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出版者:

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出品人:

页数:213

译者:

出版时间:2009-12

价格:30.00元

装帧:

isbn号码:9787807456155

丛书系列:

图书标签:

• 住房保障
• 住房政策
• 社会保障
• 住房问题
• 城市发展
• 民生工程
• 保障性住房
• 住房制度
• 房地产政策
• 公共政策

科技前沿：人工智能与未来城市规划 书籍简介 本书深入探讨了人工智能（AI）技术在现代城市规划与管理中的前沿应用与未来趋势。在快速城市化和可持续发展需求的双重驱动下，城市正面临着前所未有的复杂性和挑战。本书旨在为城市规划师、政府决策者、技术开发者以及关注城市未来的研究人员提供一个全面而深入的视角，阐述如何利用尖端的AI技术，构建更智能、更高效、更具韧性的未来城市。 第一部分：智能城市的基础：数据、感知与连接 本部分奠定了理解AI在城市中应用的技术基础。首先，详细解析了支撑智能城市运行的海量异构数据的采集、清洗与融合技术。从物联网（IoT）传感器网络、移动设备数据、卫星遥感图像到社交媒体信息，如何有效地整合这些来自不同源头的数据，形成城市数字孪生（Digital Twin）的实时基础，是后续所有AI应用的前提。书中重点分析了边缘计算（Edge Computing）在数据预处理中的关键作用，确保数据处理的低延迟性和隐私保护。 随后，深入介绍了高级感知技术的应用。例如，利用深度学习驱动的计算机视觉技术，实现对交通流、人流密度、公共安全事件的实时、精准识别与分析。对于城市环境质量的监测，书籍阐述了如何结合AI算法分析环境传感器数据，建立空气质量预测模型和噪音污染热点识别系统。 连接层面，本书详细剖析了5G/6G通信技术如何为海量设备提供高带宽、低延迟的连接保障，这是实现AI模型实时反馈和控制的基础。同时，探讨了去中心化网络结构（如区块链）在保障城市数据安全和权属方面的潜在角色。 第二部分：AI驱动的城市基础设施智能化管理 本章是全书的核心应用篇章，聚焦于AI如何重塑传统城市基础设施的管理范式，实现从被动维护到主动预测性管理的转变。 交通流的优化与管理： 书中详尽介绍了基于强化学习（Reinforcement Learning）的自适应信号灯控制系统。不同于传统的固定配时或基于简单反馈的系统，强化学习模型能够根据实时路况、天气条件甚至突发事件，动态调整交叉口的配时方案，以最大化整体路网效率。此外，还涵盖了AI在自动驾驶车队管理中的应用，包括路径规划优化、共享出行需求预测以及无缝的MaaS（出行即服务）集成方案。 能源与公用事业的韧性： 针对城市能源系统的可持续性，本书阐述了智能电网（Smart Grid）中AI的应用。如何通过负荷预测模型，精准预测不同区域、不同时间段的电力需求，从而优化分布式能源（如太阳能、风能）的并网与调度。在水资源管理方面，本书探讨了利用传感器数据和机器学习模型进行管网泄漏检测与压力优化，显著减少水资源的无谓损失。 废弃物管理的循环经济实践： 传统垃圾清运模式效率低下且成本高昂。本书介绍了基于机器视觉的智能垃圾分类识别系统，提高了回收效率。同时，通过AI驱动的路线优化算法，规划出最高效的收集路径，并探讨了如何利用数据分析指导资源回收设施的选址与产能匹配。 第三部分：宜居性与城市规划的未来形态 本部分将视角从基础设施的运维转向城市规划的宏观决策与市民的宜居体验。 空间规划与土地利用的AI辅助决策： 传统的城市规划依赖于耗时的人工分析。本书展示了如何利用地理信息系统（GIS）与深度学习结合，自动分析城市肌理、评估土地价值潜力、模拟不同开发强度对周边环境和社会经济的影响。特别关注了“15分钟生活圈”的构建，AI如何帮助规划者识别功能失衡的区域，并推荐最优的混合用途开发方案。 公共安全与应急响应的强化： 书中详细描述了如何利用AI进行异常行为检测，提高公共空间的安全性。更进一步，在灾害发生时，AI模型如何快速整合多源数据（如社交媒体报告、交通中断信息、基础设施受损评估），生成最优的应急资源调配方案和疏散路径指导，极大地缩短响应时间。 市民参与和服务的个性化： 智能城市的目标是为人服务。本书探讨了对话式AI（如智能政务机器人）在提升政务服务效率和可及性方面的潜力。同时，也讨论了如何通过分析市民反馈和使用数据，为市民提供个性化的城市服务推荐，例如优化公共设施（公园、图书馆）的开放时间或活动安排。 第四部分：伦理、治理与展望 最后一章聚焦于推动AI在城市中应用的必要规范和挑战。 数据隐私与算法公平性： 随着AI对市民行为的深入洞察，数据隐私保护成为焦点。本书系统梳理了差分隐私、联邦学习等前沿技术在城市数据应用中的实践，以在最大化效用的同时最小化个人风险。同时，深入分析了算法偏见（Algorithmic Bias）的来源及其对弱势群体可能造成的负面影响，提出了建立透明化、可问责的城市AI治理框架的必要性。 跨学科协作与人才培养： 智能城市的成功离不开技术、规划、社会科学的深度融合。本书最后强调了构建跨学科合作机制的重要性，并为教育机构和城市管理者提出了未来所需人才画像的建议。 本书以严谨的学术态度和前瞻性的视野，全面勾勒了人工智能重塑现代城市的蓝图，是理解下一代城市治理模式的必备参考书。

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