根據(jù)一份新的報告，智慧城市技術相關支出約為800億美元，到2021年可能會達到1350億美元。這些投資將帶來更多機會，使城市變得更加便利，具有可持續(xù)性。但他們遇到了新的復雜挑戰(zhàn)。

是什么讓城市變得智慧了？智慧城市委員會（Smart Cities Council）提出三個核心價值觀：

－ 宜居性：那些提供了清潔的、健康的生活條件，沒有污染和擁堵的城市。借助數(shù)字化基礎設施，讓城市服務即時可用，隨時隨地。

－ 可行性：那些提供了有利基礎設施（能源、連接、計算、基本服務）的城市，在全球范圍內(nèi)參與競爭，提供高質(zhì)量的工作崗位。

－ 可持續(xù)性：那些提供服務而不會影響后代發(fā)展的城市。

在他們的這個列表基礎上，我們增加了可學習性，也就是從出生到職業(yè)生涯這個和諧生態(tài)系統(tǒng)中公平獲得高質(zhì)量的學習機會。

是什么推動著智慧城市的發(fā)展？

在需求方面，人們正在走進城市尋找工作，尋求更好的生活質(zhì)量。目前全球一半以上的人口居住在城市，預計到本世紀中葉將增加到三分之二。快速的城市化導致了污染、交通擁堵和犯罪等重大問題。所有這些都對智慧城市解決方案提出了需求。

在供應方面，廉價設備和寬帶讓世界一半以上的人口相互連通。傳感器和攝像頭，讓我們擁有數(shù)十億設備分享數(shù)據(jù)，也就是所謂的物聯(lián)網(wǎng)。

互聯(lián)的社區(qū)和廉價的存儲為平臺革命鋪平了道路——我們在平臺上工作、學習和娛樂，隨著時間的推移，平臺變得越來越大越來越好。

大數(shù)據(jù)和廉價的計算也讓人工智能（AI）實現(xiàn)了爆炸式的增長，軟件應用中那些懂得“學習”的代碼，正在為我們生活的方方面面提供支持。有了像機器人、無人機和自動駕駛汽車這樣的賦能工具，你就擁有了一個打造工具的世界。

“人工智能是影響社會的一個最重要的問題，”資深風險投資人Ted Dintersmith表示。

人工智能應用現(xiàn)在被普遍用于醫(yī)療（診斷疾病和改善公共健康）、交通（交通控制）、公共安全（面部識別）、制造（流程控制）和在線零售中。

不斷增加投資是否能得到回報？

投資和協(xié)調(diào)教育機會是智慧城市的起點，為創(chuàng)新經(jīng)濟做出貢獻的地區(qū)將獲得成功。

投資可持續(xù)性和減少污染相關政策，已經(jīng)為中國城市帶來了回報。

在基礎設施方面，專注重點和合作伙伴關系是獲得投資回報的關鍵。根據(jù)當?shù)刭Y產(chǎn)情況，各個地區(qū)應該選擇一些重點領域，如醫(yī)療、物流或先進制造業(yè)。

誰取得了進展？

最近AT Kearney的2018年全球城市報告對商業(yè)活動、人力資本、信息交流、文化經(jīng)驗和政治參與這幾個方面進行了評估。雖然名單前列都是那些你期望中的城市——紐約、舊金山、倫敦、巴黎、新加坡——但中國也有六個城市被列入名單。他們的進步源于“專注于商業(yè)、政府和文化活動的舉措，提供各種提高居民生活質(zhì)量的措施，增加經(jīng)營便利性，吸引更多投資以及全球眾多公司的關注。”

那么隱私問題呢？還有哪些挑戰(zhàn)？

我們看到快速發(fā)展的城市面臨10個嚴峻問題：

1、 失業(yè)。我們現(xiàn)在可能接近于“充分就業(yè)”，但感覺又不是這樣的。圣達菲研究所的教授Brian Arthur說：“隨著數(shù)字化進程取代工人，那些逐漸失去經(jīng)濟機會的工人會感到一切都分崩離析，產(chǎn)生了對移民、不平等和傲慢精英的憤怒。”事情會變得越來越糟糕。自動化將讓就業(yè)市場的中間部分逐漸縮小，雖然也會創(chuàng)造新的就業(yè)機會，但這相比失業(yè)來說更加難以預測。

2、 收入不平等。如果你認為去年人們就面臨著收入不平等的問題，那就再等等看吧。開發(fā)機器人、在機器人方面投入資金，擁有這些機器人的人們正在自動化經(jīng)濟中取得勝利。收入不平等進一步加速，在加上就業(yè)混亂，所有這些都需要更廣泛的收入保護。

