人工智能与物联网

智慧城市利用技术更高效地管理资源和服务，物联网（Internet of Things）设备和人工智能（AI）是其核心。实际上，这意味着在城市基础设施中嵌入传感器和连接性，然后利用人工智能驱动的分析将数据转化为更智能的决策。

智慧城市依赖基础设施，包括人工智能/机器学习（AI/ML）和物联网（IoT）技术，以获取可操作的洞察，提升市民的生活质量和安全。

— 标普全球

物联网提供原始数据和连接性，而人工智能则作为分析“大脑”解读这些数据以优化城市运营。年轻人尤其欣赏这些创新，因为物联网设备不断收集城市数据，人工智能则推动技术变革，改变人们的行为和生活方式。

物联网：城市的神经系统

物联网指的是遍布城市的庞大连接设备和传感器网络。从技术角度看，物联网是“一个由嵌入传感器、软件和网络连接的物理设备、车辆、家电及其他对象组成的网络，允许它们收集和共享数据”。这些设备构成智慧城市的神经系统，向控制中心和云平台持续传输实时数据流。

智慧城市基础设施中的物联网组件和网络

强大的连接性（LTE/5G、Wi-Fi、LPWAN/LoRaWAN等）将交通、能源、废物管理和公共安全等领域的设备连接起来。例如，智能电网中的传感器传递电力使用数据；车辆上的摄像头和GPS设备发送交通流量数据；环境传感器报告空气质量或噪音水平。这种普遍的物联网基础设施实现了多样化城市服务间的高效数据交换。

主要物联网应用

人工智能：城市的大脑

如果物联网是神经系统，人工智能就是智慧城市的分析大脑。人工智能系统摄取庞大的物联网数据流并“学习”模式以做出决策或预测。城市规划者应用机器学习和其他人工智能工具，将原始数据转化为可操作的洞察。

物联网应用收集数据，而人工智能分析能检测模式、做出预测、统一数据流（数据融合）并提升数据质量。

— 行业分析报告

人工智能算法筛选交通、能源、天气和市民数据，预测未来趋势并自动化城市服务。例如，人工智能驱动的分析可以根据预测使用情况调整路灯和暖通空调系统，或运行虚拟模型测试增加自行车道如何缓解拥堵。

作为分析大脑处理城市数据的人工智能

智慧城市中的人工智能功能

• 优化资源使用（预测能源或水的需求）
• 加强治理（实施前模拟政策效果）
• 提升公共服务（个性化交通或电子政务）
• 强化可持续性（预测污染峰值，整合可再生能源）
• 改善交通（机器学习算法优化路线，预测事故高发点）

简而言之，物联网提供数据输入，人工智能提供决策逻辑。两者共同创造了人工智能+物联网（“AIoT”）协同效应：一个自我改进的循环，传感器提供数据，人工智能实时调整系统。

AIoT协同：携手共进

智慧城市的真正力量在于人工智能与物联网的结合——通常称为物联网人工智能（AIoT）。在此模式中，物联网设备持续收集全城数据，人工智能分析数据以优化运营。

AIoT反馈循环：数据采集、分析与自动响应

AIoT工作流程

这一循环——物联网数据+人工智能智慧——真正让城市“智能”起来。结合这些技术促进发展进程，提升居民生活水平。实际上，约有30%的当前智慧城市项目整合了人工智能以提升可持续性、韧性和服务，这一比例还在增长。

跨城市系统的应用

人工智能与物联网共同支持基础设施、出行、公用事业和公共服务等多种智慧城市用例：

人工智能与物联网在智慧城市领域的多样化应用

这些应用展示了AIoT如何改变城市：通过连接智能传感器与智能分析，城市变得更具适应性。它们能在问题发生之前响应（预测性维护、灾害响应），并持续改进服务（动态交通、需求驱动的公用事业）。

人工智能驱动智慧城市的优势

良好实施时，人工智能+物联网带来重大优势：

人工智能与物联网整合在智慧城市中的主要优势

总之，人工智能与物联网使城市更高效、安全和宜居。它们支持可持续发展目标，提升安全性，并形成市民与政府之间的反馈循环。

挑战与考量

建设基于AIoT的城市并非没有挑战。主要关注点包括：

结论

人工智能与物联网构成现代智慧城市的数字骨干。它们使城市能够收集海量实时数据，并将其转化为更智能、自动化的城市服务。物联网传感器为从交通信号到能源计量的所有系统提供“神经系统”，而人工智能则作为分析“大脑”，优化资源、预测问题并调整服务。

其结果是城市能更高效地管理基础设施，提升可持续性，增强安全性，提高居民生活质量——前提是这些技术被明智地部署。展望未来，持续的进步（5G网络、边缘计算、数字孪生）将进一步强化智慧城市的AIoT基础。政策制定者强调以人为本的方式：将创新与透明和公平相结合。正确整合人工智能与物联网，能真正改变城市生活——让城市更绿色、更安全、更贴近居民需求。

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