这将是一份包含大量信息图表和背景的长篇报告。

根据美国劳工统计局的数据,根据美国劳工统计局的数据,分析周五就业数据后,2月份非农就业人数减少了9.2万人,远低于约5万人的普遍预期。third time in five months that the economy lost jobs这是五个月来美国经济第三次失去就业岗位。除了医疗行业的工作之外,招聘人数很少。我们正处在一个具有K型特征的“无就业”增长型经济中。

随着美国对移民问题和从事人工智能试点的科技公司实施限制措施,科技行业出现更多裁员的可能性很大。o shed at least 30,000 jobs由于已为OpenAI的计算设施承担了债务,Oracle需要裁减至少3万个就业岗位。OpenAI’s Stargate facility 即使OpenAI的星际之门设施不会很快扩大。

AI正在降低热门职业的招聘人数

人类经济学家表示,他们已开发出一种新方法来追踪人工智能将如何颠覆劳动力。

他们的经济学家马克西姆·马森科夫和彼得·麦克罗里正在推销一项印证前宣传,即暴露知识工作者可能更受人类技术的影响。正如阿尔贝托·罗梅罗所指出的 has pointed out,他们正在挖掘旧数据,并做出一些巨大的合理化决策。诸如Anthropic和OpenAI等公司表示,红色必然会充满蓝色。但这究竟有多大的可能性?

根据Anthropic的说法,人工智能远未达到其理论能力:实际覆盖范围仍只是可行范围的一小部分。观察到暴露率较高的职业,预计到2034年将增长较少。

尽管圆形图在社交媒体上走红,但条形图更容易地将其可视化:

除了编程以及管理和财务的某些方面之外,生成式人工智能似乎还不具备在大多数知识工作领域自动化任务的能力。更深层次的问题似乎是,即使在科技公司中,技术在少数岗位之外,也并非一个有意义的就业创造者或提高生产力。尽管没有发生大规模裁员,但已注意到科技公司内部对工作岗位进行了一些重新设计。更少的管理者,更多的混合岗位,更多的产品经理和设计师,在工作中进行氛围交流。

2026年1月,招聘速度显著放缓,美国招聘人数较12月下降了3.3%,较2025年1月下降了5.source7%。2025年的招聘已经十分疲软。

生成式人工智能似乎并非工作创造者

用于数据中心、推理、计算园区和建设的投资的GDP增长在美国经济中并未得到平等分配。低薪劳工环境也存在其他问题。

2025年和2026年,美国在医疗保健领域几乎不存在就业机会

一项更广泛的失业率指标,包括因经济原因而持有非全日制岗位的工人,7.9%占多数,低于1月份的7.9%或0.2个百分点。与求职者面临的低薪环境相比,4.4%的失业率具有欺骗性。

生成式人工智能正在摧毁白领机会

美国劳工统计局(BLS)预计,在未来十年内,人工智能曝光率更高的工作岗位将增长得更慢。

科技领域对GenZ的机遇已降至最低

美国科技行业已不再是过去那样了。尽管硅谷的风险投资公司正呼吁推出多种人工智能初创企业,但这些初创企业在几年后可能就不再具有重要意义。未来几年,某些领域对人工智能更具关注度的职业发展阶梯可以从根本上重新设计,并具备不同的角色,且需求可能减少

“在风险最高的职业中,年轻员工的招聘速度似乎比非暴露岗位的招聘速度更快,但我们的估算并不精确,其他非人工智能因素可能也起到了一定作用。”——Anthropic 经济学主管

200年前是如何应对变化的?

从历史上看,这些技术专家正试图将颠覆行为正常化。事实上,大约200年前,仅农业就消耗了美国约70%至80%的劳动力。计算机与数学是荒谬的。医学和法律微薄且几乎不专业。是的,我们知道200年后可能发生很多事情,但如今的劳动力群体是否是这些人工智能巨头影响的好兆头?

