検索
ホームページテクノロジー周辺機器AIスマートシティの夢の実現に人工知能がどのように役立つか

2008 年の金融危機以来、都市計画とサービス提供の新しい方法が世界中で生まれ始めています。テクノロジーが進化し続ける中、都市計画者は都市住民のニーズを監視し、テクノロジーを活用してより良いサービスを提供するための新しい方法を採用しています。この新しい都市管理の方法は「スマートシティ」と呼ばれ、モノのインターネットを都市管理のあらゆる側面に適用することで都市をスマートにします。しかし、スマートシティは世界中の主要都市で標準となっていますが、これは都市化の完全な革命ではなく、単なるブランドプロモーションにすぎないと考える人もいます。彼らは、スマートシティの概念は誇張されすぎている可能性があり、単に都市を管理する新しい方法にすぎないと信じています。実際、スマート シティの開発は、データ プライバシーやセキュリティの問題、不均一なリソース配分など、依然として多くの課題に直面しています。したがって、スマートシティの将来の開発には依然として継続的な探求と改善が必要です。

スマートシティの夢の実現に人工知能がどのように役立つか

テクノロジーを利用して都市生活を楽にすることは、何も新しいことではありません。 6,000 年以上前に最初の都市が出現して以来、人類はテクノロジーを利用して日常生活を改善する方法を模索してきました。スマートフォンの出現により、都市計画者は住民のニーズをより深く理解するために膨大な量のデータを収集できるようになりました。監視テクノロジーとして、スマートフォンによって収集される個人情報の量は人類史上前例のないものです。このデータにより、都市計画担当者は都市環境がどのように利用され、資源がどのように配分されるかについて新たな理解を得ることができます。このデータを分析することで、計画担当者はより効果的に交通の流れを改善し、公共施設のレイアウトを最適化し、より便利なサービスを提供し、住民の生活の質を向上させることができます。さらに、科学技術の発展はスマートホームやスマート交通などの革新的なソリューションももたらし、都市住民の生活はさらに向上しました。テクノロジーが進歩し続けるにつれて、都市生活をより便利で住みやすくするために、より革新的なテクノロジーの応用が期待されます。

ただし、スマート シティ ブランドは、データ監視よりも個人の快適さに重点を置いています。ドバイやシンガポールなど一部の都市では、市役所が公的な取引に紙を使用することをやめ、住民はスマートフォンのアプリを通じて自治体サービスを利用するようになった。スマートフォンのアプリを使用して、サービスの停止を報告したり、罰金を支払ったりすることができます。スマートシティのマーケティング担当者は、住民がビジネスを行うために物理的に市役所を訪問する必要がなく、需要に基づいてリソースが自動的に割り当てられる未来を思い描いています。

過去 10 年にわたり、多くの世界都市が程度の差こそあれ、スマート シティのアプローチを採用してきました。ケープタウンのような都市でも、住民はスマートフォンやオンライン プラットフォームを介して多くの問題を解決できます。しかし、真に革新的なスマートシティモデルは変わりつつあります。サウジアラビアは紅海沿岸にNEOM都市を建設する計画で、都市環境のほぼあらゆる側面にテクノロジーを統合することを約束している。この計画の目標は、人工知能、ビッグデータ分析、モノのインターネットなどの新興技術を都市計画、交通管理、エネルギー供給などの分野に応用し、住民の生活の質を向上させる、高度にインテリジェントで持続可能な都市を構築することです。そして経済発展を促進します。この野心的なプロジェクトは、スマートシティ建設の新たな基準を設定し、将来の都市開発のモデルとなるでしょう。

スマートシティの中核は、都市環境に組み込まれた監視アーキテクチャによって表されます - Joseph Dana

カリフォルニアの反対側では、大手テクノロジー投資家のグループが新しい都市の建設を計画しています都市の問題を解決するためにスマートシティのコンセプトをテストする。 「California Forever」と呼ばれるこのプロジェクトは、シリコンバレーの億万長者のリード・ホフマン氏、ローレン・パウエル・ジョブズ氏、マーク・アンドリーセン氏らによって支援されている。彼らは、最先端の太陽光発電技術、安全設備、質の高い生活環境を備えた「夢の都市」を北カリフォルニアに建設する計画だ。このプロジェクトは広大な土地を確保し、将来のスマートシティのモデルを構築することを約束しています。

