本文于《广西师范大学学报(哲学社会科学版)》2025年网络首发
引用格式：颜海娜,刘胜磊.人工智能何以驱动超大城市治理现代化：以深圳“城市+AI”的三个应用场景为例[J/OL].广西师范大学学报(哲学社会科学版):1-21[2025-12-02]. https://link.cnki.net/urlid/45.1066.C.20251017.1746.004.
作者简介：颜海娜，管理学博士、华南师范大学政治与公共管理学院教授、博士生导师，华南师范大学MPA教育中心执行主任，美国加大学富尔顿分校访问学者，广东省基层医药学会医事法学分委会副主委、广东省粤有数数字化治理专家委员会秘书长、广州市第十五届人民代表大会预算委员会咨询专家、广州市天河区十届人大常委会财政咨询专家、华南师范大学第十一届教代会提案审理委员会委员。研究领域为数字治理、环境治理、基层社会治理等，主持国家级、省部级及市厅级课题约10项以及20多项的政府委托项目，共发表学术论文70余篇，其中10篇被《新华文摘》、人大复印资料转载或转摘；共出版专著4部、教材3部。高校任教20多年，曾获广东省优秀教学成果奖二等奖，获全国优秀MPA教师、全国“三下乡”社会实践优秀个人、省“挑战杯”优秀指导教师、校级教学名师、校“我最喜爱的导师”等荣誉称号，入选“2024中国知网高被引学者TOP1%”。
人工智能何以驱动超大城市治理现代化：以深圳“城市+AI”的三个应用场景为例
颜海娜，刘胜磊
（华南师范大学 政治与公共管理学院，广东 广州 510000）
【摘 要】当下，我国正处于推进城市治理体系和治理能力现代化的关键时期，超大城市在城市治理中处于举足轻重的地位，超大城市治理现代化需要兼顾精准性、敏捷性与韧性。随着超大城市规模的不断扩大和治理难度的不断提高，传统的城市治理模式难以适应当下城市发展的需求，人工智能技术为破解超大城市治理现代化难题提供了新思路。以深圳“城市+AI”人工智能高质量发展高水平应用行动为例，研究选取“AI城市扫描仪”“深圳北站‘AI+数字孪生’”“光明区智慧防汛”三个应用场景发现，人工智能从根本上改变了以科层扩张、层级控制、被动响应为核心的传统城市治理模式，取而代之的是形成了一个具备主动响应、自我实现与动态演化能力的智能体，为超大城市治理现代化开辟了新的实现路径。未来应该更加积极释放人工智能对超大城市治理的驱动力，探索超大城市治理现代化新路径。
【关键词】人工智能；超大城市治理现代化；实践探索；内在机理
超大城市治理是一个世界级治理难题，党和国家积极探索具有中国特色的超大城市治理模式。党的二十届三中全会指出：“加快转变城市发展方式。推动形成超大特大城市智慧高效治理新体系。”党的二十大报告中指出：“提高城市规划、建设、治理水平，加快转变超大特大城市发展方式，打造宜居、韧性、智慧城市。”习近平总书记提出“树立‘全周期管理’意识，努力探索超大城市现代化治理新路子”为超大城市治理指明了发展方向，并提出“人民城市”的重要论断，“精细化治理”的明确要求，“韧性安全城市”的建设标准，擘画出超大城市治理现代化的中国方案。超大城市治理的复杂性对以科层扩张、层级控制、被动响应为核心的传统城市治理模式提出了新的挑战，暴露出治理体系的僵化与治理需求的动态性、治理手段的普适性与治理对象的差异性、治理责任的碎片化与治理问题的系统性之间的内在矛盾。
人工智能为突破超大城市传统治理模式的效能瓶颈，驱动超大城市治理现代化开辟了新路径。2024年，国家发展改革委等四部门发布《关于深化智慧城市发展，推进城市全域数字化转型的指导意见》，明确指出“鼓励发展基于人工智能等技术的智能分析、智能调度、智能监管、辅助决策，全面支撑赋能城市数字化转型场景建设与发展。”目前，各超大城市在城市治理领域积极探索人工智能应用。例如，上海市城市“一网统管”平台实现对城市动态的实时感知；重庆市将人工智能应用于城市规划及治理；① 北京市回天大脑对居民诉求进行汇总分析。②
人工智能在超大城市治理实践领域的迅猛发展也引起了学界越来越多的关注，然而，目前学界对于人工智能驱动超大城市治理现代化的作用机制或内在机理的探讨尚未充分：首先，已有研究多将人工智能置于数字技术框架内，未能穿透数字技术这一标签，或是更关注数字平台的作用[1]，或是对于人工智能认识不够具体[2]，实际上人工智能技术包含不同的细分领域，不同的人工智能技术应用于不同治理问题的不同环节。其次，已有研究多从宏观层面上分析人工智能驱动超大城市治理的机制与模式，如优化治理流程、加强部门协同等。对于人工智能具体的能力和特征，及其如何驱动超大城市治理微观层面的作用路径与演化逻辑的探讨尚且不足。最后，已有研究多侧重于一般城市的案例或特定的治理模式的分析，缺乏对超大城市特性的关注或者对于人工智能技术适用于超大城市的适切性的关注，对于人工智能驱动超大城市治理现代化的整体模式和内在机理缺乏全景扫描。
基于此，本文将深入剖析超大城市治理的治理逻辑，区别人工智能与其他数字技术的核心能力与技术特征，进而揭示人工智能是如何具体嵌入超大城市治理实践中，探讨人工智能驱动超大城市治理精细化、敏捷与韧性的核心机制，以系统解释人工智能何以驱动超大城市治理现代化。
