智慧城市未来趋势走向与应用场景。

智慧城市可以感知但不能行动，但认知城市会感知并做出反应。实现这一目标的关键是传感器和分布在街道上的边缘计算。未来很多智慧城市都将是“绿地”:全新的城市从零开始构建和融入智能，从路灯到垃圾桶的一切都内置了边缘计算。对于生活在这些城市的人来说，边缘计算将为我们的生活带来真正可衡量的改善——从立即找到停车位到使用预测智能减少能源账单。

强调认知智慧城市的边缘计算。

在创建认知城市时，最基本的需求是将计算能力转移到数据生成的地方:人们生活、工作和旅行的地方。适用于建设全新的智能城市和原有的“棕色地带”城市改造技术。无论如何，边缘是关键。例如，在处理垃圾桶、下水道或交通灯中摄像头中的传感器信息时，有必要实时回应这些问题。

在今天的智慧城市，重点一直是捕捉数据:无论是监控交通热点还是寻找水泄漏。然而，在未来几年里，城市本身将对不断变化的物理世界做出动态反应，例如根据天气实时调整能源使用。

随着物联网(IoT)以及现在的人工智能(AI)监控的演变来源于机器对机器的基础，使智能技术变得动态。大型语言模型等新兴人工智能技术也将在未来发挥作用，使城市规划者和普通公民能够轻松与他们居住的城市互动。边缘将是我们有效控制未来这些城市的关键因素。

为了实现这种快速响应的服务，边缘非常重要:需要将计算能力转移到街道上。这是从交通或烟雾传感器等一次性模拟传感器向使用智能摄像头转变更广泛的一部分。智能摄像头可以生成数据，但也可以保护隐私。

智慧城市中智能街道交通及智能停车。

在未来的智慧城市，技术将满足人类的需求。可持续性是城市面临的最大问题。到目前为止，汽车是最大的贡献者。智慧城市将有助于减少交通流量，有效引导自动驾驶汽车通过街道。第一次交付不成功就是一个例子。这是造成拥堵的主要原因，因为司机必须反复返回同一地址。在认知城市，可以在征得其同意的情况下，匿名与快递企业分享客户何时在家的位置数据，让更多的快递可以在第一次尝试时送达。

智能化停车将是减少拥堵、提高街道效率的另一个重要途径。边缘计算节点将感知空车位，并实时引导车辆前往。它还将成为自动驾驶的关键驱动者，为汽车自动驾驶系统提供更多的数据点。未来智慧城市，道路将围绕自动驾驶进行设计，实现汽车与汽车之间的基础设施通信。

边缘计算也可以帮助更快地将第一应对者送到事故现场。智能城市基础设施可以通过基于视觉的传感器检测建筑物内的火灾并引发警报。紧急服务将受到警报。人工智能可以提前配置到达现场的最安全、最快的路线，必要时改变其他车辆的路线。

智慧城市中需要优先考虑隐私问题。

视频用于提供从垃圾桶溢出到交通状况的各种场景感知，而不是监控。智能摄像头将帮助失散宠物的主人团聚。例如，当宠物在摄像头之间移动时，人工智能可以识别宠物。隐私是任何智慧城市的首要问题。未来的智慧城市不会为了获取数据而获取数据，而是为了提供更好的服务。如果公民信任城市规划师提供的信息，他们需要比他们提供的更多的回报。

边缘也有助于实现家庭的可持续发展。即使是最智能的智能家居也能检测到占用情况，空调只有在有人离开时才会关闭。利用传感器和人工智能预测，在有人离开前一小时，可以慢慢降低。城市将利用先进的计算技术监控建筑物的实时活动，使当局能够匹配能源供应和需求。

未来的认知城市也将提供增强现实体验，帮助视力或听力受损的人在大型语言模型的帮助下，实现从文本到语音到文本的转换。在这里，边缘也将是关键:当视障人士过马路时，毫秒很重要。计算不能局限于数据中心。在一个真正的认知城市，街道本身也会随着数据而波动。

智慧城市中节点、道路和工作负载。

当智慧城市从零开始建设时，它涉及到数十万个计算节点，遍布整个城市。这需要规划。节点需要成为建筑环境的一部分，比如街道上的灯光。每种设备对冷却和延迟时间都有不同的要求，比如不能把电脑放在柜子里。当构建一个新的智慧城市时，这些可以更有效地整合起来，让服务工程师更容易看到和接近它们。

然而，如果在改装中，有办法将计算能力传递到需要的地方，无论是智能路灯还是橱柜。在许多大城市，大量的服务柜提供移动或电信服务，甚至水。服务工程师可以调整他们与互联网的互动。这些是未来的数据中心。

未来的智慧城市将是一个真正以人为本的地方，无论是适合现有城市还是在“绿地”中建设，将智能技术融入其整体结构。这些大型基础设施项目将基于公民参与，聚集关键基础设施，支持从通信网络和交通到公共安全和能源效率的方方面面。

其核心将是每条街道的边缘计算节点，提供从传感器和摄像头中收集的见解，让城市自己“思考”。今天的智慧城市只是开始。未来的认知城市将创造更安全、更快乐、更可持续的生活方式。

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标签：智慧城市,物联网,边缘计算,人工智能技术