人工智能正在以前所未有的深度重塑城市发展范式，推动城市从静态物理空间向"可编程公共平台"跃迁，进而带来城市经济、能源、治理与社会等多领域的结构性重塑。城市运行体系注重多域系统无缝串联，经济领域注重普惠性生产与弱势群体赋权，绿色算力以刚性约束使AI发展嵌入碳中和议程，规则输出使城市转变为全球治理议程的塑造者，终身学习体系则为城市铸就人力资本的内生循环。
1. 城市将升级为“可编程的公共平台”
在AI时代，城市的演进将从静态的物理实体向动态的“可编程公共平台”跃迁，这一愿景将城市重构为一个开放、模块化的“操作系统”，通过AI算法与海量数据的深度驱动，将交通、能源、医疗、政务等多域系统无缝串联成灵活、可调的生态网络。
想象一下，城市管理者如同程序员般，通过可视化界面实时“编码”红绿灯节奏以缓解高峰拥堵、动态优化电网分配以匹配峰谷需求，甚至根据居民实时反馈智能配置公共服务资源，如优先调度医疗预约或调整社区照明。这种平台化转型将城市从“建好即定型”解放为永续迭代的活体系统——犹如智能手机生态般，每日推送“更新补丁”以响应气候变迁、人口流动或突发事件，确保城市效能的指数级提升。
更进一步，这一“可编程”特性将赋予城市居民、企业与政府多重角色：居民通过个性化App一键查看公交到站、预约健康筛查；中小企业借助AI工具低成本设计产品原型；开发者则基于开放数据API孵化创新应用，如智能停车预测或社区能源共享。这种从冷峻硬件向“共创空间”的华丽转身不仅放大城市包容性，还将催生万亿级数字经济价值。
从国际经验看，新加坡、伦敦和阿姆斯特丹已经在将城市重构为“可编程公共平台”方面走在前列，它们不再把数字基础设施仅仅视为信息公开工具，而是有意识地搭建类似“城市操作系统”的底座，用统一的账号体系、开放API和算力服务，支撑多方在同一平台上“编程城市”。
新加坡Smart Nation计划可以视为这一范式的早期样板。其核心是建设全国性数据与服务平台，将交通、医疗、住房等多源数据接入统一底座，使居民通过单一入口获取高度集成的城市服务。在此基础上，允许企业与个人在这一底座之上开发细分应用，实现“城市能力即服务”的对外调用。
伦敦的TfL开放数据平台以交通为切入点，长期免费向社会提供公交、地铁、道路占用等实时数据，通过统一API供开发者调用。TfL近期优化了GIS开放数据中心，使开发者能够在三维城市模型上叠加交通、物流和人流数据，实现对“城市交通系统”的二次“编程”。
阿姆斯特丹的“City Data Exchange”平台则强调多方共建，通过平台化机制，把企业、居民与政府都纳入“城市编程者”的行列。平台在这里扮演的角色不再是被动的“数据仓库”，而是主动组织数据标准、访问权限与算力资源的“城市中台”，让更多主体能够以较低门槛“编写”自己的城市应用。
展望未来，城市“可编程平台”的成熟化需多管齐下：数据接口标准化将成为基石，通过API规范与模块化协议，让系统如乐高积木般自由组合，支持插件式扩展；开放数据与工具的普惠化将激发创新活力，鼓励居民、企业与开发者共建生态，同时嵌入差分隐私与区块链加密，确保数据安全与居民隐私的铁壁防护。这不仅仅是技术层面的升级，更要求城市管理者重塑思维，以包容心态拥抱多方创意。
2. 普惠性生产成为AI城市的首要目标
AI时代，生产工具的普及化正以前所未有的速度重塑城市经济景观，将原本高门槛的技术资源从少数精英手中解放，赋予普通居民与中小企业前所未有的发展潜力。这种“门槛降低”效应源于AI的生成式与预测式算法，使写文章、设计产品、开网店等创造性任务变得触手可及，甚至高端算力如云端训练模型也可通过低成本订阅服务触达城市每个角落。这一转型为城市注入普惠性增长的强劲动能：更多居民能直接参与价值链上游，从消费者转为生产者，经济红利不再囤积于大企业或高技能群体，而是通过算法中介扩散至城市全域，实现包容性放大。
