据IEEE Spectrum报道，全球越来越多城市政府正利用先进技术提升居民宜居性。迪拜、巴黎和美国佛罗里达州科勒尔盖布尔斯等城市已投入大量资源推进智慧城市项目。但伴随便利而来的，是安全与隐私问题、居民与市政官员关系恶化等挑战。一份配套白皮书指出，边缘AI与物理AI正推动城市从“智慧城市”向“认知城市”演进，使基础设施从被动监测转向实时感知、推理与行动。

智慧城市实践与挑战

IEEE Spectrum报道称，市政部门利用智能手机和传感器数据开展交通执法、交通控制和废物管理，并已实施人工智能和深度学习项目。迪拜、巴黎和科勒尔盖布尔斯是投资力度较大的城市代表。

然而，并非所有举措都成功。报道指出，低效的全球协调、标准不明确、社会经济差异以及缺乏全球治理，导致技术与适应能力之间出现脱节。隐私泄露、个人数据泄露等问题还损害了公民对技术的信任。

“成功的项目需要公民充分参与，并与参与者尤其是工程师建立强有力的合作，因为工程是基石。”IEEE Spectrum报道称。

报道还提到，与大学、研究机构和技术专家合作，有助于弥合关于复杂社会技术系统行为的知识差距。

从智慧城市到认知城市

一份由IEEE Spectrum知识中心发布的白皮书《边缘AI赋能智慧城市：从实时洞察到认知城市系统》指出，从智慧城市向认知城市的转变，取决于基础设施能否推理和行动，而不仅仅是监测。

白皮书称，边缘AI支持低延迟决策，可将敏感数据保留在城市边界内，并减少对中心化云基础设施的依赖。计算机视觉、多模态传感以及生成式和代理式系统协同工作，可支撑公共安全、出行和基础设施管理等应用。

白皮书还介绍了一种分层边缘架构，将监测、规划和行动任务分配到远边缘、区域和云层，并对硬件和软件提出了耐用性、安全性和互操作性要求。

后续关注点

智慧城市项目涉及政治家、公民、技术官僚和工程师，复杂且昂贵。如何在全球层面协调标准、建立治理框架，并重建居民信任，仍是待解难题。边缘AI能否在降低隐私风险的同时提升城市实时响应能力，值得持续关注。