今天,我们看到人工智能的繁荣以及“白领衰退”的阴影,white collar recession导致年轻人、女性和受过高等教育的人面临最严重的风险,从而显现出严重的财富不平等。时间会证明这是否延长,还是与劳动力市场的其他因素有关。

我不确定《人类学》经济学的部分对现实中更广泛的争论有多有用——马森科夫的核心人物和麦克克罗里的论文提出了一种衡量人工智能位移风险的新方法,将克劳德使用的真实世界数据与其他因素(包括理论上人工智能可能实现的任务)相结合。一家从这种流离失所中真正获利的公司。

Anthropic首席执行官达里奥·阿莫代一再对人工智能职位流失发出警告,仿佛这就像在上市前进行营销宣传一样。我们已经知道人工智能领域最暴露的工作是什么,但什么都没有改变。奇怪的是,人类学派经济学家正在使用来自OpenAI论文(2023年)的旧数据,这些数据甚至与当今的现实不符。

唯一的变化是,人工智能在编码能力方面已经超出了预期。Anthropic Cowork 插件意味着像 OpenAI, CursorAnthropic、OpenAI、Cursor、Google 等公司会试图证明 Agentic AI 对各个部门及其任务越来越有用。

人工智能对颠覆性的影响最大是谁?

预计LLM对高收入白领工作将产生更大影响,而这些工作需要接受高度正规教育

01 女性

02 研究生或更高学位

03 四十多岁或以上的专业人士

对于上述影响广泛:大约80%的美国劳动力可能因引入LLM而承担至少10%的工作任务。高曝光率:约19%的员工可能至少看到50%的任务受到影响。

人类经济学家制造两大大骗局

研究人员得出结论,LLMs General-Purpose Technology体现了通用技术的核心特征:它们无处不在,会随着时间推移不断进步,并在整个经济领域催生出互补的创新。

研究表明,尽管LLM将显著提高生产率,但还需要进行重大的社会和政策调整,以应对劳动力市场的变化。

我不太确定生成式人工智能是一种通用技术(GPT),或者它正在提高生产效率。目前几乎没有证据。这些是学者在受雇于即将上市的公司时所作出的陈述。

无论现实如何,美国的劳动力市场正面临严重困境。Strait of Hormuz霍尔木兹海峡的石油危机只会加剧通货膨胀和可负担性危机。移民、关税、人口统计和地缘政治似乎对美国经济的影响远大于人工智能,而颇具讽刺意味。

金融、保险和会计工作可能是2026年影响最大的地方

2026年2月份,金融和保险职位的职位空缺减少了11.7万个,降至13.4万个,为2012年2月以来的最低水平。自2022年峰值以来,这些行业的可用职位空缺数量已下降至41万,即-75%。目前的开盘数甚至低于2001年经济衰退底部的水平。相比之下,2008年金融危机期间最大的月度降幅为-12.5万。因此,金融和保险职位的职位空缺率降至1.9%,意味着目前该行业每100个工作岗位中仅有不到2个空缺,为2010年2月以来的最低水平。剔除2009-2010年的低点,这是本世纪记录到的最低水平。金融业正在为进一步裁员做准备。

这些领域的专业人士描绘了一个不由新员工替代营业额的行业。我不必告诉你,要求员工使用人工智能并提高工作效率也会导致更多技术性人工智能的倦怠(TAI)。除了在ChatGPT的2.5亿日活跃用户中发生人工智能精神病之外,brain fry生成式人工智能用户中的最多用户也正在报告各种“脑炸锅”现象。

哈佛大学的阿维·洛布最近写道:“最近,我注意到,lose their cognitive abilities由于过度使用人工智能平台(如ChatGPT、克劳德或双子座),我身边的一些人开始丧失认知能力。”与此同时,在“一代人工智能”时代,这正加速了精疲力竭。这种所谓的人工智能增强生产力将付出多少代价?

2027年至2035年物理人工智能时代将为人类自身较旧的就业数据带来什么影响?

如果你在世界模型、机器人技术和物理人工智能能力方面贡献巨大飞跃,那么根据2030年代合成人工智能的预测,这张熟悉的图表是什么样子?Per Nystedt佩尔·奈斯特德正是这样做的,而他的结果如下:将功能性的“人形自主机器人”加入其中(假设这种情况甚至会发生):

生成的图表(上图)最多会很有趣,时间会显示投影是否具有任何权重。人形机器人的能力可能比一些科技乐观主义者估计的要长得多。物理人工智能,与过去十年的自动驾驶汽车领域类似,在几十年乃至几年内更有可能是一个非常缓慢的进展。

Economic Index2026年2月,人类学研究所自身的经济指数也未充分揭示人工智能和就业的实际状况,而是克劳德的使用情况。即使近期有所增长,克劳德的数据也根本没有达到基准数据(到2026年3月底约有1200万日活跃用户),无法代表大部分因素。

据报告《人工智能对劳动力市场的影响:人类与以往主要影响蓝领或制造业工作的自动化浪潮不同,人类学杂志3月5日推出的一项新指标和初步证据》发现,受人工智能影响最大的工人包括:

