AI赋能超大城市敏捷治理的路径研究

习近平总书记强调：“运用大数据、云计算、区块链、人工智能等前沿技术推动城市管理手段、管理模式、管理理念创新，从数字化到智能化再到智慧化，让城市更聪明一些、更智慧一些，是推动城市治理体系和治理能力现代化的必由之路。”随着人工智能（AI）的突破性发展，其引领的科技革命和产业变革影响深远且广泛，为城市治理带来新思路、新方法。本文聚焦交通拥堵、环境污染、安全运行等超大城市治理难题，探讨AI在城市运维、交通治理、安全应急、公共服务、环境治理等领域的应用现状、应用优势与现实困境，并提出对策建议，为超大城市现代化治理提供参考和借鉴。

一、AI赋能超大城市敏捷治理的发展趋势

近年来，随着AI技术的深入推进，推动城市“治理”向“智理”转型，已成为提升城市运行和管理水平的重要举措。一是技术融合与创新。AI将与物联网、大数据、5G、区块链、数字孪生等技术深度融合，形成智能感知、数据分析、自动决策的闭环，解决城市治理在数据处理、模型训练、决策支持等方面的技术瓶颈，推动城市治理向更高效、更智能的方向发展。二是治理模式转变。随着AI技术的广泛应用，超大城市综合治理正经历从“数字化”向“数智化”的转型，通过搜集和分析庞大的数据资源，为公众提供更加个性化和精确的服务，从而提升居民的满意度和公共资源的使用效率。治理理念需要既重视居民的需求，又依赖数据驱动的决策过程，为实现更科学、更高效的治理提供有力支撑。三是治理领域深化。AI赋能下的超大城市敏捷治理正朝着全域数字化转型、智能化升级、多元主体协同以及未来治理模式创新的方向发展。未来，围绕政务服务、交通管理、公共安全、环境治理、医疗健康等领域，AI在城市治理中的应用将不断深化和拓展，例如在政务服务领域，实现“一网通办”；在城市事件感知理解方面，做到“一屏统览”。

二、AI赋能超大城市敏捷治理的应用领域

（一）城市空间治理

AI算法模型作为城市治理新工具，在提供智能决策支持、优化城市空间布局、提高城市基础设施建设等方面发挥着显著作用。一是提供智能决策支持。通过对海量城市数据的深度挖掘和分析，AI可以利用机器学习算法预测城市人口增长趋势、经济发展态势等，为城市管理者提供更加合理、全面的决策支持。二是助力城市空间格局优化。利用AI技术加深对城市空间布局与城市土地利用的态势感知，提高城市规划的适应性、精准性。融合AI与地理信息系统，科学布局城市商业、居住、休闲等功能分区，完成城市用地推演。三是推动城市基础设施提升。AI运用高性能算力优化城市基础设施布局，对城市公共交通、市政设施等进行合理规划，提升城市的承载能力和抗风险能力。

（二）社会治理

AI正在从政务服务、公共安全、社区治理等多个维度改变社会治理方式。一是让政务服务更智能。AI技术的应用能够显著提高政务服务效率与品质，通过推动“AI+政务场景”的深度融合，推出AI即问即答、AI政策解读等数字政府平台。二是让城市运行更有序。在公共安全领域，借助数据挖掘、计算机视觉、机器学习等技术，实现综合治安监测、重点人员监测、应急指挥调度等，被广泛应用于视频监控、犯罪预测等多个领域。三是让社区治理更有力。通过社区物联网平台收集居民的生活信息和服务需求，实现社区服务的精准供给；借助智能社交平台，促进邻里间的交流与合作。

（三）交通治理

智能交通系统的持续完善有效提高了公共交通出行效率以及停车场使用效率。一是智能交通提高道路通行效率。公共交通智能化的发展，推动了公交车、地铁等公共交通的发车频率和路线规划的动态调整。利用智能传感器和摄像头等设备，实时监测道路交通情况，精准识别超速、逆行等交通违法行为。二是自动驾驶提高出行便利化。通过高精度的地图导航和传感器数据，实现驾驶自动化的提高，推动共享经济发展，催生自动驾驶出租车、共享无人车等出行服务。三是智能停车场管理破解城市停车难题。通过车牌识别技术自动记录车辆进出信息，引导车主快速找到空闲车位。精确分析停车场使用数据，为未来的停车场规划与建设提供有力参考。

