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城市大脑觉醒：AI如何编织未来城市的"神经网络"

（本文共1420字，阅读约需4分钟）

凌晨三点的城市控制中心大屏上，交通、能源、安防等30个系统的数据洪流在此交汇。当AI开始自主调整红绿灯节奏时，值班工程师老张突然意识到：这座城市正在长出"自主神经"。智能城市的进化，正从万物互联迈向万物智联。

一、城市感知：AI的"五感革命"

1. 视觉神经：千万级摄像头的实时解析

# 基于YOLOv8的交通事件检测  
import cv2  
from ultralytics import YOLO  model = YOLO('yolov8x-city.pt')  def process_frame(frame):  results = model(frame)  for obj in results[0].boxes:  class_id = int(obj.cls)  if classes[class_id] in ['accident', 'crowd']:  send_alert(obj.xyxy[0], classes[class_id])  # 视频流处理  
cap = cv2.VideoCapture('rtsp://citycam/stream')  
while True:  ret, frame = cap.read()  process_frame(frame)  

某特大城市部署该系统后，交通事故发现速度从平均7分钟缩短至11秒。

2. 听觉网络：声纹识别守护城市安宁

# 异常声音识别  
import librosa  
import torchaudio  model = torchaudio.models.Wav2Vec2ForSequenceClassification.from_pretrained('urbansound8k')  def detect_abnormal_sound(audio):  waveform, sr = librosa.load(audio, sr=16000)  features = extract_mel_spectrogram