面向可持续智慧城市的绿色人工智能方法论综述与框架构建

《ARTIFICIAL INTELLIGENCE REVIEW》：Designing sustainable urban intelligence: a green AI framework and survey

　　**摘要**城市化的加速推进加剧了能源、水资源、交通运输和废弃物管理系统所面临的需求压力，迫切需要既高效又环境可持续的智能解决方案。人工智能（AI）在优化城市运营方面展现出巨大潜力；然而，AI模型不断攀升的计算复杂度和能耗也带来了新的可持续性挑战。本文对绿色AI方法论进行了全面综述，并提出绿色AI城市框架（GAUF）——一个将环境负责任的AI整合到可持续城市系统中的结构化概念框架。该综述考察了近期在节能模型设计、轻量化与自适应学习技术、数据高效训练以及资源感知部署策略方面的进展。同时，对主要城市应用领域——包括电力需求预测、水资源优化、废弃物管理和智慧出行——进行了分析，以识别当前的能力、局限性和研究空白。基于这些洞察，GAUF整合了三个核心组件：可持续感知模型选择、云-边部署策略，以及覆盖AI全生命周期的能效评估指标。该框架还纳入了与城市基础设施、可持续性报告和市政采纳相关的实施与治理考量。GAUF旨在支持研究人员、实践者和政策制定者设计出在预测性能、可扩展性和环境责任之间取得平衡的AI驱动城市系统。通过整合现有研究并展望未来研究方向，本研究为推动可持续AI实践的发展做出贡献，使之成为下一代智慧弹性城市的核心组成部分。