ML) 和辅助人工智能的功能，地面人员将更好地了解犯罪热点的位置以及如何处理复杂的紧急情况。

这项技术为当局提供了更多的眼睛和耳朵，特别是在城市的一些地区，这种技术是有限的。 开发能够预测事故如何发生或潜在风险可能存在于何处的本地数字工具可能意味着执法人员可以专家了解需要他们提供帮助的地方以及如何根据以前的事件报告得出相关见解。

Maini 评论说，许多城市的公共安全仍然是一个日益严峻的挑战，因为很难理解犯罪和紧急事件的可预测性。

“虽然一些城市使用更传统的模型来降低犯罪率，但人工智能和机器学习概念将帮助他们获得更准确的数据，以查明他们需要针对的特定犯罪。 现在，技术不是利用他们所有的资源和人力来对抗更大、更危险的地区，而是帮助他们确定一种可能消除更大威胁的战略，”他说。

让城市更安全需要人力和技术的结合。 AI 和 ML 的独创性可以根据情况的严重程度制定解决方案，但将决定权交给当局。

有了正确的软件工具，城市规划者和执法机构将有更广泛的方法来解决不同的问题，需要更少的物理资源，更多地依赖分析点来开发合理的解决方案。最后的想法

智慧城市的未来需要人类智慧与技术的合作; 两者缺一不可，政府满足人口需求的难度将越来越大。

随着城市的发展和技术的进步，城市规划者将更好地了解需要特定服务的地方，以及他们如何提供更具可操作性的结果，以帮助改善居民的生活质量并减少可能的环境威胁。

“城市的未来主要取决于我们如何利用人工智能。 如果我们错失良机，我们不仅会落后，还会同时阻碍数百万人的发展。”