（一）城市发展和规划

1.城市化的进程

城市最早是政治统治、军事防御和商品交换的结果，是由社会剩余物资的交换和争夺的产物，也是社会分工和产业分工的产物。从名称溯源上来看，“城”是由军事防御产生的，“市”是由商品交换（市场）产生的。城市是人类文明的象征，其发展历程是连续变化的，是众多因素综合作用的结果。城市的发展阶段可分为农村社会城市、工业社会城市及后工业社会城市（如智能城市）等。

所谓城市化，是指人类生产和生活方式由乡村型向城市型转化的历史过程，表现为乡村人口向城市人口转化及城市不断发展和完善的过程。城市化是一个不断演进的过程，在不同的阶段显示出不同的特征。现代城市化发展的最基本动力是工业化。自工业革命以来，世界逐步开始了大规模从农村社会向城市社会的转变过程。

当前，世界城市化进程不断加快，未来人口及资源将加速向城市集中。2014年，城市人口数量已占世界人口总数的54%。我国常住人口城市化比例已接近55%，也在迈进以城市为主体的经济社会发展新阶段。麦肯锡全球研究院的研究表明，目前占世界人口总数22%的600个大城市GDP总值占全球GDP总量的50%以上[1]。到2025年，占世界人口总数25%的600个大城市的GDP总值将占全球GDP总量的60%，对全球GDP增长贡献比将达到65%；到2030年，城市人口将占世界人口的60%，经济总量将占70%，人口超过一千万的特大城市数量将达到41个；到2050年，世界城市人口数量将增加到74亿，将有66%的人口生活在城市地区。未来30年，仅城市基础设施就将耗资350万亿美元，是当前全球GDP总量的7倍，令人瞠目。如今，全球每天有18万人口移居城市，可以说，21世纪将会是一个“城市化世纪”。[2]

城市在世界经济、政治和社会生活中起到举足轻重的作用，城市与人民的生活密切相关，大中城市多是一个国家或区域的经济中心、文化中心、交通中心等，尤其是大城市及大城市群，其发挥的作用是其他任何人类组织聚集体系都难以比拟的。随着经济社会的发展进步，城市化已成为现代化的必由之路，智能城市对人口、资金、产业、科技、信息等方面的汇聚作用将更加突出，日益成为全面发展的核心载体和重要动力。

“中国的城市化与美国的高科技发展将是影响21世纪人类社会发展进程的两件大事。”诺贝尔经济学奖得主斯蒂格利茨的这一判断广为传播，他敏锐地看到，拥有超过13亿人的中国正在上演人类历史上最波澜壮阔的城市化进程将给世界带来广泛而深刻的影响。值得注意的是，中国城市化是在汹涌澎湃的新科技革命浪潮背景下推进的，以大数据、物联网、云计算、人工智能为代表的新一代信息技术不仅改变了人们的生产和交往方式，而且正在从根本上变革城市的运行、管理、服务方式，使城市生活更加智能化，由此催生了现代“智能城市”，而这正是中国城市化进程中最激动人心的发展机遇。

2.城市规划理论

现代城市规划是在解决工业城市所面临问题的基础上，综合了各类思想和实践后逐步形成的。在形成的过程中，一些思想体系和具体实践发挥了重要作用，并且直接规定了现代城市规划的基本内容。从总体上看，过去100多年的城市规划理论经历了“理想主义—功能主义—人本主义—多元化—可持续发展”的线索与规律。

1890—1915年

理想主义：城市建立在工程和美学的基础上，“田园城市（Garden City）理论、城市艺术设计、市政工程设计”等概念被提出，在城市规模、布局结构、人口密度、绿带等城市规划问题上提出一系列独创性的见解，其中“田园城市”理论联系城乡的关系，提出适应现代工业的城市规划问题，对人口密度、城市经济、城市绿化的重要性问题等都提出了见解，对城市规划学科的建立起到了重要作用，今天的城市规划界一般都把霍华德的“田园城市”理论（图1-1）的提出作为现代城市规划的开端，美国的底特律正是践行此理论的典型城市（图1-2）。

