AI的基础是“算法”，即计算机遵循的一组规则或指令。机器学习（ML）可以定义为“无需依赖基于规则的编程即可从数据中进行学习的算法”。
互联网基于算法运行，所有在线搜索均通过算法完成。借助算法，电子邮件知道发去哪里。智能手机应用也只是算法。电脑和视频游戏是算法讲的故事。没有算法，在线聊天，书籍推荐和旅行网站将无法正常运行。人们在社交媒体上看到的信息是通过算法推荐给他们的。实际上，人们在网络上看到和执行的所有操作都是算法的产物。
比如，Netflix将人工智能、不断优化的代码计算法技术应用到其产品当中，并且这些技术在某些层面确实帮助其获得了营收的增长。仅仅一年，得力于AI对搜索的改进，Netflix可以多赚10亿美元。
AI算法可帮助小工具响应语音命令，识别人脸，对照片分类以及生产制造、实现自动驾驶等等。
AI和ML如何个性化智慧城市体验用于个性化的机器学习工具已经在使用。比如，它们用于通过KNN和K-Means等算法将个人与其他类似产品联系起来，从而预测一个人可能喜欢的产品。对于智慧城市，也可以通过稍有不同的实现方式执行相同的操作。例如，人们可以汇总有关城市中最常用的道路的信息，然后实施一种交通系统，该系统旨在在高峰时段将多余的交通从繁忙的道路中转移出去。通过这种方式和其他类似方式，物联网，大数据和机器学习可以在全世界实施智慧城市项目中具有巨大潜力。
通过使用机器学习，可以大大提高做出优化决策的能力。比如NVIDIA，开发了智能视频来处理大数据分析，并将机器学习应用于视频流。NVIDIA与50个AI智慧城市建立了合作关系，通过以更高的准确性和速度将机器学习代替人工，以利用AI技术并改善道路运输等领域。
这就是为什么在最近的研究中，我着手分析AI和机器学习背后的一些算法如何运行，以及它们对熟悉的城市环境（如街道，广场和咖啡馆）的影响。但是，我没有试图解释算法如何工作的神秘数学，而是开始研究它们实际上是如何“看到”我们生活的世界的。
如果我们真的想看看机器能看到什么，就需要强迫自己像计算机一样思考。这意味着打消我们通常用感官感知到的一切，并通过大脑进行合理化，而是逐步进行数据采集。这正是我们试图用“机器的眼睛”来演示的内容：一种模拟，它显示了假设的AI系统“读取”物理环境并能够对其中的人物进行描述的步骤。
它从逐渐从许多互连的设备收集数据：智能手机，麦克风，闭路电视和其他传感器。首先直接从物理环境中检测和组织信息开始：例如房间的尺寸，设施的类型，内部人数，语言，口音，性别和谈话类型。
然后，它将这些数据与可以在网上找到的每个人的信息进行匹配搜索，从社交媒体，在线帖子，数据库和个人页面中进行数据挖掘。我们的AI机器最终能够将所有这些数据汇总到目标个人的准确档案中，从而推断出人际关系，家庭前景，预期寿命，生产力或“社会价值”的可能性，即它们在财务上对社会的贡献和社会术语。
在此模拟环境中，所有数据都是虚构的-主要目的是提高人们对先进的AI系统的了解和认知。像这样的项目将机器驱动的数据表示与人类的视角相结合-但是它们仅涉及算法在我们的世界中真正看到的表面。实际上，传感器检测到的数据量以及处理该数据的算法的计算能力会给城市环境带来更加丰富和细微的变化。
比如，UPS的工程师也创建了ORION（道路集成优化和导航）算法。这份长达1000页的作品不仅表明了城市两点之间最快的路线，而且随着时间的推移变得越来越聪明。ORION不断从自身输出中学习，测量卡车从A到B的行进速度，并将其与统计模型进行比较，以提高其准确性和性能。显然，与任何人相比，可以训练算法来更详细地“查看”我们的城市，并更高效地导航。但毕竟，它们本质上是数学和统计模型，巧妙地应用于现实生活中的问题。
AI+算法已经成为智慧城市的发展趋势和关键环节，那么作为行业链条上的AI企业，如何在算法、数据、软件、硬件和服务的技术上，借风起飞呢？如何解决智慧城市领域中的企业用户技术与应用痛点，真正将AI技术运用到场景中？实现AI真正的落地建设？
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