智慧城市新篇章：以人为本，AI赋能，可持续发展
【慧聪广电网】随着科技的迅猛发展，智慧城市已成为全球城市发展的重要趋势，为城市居民提供更加便捷、高效和可持续的生活环境。Gartner 发布的《2025中国智慧城市和可持续发展技术成熟度曲线》报告，为我们揭示了智慧城市建设的最新动态和发展趋势，为CIO和城市生态系统参与者提供了一个战略框架，帮助他们把握新兴技术和趋势，实现高效、可持续和以市民为中心的城市建设。
一、四大支柱构建智慧城市生态
Gartner研究副总裁相斌斌女士表示，今年的曲线聚焦四大关键支柱，助力各利益相关方充分利用技术进步，实现高效、可持续和以市民为中心的城市建设。这四大支柱分别为：
关键城市基础设施与服务：通过数字化技术提升城市基础设施和政务服务的效率和便捷性，例如智能交通、智慧能源、智慧水务等。
数字赋能的可持续性：利用数字化技术推动城市的可持续发展，例如节能减排、环境保护、绿色建筑等。
赋能数字技术：通过AI、大数据、物联网等数字技术，为智慧城市建设提供底层技术支撑。
基于可信协作的数据驱动型生态系统：构建一个可信的数据生态系统，促进数据共享和流通，为智慧城市建设提供数据基础。
她同时也指出，在智慧城市的建设浪潮中，我们正从单纯的技术堆砌迈向一个更成熟、更深刻的阶段。在这一过程中，也呈现出了越来越多值得关注的新特点和新趋势。其中，‘以人为本’正成为核心价值导向，它要求所有技术应用的最终目的都是提升市民的幸福感与获得感；‘AI赋能’则扮演了关键引擎的角色，通过深度学习和数据分析，让城市治理和服务从‘被动响应’走向‘主动预测’；而‘城市的可持续化发展’则为我们划定了长远目标，确保智慧化进程与绿色、低碳的未来同频共振。 这三大趋势相互交织，共同勾勒出未来智慧城市的发展蓝图。
二、以人为本，构建新型智慧城市
今天，智慧城市建设正从技术驱动转向以市民体验为核心，"以人为本"不仅是政策口号，更是衡量城市智慧化水平的根本标尺。在相斌斌看来，这一理念要求将技术深度融入市民日常生活，通过数字化手段重塑服务模式，让城市真正成为有温度、可感知的有机体。
首先，实现从"被动管理"到"主动服务"的转型是关键突破。通过"一网通办""一网统管"等平台提升政务效率的同时，更需利用大数据和AI技术分析市民需求，提供个性化服务（如定制资讯、位置推送）。同时，多模态交互技术（语音、手势等）和环境计算（如智慧路灯自动调光）能降低使用门槛，让老年人、残障人士等弱势群体无障碍享受服务，真正实现技术隐形、服务贴心。
其次，构建包容性社区与宜居环境需结合本地特色。智慧社区平台可促进邻里互助、组织活动，增强社会凝聚力；智能交通、环境监测、安防系统则保障生活品质。但智慧城市不能脱离城市情境，需因地制宜——旅游城市侧重文旅数字化，工业城市聚焦产业升级，避免同质化发展。资源正向型建筑（如垂直农业、能源自给）通过设计阶段融入可持续理念，既降低碳排放又创造社区价值，体现"生态有机体"思维。
最后，“以人为本”需依赖数据驱动的长效机制。政府需打破部门数据壁垒，通过强制共享清单和绩效考核联动实现跨领域协同；智慧城市CIO角色应从技术管理者转变为"生态价值赋能者"，构建开放平台整合政府、企业、市民资源。同时，建立城市级AI平台避免重复建设，并通过小步快跑试点、强化运营团队能力，让市民能够更便捷地获取所需服务，从而提升市民的生活质量和幸福感，确保技术真正服务于市民幸福感和城市可持续发展。
三、AI赋能，打造智慧城市新生态
报告强调，AI技术在智慧城市建设中扮演着越来越重要的角色。生成式AI技术可以帮助城市快速构建数字孪生模型，并通过多模态数据融合提升AI神经网络能力，为城市治理提供更精准的决策支持。AI智能体技术可以帮助城市实现自主决策和任务执行，提升城市治理的效率和智能化水平。多模态交互技术可以帮助降低智慧城市服务的使用门槛，提升服务的包容性，让更多人享受到智慧城市带来的便利。
相斌斌同时也指出，尽管生成式AI技术对于中国的智慧城市建设至关重要，但在智慧城市的建设的过程中，也要注意以下几个问题。