1916—1945年

功能主义：指导城市发展的城市规划理论走向理性，对城市社会空间规律的研究为城市规划理论开始提供理性的依据。

1946—1960年

人本主义：二战后（第二次世界大战）重建成为这一时期的主流思想。战后的重建，以及在此时期的历史城市的社会与人、都市形象设计、规划的意识形态、综合规划及其批判受到高度重视。

理性主义：二战以后以刘易斯·凯博1952年出版的《城乡规划的原则与实践》为标志。该理论认为，规划方案是对城市现状问题的理性分析和推导的必然结果。尤其是城市规划中系统工程的导入和数理分析使得大量调查数据的处理成为可能，并在城市规划工作中运用了大量的数理模型，包括用纯粹数理公式表达的城市发展模型和城市规划控制模型。

1961—1980年

多元化：这一时期规划理论走向多元化。涌现出一大批诸如“城市规划批判、公民参与、规划与人民、社会公正、文化遗产保护、环境意识、规划的标准理论、系统理论、数理分析、控制理论及理性主义”的新理念。

1981—1990年

可持续发展：生态规划理论和可持续发展理论成为主导。20世纪最后10年，全球化与信息化则成为主流思想。

进入21世纪后，城镇化与智能城市理论，包括2016年兴起的人工智能城市理论成为当下的主要思想。

3.城市化带来的挑战

随着城市人口的膨胀，1000万人口以上的大城市数量将会持续增长，从2014年的28个预计增长到2030年的41个（图1-3）。大规模移民到城市将使城市的交通系统、食物与水的供应、电力与能源基础设施、卫生设施与公共安全面临巨大的压力。

当前，城市面临的发展挑战如下：

1）人口密度更大，流通性更强，对外界依赖度更高

未来，人口向城市特别是大城市集中的趋势越来越明显。联合国人口与发展委员会预测，未来15年全球新增的11亿人口大多集中在城市，城市人口占比预计将增加15%。全球每天估计有18万人往城市迁移，到2030年，人口总数100万、500万以上、1000万以上的城市数量预计将分别增加34%、47%、46%。

城市要正常运转，必须保持高度的流通性。

一是能源的高度流通性。以北京为例，首都功能核心区人口密度已达到23953人/平方千米，2014年电能消耗达937亿千瓦时；汽柴油消耗每天2万吨，一年的消耗量可填满四个半昆明湖；冬季供暖每天用煤最高达10万吨，用火车装运长度超过24千米。但北京本地几乎不生产能源，对外依存度极高，100%的原油和天然气、98%的煤炭、70%的电力都需外输。[3]

二是生活必需品的高度流通性。北京2100万人口每天需要消费8000吨口粮、2万吨蔬菜、1000吨食用油、1650吨猪肉，每天的消耗量相当于25列火车运送量，且自给率较低，80%以上的粮食，70%左右的蔬菜、猪肉等依靠外部供应。

三是垃圾等废弃物的高度流通性。城市每天需要排除大量废弃物。以北京为例，每天要产生2万吨垃圾，用2.5吨卡车来运输，长度接近55千米，可绕北京三环一圈，且还将以年均8%的速度增长。城市虽然能够通过技术手段降低对外界的高度依赖，如建筑顶部外壳采用石墨烯等具有超强导热、导电性能的先进材料，对闪电能量进行储存和转化；建筑外层安装能够吸收噪声的材料，将噪声振动转化成电能等，通过调整城市规划优化功能布局降低交通压力等，但这些措施起到的缓解作用远远满足不了城市人口密度增加带来的能源与资源压力，城市的高度流通性一旦受阻，城市将陷于瘫痪。

