站在新的历史起点和数字化发展创新风口，秉持“智慧报国”的一贯初心，不负连续17年坚持累积的良好社会影响与业界口碑，一年一度的改革研讨盛会“智慧中国年会”，以“聚焦数字化觉醒和数字中国再提速”为主题，于11月24日-25日通过网络直播渠道盛大开启。2021智慧中国年会由智慧中国年会组委会、北京国脉互联信息顾问有限公司主办，设置主论坛和专项分论坛，分别以“加快数字化转型 建设美好数字中国”和“数据治理体系构建与城市运行体征管理”为主题，邀请界内决策者、管理者、建设者、观察者、思考者开展深入探讨、交流与合作。

本文系中国工程院院士、同济大学教授吴志强先生于11月24日上午在“2021智慧中国年会”主论坛上的演讲。内容通过速记整理，未经本人审核。

---以下为演讲内容---

各位同事、各位领导，今天很高兴在线上参加“2021智慧中国年会”，我的报告题目为《AI赋能城市生命》

一 人类对城市的认知

1933年，希腊雅典召开了城市建设史上非常重要的会议，签订了《雅典宪章》，其中就提出了“城市是一台具有四大功能的机器”，即看到了城市提供居住、工作、游憩和交通的功能。《雅典宪章》通过后，全世界的城市就按这个原则进行规划建设，也因此出现了生产和生活剥离导致的问题。比如，每天早上，居民从居住区赶往厂房集聚的生产区、工业区，晚上再从工业区返回居住区，形成了像钟摆一样的单摆交通，同时城市交通的压力也非常大。然而，由于夜间的工业区都是黑暗的，白天的居住区是空置的，这样的城市仍然是没有活力，冷冰冰而空旷的。

1977年，当时知名的科学家、思想家们汇聚到拉丁美洲的马丘比丘，召开了马丘比丘会议，提出了“城市不是机器，而是一个有机体”的学说。我们这一代人在1978年进入大学，恰逢“城市有机体”的提出，所以我们评价一个好的方案，往往说这是一个有机方案、这是有机增长、有机组合，似乎“有机”两字就体现了方案的所有优点。然而，经过40年的发展，我们发现，把城市作为“有机体”认知，仍然不是对城市的充分尊重，“有机体”描述的是一个组织架构，没有时间概念的词，但不能探索城市的尊严、城市自己的规律。

2006年，在2010年上海世博会筹备期间，我们再次呼吁全世界的学者和思想家反思城市的40年发展，并在世博会上推出了“城市生命体”的概念，对应英文为City-being。这是由我们中国人创造、现在变成世界性的一个重要的词汇。为此，世博馆里设有城市生命馆，展示对城市生命发展的规律的揭示。

2010年，我们对城市有了更深刻的认识，即城市生命体还可分为高级生命和低级生命。有的城市能够不断主动感知人的需求、环境的变化，能够快速反应，自我修正、学习；这就是高级的城市生命的特征。人工智能的导入城市，可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。

二 从智慧城市到AI城市

2017年，IBM与同济大学签订智慧城市研究中心合作备忘录，IBM和世博总规划师团队共同创造了 “智慧-城市”的新词，于是我们开始了对“智慧城市”的思想和探索。

在我所绘制的“智慧城市”第一张草图中（图1），提出了智慧的城市必须具备感知、判断、反应、学习的能力，且这四项能力须在不断循环中升级。城市生命体从低级生命发展为高级生命不是一蹴而就，而是不断积累的过程，所以我们也用“Smarter City”来体现这个过程，并进一步绘制了智慧城市的智慧机制模型，以说明智慧城市的四大功能是如何实现的。

图1 智慧城市原图I及模型架构

第二阶段，我们架构了能够说明“‘智慧’为了什么”这一哲学问题的第二个智慧城市原图（图2）。即把“智慧”导入于城市本身的问题的解决，用智慧的手段、智能的技术实现城市中的医疗、就学、交通、服务、金融、文化等的智能化，满足城市的根本需求。

