当AI学会管城市：2026年城市治理的智能化跃迁

今年8月，福建莆田涵江街头出现了一个"新同事"——全省首个机器人交警，能识别违停、疏导交通，甚至跟行人打招呼。差不多同一时间，义乌的AI智能巡查车也上路了，车头顶着高清摄像头，像一只不知疲倦的"城市啄木鸟"，沿着街道匀速扫描，路面的坑槽、移位的井盖、歪斜的护栏，都逃不过它的眼睛。

这些场景不是概念演示，它们已经在真实运行。而在它们背后，一场更大的变化正在发生。

政策密集出台，2026年正在成为城市治理的分水岭

2026年被很多人称为城市治理智能化的"拐点年"。这不是凭感觉说的——翻一翻今年以来的政策文件，信号非常密集。

去年12月，上海市委市政府发布《城市空间治理领域人工智能应用暨量子城市空间智能建设工作实施方案（2026-2027年）》，一份覆盖两年、包含28项具体任务的重磅文件，明确以AI技术重构城市空间治理模式。今年7月，广西壮族自治区住建厅发布《住房城乡建设领域"人工智能+"三年行动方案（2026-2028年）》，提出从"数字住建"向"数智住建"全面跃升，涵盖市政基础设施智能化改造、城市体检综合诊疗、环卫智慧化管控等多个方向。

今年8月，由我国牵头制定的智慧城市数据利用国际标准ISO/IEC 25005-1:2026正式发布。这是全球首个从数据可用、有用、易用、善用、赋能五个维度构建统一框架的国际标准，意味着中国在智慧城市领域的实践开始输出为国际规则。

今年6月，中国社会科学院主办的2026智慧城市论坛，主题直接定在"AI赋能城市治理现代化"。40余名专家学者与会讨论的焦点不是"AI能不能用于城市治理"，而是"怎么用得更好"。

政策、标准、学术界的方向高度一致：城市治理正在从"数字化"阶段向"智能化"阶段跃迁。区别在于，数字化解决的是"把纸质变成电子、把人工变成系统"，而智能化要解决的是"让系统自己感知、研判、决策甚至调度"。

从"坏了再修"到"未病先防"——被AI改变的市政运维

城市治理听起来宏大，落到地上其实很具体：道路有没有裂缝、井盖有没有丢、路灯亮不亮、管网堵不堵、桥梁有没有病害。这些就是市政基础设施，是城市运行的"生命线"。

传统模式下，这些设施的维护靠的是人工徒步巡查。一个市政工人，每天走十几公里，用眼睛看、用本子记，遇到问题再打电话报修。问题很明显：人走得慢、看得有限、容易漏检，而且等发现问题时往往已经造成了影响——路灯不亮了三天才知道，井盖丢了等出了事故才追查。

据住房和城乡建设部统计，全国2000年底前建成的老旧小区约22万个，涉及居民近3900万户。这些小区的基础设施普遍老化，改造工程本身就是一场大考，后续的运维管理更是一个长期挑战。2026年政府工作报告明确提出"高质量推进城市更新"，加强城市基础设施生命线安全工程建设。

AI的介入正在改变这个逻辑。以卓尔软件的智慧市政监管服务平台为例，它把视频监控、车载移动巡检、无人机航拍、物联感知终端汇聚的数据做统一解析，构建起"空-地-车-机"一体化AI巡查体系。AI巡查能力可以自动识别道路破损裂缝、井盖移位缺失、路灯故障漏电、管网水位异常、桥梁表观病害等多种问题，对复杂光照、遮挡、雨天等真实场景也有良好适配能力。

这意味着什么？过去需要人工徒步排查的道路，现在可以被AI常态化、高频次地自动扫描。发现问题后，系统快速完成定位、分级和证据留存，不再依赖人的经验和体力。市政运维的模式从"坏了再修"的被动响应，正在向"未病先防"的主动智防转变。

