这份由阿鲁普（Arup）发布的《未来城市人工智能 05：自然》2026 年报告，是其 AI for Future Cities 系列第五期，聚焦 AI 赋能城市自然领域的应用、机遇、挑战与实践方向，核心探讨了 AI 如何重塑城市与自然的关系，以及如何负责任地运用 AI 实现人与自然的和谐共生，同时给出了针对性实践建议。以下是核心内容总结：

研究背景与核心问题

城市化加速、气候危机与生物多样性衰退的双重压力，叠加生成式 AI 等技术的快速发展，让 AI 成为整合、监测、规划城市自然的重要工具，能优化基于自然的解决方案（NbS）、分析生态干预效果等，但也引发了伦理、准确性、责任归属、数据偏见等问题，报告围绕 “如何让 AI 成为城市自然的平等伙伴” 展开研究，同时借助未来三角模型，梳理了推动 AI 在自然领域应用的动力（气候与生物多样性需求、城市扩张、数据收集需求等）、阻碍因素（数据碎片化、知识壁垒）和未来愿景（城市与自然共生、打造繁荣的城市生态环境）。

AI 赋能城市自然的核心价值与应用方向

AI 并非替代自然，而是重新构想人、自然与技术的关系，其核心价值体现在多方面：优化 NbS 部署，精准选址生态干预措施；高保真绘制和监测绿色空间，识别生物多样性热点；突破数据孤岛，促进跨部门协作；实时监测生态状况，助力预测性生态维护；量化自然资产价值，为生态投资提供论证；增强社区与自然的互动，推动公民科学参与。同时报告预判了 AI 在该领域的发展趋势，包括增强亲生物设计、聚焦公平性的生态干预、AI 助力净零目标、实现城市与物种协同规划、让人类与自然 “对话”（如智能传感器收集生态数据）等。

2035 年的城市愿景

报告构想 2035 年 AI 将深度重塑城市自然格局，实现 AI 基因编辑助力物种保护、仿生结构设计融合自然特性、碳封存的 AI 精准建模、城市与物种的协同监测、本土知识与 AI 的结合应用、公民科学参与生态数据收集等全新现实，让自然成为城市韧性和发展的核心支柱。

专家核心见解

一是数据质量是 AI 应用的根本，“垃圾进，垃圾出”，政府需解锁闲置的生态研究数据，开放高质量数据集；二是 AI 能深化对自然环境的理解，通过传感器和计算机视觉实时监测生物多样性，引入时间要素分析气候变化的影响，实现主动式生态管理；三是 AI 需从 “静态评估” 转向 “持续智能监测”，将城市自然视为动态系统，实现生态问题的早期检测和干预；四是 AI 能突破单一场地的边界，整合跨区域生态数据，助力城市层面的生物多样性战略规划，弥合学科间的认知分裂；五是解决自然危机需跨组织、跨技术合作，如 Ai4Nature 联盟的成立，推动 AI 负责任、透明地应用于自然恢复。

实际案例实践

阿鲁普已将 AI 落地于城市自然治理项目：开发 AI 工具UHeat，整合卫星影像、气候数据等分析城市热岛效应，识别高温区域和降温干预措施，为 9 个国际城市制定降温规划；与欧洲复兴开发银行合作，运用 AI 土地利用分析工具地形为阿尔巴尼亚地拉那市打造 “轨道森林” 项目，测绘土地用途、评估森林方案效益，实现自然保护与经济发展融合，缓解城市热岛、生物多样性不足等问题。

关键挑战与风险

AI 应用仍面临诸多挑战：数据碎片化、知识产权限制导致高质量数据获取困难；历史数据存在偏见和盲点，可能影响模型准确性，甚至降低生物多样性、形成单一作物种植；城市自然被静态管理，生态数据收集耗时且分散；跨部门协作机制缺失，治理结构碎片化；AI 的环境足迹、非预期后果也需警惕，且 AI 并非万能药，其输出依赖嵌入的数据和数值。

十大实践建议

为指导从业者合理运用 AI 设计和管理城市自然，报告提出针对性建议：保持生态专业知识储备，批判性分析 AI 输出；培养 AI 核心技能，理解模型与数据原理；将 AI 视为众多工具之一，避免过度依赖；改革数据规则，打破数据孤岛，推动负责任的数据共享；持续更新数据，适配自然和气候的动态变化；加强跨部门合作，借助 AI 协调生态治理目标；提前规划自然干预措施的效果测量方式；通过持续监控实现生态解决方案的自适应管理；定制 AI 模型，适配不同地理区域的气候、文化和生物群落；构建自然价值的证据体系和叙事工具，争取公众和政策支持。

研究结论

自然是城市健康、福祉和韧性的基础，而非奢侈品，AI 为城市自然治理提供了全新工具，但需以谦卑和谨慎的态度应用。其核心机遇并非对自然的自动化，而是通过结合人类专业能力与 AI 的持续洞察，实现对城市自然更智能的管理，让自然成为城市发展的核心要素，而非单纯的美学或合规要求。唯有负责任地应用 AI，结合跨领域合作和高质量数据支撑，才能实现城市与自然的长期共生繁荣，为子孙后代保留健康的城市生态环境。