中共中央政治局10月31日下午就人工智能发展现状和趋势举行第九次集体学习。中共中央总书记习近平在主持学习时强调，人工智能是新一轮科技革命和产业变革的重要驱动力量，加快发展新一代人工智能是事关我国能否抓住新一轮科技革命和产业变革机遇的战略问题。

对于城市研究领域来说，“人工智能”是一个前沿课题。深刻理解习总书记关于“人工智能”的战略论断，并将其贯彻于城市发展与规划实践当中，是今后城市研究理论探索和实践创新的一个工作重点。基于清华同衡技术创新中心在城市规划、管理和运维领域利用多源数据开展城市创新型智库业务的深厚积累，我们对“人工智能将如何推进城乡高品质发展”这一论题提出探索性见解，以期就教于同行，共同推进国家“人工智能”战略的实施。

从“智慧城市”到“智能城市”

自2008年IBM首次提出“智慧星球”(Smart Planet)的概念至今，其衍生概念“智慧城市”(Smart City)一直是多方学界与业界的关注热点，各国政府也对此高度重视。从2012年起，我国住建部和科技部就先后公布了三批共290个智慧城市试点名单，推动了我国智慧城市建设项目的大量落地。

从既有实践来看，智慧城市强调通过信息技术软硬件的整合与集成，对多维度城市运营状态进行实时动态监测，实现了城市治理“监测-评估-模拟-预测-决策”闭环中的第一步。随着大数据和学习算法的不断发展，“人工智能”正处于前所未有的蓬勃发展时期，Google公司研发的人工智能程序AlphaGo引发了“人工智能”的热潮，使人们看到了“人工智能”丰富的内涵与近乎无限可能性的巨大潜力，与此同时，“智能城市”(Intelligent City)的概念也将被赋予更丰富的内涵与具有无限可能性的畅想。　　与20 世纪90 年代曾一度被提出过的“智能城市”概念不同，在“人工智能”语境下探讨的“智能”，更强调在政务系统、互联网、物联网、大数据实时、动态持续生成和积累的基础上，通过系统的自我诊断、评估和预警，更进一步实现具有自主操控特征的复杂模拟与情景呈现，进而为决策辅助提供客观可靠的依据。

换言之，让复杂系统如同拥有了类似“智人”般的“思考”能力，自主应对外部系统要素发生的变化，提出预警、评估及可能的解决方案。因此，无论是在深度还是广度的范畴，“智能城市”都可以看做是“智慧城市”的进化形态。

人工智能对城乡发展的推动作用

人工智能将如何推动未来城市发展，实现城市让生活更美好?我们认为，鉴于城市系统的复杂性和不确定性，要素间关联的复杂和多变往往超出人类自身的认识能力，智能系统巨大的运算能力和海量的全覆盖数据将有助于城市复杂系统实现自我评估、自动调优以及治理智能化。

一、人工智能实现城市系统运行的自我评估。通过对人口、产业、交通、能源、不动产价格等城市方方面面的实时监测，挖掘、评估并识别城市系统要素供给与需求间不平衡与不充分的矛盾，提出实时预警，避免城市运维风险，提升系统绩效。

▲两种基于深度学习的人口预测方法(左：LSTM长短期记忆网络，右：贝叶斯框架下的时空模型，来源：清华同衡技术创新中心《城市运行监测与评估关键技术和方法研究-时空模型分析梳理》课题研究组)

例如，通过地图服务的位置定位数据，可以监测到城市中特定区域人流快速聚集的异常情况，并提前提出预警避免拥挤踩踏等突发事件。通过手机信令数据，可以更精细准确地观察到不同年龄段城市居住人口的分布地，并基于深度算法对人口数量及分布进行精准预测。进一步将人口规模与城市公共服务设施的规模等级与位置进行空间关联后，精准地发现特定类型设施供给不足的区域，以及供给过剩需要进行功能转换的设施。

二、人工智能辅助资源配置的自动调优。基于城市系统级的运行评估，有效挖掘子系统间的内在关联，结合潜在的可调配资源，通过资源的跨时空调度分配，实现资源配置的调整优化。

例如，在交通流与城市公共设施、人口、产业分布的联合分析，可以挖掘交通拥堵的结构性、系统级以及设施性、事故型原因，从而通过城市服务设施及用地的优化布局，优化城市道路整体的使用效率。

▲我国三大城市群产业优势比较分析(来源：清华同衡技术创新中心《基于知识图谱的产业精准定位关键技术研究》课题研究组)

在城市产业研究与发展方面，基于全国企业大数据与产业图谱算法，根据地方已有的资源禀赋、产业基础、人才技术和市场网络等方面，对地方的产业“性格”进行画像，实现产业优化升级的精准选择;深度挖掘企业静态数据与动态信息，转化为行业、地区、企业规模、资本、技术等多维度的限定条件，实现智能精准招商。

三、人工智能推进城市治理的智能化。利用城市运行积累的大数据和成熟的学习算法，对城市治理过程中的投入与绩效进行精细化评估，进而实现城市空间使用与政策的优化。

▲基于城市管理大数据与学习算法的城市病治理技术路线(来源：清华同衡技术创新中心《基于城管大数据的城市病灶诊断评估》课题研究组)

面对国家治理体系和治理能力现代化的宏观要求，城市精细化治理需要解释治理手段与政策实施后城市各个系统会发生怎样的联动变化;或者城市系统为实现特定的变化目标，应当采用怎样的治理手段。

▲基于编码器-解码器结构的语义分割模型的街景图像分割识别(来源：清华同衡技术创新中心《基于居民运动轨迹与街道建成环境的城市空间健康水平评估》课题研究组)

传统的统计数据获取周期较长，难以满足精细化治理小步快走的要求，无法实现政务信息资源整合和公共需求的精准预测和有效引导。而利用城市运行中的大量实时数据，结合城市研究中逐渐积累的系统动力学与人工智能算法，则可以为城市治理智能化提供良好的适用性与可支撑性，提高公共服务和社会治理水平。例如，基于居民运动轨迹，结合学习算法提取街道建成环境构成的量化要素，研究居民运动行为对街道建成环境的偏好，并以此为基础提出街道建成环境改善策略。

展望：人工智能助力“两个一百年”奋斗目标的实现

未来，人工智能将在多时空尺度和多城乡维度，通过智能化手段惠及城乡统筹、乡村振兴等国家发展的诸多重要战略方向，着力解决好当前发展不平衡、不充分的问题，助力“两个一百年”奋斗目标的实现。

将目光从城市扩展到人居环境范畴，在城乡统筹方面，人工智能将更注重如何在更广阔空间范围内，实现城乡一体化系统的自我评估、城镇群功能结构布局与跨区域资源的自动调优，以提高城乡间的统筹、协调与高品质治理水平。

通过符合各地社会经济水平的城乡统一要素智能配置，培育城镇及乡村产业发展，提高城乡间人口、货物和服务的良性互动，同时缓解当前部分地区由于人口过度集中与公共品供给不足造成的城市病问题。

在乡村振兴方面，与“智能城市”相对应的“智能乡村”将成为现有智慧农业系统注入人工智能技术后的一次升级。人工智能技术将根据生产地农产品的生长情况以及销售地的价格变化等情况，智能化地对乡村振兴战略中提到的现代农业产业体系、生产体系以及经营体系提供精准的解决方案。