后疫情时代：城市能否更清洁、安静、友善和绿色

后疫情时代，人类是否能够、愿意或者应该恢复到之前的"常态"，包括污染、噪音和生态破坏？

人类是否可以借此"重启"的机会取其精华去其糟粕，让城市更智能化？

在新冠肺炎病毒来袭前对智能城市的设想是否需要调整？

无人机已然成为一种成熟的运输工具

机器人和无人机

在全球封锁期间，机器人和无人驾驶飞机肯定会出现。

新加坡已经在用波士顿动力（Boston Dynamics）公司的四足机器人Spot协助实施社交疏离；美国北卡罗来纳州议会将无人驾驶飞机监控立法纳入快速通道，以便Zipline公司的无人运输机可以投入运营，为医院运送医疗物资；"网真"（telepresence）机器人为居家隔离的人们提供了虚拟交流平台。

波士顿的食品救济站用来消毒清洁的机器人是麻省理工大计算机科学与人工智能实验室研发的。实验室负责人拉斯（Daniela Rus）对BBC表示，机器人在疫情期间"贡献巨大"，显露出作为帮助人类避免伤害的强大工具的潜力。

她希望机器人在未来"智能城市"环境中在体力和脑力活动层面为人类提供更多助益。

传感器和大数据

现在许多城市已经通过基础设施中嵌入的传感器在收集大量数据，包括路灯灯柱，而且在跟踪观察一系列数据模型，从空气质量、交通状况到人员流动。

而且，民众可能有史以来第一次对这类信息开始感兴趣，因为这些数据跟市民的健康和福祉有直接关系，比如多少辆汽车开进了市中心，公园里聚集了多少人，等等。

纽卡斯尔城市大学的城市天文台一直在跟踪观察所谓的"纽卡斯尔脉搏"，即城市公共场所各类活动的数据。负责监测的菲尔·詹姆斯教授（Phil James）发现，封锁前后的数据变化令人难以置信

詹姆斯教授从他位于城市大学的城市天文台测量所谓的"纽卡斯尔脉搏"。在过去的几个月中，他看到了令人难以置信的变化。

"这些变化是巨大的，坠崖式的变化。行人流量下降了95％，交通量下降到正常水平的40％左右，高峰大大减少。"

这些数据直观、实时、动态地展示了当局的政策、政令在城市生活中引起的变化。

关于此数据的最有力的事情之一是"市议会可以看到全国（政策）变化后，这些变化如何在城市中实时进行。"

更重要的是，这些城市生活脉动与气候变化的关系也一目了然。以纽卡斯尔为例：当交通流量减少一半时，二氧化氮（NO2）含量降低了25%；随着城市不断解封，交通流量恢复到平常的80%，空气污染也相应加剧。

虽然这段美好时光转瞬即逝，但留下的大量数据可以为解决大气污染、气候变化等重大又紧迫的问题提供直观的证据，帮助人类认识到问题的严重性，成为决策者的武器

后疫情时代为城市管理者和决策者提供了一个难得的升级换代机会：是否可以通过鼓励使用电动汽车和自行车，达到永久性改变交通运输版图的目的。

诺斯博士（Robin North）创立的数据科技公司Immense从事模拟未来城市业务。他说，现在有一次很宝贵的机会重新设计疫情以及应对疫情所需要的交通系统。如果我们要充分利用这个机会，我们就必须计划和提前思考。

有些城市已经开始了这种思考。巴黎正在试点"15分钟城市"— 日常生活所需可以在15分钟步行或骑自行车距离之内，类似发散式微型中枢的设计。

在防疫隔离期间，远程办公成为常态，效果令人乐观，一些企业和机构开始重新评估在市中心昂贵的办公楼里集中办公的需求。

赛奈特教授（Richard Sennett）说："摩天大楼的时代可能已经过去了。新冠疫情带来的后果之一，就是城市规划设计者必须重新思考空间问题。

他是城市规划专家，1980年代曾参与美国纽约市的重新规划，现任联合国城市倡议委员会主席。

赛奈特博士解释，现在的建筑物是固定的，结构固定，目的单一，而现在需要的是更灵活的建筑，既能满足短期需求，比如保持较大的社交距离，又能适应未来经济变化的要求，而这意味着办公楼可能需要变成零售商场，甚至住宅公寓。

这次肺炎疫情给他的最大启示是城市应该成为社交场所。

他说，这不仅因为自己想念往常在市区的酒吧喝啤酒的时光，还因为他目睹了在用于帮助人们交流沟通时技术可以发挥更好的作用。

尽管追踪应用程序的效果有好有坏，对这种技术的评价也褒贬不一，但有一类应用程序在防疫隔离期间迅速普及，那就是社区化的邻里互助软件：提醒居民收垃圾的时间，提供信息使得社区内生病的人可以得到及时帮助，等等。赛奈特教授称这将开启一个"对陌生人负责的邻居"时代。

数据很愚笨

赛奈特博士认为，传感器适合用来收集城市活动数据，而人们随身携带的智能手机功能更强大，社交应用软件的使用也越来越普遍。

他解释说，确实可以用监视摄像镜头来代替街头巡逻的警察，但传感器不可能告诉你为什么人们聚集在那里，也不知道找什么。

城市公共场所的数据收集传感器和监控设备早就有争议，批评者认为追踪、监控和数据收集很容易侵犯个人隐私、民权和自由。

纽卡斯尔的詹姆斯教授说，实际上数据很笨；它可以告诉你市中心有多少行人在逗留，但无法告诉他们为什么今天决定这么做。

他说："智能城市必须有市民、行为学专家和社会政策制定者参与，绝不只关乎数据和科技。"