有了城市 AI 云、模型服务、数据服务和智能体平台在内的 AI CITY 数智底座，每一个城市都能因地制宜地 " 长出 " 善政、惠民、兴业的新业态。
撰文｜张贺飞
编辑｜沈菲菲
" 城市从来不是钢筋、水泥、道路的叠加，而是一个不断感知、流动、协同和生长的生命体。"
这是我们在华为云 INSPIRE 创想者大会上的直观感受。
几年前，智慧城市相关的讨论还集中在政务上云、一网通办、城市大脑、数据中台等议题上。在 " 先进公共云产业峰会 " 现场，被提及最多的是大模型、AI 原生、硅基黑土地和城市超级智能体。
正如华为公司董事、华为云 CEO 周跃峰在演讲中提到的："AI 技术迅速迭代、模型参数规模激增，公共云凭借集约化的建设优势，高度契合当前规模化高效发展趋势。公共云并非单一的公有云形态，而是涵盖企业联盟共享、政府专属等多样化模式，是中小企业与科研机构获取先进算力的最佳基础设施。"
放在智慧城市的语境里，AI CITY 不是凭空长出来的，需要一片能持续供给智能的 " 硅基黑土地 "，让算力、数据、模型、应用、安全像 " 水和电 " 一样成为城市的公共能力。
华为云提出了问题，并给出了答案。
- 01 -
城市正在向"超级智能体"演进
回顾智慧城市的演变历程，可以归纳为三个词：连接、汇聚、可视化。
在信息化阶段，解决的是业务上线问题，大量政务流程、公共服务、部门系统从线下搬到了线上。
在数字化阶段，解决的是数据汇聚和协同问题，分散在不同部门、不同系统里的数据逐步被打通。
在智能化早期，开始通过算法和模型进行态势感知、辅助决策，比如 " 城市大脑 " 可以让管理者实时了解城市的交通拥堵、环境变化、应急风险、公共服务等事件的情况。
智慧城市的演变远未到终局：可以 " 看见问题 "，却未必能够自动理解问题；可以展示状态，却未必能够主动拆解任务；可以辅助决策，却未必能够协同系统完成执行。
2026 年注定是智慧城市的历史转折点。
大模型让 AI 具备了理解和生成能力，Agent 进一步让 AI 具备了任务执行能力，不只能回答问题，还能够理解意图、规划路径、调用工具、访问数据、协同系统，自主完成一系列复杂任务。
现阶段的智慧城市，需要人发现问题、人判断原因、人分派任务、人跟进结果；大模型和 Agent 使能下的 AI CITY，则是人给出目标，智能体自主分析、决策和执行。
直接的例子就是克拉玛依的城市超级智能体。
时间回到 2012 年，华为全球首个政务云在克拉玛依落地，这座工业城市由此开启了数智化征程，用 13 年的时间完成了数字化、数智化到数治化的三级跨越，并通过 " 城市超级智能体 " 的感知与交互、认知与决策、自主与演进等全栈能力，从 " 看见问题 " 升级到了 " 解决问题 "。
比如政务应用的开发，传统模式从立项到交付需 2 至 3 个月，而依托华为云码道（CodeArts）代码智能体和全栈政务云服务，开发周期只需半个月，目前克拉玛依已落地多个成熟政务智能体，大幅度的提升城市综合运营效率，在民生服务、经济发展、生态构建三大领域交出了亮眼答卷。
再比如智能体的部署，生态伙伴可通过 A2A 协议无缝接入，在克拉玛依长出了开放生长的智能体新生态。
和 " 城市大脑 " 做个对比：一个应急事件发生后，城市大脑只能把数据呈现出来，而城市超级智能体可以进一步理解事件性质、关联历史数据、判断涉及部门、拆解执行任务、调度相关智能体，并把处置结果沉淀下来，供下一次出现类似场景时复用。
不少城市还在被技术框架不统一、数据孤岛严重、算力算法协同难、场景落地适配差等难题困扰时，为何以 " 戈壁油城 " 著称的克拉玛依，交出了一份看得见的数治化答卷？
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构建城市级"AI操作系统"
答案并不难解释，克拉玛依是第一个落地 "AI CITY 2.0" 的城市。
在 Token 经济学的定义中，最重要的就是 " 如何高效生产 token"。对于一座城市而言，千行百业智能化转型的前提，是怎么更低成本、更高效率联接 AI、使用 AI、运营 AI。
华为云 INSPIRE 创想者大会上，正式提出了 Agentic Infra 新范式：" 高效 Token 工厂 + 持续学习 + 通智一体化调度 + 安全自治 "。同时发布了 AICS 灵衢智算集群、AMS Agentic 记忆存储解决方案、CCE VolcanoNext 通智一体化调度引擎、安全自治的 Agent 运行环境 AgentSphere 等系列 Agentic Infra 新品，帮助行业打造软硬芯协同的 " 硅基黑土地 "。
其中在智慧城市领域，Agentic Infra 新范式深度影响了城市 AI 云服务的建设。
华为公有云总裁胡玉海的回答是：华为云以 "AI CITY" 为核心理念，联合生态伙伴一起，构建了从 AI 基础设施到智能体应用的全栈解决方案能力，发布了 1+2+3+N 的 AI CITY 参考架构，助力城市实现 " 善政、惠民、兴业 " 的全面跃升。
"1"是一套AI基础设施。
AI 对城市的赋能已经从传统的政务服务快速延伸到公共服务领域，胡玉海特别提到了一云两域的部署模式，即统筹政务域与公共域资源池，确保城市级资源的统一调度与高效协同。
"2"是两个AI创新引擎。
