5G+Al 在智慧城市感知层中的融合应用研究

引言

智慧城市建设是推动城市治理现代化的重要举措 而感知层作为底层支撑环节，承担着环境数据、交通流量和社会运行信息的采集任务。 响应能力上存在短板，难以满足复杂城市系统的实时需求。随 能力得到显著提升。5G 的高速率和低时延特性，为实时数据传输 习与智能分析能力，使得感知层的数据不再停留在“采集—传输”的初级阶段， 是能够实现实时处理与主动预测。本文围绕智慧城市的实际需求，探讨5G 与AI 在感知层的融合应用路径，并提出针对性优化对策。

一、智慧城市感知层的运行特征与挑战

（一）感知层在智慧城市中的角色定位

感知层是智慧城市的重要基础，主要由传感器、物联网终端和通信网络构成，其任务是对城市运行中的各类信息进行全面采集。通过与网络层和应用层协同，感知层能够为交通管理、公共服务和环境保护提供数据支撑。然而，现有感知系统多依赖单一传输通道与分散式部署，信息孤岛和延迟问题仍然存在。部分城市在推进智慧化进程中，由于前期规划不足，导致感知节点分布不均衡，区域间数据质量差异较大，进一步影响了整体感知体系的协调与稳定。

（二）传统感知系统的不足

在实际应用中，感知层存在数据冗余高、处理效率低和实时性不足等问题。由于终端设备种类繁多且部署环境复杂，数据在传输过程中容易出现延迟或丢失。部分感知节点缺乏智能化处理能力，导致采集到的信息未能得到有效利用，影响智慧城市整体运行效率[1]。更为突出的是，现有感知网络缺少统一的数据管理与融合机制，不同来源的数据难以实现有效整合，导致在交通调度和环境监测中出现信息延迟与偏差，削弱了智慧城市的治理效能。

（三）智慧城市感知层的技术需求

在复杂城市环境下，感知层需要具备高密度接入能力、实时传输性能和智能化处理机制。面对交通高峰、环境污染和公共安全等场景，系统不仅要保证数据采集的完整性与稳定性，还需通过智能化手段实现快速决策，以应对城市运行中突发的动态变化。更进一步，感知层还应具备自适应与容错能力，在网络拥堵或节点故障时能够自动切换通道、优化数据流转，从而保障城市运行的连续性与可靠性，这也是未来智慧城市建设的重要目标。

二、5G+AI 融合对感知层的优化路径

(-) ）5G 技术提升感知层的连接与传输能力

5G 的高速率与低时延特性，使得感知层在高并发接入与实时数据传输方面具备优势。在交通监测中，5G 能够支持海量车辆传感器的实时接入，为道路状况感知与智能调度提供数据支撑；在公共安全领域，5G 网络保证了视频监控图像的实时传输，显著提升了事件响应的效率。更重要的是，5G 还能够借助网络切片技术为不同业务场景提供差异化服务，既能满足应急通信的高可靠需求，又能兼顾日常数据采集的广覆盖需求，从而实现感知层资源的精细化管理。

（二）AI 技术强化感知层的数据处理与预测能力

AI 技术通过深度学习与模式识别手段，能够从海量感知数据中提取关键特征，实现快速分类与预测。在智慧医疗与城市安防中，AI 可在传感器采集数据的同时进行智能分析，提前发现潜在风险并提出预警。这种能力使感知层从单纯的“数据通道”转变为具有智能决策功能的“前端大脑”。与此同时，AI 还能够通过自学习机制不断优化算法模型，使感知系统在长期运行中逐渐具备自适应能力，实现从被动响应到主动感知的转变，提升整体运行的灵活性与稳定性[2]。

（三）5G 与AI 协同提升系统整体性能

5G 与AI 的融合并非单向度的叠加，而是互补优势的结合。5G 为AI 提供稳定高速的传输通道，确保数据能够及时送达计算节点；AI 通过优化网络资源分配和动态流量调度，进一步提升5G 网络的利用效率。这种双向促进的模式，不仅优化了感知层运行，还推动了整个智慧城市系统的智能化升级。在此基础上，感知层能够实现跨领域业务的联动响应，如在灾害预警中整合交通、环境与医疗数据，实现多部门协同，从而全面提升城市治理水平。

三、5G+AI 融合应用中的问题与对策（一）标准不统一限制融合深度

当前智慧城市感知层的技术体系较为复杂，不同厂商的通信协议和平台接口缺乏统一，导致系统之间存在兼容性问题。应推动行业组织制定统一的标准和接口规范，建立跨平台兼容机制，保障数据互联互通与共享利用。若缺乏统一标准，5G 与AI 的协同作用将难以发挥最大价值，甚至可能造成重复建设与资源浪费。因此，必须在国家层面推动标准化工作，结合国际标准化组织的成果，形成兼具本土适用性与国际通用性的技术规范，以利于跨行业和跨区域的推广。

（二）算力分布不均制约智能分析

智慧城市应用场景复杂，部分区域算力资源不足，导致AI 算法无法在边缘节点高效运行。可通过构建云边协同架构，合理分配计算任务，既保证核心业务的实时性，又提高整体算力利用率。在实践中，还需探索多级算力池的部署方式，将不同层级的算力资源进行动态调度，使资源能够根据业务优先级灵活分配，既减轻中心节点的负担，也提升边缘节点的响应能力，从而为感知层的多样化业务提供稳定支撑。

（三）数据安全与隐私保护压力增大

感知层数据涵盖个人出行、健康与生活习惯，若缺乏有效的保护机制，可能引发隐私泄露和安全风险。应在协议层面引入分级加密与身份认证机制，结合区块链技术实现数据可追溯与不可篡改，提升数据传输与存储的安全性。更进一步，还需建立健全的数据治理框架，明确数据采集、传输、存储与使用的边界，确保不同部门和企业在共享信息的同时能够遵循统一的合规标准，从而兼顾城市治理效率与公众隐私权利的保护[3]。

结语

5G 与AI 在智慧城市感知层的融合应用， 是推动城市智能化发展的关键动力。两者结合不仅强化了感知层的实时性与可靠性，还赋予系统更 算力分布和数据安全方面仍存在挑战，但通过完善行业规范、 融合模式的落地与推广。未来，5G与AI 的深度融合将使智慧城 效， 和公共服务注入持续动能，并为全球智慧城市发展提供可复制的经 随着政策引导、技术创新与产业协作的不断深入，这一融合模式必将成为推动城市可持续发展和社会治理现代化的重要引擎。

参考文献

[1] 李晨. 智慧城市感知层技术发展现状与挑战[J]. 信息与智能, 2023, 45(4): 55-60.

[2] 王静. 5G 与人工智能在智慧城市中的协同应用研究[J]. 通信技术, 2024, 51(2): 72-77.

[3] 张磊. 智慧城市感知层中的数据安全与隐私保护机制[J]. 城市信息化, 2023, 39(6): 88-93.