人工智能驱动的未来城市

目录 03人工智能成为焦点 04第一部分：人工智能赋能城市的兴起 12第二节：向人工智能领导者学习 23第三节：通往人工智能领导之路 38第四节：促进人工智能的负责任使用 55第六节：前进的步骤 57第七节：方法论附录 人工智能成为焦点 人工智能（AI）正在改变城市分析数据、创建内容和执行任务的方式，使它们能够提高生产力、提高效率，并更好地满足居民和公民的需求。 未来，人工智能有潜力改变城市服务，从基础设施和交通到公共安全、健康和环境。预计人工智能将广泛为城市中的企业和居民所使用。随着人工智能的进步，有些人认为它将成为与电力和水等类似的城市公共事业。 为了了解人工智能如何帮助重塑城市，ThoughtLab 对全球 250 个城市的 AI 规划、投资和实践进行了开创性研究。这项研究由 ServiceNow、德勤和英伟达共同开展，考察了这些城市如何利用各种人工智能，从机器学习和机器人流程自动化到生成式人工智能（GenAI）以及现在的智能代理人工智能。 为了提供可执行的见解，ThoughtLab分析了六个城市领域的AI用例和最佳实践： 1. 政府管理与运营； 2.安全、安全和韧性； 3. 生活、健康和信任 4. 流动和交通； 5. 城市基础设施；和 6. 环境与可持续发展。 除了定量分析，ThoughtLab还采访了来自政府和学术界的城市领导人和人工智能专家。这份报告是这项研究的成果，旨在作为成为未来人工智能城市的路线图。 第一部分: 人工智能城市 思维实验室 人工智能有将城市推向未来的力量。通过利用数据驱动的洞察力，人工智能可以革新城市规划与资源管理，从预测趋势和管理交通到让城市更具韧性和可持续性。随着我们将人工智能与云计算和物联网相结合，我们不仅正在创建互联城市，还在为它们配备应对气候变化等复杂问题的能力。结果？一个更智能、更面向未来的城市景观，它提升了所有居民的生活质量。 人工智能将让城市能更好地、更快、更高效地完成它们已经做的事情。但关键在于，它将让城市能够完成它们以前永远无法完成的事情。例如，它们可以运行大规模的城市模拟和可视化——超越当今的数字孪生——这些模拟和可视化可以展示如果发生重大天气事件将会发生什么，以便城市能相应地制定计划。 — 雷姆·埃杜尔贝拉姆全球业务拓展、智慧城市与空间、英伟达 — 迈克尔·弗林，全球基础设施、交通和地方政府的领导者，德勤爱尔兰 在一个人工智能驱动的城市里，自动驾驶汽车在由智能系统优化的无交通街道上滑行，而智能电网则无缝整合可再生能源为环保建筑供电。人工智能驱动的公共服务实现个性化医疗、高效废物管理和快速应急服务—all通过一个强大的数字平台进行协调，该平台促进透明治理和居民参与。在人工智能管理的灌溉和维护照料下，绿地蓬勃发展，预测分析使城市能够抵御自然和人工的干扰。 人工智能可能成为城市骨干，优化从交通流量到能源消耗的一切。在我们的愿景中，一个由人工智能驱动的城市将无缝整合系统，使它们能够实时通信和适应。这样的城市将利用人工智能提供个性化的公共服务、基础设施预测性维护和增强的公共安全。 — 帕斯夸尔·贝尔罗内教授和桑帕·萨米尔教授西班牙IESE商学院 —菲利普·凯斯，首席执行官，明天领域 跨城市，人工智能竞赛正在进行中 全球城市正竞相采用人工智能，许多人将其视为效率和生产力的驱动因素，最终是经济增长和竞争力的驱动因素。超过一半（56%）的被调查城市现在正在选择性地或广泛地积极使用人工智能，而35%的城市正在试点或计划使用它。 人工智能霸权之争 在未来三年内，人工智能的使用预计将呈指数级增长。计划广泛使用其的城市份额将几乎翻两番——从今天的18%增至48%。亚太地区的受访城市将引领潮流，近十分之六的受访城市预计三年内将广泛使用人工智能——是如今广泛使用其份额的四倍。欧洲和北美的城市也将取得显著进展，超过一半的受访者预计三年内将广泛使用人工智能。