人工智能算法已成为智慧城市中不可或缺的一部分，该计划旨在实现城市自动化和改善各种市政活动，提升城市运营。几千年来，聪明的城市规划者一直在改善和拓宽街道以减少拥堵，或者建造公园以提高城市的宜居性。在城市管理中使用的计算机技术的最早例子之一是在1960年代的洛杉矶，当时他们使用数据库和航空摄影来跟踪人口趋势并评估房屋质量。

随着诸如物联网，和云计算等AI技术的支持和发展，我们看到了低成本的传感器，全城市范围的wifi覆盖和具有成本效益的照明的激增，这些都为智慧城市计划做出了巨大贡献。

云计算的增长也使城市能够扩展分析数据，并使这些复杂的数据系统变得更加简单、便捷实用。人工智能（AI）和机器学习在数据分析中的应用预计将大幅增加。

人工智能使计算机能够看到，听到，可移动，以及机器推理。例如，由人工智能驱动的计算机视觉系统可以使计算机同时识别数百万种城市生活元素，例如人，汽车，公共工作人员，垃圾，事故，火灾等。AI系统不仅可以实现自主进行检测，而且还能根据这些因素中的每个行为、在每天或一段时间内的变化，让城市系统做出及时响应与决策。

34万亿资金全部涌向新一轮基础设施建设，智慧城市将会迎来哪些巨变？

这个巨大的数字是什么概念？

简单对比一下，2019年我国GDP总量为99.1万亿元，这一次，国家相当于拿出2019年34%的GDP来投资基建。

同时，纵观智慧城市建设，任何AI+物联网平台都必须具备以下条件：

1）用于收集数据的智能设备（传感器，照相机，执行器等）的网络，可以从低功耗IoT设备收集数据

2）进行存储并将其安全转发到云端（云）网关流数据处理器

3）用于聚合大量数据流并将其分发到数据库和控制应用程序一个数据池，基于长期数据分析的城市服务自动化AI算法和技术，并找到改善控制应用程序性能的方法

4）用于向IoT执行器发送命令的控制应用

5）用于连接智能事物和居民的用户应用

简而言之，人工智能将了解城市的使用方式及其运作方式，并可以帮助城市规划者了解城市如何应对各种变化和计划。

实际上，全球智能城市计划中当前最大的用例是计算机视觉检测系统，另外两个是公共交通和智能户外照明。这三个领域合计占智慧城市总支出的近25％。IDC最近发布了最新的《智慧城市支出指南》，到2022年智慧城市支出将增长到1580亿美元。现在，全球超过50％的人口居住在城市中，到2050年，这一数字预计将增长到三分之二以上。

市场数据预测，到2020年，将有10亿个智能摄像头部署在基础设施和商业建筑物上。收集而来的海量原始数据，远超过人类自身可查看、处理或分析的范围。这就是深度学习的用武之地。它可以计算车辆和行人的数量。它可以读取车牌并识别人脸。它可以跟踪数百万辆车的速度和运动以建立相应的算法模型。它可以处理大量的卫星数据，以计算停车场中的汽车数量或跟踪道路使用情况。

AI+算法已经成为智慧城市的发展趋势和关键环节，那么作为行业链条上的AI企业，如何在算法、数据、软件、硬件和服务的技术上，借风起飞呢？如何解决智慧城市领域中的企业用户技术与应用痛点，真正将AI技术运用到场景中？实现AI真正的落地建设？

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随着“新基建”风口的到来，在5G、物联网传感器、具有AI功能的智能摄像头和边缘计算的推动下，智慧城市+AIoT解决方案将会得到快速落地，迎来爆发式增长。