在曩昔的十年中，许多城市推出了巨大（且本钱昂扬）的“才智城市”方案。在这种改动的前期，重点是数据的搜集和会集。但是，近年来呈现了一种新模式——“在边际”履行的去中心化数据处理。跟着边际核算变得越来越遍及，为各地城市政府和职业作业的数据工程师越来越拿手为现有体系装备物联网和边际处理功用，以及运用人工智能和机器学习来提取可操作的见地。
但是，在才智城市中运用边际核算的力气时，依然存在另一个应战：在规划阶段将边际才能构建到城市体系中。这样做需求城市规划者了解去中心化边际核算的作业方法。
在本文中，咱们将讨论边际核算关于在才智城市作业的城市规划者的潜在优势，他们在完成这些优势时将面对的一些应战，然后展望才智城市的未来。
人们很简单就能找到边际核算正在彻底改动城市运作方法的比如。事实上，才智城市方案是边际核算商场的首要驱动力之一，估计到 2024 年该商场将增长到 90 亿美元。
迄今为止，才智城市中最杰出和最常见的边际核算布置是交通办理。这应该家常便饭：现代车辆搜集很多数据，并运用边际云基础设备自行处理其间大部分数据。某些城市乃至走得更远，正在寻求运用边际处理来办理供水体系，乃至医疗保健体系。
不过，一切这些运用的共同点是，它们都在现有留传体系之上构建数据搜集和边际处理功用。因而，许多城市不得不进行广泛且贵重的设备改造进程，以运用这些新技术。
当然，假如边际处理从一开端就内置到市政体系中，这些运用能够变得更简单。换句话说，假如城市规划者的作业方法是在前期阶段将才智城市基础设备构建到他们的规划中。不幸的是，现在，这种状况依然存在一些妨碍。
与整个才智城市的概念相同，其间一个应战是隐私问题。多年来，隐私问题一向困扰着才智城市的主意，并非没有原因：一些城市好像决计在其一切体系中构建数据搜集功用，英国警方已被发现未经授权拜访此类数据。将数据搜集功用构建到每个城市体系中只会加重这些忧虑，即便 AI 可用于进步边际安全性。
其次，是敏捷性的问题。城市规划者习惯于在与网络工程师作业的时间尺度彻底不同的时间尺度上作业：新的路途体系或许规划为继续数十年，而物联网体系的寿数将以年为单位。因而，城市规划者不只需求在他们的规划中构建边际才能，并且还需求使其具有满足的适应性，以便他们能够在很长一段时间内供给价值。
综上所述，假如边际核算才能能够融入咱们城市的结构，这或许会彻底改动咱们与它们互动的方法。
咱们以主动驾驶轿车为例。现在，才智城市工程师在很大程度上仅限于运用车辆自身搜集的数据，因而对这些车辆与其他市政体系交互的方法了解有限。真实才智城市的许诺是将这些数据与在整个城市服务范围内搜集的信息进行对话。例如，在发生严峻事端时，监控要害路口的边际核算网络能够处理车辆数据，向当地服务宣布事端警报，并主动从头规划交通路线。
但是，要完成这种“智能”水平，需求改动城市规划者的思想方法。现在，城市工程师倾向于专心于大型、贵重、富丽的项目，而忘记了与城市实践运作相关的普通细节：在这一类别中能够找到废物搜集、供水网络和污染监测体系.
虽然存在一切这些困难，但有痕迹标明才智城市城市规划的许诺正在完成。例如，在 2017 年 3 月，Sidewalk Toronto 项目不只旨在将边际核算基础设备构建到城市结构中，并且还供给了能够跟着城市的开展而调整和改动同一体系的才能。虽然该项目遭到与许多才智城市方案相同的隐私问题的困扰，但因其将城市开展进程与才智城市布置相结合的方法而遭到称誉。
像这样的项目向咱们标明，城市规划不需求与才智城市方案分隔，而是能够成为其间不可或缺的一部分。他们还指出，看待城市规划的传统方法——作为缓解现代城市发生的问题的一种方法——或许有点过期了。最终，它们供给了一个很好的比如，阐明各种工程师如安在未来愈加有效地施行边际模型。
