智慧城市多智能体系统眼手协同的城市多智能体

　　城市多智能体系统的基本模型如图41所示，城市环境是一个复杂的多维度立体环境，包含建筑、道路、自然景观、地下空间、地质矿藏等组成部分。基于城市环境形成的城市网络是一个包含天基、空基、地基、地下基的复杂立体感知与管理网络。物理城市和网络空间中的虚拟城市构成了数字李生城市，也可以理解为数字镜像城市。李生城市之间是相互控制的关系。如图42所示。
　　智慧城市中存在着＂眼-脑-手＂闭环运行逻辑，正是这种逻辑驱动了整个城市系统的协调运转。以城市管理和控制为主要功能的城市物联网及以城市社交与交易为主要功能的城市互联网并行存在着＂眼-脑-手＂逻辑环。如图43所示。
　　按照人类大脑基本功能划分，左脑负责理性认知，右脑负责感性认知，这可以分别对应于工业城市和人文城市的认知及管理。如图4所示。
　　智慧城市＂眼-脑-手＂系统的形象化示意如图5所示。智慧城市的业务体系涉及智慧建筑、智慧社区、智慧园区、智能制造、智慧交通、智慧物流、智慧能源、智慧环保、智慧医疗健康、智慧教育、智慧旅游、智慧政务、智慧零售、智慧安全应急、智慧水务、智慧金融、智慧信用、智慧农林、智慧媒体社交等相关内容。本书按照智慧城市发展现状将智慧城市业务划分为若干个产业链相对独立(特定情况下也有少部分交叉）的垂直领域，这些垂直领域又分别包含若干个子系统及其组成单元。城市管理中心(智慧城市主智能体/Smart CityMain-Agent，简称SCMA）与各垂直领域(智慧城市子智能体/Smart City Sub-Agent，简称SCSA)的不重复性、完整性累加构成完备意义上的智慧城市，能够覆盖智慧城市全部业态，这样的智慧城市定义为多智能体城市(Muti-Agent City，
　　简称MAC)。除城市管理中心(主智能体）外的每个相对独立业务板块对应着智慧城市子智能体。这样，多智能体城市就由一个城市主智能体和若干个城市子智能体组成，即多智能体城市是城市多智能体的集合。城市多智能体的系统架构具有嵌套性、分布式、自组织等特征，如图6所示。
　　本书在充分调研、分析、理解当今新型智慧城市行业领域现状基础上，根据经过数年发展形成的相对独立的业态布局，提出＂城市单智能体指数＂(表示为β)概念，该指数用于反映人工智能在智慧城市各垂直领域应用程度(应用的深度、广度及价值反馈)，用＂渗透指数＂(表示为β1)或＂市场空间指数＂(表示为β2)来表示，即β=β1或β=1-β2。以百分比形式表示各指数，表达形式为**%(其中，＂*＂为数字0~9，取值范围为0%~100%)。指数β数值越大，说明对应领域的AI化程度越高，人工智能在该领域的融合与应用情况越好。为了量化评价人工智能城市细分子领域的发展水平，本书提出一套＂智慧城市单智能体指数计算指标体系＂，包含5个一级指标、13个二级指标，每个一级指标下包括若干个二级指标，每个一级指标和二级指标分别赋予相应的权重。见表。
　　目前，人工智能理论与技术正加速渗透到智慧城市各个垂直领域，智慧城市各个垂直领域也正在加速推进人工智能应用，都在力图采用人工智能方法提升改造现有业务和系统。在这种双向驱动力的作用下，一张承载了＂AI+智慧城市＂与＂智慧城市+AI＂双重内涵的＂智慧城市单智能体指数全景图＂正在形成，该图从产业视角来看，具有四大特征：①深度特征。各垂直领域的AI渗透度共同标识了各领域的AI应用深度，加权平均后形成AI在智慧城市中的应用深度指数；②动态特征。由于人工智能和智慧城市均属于国家新兴战略，也都是正在迅速发展之中的新业态，因此两者的融合是一个动态演进的过程，动态特征是这个领域及其映射图的天然基因；③创新特征。该图的提出本身就是一种创新，它综合反映了人工智能与智慧城市融合创新的内涵、定位、趋势等重要内容，其概念和所包含的内容均是创新的；④开放特征。该图的体系架构与内容模块将伴随着理论、技术、行业的不断发展而发展，具有开放式经济学模型，不仅兼容包并，还将实时吐故纳新，不断优化。
　　依据＂城市单智能体指数计算指标体系＂和年度领域发展实际情况，得出城市单智能体指数β分布图，如图7所示。