一、人工智能驱动超大城市治理现代化的逻辑起点
（一）超大城市传统治理模式的缺陷
在超大城市治理现代化的复杂语境下，引入精细化治理、敏捷治理与韧性治理本意是提升超大城市系统的运行效率与风险应对能力。然而，在传统的治理框架与技术手段的约束下，这些理念的实践往往偏离其初衷，呈现出“过犹不及”的悖论性后果。具体而言：其一，对精细化的极致追求，反而可能导致系统性的粗放。传统模式试图通过规则的无限细化和人力资源的线性叠加来实现精细管控[3]，在缺乏精准感知与精准响应的前提下易形成规则冗余、流程僵化与资源错配的高成本、低效能治理局面。其二，对敏捷的片面强调，反而可能形成结构性迟滞。传统通过打通部门联动渠道、纳入多元治理主体等手段提升治理敏捷性在面对超大城市治理复杂情境和数不胜数的执行程序时，各级治理主体的沟通频次和协调复杂度急速攀升，使得程序化的“快”难以汇聚成有效的“敏”，甚至因缺乏深度认知而导致忙中出乱，欲速而不达。其三，对韧性的静态构建，反而可能孕育深层的脆弱性。传统韧性建设侧重于对已知风险的被动防御和应急预案，在超大城市动态演化、高度耦合的风险生态面前，这种基于历史经验的静态防御思维易忽视新兴风险与系统级联效应，甚至因过度干预而抑制系统的自适应能力，从而在未知冲击下暴露更深层次的脆弱性。传统治理呈现“过犹不及”悖论的实质是以线性的、简化的、静态的思维和手段去管控一个多元的、复杂的、动态的系统。这种困境根源于传统技术、组织和认知三个层面的固有局限。
首先，信息处理能力存在天然局限，难以应对复杂多变风险。在前人工智能时代，人类个体及传统信息系统在面对超大城市每日产生的海量、多源、异构、高速流动的数据时，其信息捕获、存储、处理与分析能力均存在显著的物理上限与处理瓶颈。人类处理信息的速度介于每秒5比特到50比特之间，这迫使治理主体不得不采取抽象、归类、抽样与简化等策略来降低认知复杂度，以便在有限的认知资源下做出判断[4]，导致了问题界定、目标设定及策略选择等多方面决策降维，进而造成决策失误。
其次，科层制组织的结构性特征固化了线性运作与协同壁垒。作为工业时代适应大规模、标准化生产与管理需求的组织范式，韦伯式的科层制以其层级分明、权责清晰、流程规范的特点，在提升组织效率与稳定性方面发挥了重要作用。然而，这种组织结构也内在地强化了治理行为的线性化、条块化与程序化[5]。在缺乏有效横向整合机制与智能技术嵌入组织的条件下，科层制在应对需要跨部门、跨层级、快速灵活响应的超大城市复杂问题时，往往呈现出结构性惰性，加大了协调成本，使得整体性、动态适应的治理难以实现。
最后，传统街头官僚依赖个体对情境做出最佳反应，重视个体经验的积累却忽视了系统能力的进化。街头官僚通过长期的实践积累了丰富的应对特定场景问题的经验。这种基于个体试错、观察和反思的学习，在处理常规性、重复性问题时具有一定效率。然而，这种学习方式高度个体化、非结构化，难以形成组织层面的系统性知识。当面对全新的、超出个体经验范围的新兴风险时，个体经验往往失灵，组织也缺乏快速学习和适应新情境的机制。
(二)人工智能驱动超大城市治理现代化的分析框架
当下人工智能技术已经触及到社会各个领域，已有关于人工智能驱动超大城市治理的研究中，或侧重于科层制的组织结构，或聚焦于政策工具的选择，难以完全捕捉人工智能作为结构性变量所引发的系统性变迁。因此，本文将人工智能作为引发超大城市治理变迁的关键性变量，从治理变迁的内在逻辑出发，选取治理理念、治理结构、运行机制作为核心分析维度。
人工智能为超大城市治理提供前所未有的能力支撑[6][7]。这主要体现在四个方面：一是增强感知与深度洞察能力，AI通过物联网、计算机视觉、自然语言处理及大数据分析等技术，实现对城市海量多源异构数据的实时捕获、高效处理与深度价值挖掘，从而提供全景式、细颗粒度、动态化的城市状态感知与态势研判[8][9]。二是复杂系统建模与智能决策能力，AI借助机器学习、深度学习、数字孪生等手段，能够构建高保真度的城市复杂系统模型，模拟不同扰动下的系统演化，预测潜在风险、资源需求波动及政策干预效果，为前瞻性治理提供科学依据[10]。三是自主学习与动态优化能力，AI算法具备持续学习与反馈机制，能够驱动治理流程、资源配置方案及服务供给模式根据实际运行数据和环境变化进行自主调适与迭代优化，还可以与区块链技术结合可以实现更安全的去中心化学习，赋予治理系统以自适应性[11]。四是智能协同与高效执行能力，AI驱动的智能平台、自动化流程（RPA）及智能体（Agents）等，能够显著促进跨部门信息无缝共享、业务流程智能化再造与大规模复杂任务的精准高效执行，从而打破传统组织壁垒，提升整体执行效能[12]。
超大城市是复杂的系统，具有可分解性和层次性的特征[13]，超大城市治理现代化逻辑结构也呈现出复合特点。在韧性安全的底层逻辑下，要满足人民对于城市生活的多元需求和公共服务的即时便利要求，要求治理向精细化、敏捷化转变。走好超大城市现代化治理的新路子，要统筹“安全与发展”“效率和质量”两组关系，实现“精细化治理－敏捷治理－韧性治理”三位一体，做到稳中有进，以稳促进。