• Higher-Paid:薪酬较高:在风险敞口最严重的群体中,47% 员工的平均收入比低曝光级别员工高出47%。
• More Educated: 受教育程度更高:拥有研究生学位的人从事高暴露职业的可能性几乎高出四倍(17.4% vs.4.5% 未暴露)。
• Female:女性:高风险职业由女性持有的可能性高出16个百分点。
• Older:年龄较大:研究指出,年长的白领工人更有可能处于目前面临压力的岗位上。

如果Anthropic的预测是正确的,那么2027年至2037年这一时期对于未来接触人工智能的工作岗位而言可能相当不稳定。如果类似情况发生类似情况,很难想象很多人不会因为中产阶级可能受到的侵蚀而陷入社会制衡的困境。

蓝领美国工作岗位也有所下降

美国继续失去蓝领工作岗位——同比就业人数已降至2.38万,制造业、交通和采矿业均迅速失业,而建筑业增长仍然处于较低水平。——约瑟夫·波利塔诺

一些人将这一现象称为“细分经济”,尽管总体失业率一直相对较低,但工业和贸易岗位的基本数据显示出明显的下滑。我还没有听到关于为什么会发生这种情况的一个合理解释。

劳工统计局(BLS)的最新报告及独立分析显示,通常为没有四年制学位的行业提供稳定的中产阶级就业,情况出现了显著逆转。

• 制造业
• 运输与仓储
• 采矿与伐木
• 建筑

担心吗?就连机器人工程师也面临着裁员,因为亚马逊仓库即将在未来十年内迎来大规模机器人自动化的推广。也就是说,《商业内幕》报道称 reported,亚马逊正在削减其机器人部门的工作岗位,1 million robots该部门负责该公司内部超过100万台机器人的运营。

由于亚马逊仓库是美国主要雇主,因此在不远的将来,机器人实现自动化将对裁员产生巨大影响。

美国科技行业工人正在向欧洲迁移

最后,未来几个月和几年中,美国劳动力市场的疲软程度将在多大程度上被误认为是人工智能的影响?近期,由于地缘政治不确定性、可负担性担忧、招聘冻结以及人工智能可能引发职业流失,甚至极低入职,社交媒体上纷纷在社交媒体上引发了一场戏剧风波。 and fears have been actively exaggerated与现实世界的数据相比,这些说法和担忧中的许多都被积极夸大了。

2026年美国年轻人的招聘工作是否减少?

根据2026年第一季度的数据,美国年轻人的招聘工作正面临巨大压力,continuing a “cooling” trend延续了自2024年和2025年开始的“降温”趋势。经济学家普遍将当前的劳动力市场描述为“低薪、低火”或“无雇佣、无火”的环境。与任何一代高校毕业生一样,他们进入如此僵化的劳动力市场,青年失业率正在上升,一些职业阶梯也岌岌可危。

这实际上并不罕见,尽管年轻人已经过去一段时间才不得不面对这样的劳动力市场。在激进量化宽松时代之前,每5到7年的经济衰退只是经济周期的正常阶段。但20年?当然,当今的年轻人知道,债务危机也即将到来。

总体要求

以习近平新时代中国特色社会主义思想为指导，按照党中央、国务院和省委、省政府关于深入实施“人工智能+”的决策部署，坚持需求导向、场景牵引、典型引路、赋能百业，聚焦住建行业重点领域和关键环节，实施“人工智能+住建”行动，构建 5 大领域、12 个重点应用场景和 N 个创新实践案例的“512N”工作体系，一体推进人工智能赋能产业转型升级、生产效率变革和监管服务效能提升，为我省住建行业治理能力和治理体系现代化提供有力支撑。
       到 2025 年，夯实全省统一的住建行业数据底座，率先打造城市更新和建筑施工智能问答、住房公积金智能服务、供水水质智能监测、城市内涝智能预警、智能家装设计等一批创新实践案例。到 2026 年，建立健全技术标准、物联感知设备资源目录、语料体系，推动人工智能在城建、建造、住房、监管和服务等 5 大领域的试点应用，12 个重点应用场景建设取得初步成效。到 2027 年，12 个重点应用场景取得显著成效，全省“人工智能+住建”的应用生态、政策标准、技术协同和机制创新体系基本形成。

