2026年8月，Gartner发布了最新版的《2026年中国智慧城市和可持续发展技术成熟度曲线》（Hype Cycle for Smart City and Sustainability in China, 2026）。这份年度报告不仅是对中国智慧城市技术演进阶段的客观描绘，更首次系统性回应了“十五五”开局年顶层设计思路的转变。

中国的“十五五”规划要求向“新质生产力”转型，从要素密集型扩张，转变为创新主导型效率提升。参与构建智慧城市生态系统的首席信息官（CIO），必须采用基于场景的人工智能（AI）架构，推动到2030年实现经济和社区振兴。

Gartner研究副总裁相斌斌在接受采访时指出，今年的曲线已不再将绿色发展与数字化视为两条平行线，而是将它们融合为驱动新质生产力的同一套KPI体系。

三大战略支柱重构蓝图，顶层设计向全域数字化迈进

相斌斌强调，与往年相比，2026年的技术成熟度曲线在底层逻辑上发生了根本性变化。

它不再聚焦于零散的硬件堆砌或单点应用，而是围绕“十五五”规划的核心方向，构建了自下而上的三大战略支柱：基础层强调统一底座，运营层聚焦自主化智慧治理与韧性安全，价值层则着力于经济与绿色转型。

最引人注目的变化在于价值层的纵向扩展，低空空域管理的引入。相斌斌分析道：“这使得整个智慧城市的经济规划从二维跃升为三维立体维度。”与此同时，国家数据局明确提出到2027年在全国建成50个以上全域数字化转型城市，这标志着未来几年的智慧城市建设将从过去的部门级离散试点，全面转向跨部门、跨领域的系统性变革。

城市大模型

城市大模型是专为城市规划和治理设计的领域特定基础模型。这些模型使用卫星图像、传感器日志和行政记录的海量数据集进行训练，从而为科学决策提供“AI伙伴”功能，利用城市特定数据进行微调，可在空间推理、土地利用和应急响应方面提供专业洞察，将原始城市数据转化为可操作的治理智能。

Gartner研究副总裁相斌斌表示：“传统的‘城市大脑’通常存在语义盲区——它们虽然能够收集数据，却无法解释复杂的城市环境。城市大模型为中国复杂的市政和高风险决策（如洪涝风险建模或街区保护）提供了所需的深度分析。这些模型采用具备推理能力的AI取代僵化的算法，使领导者从单纯监测指标，转向主动模拟和预测多维度政策与基础设施变革的结果。”

城市级生成式AI平台

城市级生成式人工智能（生成式AI）平台是一个集中式智能编排层，可提供大语言模型（LLM）和多模态处理等共享能力。该层作为推理引擎，可用于协调跨单位行动，支持自定义应用开发，有助于将运营从孤立的AI计划转变为统一的模型即服务（MaaS）框架。

Gartner研究副总裁相斌斌表示：“城市级生成式AI平台消灭了信息孤岛和碎片化建设。从孤立的工具转向MaaS模型，可以防止重复支出并实现算力共享，确保标准化的数据安全和算法伦理。这些对于满足中国的严格监管要求，实现市政生态系统的本地化安全市政Al服务协同至关重要。”

6G

6G是继5G之后的下一代蜂窝技术，目前主要在ITU-R IMT-2030框架及早期3GPP相关活动中开展研究。截至2026年，6G尚未完全定义，但领先的通信服务提供商预计将在2029年前后率先实现早期商用。6G旨在实现AI原生、具备感知能力的网络，支持近万亿比特每秒的峰值数据速率、亚毫秒级时延、网络能效提升，并通过集成非地面网络，实现无处不在的覆盖。

Gartner研究副总裁刘轶表示：“6G不仅仅是速度的提升，更包括集成非地面网络/卫星连接、分布式AI、广域感知能力以及确定性超低时延等关键特性。尽管代理型AI和物理AI可以运行在现有网络上，但6G的体系结构则专为其大规模应用和高可靠性需求而设计。此外，6G也是全球地缘政治竞争的重要领域，中国、美国、欧盟、日本和韩国正激烈争夺标准制定主导权及未来数字基础设施的控制权。”

边缘 AI

边缘AI指通过使用内嵌在（消费级、工业级）非IT产品及分布式设备中的AI技术，旨在实现制造、能源、公用事业、国防和航空航天等领域的自主运行。它支持对分布式AI工作负载的本地处理，并与云环境同步。相关设备包括服务器、loT网关、机器人、自动驾驶汽车及移动设备。边缘AI主要侧重推理，同时也包括本地训练、流式分析以及群体学习或联邦学习。

