26411897_吴志强院士：AI赋能未来城市

多余的长板去补其他城市的短板，从 60 万、80 万、100 万的人流动态分布， 展的时间前后秩序中间的密码就可以
而形成城市之间的优势互补与区域协 提前规避潜在的风险，使得整个世博 被破译，这让城市规划远远超出历史，
同。
会期间，未发生踩踏事件发生，保障 变成动态的年度的进展规划。
吴志强表示，利用 3Q 评价体系 了运营安全。
持续发展过程中的问题。
件建设和居民智能素养五个象限进行
吴志强表示，智能城市系统 2010 评价。
年正式开始构建，战略决策系统充当
二是城市情商（EQ）。通过感知
大脑，城市指挥系统充当小脑，还包 城市在某个时间段内不同维度的“城
括中枢神经系统和迷走神经系统。“城 市非智力水平”，如自我察觉、自我
市大脑不是单纯一个大脑，而是众脑 调控、自我激励、认知他人情绪、处
通 过 对 长 三 角 城 市 的“K6” 进 接，能够突破空间的距离。第二，可 随着准确度从 98% 到 99% 再到 99%
行分析，吴志强和研究团队发现，长 提升组织的效率。第三，可替代大量 多， 感 觉 其 能 胜 任 智 能 推 演 之 后，
三角是中国创新发展策源地，但在地 的实体空间，解决发展动力问题、发 吴志强和团队又给其输入了 2005—
一个桶都有自己的短板。用长板补短 上到晚上的人流和密度，找到了十几
吴志强表示，以前的城市规划，
板，针对一个桶的短板，用其他桶的 个最容易发生踩踏事件的单元，并通 只有一个空间的模型，不知道前后规
同样尺寸的长板去补，即用一个城市 过这套程序模拟推演了 20 万、40 万、 划。通过城市智能推演平台，城市发
理，要特别注重“人的需求”。因为 纬度、对空间的使用情况、游客流线、 定《上海国资国企“十四五”创新发
技术更新迭代非常快，单纯从技术上 停留情况等进行学习，从而实现干预， 展 专 项 规 划》， 以 数 字 化 转 型 作 为
推动智慧城市建设非常困难，而从人 形成可感知的三元园区。
创新转型的主战场，形成数字化转型
吴志强认为，研究 AI 如何赋能 国西南的重庆、成都正大规模崛起，
市发展的必然规律，也是国企新的使 城市，首先要了解城市的主要特征。 有大量创新创业青年集聚。这一类城
命担当。当前，越来越多的国资国企 “中、英文中‘城市’一词有不同含义。 市不是行政力量，不是外部市场的力
开放场景，积极投身智慧城市建设， ‘ 文 明（civilization）’ 一 词 在 英 文 量，而是知识青年的力量托举城市的
通过研究跟踪全球大都市 48 个 区位中吸引越来越多受过高等教育人 的规律，吴志强和研究团队发现，从 全球看，20 世纪 60 年代至今，人类 基本上一直在极化，主要是空间布局 在极化，在往十大都市聚集。“不管
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城市生命体
在中国大地上蓬勃发展的城市，如中 是高级生命。“智慧的城市第一要能
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上 海 国 资 State-Owned Assets Of Shanghai 总第255期
感知；第二是会判断，要知好坏；第 结构，包括主脑、分脑、副脑、末脑
据挖掘；判断包括数据分析、预测模 不是所有内容都汇聚到一个中心点的
拟、评测工具；反应包括政府决策、 大脑。”
企业决策、市民决策；学习包括模型
改善、流程改善、经验提升等。
智慧城市 3Q 评价体系
吴志强认为，可从城市的感知、
吴志强认为，我国需要探索进行
数据库、学习、推演、判断、创作、 AI 基础研究的精准布局，一个重要
台 CityGo，给这一人工智能学习模
FDI/GDP、在读高校生、万人创业青
吴志强认为，利用 AI 将信息重 型， 输 入 了 从 1975—2005 年 这 30
年、人均 GDP、休闲文化服务设施 新组合，可大大赋能智慧城市建设。 年的数据进行训练，然后看其预测
