人工智慧在智慧城市發展與綠色交通的應用

智慧城市運用資料與科技來提升城市生活質量與永續性。像物聯網 (IoT) 與人工智慧 (AI) 等創新，使城市服務現代化並提升營運效率。透過處理來自感測器、攝影機與城市紀錄的大量資料流，AI 讓城市能預測挑戰並採取主動回應。例如，AI 驅動的模型有助於規劃者減少交通壅塞與溫室氣體排放。總之，AI 是打造更綠、更安全且更互聯城市環境的核心。

智慧城市基礎設施

AI 透過先進的數位系統強化城市基礎設施與規劃。城市現今部署 數位孿生 與感測網絡，實時模擬建築、道路與公共設施。結合物聯網、衛星資料與分析，市府能精準偵測模式並預測趨勢。

關鍵 AI 基礎設施倡議

• 防洪與災害韌性：AI 驅動模型模擬天氣與水流，使預防性防洪與應急回應指引成為可能。
• 智慧能源管理：AI 協調分散式能源（太陽能、風能、電動車充電）以穩定電網並降低耗能。
• 預測式規劃：AI 分析交通、污染與資源資料以優化投資、提升效率、降低成本，並達成永續目標。

綠色交通與運輸

AI 正改造都市運輸，使其更潔淨且更有效率。智慧交通系統運用機器學習，可大幅 減少壅塞與排放。Google 的「Green Light」專案證明了此影響：透過 AI 優化號誌時序，在測試路口達成 約 30% 的停止次數減少與 10% 的車輛 CO₂ 排放降低。經合組織（OECD）亦指出，「AI 啟用的移動性可幫助城市減少壅塞、排放與安全風險，同時提升可及性。」

智慧交通與自主系統

• 智慧號誌：AI 調整燈號週期並協調路口以平順車流並減少怠速。
• 自主運輸：AI 驅動的車輛（汽車、公車、無人機）持續學習並即時調整路徑以避開壅塞。
• 動態路由：即時分析向駕駛與乘客建議替代路線，縮短行程時間並減少燃料消耗。

大眾運輸與電動車整合

城市採用機器學習來預測乘載量並優化時刻表。運輸單位分析歷史與即時資料，將公車與列車部署到需求最高的路段，減少等候時間並避免擁擠。AI 驅動的預測性維護監控車輛感測器，於故障前發出警示，提升可靠性並降低停擺時間。

挑戰與未來方向

雖然 AI 帶來顯著效益，城市在部署時必須負責任地應對關鍵挑戰。若管理不當，技術可能無意中擴大社會鴻溝。舉例來說，深圳的 AI 基礎電動車租賃計畫顯示明顯差距：低收入家庭僅約 12% 租賃電動車，而高收入家庭則達 62%，主因為門檻與可及性問題。

關鍵治理優先事項

OECD 警告，所謂的「陰影 AI」（shadow AI）會造成孤島與安全風險。城市需要健全的治理框架與標準，確保各項服務能無縫協同運作。這需要透過開放資料倡議與演算法登錄來提高透明度，並透過有意義的公共參與建立對 AI 系統的信任。

前進方向

全球城市持續試行更加成熟的 AI 智慧解決方案。透過在創新與倫理、以及公平間取得平衡，都市規劃者致力於打造 更智慧、更綠的移動與基礎設施。成功關鍵包括：

• 明確的政策與監管框架
• 跨部門夥伴與協作
• 技能訓練與勞動力發展
• 包容性設計以確保公平可及
• 透明治理與公共問責

結論

AI 正快速重塑城市發展與運輸。從里斯本的洪水預測模型，到 AI 管理的電動車電網與智慧號誌等尖端應用，已在減少能源使用與排放方面發揮成效。隨著智慧移動系統在全球擴展，它們有望帶來更安全的街道、更潔淨的空氣以及更好的大眾運輸體驗。

成功打造智慧城市的關鍵在於審慎地實施 AI：城市必須建構包容且透明的框架，使科技進步惠及所有居民，而非僅為少數特權者。

— 城市規劃與 AI 治理專家

在負責任的規劃與包容治理下，未來的城市將成為一個 以 AI 為動力的綠色城市 — 在那裡數據驅動的決策與低碳運輸協同提升每個人的生活品質。