重点任务

（一）加强智慧城市建设，打造安全韧性城市。

1.实施智能化市政基础设施建设和改造。各市县要编制智能化市政基础设施建设和改造行动计划，推进城市基础设施生命线安全工程。围绕供水水质、生活污水、城镇燃气、道路积水、桥隧结构等问题隐患，加快布设物联监测和视频监控设施，在水源地取水口、城市易涝积水点等关键节点布设必要的智能感知终端设备，提升信息自动采集和感知能力。各地要探索市政基础设施智慧化运维，鼓励有条件的企业在城镇燃气泄漏、城市道路安全、供排水设施巡检等领域开发应用专业巡检车、无人机等智能巡检设备。

2.开发市政设施运营安全预警智能体。各地要依托综合数据信息，会同市政企业开发智能分析模型，实施市政设施运行人工智能风险识别和预测预警。到 2026 年，各地基本建成市政领域涵盖基础设施、风险隐患、物联视联、建设项目、企业人员等数据库，省级层面统一市政行业数据标准和视频标签规则，编制市政领域数据资源目录，建立完善数据集和语料库。针对市政设施安全运行潜在风险，到 2027 年，实现应用人工智能技术辅助供水水质分析、燃气气瓶流转分析、污水系统运行情况画像等。

3.推行城市智能管理。省级层面全面归集深耕“数字城管” 和城市管理领域数字化平台海量数据，搭建“建筑垃圾”“生活垃圾”人工智能应用场景，指导地市开展“环卫保洁”“市容监管” 等应用场景建设。到 2025 年底，建立基于“数字城管”的城市管理智慧化监测模型，上线“建筑垃圾”治理智能助手。到 2026年，构建四类城市管理智能应用体系并实现对建筑垃圾、生活垃圾、市容监管、环卫保洁问题的识别、预警、处置智能自动闭环，打造一批城市管理人工智能典型应用场景。到 2027 年，实现“建筑垃圾”“生活垃圾”“市容监管”“环卫保洁”四类人工智能场景在城市治理中宜用尽用。

（二）发展智能建造，重塑建筑业生产范式。

4.实施智能辅助设计。各地要深化建筑设计领域人工智能与 BIM 融合运用，稳步推进以三维 BIM 正向设计替代二维CAD 平面图纸传统设计模式，推进基于 BIM 的设计信息交付与使用，推广施工图智能出图，实现从方案设计到施工图设计的全过程智能化生成。开发智能图审应用，构建电子施工图智能审核与管理体系，应用人工智能辅助图纸审查及二三维方案联审。到 2026 年，消防安全、结构安全强制性条文 AI 辅助审查率达到 50%以上，2027 年，达到 80%以上。鼓励各地应用人工智能技术辅助城市更新三维形态方案智能推演，探索城市更新方案生成与比选。

5.发展智能工程造价。各地要构建覆盖建设项目全过程、全要素的行业级造价数据库与知识库，推动数据结构化、标准化。搭建“工程造价 AI 助手”智能体，开发材料价格、造价指标、费用计算、定额管理等专项智能工具，赋能一线岗位业务活动，提升工作效率和成果质量。到 2026 年，实现工程造价智能问答、资料解析、报告生成等 5 个以上应用场景。各地要搭建供需对接平台，引导企业加快推进工程造价领域人工智能大模型研发与应用，融合 BIM 数据与造价模型，创新业务模式与管理方式，提升工程造价管理与咨询服务水平。

6.推进智能建筑施工。鼓励智能设备制造企业建立以 BIM为基础的部品部件标准库，在省级层面开发预制构件生产数据分析和质量智能监管应用场景，构建预制构件“一物一档”电子档案，到 2027 年，在全省 90%以上重点预制构件生产企业推广应用。各地要推动自动化施工机械、建筑机器人、三维（3D）打印等设备集成与创新应用，建立智能机器人施工定额，全面推进机器人在喷涂、抹灰、地坪研磨、混凝土施工、板材安装等工程实体和场地临建施工作业中的应用，逐步拓展运用场景，提高项目覆盖率。推进智能施工升降机、地面控制塔吊等物流设备的智能化改造，提升工地物流运行安全和管理效率。各地要加强智能建造产业集群培育，到 2027 年，全省培育 10家建筑业领域科技支撑公司，应用智能建造技术的工程建设项目达到 30%以上。