综上所述，本文提出人工智能驱动超大城市治理现代化的分析框架：其一，在治理实践层面，考察当下城市治理实践中人工智能如何赋能精细化治理、敏捷治理与韧性治理。其二，在治理逻辑层面，探讨人工智能如何通过治理价值、治理结构与运行机制的变化驱动精细化治理、敏捷治理和韧性治理。其三，在治理维度层面，探讨精细化治理、敏捷治理和韧性治理如何在人工智能催化下实现超大城市治理逻辑的系统性变迁。
图 1 分析框架
本文采用嵌入式单案例研究法[14]。案例研究法适于对特定情境下的复杂社会现象进行深度、整体性的考察，尤其有助于回答“如何”与“为什么”等过程性与解释性问题。本文选取深圳市“城市+AI”作为案例研究的对象，并选取“AI城市扫描仪”“深圳北站AI+数字孪生”“光明区智慧防汛”三个具体的应用场景作为嵌入性分析单位，案例选取主要基于以下三方面考量：
首先，深圳市是具有典型性的超大城市。深圳作为全国第三超大城市，人口密度居全国第一位，③具有人口密度高、土地资源紧张、公共服务压力巨大等典型的超大城市治理难题；从人口结构上看，深圳外来人口多、流动性大，面临的社会治理情境更加复杂；④ 从空间结构上看，城市空间密集，城中村、超高层建筑等密集场所数量多、分布广，违法建筑多，全市处于高强度开发状态，城市事故灾难风险发生概率和治理难度进一步加大。⑤ 其次，深圳市明确的政策布局和丰富的人工智能应用为本研究提供了丰富的观测对象。近年来，深圳市政府先后发布《深圳市加快推动人工智能高质量发展高水平应用行动方案（2023—2024年）》《深圳市加快打造人工智能先锋城市行动方案》等纲领性文件，方案明确提出要“扩大开放‘城市+AI’应用场景”，其覆盖范围涵盖了政务服务、城市治理、应急管理、公共安全等领域，体现了超大城市治理现代化的内涵，为本研究选取不同治理模式的应用场景提供便利。最后，研究选取的三个嵌入性分析单位兼顾了人工智能应用共性与个性。三个案例不仅代表了人工智能在不同领域的深度应用，而且在应用侧重点上又形成了有效互补。
表 1 “城市+AI”三个案例应用场景
案例名称
应用场景
人工智能应用
应用取得成效
解决的超大城市治理难题
AI城市扫描仪
城市全域巡查
AI视觉识别等
问题发现效率提升90%以上，人工成本降低50%，事件处置周期缩短40%。
超大城市因地域广、问题杂而导致的“治理盲区”“监管滞后”“高成本”难题。
深圳北站AI+数字孪生
综合交通枢纽调度，大型公共空间治理
AI+数字孪生、AI智慧仿真、智能决策等
东进站口通行效率提升 40%，整体日均到发客流超设计运力 2 倍，站台到发能力提升30%，工作人员减少15人
超大城市治理复杂节点的“反应迟滞”和“处置失当”问题。
光明区智慧防汛
城市灾害防控
AI预测模型、AI+RPA等
成功抵御多次极端天气，实现“零伤亡”；灾情协同处置时间从2小时缩短至20分钟；内涝灾害发生几率降低30%。
超大城市在面对系统性冲击时“部门壁垒”和“信息孤岛”，“防控滞后”难题。
二、人工智能驱动超大城市治理现代化的三个典型应用场景
（一）突破科层扩张的超大城市精细化治理
1.基于科层扩张的超大城市精细化治理
传统依靠科层层级实现超大城市的精细化治理的模式往往采用网格化治理方法，将城乡空间逐级划分为更小的管理单元，其运作逻辑是通过不断复制标准化的科层结构，使得行政管理以物理空间划分延伸。然而这种基于复制逻辑的精细化治理存在显著的局限性。首先在资源配置层面，奉行一种线性的、等比例的投入逻辑，在达到一定水平的精细化治理同时往往面临着沉重的成本压力以及效能瓶颈。根据《城乡社区网格化服务管理规范国家标准》，城乡社区原则上宜按照常住300~500户或1 000人左右为单位划分网格，每个网格配备一名或多名网格员，将满足管理要求和资源投入挂钩，要求“来一桌客人备一桌饭”，可持续性较差。目前深圳全市共划分了1.9万个综合网格，按照“一格一员”配备专职社区网格员共计1.9万人。⑥随着城市空间和人口规模的持续扩张，这种基于等比例复制的治理逻辑将导致管理成本的同步增长，基层网格员也面临严重负荷。⑦例如，深圳市场监督管理局桃源所辖区业务主体商户达41 000家，个体商户11 000家，企业9 000余家，辖属领域的工单突破8 000件，全年处理案件2 000余宗，但仅有六名网格员轮流执勤。随着人力投入的边际收益降低，城市治理难以再承受高昂的成本投入，最终导致“以需定投”的治理平衡被打破。
其次是问题感知上，传统精细化治理依赖于有限、滞后且颗粒度粗糙的信息获取方式，难以支撑真正意义上的精准洞察与快速响应。传统的拉网巡查、重点布控的感知手段难以实现无死角的问题感知。信息传递往往经过多个层级导致感知滞后，问题发生与上报、形成处置方案之间存在显著的时间差，极易错失最佳干预时机。此外，传统感知方式对城市运行状态的描绘多停留在宏观定性层面，感知颗粒度粗糙，难以捕捉到细微的变化以及不同要素间的复杂关联。
最后在决策层面，传统模式依赖经验判断、规则标准，难以实现对复杂城市问题的精准分析与靶向施策。传统决策模式受限于缺乏有效的分析工具和精细的数据支撑，其决策依据常常更多依赖于一线工作人员的历史经验或者遵循规章制度形成的惯性思维，对具体情境的洞察不足，面对多样化的城市问题和差异化的服务需求，倾向于采用“一刀切”的做法，忽略了不同区域、不同群体、不同问题类型的独特性和复杂性，难以做到对症下药，不仅影响了治理效果甚至可能引发新的问题。
