白皮书由 AFCEA 于 2026 年 1 月发布，聚焦 AI 驱动智慧城市的技术框架、行业风险、治理体系与落地实践，承接 2025 年卷一战略框架，从概念转向实操，核心主张为：智慧城市唯有安全、可问责、以市民为中心，才算真正智慧。
一、核心背景与威胁态势
AI 已深度嵌入交通、能源、应急等美国 16 大关键基础设施，成为城市运行核心支柱，但伴随网络 - 物理融合风险急剧扩大。当前主要威胁包括：对抗性 AI 攻击、数据投毒、传感器欺骗、算法偏见、影子 AI（未合规部署）、供应链漏洞及 XR / 情感计算带来的认知操纵风险。中小城市因资源不足、系统碎片化，成为全域安全短板，易引发跨领域级联失效。
二、治理与政策核心缺口
监管碎片化：跨部门、跨层级权责割裂，缺乏统一 AI 治理主体；风险管理滞后：传统框架无法适配动态 AI 系统，缺少全生命周期管控；测试与透明度不足：黑箱算法泛滥，缺乏红队测试与算法影响评估；公众信任缺失：数据使用不透明、决策无追溯，公民缺乏申诉渠道。三、技术框架与行业应用
白皮书提出六大维度智慧城市 AI 安全框架，覆盖 AI 数据信任、治理合规、网络 - 物理韧性、基础设施信任、核心运维、人才社区。同时覆盖 16 大关键领域 AI 应用：交通动态调度、能源智能电网、应急 AI 分诊、水务泄漏监测、医疗辅助诊断等，明确各领域核心风险与治理要求，如交通防 GPS 欺骗、能源强化工控安全、应急保留人在回路机制。
四、治理支柱与保障机制
确立五大 AI 治理支柱：问责制、透明度、可靠性、安全性、隐私保护。配套落地机制：全生命周期风险评估、AI 红队测试、算法影响评估、第三方认证、采购嵌入安全标准，同步对接 NIST AI RMF、ISO/IEC 42001、OECD HAIP 等国际标准。
五、创新工具与实践案例
AI 韧性指数（ARI）：从治理伦理、数据隐私、模型鲁棒性等 8 维度量化城市 AI 安全水平，用于资源分配与公众公示；国内外案例：休斯顿 AI 911 分诊、洛杉矶交通优化、波士顿智能垃圾管理；新加坡伦理 AI 规划、巴塞罗那市民同意数字孪生、迪拜预警警务（需平衡安全与民权）。六、战略建议与行动呼吁
制度化 AI 风险治理，设立专职岗位与第三方认证；重构采购标准，强制模型可解释、隐私保护与全周期防护；搭建跨领域试验台，用数字孪生模拟安全演练；投入人才培养，摆脱供应商依赖，强化公共部门主导权。七、总结
智慧城市的核心竞争力并非自动化程度，而是信任、公平与韧性。需将 AI 视为公共基础设施，以 “设计即韧性、默认即公平” 为原则，联动政府、产业、学界与市民，构建安全、合规、包容的 AI 城市生态，避免技术创新侵蚀公共安全与公民权利。
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原创文章，作者：梁雪莹，如若转载，请注明出处：http://m.gaochengzhenxuan.com/rebang/14481.html