据联合国贸发会议（UNCTAD）2025年《技术和创新报告》，包容性AI预计将为发展中国家城市创造1.2亿低门槛生产岗位，其中40%惠及低收入群体，推动全球GDP增长2.5%。例如，在城市农业中，AI可为小农户提供精准种植建议，预测天气与病虫害以优化资源使用；在失业援助中，算法匹配个性化培训路径，帮助居民快速转岗；在小微企业营销中，生成式AI自动化内容创作与目标受众定位提升转化率20%以上。这种普惠性生产的核心在于公平机会的几何级扩展：通过数据驱动的个性化赋能，覆盖城市每个角落的居民，逐步弥合贫富差距，推动城市经济从“赢者通吃”向“人人贡献”的包容共同体演进，最终铸就更具社会韧性与创新活力的城市生态。
全球城市实践已将普惠生产从概念落地为现实引擎，显著放大AI对弱势群体的赋权效应，验证了其在缩小城市不平等中的战略价值。在印度班加罗尔，CropInAI平台作为农业普惠先锋，已于2025年扩展至服务超过1000万小农户，与250多家农业企业合作，覆盖50个国家，年收入达5000万美元；该平台通过卫星影像与AI预测提供天气、土壤与病虫害建议，帮助农户降低成本20%、提升产量25%，并通过数字市场直接连接供应链，实现从田间到餐桌的闭环赋能。
纽约市的都市农业创新则聚焦社区级生产赋能，2025年通过AI驱动的垂直农场平台（如Farmonaut系统）为低收入社区提供土壤监测与作物优化工具，已覆盖50个社区农场，助力本地居民自产蔬菜供应率提升30%，并通过移动App培训非专业农户使用AI预测模型，显著缓解食物沙漠问题。
在尼日利亚拉各斯，AI for African Food Systems项目结合本地数据分析，为小规模农民提供生成式AI工具，2025年已惠及20万低收入农户，通过聊天机器人式顾问优化种植决策与市场定价，帮助产量增长15%、收入提升25%，并与城市合作社联动，将农村产出融入都市供应链。这些案例不仅展示了AI普惠生产的可行路径，还凸显其在城市活力注入中的乘数效应：从农村边缘到都市中心，AI正桥接数字鸿沟，让更多人从经济旁观者转为活跃创造者。
展望未来，城市以普惠生产为首要目标的实现将需构建多层赋能体系，确保AI从“精英玩具”向“全民工具”的彻底普惠。
这一路径需从工具可及性入手，通过社区中心与公共图书馆部署免费AI培训站，提供从基础提示工程到高级数据素养的模块化课程，覆盖城市80%居民；同时，针对弱势群体定制包容机制，如为低收入家庭补贴云算力配额，或开发语音和低识字友好界面，支持移民与老年群体的无缝接入；此外，鼓励本地化创新生态，通过城市黑客松与开源基金孵化贴合本土需求的AI应用，如班加罗尔式的农业助手或拉各斯的街头商贩营销工具。
这些举措要求城市将AI定位为“公平放大器”——非仅放大少数精英机会，而是通过算法审计与反偏置设计，确保红利向下渗透，避免“马太效应”的加剧。只有这样，城市才能铸就“人人有份”的经济共同体：居民从被动消费者转为价值共创者，中小企业从生存边缘跃升为创新引擎，整体经济从增长孤岛向包容网络演进。
3.绿色算力将成为城市发展的硬约束
AI的强大离不开海量算力支撑，但这一“数字心脏”背后潜藏着巨大的能源消耗黑洞：全球数据中心用电预计到2030年将占总电力需求的8%-10%，其中AI训练与推理任务贡献了40%以上的增量。如果处理不当，城市将陷入“智能但高耗能”的悖论困境——表面光鲜的AI应用以碳排放与电网压力为代价，放大了气候脆弱性与经济负担。