これらの投資家は、カリフォルニア都市の深刻な衰退に対応しています。サンフランシスコからサンディエゴに至るカリフォルニアの都市は、増加する犯罪とホームレスの抑制に苦戦している。カリフォルニアのテクノロジー支援者たちは、カリフォルニアのますます危険になっている都市部に代わる選択肢を提供するために、最新の監視技術によって管理された環境であるスマートシティの概念に賭けている。

この見方は合理的であり、スマート シティの中核は、都市環境に組み込まれた監視アーキテクチャによって表されます。ただし、公的アカウントは一般に穏やかです。この二分法をよりよく理解するには、新興市場が過去 20 年間にどのように変化したかを考慮する必要があります。 2000 年代半ば、投資家は儲かる利益が得られる新しい市場を探し始めました。グローバル化、低金利、若年人口の増加により安価な資金がもたらされ、新興市場国、特に南半球の国々が投資家にとって人気の選択肢となっています。新しい物語の出現は、新しい投資家心理を検証し、加速させます。言い換えれば、テクノロジーと若者人口の増加は、世界経済の歴史的な変化を予告しているということです。したがって、将来は新興市場に属することになります。

スマートシティのビジョンが約束するシームレスなエクスペリエンスは、人工知能を通じてより簡単に実現できます - Joseph Dana

技術的に言えば、これには何の問題もありません。テクノロジーにより、世界中の知識労働者が市場にアクセスできるようになります。新興国の多くの都市では、親よりも大きなチャンスを享受する若者の人口が増加しています。ドバイのような都市は、多様な人々が集まる新たなイノベーションの中心地となっています。この物語は近年、高金利によってブームの原動力となった安価な資金が流出したことで打ち砕かれた。しかし、一部の新興市場国は本領を発揮しています。

スマートシティの物語は、新興市場の物語にとって依然として重要です。市職員の多くは、駐車券の支払いにスマートフォンを使用することは、テクノロジーが生活を楽にするという約束の表れであると見ている。これにより、一部の新興市場国における植民地主義の遺産に関連することが多い官僚的な障害が取り除かれます。

こうした展開が世界中で当たり前になった今、物語を変える必要があります。人工知能の台頭は都市に対する私たちの考え方を変えるでしょう。過去 10 年間に都市によって収集された膨大な量のデータのおかげで、人工知能システムを導入してリソースの割り当てを予測し、処理できるようになりました。スマートシティのビジョンが約束するシームレスなエクスペリエンスは、人工知能によってより簡単に実現できます。

真のスマートシティの夢はまだ終わっていません。人間が都市に住んでいる限り、都市環境を改善しようとする意欲は生まれます。新興市場の成長に関連するスマート シティ ブランドは、かつては全盛期を迎えていたかもしれませんが、新しいテクノロジーがプランナーにさらなる選択肢を与えるにつれて変化しつつあります。このように、都市化の歴史における重要な一章が終わりを迎え、次の章が始まろうとしています。

以上がスマートシティの夢の実現に人工知能がどのように役立つかの詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。

声明
この記事は51CTO.COMで複製されています。侵害がある場合は、admin@php.cn までご連絡ください。
CrewaiとOllamaでマルチエージェントシステムを構築する方法は?CrewaiとOllamaでマルチエージェントシステムを構築する方法は?Apr 12, 2025 am 09:44 AM

導入 APIにお金を費やしたくないのですか、それともプライバシーを心配していますか?それとも、LLMSをローカルに実行したいだけですか?心配しないで;このガイドは、ローカルLLMSを使用してエージェントとマルチエージェントフレームワークを構築するのに役立ちます

AVバイト:Openai' S O1モデル、Apple'の視覚的なAIなど - 分析VidhyaAVバイト:Openai' S O1モデル、Apple'の視覚的なAIなど - 分析VidhyaApr 12, 2025 am 09:38 AM

導入 今週は、人工知能の世界(AI)の主要な更新が詰め込まれています。 OpenaiのO1モデルから、高度な推論の紹介からAppleの画期的な視覚知能技術、Techまで

生産グレードのエージェントRAGパイプラインを監視する方法は?生産グレードのエージェントRAGパイプラインを監視する方法は?Apr 12, 2025 am 09:34 AM

導入 2022年、CHATGPTの立ち上げにより、ハイテク産業と非テクノロジーの両方の業界の両方に革命をもたらし、個人や組織にAIを生成しました。 2023年を通じて、大規模な言語モードの活用に集中しました

