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10月22日消息，Gartner于近日發(fā)布最新2025中國(guó)智慧城市和可持續(xù)發(fā)展技術(shù)成熟度曲線(xiàn)，該曲線(xiàn)旨在為CIO和城市生態(tài)系統(tǒng)參與者提供了一個(gè)戰(zhàn)略框架，幫助其把握新興技術(shù)和趨勢(shì)。
2025中國(guó)智慧城市和可持續(xù)發(fā)展技術(shù)成熟度曲線(xiàn)總共包含27個(gè)技術(shù)點(diǎn)，這27個(gè)技術(shù)點(diǎn)絕大部分會(huì)比較密集的分布在前三個(gè)階段，即技術(shù)萌芽期、期望膨脹期和泡沫破滅低谷期。
其中，AI智能體、中國(guó)的可持續(xù)發(fā)展信息披露、智慧城市治理框架、資源正向型建筑4項(xiàng)技術(shù)為今年新登上該成熟度曲線(xiàn)。
Gartner研究副總裁相斌斌表示，整體來(lái)看現(xiàn)階段智慧城市最重要技術(shù)可以分為兩大方向。其一，是可以幫助城市提升情境感知能力技術(shù)，這類(lèi)技術(shù)在城市整個(gè)大的環(huán)境中捕捉數(shù)據(jù)、去感知“到底城市在發(fā)生什么”；其二，是智能決策輔助城市基于這些城市進(jìn)行智能決策的技術(shù)，這里大部分是以大數(shù)據(jù)、人工智能技術(shù)為主，基本上就是以數(shù)據(jù)挖掘作為一個(gè)重要的方向。
近幾年，智慧城市建設(shè)整體呈現(xiàn)幾個(gè)方向，更加注重以人為本的新型城鎮(zhèn)化建設(shè)，注重?cái)?shù)字經(jīng)濟(jì)和實(shí)體經(jīng)濟(jì)的深度融合，城市的可持續(xù)發(fā)展和韌性，值得注意的是，更多智慧城市建設(shè)從同質(zhì)化轉(zhuǎn)向走特色化的發(fā)展路線(xiàn)。
相斌斌介紹，在此背景下，從2025中國(guó)智慧城市和可持續(xù)發(fā)展技術(shù)成熟度曲線(xiàn)來(lái)看，AI技術(shù)正在迅速發(fā)展。智慧城市生成式AI自去年以來(lái)也取得了一定進(jìn)展。AI智能體作為今年新上曲線(xiàn)的技術(shù)，正處于期望膨脹期的巔峰，在提高效率、個(gè)性化、自動(dòng)化和決策流程方面具有顯著優(yōu)勢(shì)。邊緣AI正處于泡沫破裂低谷期，但其在實(shí)時(shí)決策和智慧城市應(yīng)用中的關(guān)鍵作用日益突出。
AI智能體處于期望膨脹期的巔峰
從2024年登上曲線(xiàn)的“生成式AI”技術(shù)到今年新登上曲線(xiàn)的“AI智能體”，相斌斌強(qiáng)調(diào)，這兩者不是孤立的技術(shù)，現(xiàn)在市場(chǎng)中大部分的AI智能體都是基于生成式AI、基于大模型構(gòu)建的。從生成式AI到AI智能體，AI能力從生成內(nèi)容到能直接解決問(wèn)題，這使得人機(jī)協(xié)作從“命令與控制”模式轉(zhuǎn)向“協(xié)作、委托伙伴關(guān)系”，使工具轉(zhuǎn)變成自主決策代理。
但是，在智慧城市建設(shè)中實(shí)際使用AI智能體，相斌斌認(rèn)為還需要解決幾大關(guān)鍵問(wèn)題：
首先，要解決的是“敢不敢用”的問(wèn)題。
AI智能體相比大模型被賦予了高度自主性，它可能在授權(quán)的范圍內(nèi)自主的采取一些行動(dòng)，但是目前人們對(duì)AI智能體所采取的行動(dòng)會(huì)不會(huì)造成不可逆的一些危害擔(dān)心還是有。所以“敢不敢用”，解決信任的問(wèn)題依然是很大的障礙。
其次，AI智能體對(duì)數(shù)據(jù)、算力、存儲(chǔ)等基礎(chǔ)設(shè)施的要求很高，需要實(shí)時(shí)進(jìn)行大量的計(jì)算。如果要在智慧城市建設(shè)中部署AI智能體，對(duì)底層的基礎(chǔ)架構(gòu)要求提出了很高的要求。
第三點(diǎn)，能不能用好AI智能體？現(xiàn)在講“Human in the loop”，就是每一個(gè)AI決策都要人去進(jìn)行監(jiān)督。但是按現(xiàn)在AI發(fā)展的速度、AI數(shù)據(jù)處理的速度，實(shí)際上人的監(jiān)督速度是達(dá)不到的。“Human in the loop”本身就是一個(gè)瓶頸，沒(méi)有辦法持續(xù)。怎么用好AI智能體這個(gè)依然是一個(gè)有待解決的問(wèn)題。