反之，若巧妙整合绿电供给、余热回收与智能调度，AI即可逆转为城市低碳转型的强劲助推器：数据中心废热（温度常达25-35°C）可转化为居民供暖资源，AI预测模型则优化用电峰谷，减少冗余浪费达30%。这种“绿色算力”范式不仅压低运营成本，还将重塑城市能源格局，推动从线性消耗向循环再生的生态闭环，让城市在拥抱智能的同时，走上更环保、更可持续的韧性发展路径。
在实践层面，一些先行国家和城市已经不再停留在对绿色算力的原则性倡议，而是通过准入许可、强制指标与容量配额，把绿色算力写进数据中心和算力基础设施的“生存条件”，真正将其变成城市发展的硬约束。
荷兰阿姆斯特丹都市圈采取了“先喊停、再附条件”的算力发展模式。2019年，阿姆斯特丹和哈勒默梅尔两市对新建数据中心实施暂缓批准（事实上的“冻结期”），直至制定出更加严格的规划与能效政策，新的许可才得以恢复。此后，数据中心只能落地在指定区域，并须满足严苛的能源效率和可持续性要求，包括强制接入绿电、限制PUE、以及在技术上具备与区域供热系统对接、利用余热的条件。换言之，在阿姆斯特丹，“只要算力不要绿色”的数据中心已在制度上被挡在城市门外。
新加坡则通过“容量闸门+绿标门槛”的组合约束将绿色算力直接嵌入算力扩张节奏。2019—2022年，新加坡对新数据中心项目实施三年暂停审批，以缓释能耗与土地压力（DeepAwareAI）。暂停结束后，政府仅以试点方式开放极有限的新建配额（首批最多三家，每家约10–30MW），并明确规定：只有满足严格能源效率和可持续性标准的“绿色数据中心”才有资格获得许可，其中就包括PUE至少达到1.3的门槛（Global Compliance News）；2024年进一步提出将PUE≤1.3、可再生能源占比、碳足迹控制等指标纳入类似“强制考核+市场准入”的约束体系。在这种设计下，算力扩张被牢牢系在一根缰绳上：没有绿色，就拿不到新增容量。。
展望未来，绿色算力将成为城市发展的铁律约束，将AI扩张嵌入碳中和议程的核心，驱动从高耗陷阱向可持续跃迁的战略重塑。这一硬约束的深化将围绕规划指标的刚性化、网络布局的整体化、规则激励的创新化以及公众认知的普惠化四个维度渐进展开：首先，能效、绿电比例与余热回收量将升格为城市规划的法定指标，通过年度基准审计嵌入蓝图，确保算力扩张不逾环保红线；其次，“绿色走廊”布局将成为主流，将数据中心、绿电站与热网串联成有机带状生态，避免“建后断链”的碎片风险，实现城市能源骨架的全域贯通与自适应再生；再次，规则机制的创新将加速，如推广长期购电合同（PPA）与热回收补贴，激发企业自发参与，形成市场驱动的低碳闭环；最后，居民教育需不断深化，通过社区可视化工具与公众报告，让城市居民直观理解绿色算力的“邻里效益”，如热回收如何降低冬季账单，从而将绿色算力支持转化为社会共识。
4. 规则输出应成为城市获取国际话语权的主路径
在AI时代，规则制定者往往掌控全球竞争的制高点，谁掌握标准与规范，谁就能从被动“使用者”转向主动“塑造者”，将技术主权转化为地缘经济影响力。这一“规则输出”路径赋予城市超越本土边界的战略杠杆：不再局限于本地试验，而是通过输出数据接口标准、算法透明指南与成功治理案例，辐射全球生态，提升城市在国际AI版图中的话语权重。据OECD2025年《AI治理全球景观报告》，规则输出型城市约主导40%的国际AI标准制定，城市亦从“跟跑”向“领跑”的范式逆转。这种输出不仅放大城市软实力，还通过多边联盟固化规范影响力，推动全球AI生态向公平、可持续方向倾斜，最终为城市在不确定性中筑牢战略高地。