（三）打造智慧住区，共创美好新生活。

7.研发推广智能家居。各地要拓展人工智能在“好房子”全生命周期的应用，引导相关企业打造家装设计智能体，为群众提供集需求分析、方案设计、生产对接于一体的智能解决方案。到 2026 年，家装设计行业使用覆盖率达 20%以上，2027 年，达 50%以上。支持房地产企业联合智能制造企业开发餐厨、娱乐、用水、安防等智能家居场景，推广烟感、燃气、水浸等智能报警器，提升家居智能化和安全水平。推进完善新建全装修住宅智能产品设置，鼓励预留居家异常行为监控、紧急呼叫、健康管理等智能产品安装条件，鼓励对既有住宅开展家居设备智能化改造。到 2027 年，全省打造智能家居场景样板 100 个以上。

8.推进社区智能化升级。各地要结合未来社区建设，推进实施公共设施智能化改造与管理，将社区的物理空间、服务设施、物业服务与居民生活深度融合，多跨协同集成智慧邻里、安防、停车、健康、养老、绿道、休闲等智慧社区服务。鼓励物业服务企业搭建智慧服务平台，整合线上缴费、报事报修、投诉建议等功能，全面推广智能门禁、智慧停车等系统，提升物业服务管理效能。到 2026 年，“浙里小哥码”覆盖重点小区、楼宇 6000 个以上。加大电梯、水电、燃气等智能监测装置部署，推广智能物业客服、一键呼叫应急服务，推进机器人巡逻、电子围栏、智能巡更系统等安防设备应用，推动“人防”“技防” 向“智防”转变。到 2027 年底，打造“智能物业服务场景”小区1000 个以上。

（四）强化智能监管，探索行业管理新模式。

9.深化建筑市场智慧监管。省级层面开发建设招标文件合规性检测、AI 智能辅助评标等 AI 应用场景，建立健全招投标投诉处理全流程线上监管机制，维护公平竞争市场秩序。开发标中、开标及中标公示信用严格校验模块，支持监管单位查询企业是否在全国失信联合惩戒等名录中。开发标前企业信用及画像精准查询，实施标后全链条实时信用监测预警，将企业信用画像、失信联合惩戒等信息融入各环节，自动监测校验中标企业的信用情况。

10.推行在建工程项目智能监管。各地要加强工程质量安全远程监管和智能预警，重点对危险性较大分部分项工程，开展线性工程、大跨度结构等高风险项目智能巡检。集成智能风险预警、无人设备自主巡检、高危作业替代、智能监控等技术，构建智慧工地应用场景，强化安全隐患动态识别与智能处置能力。利用施工现场传感器、摄像头、无人机等设备采集信息，智能监测基坑、隧道、支撑结构、吊装预制件等作业状况，及时识别重大安全隐患和异常情况。加强人员行为安全管控，指导施工安全管理人员佩戴安全生产检查记录仪上岗，结合智能穿戴技术，监测施工人员身体状况、作业环境和安全隐患，对闯入危险区域的人员及时进行风险预警。到 2027 年，全面覆盖建筑面积 1 万平方米以上新开工房屋建筑工程项目。

11.推动农房农污智能管理。省级层面梳理农村生活污水治理全领域知识图谱，建设面向基层主管部门和从业人员的“农污治理 AI 助手”智能体，提高基层诉求响应效率和全过程管理专业性。到 2026 年，省级层面开发“浙派民居智选”智能体，各地要健全完善全省低层农房设计通用图集库，实施智能辅助设计、通用图集审查和生成沉浸式效果图，为群众提供多样、易用的图集服务。省级层面开发上线“农房智安”智能体，各地要集成应用无人机倾斜摄影、机载激光雷达与多光谱成像等技术，积极探索农房安全智能巡查。建立农村生活污水处理设施物联感知网络和智能分析模型，提高隐患发现、风险预判和智能调度能力。到 2027 年，以设计处理能力 100 吨/日以上的农村生活污水处理设施为重点，建立物联感知网络，各地要因地制宜扩大网络覆盖范围。

（五）开发智能服务，提升便民利民综合水平。

12.优化智能政务服务。各地要围绕住房公积金、住房保障、工程建设领域资质审批等高频服务事项，融合大模型与知识图谱技术，构建支持语音、文字多模态交互的智能客服，提供全天候政策咨询、业务导办和材料预审服务。到 2026 年，全省住房公积金中心实现智能客服全覆盖。深入推进政务事项智能审批，到 2026 年，省级层面初步搭建智能审批大模型底座，开发智能审批质检、辅助审批决策、审批政策解读、全链路数据巡检等智能体。到 2027 年，推广应用覆盖 50%以上的省级审批事项。省级层面全量归集住建行业法律法规、规章制度、政策文件、业务知识等信息资料，建强住建领域知识库。开发住建智能问答应用，为全省行业管理人员提供辅助决策、政策查询、知识问答等服务，不断提升行政效率。到 2027 年，知识库覆盖住建领域 90%以上业务场景。