2.人工智能驱动超大城市精细化治理：“AI城市扫描仪”
城市扫描仪是一种创新的城市治理工具，它通过在公交车、出租车、电动车等城市运行车辆上安装智能摄像头，构建起移动的感知网络，实时捕捉城市问题和风险。⑧后台人工智能系统对采集的数据进行分析处理，并自动生成处置指令，形成城市问题的自感知、自诊断、快速反应的智能治理闭环。
首先，城市扫描仪借助技术手段实现治理资源的高效利用、精准投放，以应对超大城市治理任务繁重与资源有限的矛盾。基于物联网技术，城市扫描仪以“车巡”形成“数据巡”，代替传统“人巡”，重构了资源配置模式。每天有超过50万辆入网营运车辆，覆盖110个城市，日行驶总里程达5000万公里，形成了庞大的移动监测网络，极大地提升了数据采集的效率和覆盖范围。在数据处理环节，系统依托深度学习算法实现了数据的自动化分析。系统能够快速处理海量图像数据，准确识别和分类各类城市问题，通过平台统一调度，还能实现资源的智能化分配，确保处置力量的精准投放。人工智能技术使用让人力投入减少80%，数据处理效率提升10倍，实现了资源配置从重采集轻分析向轻采集重分析的转型，为精细化治理提供了可持续的资源保障。
其次，城市扫描仪构建了覆盖全域的智能感知体系，其精细化体现为：一是空间维度的精细，依托大量移动载体突破固定点位限制，实现城市运行全域覆盖；二是时间维度的精细，深度学习实时分析图像数据，建立问题特征库，快速分类识别，并通过预测实现从被动发现到主动预警，将采集频率从小时级缩短至分钟级，处置效率提升300%。三是内容维度的精细，既能识别道路破损、积水、垃圾等静态问题，又能捕捉拥堵、违规占道等动态事件，实现高精度、细颗粒度识别。由AI驱动的新型感知体系显著提升了超大城市治理的分辨率与时效性。
最后，“城市扫描仪”系统将深度数据分析应用于决策，显著提升了城市治理的精细化决策能力。“城市扫描仪”通过平台化运营模式推动了数据驱动的决策机制创新。系统基于GIS技术空间数据融合，进而生成“城市体检报告”，精细把握城市问题的分布集聚态势及演化规律，并能预判特定问题的发生概率和影响范围，预警准确率高达90%。这些创新实践带来了显著的量化成果，使得决策效率提升150%，运营成本降低了40%。
(二)突破技术官僚导向的超大城市敏捷治理
1.基于技术官僚导向的超大城市敏捷治理
敏捷治理是一种以高灵活性、适应性、全面性的超大城市治理范式[15]，其核心要求是实现政府治理的灵敏感知、快速响应和精准施策。传统的敏捷治理模式强调以下几个要素：首先需要建立跨部门跨层级的信息共享和协作机制，通过数据整合打破部门壁垒，形成高效的协同治理网络，使政府能够全面掌握治理所需信息[16]。其次要提升对海量数据的处理能力，从中提炼有价值的信息从而为决策和服务提供支撑。再次要构建灵活的治理机制，使政府能够根据环境变化快速调整策略[17]。最后则是应实现政府与社会的良性互动，积极响应公众需求，形成政社互动的治理格局[18]。
传统敏捷治理在实践中呈现出以下特点：一是系统中心主义逻辑。技术官僚思维将系统运转置于治理的核心位置，形成了典型的系统中心主义，倾向于用技术理性化约一切社会问题[19]，认为只要搭建数字平台问题就能迎刃而解。实际上，虽然建立了统一的数字平台，但数据共享、业务流转仍然需要大量人工协调整合，效率低下。某平台系统常常因无法识别数据等原因报错，导致批量导入功能形同虚设，每次录入数据需2-3小时。⑨二是标准化的过度扩张。技术官僚试图通过不断细化规则来应对各类城市问题。每出现一种新问题就增加一条工作流，久而久之形成了庞大复杂的规则体系。例如，为了快速对接民生诉求，整合居民诉求处理渠道，深圳市建设了“@深圳—民意速办”平台，将曾经运行的537个受理渠道进行整合，为此需要打通6个市直单位、9个区级单位的15套处置系统，组织87家单位在同一平台上协同，系统运行复杂性高。其中，仅“噪声污染”一项就被细分为35个具体场景，对应生态、城管等10个不同单位的职责。
每当出现新业态或新问题，清单还需动态调整。⑩治理的敏捷性被预设的规则所限制，降低了治理效率。三是封闭式的服务投送。城市治理的首要目标是确保系统的标准化运行，而不是尽可能满足服务对象的多元需求[20]。公众反馈的问题和诉求难以得到及时处理。
2.人工智能驱动超大城市敏捷治理：深圳北站“AI+数字孪生”
深圳北站“AI+数字孪生”以实景为数据底座，融合人口、经济等多源异构城市运行全要素数据，通过人工智能技术数据分析，显著提升了系统智能感知、快速响应敏捷治理能力。⑪
首先，深圳北站依托人工智能实现从乘客适应系统到让系统适应乘客的管理思路转变。以前，深圳北站采用以空间换时间的控流思路，在东进站口设置近千平方米的“蛇形”栏杆围区延缓人流速度，验证与安检分离，距离长达67米，进站时间超30分钟。现在基于算法实现了客流的智能分流。当预测到客流高峰时，系统会调整引导方案，通过智能导航系统将部分旅客引导至西进站口，实现客流的均衡分散；通过分析客流积压点和投诉热点，发现了验证安检分离是造成拥堵的主要原因，基于此将验证与安检距离缩短至2.5米，实现一次排队、一次验证，进站时间缩短至10秒，东进站口通行效率提升 40%，整体到发客流日均超设计运力 2 倍，缓解了拥堵问题。