图2 智慧城市原图II及模型架构

在智慧城市原图III中（图3），智慧城市被分解到城市的社会、经济、环境、文化各领域，并解决在城市的政府层面、企业层面、社会层面和市民层面上，如何让信息、大数据、人工智能服务于我们的问题。

图3 智慧城市原图III及模型架构

智慧城市原图IV（图4）完成了智慧城市技术层面的系统架构，包括城市大数据库、操作系统这两环技术支撑，以及对城市系统的模拟、预测、调试。

图4 智慧城市原图IV及五环构成

智慧城市原图V（图5）对前述4代智慧城市进行了整合架构。“规律”位于架构的顶层，即尊重全球城市发展的自身规律，才是把城市认知为生命体的根本意义所在。在这个原则下，才有智慧城市的学习、感知、判断、反应功能的不断迭代。

图5 智慧城市原图V及其模型架构

智能城市的系统的功能（图6）与生命系统的功能契合，如智能城市的上层战略决策系统是其大脑；中层城市指挥系统是其小脑；城市感知系统为其中枢神经系统；在世博会后，我们团队吸收更多学科专家的建议，开始探索城市的迷走神经系统，即城市的自组织程序，它可形成更为强大的支撑系统。

图6 智能城市系统

在研发过程中，我们提出了“以数明律”的原则，以大量的数据支撑城市发展规律的发掘和证明，继而在城市发展规律的指导下做城市的规划。

例如，我们收集1995-2020年间城镇群落，包括长三角城镇群，的区域极化和协同的数据，并使机器通过学习这25年数据，可推演未来15年，即2021-2035年的城市发展生长情况，以辅助对对象城市区域的规划和设计（图7）。

图7 城市群数据深度学习及未来推演应用示例界面

三 大数据与AI赋能城市

以发掘城市生命规律为目标，我自1988年起着手建立自己团队的城市数据库。截止2016年已更迭4代，形成了目前世界上最大的城市大数据库（CDBD），掌握了13861个城市的数据，远远超越了当年我们所膜拜的掌握200个城市数据的美国UIC城市诊断数据库。

目前，我们团队正在进行城市大数据的第5代建设，并将一部分数据用于实现一个更宏观的全球科学家计划（CiMA, City intelligence Mapping Alliance），使全国、全球的科学家共同参与绘制人类数字城市图谱,完整全球城市的建筑、绿地、道路、水系、地形的数据。

在未来城市规划、建设中，CiMA计划将会体现非常强大的作用。比如在城市新区的规划设计中，依靠CiMA计划的数据库，可以快速导出全中国19个新区的数据。

不仅是新区，我们进一步依托团队建立的城市数据库对古城也进行了智能诊断。我们建立了绍兴古城的建筑热模、道路热模和公园热模，通过热模可以智能识别出一天24小时内绍兴古城实时的人群流向，判定每一栋建筑、每一条街道、每一个公园的热力变化情况，根据智能诊断的分析结果，可以精准识别出老百姓喜欢的目的地，也为古城更新的规划设计提供科学依据。

2016年北京城市副中心的规划设计中，抓住城市情感识别，我们对500位居民的采访资料进行AI智能画像和情感识别，精准识别当地居民和创新人群对绿地、治理、出行、交通、商业、医疗、教育、产业、基础设施、创新和居住的多样化、立体化的需求。

在城市大数据、AI技术的支撑上，我们继2011年在中国工程院指导下推出城市智商评价体系后，推出了城市情商（City EQ）和城市幸福指数（City HQ）。结合联合国发布的幸福的指标，我们对幸福指数的识别细化到了城市、辖区、街道、甚至任意每平方公里，并应实际应用到大地上。

城市是有智商、情商、幸福感，在时间维度中发展的生命体，城市需要我们尊重。在我们给予城市爱的时候，它才会反馈回爱给我们，使我们的生活更美好。但是城市的智慧和聪明，并不是任其发展就会自行达到的，而需要我们的培育。城市从低级的生命体进化为能为人类提供更美好生活的高级智慧生命，需要人类在AI赋能下，形成更高级的文明、更高级的创新、更高级的生态。让我们一起为之努力。

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