智能城市和可持续城市系统的人工智能

城市化无疑是过去两年内最基本的趋势之一。在1950年至2014年期间，生活在城市地区的全球人口的份额从30％增加到54％，到2050年，预计将扩大25亿城市居民。城市化对社会产生了许多益处，包括加强教育机会，改善工作前景，更好地获得医疗保健和清洁水。然而，它也与巨大的社会和环境挑战有关。效率低下的规划和管理措施导致不可持续的定居点，这些结算不会让人们个人，社会或经济地推进。本文探讨了如何智能和创新技术，包括人工智能，正在彻底改变城市应对与城市增长相关的挑战。

此类技术帮助城市更有效地利用现有资产，更有效地分配资源，并改善数据和信息如何在系统中进行管理和共享。根据国际数据公司（IDC），在智能城市技术上的全球支出预测，2018年达到800亿美元，其中220亿美元将仅在美国度过。智能城市技术的投资可能会提高城市的可持续性。麦肯锡全球研究所（MGI）表明，此类技术可以将排放量减少10-15％，将耗水量降低20-30％，降低平均通勤时间15-20％。这些是移动应用程序，提供有关公共交通延误的实时信息，智能地狱系统提出了追踪空气污染源或根据需求峰值的电力污染源的目的地或系统的最短路线，智能城市技术有the potential to not only foster economic growth, but also to improve people’s quality of life.

众多卫星数据越来越多地成为智能城市的基本组成部分，是城市管理和治理的重要工具。从知识城市之间的连接到衡量经济增长，检测灾害后应在灾害后分配资源的探测或识别，卫星数据的增加是转换城市如何管理和帮助改善其功能。

从城市治理的角度来看，机器学习和人工智能（AI）提供了关于城市如何改变实践的近实时信息，例如，通过将绿色空间转换为内置结构。通过“教学”计算机在卫星图像中寻找什么，迅速扩展卫星数据的来源，与机器学习算法结合使用，以便快速揭示与规划和分区的实际城市发展如何对齐，或者哪些社区最容易发生洪水。机器学习技术有助于自动检测和地图跨空间和时间的不同类型的陆地覆盖和土地利用，并产生重要的见解，分析和可视化。

在过去，昂贵的卫星图像和有限的计算能力只允许分析小地理区域。由于地球上每一个地点的公共可用和免费卫星数据，每隔几天捕获，而且在几米的空间分辨率下捕获了这种型号。该数据被带到云，并使用机器学习算法，在各种基于云的平台上分析，无需下载和上传大量数据。这一新模式为城市和政府提供了可访问的卫星数据分析，决策和数据共享解决方案。

今天，AI几乎是一个流行语，一种基于一些“智能代理的算法”和复杂的算法，这是一个做出决定并对人类采取行动的算法。但是，AI永远不会取代人类验证或有效治理。必须利用“智能”技术，以便在地面或空间上收集数据，以监测和管理城市系统，并为更好的决策提供指导和建议，这将违反城市更可持续。