iTSTech：2026 AI + 智慧城市——关键技术与主要场景综述报告（66页）.pdf

1、 AI+智慧城市关键技术与主要场景（附资料清单）智能交通技术公众号 iTSTech 2026-6-12 i 目目 录录 1.前言前言.1 2.AI 赋能智慧城市赋能智慧城市.3 2.1.AI 与智慧城市的融合本质.3 2.2.AI 在智慧城市中的核心价值.4 2.3.AI 与传统智慧城市技术的协同关系.5 3.AI+智慧城市的关键技术体系智慧城市的关键技术体系.6 3.1.核心 AI 技术支撑.6 3.1.1.计算机视觉（CV）.6 3.1.2.自然语言处理（NLP）.6 3.1.3.机器学习/深度学习（ML/DL）.6 3.1.4.强化学习（RL）.7 3.2.技术融合应用组件.7 3.2.

2、1.AIoT.7 3.2.2.数字孪生+AI.7 3.2.3.边缘 AI.7 3.2.4.联邦学习.8 3.3.技术落地保障体系.8 3.3.1.AI 模型轻量化与部署技术.8 3.3.2.数据安全与隐私计算技术.8 3.3.3.AI 算法可解释性技术（XAI）.8 4.AI+智慧城市的主要应用场景智慧城市的主要应用场景.9 4.1.城市治理与政务服务.9 4.2.交通出行领域.10 4.3.民生服务领域.10 5.未来发展趋势未来发展趋势.12 ii 5.1.技术趋势.12 5.2.场景趋势.12 5.3.生态趋势.13 6.7.政策支持与产业生态构建政策支持与产业生态构建.14 6.1.国

3、内政策：顶层设计引领，地方特色落地.14 6.2.国际政策：战略协同，标准共建.15 6.3.政策落地机遇与现存挑战.15 6.3.1.发展机遇.15 6.3.2.现存挑战.16 6.4.产业生态构成与协同模式.16 6.4.1.核心主体角色与案例.16 6.4.2.协同模式创新.17 6.5.基于政策导向的发展实施建议.17 6.5.1.地方政府.17 6.5.2.产业企业.17 6.5.3.行业整体.18 7.总结总结.19 8.附录附录 智慧城市主题资料汇总智慧城市主题资料汇总.20 1 1.前言前言 城市，作为人类文明的集聚地与社会经济活动的核心载体，正面临着人口膨胀、资源约束、环境压

4、力与治理复杂度攀升的多重挑战。从交通拥堵的日常困境到公共服务的精准供给难题，从能源消耗的效率瓶颈到突发风险的应急响应考验，传统依赖经验决策与分散管理的城市治理模式，已难以满足现代社会对“宜居、韧性、高效”的发展需求。在此背景下，以人工智能（AI）为核心的数字技术浪潮，正推动智慧城市建设从“数字化基础设施搭建”迈向“智能化全域治理”的新阶段，重塑城市运行的底层逻辑与服务形态。AI 与智慧城市的融合，并非简单的技术叠加，而是一场以“数据驱动”重构城市治理闭环的深刻变革。它将城市中分散的物联网感知数据、政务管理数据、民生服务数据等多源异构信息，转化为可量化、可预测、可优化的决策依据，让城市具备“感知

5、、认知、决策、行动”的类生命体特征 通过计算机视觉实时洞察交通流量与公共安全态势，借助自然语言处理精准响应市民诉求与政务需求，依托机器学习实现能源负荷与环境风险的预测预警，利用强化学习动态优化资源配置与公共服务效率。这种变革，不仅显著提升了城市治理的精细化水平，更从根本上推动了城市发展模式向“绿色低碳、可持续”转型。本报告立足于全球 AI 与智慧城市发展的前沿实践，系统梳理了 AI 赋能智慧城市的核心逻辑、关键技术体系与典型应用场景。从技术层面，深入解析计算机视觉、自然语言处理、机器学习/深度学习等核心 AI 技术，以及 AIoT、数字孪生、边缘 AI、联邦学习等融合应用组件的协同机制，同时探

6、讨模型轻量化、数据安全、算法可解释性等落地保障技术的重要性；从场景层面，聚焦城市治理、交通出行、民生服务、生态环保、产业赋能五大核心领域，通过深圳“城市智能体”、新加坡“智慧国 2030”等国内外典型案例，展现 AI 技术在降本增效、精准服务、风险预判与可持续升级中的实际价值；从发展层面，直面算法适配性、数据孤岛、跨场景协同、隐私安全等现实挑战，提出技术突破方向与生态构建路径，并展望通用 AI 落地、全场景无感智能、政企研协同创新的未来趋势。此外，报告附录收录了截至 2025 年 12 月的智慧城市主题资料，涵盖政策规划、技术白皮书、案例研究等多维度内容，为政府部门、企业、科研机构及从业者2