其次，基于人工智能技术，深圳北站实现了从满足系统最低要求到提供个性化服务的质变。北站通过设定最大客流承载量（12万人次），规定标准作业流程，配置标准化设施（2 500张座椅、8条人工验证通道）越来越难以应对达30万人次的实际客流。对此，北站数字孪生系统通过技术赋能实现了服务模式的创新：第一，构建了数据驱动的智能分析体系。系统不再依赖预设标准，而是通过数据分析把握客流特征，系统对日均30万人次客流数据分析，识别出高峰期特征、换乘规律等关键信息，为突发拥堵快速反应提供支撑。系统基于机器学习算法，不断优化服务参数。北站日常以39台自助验证闸机，10条人工通道保障通行，当客流高峰时，系统启用“东进西疏”策略，实现了资源的动态调度。第二，形成了需求驱动的动态服务体系。在空间布局层面，实现了服务功能模块化。模块化设计在保障服务规范性的同时，赋予了系统根据需求变化灵活部署服务单元的能力。系统基于数据分析，将候车空间细分为普通候车区、重点旅客服务区、中转换乘区等多个功能模块，并能依据实际需求进行动态调整，例如在客流高峰期将部分商业空间临时转换为候车区，有效释放了约2 500平方米的公共空间，并将座椅数量提升至5 000张；在服务内容层面，建立了差异化的服务体系，AI 数字人导航“民小智”系统集成提供虚拟实景导航、语音交互、票务及周边信息，高峰时段启用智能行李搬运机器人，提升旅客通行效率。⑫通过智能识别不同类型旅客的需求特征，系统能够提供相应的定制化服务方案，包括自动规划最优换乘路径、配备专门的服务设施与引导人员等，其中对特殊旅客的精准帮扶量达到了27 643人次。
最后，深圳北站依托人工智能实现从关门服务到开放式协作的转变。以前，深圳北站采用封闭式的服务模式。各个部门按照固定职责各管一片：铁路部门负责站内运营，地铁部门管理换乘通道，公交部门维护站外交通，条块分割导致信息壁垒和协调困难。现在，北站实现了服务模式的开放协同：第一，构建了跨部门的数据共享平台。系统整合了铁路客流、地铁换乘、公交接驳等多源数据，打通了信息孤岛。通过对300余万居住人口、48万企业法人、160万社保数据的融合分析，系统能够全面把握站区综合客流特征，为协同服务提供数据基础。第二，建立了智能化的协同决策机制。系统实现了基于数据分析的多部门联动。当预测到进站高峰时，系统会协调地铁增加运力、优化公交发车频次。第三，形成了开放共享的服务生态。系统不仅支持内部协同，还向社会开放接口。通过与导航软件对接，为旅客提供实时客流信息和最优出行建议；通过整合周边商业数据，提供便民服务信息，满足旅客多样化需求。这种创新带来显著成效：站台到发能力提升30%，工作人员减少15人，服务质量大幅提升。
(三)突破传统的职能导向型治理模式的超大城市韧性治理
1.基于职能导向型的超大城市韧性治理
传统的韧性治理无法摆脱职能导向的治理路径，形成职能导向的分散化管理模式。在这一框架下，城市治理被划分为不同的职能部门，各自承担特定的治理职责，导致了治理碎片化，具体表现为三个问题：一是部门职能的条块分割。当城市系统出现问题时，管理者将注意力集中在受损部分的修复上而忽视了关联影响。例如，在城市防汛中，积水可能由于管网清掏不及时，而管网维护与防汛工作又缺乏协同，最终影响整体治理效果。二是问题认知的碎片化。由于缺乏系统思维，各部门往往将复杂的城市问题简化为本部门职责范围内的具体任务，导致不同领域的工作没有协调开展。部门基于自身职责对问题进行片面解读，忽视了问题之间的关联性和连锁效应。另外，不少部门只是将基层作为信息采集端口，收集的数据未能回流，导致不同层级信息资源难以共享，不利于潜在隐患的及时预警与联动处置。三是数字化建设重复造成数字孤岛和浪费。在条块分割的治理格局下，资源配置呈现出明显的重复建设特征。据统计，目前深圳某街道在用的国、省、市、区信息系统约120个，社区在用的信息系统约100个。根据社区网格员反映，仅一条线就有10种不同的信息系统，其中每天需使用的有4种，个别人口数据信息甚至要在不同系统录入3次以上。⑬当城市面临复杂风险时，各部门往往陷入一叶障目的困境：注意力集中在本部门事项，信息不能及时共享，响应机制无法快速联动，处置行动缺乏整体性，最终影响了城市韧性。
2.人工智能驱动超大城市韧性治理：光明区智慧防汛
光明区智慧防汛调度平台整合了城市运行中的多类数据要素，应用人工智能技术提升了城市风险系统应对能力。
首先，光明区智慧防汛系统整合了各个部门的数据要素。系统从市水务局、气象局、政数局等多个源头，整合了包括气象雷达云图、台风路径、水库河道实时水位、城市内涝点监测、基础设施在内的全要素数据，构建了统一的数据底座。借助人工智能算法，构建起“天上气象—地上水文—城市设施”之间的关联模型，能够对内涝风险提前研判预测。人工智能对融合的数据进行高频的处理分析，水情监测达4 400万次，形成了一张动态更新、可视化的集成洪涝风险图。
