财经365（www.caijing365.com）8月31日讯：股票-美国数字城市的人工智能。
在城市环境中定义人工智能
21世纪的每一项人类活动都创造了一条数据轨迹: 从商业交易、电话短信到导航。如果你有一部手机，只要从一个小区移动到另一个小区，你的手机信号塔就会在跳动的过程中产生一条数据轨迹。与此同时，基础设施的设备已逐渐数字化，计算机行业的处理、存储和分析软件的能力也在不断创新。我们现在已经在数据的浪潮中被淹没了。
那么问题来了，如何最大化数据的价值呢？
随着环境传感器和网络设备生产成本的不断下降，可靠的移动通信和云计算将物联网(IoT)的概念带入了我们的日常。物联网代表的系统将使部署在各种环境的系统和设备上的传感器能够相互通信，增加数据移动的数量和速度。
一种新的数据驱动的城市管理方法在此诞生，即许多社区通常所说的“智慧城市计划”。
而此计划就是人工智能和机器学习发挥作用的地方。人工智能与机器学习相结合，非常适用于智慧城市项目的分析。机器学习可以通过城市中的各种系统处理大量的数据，并在适当的地方创建自动化的、实时的反应，并提供分析报告。
未来由于数据量将继续呈指数级的增长，地方政府及其合作伙伴将有能力通过人工智能从数据洪流中最大限度地利用这些机会。基于这些原因，Gartner预计到2020年，人工智能将成为30%的智能城市应用程序的关键功能，而几年前这一比例仅为5%。
那些亟需通过物联网和人工智能解决的城市问题
就像世界上没有相同的两片树叶，世界上也没有两个完全一样的城市。在美国各地，一些地方面临着人口膨胀的压力，这往往是因为该区域有新的就业机会或宜人的天气。相反的，许多老城市面临着负人口增长的黯淡前景。然而，无论增长轨迹如何，地方领导人必须采取干预措施，提高当地居民的生活质量，帮助当地企业成长和吸引新企业，并提高环境韧性。以下几点描述了各种城市面临的一些最紧迫的挑战。
● 气候变化和城市恢复力
从最小的村庄到大城市，气候永远是对一个区域的生存构成最大威胁的要素。随着自然环境的不断变化，每个地方都必须为气候的不稳定性做好准备。其中包括毁灭性的洪水、卡特里娜飓风、桑迪飓风和哈维飓风造成的灾难与生命财产威胁。另外，各地还必须为更持久的不利气候条件做好准备，无论是佛罗里达海平面上升、中西部洪水泛滥，还是西部山区极度炎热和缺水的条件。从废水基础设施到土地利用，现在的城市根本就没有设计过相应的环境系统来管理和应对这些气候的环节。
故城市亟需一个新的议程，在多个层面上优先考虑环境恢复能力。因此，环境系统设计上需要考虑更广泛的气候情景；融资模式需要明确认识到气候变化可能带来的成本增加；而土地政策则更需要关注哪些土地适合人类发展，哪些土地应不受干扰。
● 贸易行业的增强和吸引力
贸易是城市经济的命脉。在城市边界销售商品和服务可以为社区带来了新的收入，新的收入可以循环进入到其他的经济领域——包括当地的餐馆和当地的学校。企业产生的利润对新产品和新员工的再投资也至关重要。如果成功的话，社区将建立起一个能够创造长期生存能力的工业生态系统;如果贸易枯竭，整个城市将会失去活力。
为了在当今的全球市场上保持竞争力，美国企业必须能够开发出利用最新技术平台的产品，这包括让地方政府发挥重要作用。比如公共基础设施网络应促进货物、数据和人员有效公平的流动。教育和劳动力体系应该支持人才输送渠道，包括推广能够帮助管理自动化崛起的非常规技能。法律应该帮助投资资本流入社区，投资于企业和固定资产。同样，法律应该在保护消费者隐私的同时促进数据的自由流动。
● 收入和财富不平等程度的加剧
尽管许多美国宏观经济指标显示出了强劲的长期增长能力——包括GDP水平、家庭总财富、甚至平均收入——但其影响在不同家庭中的情况并不相同。在通货膨胀调整后，美国家庭收入中值1999年至2017年期间几乎没有增长。美国联邦储备委员会(Federal Reserve)的研究小组发现，只有40%的家庭有足够的储蓄来应付400美元或更高的意外成本。按种族划分，工资水平一直存在差距，甚至代际流动性也在下降。城市经济如果不能为所有人服务，不能创造真正共享的繁荣之路，那么这些地方就不能充分发挥其经济潜力。