Gartner研究副总裁相斌斌表示：“边缘AI将AI技术用于时延敏感、数据密集且需要本地自治（数据主权和运营控制）的应用，确保资源受限资产在具有危险性或任务关键性的环境中仍能保持安全运行与合规。通过闭环反馈执行自动化机器任务，边缘AI可以提高系统可靠性。设备端专用模型可以改善隐私保护和成本效率，为受监管应用提供高保真、实时的决策支持。”

生命线工程

生命线工程涵盖了城市运营、安全和居民福祉所需的关键城市基础设施，如能源、公用事业、水务、交通和通信。现代生命线工程集成了传感、AI驱动型风险监控、预警系统和城市数字孪生，以模拟灾害，并在整个生命周期内优化规划和维护，从而将市政管理从被动维护转变为自主的弹性维护。

Gartner研究副总裁相斌斌表示：随着一、二线城市面临基础设施老化和极端天气加剧的双重压力，传统的人工监管方式已不再可行。由于局部的公用事业违规可能会引发电力和通信电网的系统性崩溃，防止互联城市生态系统相互影响引发的连锁性故障变得至关重要。‘十五五’规划（2026-2030年）将生命线韧性提升为社会主义现代化和网络强国地位的基石。

三大核心技术演变，AI进入“领域特定”与“集约化”时代

在具体技术点的变动上，2026年成熟度曲线展现了AI技术在智慧城市场景中的深度进化。相斌斌指出，今年最大的变动集中在“技术萌芽期”，核心逻辑是将去年较为宽泛的生成式AI和AI智能体概念，精细化为更符合城市治理复杂度的专用方向。

变化一：从“数字孪生”到“城市规划仿真孪生”

过去数字孪生的核心能力是“同步”与“监测”，而现在则升级为“验证”。相斌斌解释称：“未来的孪生体不仅要给决策者提供情境，还要帮助决策者验证决策带来的影响。”这在涉及交通、环境、建设等多领域交叉决策时尤为关键，特别是未来由AI自主系统执行任务时，决策验证将成为保障城市安全的最后一道防线。

变化二：AI向“领域特定型”与“集约化平台”演进

今年的曲线新增了“城市大模型”、“城市级生成式AI平台”及“领域特定型AI智能体”。这反映了Gartner对AI落地的核心判断：通用型大模型在城市复杂环境中存在严重的语义盲区。只有深度整合卫星图像、传感器日志、地方性法规等特定数据训练的模型，才能真正服务于土地利用、应急响应等高难度治理场景。

相斌斌强调，城市管理正从被动监测指标，转向基于空间推理的主动决策。同时，为了规避各部门重复建设和预算浪费，“城市级生成式AI平台”被定位为底层的智能编排层。这个集约化的模型即服务（MaaS）框架，可以从根本上解决部门间技能缺乏、技术碎片化和AI治理难题。

变化三：生命线工程的整合与升级

新曲线将此前分散的水、电、气、管线等基础设施数字化整合为“生命线工程”。相斌斌表示，这是对国家自上而下推动城市韧性建设的回应。在极端天气和基础设施老化双重压力下，任何一个子系统的薄弱环节都可能引发系统性崩溃，因此从被动维护转向自主弹性维护已成为刚需。

直面AI算力悖论：“算电协同”成为国家级战略杠杆

随着AI大模型和智能体应用的爆发，算力需求陡增与绿色低碳目标的矛盾成为今年众多媒体关注的焦点。

相斌斌指出，过去算力和电力是解耦式发展，但未来智慧城市的KPI要求绿色与智慧化并行，这意味着“算电协同”必须成为基础设施的核心战略之一。这不仅仅是节能减排的倡议，更是重构数字经济成本结构和保障电网稳定性的核心手段。

具体实施路径上，城市需要将算力负荷进行解耦分类。时延容忍型的高性能计算任务，应优先通过“东数西算”节点转移至西部绿电丰富的省份。这不仅能大幅降低算力成本，还能利用西部丰富的风光资源，解决当地新能源消纳和调峰难题。

相斌斌向TechWeb分享了目前“算电协同”城市发展的进展：内蒙古乌兰察布、甘肃庆阳、宁夏中卫等西部城市已走在前面。它们基于丰富的绿电资源，开展了风光直连、绿电聚合和“算随电动”的调控模式试点，实现了算力需求与电力供给的动态匹配。

对于城市自身的智算中心规划，她建议前置引入风光储蓄微电网设计，并优先选择具备源网荷储试点资质的园区。通过AI算法实时结合电价和绿电发电量进行算力调度，将成为城市解决AI时代能源瓶颈的“多条腿走路”策略。

Gartner 2026年的这份成熟度曲线清晰地表明，中国智慧城市建设的下半场，将是“集约化、特定化、绿色化”的深度博弈。对于科技企业而言，机会已不在提供通用的问答机器人，而在于深耕特定领域的专家型智能体。对于城市管理者而言，算力与电力的协同治理，将成为决定未来十年城市竞争力的关键胜负手。