智慧城市正在利用人工智能和物聯網等現代技術，來解決各種城市問題。一些先進應用正在展示其減少交通、能源消耗、污染、增強安全性和提高公民參與方面的潛力。但是其光鮮的背后也面臨著一些挑戰。

智慧城市正在利用人工智能和物聯網等現代技術來解決各種城市問題。一些先進應用正在展示其減少交通、能源消耗、污染、增強安全性和提高公民參與方面的潛力。多個政府也在智慧城市中采用智能治理，以期更有效地實施善治原則。鑒于這種無與倫比的潛力，各國政府正在部署現代技術，并制定建立智慧城市的新政策。

除了多種好處之外，智慧城市還可能帶來一些問題，如侵犯隱私、能源功耗和數據安全性差。這些問題可能會對公共福利產生巨大影響，并對公民對該政策的信任產生負面影響。政府和智慧城市規劃者必須制定有效的方法，來解決與智慧城市相關的一系列問題。

智慧城市面臨著包括以下挑戰：

公共教育和參與

政府在智慧城市項目上花費數十億美元來部署復雜的基礎設施，派遣關鍵人員與多人溝通和協作，以制定有效的實施策略。政府的目標是借助現代技術改造城市，但是，當公民自己不知道這些變化時，所有這些努力和資金都將付諸東流。

例如，智慧城市可以安裝交通監控系統，向司機發送實時交通信息，并向他們建議順暢的替代路線。然而，不懂技術的司機將無法使用這樣的先進系統。

對于任何一個智慧城市的發展來說，公民意識和參與都是必要的，不了解政策的變化及其對公民生活的影響是一個主要障礙。即使在發達國家，公民對智慧城市的認識也比較低。

在人口綜合文化程度較低的發展中國家中，情況可能更糟。在這些國家，相當大比例的人口不懂技術，因此，市民還沒有準備好全面采用現代技術和智慧城市發展的新政策。

基礎設施

資金是發展智慧城市的一個主要問題。在全球范圍內，政府在智能設備、網絡設備、雇傭熟練專業人員、升級和購買新系統和資源上花費了數千億美元。到2021年，智慧城市的全球支出可能會增加到1350億美元。

對于發展中國家來說，為這些項目花費數十億美元可能是相當昂貴，因此，發展中國家可能不得不依賴私人和外國投資。政府必須考慮物聯網傳感器的覆蓋范圍和容量及其網絡要求，并根據項目范圍，決定需要多少傳感器以及這些傳感器的連接方式。此外，每個傳感器都需要高速網絡連接，以便進行一致的數據交換。

智慧城市可持續發展的另一個重要方面是維護，必須經常審核智慧城市所需的硬件和軟件，以保持其性能。此外，開發人員必須定期發布無線軟件更新，以消除隱患并修復安全漏洞。在啟動智慧城市項目之前，政府必須考慮所有這些技術細節及其支出。

能源消耗

根據一項研究顯示，到2020年，將安裝超過1萬億個物聯網傳感器。目前，大多數物聯網傳感器都依靠電池工作，因此，隨著物聯網設備的積極采用，電池的產量也必須增加。但是，專門為物聯網設備和其他應用制造至少1萬億塊電池幾乎是不可能的，即使是在大規模生產電池之后，能源消耗也將以驚人的速度增長。

此外，不斷監測能源水平和更換一萬億塊物聯網傳感器電池，將是一項艱巨的任務。另一種選擇是使用電力或化石燃料為我們所有的物聯網設備供電，然而，這種方法會成倍增加能源消耗和污染。因此，使用可再生能源將是更加可行的選擇。

另一種選擇可能是真正的無線電源設備，一些科技公司正在開發一種無線電源解決方案。可以通過無線電波傳輸能量來為多個設備充電或供電。這種電力解決方案對于物聯網生態系統和智慧城市來說可能是革命性的。

同時，無線電源也有可能收集數據并將數據傳輸到中央系統。例如，一個為煙霧探測器供電的無線電源插座，當煙霧探測器識別出煙霧并發出警報時。無線電源插座將識別出警報所需的額外電能攝入，并通知中央系統，然后，中央系統將向用戶發送警報。從以上特征來看，部署無線電力設備將是最合乎邏輯的一步。不幸的是，這些設備仍處于早期開發階段。

隱私和安全

智慧城市利用攝像頭和傳感器不斷收集大量數據，用于交通監控和安全等眾多應用。由于積極地數據收集，一些民權活動家和研究人員擔心侵犯隱私。

根據他們的說法，持續的攝像頭監控將建立一個天網式的監控狀態。此外，持續的數據收集有助于政府當局了解公民生活的方方面面。但如果這些數據落入壞人之手，后果可能會非常嚴重。

數據安全是與智慧城市數據收集相關的另一個主要問題，其中大型數據中心容易受到各種網絡攻擊。網絡犯罪分子不斷設計新的惡意軟件和網絡攻擊，以非法獲取公民數據。

攻擊者總是試圖制造更隱蔽和更危險的網絡攻。例如，在得克薩斯州的德爾里奧市，一次勒索軟件攻擊關閉了市政廳的多臺服務器，所有的政府運作都只能用筆和紙來處理，而且無法訪問歷史記錄。這種網絡威脅對任何智慧城市都可能是災難性的，并對公民數據構成重大威脅。

數據偏見

在收集了大量數據之后，政府將利用大數據分析生成信息分析，以深入了解智慧城市的不同方面。用于分析的數據，是歷史數據和實時數據的結合，這些數據可能包含導致不準確結果的人類偏見。

使用這些數據的系統可能無意中歧視特定的宗教、種族或性別，例如，一所大學的學生評估系統包含對特定種族有偏見的數據，然后，該系統將使該種族學生的審批過程復雜化，即使他們達到了要求的標準。這種無意中的偏見，如果置之不理，可能會給一些人帶來可怕的后果。

數據偏見的案例提出了一個巨大的責任問題。如果有人因為數據偏見而成為被歧視的受害者，那么誰該對這種行為負責呢？在這些事件中受害者能做什么？像這樣的問題需要智慧城市規劃者在將現代技術用于各種應用之前給予高度關注。

此外，即使在識別了無意的數據偏見之后，在大量數據中發現有缺陷的數據也可能是“大海撈針”。在這種情況下，刪除所有收集到的數據并以精確、無偏見的數據重新開始似乎是唯一的選擇，但是，刷新整個數據將非常昂貴和耗時的。因此，在為智慧城市應用程序選擇數據源時應該小心謹慎。

政府、技術專家和城市規劃者必須確保智慧城市的挑戰不會抵消其帶來的好處。為此，各國政府應與立法者溝通，為智慧城市制定更好的法規。此外，聘請經驗豐富的專業人士是智慧城市可持續發展的必要條件。