2）立体化、垂直化特征更加突出，城市脆弱性凸显

“9·11”事件后，世界普遍对摩天大楼等高层建筑的安全性提出质疑，但人口密度的加大和城市平面扩张的限制将推动城市建筑布局向立体化、垂直化、高密度方向发展。一方面，高层建筑数量增长速度不断加快。据美国高层建筑与城市委员会2014年统计，全球200米以上的高层建筑有1041座，而2000年仅有265座，数量增长了约293%，2015年新建106座（图1-4），而2016年摩天大楼数量的增长幅度在18%～27%。另一方面，高层建筑平均高度也在增加。2000年以来，最高建筑的平均高度直线攀升。此外，城市建筑物密度不断加大，如上海城市建设用地规模已经达到3000平方千米，占全市43.6%。

城市立体化发展在节省土地资源、提升经济效益的同时也存在固有的脆弱性。一是容易被封闭，成为城市孤岛。高层建筑人员密度极大，而建筑物进出口数量和流通能力极为有限，一旦遭遇地震、火灾或袭击，人员难以疏散，尤其是电梯一旦在灾害中受损，处于建筑高层的人员极易受困，封锁有限的位置就能起到封闭整座大楼的效果。虽然目前部分高层建筑开始采用空中走廊进行楼间连接，增加摩天大楼安全系数，但只能缓解，无法彻底解决。二是容易被袭击，造成巨大伤亡。高层建筑尤其是摩天大楼一般是城市地标，经济地位重要、象征意义突出且目标相对较大，极易成为袭击目标。世贸中心双塔设计安全限值是能抵御一架波音707的撞击，但航空燃油引发的大火最终导致大楼整体坍塌。据测算，结构钢材在600℃左右时强度下降50%，在1200～1400℃时，丧失全部的结构强度。

3）向智能化迈进，复杂网络信息体系的安全风险凸显

向智能化迈进，城市将呈现智能化特征，城市物理空间和信息空间高度融合，通过智能终端、传感器等技术实现对城市状态更透彻的感知，通过物联网实现人与人、人与物、物与物之间更全面的互联，通过云计算实现对城市各种需求更智能的响应，使城市成为高度发达的有机体。

在智能城市中，越来越多的经济、社会和公共服务依靠复杂密集的信息感知网运转，风险系数相应叠加，脆弱性日益凸显。主要体现在以下几个方面。

一是城市网络体系日益复杂，将成倍增加产生安全漏洞的概率。自计算机问世以来，安全漏洞已成为数字世界不可回避的产物。未来，网络系统将成为城市管理、发展、运行的命脉，安全漏洞随之增加，极易遭受信息窃取或系统攻击，而降低风险的传统解决路径，如加入预警、报警和快速恢复程序，可能会导致系统更加复杂，增加漏洞产生的风险。2010年9月，类似“震网”的病毒对伊朗核设施的攻击导致上千台离心机报废。未来网络袭击能够对城市网络产生精确打击和大规模破坏的效果，一旦侵入供电、供水、交通等网络及控制设施，城市将陷于瘫痪。

二是大数据环境下数据与计算资源高度集中，存在较大的安全风险。大型数据中心一旦由于外因或自身故障，不仅会造成巨大的经济损失，还会导致未来智能城市“停机”。谷歌数据中心仅在2008年就发生了10多起停机事故，最长持续时间达30多小时，亚马逊数据中心2012年因电力故障导致两个最常用的服务器关闭。据估算，2007—2012年，数据中心故障导致的经济损失达到7000万美元。当城市中越来越多的城市运算功能移植到少数大型但并不稳定的数据中心时，安全风险会相应递增。

三是移动通信网络弹性不足，体系抗毁能力弱。据统计，从2008年开始，使用移动互联网的用户数量首次超过了使用有线网络的用户，人们在摆脱有线网络束缚的同时不断增加对移动互联的深度依赖，但蜂窝式移动通信网络不具备类似互联网的弹性，信号发射塔受损、光纤受损及电力故障都可能导致通信网络瘫痪。2011年日本海啸导致东京北部地区大量信号塔损毁，造成大范围的混乱和恐慌。此外，一旦发生意外，手机通话将突破蜂窝网络承载极限，导致手机网络运行不畅，2011年美国东海岸地震发生后，手机通话量激增导致网络崩溃。

