AI CITY 2.0：讓城市從“看見問題”走向“解決問題”

“城市從來不是鋼筋、水泥、道路的疊加，而是一個不斷感知、流動、協同和生長的生命體。”

這是我們在華為云INSPIRE創想者大會上的直觀感受。

幾年前，智慧城市相關的討論還集中在政務上云、一網通辦、城市大腦、數據中臺等議題上。在“先進公共云產業峰會”現場，被提及最多的是大模型、AI原生、硅基黑土地和城市超級智能體。

正如華為公司董事、華為云CEO周躍峰在演講中提到的：“AI技術迅速迭代、模型參數規模激增，公共云憑借集約化的建設優勢，高度契合當前規模化高效發展趨勢。公共云并非單一的公有云形態，而是涵蓋企業聯盟共享、政府專屬等多樣化模式，是中小企業與科研機構獲取先進算力的最佳基礎設施。”

放在智慧城市的語境里，AI CITY不是憑空長出來的，需要一片能持續供給智能的“硅基黑土地”，讓算力、數據、模型、應用、安全像“水和電”一樣成為城市的公共能力。

華為云提出了問題，并給出了答案。

01 城市正在向“超級智能體”演進

回顧智慧城市的演變歷程，可以歸納為三個詞：連接、匯聚、可視化。

在信息化階段，解決的是業務上線問題，大量政務流程、公共服務、部門系統從線下搬到了線上。

在數字化階段，解決的是數據匯聚和協同問題，分散在不同部門、不同系統里的數據逐步被打通。

在智能化早期，開始通過算法和模型進行態勢感知、輔助決策，比如“城市大腦”可以讓管理者實時了解城市的交通擁堵、環境變化、應急風險、公共服務等事件的情況。

智慧城市的演變遠未到終局：可以“看見問題”，卻未必能夠自動理解問題；可以展示狀態，卻未必能夠主動拆解任務；可以輔助決策，卻未必能夠協同系統完成執行。

2026年注定是智慧城市的歷史轉折點。

大模型讓AI具備了理解和生成能力，Agent進一步讓AI具備了任務執行能力，不只能回答問題，還能夠理解意圖、規劃路徑、調用工具、訪問數據、協同系統，自主完成一系列復雜任務。

現階段的智慧城市，需要人發現問題、人判斷原因、人分派任務、人跟進結果；大模型和Agent使能下的AI CITY，則是人給出目標，智能體自主分析、決策和執行。

直接的例子就是克拉瑪依的城市超級智能體。

時間回到2012年，華為全球首個政務云在克拉瑪依落地，這座工業城市由此開啟了數智化征程，用13年的時間完成了數字化、數智化到數治化的三級跨越，并通過“城市超級智能體”的感知與交互、認知與決策、自主與演進等全棧能力，從“看見問題”升級到了“解決問題”。

比如政務應用的開發，傳統模式從立項到交付需2至3個月，而依托華為云碼道（CodeArts）代碼智能體和全棧政務云服務，開發周期只需半個月，目前克拉瑪依已落地多個成熟政務智能體，大幅度的提升城市綜合運營效率，在民生服務、經濟發展、生態構建三大領域交出了亮眼答卷。

再比如智能體的部署，生態伙伴可通過A2A協議無縫接入，在克拉瑪依長出了開放生長的智能體新生態。

和“城市大腦”做個對比：一個應急事件發生后，城市大腦只能把數據呈現出來，而城市超級智能體可以進一步理解事件性質、關聯歷史數據、判斷涉及部門、拆解執行任務、調度相關智能體，并把處置結果沉淀下來，供下一次出現類似場景時復用。

不少城市還在被技術框架不統一、數據孤島嚴重、算力算法協同難、場景落地適配差等難題困擾時，為何以“戈壁油城”著稱的克拉瑪依，交出了一份看得見的數治化答卷？

02 構建城市級“AI操作系統”

答案并不難解釋，克拉瑪依是第一個落地“AI CITY 2.0”的城市。

在Token經濟學的定義中，最重要的就是“如何高效生產token”。對于一座城市而言，千行百業智能化轉型的前提，是怎么更低成本、更高效率聯接AI、使用AI、運營AI。

華為云INSPIRE創想者大會上，正式提出了Agentic Infra新范式：“高效Token工廠+持續學習+通智一體化調度+安全自治”。同時發布了AICS靈衢智算集群、AMS Agentic記憶存儲解決方案、CCE VolcanoNext通智一體化調度引擎、安全自治的Agent運行環境AgentSphere等系列Agentic Infra新品，幫助行業打造軟硬芯協同的“硅基黑土地”。

其中在智慧城市領域，Agentic Infra新范式深度影響了城市AI云服務的建設。

華為公有云總裁胡玉海的回答是：華為云以“AI CITY”為核心理念，聯合生態伙伴一起，構建了從AI基礎設施到智能體應用的全棧解決方案能力，發布了1+2+3+N的AI CITY參考架構，助力城市實現“善政、惠民、興業”的全面躍升。