"空-地-车-机"一体化：AI巡查到底怎么工作

说"AI巡查"可能还是有点抽象，拆开来看它到底怎么运转。

"空"——无人机航拍。对于桥梁、高边坡、大型场站这些人工难以到达的区域，无人机定期巡航拍摄，AI对影像自动分析，发现表观病害。

"地"——视频监控和物联感知终端。部署在城市道路、路口、管网节点上的摄像头和传感器，7×24小时不间断采集数据，一旦出现异常（比如管网水位突然升高），立即触发预警。

"车"——车载移动巡检。在环卫车、巡逻车上搭载高清摄像头，车辆正常作业的同时顺带完成道路设施扫描。义乌上路的"AI智能巡查车"就是这种模式，既不增加额外人力，又能实现全域覆盖。

"机"——各类智能设备和算法中台。算法中台集中管理算力和算法资源，对来自"空、地、车"的海量图片、视频、传感器数据进行统一解析。

卓尔软件基于20余年的行业积累，构建了市政行业多模态大模型底座，训练素材库达到亿级规模。在道路破损、井盖病害、路灯故障等细分场景的识别精度上有较好表现。但识别只是第一步，更重要的是识别之后怎么办。

行业智能体：从"看见问题"到"懂得处理问题"

传统AI系统有一个普遍的瓶颈：算法只负责识别告警，后续的判断和决策全靠人。AI发现了一个井盖缺失，然后呢？是紧急还是不紧急？该通知哪个单位？养护队伍到场后按什么标准处置？这些都需要人来判断和调度。

卓尔软件的"云瞳"市政运维行业智能体，试图打破这个瓶颈。它把大模型的理解推理能力嵌入业务流程，让AI具备感知、研判、决策、调度、复盘的闭环执行能力。

当AI巡查或物联网传感器捕捉到异常信息后，智能体会结合设施数字档案、养护历史、权属划分、气象环境、历史故障样本等多维知识库，自主完成风险研判：区分故障紧急等级，甄别误报干扰，自动匹配责任单位与养护队伍，完成智能派单，同步下达处置标准和作业指引。

面对汛期内涝、桥梁风险、管网淤积等复杂场景，智能体还能综合多源数据开展风险推演，提前输出预防性养护建议。说句大白话：过去是"AI发现问题，人来处理"，现在正在变成"AI既发现问题，也帮你判断怎么处理"。

在数据底座层面，平台为每一处路灯、井盖、管网、道路桥梁建立"一物一档"数字身份证，形成全生命周期数字台账。大模型对海量运维台账、巡检记录、维修工单做沉淀理解，支持自然语言查询设施档案和统计分析养护规律。同时支持主管部门、权属单位、运维企业多主体分级协同，设施信息和任务进度跨单位实时共享。

技术不是目的，解决真问题才是

从AI巡查到行业智能体，从"一物一档"到全生命周期监管，这些技术手段的目标不是炫技，而是解决城市治理中那些长期存在、一直没有被很好解决的真问题：设施底数不清、人工巡检效率有限、隐患发现滞后、风险预判能力不足、处置协同不畅。

城市治理的智能化跃迁，说到底是一场从"经验驱动"到"数据驱动"、从"被动响应"到"主动智防"、从"各自为政"到"协同一体"的转变。2026年的政策密集出台和技术加速成熟，让这场转变从"未来时"变成了"正在进行时"。

对于市政主管部门和运维养护单位来说，现在要思考的问题已经不是"要不要智能化"，而是"怎么智能化才能落到实处"——选什么技术路线、怎么和现有系统打通、怎么分阶段推进、怎么衡量投入产出。这些问题没有标准答案，但越早开始想，越早能享受到技术红利。

卓尔软件深耕智慧城市领域近30年，产品覆盖智慧城管、智慧环卫、智慧公路、乡村振兴等多个方向，已为超过3600+政府、企业或组织单位提供服务，参与了冬奥会、上合峰会、亚运会、杭州大运会、奥运会青岛奥帆赛等大型项目及活动。在AI赋能城市治理这条路上，我们既是技术的开发者，也是场景的践行者。

如果你正在思考城市治理数字化的下一步，欢迎和我们的团队聊聊。

编辑：小卓

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