4.城市的智能化

2008年，IBM公司推出了“smart city”的概念。在IBM的大力宣传及广大媒体的推动下，“smart city”的概念一经提出便很快在全球得到传播、接受并应用于实践。对于“smart city”，有“智能城市”或“智慧城市”的两种译文，本书的看法是：虽然在中文中“智慧”和“智能”的含义并不相同，但是以当前国内外的“smart city”研究现状来看，更倾向于“智能化的城市（以信息技术、智能技术等为基础的城市现代化研究）”，因此本书统称“智能城市”。而在引文中出现“智慧城市”的字样而不进行修改，这是为了尊重原作者或译者。

城市智能化发展的本质就是以信息技术为手段，以服务民生、信息惠民作为城市智能化发展的目标，紧紧围绕城市居民广泛关注和急需解决的教育、医疗、交通、养老、居家、公共服务等实际需求，以新型城市规划、建设、管理和服务智慧化的新理念和新模式为群众打造便捷、高效的智能化城市生活。

气候组织（The Climate Group）、奥雅纳工程顾问公司（Arup）、埃森哲、天际数字经济研究会（Horizon Digital Economy Research）与诺丁汉大学联合编制的《未来城市：智能栖居》（2012年4月）报告中，对“智能城市”（图1-5）进行如下定义：

战略性地利用数据、信息和通信技术实现下述目的的城市：

➢　为市民提供更加高效、新颖或完善的服务；

➢　监测和跟踪政府政策的落实进展，包括实现气候变化减缓与适应目标；

➢　管理和优化现有基础设施，更为高效地进行新设施规划；

➢　减少组织孤岛，引入新层次的跨部门协作；

➢　推动公共和私营部门服务提供的创新经营模式；

➢　通过协调各利益相关方之间的利益以及采用新的技术和市场机制，城市将能更好地实现智能城市的全部价值；

➢　通过更为高效的基础设施管理和为全新数字基础设施产品（信息产品）市场提供支持来逐步实现智能城市价值。

如果说工业化的实质是以机器运转取代人的体力劳动，那么，智能化的实质则是以计算机取代人的脑力劳动。智能技术的核心是用计算机来模拟人在各个过程中的智力活动（如分析、推理、判断、构思和决策），从而扩大、延伸和部分替代人类的脑力劳动以实现知识密集型生产和决策自动化。

智能技术通常可分为符号智能和计算智能两大类，符号智能是以知识为基础，通过推理进行问题求解的人工智能（即所谓的传统人工智能）；计算智能是以数据为基础，通过训练建立联系以进行问题求解的人工智能，人工神经网络、遗传算法、模糊系统、进化程序设计、人工生命等都可以包括在计算智能中。

智能城市则是把城市看作一个有机体，人们来培养它的监控、学习、反应、调整和适应能力，信息的控制和利用能力是智能城市的基础。从技术层面看，“智能城市”是以网络信息为基础的城市信息体系（即综合运用人工智能、地理信息系统、全球定位系统、遥感系统、宽带网络、多媒体及虚拟仿真等技术对城市的基础设施、功能机制进行信息自动采集、动态监管和辅助决策服务的技术系统等）。

1）智能城市与信息化的关系

城市的信息化是智能城市的基础，智能城市是信息化的升华。

城市信息化是指在城市管理、经济和社会生活各个方面应用信息技术，深入开发和广泛利用信息资源，加速实现城市现代化的进程。

智能城市是指把城市中分散的、各自为政的信息化系统、物联网系统整合起来，提升为一个具有较好协同能力和调控能力的有机整体，这是以前所没有的，是传统意义上的城市信息化的升华和飞跃，并被赋予了新的内涵。

