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出版者:南京:江苏教育出版社

作者:[英]哈罗德·托马斯

出品人:

页数:236

译者:刘孙渊

出版时间:2010-2

价格:25.00元

装帧:平装

isbn号码:9787534395567

丛书系列:

图书标签:

• 高等教育学
• 财政
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智绘未来：人工智能驱动的城市可持续发展蓝图 内容简介 本书深入探讨了人工智能技术如何重塑现代城市的规划、管理与运营，旨在为城市管理者、政策制定者、技术专家以及关注城市未来发展的研究人员提供一套全面、前瞻性的理论框架与实践指南。我们正处在一个由数据和算法驱动的深刻变革时期，人工智能不再是科幻小说的素材，而是解决城市化挑战、实现可持续发展目标的有效工具。 第一部分：城市智能化的理论基石与挑战 本部分首先界定了“智慧城市”的内涵，将其置于全球可持续发展议程（SDGs）的宏大背景下进行审视。我们分析了当前全球城市面临的核心压力，包括资源枯竭、交通拥堵、环境污染、社会公平性挑战以及基础设施老化等。随后，本书详细阐述了支撑城市智能化的核心技术栈，重点关注物联网（IoT）、大数据分析、机器学习（ML）、深度学习（DL）以及边缘计算。 数据生态系统的构建： 探讨了城市传感器网络、移动数据、公共记录和卫星遥感数据如何构成智能决策的数据基础。强调了数据采集的标准化、互操作性以及数据治理的重要性，特别是隐私保护与数据安全框架的构建，这是市民信任的基石。 伦理与治理的先行： 城市智能系统的部署涉及到权力分配和公民权益的敏感问题。本章深入剖析了算法偏见（Algorithmic Bias）在城市服务中的潜在影响，例如在警务部署、信贷评估或资源分配中的不公现象。我们提出了一套面向“以人为本”的AI治理模型，强调透明度、可解释性（Explainability）和问责制（Accountability）在城市AI应用中的必要性。 第二部分：赋能城市关键领域的AI应用实践 本部分是本书的核心，通过大量案例研究和模型分析，展示了人工智能在提升城市运行效率和生活质量方面的具体潜力。 1. 智能交通与流动性革命： 本书超越了传统的交通信号优化，聚焦于构建全域、实时的多模式交通控制系统。 需求预测与动态路由： 利用深度学习模型分析历史OD（起讫点）数据、实时事件和天气信息，实现对高峰时段、突发拥堵的超前预测。探讨了基于强化学习（Reinforcement Learning）的自适应信号灯控制系统，该系统能够实时调整配时方案，以最小化全局等待时间。 自动驾驶基础设施的协同： 讨论了V2X（车路协同）技术如何通过边缘AI处理，实现车辆与基础设施的低延迟通信。这不仅关乎行车安全，更在于优化共享出行、物流配送的效率，并为未来无人化公共交通网络的部署奠定基础。 2. 绿色能源与环境可持续性： 人工智能在应对气候变化和推动能源转型中的作用至关重要。 智能电网与需求侧管理： 详细分析了如何利用AI预测可再生能源（风能、太阳能）的间歇性输出，实现电网的精准平衡。重点介绍了基于用户行为数据的需求响应（Demand Response）策略，通过激励机制引导居民和商业用户错峰用电。 环境监测与污染溯源： 结合高光谱遥感数据和地面监测站数据，构建高分辨率空气质量和水质模型。利用时间序列分析和地理空间统计方法，精确识别污染源头和扩散路径，为环保部门的执法提供科学依据。 3. 公共安全与应急响应： 本书探讨了如何在尊重公民自由的前提下，利用AI提升城市安全韧性。 异常行为检测与预测性警务： 分析了利用视频分析技术（Computer Vision）进行早期风险识别的有效性，同时批判性地评估了过度监控对社会氛围的影响。强调了将预测模型与社区警务相结合，实现资源的主动部署而非被动反应。 灾害建模与快速恢复： 构建了针对洪水、地震等突发事件的AI驱动的脆弱性评估模型。在灾后，利用无人机采集的图像数据，通过图像分割和目标检测算法快速评估基础设施受损程度，指导救援资源的优先分配。 4. 智慧市政与基础设施维护： 本部分关注城市“隐形”系统的智能化升级。 预测性基础设施维护（PdM）： 探讨了如何通过对桥梁、管道、道路表面的振动、声学或视觉数据进行模式识别，预测设备故障时间点，从而将维护工作从周期性（Preventive）转变为按需（Predictive），大幅降低维护成本和突发性中断风险。 废物管理优化： 介绍了基于图像识别技术的垃圾分类自动化系统，以及利用传感器监测垃圾箱满溢程度，优化清运路线的动态调度算法，减少燃料消耗和城市异味。 第三部分：实现路径、人才培养与未来展望 成功的智慧城市转型需要坚实的实施路线图。 分阶段实施与试点项目： 建议城市采用“小步快跑”的策略，从高可见度、高回报潜力的领域（如交通信号优化）入手，积累经验和数据。强调了跨部门协作机制的建立，打破传统政府部门间的数据孤岛。 人才结构与能力建设： 指出当前城市管理人才普遍缺乏数据科学和AI伦理的知识。本书提出了面向未来城市管理者的跨学科教育和在职培训框架，培养既懂城市业务又懂技术的复合型人才。 开放式创新生态： 倡导公私合作（PPP）的新模式，鼓励初创企业和研究机构参与到城市数据平台的建设中。探讨了“数据沙盒”（Data Sandbox）的概念，为创新应用提供受控、安全的数据测试环境。 结论：迈向具有韧性、包容性的城市未来 本书的终极目标并非单纯的技术堆砌，而是利用人工智能的强大分析和优化能力，构建一个更具韧性（Resilient）、更具包容性（Inclusive）和更可持续的城市环境。我们必须警惕技术异化，确保AI始终作为服务于人类福祉的工具，引导城市走向一个更加智慧、公平且宜居的明天。本书为读者提供了实现这一宏伟目标的清晰路线图和实用工具箱。

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