第四，還有一個(gè)關(guān)鍵問(wèn)題，就是應(yīng)用場(chǎng)景的容錯(cuò)度。一般的問(wèn)答、服務(wù)等場(chǎng)景能接受一定的錯(cuò)誤率，在這些場(chǎng)景中出錯(cuò)，頂多就是影響市民的體驗(yàn)、有一些負(fù)面的報(bào)怨。但是當(dāng)把AI智能體放到城市應(yīng)急指揮、交通指揮等場(chǎng)景是，它一旦出錯(cuò)所造成的負(fù)面結(jié)果可能是危機(jī)生命甚至癱瘓整個(gè)城市的交通等極其嚴(yán)重后果。
“目前AI智能體本身的能力和預(yù)期的還是有差距的，這是一個(gè)現(xiàn)實(shí)。在智慧城市中部署AI智能體，選擇適用的應(yīng)用場(chǎng)景是最重要的一點(diǎn)。”相斌斌指出，“那些對(duì)高可靠性要求不高的場(chǎng)景可以部署AI智能體，在應(yīng)用時(shí)需要定義測(cè)試用例并進(jìn)行廣泛的測(cè)試和評(píng)估，同時(shí)設(shè)置護(hù)欄和可觀察性，從小規(guī)模試點(diǎn)開(kāi)始，收集反饋并不斷迭代，直到準(zhǔn)備好進(jìn)行更大規(guī)模的推廣 。”
AI要成為城市級(jí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)還需要做好幾件事
相斌斌表示：“生成式AI技術(shù)對(duì)于中國(guó)的智慧城市建設(shè)至關(guān)重要，中國(guó)龐大的人口數(shù)量和多樣化的人口結(jié)構(gòu)給各級(jí)城市帶來(lái)了獨(dú)特的挑戰(zhàn)。一線(xiàn)城市和其他中小規(guī)模城市之間的資源差距往往導(dǎo)致發(fā)展的不同步。生成式AI可以通過(guò)大規(guī)模提高生產(chǎn)力來(lái)解決這些問(wèn)題。生成式AI的自適應(yīng)能力可以提供個(gè)性化建議和體驗(yàn)，使公民獲得更好的服務(wù)和產(chǎn)品質(zhì)量，同時(shí)刺激本地經(jīng)濟(jì)發(fā)展。”
目前，包括AI智能體、生成式AI等技術(shù)在智慧城市中的應(yīng)用和部署大多還是局限在作為單點(diǎn)工具。
如何把AI從一個(gè)單點(diǎn)的工具，變成一個(gè)城市級(jí)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)？相斌斌指出，這背后涉及到多個(gè)技術(shù)方向的轉(zhuǎn)變。
第一個(gè)方向，要轉(zhuǎn)變整個(gè)城市在生成式AI能力部署的方式，要構(gòu)建一個(gè)城市級(jí)的生成式AI能力平臺(tái)?，F(xiàn)在大部分的生成式AI部署都是以部門(mén)級(jí)來(lái)主導(dǎo)，一個(gè)部門(mén)需要什么就部署一個(gè)。通過(guò)把生成式AI底層能力部署到集中的城市級(jí)的平臺(tái)上，各個(gè)部門(mén)就可以基于這個(gè)平臺(tái)進(jìn)行定制化的開(kāi)發(fā)，這可以很大程度上規(guī)避重復(fù)性的投資，也可以從底層確保技術(shù)架構(gòu)的統(tǒng)一性和數(shù)據(jù)資源的共享性，能夠確保未來(lái)能夠在城市級(jí)別形成業(yè)務(wù)的協(xié)同。
另一個(gè)方向，要去深耕一些垂直領(lǐng)域的專(zhuān)業(yè)模型。Gartner叫“領(lǐng)域特定型的模型”。這些模型是專(zhuān)門(mén)針對(duì)一些特定的領(lǐng)域，比如說(shuō)“交通管理、應(yīng)急指揮、城市規(guī)劃”。不同的城市可以拿到這些特有的模型去輸入城市的數(shù)據(jù)進(jìn)行微調(diào)，它就可以提供更精準(zhǔn)的決策支持。目前來(lái)看，借助通用模型來(lái)輔助城市治理比較復(fù)雜的一些問(wèn)題解決還是比較難的，“專(zhuān)業(yè)領(lǐng)域型的模型”是要關(guān)注的一個(gè)方向。
此外，相斌斌認(rèn)為，加強(qiáng)數(shù)字孿生和生成式AI的協(xié)同是很重要的技術(shù)研究。通過(guò)數(shù)字孿生構(gòu)建一個(gè)數(shù)字的城市孿生體。這個(gè)“孿生體”可以匯入大量城市實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)，把生成式AI做的結(jié)論和洞察在這個(gè)虛擬的孿生環(huán)境中先做模擬驗(yàn)證，然后再把它搬到物理環(huán)境中。這從某種程度上會(huì)解決掉現(xiàn)在生成式AI所生成結(jié)果的幻覺(jué)問(wèn)題，可以增加城市運(yùn)行者對(duì)于生成式AI洞察的信任度。(果青)
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