SDG11专题征稿 | 人工智能与城市

人工智能与城市

AI and Cities

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客座编辑:Sybil Derrible,美国伊利诺伊大学芝加哥分校复杂和可持续城市网络 (CSUN) 实验室主任;米哈伊尔·切斯特,美国亚利桑那州立大学梅蒂斯基础设施和可持续工程中心主任

期刊名称:npj Urban Sustainability

截止日期:2025.5.1


客座编辑

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Sybil Derrible,美国伊利诺伊大学芝加哥分校复杂和可持续城市网络 (CSUN) 实验室主任

Sybil Derrible博士是伊利诺伊大学芝加哥分校环境科学与政策研究所的研究教授,复杂和可持续城市网络 (CSUN) 实验室主任,以及土木、材料和环境工程系和计算机科学系的兼职教授。他的研究是城市新陈代谢、基础设施规划和设计、数据科学、复杂性科学、环境正义和未来研究的结合,旨在重新定义基础设施的规划、设计、建造和运营方式,倡导宜居性、可持续性和弹性原则。他是联合国环境规划署 (UNEP) 第七次全球环境展望 (GEO-7) 的主要作者,也是教科书《可持续发展城市工程》(麻省理工学院出版社,2019 年)的作者。他获得了美国国家科学基金会职业奖和美国土木工程师学会 (ASCE) 颁发的 Walter L. Huber 研究奖。自 2019 年以来,他一直被 Elsevier 评为我所在领域职业生涯和单年影响力排名前 2% 的研究人员。Sybil 还担任《科学报告》(《自然》)、《基础设施系统杂志》(ASCE)和《清洁生产快报》(爱思唯尔)的副主编,并且担任交通研究委员会 (TRB) 关键交通基础设施保护委员会 AMR10 的主席。

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Mikhail Chester,美国亚利桑那州立大学梅蒂斯基础设施和可持续工程中心主任

Mikhail Chester博士是亚利桑那州立大学梅蒂斯基础设施和可持续工程中心主任,他负责的研究项目重点是为迎接下个世纪的挑战做好基础设施及其机构的准备。他的工作涉及气候适应、颠覆性技术、创新融资、网络安全和基础设施管理现代化。他广泛关注我们如何改变基础设施治理、设计和教育以适应人类世——一个以加速和不确定性为特征的时代。他最近领导了几个大型研究社团,以在不可预测和日益复杂的环境中推进基础设施建设,包括 NSF 城市极端环境恢复力可持续性研究网络和 NSF 恢复力融合项目。Chester博士创立了亚利桑那州立大学梅蒂斯中心以及基础设施 Misfits 社团,以建立跨学科努力,为人类世实现基础设施现代化。2017 年,他被授予美国土木工程师学会早期职业研究员 Huber 奖。他是美国第五次国家气候评估交通章节的合著者,也是联合国 IPCC 第六次评估报告关于城市、定居点和关键基础设施章节的撰稿人。他出版了两本专注于确定基础设施向积极未来转型的途径的书籍:《科学的正确地位:人类世的基础设施》和《城市基础设施:2100 年的思考》。



SDG11专题征稿

人工智能与城市

AI and Cities


人工智能 (AI) 技术即将颠覆我们对几乎所有事物的理解和决策方式。AI技术和方法的研究数量正以惊人的速度增长,城市可持续性领域也不例外。


在许多情况下,AI被用来代替传统方法,但其潜力远不止于此。AI技术与新数据流和互联技术的结合,不仅是传统系统与新智能技术的网络化整合,更可能是对城市系统的不可逆转的变革。随着AI的变革性能力不断提升,城市运行、设计和洞察力获得了新的可能性,甚至在应对城市可持续性、韧性和公平等迫切社会问题时带来了深刻的变化。AI,广义上指庞大数据流、制度与智力结构及互联技术所构成的“认知生态系统”,不仅提供了新的基础设施能力,更在重构基础设施的运作方式和控制权分布。控制日益分散和不透明的趋势中,AI同样对社会和城市可持续性构成了威胁。对AI的盲目采用和过度依赖可能会带来系统性脆弱性并导致能源消耗的冲击。自工业革命以来,技术进步的步伐在很大程度上决定了进展的速度,至少在高收入国家是如此。然而,正如卓别林在1940年电影《大独裁者》的结尾演讲中所言:“带给我们丰裕的机器却让我们陷入贫乏。”尽管AI转型的影响深远,其应用的领域和方式仍需定义和检验。


本专题集欢迎聚焦于AI及其在城市中解决可持续性、韧性和公平挑战的创新研究和观点,特别鼓励具有大胆创新思路和应用的投稿。本专题不接受关于不同AI工具和技术性能对比的研究。


该专刊符合并支持联合国可持续发展目标 SDG11 Sustainable Cities & Communities 的相关研究。


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