密度，即创新“K6”。
第一，通过城市的数据连接、宽带链 2005—2015 年的城市发展是否准确，
如何推演，到 2060 年这一极化趋势
同时，吴志强和团队还推演了未 月完成了全人类一平方公里以上的所
还在继续。长三角地区是未来人类十 来省域的人口流动意愿，并得出结论 有城市，共 13810 个城市的数据挖掘，
大聚集区域之一。”
预测：未来 10 年长三角城市群的联 建立了世界城市研究的第一张原样地
利用智慧城市 3Q 评价体系，吴 系将进一步增强，以杭州与上海为带 图。
均 GDP、人均 GDP、人均专利数方 展路径问题、区域平衡问题、要素制 2015 年 这 10 年 的 数 据， 让 其 利 用
面参差不齐。而城市的创新能力多由 衡问题和科学决策的问题。
40 年的数据预测后面 10 年。“可以
“K6”中的短板决定。
2010 年世博园区总规划中，作 很清楚地看到城市发展是非常有规律
利用城市智能推演平台，吴志强
和“和板理论”，可对区域内的相关
基于世博园区的推演经验，吴志 和团队已为越来越多的城市进行了预
城市进行人工智能配置，看某个城市 强和团队进一步把全世界 100 平方公 测。
短板在哪里，应该找谁补短板。“配 里以上共 937 个城市全部作了数据挖
置以后可以大规模提升区域内每个城 掘，其后又继续挖掘了 50 平方公里 构建十元平衡的创新家园
市的创新力量，因为短板隔壁就是长 以上的 2000 多个城市；30 平方公里
吴志强表示，因为城市是生命体，
板。”
以上的 3000 多个城市，至 2018 年 1 所以要把城市当成生命系统进行管
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的角度出发，围绕城市中不同主体工
吴志强看来，AI 等技术加速了“产 “1+3” 政 策 文 件（“1” 即 关 于 推
志强和研究团队对长三角地区 41 个 动，增强区域人口交流，推进城市群
通过对这些城市按照城市边界
城市的创新能力进行了大规模排行， 快速发展。
增 长 过 程 进 行 辨 识， 吴 志 强 和 团 队
从 135 个要素中遴选出了城市创新最
建立了世界首例城市智能推演平
核心的六大要素，包括 R&D/GDP、 城市智能推演平台
城市是基于城市需求导向的各个系统 产生企业活动及资本流动。
并不是完全由人的意志支配。人类创
智慧化的整合，AI（人工智能）城市
“ 中 国 目 前 的 城 市 主 要 分 为 三 造了地球上最大的生命体：城市。这
通过统盘城市各方信息的联动学习， 类。第一类是一方土地的利益分配中 个生命体也是处在不断地发展过程
哪些新的发展机遇？赋予了国企哪些 开放式的‘市’，进入‘市’以后就 要影响非常长时间的中国整体布局。”
新的动能？ 2021 年 10 月 14 日，在 是现代文明。”
在 吴 志 强 看 来， 未 来 城 市 和 AI
上海切相关。“城市不仅仅是机器，也
从智慧园区、数字社区到智慧城市， 语境中有‘市民化’的意思，这是英 未来。这种力量是和知识、智慧、创
从智慧出行、智慧能源到城市多系统 语环境中认为脱离了野蛮最重要的标 新极其相关的力量，是内生性的、内
的智慧治理，不断进行探索。
志。而在中国，‘城市’在唐朝是封 部崛起的力量，而不是外部赋予权利
智慧城市建设为区域发展提供了 闭式的‘城’，到了宋朝逐渐演变为 或者资本。这种力量是非常强大的，
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吴志强院士：AI赋能未来城市
智慧城市是基于城市需求导向的各个系统智慧化的整合，AI（人工智能）城市通 过统盘城市各方信息的联动学习，使城市从低级生命体成为高级智慧生命体
◎ 孙一元
打造数字驱动的未来城市，是城
城镇化。“智慧城市不是为了自己， 国城市目前的突出困难，吴志强和研
而是为了更加精准的医疗，更好的就 究团队将技术研究中的痛点、难点进