（四）生态治理

AI技术不仅提高了环境监测效率，还为能源的配置和调度提供了智能化的数据支持。一是提高检测与预警能力。在长江水资源治理中，重庆市部署的智能监测体系已显现成效，依托多参数水质分析平台，集成高光谱成像与微生物传感器阵列，可实时追踪上百项污染指标，工业废水偷排预警时间大幅缩短；在大气治理中，通过构建的LSTM神经网络模型，通过融合气象卫星、地面监测站及移动传感设备数据，雾霾预测精度大大提升，实现提前启动应急管控。二是治理质效显著提高。北京市在智慧水网建设中通过布设光纤压力传感器，结合用水行为分析算法，使管网漏损率大大下降，年节水量不断提升；深圳前海深港运用负荷预测模型动态调节区域供能，在夏季用电高峰通过AI优化储能设备充放电策略，实现峰值负荷，推动绿色发展。

（五）经济发展与产业升级

AI技术的创新应用，不仅是引领产业转型升级的重要引擎，更是提升企业竞争力的核心要素。一是AI助力产业创新与转型。在制造业领域，智能排产优化效率，AI质检提升良率，预测性维护减少停机，供应链AI精准调控，数字孪生仿真优化，能源管理降本减碳，驱动产业向智能化、绿色化转型。在服务业领域，AI技术催生了数字营销、远程医疗、在线教育等新兴业态，推动了城市经济的多元化发展。二是AI提升企业软实力。借助大数据与机器学习技术，企业可深度解析市场动态及用户行为特征，实现需求预测与消费趋势的精准捕捉，制定出针对性的市场营销策略，增强产品和服务竞争力；在供应链管理、风险管理等方面，AI技术通过对企业成本进行实时监控和分析预测，能有效降低企业运营风险。

三、AI赋能超大城市敏捷治理的现实困境

（一）现实融合应用不足

AI赋能城市治理处于初期探索阶段，大部分AI技术应用是多点开花、分散发展，尚未全面融入城市治理各个领域。系统化的人工智能城市治理框架尚未建立，城市治理理念、治理体系、人才培养机制、应用融合等方面还未完成迭代更新，AI赋能城市治理的广度和深度不足。一方面城市治理者尤其是基层工作人员缺乏数字化治理理念和思维，在超大城市治理决策和基层治理中仍倾向使用传统方法。另一方面现有城市管理机制基本遵循“自上而下”的传统管理模式，导致层级之间、部门之间、政府与社会之间存在较大信息和业务壁垒，存在数据割据、“数据孤岛”、数据质量不高等问题，影响城市数智治理效率。

（二）技术集成与迭代压力

超大城市治理是一项系统工程，涉及部门融合和数据融合。AI技术成熟度不够、商业模式不完善以及缺乏有效的产业链支持导致目前AI赋能城市治理存在一定技术层面的挑战。一方面是技术集成和系统化治理的困难，城市治理中各部门之间的“数据孤岛”现象严重，各级各部门的信息需求、技术标准、系统模式不统一，数字化应用存在重复建设和兼容性不强等问题。另一方面AI技术发展迅猛且更新周期短，新算法与应用不断涌现，对城市治理相关部门的前沿技术选择、基础设施布局和人员适应能力形成较大挑战。

（三）发展环境有待优化

AI赋能城市治理在人才培养、社会接纳、安全监管等方面存在挑战。当前，人工智能人才缺口超过500万人，对机器学习、深度学习、自然语言处理、计算机视觉及跨学科人才需求量大，但现有人才培养体系与AI技术发展步伐不匹配，行业发展支撑不足。AI技术的快速更新迭代，使得现有的政策和法规难以适应新的治理需求，缺乏完善的政策文件规范AI技术的发展和应用，面临较大的监管困境。对AI技术的宣传普及不足，公众对AI技术的理解和信任度较低，阻碍了AI在城市治理中的进一步推广和应用。

四、AI赋能超大城市敏捷治理的发展策略

（一）加强政策顶层设计

积极探索AI赋能城市治理，形成科学合理、切实可行的顶层设计体系。一是加强组织协调与统筹管理。坚持以人为本、多方协同、共商共治，由政府部门牵头，组织行业专家、科研院所、相关领军企业成立发展小组，确定AI赋能超大城市治理的价值目标和总体要求，分步骤有序推进工作。二是推进人工智能城市大模型赛道差异化发展。以GPU芯片、数据资源、算力设施等核心要素为专项赛道，推进国家实验室、顶尖高校、龙头企业深入发展。以人工智能城市大模型成果应用为普通赛道，培育招引一批企业深入挖掘人工智能应用场景，建立产业生态圈。三是构建人工智能城市大模型保障体系。规范大模型训练、推理、部署等环节的技术标准和评测方法，引导企业和科研机构在人工智能城市大模型的研发和应用中遵循相关标准，制定确保数据安全、规范伦理审查、完善网络安全的一系列保护措施。

