“城市不再只是鋼筋水泥的聚集體，而將成為真正“會思考”的系統。”
在巴塞羅那召開的 SCEWC 上，NVIDIA 面向城市領袖提出了一個大膽設想：將城市管理升級為 “AI 工廠”模式，將攝像頭、傳感器、數字模型匯成一個集中智能系統，實現從交通、氣候、安全到公共服務的主動治理。

NVIDIA 指出，這不僅僅是賣硬件，更是讓人工智能“觸手可及、經濟可行、規模可擴”的城市級應用。

✦ 1 ✦ 三大技術支柱：構建城市智能中樞
NVIDIA 的城市智能方案核心聚焦於三項互聯技術：計算機視覺、生成式 AI、數字孿生。計算機視覺：起步於識別汽車、煙霧或火焰等感知任務，現已擴展至實時視頻、攝像頭流處理，為城市提供感知基礎。生成式 AI（包括視頻語言模型 VLM）：NVIDIA 提出“能對城市視頻説話”的構想——城市官員可向系統提問：“這條街上12時至16時有馬車嗎？拍下車牌並通知我。”通過 VLM 實現視頻內容理解與自然語言交互。數字孿生：藉助 NVIDIA Omniverse 等平台，構建符合物理規律的高保真城市虛擬模型，將真實傳感器數據流入模型中，以便在模擬環境中預測、分析與協同操作。
這三者組合，使城市管理從散碎功能升級為一體化智能體。
✦ 2 ✦ “AI 工廠”模型：從碎片化到平台化
傳統城市數字化往往採用“點狀解決方案”——各自為政、數據孤島。NVIDIA 倡導的“AI 工廠”則轉向平台化治理：在“工廠”中，攝像頭、傳感器及各種數據輸入被集中處理，形成統一的數據管道與智能體。工廠模式強調主權可控（sovereign control）：城市擁有數據、算法可在本地部署，符合當地法規與隱私政策。通過“工廠”模式，城市可以更快速、更低成本地部署智能功能、複製治理模版，而不是重新開發每一個場景。
舉例來説，一位市長因酷熱時段馬車行駛引起動物抗議，不必從頭開發系統。在“工廠”中輸入規則：“12 點至16 點若視頻出現馬車，拍照車牌、通知我”，系統即刻生效。時間縮短、成本下降、城市自主權增強。

✦ 3 ✦ 現實案例：夥伴生態推動落地
NVIDIA 的模式不僅是技術藍圖，還建立了廣泛合作生態：約 1,000 家聚焦智慧空間與本地政府的啓動公司加入其網絡。NVIDIA 並不直接與城市或銀行簽約，而是擔任“助推器＋AI 顧問”角色，通過合作伙伴提供落地方案。例如，法國 SNCF Gares & Connexions（負責約 14,000 列車／日）與 Akila、Think Deep 等夥伴合作，使用數字孿生與視覺攝像頭優化車站與軌道運行。再如，愛爾蘭 Dublin 利用 NVIDIA 及 Bentley Systems 等技術，開展“街道弱勢交通參與者（騎行者、行人）近失事件檢測”項目。
通過合作生態，城市可同時推動技術創新與本地人才、創新創業生態建設。

✦ 4 ✦ 為何現在至關重要：城市增長+挑戰疊加

據聯合國預測，到 2050 年約有二／三人口生活在城市。NVIDIA 指出，智慧城市所需規模與複雜度前所未有。 城市面臨人口增長、交通擁堵、氣候韌性、安全監控等多重挑戰。NVIDIA 的方案正是為這些“大而緊急”的城市議題提供技術支撐。數字孿生市場、智慧交通市場都在迅速增長，城市如果繼續依賴傳統手段，將錯過效率與可持續發展的“彎道超車”機會。

✦ 5 ✦ 適用於中國城市的思考
針對中國城市，以下幾點可作為啓發：數據主權與本地化：城市既要引入先進技術，也必須確保數據留在本地、算法可控、符合監管。先導試點 +快速複製：可以先在交通樞紐、車站、智慧園區等區域做試點，積累經驗，再向全域擴展。產業生態建設：智慧城市不僅是技術部署，更是產業鏈、人才鏈、創業鏈的建設。合作伙伴模式值得借鑑。模擬與預測能力：通過數字孿生模擬城市運行場景（如極端天氣、交通高峯、安全事件），提前介入而不是事後響應。公共服務轉型：城市治理應從“被動響應”為主，轉向“預判+主動”，真正讓城市成為智慧體。

在此次 SCEWC 上，NVIDIA 提出的“城市智能藍圖”不僅是技術展示，更是治理範式的轉變。城市如同一台“AI 工廠”，用視覺、生成式 AI、數字孿生三駕馬車推動管理模式升級。對於正處於智能化轉型中的城市而言，這或許不是遙遠的未來，而是正在展開的下一階段。