2025年6月21日，国家信息中心、华为云计算技术有限公司在华为开发者大会（HDC2025）“共建智能世界云底座，共启AI CITY新未来”主题论坛上联合发布了《AI CITY发展研究报告——“人工智能+”时代的智慧城市发展范式创新》，为智慧城市发展提供创新性解决方案与系统性落地参考。80多位政府、产业界及专家学者代表出席论坛。
国家信息中心信息化和产业发展部主任单志广出席会议并做题为《AI CITY：从数据驱动到模型智能——大模型时代智慧城市的发展范式创新》的主旨演讲，对报告进行了深入解读。华为云中国区泛政府拓展部部长徐卫星，国家信息中心信息化和产业发展部、智慧城市发展研究中心相关同志出席本次活动。
报告紧扣国家关于人工智能与智慧城市发展的战略部署，在业界创新性地率先提出“AI CITY”的发展理念，系统性地构建了AI CITY的概念模型、架构体系、推进路径等内容，全面阐释了“1234MNX”参考框架和技术体系、资源体系、运营体系、应用体系、保障体系等5体系，建议了推动AI CITY落地的“自主创新、统筹集约、开放兼容”三大原则，分享了AI CITY的相关实践探索案例，旨在以AI + CITY的创新范式培育新质生产力。
报告提出，“人工智能+”已经成为新时期经济社会发展的战略指引，我国智慧城市建设已进入全域数智化转型新阶段，AI CITY将助力“数字中国”向“数智中国”跃升，是推进中国式现代化建设中城市高质量发展的必由之路。
单志广在演讲时提到：
“智慧地球”愿景强调通过物联网、云计算、大数据和人工智能等技术实现更加透彻的感知、更广泛的互联互通和更深入的智能化。近期人工智能技术的跨越式发展为实现更加深入的智能化提供了质变的可能，推进智慧城市实现底层逻辑变迁和发展模式升维。
AI CITY是AI原生的智慧城市，人工智能已超越传统技术工具与基础设施范畴，成为AI CITY的核心生产力，始终贯穿城市技术架构、应用场景、产业发展，推动各类AI应用在AI原生架构上自然生长。
AI CITY是下一代智慧城市的发展模式升维。大模型深刻改变了数字化发展的底层逻辑，通过“大模型+知识库”改造信息化系统，利用大模型的涌现能力、知识存储方式以及跨领域推理能力，基于智慧城市领域的高质量数据，训练城市大模型，最终能够打造自感知、自适应、自决策、自控制、自组织、自学习的城市智能体。理想的AI CITY具备“更多维、更全面的知识体系，更集中、更便捷的交互入口，更强大、更精准的执行能力”。
以下是报告的精彩摘录。
深圳大学智慧城市研究院院长、教授 郭仁忠院士作序
全球人工智能技术正以迅猛之势持续革新，在研发、应用及产业生态等层面呈现出多元且强劲的发展景象，并以前所未有的速度融入社会、经济和全球治理的方方面面，成为驱动商业价值、重塑科研范式乃至影响人类未来的核心力量。
城市是AI技术创新融合应用的综合性载体，通过AI技术为城市赋能，是主动适应经济社会发展，顺应城市发展趋势，探索城市创新治理手段的重要举措和可行路径。根据斯坦福大学《2025年人工智能指数报告》，越来越多的研究证实了AI对生产力的积极影响，在特定任务上AI已经能与人类专业知识相匹配，同时具有更高的效率。根据Gartner的预测，到2028年，AI技术将自动化至少15%的日常决策，大幅提升企业生产力，降低运营成本。通过AI技术与城市数字孪生场景结合，以时空为“索引”对多源异构数据进行时空化治理和融合，并借助知识工程和AI算法进行智能分析、挖掘知识和辅助决策，可以很好地解决地理规律的复杂性、地理信息表达的多样性以及地理数据的不完备性等关键问题。