3、 隱私。到2020年將有500億臺設備連接起來，其中包括10億個攝像頭——所有這些設備都將數(shù)據(jù)輸送到人工智能平臺。也許你已經(jīng)注意到，今年Facebook臉部識別有顯著的改善。中國深圳警方已經(jīng)開始使用面部識別技術識別那些不遵守交通規(guī)則亂穿馬路的人。我們正在接近于極度透明的狀態(tài)，每次搜索、每走一步、每次測試，都會讓商家，權威機構或保險公司知道。想保留任何隱私？這需要制定一些新的政策。

4、 算法偏見。你輸送的數(shù)據(jù)越多，人工智能就會越智能。但它也很快就學會了我們的偏見和整個社會的偏見。例如，攝像頭在種族敏感度方面會出現(xiàn)偏差，用于預測未來罪犯行為的軟件顯示出對黑人的偏見。人工智能被越來越多地用來決定誰能得到貸款，誰會投保，誰被雇用。防止偏見需要創(chuàng)造力，還需要努力。

5、 獲取。我們所知的世界上最強大的工具已經(jīng)創(chuàng)造出來了，而且每一天都變得越來越聰明。但是誰可以使用AI工具？谷歌開源了TensorFlow，上個月微軟也開源了一些工具，但兩者都需要一定技術復雜性才能使用。OpenAI是一家由Elon Musk和Sam Altman等人成立的非營利性人工智能研究公司，致力于開發(fā)對人類有益的開源AI。所有這些都是好消息，但獲取工具和使用工具的人，才是一個無休止的挑戰(zhàn)。

6、 機器倫理。谷歌公司的人工智能負責人John Giannandrea擔心，偏見已經(jīng)深植于機器人做出決策所依賴的很多機器學習算法中。“真正的安全問題，就是我們給這些系統(tǒng)輸送了帶有偏見的數(shù)據(jù)，使得算法也帶有偏見。以自動駕駛汽車（AV）政策為例。如今自動駕駛汽車已經(jīng)上路了，政府當局正在爭先恐后地弄清楚是否要對自動駕駛汽車進行規(guī)范、怎樣規(guī)范。他們提出了道德困境（例如，司機死亡或行人死亡？）并進行爭論，但我們真的的希望有1萬個政府當局都在研究制定他們自己的方法、構建他們自己獨有的一套法律體系嗎？

7、 武器化。美國前總統(tǒng)奧巴馬將無人機攻擊推向了高潮，這拉開了現(xiàn)代機械化戰(zhàn)爭的序幕。自動殺手機器人緊跟其后，全球人工智能軍備競賽不可避免。在美國與全球貿(mào)易和氣候條約漸行漸遠的同時，你是否看到了針對機器人戰(zhàn)爭的新日內(nèi)瓦公約？

8、 人性化。機器會給我們的行為和互動方式帶來怎樣的影響？AI機器人在建立人類對話和關系方面的表現(xiàn)越來越好。再加上更好的校準和游戲化，使得使得我們對視頻和手機游戲更容易上癮。在阿片類藥物之后，科技成癮會成為下一個成癮熱潮嗎？如果不是成癮危機，人工智能是否會制造異化和仇恨，是否會威脅到人類的尊嚴？答案是什么，還要結合著實踐和政策來看。

9、 基因組編輯。機器正在學習識別腫瘤和編輯基因組。這是個好消息，但也引發(fā)了一系列關于誰可以出于什么目的編輯基因這一棘手的問題。全球80億人口中，誰可以獲得精準醫(yī)療？

10、 壞AI。Elon Musk認為相比朝鮮來說人工智能要更加令人擔憂。他的創(chuàng)業(yè)公司Neuralink正在構建一個大腦界面，這樣我們才能足夠聰明跟得上超級AI——Nick Bostrom認為這可能是人類需要制造的最后一項發(fā)明。

這需要幾年時間，但技術講繼續(xù)加速發(fā)展，從而產(chǎn)生非常強大的計算機、先進的武器裝備、太空旅行、人類長壽（對某些人來說）、逼真的VR、調(diào)優(yōu)的情緒和動機控制。當然在很多方面也會變得非常糟糕，非常糟糕。Musk希望我們要開始考慮對人工智能加以限制。Zuckerberg認為他是危言聳聽。雙方應該進行一次對話。