来源：中政建研城市更新院

在中国城市的肌理中，上世纪80至90年代集中建造的第一批住宅楼群，如同年轮般记录着改革开放初期千万家庭的安居梦。四十年风雨过后，这些建筑逐渐褪色为“城市褶皱”——斑驳的外墙、老化的管线、滞后的公共设施与当代生活需求形成尖锐矛盾。据住房和城乡建设部统计，全国2000年底前建成的老旧小区约22万个，涉及居民近亿人。改造工程不仅关乎民生福祉，更是城市可持续发展的一场大考。当人工巡查、经验决策的传统模式难以应对如此庞大的系统工程时，AI技术的介入正在为城市更新提供新的解题思路。

老旧社区改造的复杂性远超想象。一栋楼里可能同时存在结构安全隐患、排水管网渗漏、适老化设施缺失等多重问题，而每个社区的需求优先级又因人口结构、空间形态、历史记忆的差异而千差万别。过去，改造工程常陷入“政府投入巨大，居民却不买账”的困境。例如，某北方城市曾耗资为老旧小区统一安装智能门禁，但因老年居民更习惯传统钥匙，设备使用率不足三成；南方某社区改造时因部门协调不足，导致路面反复开挖。这类问题暴露了传统模式中数据割裂、需求误判的短板。

AI的介入，正在为城市更新装上“透视眼”。以北京劲松社区为例，这一老旧小区改造的标杆项目，通过整合卫星影像、地质勘探和物联网数据，精准识别出外墙脱落严重、结构老化的楼栋，并优先加固。类似的技术也在上海部分社区试点，地下管网中部署的传感器实时监测漏水和燃气风险，AI模型通过历史数据预测故障高发区域，提前介入维修。在广州，海珠区通过数据分析优化资金分配，将原计划用于景观升级的部分预算转向危房加固，使改造效率显著提升。这种多维度扫描让资源得以精准投放，避免“面子工程”与“民生刚需”的错位。

技术的力量不止于发现问题，更在于理解需求。在杭州拱墅区，城市管理者整合12345热线、社区论坛等民生数据，利用自然语言处理技术（NLP）分析居民诉求的关键词，发现加装电梯、停车位扩容等高频需求。结合人口普查数据，系统为老年人口占比超30%的小区自动推荐适老化改造模块，如加宽楼道、增设扶手等。这种“数据配餐”模式已在多地试点，重庆九龙坡区某社区通过精准响应需求，改造支持率大幅提升。当算法与市井烟火相遇，政策善意方能真正落地。

在生态维度，AI正在重新定义“绿色改造”。北京市建筑设计研究院尝试使用生成式AI模拟建筑外立面的隔热性能，为部分小区筛选出高反射率涂料，夏季室内温度平均降低2-3℃。苏州工业园区的拆建工地引入智能分拣系统，通过视觉识别将混凝土、金属等废弃物分类转化，资源回收率超85%。上海杨浦区某改造后的小区部署AI能源管理系统，根据住户习惯动态调节公共照明，能耗降低近30%。这些探索表明，城市更新与“双碳”目标能够协同推进。

技术赋能的同时，人文关怀不可缺位。在南京秦淮河畔的历史街区，改造团队采用3D扫描技术复原传统砖雕纹样，既保护了建筑风貌，又将工期缩短数月；深圳南头古城更新中，算法在商业规划中刻意保留修鞋铺、菜摊等“非标空间”，延续市井温度。这些实践提醒我们：AI不是推倒重建的推土机，而是传承记忆的织补针——唯有在科技与人文的平衡中，城市更新才能实现“留人留魂”。

当前，中国城市更新的AI实践仍在深化。武汉江汉路步行街构建“数字孪生”平台，模拟商铺组合对街区活力的影响；成都玉林社区的智慧物业系统通过实时数据调度垃圾清运车辆。这些探索不仅是技术的迭代，更是对“更新”的重新认知——它不仅是物理空间的重构，更是社会关系、文化认同与治理能力的系统升级。当AI帮助我们在庞杂的城市肌理中找准症结、开准药方，那些承载着集体记忆的老社区，终将在智能时代焕发新生。