其次，光明区智慧防汛基于人工智能实现了防洪预报、预警、预演、预案闭环，人工智能的引入能够实现传统基于经验或者概率模型做不到的方案预演，在台风来临前，系统可以模拟不同路径和强度下的潜在影响，在线预演洪水演进过程、内涝淹没范围，以及需要避险转移的人员规模与路径，从而辅助决策者制定更科学的防御预案。基于AI的预测性防控机制将风险管理的重心从事后补救转向事前预防，在运用人工智能后，内涝灾害发生的机率降低约30%，有效预防各类安全事故。
再次，光明区智慧防汛打造了智能化的协同指挥平台实现从被动部门响应到形成系统联动的效能提升。“AI+RPA”将不同的政府部门链接起来，运用AI的分析理解能力以及RPA的自动化执行能力，缩短从风险识别到协同行动的时间延迟，确保了响应的及时性。当通过监测发现或平台接收到市民通过“防汛报灾”小程序上报的灾情后，AI引擎即对信息进行分析研判，判断风险等级与影响范围，RPA“数字员工”则执行处置流程：自动调取最近的摄像头画面供指挥中心核实；根据预设规则和GPS定位，自动匹配并调度距离最近的网格人员、抢险车辆和物资，通过一键短信功能将预警和调度指令精准下达给所有相关责任人。在应对极端天气时，系统能够同步调度气象、住建、应急等部门资源，引入人工智能后，反应时间由传统方式2个小时缩减到20分钟。
最后，光明区智慧防汛平台通过将全链条要素纳入统一的治理框架实现了关联风险控制。风险扼制从单点、单灾种向全域协同转变，囊括天上的气象预测，地上的水文感知与社会的全民参与，能够推演灾害对交通、电力和公共安全的多部门影响。自启用以来，该平台已成功处置暴雨预警133次、台风16次、各类灾情393次，在“龙舟水”、极端特大暴雨及多次台风袭击中，取得了“零伤亡”的卓越成效。
三、人工智能驱动超大城市治理现代化的内在机理
人工智能驱动超大城市治理现代化实质上是利用先进技术克服传统科层制的局限性，以数据智能、优化算法等技术手段引导治理模式向更高效、更精准、更具适应性的智能化形态发展。超大城市治理通过人工智能提升感知能力，打破了传统依赖人力投入的精细化治理模式；通过人工智能技术实现对城市信号的智能响应，改变了过去基于层级控制的敏捷治理方式；通过人工智能分析关联风险，以系统进化替代被动响应的城市风险应对方式。
图 2 人工智能驱动超大城市治理现代化的内在机理
（一）构建网络感知：人工智能何以驱动超大城市精细化治理
随着超大城市规模不断扩大，传统科层制下的精细化管理模式逐渐显现出其固有局限，而人工智能的出现为超大城市的精细化治理提供了新的可能。
图 3 人工智能驱动超大城市精细化治理
在治理理念层面，传统的超大城市精细化治理植根于科层制逻辑，通过不断细分管理单元来提升治理精度。随着人工智能技术的引入，城市治理突破人为划分的网格，不再依赖人海战术和标准化流程，而是通过数据的全域采集和深度分析，构建起智能感知网络，实现对城市运行状态的实时、精准、立体化感知[21]，使得精细化治理不再局限于物理空间的切分，而是能够根据问题的实际分布和演变规律，实现更有针对性的治理。
在治理结构层面，传统的精细化治理模式困于条块分割的难题，以网格划分实现区域包干，责任到人[22]，通过不断复制和下沉网格化组织体系来扩大管理覆盖，并且解决问题的前提是网格员发现问题，大量的网格员需要投入日常巡查，但是分散的个体却难以形成对城市问题的系统性认知。引入人工智能后，城市治理结构向分布式网络转型。通过布设智能传感设备、整合多源数据流，减少了大量人力投入的同时构建起全时全域的感知网络，并且克服了个体认知的局限，将每个感知节点信息关联汇聚，构建起一个集成化的城市智能网络。数据的互联互通打破了传统网格的物理边界，实现了治理资源的高效配置和精准调度。
在运行机制层面，传统的精细化治理由于缺乏对于现实环境的分析与感知，主要依赖标准化的工作流程和重复化的人工巡查来实现精细化治理的目标。网格员需要按照固定路线开展巡查，按照统一标准进行问题上报，这种机械化的运作方式不仅耗费大量人力，难以区分不同城市问题的特征。相比之下，人工智能驱动的城市治理通过深度学习算法能对问题进行智能分级上报，建立起比传统网格化管理更加精准问题处置机制，实现治理资源的优化配置。
在技术赋能下，超大城市治理突破了传统行政区划的束缚，形成了一个全域感知、实时响应、协同高效的智慧治理新范式。
（二）驱动智能响应：人工智能何以驱动超大城市敏捷治理
人工智能技术通过构建智能化、自主化的治理体系，实现了从被动执行到主动服务、从层级管控到协同治理的转变，有效解决了传统科层制带来的响应迟缓问题。
图 4 人工智能驱动超大城市敏捷治理
在治理理念层面，传统的超大城市敏捷治理植根于层级控制逻辑，这种模式要求所有治理行为必须严格遵循既定的命令链条和审批流程。人工智能技术的引入为超大城市敏捷治理引入了在地决策的能力。首先，人工智能技术能进行自我学习并执行相应的工作[23]，通过边缘计算和分布式计算[24]，在基层治理节点植入决策能力，使其具备自主研判和快速处置的能力。这打破了传统上传下达的线性治理模式，实现了治理链条的就地闭环。其次，不同层级、不同部门的治理单元能够基于共同的数据基础进行平行决策，节省了层层上报、层层审批的时间成本。这种治理理念不再受限于层级传递的约束，而是构建起扁平化、网状化的智能响应体系，使得城市治理能够突破传统科层制中信息传递和决策执行的长链条制约。
