AI技術如何讓城市運作更有智慧
副研究員林金榮 (2026/07/22) 《永續學院編輯室》
一、前言
隨著全球都市化程度預計在2050年達到68%，現代城市正面臨前所未有的營運挑戰，包括交通癱瘓、能源短缺、公共安全壓力以及高齡化帶來的社會照護負擔。過去以「數位化」與「物聯網（IoT）」為核心的智慧城市第一階段（Smart City 1.0），雖然累積了龐大的數據，卻往往因缺乏即時處理能力而形成「數據孤島」。
如今，隨著機器學習、電腦視覺、邊緣運算（Edge AI）以及生成式AI（Generative AI）的爆發式成長，智慧城市已正式邁入由AI驅動的 「自主優化與預測預警」新時代（Smart City 2.0）。AI不再只是被動記錄數據的工具，而是成為城市的「大腦」，能夠在危機發生前做出預測，並即時調配資源。本報告將解析AI在智慧城市的關鍵應用領域、剖析全球標竿個案，並為台灣的智慧城市發展提出具體啟示。
二、AI技術於智慧城市的關鍵應用領域
AI技術在智慧城市中的應用，主要透過「感知（感測器與電腦視覺）」、「思考（大數據分析與預測模型）」與「行動（自動化控制系統）」來實現。以下為四大核心應用範疇：
1. 智慧交通與動態調度
交通是城市治理中最直觀的痛點。AI透過路口攝影機與車聯網數據，能進行即時流量調度與長遠規劃。
- 動態號誌優化：AI演算法根據各路口的即時車流量，自動調整紅綠燈秒數，減少車輛怠速時間。
- 微交通與共享運具預測：預測共享單車、電動滑板車的區域需求，提前進行車輛調度。
- 全通路智慧停車：結合視覺辨識，引導駕駛快速找到空車位，降低因尋找車位產生的無謂碳排。
2. 智慧能源與永續環境
在淨零碳排（Net-Zero）的趨勢下，AI是綠色轉型的核心引擎。
- 智慧電網： AI預測再生能源（風力、太陽能）的發電波動，並結合歷史用電數據進行動態電力調配，提高電網穩定度。
- AI微氣候與防災預警： 利用深度學習模型分析氣象數據，精準預測都市內澇（淹水）、熱島效應風險，提前啟動抽水站或調分配電。
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