将AI作为城市治理的“工具箱”——来自首尔S-Map的启示

超大城市的治理越来越像在管理一个复杂系统，气候风险、人口结构变化、基础设施老化、拥堵与公共安全等问题相互叠加，单靠“问题发生后再处置”的被动模式，成本高、响应慢、效果不佳。

2025年12月，首尔市政府在其主办的国际城市规划会议上明确提出，在引入AI时，必须把“人际连接与生活质量”放在优先级最高的位置，AI不能取代人类，应作为辅助决策的工具。

1、数字孪生城市平台S-Map

在《2040首尔城市基本计划》中，首尔将未来愿景定义为“宜居的我的首尔，世界中的大家的首尔”，并以提升韧性与可持续为导向，提出一组面向未来危机与技术变迁的目标框架。对治理而言，这类顶层设计的关键不在口号，而在于它把城市从工程建设导向，推向以数据、模型、评估支撑的公共决策导向。

S-Map是首尔市政府推出的数字孪生城市平台，将首尔全域约605.23km²在网络空间中三维复刻，形成“线上首尔”。纳入约60万栋地上建筑与设施，扩展整合地下设施（供水、燃气、通信、供热等）与城市运行数据，为治理提供更完整的空间底图。支持日照、风环境、交通、风险等分析与推演。

2、S-Map的作用与效果

S-Map的核心价值不是3D视觉呈现，而是构建了一个“可计算” 的城市数字底座。其核心作用可概括为两点，一是打破数据孤岛，整合地上、地下、室内及实时动态等分散数据，形成统一的城市数字镜像，让隐藏的空间关联与潜在风险可视化；二是赋能科学决策，通过Open Lab（虚拟测试床）服务，为专家、委员会提供有实验结果的决策工具，替代传统经验判断，让决策基于“可预测的后果”而非主观争论。

在这一过程中，AI扮演“精准计算工具”的角色，负责推演方案影响、预测风险扩散、量化数据结果；而人类则坚守“价值判断与最终决策”的核心，负责明确优先目标、制定评判标准、承担决策责任，二者形成“AI 提供证据，人类负责决断”的协同模式。

S-Map还被用于公共建筑设计。以往设计评审多局限于文本与效果图，S-Map 将其升级为“全流程虚拟仿真评审”。首尔要求所有公共建筑设计方案需在S-Map的虚拟城市中完成真实模拟后再审议，AI 通过仿真快速暴露设计“副作用”，如建筑遮挡、视线干扰、与周边路网的协同性不足等潜在问题；而评审者则聚焦“公共价值判断”，围绕设计是否提升公共体验、符合场所精神、兼顾弱势群体可达性等核心标准做决策。这种模式让设计优化前置，既减少了后期修改成本，也让“好设计”的评判更贴合城市实际需求与公共利益。

3、对上海的启示

基于上海现有数字化治理基础，结合首尔S-Map经验，可从以下方面破解超大城市治理难题：

一是建立“先仿真后落地”闭环，降低超大城市试错成本。传统“直接试点、扩容推广”模式的试错成本极高，可搭建专属城市治理沙箱，无论是交通限行政策、大型商圈规划，还是应急响应方案，均先在数字孪生环境中完成多场景仿真推演，通过“影响量化、风险预判、效果模拟”等指标验证后，再进入小范围试点；试点反馈数据反哺虚拟模型迭代优化，形成“仿真、试点、扩容”的闭环流程，从源头减少决策失误带来的资源浪费与社会影响。​

二是深化跨部门数据价值，赋能高频场景精准治理。一方面，拓展数据联动的深度与广度，将更多细分领域数据（如公共服务资源分布、弱势群体活动轨迹、建筑能耗实时数据等）纳入统一底座，丰富数字孪生的颗粒度。另一方面，聚焦跨部门高频场景的仿真赋能，例如在重大活动保障中，通过虚拟推演预判客流拥堵点、优化交通疏导方案；在旧区改造中，模拟建筑拆除对周边风环境、噪音的影响，让治理决策从“被动响应”转向“主动预判”，提升跨部门协同的效率与精准度。

参考文献：

[1] 首尔城市规划会议上的专家表示，人工智能将改善城市生活，而不是取代人类.韩国中央日报.[EB/OL]. 2025-12-11.https://koreajoongangdaily.joins.com/news/2025-12-11/national/socialAffairs/AI-will-improve-urban-life-not-replace-humans-say-experts-at-Seoul-city-planning-conference/2475683.

[2] S-map.首尔市政府. [EB/OL]. [2025-12-18]. https://english.seoul.go.kr/policy/smart-city/spatial-data/.