以“模型+知识”智能驱动的AI CITY不是简单地在城市叠加技术元素，而是以AI为核心，融合联接、计算、云、区块链等新一代信息技术，构建从感知智能到认知智能的全新技术体系，直接通过由AI驱动的、具备对话能力的、多模态的智能体界面与之互动，打造数据驱动、具有深度学习能力的城市级一体化智能协同体系，将推动城市走向更高效、更可持续、更有温度的新时代。
人工智能技术将重塑城市发展模式，带领人类进入智慧城市新阶段。报告提出“AI CITY”是AI原生的智慧城市，代表了智慧城市的内核升级、建设路线升维、底层逻辑演进，提出的“1234MNX”参考架构具有可落地性，值得学界和业界借鉴参考。相信亦希望通过“AI CITY”的探索实践，汇聚产业链各环节、各方的力量，通过感知、决策、执行等形成全面智能合力，构建具有竞争力的AI CITY生态体系。
AI CITY 概念内涵
2008年，IBM提出“智慧地球”愿景，强调通过物联网、大数据和人工智能等技术实现更透彻的感知、更广泛的互联互通和更深入的智能化。十余年来，随着技术发展和场景应用，城市已实现感知规模化、互联泛在化。近期人工智能技术的跨越式发展为实现更加深入的智能化提供了质变的可能，推进智慧城市的底层逻辑变迁、发展模式升维。
下一代智慧城市的底层逻辑变迁：“AI CITY”是AI原生的智慧城市。人工智能已超越传统技术工具与基础设施范畴，成为AI CITY的核心生产力，始终贯穿城市技术架构、应用场景、产业发展，推动各类AI应用在AI原生架构上自然生长。
下一代智慧城市的发展模式升维：通过“大模型+知识库”改造信息化系统，利用大模型的涌现能力、知识存储方式以及跨领域推理能力，基于多个智慧场景生产出的高质量数据，训练人工智能模型，最终打造自感知、自适应、自决策、自控制、自组织、自学习的城市智能体。
从传统智慧城市向AI CITY转型的主要表现：
1、传统智慧城市的数据融合、系统对接模式将发生根本改变，被AI CITY的知识融合、模型驱动模式替代。
当前智慧城市“一网通办”“一网统管”“一网协同”的实现方式和实际效能也将发生质的蝶变。
2、传统智慧城市的应用为分立式，多个服务入口并存。AI CITY中统一的大模型底座、统一的知识库可重构
交互方式，支撑多个分立式应用集成为一个应用、一个交互入口。
3、传统智慧城市通过汇聚、融合、应用数据，在特定领域执行单一任务。AI CITY全量汇聚来自各领域的知
识，由知识直接面向复杂应用，实现多场景、通用化复杂决策指挥。
大模型最大的影响是将改变数字化发展的底层逻辑，形成基于大模型底层逻辑的下一代信息系统。
大模型不仅是技术工具，更是新一代知识表示的操作系统，将重构信息化系统的交互方式。
AI CITY 关键特征
理想状态的AI CITY具备以下三方面关键特征：
- 更多维、更全面的知识体系：分散、独立的数据库被全量汇聚的高质量知识体系替代，无需通过繁琐冗长的系统对接工作，即可调用所需数据获取信息。
- 更集中、更便捷的交互入口：多个分立式应用的服务入口被人机交互的入口级平台取代（如AI Agent），用户可通过自然语言下达指令，无需依赖清晰明确、专业化的提示词（prompt）就能很好发挥作用。
- 更强大、更精准的执行能力：对于复杂问题的理解、拆分、规划、预测能力显著提升，无需过多人为干预，即可迅速提供专业精准的解决方案。
AI CITY“1234MNX”参考框架
AI CITY“1234MNX”参考框架：
以人工智能最新技术为核心驱动，建设1个智能云底座，打造AI安全、AI运维2个保障体系，建设数据平台、AI模型平台、AI原生应用平台3套AI工程平台构成的大模型中心，汇聚M类数据资源与N类模型资源，提供算力、模型、数据、产业生态4类运营，支持X个创新应用。
