Jest godzina 7:42 rano w dużym mieście. Pęknięcie rury wodociągowej blokuje kluczowe skrzyżowanie. Autobusy, pozbawione aktualnych informacji w czasie rzeczywistym, gorączkowo szukają objazdów. Ciężarówki logistyczne ustawiają się w kolejce przy wyjeździe z portu. Aplikacje mobilnościowe ulegają awarii pod nagłym obciążeniem. Tysiące dojeżdżających do pracy zostaje uwięzionych — nie dlatego, że miasto nie ma infrastruktury, lecz dlatego, że jego systemy nie są wystarczająco połączone ani odporne.
Wraz z szybkim wzrostem populacji miejskiej luki w sieciach mobilności i infrastrukturze stają się krytycznym wyzwaniem. Ponad 80% światowego produktu krajowego brutto powstaje w miastach, jednak brak spójności między rozwojem a planowaniem zagraża ich zrównoważeniu. Do 2050 roku 68% światowej populacji będzie mieszkać na obszarach miejskich, często w regionach pozbawionych długoterminowych strategii mobilności lub zrównoważonego projektowania urbanistycznego — co wyraźnie pokazuje pilną potrzebę działania.
Aby megamiasta mogły się rozwijać, muszą przyjąć podejście, które łączy potencjał AI, ekosystemy współpracy, łączność cyfrową oraz projektowanie skoncentrowane na człowieku w ramach jednej, spójnej strategii transformacji.
Fizyczna AI: nowy model ewolucji miast
Przez dziesięciolecia inicjatywy w zakresie mobilności miejskiej były prowadzone głównie przez władze transportowe i urbanistów. Poleganie wyłącznie na tych tradycyjnych interesariuszach doprowadziło jednak do powstania luk systemowych. Obywatele, startupy, producenci pojazdów, operatorzy logistyczni i partnerzy technologiczni często pozostają na uboczu, mimo że są kluczowi dla sukcesu całego ekosystemu.
Najbardziej efektywne miasta wykorzystują dziś fizyczną AI, aby przełamywać te silosy.
Fizyczna AI łączy IoT i AI, ale wprowadza zasadniczą zmianę architektoniczną: przetwarzanie odbywa się na brzegu sieci (edge). Dzięki lokalnemu przetwarzaniu danych, zamiast przesyłania ich do chmury, miasta uzyskują szybsze czasy reakcji i niższe opóźnienia. Modele są lekkie, ekonomicznie efektywne i oparte na zasadach fizyki oraz matematyki, a nie na abstrakcjach językowych.
Miasta są z natury systemami fizycznymi. Zarządzają drogami, infrastrukturą komunalną, budynkami i przestrzenią publiczną w czasie rzeczywistym. Choć AI była już stosowana w domenach cyfrowych, takich jak optymalizacja budżetów IT, fizyczna AI stanowi punkt zwrotny. Umożliwia ciągłe, bieżące zarządzanie infrastrukturą fizyczną i zapewnia znaczącą poprawę szybkości reakcji, niezawodności i jakości usług.
Zakres jej zastosowania obejmuje monitoring jakości powietrza i wody, zarządzanie ruchem, bezpieczeństwo publiczne, zapobieganie pożarom oraz reagowanie na zjawiska pogodowe. Wraz z rosnącą liczbą pojazdów autonomicznych w środowisku miejskim zależność od fizycznej AI będzie rosła wykładniczo.
Potrzeba zintegrowanych innowacji
Czy miasta są na to gotowe?
Potrzebują zintegrowanego ekosystemu innowacji — takiego, który łączy biznes, środowiska akademickie i liderów publicznych w celu wspólnego tworzenia rozwiązań z zakresu fizycznej AI. Taka współpraca może przynieść zarówno wartość społeczną, jak i gospodarczą, przekształcając miasta w silniki efektywności, zrównoważonego rozwoju i inkluzywności.
Same ekosystemy jednak nie wystarczą. AI jest kosztowna, co potwierdzają najnowsze wyceny rynkowe oraz dynamiczny rozwój centrów danych. Miasta potrzebują nowych sposobów finansowania i skalowania innowacji opartych na AI oraz transformacji miejskiej. Nowe mechanizmy finansowe umożliwiają modernizację przestarzałych systemów i pilotaż nowych technologii:
- Partnerstwa publiczno-prywatne, które dzielą ryzyko i przyspieszają wdrażanie infrastruktury AI oraz usług mobilności
- Modele finansowania oparte na efektach, które łączą inwestycje z konkretnymi, mierzalnymi usprawnieniami miejskimi, takimi jak zmniejszenie korków, poprawa jakości wody czy redukcja emisji
- Fundusze innowacyjne oraz modele wspólnej wartości pozwalają wielu interesariuszom wspólnie inwestować w rozwiązania przynoszące korzyści całemu miastu, wykorzystując boom centrów danych w środowiskach miejskich.
