AI CITY绝非是一句口号，而是城市进化的现在进行时，一种可行的演进路径，即以AI等新技术为核心驱动，统筹推进算力基础设施建设，统一构建共性能力平台，深化数据、知识、高质量数据集、人才等要素供给，最终推动AI与城市现代化、产业现代化的深度融合。

　　不久前结束的第八届数字中国建设峰会上，华为云副总裁黄瑾在主题演讲中为这些问题给出了答案：智慧城市的演进过程，经历了

　　智慧城市的进化同样可以分为不同阶段，虽然不像自动驾驶那般层级清晰，却也存在着鲜明的分水岭：在大模型技术出现前，智慧城市是数据智能驱动的，主要体现在数据的挖掘和分析；而当

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　　一座城市的生机和活力，不仅需要物理意义上的基建，还需要强大的云网端协同，通过大带宽、低时延的网络，让云上强大的计算和

　　能力赋能智能终端，将为城市中每一台终端通过云网端协同带来更大的智能和创新可能，实现城市全场景智能。

　　在东数西算的国家战略下，华为云在内的云厂商已经在解决算力的高效集约供应问题，在贵安、乌兰察布、芜湖等地建设了大型

　　知识为中心的数据底座，包括对数据湖的数据进行语义识别知识抽取、将高质量数据集提供给大模型训练和微调、构建城市级的知识图谱等等。

　　落地过程中踩过的坑，某个模型可能擅长通用问答，却在行业知识准确性、专业性或多模态理解上存在短板，项目推进到一定阶段，就会遭遇能力瓶颈，出现

　　对于场景和需求更加复杂的城市大模型而言，需要聚合基础和行业模型多元组合，比如

　　力、盘古大模型在政务、气象、制造、矿山、铁路、交通、具身智能等行业持续深耕的优势等行业的优势。

　　借用华为云副总裁黄瑾的说法：首先要有根技术，根深才能叶茂，然后要吸引企业融入城市

　　应用创新赋能、全球生态能力共享、全球优秀企业生态融入、人才培养赋能等举措帮助城市建设百花齐放的

　　等新技术为核心驱动，统筹推进算力基础设施建设，统一构建共性能力平台，深化数据、知识、高质量数据集、人才等要素供给，最终推动

　　。过去办理行政事务，常常要跑多个部门的窗口，动辄几个礼拜的时间；现在只需要一个电话、一次点击，即使是线上无法办理的业务，不少城市已经将

　　再比如无数人诟病的交通拥堵问题。越来越多城市将云计算引入到了交通治理，对道路车流进行实时监测，通过调整十字路口红绿灯长短、延长等候车辆较多方向的绿灯时间等，在很大程度上降低了城市的拥堵指数。

　　传统的高炉冶炼是个黑箱操作，因为炉内有上千度高温，无法直接检测到炉内情况，严重依赖外部设备探测和老师傅的经验。但在炼钢过程中，每

　　元的成本消耗。湖南湘钢基于盘古大模型的分层预测架构，实现了多维时滞系统预测精度，能够精准命中铁水温度预测，生成特种金融原料配比建议，每年节省了

　　在降本增效的基础上实现了提质升级，不仅提升了城市运行的效率，还在决策人性化、服务个性化、产业智能化等方面向前迈了一大步。

　　多个业务场景全生命周期的精细管理；东阳光在华为云上部署了药物分子大模型，将传统药物

　　传统智慧城市的探索，有着典型的极差扩散效应，往往是从资源密集、技术领先的一线城市开始的，再逐步延伸到三四线城市。但在

　　年的城市安全治理历史数据以及多项政策要求，具备风险隐患预测、多维事件耦合分析、实时监测预警、事件智能分拨、事后总结等强大能力，进而打造出 “强监测、精预测、早预警、快处置” 的城市安全监测系统，实现了城市生命线安全管理从“以治为主”向“以防为主”转变，从常规的“被动应对”向“主动监管”转变。

　　克拉玛依已经在全市108个社区搭建了数字人交互大屏，为全市群众提供“问、查、办”数字人社工服务，实现了社区居民不出社区完成“政策问答、数据查询、事项办理”，不仅普及了AI在生活中的应用，也给社区居民带来了新鲜感、体验感和科技感。

　　技术上的平权，一定程度上抹平了城市间的代差，也让越来越多人将注意力集中到了华为云的

　　个模型资产，涵盖算力及云服务运营、模型运营、数据运营、应用创新及生态运营的

　　模型、应用生态以及安全保障体系、工程化能力、运营管理在内的一整套服务。

　　在大模型掀起的新一轮产业革命中，城市的竞争力将不再局限于土地、资本等传统要素，而是取决于数据、算法、算力的协同效率。谁能率先实现数据高效流动、算法持续进化、算力弹性支撑，谁就能在新一轮城市竞争中脱颖而出。