当地领导应该努力使所有人都应该负担得起住房。这同样适用于当地的基础设施服务，如当地交通、水、能源和宽带。政府服务应促进公众获得公共服务，包括数字技能培训、数字金融服务和与身份证挂钩的自动登记程序。而且，由于许多建筑环境项目可能需要数年甚至数十年才能完全成熟——如大规模的住房建设或新能源网——因此，尽早将这些共同的价值观编纂进同一系统至关重要。
● 过时的治理模型
美国的政治和经济地理位置并不一致。我们可以口头上使用“城市”一词来指地方经济，但这些经济现在已经远远超出了中心城市的边界。事实上，地方经济已经涉及到了一系列的城市、城镇、村庄、县和地区政府来管理共建。使用这种分散的治理模式，很难在整个大都市区域内设置共同的目标。例如，由于郊区和中心城市利益之间的紧张关系，美国大多市区一直难以实施道路定价政策。同样，某些政府部门往往比大都市部门对数字未来更有准备，无论是从雇佣数据科学家的预算，还是从尝试新产品和服务的意愿的角度来说。
解决气候不稳定、工业竞争力和家庭不平等问题需要协调行动，其中大部分是多学科性质的。都市圈需要一个促进不同地方政府之间合作的治理平台，减少由狭隘主义造成的摩擦。
● 财政约束和风险承受能力
每个地方政府都面临着财政能力的问题。无论地方人口和经济增长率如何，地方政府都必须对当前的收入、未来的收入、其他州对其的支持水平，以及私人资本市场在借贷方面的承受能力做出预测和反应。因此，有限的财政资源可能会降低地方领导人对未来技术投资的容忍度，而这其中许多的技术如若未经验证，可能不会产生积极的效果。总而言之，这在投资新型技术方面制造了摩擦，而投资新型技术通常需要更高的前期支出，才能产生长期运营成本的节约。
地方政府需要采取一些方法来增强人们对于包括人工智能在内的数字技术服务的信心。这其中包括在技术开发商、私人股权和政府采购商之间分散风险的新融资模式。其中支持地方政府间信息共享的公民项目至关重要。
● 在城市环境中应对人工智能相关的挑战
虽然人工智能和机器学习非常适合帮助管理城市和大都市地区面临的挑战，但人工智能并不是万能药。人工智能系统的设计和部署面临着一系列独特的挑战，其中许多挑战已经出现在美国的城市中。为了确保智慧城市项目及其相关的人工智能项目能够在保护个人隐私的同时带来经济、社会和环境价值，我们必须直面这些挑战。
将这些与人工智能相关的挑战联系在一起的就是城市伦理的理念。开发人工智能服务及其相关算法将需要地方政府——以及州和联邦政府的同行——编纂一套共同的道德准则。有时这些标准是特定于某个地方的，有时应该是国家标准。但在任何情况下，作为一个社会，我们都必须明确和有目的地对待我们的道德问题，并利用它们来告知人工智能算法本身，以及控制算法的管理原则。
● 隐私问题
数字连接技术的出现引发了一场关于信息隐私的全球辩论。数字连接技术使得每一个个体简单的出行,他们访问的每个网站,每一个web服务的使用的监控都成为可能。核心的问题是谁应该拥有数据,政府应该如何管理数据的收集和使用,以及匿名化和加密数据的接受标准。
这些紧张的局势已经在公开场合显现出来。通过智能手机和汽车的定位跟踪系统，我们有可能知道任何关于此人的信息，包括用相对较少的数据对一个人的身份进行三角定位的能力。但是，如果没有数据跟踪，也不可能启用特定位置的服务，包括从蜂窝电话到拼车服务。同样，准确的移动数据可以让地方政府做出更明智的城市规划决策，从哪里设置拼车点，到哪里建造更高的建筑。
由于行业权力与个人信息控制的紧密相连，导致个人信息泄露的机会更多，我们必须在数据向公众开放的程度与个人保护程度之间取得恰当的平衡。有些社会最初可能会拒绝像中国那样的国家监控申请，但只要看看伦敦，就会发现这座城市充斥着人工智能协助的视频监控。在数字时代，编纂法律伦理是保护适当数量隐私的唯一途径。更多资讯，关注财经365股票！