模型即服务，降低了模型调用、适配和持续迭代的门槛；数据即服务，让分散在不同部门、不同系统、不同层级的数据，经过治理后成为可调用、可训练、可服务的城市资产。
"3"是三大AI使能平台。
面向企业级和政务级智能体开发与运行的 AgentArts，让应用开发从人工编码走向 AI 辅助和自动化闭环的 CodeArts，以及让城市数据从沉淀资源变成可治理、可调用、可决策资产的 DataArts，帮助各个部门快速落地面向细分场景的智能体应用。
"N"是N个AI智能场景。
华为云联合生态伙伴沉淀了 "N 个开箱即用 " 的最佳实践，包括面向政务、民生、产业等领域的专家能力，可复制的流程、工具和模板，让城市无需从零开始探索，可以在政务服务、城市治理、民生服务、产业发展等场景中快速复制、快速部署、快速见效。
以及覆盖全栈的主动防御体系，包括按岗授权、识破恶意任务、拦住破坏行为、Agent 恶意行为全链路监测等等，实现了被动 " 拔线止损 " 到主动 " 预防可控 " 的转变，保障智能体应用安全可靠运行。
打一个比方的话，"1+2+3+N" 的 AI CITY 2.0 参考架构，就像是一个城市级的 "AI 操作系统 "，在底层上解决了算力、数据、场景等阻碍 AI 落地的一连串问题，让每一个城市都能基于自身禀赋建设 AI CITY，为产业升级、民生改善、城市治理持续注入新动能。
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善政、惠民、兴业的时代样本
一座城市的兴衰，关键在于能否提升治理效率、服务能力和产业活力。
AI CITY 和传统智慧城市最大的区别在于：不是围绕单个系统做功能升级，不是将 AI 作为外挂工具，而是将 AI 基础设施、数据服务、模型能力、智能体平台和场景实践组织起来，让 AI 真正进入了城市运行的主流程，转化成了实实在在的新质生产力。
前面提到的克拉玛依的并非孤例，越来越多城市正基于 AI CITY 2.0 参考架构进行多样化探索。
在广东深圳，AI已经成为惠民的最佳注脚。
深圳龙岗区以 " 市民云 " 的成功实践为基础，全面升级数字惠民服务，为每个家庭提供 4T 专属数字生活空间，逐步落地 " 私人医生 "" 伴学助手 "" 办事助手 " 等个性化 AI 应用，助力龙岗实现从 " 数字赋能生活 " 向 " 数字即生活 " 的跃迁，最终确保 480 万居民能够平等、从容、有获得感地踏入数字新世界。
在政务应用上，深小 i 政务 AI 助手，通过梳理企业开办等 6 个高频领域超 200 万字的知识图谱，创新 " 通专结合 " 多智能体协同弹性调度技术，实现政务问题应答率 97.7%，问答精准率 94.3%，成为 " 高效、靠谱 " 的政务智能客服。
在湖北武汉，AI正在改变每个市民的生活。
早在 2021 年，武汉就联合华为在打造了全国第一朵 " 城市云 "，为千行百业提供了智能化转型的 " 黑土地 "。
以智慧医保为例，通过构建市级影像数据共享中心，" 武汉云 " 实现了影像数据的云端汇聚与跨机构共享，极大优化了患者的就医体验。截止到 2026 年 4 月初，通过全市影像数据调阅与互认，武汉医保影像云每年可帮助市民节约检查费用预计 12 亿元。
在江苏无锡，AI的探索开始深入产业核心。
当澎湃的 AI 算力触手可及，AI CITY 不只是 AI 应用的承载者，还可以是产业智能化的 " 孵化器 "。
在制造业重镇，无锡聚焦 " 工业具身智能 " 这一潜力赛道，打造 " 数据与场景之城 "，率先提出 " 数据光谱理论 "，系统开展真机、仿真与类人数据三类 " 数据原油 " 的规模化采集，覆盖超 300 个工业场景。
依托华为 Cloudrobo 平台自建数据管线，完成从 " 原油开采 " 到 " 精炼加工 " 的全流程模型基建。同时创新城市合伙人机制，推动数据确权、资产化与资本闭环，跑通 " 数据引产、场景育产、金融催产 " 的无锡范式，为中国工业具身智能筑牢数字底座。
从克拉玛依的 " 善政 "，到深圳龙岗和武汉的 " 惠民 "，再到无锡的 " 兴业 "，AI CITY 验证了一条清晰的路径：城市智能化绝非只是建设几个系统、上线几个 AI 应用，而是以 AI 基础设施为底座，以智能体为抓手，把 AI 能力嵌入城市治理、公共服务和产业发展的关键流程。
把视角再放大一些，华为云的 AI CITY 2.0 参考架构塑造了一套适合大多数城市的智能化转型方法论：先建设统一的城市 AI 基础设施，通过创新引擎和使能平台降低创新门槛，让 AI 能力深入政务、民生和产业场景，同时用安全治理保障智能体的规模化、可持续运行。
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写在最后
十年前的数字化进程，让城市运行被看见、被记录、被管理；十年后的智能化浪潮，让城市进一步拥有了理解、协同和执行能力。
克拉玛依、深圳、武汉、无锡等城市已经证明：有了城市 AI 云、模型服务、数据服务和智能体平台在内的 AI CITY 数智底座，每一个城市都能因地制宜地 " 长出 " 善政、惠民、兴业的新业态。
AI CITY 2.0 参考架构绝不是某个城市的样板实践，而是一套适用于全球城市数智化转型的通用范式。
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