2）智能城市与数字城市的关系

智能城市和数字城市本质上都是信息社会条件下现代城市发展的高级形态。数字城市和智能城市的概念都是基于现代信息技术的快速发展和普及应用，从数字化和智能化两个不同的角度提出来的，都是信息社会条件下现代城市发展的前进方向和高级形态。两者有重叠和相近的体系结构，都是把信息技术应用在城市管理、运行和服务中，两者的根本宗旨相同，都是旨在提高现代城市的管理、运行和服务水平。[4]

智能城市的前提必然是数字化，数字城市的核心宗旨是智能化，城市数字化是城市智能化的必要条件。智能化是基于数字化条件，综合应用物联网、感知网、云计算等集感知、获取、传输、处理于一体的信息技术和应用体系，在城市发展规划、公共设施、公共服务、新兴业态等领域展现智能化。

智能城市建设必须充分利用和整合数字城市建设的成果，着力推进数据融合。从一定意义上讲，智能城市建设成败的关键不是大量开工建设新的信息化应用系统，而是如何有效推进城市范围内数据的融合，通过数据融合真正实现信息与智能决策的融合，从根本上促进实现城市治理主体的协同共享、行业的互动协调、城市的精细化运行管理甚至到人与自然的和谐相处。因此，围绕城市运行数据的采集、加工、提炼、分析、应用等开展的融合工作将是智能城市建设的核心和关键环节。

3）智能城市与物联网的关系

物联网是智能城市的重要基础设施。物联网是指通过传感器、射频识别、全球定位系统等技术，实时采集任何需要监控、连接、互动的物体或过程，采集其声、光、热、电、力学、化学、生物、位置等各种需要的信息，通过各类可能的网络接入，实现物与物、物与人的泛在连接，实现对物品和过程的智能化感知、识别和管理。

从物联网的定义可以看出，物联网强调的是“物”和“网”，是智能城市的重要基础设施。其中的“物”强调物理世界中的每一个物件都要能被感知，要求都有地址，都可以被通信，都可以被控制。而这些“物”要泛在地互联成“网”。这里的网是泛在的，包含传感网、电信网、互联网及各种专网等。

从技术角度讲，智能城市更强调的是在物联网这些基础设施上的“协同运作、全面整合、激励创新，并且具有一定的自我学习、自我成长和自我创新能力”。另外，智能城市不仅涉及技术层面的内容，还包括政治、管理、文化方面的内容，更强调为民服务的思想。通过智能城市建设一个和谐、美好的城市生活环境，使整个城市像一个有智能特色的“人”那样，具有较为完善的感知、认知、学习、成长、创新、决策、调控能力和行为意识，使绝大多数的人们都能享受到智能城市的服务和应用。

4）智能城市与云计算的关系

智能城市推动云计算落地。云计算是一种基于网络的支持异构设施和资源流转的服务供给模型，它提供给客户可自治的服务。云计算支持异构的基础资源和异构的多任务体系，可以实现资源的按需分配、按量计费，达到按需索取的目标，最终促进资源规模化，促使分工的专业化，有利于降低单位资源成本，促进网络业务创新。

智能城市是由多应用、多行业、复杂系统组成的综合体。多个应用系统之间存在信息共享、交互的需求。各种不同的应用系统需要共同抽取数据综合计算和呈现综合结果。如此众多繁复的系统需要多个强大的信息处理中心进行各种信息的处理。要从根本上支撑庞大系统的安全运行，需要考虑基于云计算的网络架构，建设智能城市云计算数据中心。在满足上述需求的同时，云计算数据中心具备传统数据中心、单应用系统建设无法比拟的优势：随需应变的动态伸缩能力以及极高的性能投资比。也就是说，智能城市的建设推动了云计算落地。