13.推进智能档案管理。2026 年，鼓励各地城建档案馆建立工程档案服务智能体，对建设单位开展工程档案全过程服务，实现竣工智能备案交付。依托人工智能知识库辅助人工审核，提高工程电子档案审核效率和准确性。2027 年，推广人工智能自动审核档案利用证明材料，开展档案智能查询服务。推动档案智能治理，利用 OCR 识别、语音识别、图像分析等技术，自动化、批量化处理工程档案数据，实现数据的快速采集、提取与转换，解决人工处理耗时费力难题。

保障措施

建立全省“人工智能+住建”统筹协调工作机制，明确年度目标和建设任务，对重点任务实施清单式动态管理，定期开展工作调度。鼓励高等院校、科研机构和企业联合组建“人工智能+”技术创新联合体，支持建筑业龙头骨干企业创建省级科创平台，推动“人工智能+”核心技术攻关和产学研深度融合。健全完善人工智能安全管理体系，加强敏感数据的保护管理，规范人工智能模型训练数据采集与使用，防范数据和模型风险。

  将“人工智能+住建”纳入全省住建领域全面深化改革的重要内容，组织开展“人工智能+住建”“揭榜挂帅”活动，支持引导各市县建设主管部门和行业企事业单位积极创新探索，定期发布创新实践案例，在全省推广复制。

Vail 为何选择 AI 破局？

在美国科罗拉多州落基山脉腹地，Vail 镇以 “北美顶级滑雪胜地” 闻名 —— 每年 11 月至次年 3 月的滑雪旺季，这座本地人口仅 5000 人的小镇，会涌入日均 3 万名游客，客流峰值时甚至突破 5 万人。但繁荣背后，这座依赖旅游业与生态敏感型的小镇，长期面临三大核心挑战：

一是季节性资源挤兑：冬季雪场接驳巴士拥堵、停车场一位难求，夏季山区徒步路线的人流管控滞后，传统人工调度难以应对 “脉冲式” 需求；

二是生态保护压力：作为落基山脉生态保护区的一部分，Vail 需严格控制碳排放（全镇建筑能耗、交通尾气）与生态干扰（游客活动对雪质、植被的影响），但此前缺乏实时环境监测手段；

三是安全响应滞后：山区天气多变，暴雪、冻雨等极端天气常突袭，滑雪场陡峭区域的游客遇险、小镇居民区的消防隐患，传统监控与人工巡逻难以实现 “预判式防护”。

“我们需要一套能适配小镇‘季节性、生态敏感、旅游驱动’特质的智慧方案，而非照搬大城市的标准化系统。”Vail 镇智慧城市项目负责人艾米丽・卡特在合作官宣时表示。正是这样的需求，促成了 Vail 与惠普企业（HPE）的合作 ——2025 年 10 月，双方正式宣布部署 HPE AI 解决方案，目标是让这座雪镇成为 “全球特色小镇智慧城市的标杆”。

HPE AI 方案落地

三大维度重构 Vail 的 “智慧基因”

HPE 为 Vail 定制的 AI 解决方案，并非单一技术堆砌，而是围绕 “实时感知 – 智能分析 – 动态决策” 构建的全链路系统，精准匹配小镇的核心需求：

智能运营

以 AI 破解 “季节性拥堵” 难题

针对冬季客流高峰，HPE 部署了 “边缘计算 + AI 客流调度系统”：在雪场入口、小镇核心街道、停车场等关键节点，安装 500 余个具备边缘计算能力的传感器，实时采集人流密度、车辆进出数据；AI 模型会结合历史滑雪预订数据、天气情况（如下雪导致的出行延迟），提前 12 小时预测客流峰值 —— 例如当预测某雪场缆车入口将在 10 点出现拥堵时，系统会自动向游客手机推送 “错峰建议”，同时调度接驳巴士增加 30% 的班次，并开放临时停车场的引导标识。

“试点阶段，我们在 Vail Village 区域的交通拥堵时长减少了 40%，游客平均等待巴士的时间从 25 分钟缩短到 8 分钟。”HPE 智慧城市业务副总裁拉吉夫・梅农介绍。此外，AI 还会优化小镇的商业资源配置：根据实时人流数据，向餐厅、滑雪装备租赁店推送 “备货建议”，避免旺季缺货或淡季库存积压。

安全防护

从 “被动响应” 到 “预判式守护”

