迈向“AI智能体之城”：从“看见”到“预见”，AI如何重塑城市治理内核？ - 学途课堂

在雄安新区悦容公园东侧，一座独特的拱形建筑矗立于水畔，倒影形成“眼睛”形状——这是雄安城市计算中心，也被诗意地称为“雄安之眼”。

作为中国首个数字城市与现实城市全域同步建设的城市，雄安的与众不同在于：每建设一栋楼，都会形成与之孪生的数字化模型。在雄安新区数字孪生指挥中心，工作人员轻点鼠标，就能调取全域1770平方公里的平面和立体模型，地下管网的每一根管道、交通流量的每一辆车、环境质量的每一组数据，都在实时更新。

截至目前，雄安新区数字孪生核心系统已汇聚城市公共数据超百亿条。这，才是AI能够真正“理解”城市的基础。

雄安以“政务一朵云”为核心枢纽，集中承载全区100余个政务系统，实现数据互通、业务协同；以数字基建为坚实骨架，统筹铺就500余公里数字道路、130余公里数字管廊，织密城市感知网络。

这种“端-边-网-云-智”的分层架构，正在成为智慧城市的标配：

智能方案层：智慧政务、民生、产业等应用场景

NTT DATA在其最新洞察中指出，物理AI（Physical AI）正在成为城市进化的新蓝图。物理AI结合了IoT与AI，但有一个决定性的架构转变：计算发生在边缘。通过在本地而非云端处理数据，城市实现了更快的响应速度和更低的延迟。

城市本质上是物理系统——道路、 utilities、建筑物和公共空间都需要实时管理。物理AI使得对物理基础设施的持续、实时管理成为可能，在响应能力、可靠性和服务质量上实现阶跃式提升。其应用涵盖空气质量、水质监测、交通管理、公共安全、消防预防和天气响应等多个领域。

应用领域	传统方式	物理AI方式	价值提升
交通管理	信号灯定时控制	实时车流分析、动态配时	通行效率提升15-30%
公共安全	监控录像事后追溯	异常行为实时识别预警	响应时间缩短至分钟级
环境监测	固定站点定期采样	移动感知、连续监测	发现隐患更及时
应急响应	人工巡查上报	AI自动发现、智能派单	从“事后”到“事前”

在欧洲，视频AI正在经历类似的变革。Milestone Systems的专家指出，德国的实践表明，视频分析正从“识别身份”转向“理解场景”：系统识别模式、运动、人流和异常，同时通过匿名化保护隐私。

更前沿的是“智能体AI”（Agentic AI）的引入。这些系统能够跨不同数据源和应用协调多阶段流程：智能体检查警报、查看相关视频、与门禁或传感器数据比对，并将其整合成紧凑的案例文件，建议处置措施，自动生成报告。这解放了指挥中心，让他们能更专注于决策而非信息搜索。