根據一份報告，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，具有可持續性。但他們遇到了新的復雜挑戰。

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，在全球范圍內參與競爭，提供高質量的工作崗位。

可持續性：那些提供服務而不會影響后代發展的城市。

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生涯這個和諧生態系統中公平獲得高質量的學習機會。

是什么推動著智慧城市的發展?

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，讓我們擁有數十億設備分享數據，也就是所謂的物聯網。

互聯的社區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。

大數據和廉價的計算也讓人工智能(AI)實現了爆炸式的增長，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。

人工智能應用現在被普遍用于醫療(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?

投資和協調教育機會是智慧城市的起點，為創新經濟做出貢獻的地區將獲得成功。

投資可持續性和減少污染相關政策，已經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。根據當地資產情況，各個地區應該選擇一些重點領域，如醫療、物流或先進制造業。

誰取得了進展?

最近AT Kearney的2018年全球城市報告對商業活動、人力資本、信息交流、文化經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、政府和文化活動的舉措，提供各種提高居民生活質量的措施，增加經營便利性，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?

我們看到快速發展的城市面臨10個嚴峻問題：

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

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濟中取得勝利。收入不平等進一步加速，在加上就業混亂，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據輸送到人工智能平臺。也許你已經注意到，今年Facebook臉部識別有顯著的改善。中國深圳警方已經開始使用面部識別技術識別那些不遵守交通規則亂穿馬路的人。我們正在接近于極度透明的狀態，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。你輸送的數據越多，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創造出來了，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。

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輸送了帶有偏見的數據，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范、怎樣規范。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。美國前總統奧巴馬將無人機攻擊推向了高潮，這拉開了現代機械化戰爭的序幕。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爭的新日內瓦公約?

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。他的創業公司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明。

這需要幾年時間，但技術講繼續加速發展，從而產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、調優的情緒和動機控制。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。