人工智能與物聯網
人工智能與物聯網是智慧城市的核心技術，能實現即時資料收集與智能分析。兩者共同協助城市優化交通、能源、公共服務及整體生活品質。
智慧城市利用科技更有效率地管理資源與服務，核心是物聯網（Internet of Things）裝置與人工智能（AI）。實務上，這意味著在城市基礎設施中嵌入感測器與連結，並利用AI驅動的分析將資料轉化為更智慧的決策。
智慧城市依賴基礎設施，包括人工智能/機器學習（AI/ML）與物聯網（IoT）技術，來獲取可行的洞察，提升市民的生活品質與安全。
— S&P Global
物聯網提供原始資料與連結，而人工智能則是分析的「大腦」，解讀資料以優化城市運作。年輕族群特別欣賞這些創新，因為物聯網裝置持續收集城市資料，AI則成為推動技術變革、改變人們行為與生活方式的催化劑。
物聯網：城市的神經系統
物聯網指的是遍布城市的連結裝置與感測器龐大網絡。技術上，物聯網是「一個由實體裝置、車輛、家電及其他物件組成的網絡，這些物件內嵌感測器、軟體與網路連結，能收集並分享資料」。這些裝置構成智慧城市的神經系統，持續向控制中心與雲端平台傳送即時資料流。
強大的連結性（LTE/5G、Wi-Fi、LPWAN/LoRaWAN等）將交通、能源、廢棄物管理與公共安全等領域的裝置串聯。例如，智慧電網中的感測器傳送用電資料；車輛上的攝影機與GPS單元傳送交通流量資料；環境感測器則回報空氣品質或噪音水平。這種普及的物聯網基礎設施促成多元城市服務間的高效資料交換。
主要物聯網應用
基礎設施監測
公用事業與資源
交通與運輸
環境與健康
人工智能：城市的大腦
若物聯網是神經系統，人工智能則是智慧城市的分析大腦。AI系統吸收龐大的物聯網資料流並「學習」模式，以做出決策或預測。城市規劃者運用機器學習及其他AI工具，將原始資料轉化為可行洞察。
物聯網應用負責收集資料，AI分析則能偵測模式、做出預測、整合資料流（資料融合）並提升資料品質。
— 產業分析報告
AI演算法篩選交通、能源、氣象與市民資料，預測未來趨勢並自動化城市服務。例如，AI分析可根據預測使用量調整路燈與空調系統，或透過虛擬模型測試增設自行車道如何緩解擁堵。
智慧城市中的AI功能
- 優化資源使用（預測能源或水需求）
- 強化治理（模擬政策實施前的效果）
- 提升公共服務（個人化交通或電子政府）
- 加強永續性（預測污染高峰，整合再生能源）
- 改善交通（機器學習演算法優化路線並預測事故熱點）
簡言之，物聯網提供資料輸入，人工智能提供決策邏輯。兩者結合形成AI+物聯網（AIoT）協同效應：感測器持續提供資料，AI即時調整系統。
AIoT協同效應：攜手合作
智慧城市的真正力量來自人工智能與物聯網的結合，通常稱為物聯網人工智能（AIoT）。在此模式中，物聯網裝置持續收集全城資料，AI則分析資料以優化運作。
AIoT工作流程
資料收集
數十億物聯網感測器串流交通、能源、氣象、廢棄物等資料
資料分析
AI演算法處理資料流，發掘洞察並預測問題
自動回應
系統觸發即時行動：調整號誌、空調調節、路線優化
這個循環—物聯網資料加上人工智能智慧—真正讓城市變得「智慧」。結合這些技術促進發展流程進步，提升居民生活水準。實務上，約有30%現有智慧城市專案整合AI以改善永續性、韌性與服務，且比例持續增加。
跨城市系統的應用
人工智能與物聯網共同促成基礎設施、移動性、公用事業與公共服務等多元智慧城市應用：
基礎設施
能源與公用事業
交通與移動性
公共安全與健康
環境監測
這些應用展示AIoT如何改造城市：透過連結智慧感測器與智能分析，城市變得更具適應性。它們能在問題發生之前回應（預測性維護、災害應變），並持續改善服務（動態運輸、需求驅動的公用事業）。
AI驅動智慧城市的效益
妥善實施時，AI+物聯網帶來重大效益：
效率與永續性
即時資料讓城市系統運作更接近最佳狀態。智慧電網減少能源浪費並整合再生能源，智能交通控制降低怠速時間與排放。
- 降低資源消耗（水、電、燃料）
- 減少營運成本
- 改善環境成果
安全與韌性
AIoT透過預測性警務、槍聲偵測與更快的緊急服務提升安全。它協助危機處理，強化風險管理與環境監控。
- 預測事件偵測
- 更快的緊急回應
- 危機管理能力
生活品質
自動化服務讓日常生活更順暢。市民受益於更潔淨的空氣資料、可靠的交通、反應迅速的基礎設施，以及快速問題回報與修復。
- 按需交通路線規劃
- 個人化公共服務
- 更快的問題解決
資料驅動治理
透過分析龐大城市資料集，官員能更好規劃並有效促進市民參與。開放資料平台有助識別服務不足社區與預算低效問題。
- 更佳的政策規劃
- 改善資源分配
- 增強市民參與
總結來說，人工智能與物聯網讓城市更高效、安全且宜居。它們促進永續目標、提升安全，並建立市民與政府間的反饋機制。
挑戰與考量
打造AIoT驅動的城市並非沒有挑戰。主要關注點包括：
隱私與安全
物聯網感測器與攝影機收集大量個人與位置資料。若無強力保障，將引發隱私與偏見問題。研究者警告智慧城市必須面對資料安全與AI偏見，例如確保監控資料不被濫用。網路攻擊也是威脅：遭駭的智慧電網或交通系統可能造成全城影響。
治理與信任
隨著城市越來越依賴演算法決策，透明度與問責性變得至關重要。OECD分析師警告，城市服務「將越來越多由公眾看不見、且不受傳統民主監督的演算法系統決定」，帶來治理風險。城市必須建立倫理框架、明確資料政策與市民監督以維持信任。
基礎設施與成本
部署全市物聯網與人工智能需大量投資於網絡、感測器與運算能力。許多城市（尤其發展中地區）面臨限制。聯合國指出，技術與財務資源不足是較不富裕地區智慧城市專案的主要障礙。即使富裕城市也須解決互通性（讓不同感測器與平台協同工作）與維護成本問題。
數位落差與包容性
智慧城市效益可能分配不均。缺乏網路接取或數位技能者可能被排除。此外，AI偏見（如警務或信用評分）可能加劇不平等。需謹慎規劃，確保AIoT系統公平服務所有居民。
結論
人工智能與物聯網構成現代智慧城市的數位骨幹。兩者協力使城市能收集龐大即時資料，並轉化為更智慧、自動化的城市服務。物聯網感測器提供從交通號誌到能源計量的資料「神經系統」，而人工智能則是優化資源、預測問題與調整服務的分析「大腦」。
結果是城市能更有效管理基礎設施、提升永續性、增進安全並提升居民生活品質—前提是這些技術被明智部署。展望未來，持續進步（5G網絡、邊緣運算、數位孿生）將進一步強化智慧城市的AIoT基礎。政策制定者強調以人為本的策略：結合創新、透明與公平。正確整合人工智能與物聯網，能真正改變城市生活—讓城市更綠色、更安全且更貼近居民需求。
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