Vail 的安全需求兼具 “山区特色” 与 “旅游属性”，HPE 的 AI 方案重点突破两大场景：

一是滑雪场安全监测：在雪场 20 条高难度雪道的危险区域（如陡坡、树林边缘），部署具备 AI 图像识别功能的摄像头，能实时识别 “游客偏离雪道”“摔倒后长时间未起身” 等异常情况，10 秒内将预警信息发送至雪场救援中心，并同步推送精准定位（误差不超过 5 米），相比传统人工巡逻，救援响应时间缩短 60%；

二是极端天气与消防预警：AI 系统整合当地气象站、山区温湿度传感器数据，能提前 6 小时预测暴雪、冻雨等极端天气，自动触发 “道路融雪设备启动”“学校停课通知” 等预案；针对小镇以木质建筑为主的居民区，AI 通过分析电气设备能耗数据与烟雾传感器信号，可识别 “线路过载” 等潜在消防隐患，2025 年试点期间已提前排查出 12 处风险点。

可持续发展

AI 守护 “落基山的绿色”

作为生态敏感型小镇，Vail 将 “可持续” 作为智慧城市的核心目标，HPE AI 方案在能源与废物管理上实现突破：

• 能源智能调度：全镇 200 余栋商业建筑（酒店、雪场设施）与 500 户居民家庭安装了智能电表，AI 系统会分析能耗规律 —— 例如冬季酒店供暖需求高峰时，优先调度小镇的太阳能光伏板（总装机容量 5MW）与生物质能发电站的电力，不足部分再补充电网供电，试点后冬季建筑能耗降低 18%，碳排放减少 22%；
• 废物管理优化：AI 根据游客密度预测垃圾产生量，动态调整垃圾清运路线与频次 —— 滑雪旺季时，将雪场周边垃圾桶的清运间隔从 8 小时缩短至 4 小时，同时通过 AI 识别垃圾分类准确率（在垃圾中转站安装图像识别设备），向居民与商户推送 “分类指导”，小镇垃圾分类准确率从 65% 提升至 89%。

技术支撑

为何 HPE 方案能适配 “小镇特色”？

Vail 的智慧城市项目之所以不流于 “表面化”，核心在于 HPE 方案解决了特色小镇的技术痛点：

一是边缘计算保障实时性：Vail 镇部分山区网络信号较弱，HPE 部署的边缘计算节点（分布在雪场基站、小镇政务中心）能在本地处理 70% 的传感器数据，避免依赖云端传输导致的延迟，这对滑雪救援、极端天气预警等 “分秒必争” 的场景至关重要；

二是AI 模型的 “季节性迭代”：不同于大城市相对稳定的需求，Vail 的人流、能耗、安全风险均呈现强季节性特征。HPE 为其定制的 AI 模型会每季度更新一次训练数据，例如冬季侧重 “客流与雪场安全”，夏季侧重 “徒步路线与森林防火”，确保模型决策贴合小镇动态需求；

三是数据安全与隐私保护：方案采用 HPE 的 “数据沙箱” 技术，将游客个人信息（如预订数据、位置信息）与城市运营数据（如交通、能耗）隔离存储，同时符合美国《加州消费者隐私法》（CCPA）与科罗拉多州的地方数据法规，打消游客与居民的隐私顾虑。

从 “雪镇样本” 到 “行业启示”

特色小镇的智慧化路径

Vail 与 HPE 的合作，不仅为小镇带来实际效益 —— 据测算，项目全面落地后（预计 2026 年底），Vail 镇每年可节省运营成本 120 万美元，游客满意度提升 25%，碳排放再降 15%—— 更为全球同类特色小镇（旅游驱动型、生态敏感型）提供了可复制的经验：

其一，拒绝 “一刀切”：特色小镇的智慧城市建设，需先明确自身核心需求（如 Vail 的 “季节性” 与 “生态性”），再定制技术方案，而非盲目引入大城市的复杂系统；

其二，小而精的技术聚焦：无需追求 “全场景覆盖”，可优先突破最紧迫的痛点（如 Vail 先解决交通、安全、能耗，再逐步拓展其他领域），以 “小投入见大成效” 降低试错成本；

其三，生态协同大于技术堆砌：智慧城市的本质是 “技术服务于人”，Vail 的方案始终围绕 “游客体验、居民生活、生态保护” 三大核心，例如 AI 调度交通不仅是 “减少拥堵”，更是为了让游客有更多时间享受滑雪，让居民避免通勤困扰。

