智慧城市的理想信息交互模式

今年5月，國家發改委、數據局、財政部和自然資源部聯合發布《關于深化智慧城市發展推進城市全域數字化轉型的指導意見》，標志著我國智慧城市建設邁入新階段。對海量信息的治理和運用是智慧城市建設的一個重要方面，也是增強城市發展動力的重要手段。那么，智慧城市的理想信息交互模式是怎樣的？

以信息為基礎的大型綜合系統

智慧城市最初是以“智慧地球”的概念提出的，后逐步延伸，隨著發展不斷細化，并將各種新技術融入其中。從無線通信、遙感、云計算，到人工智能（AI）、傳感器、物聯網等，新技術不斷豐富著智慧城市的內涵。

我們現在致力于建設的智慧城市，不論是智慧商業、智慧交通、智慧園區還是智慧社區，都有三個相同的發展趨勢：一是感知信息的能力越來越強，感知手段越來越多，信息流無處不在，對信息的感知也無處不在；二是處理信息的算力要求越來越高；三是連接無處不在，任何與信息有關的設備都不是孤立的，所有終端都可以實現連接，云、邊協同越來越緊密，已經從“端側”連接發展到“邊云”和“邊端”連接相結合。

隨著我國城鎮化的不斷推進，城市居民數量有所增加。在這種趨勢下，如何有效利用有限的資源，保障城市的可持續發展？答案是大力建設發展智慧城市。我們可以將智慧城市理解為以信息為基礎的大型綜合系統，即在公路、建筑等物理基礎設施之外，再建設一套出色的信息基礎設施，以實現信息的高效、安全交互，讓城市變得更安全、更智能，助力實現可持續發展。

信息流如何發揮作用

智慧城市的理想信息交互模式是：信息渠道暢通，終端全面實現智能化；不僅能夠及時發送信息，還能夠有效接收并反饋信息，繼而對城市各方面的管理和服務系統不斷進行改進和升級。

智慧城市的落地場景包羅萬象。從產業層面來看，由于智慧社區、智慧園區的建設有較強的地產屬性，所以給房地產行業帶來的變化比較典型。智慧城市可以為社區服務提供更智能化的管理方式，從而幫助房地產商、物業公司等將服務做得更加精細化。例如，在與業主溝通、對車輛進行管理以及投放廣告等方面，通過有效推動和控制信息流，有助于形成完備的解決方案。

未來，建筑本身的價值可能會逐漸下降，相關服務的價值會逐漸上升。由此，房地產行業可能慢慢發展為第三產業。智慧社區、智慧園區所做的工作，不論是提供用于社區、園區管理的“智慧大腦”——信息中心，還是對信息進行歸集和整理，都可以在很大程度上提升房地產行業的服務價值。

除了房地產，智慧城市中還有一些行業將從增量市場變為存量市場，城市整體上將不斷追求精細化管理。

工業園區、商業社區等都有信息化轉型的迫切需求。智慧社區服務商可以幫助提升在細分場景前端感知信息的智能化水平，以及終端設備的自動化能力。例如，科技公司提供的智慧云平臺和智慧運營中心，可以實現園區運行安全信息“一屏統覽”，園區綜合治理“一網統管”。

智慧城市中的醫院，可以提供生成式人工智能技術的邊緣服務器。這種服務器安置在醫院的護士站中，以機器人的形式提供信息支持。當護士在忙的時候，患者或者患者家屬可以通過機器人的語音助手功能完成簡單的問答和信息確認。

智慧養老成為全社會的廣泛需求。在一些社區的適老化改造中，在墻上安裝報警系統是比較普遍的做法。如果老人遇到緊急情況，可以按下按鈕請求援助。但是，如果老人遭遇意外，來不及或者沒有能力按下按鈕，抑或事發當時報警裝置距離老人較遠很難觸及，該怎么辦？

針對上述問題，智慧城市提供的解決方案的核心是更充分地收集信息，例如利用脫敏視頻技術實時監控老人的情況——如果老人在一定時間內保持不動，那么系統就會根據“異常信息”自動報警。需要注意的是，信息的脫敏化處理是非常重要的，這是隱私安全方面的需要。

智慧城市在體育賽事領域也有所布局。舉辦體育賽事，尤其是像馬拉松這種大型賽事，需要管理者沿路在不同的點位上觀察。在智慧城市中，可以利用沿路的樓宇監控系統和無人機實現全程信息收集和監控。無論比賽隊伍行至何處，信息監控系統都能保證其處于可視范圍內。如果出現擁擠或者其他異常情況，那么管理者可以迅速掌控全局，及時采取現場協調措施，從而避免事故的發生。

通過智能交通監測和規劃，智慧城市的信息系統可以幫助居民規避交通擁堵，節省大量時間，讓他們擁有更多的時間陪伴家人，或者做其他有意義的事情。

除了上述應用，智慧城市中信息流的應用不勝枚舉。例如訪客引導、虛擬前臺、應急響應、電動車充電、智能停車、廢物管理等。可以說，城市的智慧程度與對信息流的掌控程度是成正比的。

智慧城市的軟硬件

經過近年來的飛速發展，我國第三產業的占比越來越高。從智慧城市市場來看，發展機會也越來越多。我國在智慧城市領域的創新和應用在全球處于領先地位。不論是對市場潛力的挖掘，還是對場景的部署，都走在前面。

展望下一階段的智慧城市建設，其核心是通過軟硬件的技術支撐，形成更成熟的解決方案，實現全域式智慧服務，并推動相關標準體系趨于完善。具體可分為硬件建設和軟件建設兩個方面。

在硬件方面，須提供多樣化的設備，配合所需要的信息流服務。例如芯片、核心處理器、集成GPU、邊緣AI盒子、邊緣AI服務器等。要為復雜的應用場景提供客制化服務，使產品與場景適配。例如，在戶外運行的設備面臨陽光暴曬、雨水沖刷、極端溫度等不利因素，這就需要設備能夠適應各種氣候環境，保持性能穩定。

需要強調的是，在智慧城市中，核心硬件是芯片。客戶的需求日益復雜化，技術的應用場景、需求也變得越來越多元。大規模的信息流動，尤其需要可用度高、穩定性強的芯片。相比之下，信息流的微觀應用場景則更需要節能、功耗低的芯片。

在軟件方面，算力是共性問題。在智慧城市中，對于算力的需求是與時俱進的，各種信息化應用都離不開算力，算力需求可以說是基礎性的存在。例如，優化城市的交通管理，需要極為龐大的算力支撐。如何提高算力，并將其應用到智慧城市場景的細節中，是需要思考的問題。

值得關注的是，我們迎來了AI應用大爆發的時代，語言大模型、視頻大模型以及其他的行業大模型均大規模投入應用。此外，還有將多種信息進行融合，實現全息系統運用的新技術。

傳統的AI訓練需要龐大的數據量才能收到更精確的回應。大模型帶來了運算能力的提升，可以利用少量信息達到較高的準確度。對此，有廠商提供了可以實現“再訓練”的AI增強機制，有利于增強智慧城市的服務能力。

不同的市場領域會產生差異化的服務場景，例如教育系統、社區、工廠等對信息準確度的要求不盡相同。借助大模型在運營中做AI“再訓練”，就可以面向不同的場景提供更加精準的服務。

與個人電腦、汽車等應用場景相比，智慧園區、智慧社區在新技術落地方面更快，因為大模型的多模態優勢在智慧園區、智慧社區中更容易形成商業閉環。因此可以看到，當大模型在很多領域尚處于探索階段時，在智慧園區和智慧社區中已經先行落地了。