在治理结构层面，传统的层级控制模式形成了严格的科层制组织体系，各个层级之间通过正式的隶属关系和工作流程进行连接。在人工智能驱动下的城市治理结构开始向扁平化网络结构转型，决策链条变为短链。通过部署智能传感器和边缘计算设备，构建起分布式的智能处置网络，使每个节点都具备一定的自主决策能力，能够基于人工智能算法对一般性问题做出快速且适应真实情境的响应，而只将复杂问题上报更高层级，大幅提升了响应效率。
在运行机制层面，传统治理模式采取规定的标准化流程进行处置城市问题，这种机械化的运作方式效率低下，面对复杂多变的城市场景，难以及时作出有效响应，容易造成问题积压和矛盾激化。相比之下，人工智能驱动的敏捷治理建立了智能化的运行机制。首先，通过引入数据驱动的反馈循环，将固化的服务流程转变为能够根据实时预测进行自我优化的动态系统。其次，将静态的资源配置模式升级为弹性的按需供给模式，通过服务的模块化与智能化实现资源的精准匹配与动态伸缩。最后，打破条块分割的治理壁垒，构建了以数据为纽带的协同机制，实现了从人工协调到智能联动的转变。
（三）激活系统进化：人工智能何以驱动超大城市韧性治理
人工智能技术的引入使得城市风险应对模式从传统的局部修复、被动应对，逐步演进为基于系统思维的主动防控。通过数据要素的深度整合和智能分析，城市系统得以构建起全方位、多层次的抗风险体系[25]，从“修补式治理”转向“进化式治理”。
图 5 人工智能驱动超大城市韧性治理
在治理理念层面，传统的城市治理模式遵循局部修复的思维逻辑，面对城市问题时采取“头痛医头、脚痛医脚”的应对方式。人工智能引入后城市治理不再局限于单一风险应对，通过对历史数据的深度学习，识别关键脆弱点，揭示风险演化规律，预测系统性风险的累积效应，构建城市风险图谱，提升城市系统的自适应能力和抗风险韧性。
在治理结构层面，传统的风险应对体系形成了条块分割的应急管理格局。而人工智能技术不仅可以依托跨部门信息共享平台，实现对风险信息处理分析，还可以通过智能设备采集的数据进行分析，将多元社会信号转变为风险预警信号，实现风险感知的前移与即时共享。通过对风险关联性的深度分析，自动识别跨界风险的生成路径和影响范围，并基于风险属性动态，智能匹配和调度相关部门的应急资源，形成基于人工智能的协调组织网络。
在运行机制层面，传统治理模式依赖经验判断。面对突发风险，往往出现响应滞后、地位被动、处置不力的情况，难以控制风险的蔓延和扩散。相比之下，人工智能驱动的韧性治理建立起全周期风险处理机制。首先，通过构建智能化的风险监测网络，实现对潜在风险的早期识别和动态跟踪。其次，依托机器学习算法，建立风险演化模型，对可能的风险路径进行模拟推演，提前部署防控措施。再次，形成了基于数据的动态优化机制，通过持续学习提升系统的适应能力和恢复能力。这种机制创新使得城市系统能够在面对冲击时保持核心功能的稳定，并在危机后快速恢复和重建，提升了城市系统的风险抗性。
（四）人工智能何以驱动超大城市治理现代化
人工智能与其他数字技术的区别在于，其不仅具有数据采集和数据分析的能力，还具备拟人化的决策能力与学习能力，与基于人为设定的规则与目标的统计模型不同，它不满足于捕捉已有数据的特征，而是能够从数据中抽象出潜在的行为模式，进行预测、推理。因此，人工智能驱动的超大城市治理不再是依赖上级行政命令、个人经验与已有规则的静态系统，而是一套能够生成自我规则并通过内生性反馈不断优化的自适应系统。具体而言，人工智能驱动超大城市治理的实现基于以下三个逻辑：
首先，治理行动与数据生产实现同步，在传统模式下，数据生产和治理行动是分立的，每次治理行动参照的是确定的规则与经验，治理结果往往需要通过滞后的人工填报才能转化为数据，信息损失与延时不可避免。人工智能则通过数据治理，构建覆盖全城的数字孪生体与智能感知网络，实现了二者的同步乃至合一，基于这种同步形成了城市治理实时反馈，提升了城市治理的精准性和敏捷性。
其次，治理资源与公民需求实现匹配。传统超大城市治理资源分配依赖于行政系统内部的任务分割，其资源分配逻辑基于事财权匹配的逻辑。这种供给侧分配逻辑在应对超大城市复杂多变的公民需求时，难免造成治理资源的错配与浪费。人工智能则通过变革任务生成逻辑进而提升了资源分配效能，它使任务的生成直接源于对真实场景中公民需求的智能研判，从需求侧进行资源分配避免资源的错配与浪费，提升了超大城市治理效能，满足了公民的多元诉求。
最后，治理过程与绩效评估同步。在传统模式下，治理行动与事后评估是分离的两个阶段，评估往往具有滞后性、周期性，评估结果应用也相对有限。人工智能则将评估内嵌于治理的全过程之中。人工智能系统能够对每一次干预措施的成效进行实时、动态的量化评估。例如，当调整高铁站周边交通方案后，系统能立即分析其对客流量、排队长度、平均等待时间等指标的影响，在此基础上进行即时的方案优化，极大地缩短了学习与优化的周期，实现了治理行动的动态演化。
四、结语