“我们希望 Vail 的实践能证明，智慧城市不是大城市的专属品。” 艾米丽・卡特说，“哪怕是人口不足万人的小镇，也能通过精准的 AI 技术，平衡经济发展、居民生活与生态保护。” 当 2026 年冬季滑雪季来临时，这座落基山雪镇，将以更智能的交通、更安全的雪场、更绿色的环境，迎接来自全球的游客 —— 这正是技术赋能 “小镇魅力” 的最佳注解。

巴塞罗那将于 2025 年 11 月 4 日至 6 日举办迄今为止规模最大的智慧城市博览会世界大会 （SCEWC），预计将有超过 25,000 名代表和 1,100 家参展商在巴塞罗那会展厅的 Gran Via 会场举行。

该国际活动以“城市时代”为主题，将重点关注技术，特别是人工智能 （AI） 如何推动全球可持续和高效的城市转型。

由巴塞罗那展览中心组织的年度大会将再次将这座城市定位为全球城市创新的交汇点。它将汇集公司、政策制定者、研究人员和专家，讨论创建更智能、更宜居城市的战略，并展示人工智能解决方案如何加速移动、能源、治理和基础设施方面的进展。

人工智能与创新引领城市转型

2025 年版将设有一个新的“人工智能城市”区域，让与会者探索人工智能在城市规划、基础设施管理和公共服务中的实际应用。包括安讯士通信、宾利、达索系统、戴尔、德勤、Microsoft、Nvidia、Urbaser、威立雅等在内的大公司将展示他们的最新创新成果。来自法国、日本、墨西哥、英国和美国等 14 个国家的国家馆将重点展示来自全球各地的政府和行业举措。

“进入这个新千年25年，我们知道城市不仅仅是基础设施集群;它们是围绕数百万人的生活构建的动态系统，也是我们遏制气候变化和确保全球数百万人拥有更美好未来的最大资产，“智慧城市博览会世界大会主任 Ugo Valenti 说。“智慧城市博览会是公司、专家和政府官员为实现这一共同目标而采取行动并分享加速这一进程的战略、技术和项目的地方。”

今年的大会计划将有 600 多名演讲者参加，该计划围绕八个主题轨道组成：使能技术、能源与环境、交通、治理与经济、生活与包容、基础设施与建筑以及蓝色经济。已确认的演讲者包括 Real Estate of the Future 首席执行官 Nikki Greenberg;Kate O’Neill，KO Insights 创始人兼首席执行官;麻省理工学院可感知城市实验室主任卡洛·拉蒂 （Carlo Ratti） 以及来自欧盟委员会、洛杉矶、罗马和波兰的公职人员。

全球创新中心

2025 年的活动还将通过创新游乐场扩大对初创企业的关注，将投资者、研究中心和 80 多家开发智慧城市解决方案的年轻公司联系起来。与其他活动领域相结合，将有近 350 家初创企业参加，从而巩固了 SCEWC 作为可持续城市新兴技术发布平台的声誉。

第14届世界智慧城市奖将回归，以表彰在创新和城市转型方面的卓越表现。今年的计划收到了来自 65 个国家的创纪录的 462 份提交。城市、领导力、创新、使能技术以及能源与环境等九个类别的获奖者将在 11 月 5 日的晚会上公布。

Fira de Barcelona 将通过举办 SCEWC 2025 以及多项相关活动，进一步加强其作为全球城市创新中心的作用：Tomorrow.Mobility 世界大会、Tomorrow.Building 世界大会、Tomorrow.蓝色经济和巴塞罗那深度科技峰会。这些聚会将共同涵盖可持续交通、脱碳建筑、海洋经济增长以及量子计算、机器人和光子学等先进技术等主题。

Tomorrow.Mobility 世界大会与 EIT Urban Mobility 共同举办，将探讨向可持续交通系统的过渡以及实现净零排放的竞赛。Tomorrow.Building World Congress 将重点介绍脱碳和韧性城市的解决方案，有 100 多名专家和 30 场会议。Tomorrow.Blue Economy 将强调海洋在可持续发展方面的潜力，而巴塞罗那深度科技峰会将以“深度科技创造更美好未来”为主题，联合 600 多家初创企业、180 名投资者和 400 名学术代表。

2025 年世界智慧城市博览会世界大会预计出席人数创历史新高，项目扩大，涵盖城市转型的各个方面，将重申巴塞罗那作为世界创新、可持续发展和前瞻性城市政策之都的地位。

展会官方网站：全球十大最无障碍的智慧城市