一是构建城市级生成式AI平台，避免重复建设。当前生成式AI部署多以部门级主导，导致资源浪费和技术架构不统一。建议构建城市级生成式AI能力平台，集中部署语言模型、图像生成、多模态处理等基础能力，各部门基于平台进行定制化开发。这不仅能降低重复投资，还能确保技术架构统一和数据资源共享，为城市级业务协同奠定基础。
二是深耕垂直领域专业模型，提升决策精准度。通用大模型在交通管理、应急指挥等专业领域的准确性不足，而发展“领域型模型”是一个不错的选择。比如针对特定场景（如城市规划、灾害响应）进行深度训练和微调。例如，城市可基于本地数据优化专业模型，为复杂治理问题提供更精准的决策支持。
三是推动多模态数据融合，增强AI感知能力。生成式AI的神经网络能力依赖多元数据输入，建议打破传感器、视频、文本等数据壁垒，实现多模态数据融合，帮助AI深度挖掘异构数据并综合分析。例如，整合交通摄像头数据与社交媒体信息，可提升城市情境感知和决策的全面性。
四是结合数字孪生技术，验证AI决策的可靠性。在她看来，生成式AI的“幻觉”问题可通过数字孪生缓解。建议利用数字孪生构建城市虚拟镜像，在模拟环境中验证AI决策（如交通调度方案），再应用于物理世界。这种“大脑-身体”协同机制可提升决策可信度，降低风险。相斌斌表示：“生成式AI技术可以帮助城市快速构建数字孪生模型，并通过多模态数据融合提升AI神经网络能力，为城市治理提供更精准的决策支持。”
虽然AI技术在智慧城市建设中具有巨大的潜力，但也面临着一些挑战。例如，如何确保AI技术的伦理性和安全性，如何解决数据隐私问题，如何提升AI使用者的技能等。同时，智慧城市建设也面临着来自经济、环境和社会等方面的挑战。例如，如何平衡经济发展与环境保护，如何应对气候变化，如何解决社会不平等问题等。
四、推动城市可持续发展，构建韧性城市
随着全球气候变化加剧和城市化进程加速，可持续发展和韧性城市建设已成为智慧城市发展的核心议题。相斌斌表示，当前城市可持续发展也呈现新的趋势。
一是正在从“降低破坏”到“应对变化”的理念升级。过去，可持续发展主要聚焦于节能减排和降低环境破坏，但近年来全球气候治理的不确定性迫使城市转向“应对变化”的新模式。这意味着城市需主动构建韧性系统，以应对自然灾害、流行性疾病等突发风险。例如，温度升高可能导致数据中心散热问题，进而影响政务服务可持续性，这类场景要求城市具备快速响应和恢复能力。相斌斌表示，韧性建设不仅关乎技术，更需融入城市规划的顶层设计，确保在极端情况下仍能维持核心功能，保障市民生活的连续性。
二是数字化技术驱动可持续治理。数字化技术是实现可持续发展和韧性提升的关键工具。首先，通过构建统一的数据披露标准和监测平台，城市可精准追踪碳排放、能耗等指标，优化资源分配并强化问责机制。其次，CIO可通过“IT的可持续性 （或者绿色IT）”“IT驱动可持续性”和“数字化赋能”三大角色发挥作用，比如采购绿色认证的IT设备、优化数据中心PUE指标、构建数据管理平台追踪环保表现，并通过数字化手段赋能业务部门实现水资源监测等目标。
三是生态协同与长效运营的实践路径。韧性城市的建设需依赖多方协同和长效运营机制。一方面，城市需整合政府、企业、市民等生态力量，形成价值共创的智慧生态。另一方面，资源正向型建筑等创新模式通过设计阶段融入可持续理念（如能源自给、垂直农业），从源头降低碳排放并提升社区资源循环能力。
可持续发展是智慧城市建设的重要目标，但也面临着一些挑战。企业信息披露不强制、标准不统一，导致城市管理者难以有效评估政策效果和精准分配资源。如何量化绿色指标，确保供应商与城市生态共赢，避免短期商业行为，是CIO需要考虑的问题。政府内部数据共享面临权责不对等和利益冲突等问题，需要自上而下制定数据共享清单和绩效考核联动机制。
相斌斌最后指出，智慧城市建设是一个长期而复杂的过程，需要政府、企业、市民和技术服务提供商共同努力。CIO作为智慧城市建设的重要参与者，需要从技术的守护者转变为生态价值的赋能者，通过构建开放的平台，整合数据、技术和应用，推动生态价值创新。
