在智慧城市中，某些由人工智能驱动的系统整合成本可能很高，或者在实施之前可能需要遵守多项法规，从而使它们成为“高风险”的人工智能应用。
按照这样的风险标准，今天我们分享一些在智慧城市中的低风险人工智能应用领域。
世界各地的智慧城市都充斥着先进的互联技术。高度的自动化和数据流使这些城市能够有效地优化垃圾处理和交通监管等各种公共运营。虽然这个概念还很新，但今天有几个国家，如美国(纽约、圣克鲁斯)、英国(伦敦、曼彻斯特)和西班牙(马德里、巴塞罗那)已经打造了多个高度自动化和数字互联的城市。此外，由于其受欢迎程度和实现预期结果的有效性，智慧城市行业预计将在未来几年快速增长。
如你所知，智慧城市拥有丰富的各种人工智能系统。有时，人工智能在智慧城市中的应用可能成本过高，或者后期用处不大。高实施成本、复杂性和低实用性的结合意味着此类系统最终可能会成为智慧城市中众所周知的昂贵又无用的东西。此外，某些领域的监管机构，例如医疗保健和行人监控，强制要求此类系统在用于智慧城市之前必须符合一系列要求。
考虑到所有这些以及更多因素，以下是智慧城市中人工智能风险最低的一些应用领域。
银行业
如上所述，智慧城市需要人工智能驱动的系统易于实施且日常运行成本低廉。然而，最重要的要求仍然是长期可靠性和经过验证的性能记录。在这些方面，人工智能和支持机器学习的银行和金融系统得分很高。
在智慧城市中，中心化银行可以使用人工智能的高级分析来促进流动现金通过各种渠道流动，从而使整体经济能够通过对现金储备比率 (CRR) 和法定流动性比率 (SLR) 的有效监管来稳定。在银行和金融领域，人工智能驱动的系统需要确保以下几点：
a) 贷款管理
使用人工智能的连接工具，银行和金融机构可以对寻求贷款的个人进行完整的背景搜索，以确定他们的真实信誉。根据系统的调查结果，银行可以为这些人批准贷款。众所周知，银行收入的很大一部分来自个人偿还贷款支付的利息。至关重要的是，贷款和还款也会影响宏观经济，银行在 2008 年毁灭性的全球经济衰退中的作用突出了这一事实。
b) 满足客户要求
AI驱动的聊天机器人对于智慧城市中的银行复制人类对话非常有用。聊天机器人允许银行同时与多个客户打交道。最重要的是，减少个人对客户的关注并不会导致服务质量下降。 AI 使聊天机器人能够在最短的时间内解决客户问题，从而使该工具对于处理庞大客户群的银行而言非常宝贵。
除此之外，人工智能还可以帮助银行和金融机构进行长期预算和预测，以实现准确的资源分配。尽管银行可能不像典型的智慧城市相关，但人工智能在该领域的参与可以对智慧城市的经济产生积极影响。因此，银行业可以归类为在智慧城市中实施人工智能的相对防故障领域。
路面管理
年复一年，我们听到或读到关于人行道上发生事故的令人痛心的新闻报道。人工智能驱动的路面监控和管理系统使监管机构能够减少事故、提高空间利用率、减少路面拥堵并监督定期维护和维修。路面管理非常重要，因为它可以确保道路畅通无阻，车辆通行。它还确保行人不会因为人行道拥挤而使用道路行走。
此外，有效的路面管理增加了智慧城市人行道的可达性。从维护的角度来看，此类系统可以使用计算机视觉远程检查人行道上是否有任何损坏的面板需要修复。每当智慧城市中的任何人行道需要维修或升级时，此类系统还可以通知其管理员。
正确地认为，应该定期和主动地进行路面维护，而不是对损坏做出反应，或在短期内防止即将发生的事故或碰撞。在预算有限的情况下，主动采取行动有助于最大限度地减少维修费用。路面管理决策不当会导致人员伤亡、公共财产损坏和大笔维修费用。人工智能驱动的路面管理系统的主要好处是它们的成本效益和易用性。
智慧城市可以使用人工智能驱动的路面管理系统，而不是政府将纳税人的钱花在昂贵的系统上进行现场路面检查。除了防止事故和降低路面管理的总体成本外，此类系统也可以成为执法人员手中的有用工具。人工智能和计算机视觉可以通过闭路电视摄像机不断提供视觉数据。使用实时镜头，执法人员可以在夜间密切关注人行道，以控制犯罪活动，并逮捕任何参与犯罪行为的个人。
人工智能驱动的路面管理系统使用深度学习和计算机视觉来读取道路图像，并为路面管理相关问题制定客观、即时、普遍正确且具有成本效益的解决方案。
总而言之，人工智能在路面管理和监控系统中的应用通过确保提供高质量、实时、数据驱动的解决方案，让政府能够节省大量纳税人的钱，以便智慧城市修复道路或人行道准时。
由于所有这些，人工智能驱动的路面管理系统非常有用，并且在智慧城市中实施风险不大。此外，此类系统还具有多项优势，但合规性要求并不多。
智能安防监控
正如前一点所暗示的，监视和监控对于路面管理以外的目的也很有用。同样，由人工智能驱动的智能摄像机的安装成本非常低，并且在执行预期任务方面非常有效。低成本方面使安全摄像头成为在全球智慧城市实施人工智能的低风险选择。智能安全摄像头和其他警戒监控系统为智慧城市提供了许多好处。
人工智能驱动的安全摄像头是人工智能应用最广泛的应用之一。它由几个组件组成。其中，计算机视觉是运行系统的主要组件，它具有简单的操作机制。计算机视觉在各个行业中的优势众所周知，它允许智能相机执行有效的面部识别和验证。
那么，普通安防摄像头和高端AI辅助摄像头有什么区别呢?要理解这一点，我们必须了解每个系统是如何工作的，更重要的是，要实现其最终结果。众所周知，标准监控摄像头需要安全团队始终在场，以免错过监控区域中的任何事件。除此之外，还可以查看过去的镜头，以查看在没有人监视屏幕的时间间隔内是否发生了任何恶意活动。虽然这些系统对于安全公司和其他监管机构来说购买和安装可能很便宜，但在减少犯罪和预测大范围内的潜在犯罪活动方面，它们是低效的。此外，标准的安全摄像头不允许保安人员和其他监控人员在拥挤的区域挑选特定的人。因此，犯罪分子在犯罪后可以逃脱。
另一方面，计算机视觉驱动的智能摄像机可以通过对警察记录和其他历史安全数据进行面部识别扫描来准确检测有过往犯罪记录的个人。人工智能驱动的安全摄像头更进一步，密切监控个人的行为、举止和行为，以预测他们是否即将犯罪。这样的系统不需要人类不断检查它们是否正常运行。除此之外，这些系统就像路面管理系统一样，在富裕国家的智慧城市中整合起来相对便宜。在智慧城市中实施人工智能时，智能安全摄像头确实是低风险的。与路面管理应用一样，这些系统只需遵守基本的个人隐私规范即可被接受以供日常使用。
除此之外，还有其他几个低风险高回报的应用和应用领域，其中人工智能可以增强智慧城市的整体连通性和效率，而政府无需为它们的成立和运营投入大量资金。 为了通过成功的 AI 实施在智慧城市计划中获得动力，管理员需要在转向更雄心勃勃的项目之前专注于此类应用。