大模型的突破和生成式人工智能的发展推动人工智能加速迈入全面应用时代，城市中的AI场景创新将围绕数字经济、数字政府、数字社会的不同层面展开。
数字经济，赋能产业转型升级。人工智能可以推动生产方式、商业模式全面变革，为产业转型升级提供强大动力。利用人工智能技术，推动传统产业智能化改造和数字化转型，提高生产效率、降低生产成本，推动产业向高端化、智能化、绿色化发展。在新兴产业领域，人工智能催生出自动驾驶、低空经济等新产业新模式，创造新的经济增长点。
数字政府，赋能政务效能提升。人工智能技术的快速发展为政务服务效能的跃迁提供了有效工具，其先进的技术理念正倒逼政府施政理念的重塑，推进政府思维模式、体制机制和服务方式的变革。人工智能与数字政府的深度融合将催生出一种新的政务服务生态，显著提升政府科学决策和政务服务供给水平。
数字社会，赋能市民美好生活。人工智能应用场景向医疗、交通、教育、家居、养老等民生领域快速拓展和落地，推动公众生活方式和消费模式的逐步改变，为公众创造更加智能、便捷的生活和工作环境。人工智能技术通过构建公众物质需求与精神需求的双向通道，驱动生活品质的优化升级，以科技创造美好生活，让全民共享数字时代红利。
保障措施
（一）加强顶层规划引导
系统谋划AI CITY发展战略。结合城市政务服务、城市治理、公共服务的业务需求及产业基础优势，因地制宜做好AI CITY顶层设计，选择先进适用技术路线，牵引能力有序构建、价值逐步落地，避免碎片化、粗放式发展。
加速推动“AI+”应用场景落地。大力开放城市“人工智能+”应用场景，构建“政府搭台、产学研唱戏”机制，通过“揭榜挂帅”等手段以场景建设带动人工智能技术升级和产品创新，形成需求牵引供给、供给创造需求的高
水平发展格局，实现人工智能等先进数字技术对场景的赋能、叠加、倍增作用。
（二）整合资源要素供给
以有效投资增强发展动能。整合城市内相关专项资金，通过争取超长期国债、申报地方政府专项债券、申报设备更新和技术改造项目资金强化资金保障。发挥政府投资的撬动作用，加强财政与金融协同，引导民间投资。
增强创新要素供给。通过开放算力、模型、数据服务，发放算力补贴、模型补贴等实现人工智能要素服务普惠泛在，吸引政府部门、公共服务组织、企业使用，加快AI应用创新。在人工智能人才引培、人工智能初创企业扶持等方面丰富政策举措。
（三）打造持续运营模式
结合城市特色与需求打造基于政企合作、多方生态共建的AI CITY可持续运营模式，构建以“问题解决度、用户满意度”为核心的长效评价机制和持续优化机制，持续积累城市数据资产、模型资产，打造AI核心产业和示范场景应用，助力城市资源的高效配置、服务的精准响应及治理的动态优化，实现从“功能叠加”到“系统智能”的跃迁，提升城市市民体验与产业效能。
（四）构建产业发展生态
构建完善的AI技术应用和产业发展生态，通过峰会、沙龙等产业活动服务产业链上下游企业，依托产业联盟聚合AI全产业链企业，加速产业及行业上下游供需对接，催生围绕关键技术领域的产业集群。鼓励龙头企业、创新型中小企业、科研院校协同合作，加速标杆创新产品的研发和落地应用，打造独具城市特色的AI产业品牌。
创新实践：东莞市——城市人工智能大模型中心
东莞市是中国制造业的重要基地之一，近年来在算力算法领域进行了深度布局。算力设施方面，东莞市构建了覆盖全市的算力网络，为各类智能应用落地提供了强大的计算能力支撑。目前，全市已有超过一千家大数据企业和上百家机器视觉企业，初步形成“人工智能+”产业生态体系。应用场景方面，作为国家中小企业数字化转型试点城市，东莞市积极推进制造业数字化转型，华为制造业数字化转型赋能中心、思爱普（SAP）制造业数字化转型赋能中心先后落地。同时，智慧水务、智慧交通、智慧医疗、智慧教育等城市管理和服务场景，为算力算法技术的应用提供了广阔的试验场。
