智慧城市新脑：NVIDIA构建“AI工厂”模式

“城市不再只是钢筋水泥的聚集体，而将成为真正“会思考”的系统。”
在巴塞罗那召开的 SCEWC 上，NVIDIA 面向城市领袖提出了一个大胆设想：将城市管理升级为 “AI 工厂”模式，将摄像头、传感器、数字模型汇成一个集中智能系统，实现从交通、气候、安全到公共服务的主动治理。

NVIDIA 指出，这不仅仅是卖硬件，更是让人工智能“触手可及、经济可行、规模可扩”的城市级应用。

✦ 1 ✦ 三大技术支柱：构建城市智能中枢
NVIDIA 的城市智能方案核心聚焦于三项互联技术：计算机视觉、生成式 AI、数字孪生。计算机视觉：起步于识别汽车、烟雾或火焰等感知任务，现已扩展至实时视频、摄像头流处理，为城市提供感知基础。生成式 AI（包括视频语言模型 VLM）：NVIDIA 提出“能对城市视频说话”的构想——城市官员可向系统提问：“这条街上12时至16时有马车吗？拍下车牌并通知我。”通过 VLM 实现视频内容理解与自然语言交互。数字孪生：借助 NVIDIA Omniverse 等平台，构建符合物理规律的高保真城市虚拟模型，将真实传感器数据流入模型中，以便在模拟环境中预测、分析与协同操作。
这三者组合，使城市管理从散碎功能升级为一体化智能体。
✦ 2 ✦ “AI 工厂”模型：从碎片化到平台化
传统城市数字化往往采用“点状解决方案”——各自为政、数据孤岛。NVIDIA 倡导的“AI 工厂”则转向平台化治理：在“工厂”中，摄像头、传感器及各种数据输入被集中处理，形成统一的数据管道与智能体。工厂模式强调主权可控（sovereign control）：城市拥有数据、算法可在本地部署，符合当地法规与隐私政策。通过“工厂”模式，城市可以更快速、更低成本地部署智能功能、复制治理模版，而不是重新开发每一个场景。
举例来说，一位市长因酷热时段马车行驶引起动物抗议，不必从头开发系统。在“工厂”中输入规则：“12 点至16 点若视频出现马车，拍照车牌、通知我”，系统即刻生效。时间缩短、成本下降、城市自主权增强。

✦ 3 ✦ 现实案例：伙伴生态推动落地
NVIDIA 的模式不仅是技术蓝图，还建立了广泛合作生态：约 1,000 家聚焦智慧空间与本地政府的启动公司加入其网络。NVIDIA 并不直接与城市或银行签约，而是担任“助推器＋AI 顾问”角色，通过合作伙伴提供落地方案。例如，法国 SNCF Gares & Connexions（负责约 14,000 列车／日）与 Akila、Think Deep 等伙伴合作，使用数字孪生与视觉摄像头优化车站与轨道运行。再如，爱尔兰 Dublin 利用 NVIDIA 及 Bentley Systems 等技术，开展“街道弱势交通参与者（骑行者、行人）近失事件检测”项目。
通过合作生态，城市可同时推动技术创新与本地人才、创新创业生态建设。

✦ 4 ✦ 为何现在至关重要：城市增长+挑战叠加

据联合国预测，到 2050 年约有二／三人口生活在城市。NVIDIA 指出，智慧城市所需规模与复杂度前所未有。 城市面临人口增长、交通拥堵、气候韧性、安全监控等多重挑战。NVIDIA 的方案正是为这些“大而紧急”的城市议题提供技术支撑。数字孪生市场、智慧交通市场都在迅速增长，城市如果继续依赖传统手段，将错过效率与可持续发展的“弯道超车”机会。

✦ 5 ✦ 适用于中国城市的思考
针对中国城市，以下几点可作为启发：数据主权与本地化：城市既要引入先进技术，也必须确保数据留在本地、算法可控、符合监管。先导试点 +快速复制：可以先在交通枢纽、车站、智慧园区等区域做试点，积累经验，再向全域扩展。产业生态建设：智慧城市不仅是技术部署，更是产业链、人才链、创业链的建设。合作伙伴模式值得借鉴。模拟与预测能力：通过数字孪生模拟城市运行场景（如极端天气、交通高峰、安全事件），提前介入而不是事后响应。公共服务转型：城市治理应从“被动响应”为主，转向“预判+主动”，真正让城市成为智慧体。

在此次 SCEWC 上，NVIDIA 提出的“城市智能蓝图”不仅是技术展示，更是治理范式的转变。城市如同一台“AI 工厂”，用视觉、生成式 AI、数字孪生三驾马车推动管理模式升级。对于正处于智能化转型中的城市而言，这或许不是遥远的未来，而是正在展开的下一阶段。