原文標題：Building a People-First, AI-Powered City: What 215 Municipalities Reveal About AI and Public Value
Dell Technologies 於 11 月 2 日發布城市人工智慧成熟度研究摘要，引用由 ThoughtLab 執行、Dell Technologies 與 NVIDIA 贊助的全球基準調查。研究涵蓋 215 座城市、525 名地方政府高階官員的問卷，並分析已公布的城市 AI 計畫及專家訪談。研究發現，受調城市平均 AI 成熟度為 100 分制中的 50 分，顯示不少地方政府仍停留在試驗專案與跨部門正式部署之間。
研究將城市分為四類：起步者占 19%，平均 26 分；實施者占 34%，平均 41 分；加速者占 29%，平均 58 分；領先者占 18%，平均 76 分。依報告所述，領先城市的 AI 專案平均投資報酬率為 99%，回收時間 38 個月；其他城市的平均值則為 42% 與 49 個月。這些數據是調查所整理的群組結果，不能視為導入 AI 後每座城市都能達到的保證。
城市政府面臨的主要阻礙包括：84% 擔心長期或意外成本、81% 難以證明投資報酬、82% 缺乏專門人才、76% 受資料孤島與重疊舊系統限制。公共信任同樣是關鍵，69% 指出民眾接受度為障礙，在歐洲樣本中升至 77%；78% 擔心過度監控與隱私流失。Dell 強調應將透明度、人工監督及社區參與納入設計，而非在部署後才補強。
在治理方面，報告稱領先城市中有 100% 將資安納入 AI 生命週期、95% 強調敏感居民資料的主權控制。官方文章舉出阿姆斯特丹與赫爾辛基公布演算法登錄資料、Seattle 對生成式 AI 對外內容要求人工審查，以及紐約市支持社區 AI 素養教育的做法，說明不同政府如何處理透明度與民眾參與。
實際應用案例包括美國檀香山的 CivCheck 建築審查系統，使審查週期縮短 58%，申請人平均節省 40.5 天；韓國首爾試行協助緊急通報的 AI 語音助理，由人員負責派遣；盧安達 Kigali 的交通管理案例稱通勤時間最多降低 30%；土耳其 Konya 的公用事業緊急維修派工則報告車輛碳排降低 15%。這些是不同城市的個別案例，未必具有相同的統計方法與可複製性。
研究建議政府依序盤點基礎能力、建立可衡量的公共成果、明確權責、選擇高價值情境、提早處理隱私、與社區共同設計、建構跨部門基礎設施、培訓公務人員並持續揭露成效。Dell 在文章中同時介紹其與 NVIDIA 的資料儲存、加速運算、邊緣 AI 及混合雲方案，讀者應注意研究由相關供應商贊助，將統計結果與產品宣傳分開判讀。
發生了什麼事
Dell 引用 ThoughtLab 對 215 座城市的研究，揭露 AI 成熟度分布、投資報酬差異、部署阻礙及多個公共服務案例，並提出政府導入的九步驟方向。
為什麼重要
研究顯示城市 AI 成效與治理、資料整合及人才能力密切相關；其價值在於跨城市比較，而非保證某項設備投資就能帶來固定報酬。
影響哪些人
地方政府 CIO、公共服務採購與資安團隊、城市資料治理人員、公共政策研究者，以及提供運算、儲存和 AI 解決方案的業者均可參考。
已確認與未確認
已確認研究樣本、分組與文章所述百分比；但原文未完整公開抽樣誤差、各案例可比性及所有原始資料。報告受 Dell 與 NVIDIA 贊助，成果不可當作普遍因果證明。