东莞市在人工智能领域虽然取得了一定进展，但仍面临诸多挑战。一是智能算力布局相对滞后，尚未建立普惠AI算力公共平台，导致企业算力需求外溢。二是算力算法应用场景缺乏系统性规划，存在“碎片化”“孤岛型”现象，未能形成数字化转型场景链。三是算力算法产业生态和人才雁阵建设均处于起步阶段，顶尖专家、研发团队和复合型创新人才稀缺。
针对上述问题，东莞市人工智能大模型中心规划建设全栈国产自主可控的软硬件设施，旨在面向政府和制造业企业构建行业大模型，提供普惠易用的人工智能公共服务平台，赋能东莞千行百业高质量发展。
解决方案
东莞市人工智能大模型中心通过构建国产化人工智能大模型云平台，提供包括AI开发平台、大模型服务在内的高阶服务能力，满足实际应用需求，促进东莞市科技创新发展。
（1）国产化算力云平台
构建适配AI大模型和AI训练的云底座，提供弹性云主机、裸金属、云容器引擎及云存储等服务；部署网络设
备，包括参数平面、业务样本平面、设备管理平面所需的交换节点及参数面汇聚交换机等。
云平台遵循开放性、先进性和兼容演进能力等要求，采用业界主流的OpenStack开源框架，充分融入行业生态体系，实现硬件、软件厂商解耦，最大限度保障资源池建设投资效益。采用KVM虚拟化技术，支持与其他云服务平台的平滑迁移。通过在每个业务分区部署一套虚拟化云平台，实现资源池的统一管理，并提供容器等云原生服务。
（2）AI开发平台
AI开发平台配套提供一站式AI开发与训练服务，包括数据标注、开发环境、训练平台、推理平台等能力。大模型服务配套基础大模型和对应的大模型开发套件，包括数据管理、AI原子能力、训练管理、服务管理以及相关工作流能力等。
AI开发平台聚焦全栈全场景AI解决方案，集成了高性能AI处理器、CPU处理器、AI集群节点、存储和网络资源以及先进的AI计算框架。通过提供预处理、半自动化标注工具、AI训练及模型部署能力，显著提升了AI开发速度和质量。大模型采用全栈国产自主可控的软硬结合训练体系，基于创新的算法结构，实现高效算法设计和卓越性能，具备自然语言处理、视觉、科学计算等基础能力，并提供模型开发、数据工程、应用开发等套件，助力用户快速完成行业大模型、场景大模型的构建工作。
应用成效
（1）AI+教育
东莞市东城外国语小学通过构建全方位、多维度的智慧体育生态系统，不仅助力学生每天实现不低于2小时的体育锻炼目标，还极大地提升了体育教学的质量和效率。部署前后对比显示，学生对体育活动的兴趣显著增加，平均每日体育活动时间从1.5小时提升至2.3小时。课堂管理效率提高了约30%，教师能够摆脱繁琐的数据记录工作，更加专注于个性化指导。整体来看，学生的体质健康水平得到了明显改善，体测合格率提升了15%。
（2）AI+研发
广东东阳光药业股份有限公司通过接入人工智能大模型中心，构建了一套完整的药物分子筛选与优化体系，覆盖了虚拟筛选、分子生成、ADMET预测等多个关键环节。基于GAT算法开发的PK药代动力学模型，能够精准预测药物药代动力学特征，减少动物实验次数30%至50%，并提高临床一期试验的成功率。传统药物PCC筛选周期从三年缩短至两年，节省了三分之一的时间。
（3）AI+政务服务
东莞市政务服务中心推出的“政银通”平台，通过构建企业多维数据画像体系，整合税务、用电等18类动态数
据，开发智能风控模型，将授信转化率大幅提升至68%。创业者仅需72小时即可获得50万元信用贷款，比传统征信报告方式快十倍以上。