非洲和拉丁美洲等新兴地区的城市也将取得进展，随着它们寻求通过人工智能重振经济。 城市正在利用其优势，建立自身作为人工智能的领导者。圣何塞和旧金山正在利用其与硅谷的联系；特拉维夫正在利用其数字创业生态系统和网络安全专业知识；迪拜通过法规和激励措施鼓励人工智能投资；而巴黎和波士顿则在利用其学术和研究根基。 城市规模优势 由于资源更丰富且创新生态系统更广泛，大城市现在领先一步。在广泛调查中，43%的大型城市广泛使用人工智能，而只有12%的小型城市使用。但随着人工智能变得更加普及并融入日常生活，小型城市计划扩大其使用范围。事实上，根据我们的研究，一些小型城市，如魁北克市、波士顿、布拉迪斯拉发、丹佛和爱丁堡，已经是人工智能的领导者。 大城市比其他城市更早采用生成式人工智能 生成式人工智能可能会成为城市的变革者。与早期的AI形式不同，生成式人工智能可以让城市利用其任何格式的庞大数据集，即时检索信息并生成内容和分析。 87% 生成式人工智能的崛起 大多数城市已经开始了他们的通用人工智能之旅。几乎九成的调查受访者（87%）正在计划、试点或积极使用通用人工智能。虽然这种新的通用人工智能形式具有巨大的潜力，但它也让城市面临了与虚假信息、版权侵犯、主权以及数据安全与隐私相关的多种风险。 为了管理这些风险，城市正在内部测试生成式人工智能解决方案，并为其负责任使用制定政策。据研究显示，随着城市领导者完善他们的计划，选择使用或广泛使用生成式人工智能的城市比例预计将增长三倍，从目前的18%上升到三年后的59%。 大城市在前 与传统的AI类似，大城市明显领先于小城市，目前在受访人群中，11%的大城市广泛采用GenAI，而小城市为4%，中等城市为5%。虽然中小城市计划在未来三年取得重大进展，但仍将落后于大城市，在AI时代处于竞争劣势。 目前，各地区的城市在部署生成式人工智能方面都采取了谨慎的态度。然而，在未来三年内，亚太地区、欧洲和北美的城市打算在部署生成式人工智能方面取得重大进展。预计拉丁美洲、非洲和中东地区的城市将继续落后。 专家对生成式和能动式人工智能的看法 佩里科斯·科斯蒂 Jumbi Edulbehram 全球业务拓展、智慧城市与空间、英伟达 全球生成式人工智能领导者：德勤英国 NVIDIA的Jumbi Edulbehram博士认为，生成式人工智能将革新城市利用其庞大的数据集进行分析、规划和解决问题的能力。例如，一个交通部门已经收集了20年的数据，但由于这些数据分散在许多不同的孤岛和格式中，因此几乎未得到利用。这些数据可以存入生成式人工智能数据库，使用户能够用自然语言向其提问。 德勤英国的成本·佩里科斯认为，通用人工智能将在自动、极快地分析信息和跨城市领域创建洞察力方面带来巨大差异。 一个例子是它如何能通过视频画面或传感器数据为旅行者提供实时信息，例如与交通拥堵或公共交通问题相关的数据。另一个例子是其简化与规划许可和建筑相关的文书工作的能力。“AI目前在许多领域尚未得到充分利用，”他说。“GenAI能够让人们有能力砍掉通常需要为建筑而办理的大量繁琐手续。” “一旦生成式人工智能理解了用户在寻找什么，它就会弄清楚需要获取哪些信息来满足该查询，这可能涉及从多种类型的数据中进行提取。然后是生成环节，将其转换为对用户有意义的格式，不仅限于自然语言，还包括图表或音频输出，”艾杜尔贝拉姆说。 他解释了由英伟达 NIM 和英伟达 Metropolis 为视觉 AI 应用赋能的 GenAI 能力，如何帮助官员理解他们的数据并促进决策。“如果你问传统 AI 一小时内有多少汽车通过十字路口，它会给你答案。但 GenAI 允许你生成内容——例如，创建汽车通过十字路口的可视化效果并对其进行雪天修改。它将理解你所说的内容并生成场景。” 佩里科斯认为，自主型人工智能是一种自然的演进，其所需的指导远少于通用型人工智能。“在使用通用型人工智能工具时，你有时需要给出20个提示才能得到你想要的结果，每次都需要进行修改。