AI+系統動力學：Systemaster 智慧城市模型的建構心法

如何掌握全貌，發掘癥結，預見未來，洞燭機先？

一堂新竹市政府首長們的 AI 課….

近日，我們很榮幸應邀前往新竹市政府有關「AI智慧城市」論壇演講，並為市府首長們進行授課。

其中，論壇演講以及課堂上，我們特別展示運用 Systemaster 結合 [AI+系統思考] 應用於智慧城市治理與策略藍圖規劃的範例。由於現場時間不是太多，因此特別整理其中的要點，進行補充說明。

Systemaster 揭秘：從城市脈動到治理藍圖——新竹市智慧城市模型的建構心法

任何複雜的挑戰，無論是城市治理或企業轉型，其背後都隱藏著一個由因果關係交織而成的系統。如何將這個看不見的系統「可視化」，從而找到最有效的施力點。新竹市的智慧城市模型，便是此方法的經典應用。

運用 Systemaster.pro 建模過程，可以拆解為以下五個核心步驟：

第一步：定義動態性問題 (Problem Articulation)

以往傳統的系統動力學建模，需要定義出非常完整的因素與變數，只有非常資深或訓練有素的高手才有能力建模。

但 Systemaster 不需要從羅列所有變數開始，而是可以非常直覺地從一個核心的「動態性問題」開始，任何人都可以輕易建模！

例如，對新竹市而言，我們可以提出問題：「一個以高科技產業為核心的城市，如何在持續成長的同時，維持甚至提升市民的幸福感與生活品質？」

這個問題定義了模型的焦點與邊界，確保我們分析的是一個隨時間變化的動態行為，而非靜態快照。Systemaster 便會立即完成 CLD 因果循環圖的模型：

第二步：辨識關鍵變數 (Identifying Key Variables)

圍繞著核心問題，Systemaster 會自動找出影響系統行為的關鍵變數。在新竹模型中，我們提煉出了如「市民幸福感」、「產業研發能量」、「財政穩健度」、「城市基礎設施品質」與「交通壅塞程度」等核心要素。這些不僅是數據指標，更是系統中能量與壓力的「儲存槽」。

第三步：繪製因果迴路圖 (Causal Loop Diagram, CLD)

這是將系統「思維可視化」的關鍵。我們將變數用因果鏈連結起來，並找出其中的「回饋迴路」（Feedback Loops），也就是系統自我影響的機制。

• 增強迴路 (Reinforcing Loop, R)： 系統的「引擎」。例如 R1 幸福城市成長引擎，它描述了財政投入如何創造幸福感，進而吸引人才與投資，最終又回饋到財政的良性循環。

• 調節迴路 (Balancing Loop, B)： 系統的「穩定器」。例如 B1 智慧交通調節，它描繪了當交通壅塞（成長的副作用）降低幸福感時，系統會如何啟動科技應用來緩解問題，使系統回歸平衡。

透過繪製 CLD，我們能清晰地看到新竹市成功的關鍵，在於同時擁有強大的「成長引擎」（R1, R2）與有效的「調節機制」（B1, B2）。

第四步：建立存量流量圖 (Stock and Flow Diagram, SFD)

如果說 CLD 是系統的「藍圖」，那麼 SFD 就是能讓藍圖「動起來」的模擬引擎。

我們將關鍵變數定義為「存量」（Stocks，可隨時間累積的量，如基礎設施品質），並建立影響其增減的「流量」（Flows，改變存量的速率，如建設預算投入）。

這一步將質化的因果關係轉化為可量化的數學模型，讓我們能進行電腦模擬，預測不同政策介入下，系統長期的行為趨勢。

第五步：識別與評估槓桿點 (Identifying Leverage Points)

系統動力學模型最大的價值，在於找到「牽一髮而動全身」的槓桿點。我們分析模型結構，尋找那些能以最小投入、引發最大系統性改變的介入點。在新竹模型中，我們發現：

1. 「深化科技應用導入」：它位於 R2 迴路的核心，是將產業能量轉化為治理效能的「變速箱」，加速它就能放大整個創新飛輪。

2. 「建立跨局處數據整合平台」：它能同時提升 B1 與 B2 調節迴路的「反應速度」，讓城市的穩定器更敏銳、更有效。

3. 「將跨域治理合作實體化」：這是從更高層次改變系統結構的介入，它擴大了調節迴路的作用邊界，從根本上解決了單一城市無法處理的問題。

總結來說，Systemaster 快速建模方法，是一個從「定義問題」到「洞察結構」，再到「模擬驗證」與「策略聚焦」的完整流程。

不僅僅是畫出關係圖，更是為決策者打造一個能夠看見未來、測試政策、並找到根本解的「策略模擬實驗室」。這套方法論可讓智慧城市的治理不再是單點的科技導入，而是一場精心設計、驅動整個城市系統正向演化的工程。

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【補充說明】

• Systemaster 是本實驗室尚未對外正式發表的秘密武器，雖然是 [業餘時間] 的作品但卻是 [非常專業] 的系統動力學工具，專門應用於 [AI+系統動力學] 的快速建模。可應用於社會科學、工程、心理學、經濟學、財經分析…等等，以質性研究為基礎，發展量化與模擬預測模型，非常適合有發表論文需求或數據分析研究的朋友。

• 由於上次的北捷事件，我們開始對外開放小規模測試，目前已有不少朋友註冊試用。但因 “SYSTEMASTER2025” 優惠碼（贈送100點）即將到期，敬請把握最後期間。註冊用戶以 [個人推薦碼] 推薦朋友註冊並充值，可再獲贈 200 點。

• 由於 Systemaster 功能非常強大，應用範圍非常廣泛，我們將於 2026/1/1 早上 10:00-11:30 進行一場免費線上直播，以此新竹市政府的智慧城市規劃為例說明。對於 AI 結合 System Dynamics 系統動力學進行相關深度研究有興趣的朋友，歡迎註冊報名，取得直播連結：