东莞市水务局通过DeepSeek大模型的私有化部署试验，融合实时水文监测数据、气象预报信息及历史灾情数据库，建立了多源数据融合分析模型，实现了洪涝演进过程的智能模拟，有效提升了预警信息的精准度至分钟级，显著提升了水资源管理、供水调度、防洪排涝等典型场景的应用效能。
建设运营模式
采用“政企合作、政府监督、建运一体”模式，通过整合政企资源、优化服务体系，推动城市经济发展，深化
产城融合，加速产业生态构建。
（1）政府监督运营
东莞市政府在本项目中扮演着至关重要的角色，主要负责统筹规划区域算力资源及大模型建设的整体布局，并对项目执行进行指导、监督和监管。这不仅提高了项目的公信力，也确保了其公共属性得以体现。具体措施包括：
政策支持：出台税收优惠、资金补贴等一系列扶持政策，为人工智能产业的发展创造有利条件。
风险控制：建立健全的大模型中心监督体系，加强业务风险管控，确保项目可持续发展。
资源整合：协调各方资源，促进跨部门协作，形成合力推进项目建设和发展。
上述举措有助于提升项目透明度和社会认可度，同时也增强了市场信心，吸引了更多社会资本参与到相关领域中来。
（2）国企管理运营
东莞市数字经济发展集团有限公司作为本地国有企业，负责人工智能大模型中心的实际运营工作。该公司致力于高效整合政企资源和技术力量，充分发挥人工智能大模型中心作为创新载体的作用，促进科技成果转化应用，带动产业链上下游企业协同发展。其具体工作内容涵盖以下几个方面：
人员招聘与培训：从企业赋能、联合创新、生态汇聚、品牌打造和人才培养五个维度出发，招募并培养一支高素质的专业团队，推动国产化人工智能生态系统发展壮大。
基础设施建设：完成大模型中心实验室、办公场所及展厅建设，搭建先进的软硬件平台，为研发活动提供坚实保障。
服务提供：向社会各界提供训练算力资源和大模型平台服务，满足不同用户需求。
商业模式设计：基于市场需求分析，设计切实可行且具有竞争力的商业模式，确保项目的经济效益和社会效益双赢。
成本管控：负责日常运营过程中产生的人力、水、电、物业、带宽等基础运营费用的管理和控制，力求实现成本最小化与效率最大化。
通过上述措施，东莞市数字经济发展集团有限公司不仅能够有效推动本地人工智能产业的发展，还能增强企业在国内外市场的竞争力。
（3）技术公司辅助运营
为进一步提升项目的整体技术水平和服务能力，引入专业的技术公司辅助运营成为重要环节。技术公司主要提供以下技术支持：
企业算力及模型调研：深入了解各类型企业对计算能力和算法模型的具体需求，为其量身定制解决方案。
算力及模型适配迁移支持：帮助企业在不同的硬件环境或软件框架之间实现平滑过渡，减少迁移过程中的障碍。
行业模型开发及场景化模型开发：根据行业特性和应用场景，开发相应的智能模型，助力企业转型升级。
联合创新与人才培养：协助运营公司开展技术研发，同时注重人才的培养与发展，建立长期稳定的合作关系。
借助外部技术公司的专业优势，可以弥补自身短板，快速提升服务水平，更好地服务于广大客户群体。
（4）产城融合与生态构建
东莞市人工智能大模型中心的建立不仅是为了提升城市的智能化水平，更是为了带动整个城市的经济发展和社会进步。通过推进产城融合，实现产业发展与城市建设协同共进；通过构建开放共享的人工智能生态系统，吸引更多的企业和人才聚集，形成良性循环。
在实际应用中，在智慧城市管理方面，利用AI技术优化交通流量、提升能源使用效率；在工业制造领域，帮助企业实现自动化生产流程改造，提高产品质量和生产效率；在教育医疗行业，借助AI提供个性化、精准化的服务。
东莞市人工智能大模型中心采用多方协作的创新建设运营模式，不仅推动了当地经济社会发展，也为其他地区提供了宝贵的经验借鉴。
来源：国家信息中心
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