随着全球城市化进程的加速，超大城市在人口密度、交通压力、公共安全、环境治理等方面面临前所未有的挑战。传统治理模式在应对复杂、动态、高密度的城市运行需求时，逐渐暴露出响应滞后、信息割裂、资源错配等问题。在此背景下，人工智能（Artificial Intelligence, AI）作为新一代信息技术的核心驱动力，正深度融入城市治理体系，推动城市从“经验管理”向“智能治理”转型。AI巡检、智能摄像头监测、城市大模型等技术的应用，正在重塑城市治理的逻辑、流程与效能。
一、城市治理面临的现实挑战
现代超大城市普遍面临治理对象多元化、信息壁垒严重、技术底座薄弱、响应机制滞后等问题。
首先，城市居民构成日益复杂，常住人口与流动人口交织，需求呈现个性化、动态化特征，传统治理手段难以精准识别和响应不同群体的需求。其次，政府部门、公共服务机构、社区组织之间数据标准不一、平台互不联通，形成“数据孤岛”，导致信息无法高效流转。再次，尽管许多城市已部署大量传感器和监控设备，但缺乏统一的数据采集标准与智能分析能力，导致“有数据、无智能”。最后，多数城市仍依赖“问题发生—人工上报—部门响应”的被动治理模式，难以实现风险预警与主动干预。
二、人工智能赋能城市治理的核心机制
人工智能通过数据驱动、智能感知、流程优化与协同决策，正在构建新型城市治理范式。
（一）AI驱动治理结构智能化重构
传统科层制治理依赖人工经验判断，响应周期长、主观性强。而AI系统依托大数据分析与机器学习模型，能够实现对城市运行状态的动态感知、问题识别与趋势预测。例如，通过构建城市级AI中台，整合交通、安防、环境、民生等多源数据，形成统一的“城市智能中枢”，提升治理决策的科学性与前瞻性。
AI技术推动治理流程从“事后处置”向“全周期管理”转变。借助AI算法，城市管理者可实现对潜在风险的早期识别、自动派单、闭环跟踪与效果评估，显著提升治理效率。
（二）AI巡检与智能监控：实现城市“主动感知”
AI巡检系统正逐步替代传统的人工巡查，广泛应用于市政设施、交通道路、地下管网等领域。例如，AI无人机可定期对桥梁、隧道、电力设施进行自动巡检，识别裂缝、锈蚀等隐患，并生成维修建议；AI机器人可在地铁、机场等重点区域执行安全巡检任务，实时识别异常行为。
在公共安全领域，AI摄像头监测系统已成为城市“智慧之眼”。通过部署具备边缘计算能力的智能摄像头，系统可实时识别占道经营、乱扔垃圾、高空抛物、人群聚集、交通事故等事件。例如，深圳部分社区已部署AI高空抛物监测系统，一旦检测到物体下落轨迹，系统自动抓拍并报警，有效提升了社区安全水平。
此外，AI视频分析技术还可用于交通流量监测、违章行为识别、应急疏散模拟等场景，实现对城市运行状态的全天候、全时段感知。
（三）AI优化治理流程与服务响应
人工智能正在重塑城市治理的基本流程。通过构建“发现问题—AI分析—自动派单—处置反馈—效果评估”的闭环机制，AI系统显著缩短了问题响应时间。
以“AI+网格化治理”为例，系统可将城市划分为若干治理单元，结合AI摄像头、物联网传感器、市民上报等多渠道信息，自动生成事件工单并智能派发至责任单位。例如，北京、上海等地已试点AI智能派单系统，对12345热线、政务APP等渠道的市民诉求进行语义分析，自动分类并推送至相关部门，处理效率提升40%以上。
AI还可用于优化公共服务资源配置。例如，通过分析历史数据与实时人流，AI系统可动态调整公交班次、共享单车投放、公共照明开关等，实现资源的精准匹配。
（四）AI推动多元主体协同共治
人工智能不仅服务于政府管理，也为公众、企业、社会组织参与城市治理提供了技术平台。基于AI的开放数据平台，允许第三方开发者接入城市数据，开发便民应用。例如，市民可通过AI助手查询实时路况、停车位、空气质量等信息；社区组织可利用AI分析工具评估社区安全风险，提出治理建议。
AI还支持构建“城市数字孪生”系统，即在虚拟空间中构建城市的动态映射模型，用于模拟政策效果、测试应急预案、优化城市规划。例如，深圳龙华区已建成社区级数字孪生平台，结合AI算法对社区运行状态进行仿真预测，实现从“治”理向“智”理转变。
三、人工智能城市治理的实践路径
要充分发挥AI在城市治理中的潜力，需从平台整合、技术深化、安全治理与系统建设四个方面推进。
（一）整合AI平台，构建多源协同机制
当前城市AI系统存在平台分散、算法不兼容、数据难共享等问题。应推动建设统一的AI中台，整合交通、安防、环保、城管等领域的AI应用，实现跨系统、跨部门的数据融合与算法协同。例如，上海“一网统管”系统已初步实现AI视频分析、交通调度、应急响应等模块的集成，形成市级—区级—街镇三级联动的智能治理体系。
（二）夯实AI技术底座，拓展应用场景
AI治理依赖高质量的数据采集、算力支持与算法模型。应加快部署具备AI能力的边缘计算设备，提升摄像头、传感器的智能识别水平。同时，推动AI在老旧小区改造、垃圾分类监管、噪音污染监测、消防安全预警等“小切口”场景中的应用，逐步形成可复制的解决方案。
北京市“接诉即办”系统通过引入自然语言处理（NLP）与AI分类模型，显著提升了市民诉求的处理效率，是AI赋能基层治理的典型案例。
（三）保障数据安全与隐私合规
AI系统的广泛应用带来数据安全与隐私保护挑战。应在技术设计中嵌入隐私保护机制，如数据脱敏、联邦学习、访问权限控制等。同时，遵循《数据安全法》《个人信息保护法》等法规要求，建立AI应用的伦理审查与风险评估机制，确保技术应用在合法、安全、可控的轨道上运行。
（四）构建主动感知的智能系统
未来城市治理应从“被动响应”转向“主动预见”。通过训练城市治理大模型（Urban Governance LLM），融合历史数据、实时感知与外部环境信息，实现对城市运行趋势的智能预测。例如，重庆已启动“人工智能赋能超大城市治理行动计划”，探索利用AI大模型提升社区安全、应急响应与社会稳定预警能力。
结语
人工智能正在成为城市治理现代化的关键支撑技术。AI巡检、智能摄像头、城市大模型等应用，正在提升城市的安全性、效率与韧性。然而，技术本身并非万能，AI治理的成功依赖于数据整合、系统协同、安全合规与制度保障。未来，城市应以“技术+机制”双轮驱动，推动AI从“辅助工具”向“治理中枢”演进，真正实现智慧、高效、可持续的城市治理。
