欧美亚洲丝袜传媒另类_日韩在线免费视频_国内一区在线_亚洲一区二区三区日本久久九

【TechWeb】10月22日消息，Gartner于近日發(fā)布最新2025中國智慧城市和可持續(xù)發(fā)展技術(shù)成熟度曲線，該曲線旨在為CIO和城市生態(tài)系統(tǒng)參與者提供了一個戰(zhàn)略框架，幫助其把握新興技術(shù)和趨勢。

2025中國智慧城市和可持續(xù)發(fā)展技術(shù)成熟度曲線總共包含27個技術(shù)點，這27個技術(shù)點絕大部分會比較密集的分布在前三個階段，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項技術(shù)為今年新登上該成熟度曲線。

Gartner研究副總裁相斌斌表示，整體來看現(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)，這類技術(shù)在城市整個大的環(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)挖掘作為一個重要的方向。

近幾年，智慧城市建設(shè)整體呈現(xiàn)幾個方向，更加注重以人為本的新型城鎮(zhèn)化建設(shè)，注重數(shù)字經(jīng)濟和實體經(jīng)濟的深度融合，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。

相斌斌介紹，在此背景下，從2025中國智慧城市和可持續(xù)發(fā)展技術(shù)成熟度曲線來看，AI技術(shù)正在迅速發(fā)展。智慧城市生成式AI自去年以來也取得了一定進展。AI智能體作為今年新上曲線的技術(shù)，正處于期望膨脹期的巔峰，在提高效率、個性化、自動化和決策流程方面具有顯著優(yōu)勢。邊緣AI正處于泡沫破裂低谷期，但其在實時決策和智慧城市應(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年登上曲線的“生成式AI”技術(shù)到今年新登上曲線的“AI智能體”，相斌斌強調(diào)，這兩者不是孤立的技術(shù)，現(xiàn)在市場中大部分的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)容到能直接解決問題，這使得人機協(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)中實際使用AI智能體，相斌斌認(rèn)為還需要解決幾大關(guān)鍵問題：

首先，要解決的是“敢不敢用”的問題。

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，但是目前人們對AI智能體所采取的行動會不會造成不可逆的一些危害擔(dān)心還是有。所以“敢不敢用”，解決信任的問題依然是很大的障礙。

其次，AI智能體對數(shù)據(jù)、算力、存儲等基礎(chǔ)設(shè)施的要求很高，需要實時進行大量的計算。如果要在智慧城市建設(shè)中部署AI智能體，對底層的基礎(chǔ)架構(gòu)要求提出了很高的要求。

第三點，能不能用好AI智能體？現(xiàn)在講“Human in the loop”，就是每一個AI決策都要人去進行監(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”本身就是一個瓶頸，沒有辦法持續(xù)。怎么用好AI智能體這個依然是一個有待解決的問題。

第四，還有一個關(guān)鍵問題，就是應(yīng)用場景的容錯度。一般的問答、服務(wù)等場景能接受一定的錯誤率，在這些場景中出錯，頂多就是影響市民的體驗、有一些負(fù)面的報怨。但是當(dāng)把AI智能體放到城市應(yīng)急指揮、交通指揮等場景是，它一旦出錯所造成的負(fù)面結(jié)果可能是危機生命甚至癱瘓整個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，這是一個現(xiàn)實。在智慧城市中部署AI智能體，選擇適用的應(yīng)用場景是最重要的一點。”相斌斌指出，“那些對高可靠性要求不高的場景可以部署AI智能體，在應(yīng)用時需要定義測試用例并進行廣泛的測試和評估，同時設(shè)置護欄和可觀察性，從小規(guī)模試點開始，收集反饋并不斷迭代，直到準(zhǔn)備好進行更大規(guī)模的推廣 。”

AI要成為城市級神經(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)對于中國的智慧城市建設(shè)至關(guān)重要，中國龐大的人口數(shù)量和多樣化的人口結(jié)構(gòu)給各級城市帶來了獨特的挑戰(zhàn)。一線城市和其他中小規(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可以通過大規(guī)模提高生產(chǎn)力來解決這些問題。生成式AI的自適應(yīng)能力可以提供個性化建議和體驗，使公民獲得更好的服務(wù)和產(chǎn)品質(zhì)量，同時刺激本地經(jīng)濟發(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工具。

如何把AI從一個單點的工具，變成一個城市級的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)？相斌斌指出，這背后涉及到多個技術(shù)方向的轉(zhuǎn)變。

第一個方向，要轉(zhuǎn)變整個城市在生成式AI能力部署的方式，要構(gòu)建一個城市級的生成式AI能力平臺。現(xiàn)在大部分的生成式AI部署都是以部門級來主導(dǎo)，一個部門需要什么就部署一個。通過把生成式AI底層能力部署到集中的城市級的平臺上，各個部門就可以基于這個平臺進行定制化的開發(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，能夠確保未來能夠在城市級別形成業(yè)務(wù)的協(xié)同。

另一個方向，要去深耕一些垂直領(lǐng)域的專業(yè)模型。Gartner叫“領(lǐng)域特定型的模型”。這些模型是專門針對一些特定的領(lǐng)域，比如說“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)進行微調(diào)，它就可以提供更精準(zhǔn)的決策支持。目前來看，借助通用模型來輔助城市治理比較復(fù)雜的一些問題解決還是比較難的，“專業(yè)領(lǐng)域型的模型”是要關(guān)注的一個方向。

此外，相斌斌認(rèn)為，加強數(shù)字孿生和生成式AI的協(xié)同是很重要的技術(shù)研究。通過數(shù)字孿生構(gòu)建一個數(shù)字的城市孿生體。這個“孿生體”可以匯入大量城市實時數(shù)據(jù)，把生成式AI做的結(jié)論和洞察在這個虛擬的孿生環(huán)境中先做模擬驗證，然后再把它搬到物理環(huán)境中。這從某種程度上會解決掉現(xiàn)在生成式AI所生成結(jié)果的幻覺問題，可以增加城市運行者對于生成式AI洞察的信任度。（果青）