城市提供有形和无形的基础设施和平台，为人们能够参与有意义的社会实践、实现自我提供可能，从而创造出人们所需要的商品和服务，进一步提高社会发展水平和人们的生活水平。城市的经济增长与可持续发展依赖于不断的技术进步。人工智能系统是通过专家系统、启发式算法、自然语言处理和图像识别模块模仿与人类思维相关的某些认知功能的机器或计算机。人工智能能够从过去的经验中学习，在一定的范围内做出合理的决定并进行快速响应^[4]。今天，包括自动驾驶、机器人、机器学习、物联网、区块链、增强现实和虚拟现实等技术，已经在商业、金融、农业、医疗保健、安全、机器人、日常法律事务、交通运输和工业生产等领域中某些日常重复性问题的解决中得到广泛的应用。人们希望通过AI技术更有效地管理我们的各种资源的使用与分配问题，让城市为我们提供更好的服务。全球许多城市，例如阿姆斯特丹、伦敦、旧金山、斯德哥尔摩、新加坡、香港、维也纳和多伦多，正在利用人工智能技术优化城市的功能和城市的服务效率。

人工智能技术对社会发展的贡献，不仅取决于技术本身的进步，更取决于一个健康的人工智能应用的社会生态环境，以保障城市为广大社会成员提供更多的经济发展机会、更好的社会公正性及环境的可持续性，从而全面提高城市的生活品质。良好的城市人工智能应用环境要能促进个人和组织的广泛组合及跨部门和社区的协同性工作以促进社会福祉和公平性。要考虑人工智能与政府决策者和技术领导及外部组织如初创和孵化器公司，医院、学校、社区组织及普通大众的关联性。避免居民受到人工智能应用的损害，由于大量的工作被自动化所取代，我们要保证人们能享受到由于人工智能技术发展所带来的新的发展机会。在推动人工智能应用方面，纽约市把这一生态系统的培育也作为一项重要工作目标^[5]。

城市规划是一个设计城市的过程，并且从更广义上来理解，城市规划是设计人类生活的空间结构，在这里可以高效地开展各种活动，适当地安排我们的生活，使我们能摆脱日常的烦恼^[6]。城市规划需要回答未来人们将能如何在城市中宜居地生活这一基本问题。这就涉及通勤、物质配送及能源保障等多方面，这些问题往往具有特定的空间位置特征。对这一领域的理解需要政治学、土木工程、人类学、地理学和社会学等多学科的知识。很久以来人们就认识到城市规划问题的复杂性，尽管城市规划过程中有些工作具有常规事务性的特点，更需要人们创造性地干预。

受到计算机技术在科学研究和其他产业领域应用所取得的成效的激发，从1960年代开始人们就将人工智能技术应用于城市规划的决策中,如大规模交通与土地使用模型研究的兴起^[7-8]。人工智能技术应用的工作流程包括问题界定，数据与图形、资料收集与处理，模型选择与标定，应用与状态检测，通过试错的循环过程来完善训练模型。这样在输入一定的发展要求和环境条件数据后，就可以生成一定的模型预测结果，人们可以在此基础上进行判断作出决策。由于模型赖以学习的大规模数据资源、图像的缺乏，人工智能模型很难自动形成一个值得深入讨论的预测情景。其应用的有效性在很大程度上也就取决于我们界定问题边界的能力，并能根据问题的特点与数据的可能性选择合适的模型，这又依赖于一个地区对经济学、统计学、计量经济学与最优化模型技术方面的长期研究。

尽管目标和问题的确定对城市系统的优化起着至关重要的作用，然而在城市规划中，明确问题、确定目标仍然是一个需要多方参与互动迭代的递进过程，很难预先给定。规划人员希望通过当前与既往的由传感器、移动位置数据与统计所获得的数据构建一定的模型，能描述现实世界各种要素相互作用的复杂的动态关系机理，但是如果缺乏合适的理论基础和对各种动力因素作用的长期观察积累，很难根据城市的目前状态来推断和预测未来。例如城市规划不可避免地要讨论空间布局和功能问题，由于大量的工作被自动化取代，未来城市对就业技能要求及就业空间和城市其他各种功能空间的地理位置和使用特征的要求也会发生相应的变化，对此我们目前依然缺乏必要的知识。这也要求我们在未来必须考虑人工智能技术对城市规划工作的逻辑与工作方法的转变。我们也看到在一些数据库积累、数据开放和共享较好，鼓励公众有效参与并具有良好人工智能应用社会生态环境的城市，人工智能技术在推动城市宜居建设、评估城市基础设施可持续发展方面正起到十分积极的作用。