全球城市实践已将规则输出转化为国际话语权的放大器，显著提升本土治理的全球辐射力，并为新兴经济体提供可复制模板。
新加坡的AI治理框架作为亚太标杆，自2019年Model AI Governance Framework发布以来，于2025年进一步深化为Agentic AI Primer与Global AI Assurance Pilot，涵盖数据管理、风险评估与量子AI伦理，开放反馈期至12月31日，已被10个亚太城市采用，并推动区域标准互认。
欧盟《AI法案》中关于通用人工智能模型（GPAI）的专门规则自2025年8月2日起开始适用，成为欧洲城市高风险及通用类AI监管的重要参照框架。此前，欧盟委员会于2025年7月发布《通用人工智能模型提供者义务适用范围指南》，对北美与亚洲若干国家和城市在高风险AI与通用模型监管设计上产生了示范与借鉴效应。
阿姆斯特丹市的算法登记册被普遍视为公共部门负责任AI治理的“前沿样本”。该登记册自2020年上线以来，至2025年已覆盖700余个政府部门使用的算法工具。
2025年7月，荷兰数据保护局（AP）发布了围绕公共部门算法使用的8项指南，通过欧洲城市网络在其他成员城市中试点，被法国、德国若干市政系统视为可复制的“通用做法”，推动“先登记、后使用”的前置合规逻辑在欧洲逐步扩散。
多伦多市的Toronto Declaration on Machine Learning（2018年起）作为AI伦理先驱，其平等与非歧视原则已影响众多相关指南。2025年人工智能研究机构Vector Institute提出“AI信任与安全原则”，在国际人权框架基础上进一步细化为六大操作性原则，并向联合国人工智能咨询机制等多边平台提交，在一定程度上巩固了加拿大城市在全球人权导向AI治理话语中的存在感。
首尔市2025年1月生效的《人工智能开发及信任基础构建框架法》对高风险AI系统确立了风险分级管理与透明义务，相关制度设计已被东盟多国在本国AI战略和草案中参考吸收，强化了韩国在亚太规则制定中的话语权。这些案例不仅凸显规则输出的可行性，还昭示其在全球AI治理中的乘数效应：从本土试验到国际联盟，城市正通过规范输出重塑权力格局。
展望未来，城市规则输出的战略深化，将越来越依托“国际标准参与—城市网络扩散—案例全球化”三位一体的路径，以国际标准为杠杆，实现从本土实践向全球引领的跃迁：首先，通过更加主动地参与ISO、IEC、ITU等国际标准组织，在算法透明、风险分级、数据治理等关键议题上将城市实践上升为技术规范与评估框架，在提升本土规则全球兼容性的同时，提前嵌入话语权；其次，依托C40、Eurocities等城市联盟，将城市治理试点经验制度化为“工具箱”和路线图，在网络内部形成常态化的互学互鉴与联合倡议机制，尤其面向发展中城市提供可复制、可落地的制度方案；再次，以本地成功案例为载体，通过双边试点城市合作、区域示范项目及多边机制嵌入等方式，加快将单点应用打包成“规则+标准+解决方案”的综合输出形态，使城市从规则使用者、适配者，逐步成长为区域乃至全球治理议程的组织者与推动者。
5. 以能力为本的终身学习成为AI城市的长期支撑
AI时代的工作形态从固定岗位向灵活任务的碎片化转型正重塑城市居民的职业生命周期：算法自动化重复劳作后，人类需持续掌握新兴技能（如提示工程、数据伦理、人机协作）方能跟上节奏，避免被边缘化。
