随着国务院《关于深入实施“人工智能+”行动的意见》将“人工智能+”治理能力建设列为重点内容，AI技术正从经济领域深度渗透至城市治理核心环节，推动城市运行从“经验驱动”向“数据驱动”转型。

　　从深圳“深治慧”平台的全域调度，到重庆巴南对违法运渣车的智能监管，AI已覆盖智慧城市、智慧安防、智慧生态等多个维度，构建起“感知-分析-决策-处置”的闭环治理体系。

　　智慧城市：从 “经验决策” 到 “数字孪生”，AI 重塑城市运行管理逻辑

　　传统城市治理依赖人工巡查与层级上报，常面临“信息孤岛”与“响应滞后”的困境，而AI技术驱动的“一网统管”模式，通过整合多部门数据与物联设备，实现了城市运行的实时感知与智能调度。

　　深圳市“深治慧”平台以“1+6+N”架构为核心，搭建起覆盖经济调节、市场监管等五大职能的数字底座，接入20万路视频监控与物联设备，可实时监测交通拥堵、环境污染等城市体征。在2024年台风“苏拉”应对中，平台通过分析气象数据、水位信息与人流密度，提前4小时发布预警并调度应急资源，将灾害损失降低30%，充分体现了“一网统管”在风险防控中的高效性。

　　更前沿的“数字孪生”技术，则将智慧城市建设推向“全域智能”新阶段。成都成华区杉板桥社区通过BIM与CIM技术，构建了与物理社区实时映射的虚拟空间，整合6大领域32个智能感知场景，形成社区事务“感知-推送-处置”的闭环管理。

　　以智能井盖监测为例，系统可实时捕捉井盖倾斜、水位异常等情况，并自动将预警信息推送至网格员移动终端，使处置效率提升80%。这种“全时空感知、多维度监测”的模式，打破了传统社区治理的空间限制，让细微问题在萌芽阶段即可被发现解决，为超大城市基层治理提供了可复制的范本。此外，各地还通过“一网统管”延伸服务触角，如南京通过平台整合政务服务资源，实现“民生诉求一键响应”，真正让“智慧城市”惠及民生。

　　智慧安防：从 “事后处置” 到 “主动预警”，AI 构建全链条风险防控网络

　　公共安全是城市治理的底线，传统安防依赖人力巡逻与事后追查，难以应对复杂多变的安全威胁，而AI技术的融入，使安防体系具备了“预测-预警-预置”的主动防控能力。

　　在风险感知层面，AI通过海量数据分析实现精准预警，湖南省常德生态环境监测中心的水质AI自动检测系统，24小时不间断监测洞庭湖水域26项指标，通过机器学习模型预测污染趋势，2025年试运行期间成功预警3起工业废水偷排事件，较传统人工检测提前12小时发现风险；金融领域，AI通过分析异常交易模式与关联账户行为，精准识别金融欺诈风险。

　　在风险应对层面，AI驱动的智能防控体系正重塑安防模式。

　　城市安防领域，街头智能感知终端结合后端AI分析平台，可实时监测人流、车流，自动识别可疑行为与在逃人员。深圳市在大型活动安保中部署的“智慧安防系统”，通过人脸识别技术将人证核验时间从3分钟缩短至5秒，同时实现人群密度监测与踩踏风险预警，保障了活动安全有序；基层治理中，AI语音助手与智能外呼系统自动完成政策宣传、诉求收集，缓解了基层人力压力。

　　此外，多地还探索“AI+非现场执法”模式，如成都成华区对商铺店外经营实行“两次提醒、三次执法”，通过AI抓拍与短信、广播联动，既提高了执法效率，又体现了柔性治理理念，减少了执法冲突。

　　智慧生态：从 “人工监测” 到 “空天地海协同”，AI 突破传统环保治理瓶颈

　　生态环境治理是高质量发展的重要支撑，传统环保模式依赖人工巡查与定期监测，存在覆盖范围有限、响应速度慢等问题，而AI技术的赋能，推动生态治理实现“空天地海”一体化监测与智能决策。

　　在污染防治领域，AI驱动的智慧监测系统大幅提升检测效率，湖南省水质AI自动检测系统采用“机器人作业+AI智能管理”模式，实现从水样接收到数据输出的全过程无人化操作，检测效率提升10倍，可同时覆盖地表水、地下水、生活饮用水等多种水体；空气质量监测方面，“生态智慧眼”系统通过卫星遥感、无人机巡查与地面传感器联动，实时监测PM2.5、臭氧等污染物浓度。

　　在“双碳”目标推进中，AI技术同样发挥关键作用。例如，新能源领域，AI助力智能电网调度，通过预测用电负荷与新能源发电趋势，优化电力资源配置，提升清洁能源利用率。此外，多地还将AI与生态保护结合，如青海湖通过AI识别技术监测鸟类数量与迁徙路径，为生态保护提供数据支撑，实现“科技+生态”的协同发展。这些实践表明，AI不仅解决了传统生态治理的“人海战术”困境，更通过精准数据分析，为生态决策提供科学依据，推动生态治理从“被动整改”向“主动预防”转变。

　　实践与展望：基层 AI 治理创新落地，迈向全域数字孪生协同治理新阶段

　　AI城市治理的价值，最终需通过基层实践落地体现。各地结合自身治理痛点，探索出多样化的AI应用模式：

　　重庆市巴南区针对建筑垃圾监管难题，在工地、消纳场所及主要路口架设智能监控设备，对渣土车超出电子围栏、偏离路线等违规行为自动抓拍，有效打击违规倾倒与涉黑涉腐现象；

　　云南省丽江市永胜县利用视频AI平台，对城市主干道、社区进行全天候监控，重点抓拍非机动车乱停放、违规撑伞等行为，在执法人力有限的情况下，实现市容秩序规范化治理，改善了城区交通拥堵与环境面貌；

　　河北省保定市则创新“AI+商户分级管理”模式，对沿街店铺实行“门前五包”信用积分制度，AI抓拍违规行为并扣除积分，低于阈值即进行行政处罚，将商户自治与智能监管结合，提升了“门前五包”制度的落地实效。

　　展望未来，AI城市治理将向“数字孪生全域化”与“治理协同化”方向发展。

　　一方面，数字孪生技术将从社区、园区扩展至整个城市，每一个物理实体都将拥有对应的虚拟镜像，AI在虚拟空间中进行模拟推演，为物理世界提供最优决策，如通过数字孪生模拟交通流量，优化道路规划与信号灯调度，缓解拥堵；另一方面，AI将进一步打破部门壁垒，构建“政府-企业-市民”多元共治格局，如市民通过智能终端上报城市问题，AI自动分类并分派至对应部门，企业参与数据共享与技术研发，形成治理合力。

　　国务院《意见》的出台为AI治理提供了顶层设计，随着技术迭代与实践深化，AI将在城市治理中发挥更核心作用，推动治理成本降低、效率提升、效果优化，最终实现“城市更聪明、社会更安全、生态更美丽”的治理目标，为国家治理体系和治理能力现代化注入持久动能。

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