（二）加强数字基础设施建设

加强超大城市治理数字基础设施建设，以“智能中枢、网络底座、安全屏障”为核心，构建全域感知、高效协同、韧性可靠的新型数字基础设施体系：一是构建城市级智能中枢体系。迭代建设城市大脑，建好算力网络架构，实现算力资源动态调配；深化城市运行数字孪生平台建设，整合地理信息、气候信息等城市体征数据，构建分钟级动态更新机制。二是升级物联感知网络体系。以加密“城市神经元”为目标，新增智能摄像头、环境传感器、管网监测等物联设备，建设城市级物联感知管理平台，实现跨部门设备统一接入、协议互认、数据互通；在重点区域试点部署“5G+北斗”高精度定位系统，建立亚米级实时定位能力，提升城市部件管理精度。三是筑牢数字安全防护体系。构建一体化安全防护系统，建立覆盖数据中心、传输网络、终端设备的动态监测体系，实现威胁感知响应时间大幅缩短；制定数据分类分级保护制度，对涉及公共安全、个人隐私等核心数据实施加密存储、量子通信传输等保护措施；提高数字基础设施韧性标准，确保极端情况下核心系统备份运行和恢复运行。

（三）加强数据资源管理

加快构建数据归集管理、共享协调、安全管理体系，全面激活“数据要素+AI”发展新动能。一是推进公共数据归集管理。有序开展区域公共数据调查梳理，按照“应编尽编”原则，构建覆盖全域上下一致、标准统一、动态管理的公共数据资源目录，实行统一管理，以高质量的数据集来支撑人工智能城市大模型训练，助力迭代平台建设运行。二是优化公共数据共享协调机制。建立公共数据开放负面清单编制和审核制度，推进企业登记监管、卫生健康、教育、交通运输等公共数据分类分级、脱敏、加密和授权访问管理。丰富公共数据开发工具，完善开放数据创新成果孵化服务。三是加强数据安全管理。完善数据安全法律法规和技术标准体系，完善数据安全监测、审计、风险评估及安全事件应急处理机制，强化数据资源全生命周期安全保护。

（四）优化算力资源配置

依托算力基础设施构建城市算力资源池，打造一体化算力服务体系，为算力应用场景提供算力支撑。一是统筹构建算力基础设施体系。超前布局超算中心和智算中心，引导边缘计算中心“云边端”一体化布局，建设城市算力资源池，打造多层次算力资源分配体系。二是构建一体化算力服务体系。制定算力互联调度的统一标准，实现闲置算力的标准化分配，以统一服务、统一计费、统一交易、统一监管的一体化规则实现算力资源的标准化供应。三是拓展算力应用场景。依托算力资源池和服务体系，谋划布局智能交通、网络安全、金融评估、医疗健康、工业智能等应用场景，打造可持续发展的算力应用商业模式。

（五）提高技术创新能力

持续加强对AI大模型技术的研发投入和应用推广力度，完善人工智能的评估验证体系以确保技术安全。一是加大AI大模型研发支持力度。做强人工智能产业基金，探索建立大模型生态集聚区，引导高校、科研机构、企业等主体聚焦大模型研发和产业化，加大研发投入。二是加速AI大模型规模化落地。聚焦工业、医疗、教育等关键领域，构建跨行业协同创新生态，通过共建技术中台、开放场景验证平台及垂直领域产业共同体，鼓励形成低代码行业级智能解决方案，加强推广力度。三是加强AI技术的评估和验证。围绕技术能力、应用效果、社会影响、经济效益等多维度建立人工智能评价指标体系，完善AI产品的技术验证、产品验证、商业化验证体系，确保AI产品和技术的可靠性、稳定性。

（六）创新多元应用场景

深入拓展AI大模型在城市治理、政务服务、产业转型升级等多元化场景的应用，加快形成一批AI赋能城市治理标志性成果。一是AI重塑城市基层治理体系。运用AI大模型整合感知设备、集成智能算法，加快构建全覆盖的城市基层智治体系，搭建城市治理闭环工作体系。实现消防通道、机动车（非机动车）违停、垃圾倾倒监测、行人倒地、烟雾火焰监测等辖区高频事件进行感知抓拍、自动转办，以及对违法行为智能识别预警、分级分类闭环处置等功能。二是AI赋能政务服务。运用语音识别、语义理解、虚拟形象驱动等AI核心技术，结合地方政务服务需要，提供智能导办、可视化业务信息展示、窗口导航、操作指引、高频问题交互式问答等典型场景服务。三是AI赋能产业转型升级。深入挖掘人工智能在制造业、交通、医疗、教育、农业农村等重点行业的应用前景，打造机器视觉工业检测、智能决策、供应链协同管理、智慧路网管控、智能远程导航、智能辅助诊断、虚拟仿真实训等多元化应用场景。