超大城市治理困境的深层根源，在于以科层扩张、层级控制、被动响应为核心的传统治理模式，与城市系统内在的复杂性、动态性与不确定性之间存在着根本性的范式冲突。人工智能技术的引入为破解这一难题提供了新的可能。从实践来看，人工智能在提升超大城市精准治理、敏捷治理、韧性治理发挥了积极作用。
更深层次的变革在于，人工智能作为一种智慧性较强的技术，不同于以往的技术性工具，它的应用不仅带来了技术应用边际效能提升，也是对组织结构、分工逻辑、资源分配、绩效评估等超大城市治理的全流程带来深刻变革。人工智能技术的引入不仅是对既有治理环节的局部优化，更为破解超大城市治理难题、重塑超大城市治理体系提供了可能。超大城市治理不再是一个被动执行行政系统内部规则的作业流程，而是一个基于人工智能技术能够主动响应、自我实现、动态演化的智能体，而这正是人工智能何以驱动超大城市治理现代化的核心要义。
然而，我们也要清醒认识到，技术赋能并非治理现代化的充分条件。一方面，人工智能应用可能带来算法歧视、数据垄断等新的治理风险；另一方面，过度依赖技术可能削弱治理的人文关怀。因此，超大城市治理现代化必须实现技术系统、组织结构与治理价值与运行机制的协同演进：在技术层面确保人工智能工具的科学性和适用性，在组织层面推动治理结构的优化重构，在价值层面坚持以人为本的发展导向。
面向未来，推进智慧治理创新必须坚持价值理性引领，防止陷入技术决定论；注重治理能力提升，避免简单的工具替代；促进技术与组织的良性互动，在保持系统规范运行的同时提供人性化服务。只有坚持这些原则，才能在技术赋能与组织重构的良性互动中，走出一条具有中国特色的超大城市治理之路。
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②新华网.从“回天大脑”看 数智服务北京社区治理.[EB/OL].(2024-12-23)[2025-08-06].http://www.news.cn/tech/20241223/80b7bacd04c646d6b8871765a2bca7e9/c.html。
③根据各地统计局数据测算，2023年中国主要城市人口密度排名中，深圳人口密度排名第一，达到8908人/平方公里，远超以人民密度高而闻名的香港；其次是东莞，人口密度为4262人/平方公里；排名第三的是上海，人口密度为3923人/平方公里。根据《深圳统计年鉴2024》，2023年深圳年末常住人口为1779.01万，常住户籍人口为606.14 万人。
④根据深圳市第七次全国人口普查公报，目前深圳流动人口达1243万，位居全国第一，流动人口占全市常住人口的比重高达70%。新就业群体人数达170万，原子化特征明显，常住外籍人口3万余人。
⑤深圳市前海管理局门户网站.《深圳市国土空间总体规划（2021－2035年）》.[EB/OL].(2025-01-25)[2025-08-13].http://qh.sz.gov.cn/sygnan/xxgk/xxgkml/zcfg/zzwj/content/post_12160063.html。
⑥深圳社区网格管理.擘画鹏城新画卷——基层社会治理的社区网格“深圳实践”侧记（四）.[EB/OL].(2024-07-04)[2025-08-13].https://mp.weixin.qq.com/s/GTMvlByIO1P6apaDDZdKjQ。
⑦根据深圳X部门提供的《深圳超大城市社会治理调研报告》，深圳市街道平均面积26.9平方公里，平均管理人口23.8万人，平均管理人口分别是北京的3.8倍、上海的2.1倍、广州的2.3倍;社区平均面积3平方公里，平均管理人口2.45 万人(10万人以上社区8个、5-10万人社区113个2.5-5 万人社区 197个)，平均管理人口分别是北京的8倍、上海的6倍、广州的 3.7倍。
⑧AI城市扫描仪公众号.“AI城市扫描仪”聚光发布 城市要素感知3.0时代全面开启.[EB/OL].(2024-3-31)[2024-12-25].https://mp.weixin.qq.com/s/er7B6bGnIXh0nuF0ZjGpIQ。
⑨资料来源：《深圳超大城市社会治理调研报告》，深圳市X部门提供。
⑩新华社.整合渠道 提高效率——深圳打造民生诉求服务一体化平台.[EB/OL].(2023-05-27)[2025-08-06].https://m.thepaper.cn/newsDetail_forward_23254069。
⑪自然资源部公众号.实景三维典型案例.[EB/OL].(2024-9-26)[2024-12-25].https://mp.weixin.qq.com/s/BHrsfwTuXxM5e9lZzxplkg。
⑫龙华新闻在线公众号.客流量创两项历史新高！深圳北站数字化管理助力出行.[EB/OL].(2025-05-20)[2025-08-13].https://mp.weixin.qq.com/s/OnmxSfRMxf5uq4AbpE69Kg。
⑬资料来源：《深圳超大城市社会治理调研报告》，深圳市X部门提供。
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2025-12-02