Łączność cyfrowa: nowa infrastruktura AI
Podobnie jak miasta XX wieku opierały się na drogach i elektryczności, miasta XXI wieku opierają się na łączności. Szerokopasmowy internet, 5G, sieci IoT i platformy AI stanowią dziś fundament mobilności, energetyki, logistyki i bezpieczeństwa publicznego.
Najbardziej innowacyjne miasta już teraz pokazują, co jest możliwe:
- W Brownsville w Teksasie prywatna sieć 5G jest wykorzystywana do wdrażania rozwiązań fizycznej AI wspierających bezpieczeństwo publiczne
- W Madrid Nuevo Norte otwarte architektury cyfrowe i platformy danych poprawiają dostępność dla osób dojeżdżających i usprawniają przepływ ruchu
- Na dworcu kolejowym Chamartín w Madrycie cyfrowe bliźniaki i AI zapewniają widoczność w czasie rzeczywistym w zakresie obłożenia, przepływów pasażerskich i potrzeb operacyjnych
- Zaufane repozytoria danych mobilności (mobility data trusts) oferują bezpieczny, respektujący suwerenność danych rynek wymiany informacji, umożliwiając współpracę sektora publicznego i prywatnego bez utraty zaufania.
Fizyczna AI jako usługa: płynny przepływ ludzi i towarów
Choć transport towarów jest krwiobiegiem miasta, stanowi również jedno z głównych źródeł korków i emisji.
Fizyczna AI jako usługa na nowo definiuje sposób, w jaki dostawy przemieszczają się przez porty, terminale kolejowe i centra dystrybucyjne. Dzięki wspólnemu planowaniu, trasowaniu opartemu na danych oraz lepszym połączeniom kolejowym miasta mogą:
- Ograniczyć ruch wokół terminali logistycznych
- Przyspieszyć przepływ towarów
- Obniżyć koszty i emisje
- Zachęcić do przeniesienia transportu z dróg na kolej
Projektowanie miejskie skoncentrowane na człowieku: równanie mocy
AI sama w sobie nie tworzy wielkich miast — tworzą je ludzie. Każda innowacja — w tym cyfrowe bliźniaki i fizyczna AI — musi ostatecznie służyć podstawowym potrzebom człowieka, takim jak dostępność, bezpieczeństwo, równość, zrównoważony rozwój i jakość życia.
To istota projektowania miejskiego skoncentrowanego na człowieku: wykorzystywanie technologii i strategii finansowych do poprawy doświadczeń każdego obywatela, niezależnie od miejsca zamieszkania czy sposobu poruszania się.
Pojawia się jednak nowe wyzwanie: szybka ekspansja AI i hiperskalowych centrów danych w gęsto zaludnionych obszarach miejskich obciąża sieci energetyczne, które nie były projektowane z myślą o tak wysokim zapotrzebowaniu, prowadząc do przeciążenia sieci i wzrostu cen energii dla konsumentów.
Rodzą się więc pytania o nowe „równanie mocy” miast opartych na AI.
Mówiąc wprost, możliwości AI rosną wraz z dostępem do energii: jej niedobór ogranicza innowacje, a większa dostępność je przyspiesza. Bez przemyślanych regulacji istnieje ryzyko powstania nierówności miejskich, w których duże firmy technologiczne uzyskują uprzywilejowany dostęp do energii, podczas gdy społeczności lokalne ponoszą wyższe koszty, nie odnosząc proporcjonalnych korzyści.
Miasta mogą jednak zmienić to równanie. Na przykład — dlaczego nie zarezerwować w każdym miejskim centrum danych „lokalnej puli” dla przypadków użycia fizycznej AI na brzegu sieci? Takie centra danych mogłyby wówczas przynosić natychmiastowe i realne korzyści lokalnym społecznościom.
PRZECZYTAJ RÓWNIEŻ → Inteligentne miasta, lepsza jakość życia: rewolucja prywatnej sieci 5G już trwa
Miejska przyszłość: połączona, inkluzywna i tworzona wspólnie
Miasta są katalizatorami szans, innowacji i wspólnoty.
Łącząc kreatywne modele finansowania ze zintegrowanymi ekosystemami innowacji, mogą na nowo wyobrazić sobie swoje gospodarki, usprawnić mobilność i urzeczywistnić wizję Światowego Forum Ekonomicznego dotyczącą bardziej połączonej, inkluzywnej i zrównoważonej przyszłości miejskiej.
DOWIEDZ SIĘ WIĘCEJ
Dowiedz się więcej o Center for Urban Transformation NTT DATA i o tym, jak stawiamy obywateli w centrum współpracy w ramach zintegrowanego ekosystemu.