据OECD 2025年《教育与技能展望报告》，全球70%的岗位将受AI影响，低技能城市居民若无终身学习支持，失业风险将升至25%，而具备AI素养者收入溢价可达30%。未来的城市因此需蜕变为“学习型城市”，构建随时随地、个性化、全生命周期的学习生态：通过微型在线课程（慕课MOOCs）与AR/VR模拟教居民掌握AI工具；发行数字微证书认可碎片化技能积累；企业、学校与平台跨界联盟，提供从基础AI素养到高级应用的多层资源。这种“以能力为本”的终身学习范式不仅化解AI取代恐惧——转而将居民定位为AI的“协作伙伴”——还放大城市人力资本的乘数效应：居民从被动适应者转为主动创新者，创造更多高价值产出，推动城市从技能短缺向人才红利可持续跃迁。
全球城市实践已将终身学习从理念转化为AI赋能的包容引擎，显著提升居民适应力与城市创新活力，验证了其在桥接数字鸿沟中的核心作用。
新加坡的“未来技能计划”自2015年推出以来，通过普惠培训学分与国家级平台支持公民在不同生涯阶段持续学习，被视为亚太地区“终身学习型国家”的代表路径之一。后续“Forward Singapore”进程中，政府进一步强化SkillsFuture的功能，将更多与数据分析、人工智能和数字技能相关的课程纳入资助范围，并通过MySkillsFuture平台为不同年龄与职业阶段的学习者提供个性化学习路径与职业建议。
旧金山市的TechSF项目展现了以城市为尺度、面向弱势群体的技能再分配机制。该项目通过“训练营+学徒制+企业合作”的组合模式，帮助一批本来难以负担商业培训费用的城市居民获得与本地数字经济相匹配的技能与就业机会，在一定程度上缓解了旧金山及周边地区的“机会鸿沟”。
在欧洲，一些城市则以能力框架为抓手，将AI与数据素养系统性嵌入终身学习体系。欧盟更新的DigComp2.2框架将人工智能和数据能力明确纳入公民数字能力的核心维度，强调既要培养“会用”算法与数据的技能，也要强化对数据政治、算法偏见与社会影响的批判性理解。在此基础上，联合国教科文组织发布的《教师AI能力框架》等文件，进一步为教师和成人教育工作者提供了关于AI知识、伦理与教学整合的能力蓝图，正被若干欧洲城市用于设计教师培训与社区教育课程。
展望未来，城市“以能力为本”终身学习的常态化将需铸就开放、包容的学习生态，确保AI时代技能更新从精英特权向全民赋权的普惠跃迁。这一路径围绕灵活供给的普适化、企业校企的深度融合、学分认证的互操作化三个维度渐进深化：首先，在线课程与短训的灵活化将主流化，覆盖城市90%弱势群体，通过移动端MOOCs与AR模拟提供24/7访问，确保移民、老年与残障居民的无障碍参与；其次，企业合作将定制市场导向模块，如与科技巨头共建AI伦理与提示工程路径，桥接课堂与职场需求；再次，学分认证的打通将标准化与常态化，学校、平台与企业间区块链凭证互认，让碎片学习成果无缝转化为职业资本。这些趋势深刻昭示，城市将从“静态教育”向“动态充电站”演进，让居民随时“充电”跟上AI步伐，形成城市人力资本的内生循环。
(本文来自《国际城市发展报告（2026）》总报告，本文基于国际组织、全球智库、全球性企业和各国政府部门发布的关于人工智能与城市治理的相关论文、分析报告、法规文件、案例资料，通过机制剖析，系统分析人工智能对城市发展和治理带来的系统性、结构性和颠覆性重塑。大语言模型参与了文本的主题的分类和内容结构化整理。)
来源：《国际城市蓝皮书（2026）》研究组林兰 屠启宇 苏明亮
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