“1”是一套AI基礎設施。

AI對城市的賦能已經從傳統的政務服務快速延伸到公共服務領域，胡玉海特別提到了一云兩域的部署模式，即統籌政務域與公共域資源池，確保城市級資源的統一調度與高效協同。

“2”是兩個AI創新引擎。

模型即服務，降低了模型調用、適配和持續迭代的門檻；數據即服務，讓分散在不同部門、不同系統、不同層級的數據，經過治理后成為可調用、可訓練、可服務的城市資產。

“3”是三大AI使能平臺。

面向企業級和政務級智能體開發與運行的AgentArts，讓應用開發從人工編碼走向AI輔助和自動化閉環的CodeArts，以及讓城市數據從沉淀資源變成可治理、可調用、可決策資產的DataArts，幫助各個部門快速落地面向細分場景的智能體應用。

“N”是N個AI智能場景。

華為云聯合生態伙伴沉淀了“N個開箱即用”的最佳實踐，包括面向政務、民生、產業等領域的專家能力，可復制的流程、工具和模板，讓城市無需從零開始探索，可以在政務服務、城市治理、民生服務、產業發展等場景中快速復制、快速部署、快速見效。

以及覆蓋全棧的主動防御體系，包括按崗授權、識破惡意任務、攔住破壞行為、Agent惡意行為全鏈路監測等等，實現了被動“拔線止損”到主動“預防可控”的轉變，保障智能體應用安全可靠運行。

打一個比方的話，“1+2+3+N”的AI CITY 2.0參考架構，就像是一個城市級的“AI操作系統”，在底層上解決了算力、數據、場景等阻礙AI落地的一連串問題，讓每一個城市都能基于自身稟賦建設AI CITY，為產業升級、民生改善、城市治理持續注入新動能。

03 善政、惠民、興業的時代樣本

一座城市的興衰，關鍵在于能否提升治理效率、服務能力和產業活力。

AI CITY和傳統智慧城市最大的區別在于：不是圍繞單個系統做功能升級，不是將AI作為外掛工具，而是將AI基礎設施、數據服務、模型能力、智能體平臺和場景實踐組織起來，讓AI真正進入了城市運行的主流程，轉化成了實實在在的新質生產力。

前面提到的克拉瑪依的并非孤例，越來越多城市正基于AI CITY 2.0參考架構進行多樣化探索。

在廣東深圳，AI已經成為惠民的最佳注腳。

深圳龍崗區以“市民云”的成功實踐為基礎，全面升級數字惠民服務，為每個家庭提供4T專屬數字生活空間，逐步落地“私人醫生”“伴學助手”“辦事助手”等個性化AI應用，助力龍崗實現從“數字賦能生活”向“數字即生活”的躍遷，最終確保480萬居民能夠平等、從容、有獲得感地踏入數字新世界。

在政務應用上，深小 i 政務 AI 助手，通過梳理企業開辦等6個高頻領域超200萬字的知識圖譜，創新“通專結合”多智能體協同彈性調度技術，實現政務問題應答率97.7%，問答精準率94.3%，成為“高效、靠譜”的政務智能客服。

在湖北武漢，AI正在改變每個市民的生活。

早在2021年，武漢就聯合華為在打造了全國第一朵“城市云”，為千行百業提供了智能化轉型的“黑土地”。

以智慧醫保為例，通過構建市級影像數據共享中心，“武漢云”實現了影像數據的云端匯聚與跨機構共享，極大優化了患者的就醫體驗。截止到2026年4月初，通過全市影像數據調閱與互認，武漢醫保影像云每年可幫助市民節約檢查費用預計12億元。

在江蘇無錫，AI的探索開始深入產業核心。

當澎湃的AI算力觸手可及，AI CITY不只是AI應用的承載者，還可以是產業智能化的“孵化器”。

在制造業重鎮，無錫聚焦“工業具身智能”這一潛力賽道，打造“數據與場景之城”，率先提出“數據光譜理論”，系統開展真機、仿真與類人數據三類“數據原油”的規模化采集，覆蓋超300個工業場景。

依托華為Cloudrobo平臺自建數據管線，完成從“原油開采”到“精煉加工”的全流程模型基建。同時創新城市合伙人機制，推動數據確權、資產化與資本閉環，跑通“數據引產、場景育產、金融催產”的無錫范式，為中國工業具身智能筑牢數字底座。

從克拉瑪依的“善政”，到深圳龍崗和武漢的“惠民”，再到無錫的“興業”，AI CITY驗證了一條清晰的路徑：城市智能化絕非只是建設幾個系統、上線幾個AI應用，而是以AI基礎設施為底座，以智能體為抓手，把AI能力嵌入城市治理、公共服務和產業發展的關鍵流程。

把視角再放大一些，華為云的AI CITY 2.0參考架構塑造了一套適合大多數城市的智能化轉型方法論：先建設統一的城市AI基礎設施，通過創新引擎和使能平臺降低創新門檻，讓AI能力深入政務、民生和產業場景，同時用安全治理保障智能體的規模化、可持續運行。

04 寫在最后

十年前的數字化進程，讓城市運行被看見、被記錄、被管理；十年后的智能化浪潮，讓城市進一步擁有了理解、協同和執行能力。

克拉瑪依、深圳、武漢、無錫等城市已經證明：有了城市AI云、模型服務、數據服務和智能體平臺在內的AI CITY數智底座，每一個城市都能因地制宜地“長出”善政、惠民、興業的新業態。

AI CITY 2.0參考架構絕不是某個城市的樣板實踐，而是一套適用于全球城市數智化轉型的通用范式。