学、交通、服务、金融，目标是生活 行组合，归纳形成技术提升和应用的
中的困难要通过智慧化的过程解决问 重点需求，为人工智能研究提供精确
题，是基于城市需求导向的各个系统 引领。其中重要的一项成果是集中攻
该项目实现了对城市整体情感的 阅读与监测，是人工智能技术应用的 一项重要突破。
三 是 幸 福 指 数（HQ）， 该 指 数 用于评价、研究城市中的人群幸福感。 “比如，我们捕捉了深圳市每平方米 人的情绪变化，对每个地方的网格化 情绪落到每个街道，可以很清楚哪里 的人最幸福，甚至可以做到在城市中 划一块就知道这块地方的人幸福指数 是多少，这对城市管理非常重要。”
使城市从低级生命体成为高级智慧生 心，或者整个管理的中心。如省会城 中。城市生命体分为高级生命和低级
命体。“我国需要探索进行 AI 基础 市，不管过去多弱，成为省会城市后， 生命。AI 城市通过统盘城市各方信息
研究的精准布局，一个重要方向是研 一定会得到非常多的力量。这一类是 的联动学习，使城市从低级生命体成
究城市大规模智能应如何完成，即如 通过行政力量托举的城市。第二类是 为高级智慧生命体。”
何通过层级、架构的设计与建造完成 海边城市，因为靠近海边，有很多内
2006—2007 年， 吴 志 强 与 IBM
一个城市级别的智能布局。”
外交往的资源聚合。这一类是通过市 合作，推出了世界上第一张智慧城市
场力托举的城市。第三类是今天已经 图，回答了什么是智慧的城市，什么
智慧化的整合。”
关社会要素评价，他们创新性地提出
智慧城市是分布式的群体智慧， 了关于智慧城市的 3Q 评价体系。
也是不同层面的可持续责任。主要是
一是城市智商（IQ）。城市的智
运用城市智慧化的手段，帮助政府、 商可以从城市的建设与环境，城市的
企业、市民解决经济、社会、环境可 管理与服务，城市的经济与产业，硬
33 期“国资大讲坛”上，中国工程院 产业功能，这是其区分于传统城市的 不仅仅是有机体，而是生命体，是有
院士、德国工程科学院院士、瑞典皇 重要特征。只有具备了经济产业功能， 生命的过程，各个部分的发展应当是
家工程科学院院士吴志强表示，智慧 城市才会有大规模的人口集聚，才会 相互之间联动、强调整体性协调的，
理相关关系等方面的能力，从而测得 城市情商。
通过社交媒体数据情感分析提炼 技术，吴志强和团队分析了 2019 年 12 月至 2020 年 5 月之间的上海和武 汉等城市的情商指标，并进行了“城 市情商”的各周评价。评价结果显示， 上海与武汉市民的正面情绪在农历鼠 年新年以前不断累积，但在新冠疫情 爆发之后，上海的“城市情商”下降 了 10 个百分点，武汉则下降了近 21 个百分点。随着对疫情的防控与治理， 两市的“城市情商”又稳步回升，“到 今天为止，中国绝大部分城市的情商 都已经恢复到疫情之前，但还有几个 城市没有恢复。”
由此，吴志强和研究团队在 2020 为总规划师，吴志强和团队把整个世 的。有了这一平台，城市规划不再是
年提出区域协同发展的“和板理论”， 博园分为 22525 个基本单元，一个单 2030 年、2035 年的一张图，而是一
将城市能力比作桶能装水的能力，每 元 20×20 米，模拟了运行期间从早 张一年比一年变化、推进的图。”
三，要快速的反应；第四，要会学习， 四种不同的脑，组成立体分布、中心—
变成更加聪明的城市。”
边缘决策系统，构成城市未来的智慧
在此基础上，吴志强和研究团队 决策和学习。不同的脑结构完成了城
对各项指标进行了进一步完善。感知 市真正的智慧结构，有中心计算、边
包括城市的主动感知、数据上报、数 缘计算，有相互之间互动的计算，绝
评估、优化、建造、监督、再感知十 方向是研究城市大规模智能应如何完
个方面，对整个城市的发展进行全生 成，即如何通过层级、架构的设计与
命过程的智慧化提升。
建造完成一个城市级别的智能布局。
在吴志强看来，智慧城市的机制
综合下一代人工智能技术的突破
是以社会行为的智慧化推动可持续的 关键和世界最新的研究进展，结合我