Star Schemaを使用してデータウェアハウスを最適化する方法は?Star Schemaを使用してデータウェアハウスを最適化する方法は?Apr 12, 2025 am 09:33 AM

Star Schemaは、データウェアハウジングとビジネスインテリジェンスで使用される効率的なデータベース設計です。データを整理し、周囲の寸法テーブルにリンクされた中央のファクトテーブルになります。この星のような構造は、複雑なqを簡素化します

マルチモーダルRAGシステムの構築に関する包括的なガイドマルチモーダルRAGシステムの構築に関する包括的なガイドApr 12, 2025 am 09:29 AM

RAGシステムとしてよく知られている検索拡張生成システムは、高価な微調整の手間なしでカスタムエンタープライズデータに関する質問に答えるインテリジェントAIアシスタントを構築するための事実上の標準となっています

エージェントラグシステムはどのようにテクノロジーを変換しますか?エージェントラグシステムはどのようにテクノロジーを変換しますか?Apr 12, 2025 am 09:21 AM

導入 人工知能は新しい時代に入りました。モデルが事前定義されたルールに基づいて単に情報を出力する時代は終わりました。今日のAIの最先端のアプローチは、Ragを中心に展開しています(検索装備

自動生成クエリのSQLアシスタント自動生成クエリのSQLアシスタントApr 12, 2025 am 09:13 AM

複雑なSQLクエリを書いたり、スプレッドシートを並べ替えたりせずに、データベースと話をしたり、単純な言語で質問したり、即座に答えを得たりすることを望んだことがありますか? LangchainのSQL Toolkit、Groq a

AIインデックス2025を読む:AIはあなたの友人、敵、または副操縦士ですか?AIインデックス2025を読む:AIはあなたの友人、敵、または副操縦士ですか?Apr 11, 2025 pm 12:13 PM

スタンフォード大学ヒト指向の人工知能研究所によってリリースされた2025年の人工知能インデックスレポートは、進行中の人工知能革命の良い概要を提供します。 4つの単純な概念で解釈しましょう:認知(何が起こっているのかを理解する)、感謝(利益を見る)、受け入れ(顔の課題)、責任(責任を見つける)。 認知:人工知能はどこにでもあり、急速に発展しています 私たちは、人工知能がどれほど速く発展し、広がっているかを強く認識する必要があります。人工知能システムは絶えず改善されており、数学と複雑な思考テストで優れた結果を達成しており、わずか1年前にこれらのテストで惨めに失敗しました。 2023年以来、複雑なコーディングの問題や大学院レベルの科学的問題を解決することを想像してみてください

See all articles

ホットAIツール

Undresser.AI Undress

Undresser.AI Undress

リアルなヌード写真を作成する AI 搭載アプリ

AI Clothes Remover

AI Clothes Remover

写真から衣服を削除するオンライン AI ツール。

Undress AI Tool

Undress AI Tool

脱衣画像を無料で

Clothoff.io

Clothoff.io

AI衣類リムーバー

AI Hentai Generator

AI Hentai Generator

AIヘンタイを無料で生成します。

ホットツール

AtomエディタMac版ダウンロード

AtomエディタMac版ダウンロード

最も人気のあるオープンソースエディター

MantisBT

MantisBT

Mantis は、製品の欠陥追跡を支援するために設計された、導入が簡単な Web ベースの欠陥追跡ツールです。 PHP、MySQL、Web サーバーが必要です。デモおよびホスティング サービスをチェックしてください。

ZendStudio 13.5.1 Mac

ZendStudio 13.5.1 Mac

強力な PHP 統合開発環境

EditPlus 中国語クラック版

EditPlus 中国語クラック版

サイズが小さく、構文の強調表示、コード プロンプト機能はサポートされていません

SecLists

SecLists

SecLists は、セキュリティ テスターの究極の相棒です。これは、セキュリティ評価中に頻繁に使用されるさまざまな種類のリストを 1 か所にまとめたものです。 SecLists は、セキュリティ テスターが必要とする可能性のあるすべてのリストを便利に提供することで、セキュリティ テストをより効率的かつ生産的にするのに役立ちます。リストの種類には、ユーザー名、パスワード、URL、ファジング ペイロード、機密データ パターン、Web シェルなどが含まれます。テスターはこのリポジトリを新しいテスト マシンにプルするだけで、必要なあらゆる種類のリストにアクセスできるようになります。