反过来说，云计算给城市建设插上“智能”的翅膀。依托云计算、物联网等新兴技术，以信息技术高度集成、信息资源综合应用为主要手段，加快推进城市信息化，是建设智能城市的基础。政府是云计算建设的主要推动力，因为政府积累的大量数据，能强有力推动云计算落地。行业云是当今市场的热点，能实现行业数据的“活化”，推动公共服务。移动终端设备和云计算的发展给智能城市建设带来了新的动力。下一代人工智能技术与网络、数据中心结合在一起，将发展出新的智能化方式，人们在“智能城市”的“智能生活”将更加丰富多彩。

以上的信息化、数字化、物联网、云计算等内容都是在人工智能的基础上实现的，人工智能为智能城市的审查、考评、生成、多方案比较提供重要的技术手段，在城市信息化浪潮与数据科学崛起的共同推动下，智能城市开始在全球范围内成为未来城市发展的新理念与新实践。大数据、数据活化、数据挖掘等数据管理、应用与分析技术在智能城市建设当中具有核心作用。人工智能城市将使城市治理从经验走向更加科学，进一步推动智能城市治理走向网络化、体系化、智能化。

案例—人工智能

人工智能是软件还是硬件？[5]

技术如何传播通常取决于他人在复制该技术时的易用性。软件通常比硬件更容易扩散，这既是因为商业激励可以推动软件创建，也是因为创建新软件所需的人才库甚至可以存在于非主要军事生产国，例如，亚洲的发达经济体。

当前机器学习人工智能的大部分革命都是大量数据集的可用性和足够强大的计算硬件来处理它们的结果。

人工智能国家权力的关键要素，与将其视为软件还是硬件息息相关。在某些方面，人工智能代表软件，它不是航空母舰或机动车，它不是一件物理设备。但是在训练算法之后，人工智能也可以成为一个硬件。但将人工智能仅仅视为软件就太简单了。

近几十年来，计算机硬件已经变得越来越商品化，使得具有多种不同数据类型的数据中心具有相对类似的硬件。人工智能技术是一个值得注意的例外，目前使用的大多数最流行和最强大的机器学习技术（如深度学习）计算是非常密集的。实际上机器学习当前的大部分革命，都是足够强大的计算机硬件来处理大量可用数据集的结果。

此外，人工智能算法倾向于支持相对较窄的数学计算集。因此，它可以从使用更专业的计算机芯片（如图形处理单元）中获益，甚至可以从定制设计的芯片中运行人工智能算法。许多领先的软件技术公司已经致力于此类芯片的设计，以便从这种定制设计的人工智能硬件中获益。

目前人工智能硬件有以下几个方面的重要内容。

首先，给定人工智能算法的机器学习训练时间可以通过先进的硬件显著缩短。训练时间可能会从几周或几天缩短到几小时或几分钟。因此开发人员可以更快地运行实验和开发原型。

其次，改进的硬件还可以降低功耗。机器学习培训阶段需要大量电力，电费通常可能是总成本的重要因素。

再次，一些尖端的机器学习应用程序是高度依赖算力的，以至于它们目前无法离开重要的计算资源。

最后，计算速度的增加和功率的降低在最终用户应用程序上具有明显收益。例如，许多智能手机现在拥有一个定制芯片，该芯片经过优化用以运行面部识别的机器学习算法。如果没有这样的定制芯片，这些应用会过快地耗尽电池电量。对于飞机或无人机上的物体识别人工智能系统也是如此。

这创造了一个有趣的潜在情况，即人工智能的重大进步需要硬件，而一旦完成算法的训练，人工智能就成了容易扩散的软件。人工智能的这一特性与人工智能技术社区的开放文化相结合，导致各种研究广泛发布，并且可以在线免费下载经过培训的人工智能模型。这种情况下，人工智能是硬件还是软件就会更加复杂，如果使用算法比训练算法需要的硬件门槛低很多，那么全世界人工智能算法玩家的能力就取决于谁创建了这些算法，以及他们如何创建它。