而对于自主型人工智能，你就不必这样做。” 他解释说，自主AI使用“推理时推理”，这是一个使训练好的AI模型能够将学习到的模式应用于新数据以做出决策或预测的过程。他解释说，在人类发出初始指令后，自主AI将考虑其他输入，采取行动，并可能激活其他AI代理。 当通用人工智能（GenAI）争抢头条时，城市们已经开始思考下一轮迭代：代理式人工智能（Agentic AI）。艾杜尔贝拉姆（Edulbehram）将这项技术比作一个工作流程，将不同类型的能力串联起来以达成一个结果。“例如，一名居民通过与聊天机器人办理事务，比如支付门票。在后台，代理式人工智能（Agentic AI）正采取一系列步骤来提供信息并促成交易。” “它在独立思考，这是基于人类的一次初始推动或外部因素的影响。” 城市正在多个领域开发人工智能用例 认识到人工智能的价值，城市正将其应用在各个城市景观中的众多用例。44%的受访者正在积极使用人工智能来自动化和优化政府运营，并做出更好的决策。对许多城市来说，这自然是一个起点，因为人工智能可以通过提高效率、生产力和节省成本来帮助它们实现一级效益。 42%的城市利用人工智能来提高安全、安全和韧性。根据乌克兰基辅市长数字化顾问奥列格·波洛夫尼科的说法，这对任何城市领导来说都是好处。“人工智能通过预测自然灾害和优化资源利用来提高韧性。此外，通过与应急响应系统整合来增强公共安全，并监测环境状况，”他说。 通过人工智能改善城市生活 大约三分之一的受调查城市使用人工智能来运营其城市基础设施，利用其在预测性维护、基础设施设计和安全方面的能力。相似比例的城市利用人工智能来改善生活、健康和信任，通过自助门户和聊天机器人提供无缝体验。略微少一些的城市将人工智能用于交通和运输，部分原因是该领域的复杂性和风险。 不到四分之一的城市使用人工智能来提高可持续性，尽管其在帮助解决与气候相关的挑战方面已被证明是有效的。例如，波士顿报告了使用人工智能进行废物和水管理、能源优化、气候和碳排放监测和预测，以及保护和生物多样性。 被调查城市排名的十大最有效的AI用例 费城，美国减少停机时间，提高运营流程 蒙罗维亚，利比里亚检测可疑活动，监控人群，并迅速应对紧急情况 塔林，爱沙尼亚通过电网优化实现节能与可靠性埃德蒙顿，加拿大提高能源效率，系统精度和可持续性03 内罗毕，肯尼亚通过24/7聊天机器人提高政府服务的可及性 奥斯特拉发，捷克共和国实现更快的应急响应时间、更少的交通事故和更少的城市拥堵 马赛，法国识别潜在设备故障，在它们出现之前 密尔沃基，美国基于AI的交通管理，导致排放更少 北京，中国获取实时洞察和反馈服务 达累斯萨拉姆，坦桑尼亚提升城市发展与可持续性 约翰内斯堡，南非降低运营成本并提高清洁度瓜亚基尔，厄瓜多尔提高效率、透明度以及公共卫生 日本富山通过 GenAI 提升决策能力 圣保罗，巴西识别虚假陈述或公共资金的滥用 珀斯，澳大利亚对大型数据集进行AI分析，生成更好的决策和可见性 罗萨里奥，阿根廷优化土地利用规划08 指出欺诈 系统和数据 第二节： AI 领导者 思维实验室 我们创建了一个模型来评估城市的AI成熟度 作为我们研究的一部分，ThoughtLab经济学家创建了一个成熟度模型，用于识别在人工智能应用方面最先进的城市。该模型从四个支柱衡量一个城市的进展：（1）传统人工智能和生成式人工智能的应用，（2）人工智能在城市化地区的应用，（3）为确保人工智能的负责任使用而实施的管控数量，以及（4）为在人工智能领域取得成功而构建的未来准备基础。 支柱1 人工智能的使用 支柱2跨城市人工智能 支柱4 未来城市排名 支柱3 负责任的AI 基于六个城市的人工智能进展比较城市： 根据确保负责任使用人工智能所需的步数对城市进行排名，包括： • 传统人工智能：机器学习、计算机视觉、自然语言处理 •生成式人工智能：能够通过学习数据中的底层模式来生