历经十余年深耕探索，我国智慧城市建设已然步入提质转型的关键窗口期。随着人工智能技术迎来爆发式迭代演进，城市治理、规划建设与运维运行的底层逻辑正发生颠覆性、深层次变革。立足人工智能引领的社会生产方式革新，探索“AI+城市数智赋能”全新发展模式，已然成为住房城乡建设领域转型升级、提质增效的核心研究课题与实践方向。
一、重新认知：人工智能驱动的社会生产方式深层变革
当前，人工智能已然成为全球科技革新与产业升级的核心赛道，业界关于其是否属于第四次工业革命的探讨从未停歇。从技术本质与人类社会演进的底层逻辑来看，人工智能并非单纯的新一轮工业革命，而是继农业革命、工业革命之后，重塑人类社会形态的第三次重大历史性变革，标志着人类正式从工业文明时代迈向信息文明、步入智能社会初级发展阶段。
二、范式重构：AI+城市数智赋能的核心发展方向
城市是集规划建设、运行保障、公共服务、社会治理、产业发展于一体的复杂巨系统。在人工智能技术全域渗透、深度赋能的背景下，未来十至十五年，智慧城市将完成全方位迭代，演进为具备全域感知、深度认知、智能决策、自主生长能力的有机生命体。城市全域数据的整合汇聚，将持续催生智能涌现效应，彻底颠覆传统智慧城市建设模式，形成全新的数智赋能发展范式。实现这一战略目标，需聚焦四大核心能力建设，夯实技术底座与应用根基。
（一）全域综合感知：精准掌控城市全维度运行态势
全域综合感知是城市智能化、数智化发展的基础前提。其核心建设逻辑，是推动城市感知能力从粗粒度、细粒度向微粒度进阶，全方位捕捉城市实时运行状态、动态变化规律与未来演化趋势，构建城市治理的全域“上帝视角”。通过布局多维度、多模态、全覆盖的智能感知设备与标准化数据采集体系，全面覆盖城市空间形态、基础设施、人口动态、经济运行、交通流转、生态环境等核心要素，精准捕捉城市细微动态变化，为后续城市认知、智能决策、系统迭代提供全面、实时、精准的基础数据支撑。
（二）深度认知：搭建专属化城市基础智能模型
深度认知是实现城市高阶智能的核心核心环节，关键在于搭建适配城市发展特征、贴合城市运行逻辑的专属城市智能体与城市基础模型，该模型与通用大语言模型、视觉模型、代码大模型存在本质差异。城市作为人口高度集聚、经济社会活动密集、空间要素错综复杂的核心载体，涵盖建筑运维、人群流动、物流运输、产业迭代、公共服务等多元场景，其数据具备时空联动、动态流转、多主体关联、一致性对齐等专属特征，无法通过通用AI模型实现精准适配，必须针对性研发定制化城市认知模型。当前，国际领域已启动城市基础模型的探索与实践，而我国拥有多个千万级人口超大城市，应用场景丰富多元、数据资源体量庞大，在城市基础模型研发、落地、迭代领域具备得天独厚的优势，有望形成全球引领态势。通过全域数据持续汇聚、模型算法不断迭代优化，城市深度认知能力将持续升级，成为城市数智赋能的核心动力引擎。
（三）高效决策：构建人机共生的协同决策机制
决策是城市治理与常态化运行的核心关键环节。当前，我国城市决策体系存在链条冗长、主体多元、层级复杂、业务交叉等问题，部分城市规划、治理决策工作周期长达半年至一年，需投入大量人力物力，难以适配城市动态化、精细化、高效化的运行发展需求。人工智能时代下，城市决策体系转型升级的核心突破口，是构建业务逻辑贯通、人工精准参与、机器智能赋能的人机共生协同机制。AI的核心价值并非替代城市治理管理者，而是通过技术赋能补齐人工决策短板，大幅提升决策效率、精准度与科学性，实现人机协同、优势互补、能力倍增。未来需以智能体为核心，搭建全域城市智能决策系统，整合多源模型算力与数据能力，实现城市规划、建设、管理、服务全流程智能化辅助支撑。从宏观层面的城市战略规划、产业布局调整，到微观层面的社区便民服务、市政设施智能调度，人工智能可快速完成海量数据分析、多套方案生成、精准效果评估，推动城市治理从传统的经验驱动模式，全面转向数据赋能、智能驱动的现代化模式，显著提升城市综合治理效能。
（四）持续演进：打造自主迭代的城市智能生命体
城市智能体系并非一次性建设、静态运行的固化系统，而是可动态迭代、持续升级、自我完善的有机生命体。城市AI智能体可与物理城市、经济社会场景实时交互、动态适配，自主完成方案生成、效果评估、反馈纠错、迭代优化的全闭环升级，持续积累城市运行知识、优化治理服务能力，推动城市系统全方位提质升级。这种自主演进模式，可确保城市智能体系始终适配城市发展节奏、贴合民生服务需求，赋予城市自我修复、自我优化、自我创新的可持续发展能力，为城市长效高质量发展提供核心保障。
三、实践路径：筑牢城市数智赋能高质量发展支撑
推动“AI+城市数智赋能”全新范式落地见效，需坚持立足当下、着眼长远的发展思路，夯实底层数据与技术底座，突破核心关键技术，持续迭代应用场景，推动智慧城市从传统信息化建设，全面迈向高阶智能化发展新阶段。
（一）搭建城市数据本体底座，激活数据核心价值
数据底座是城市智能涌现、数智赋能落地的核心前提。当前，部分城市数字化建设存在投入产出失衡、数据壁垒突出、海量数据沉睡闲置等问题，但打通数据流通链路、规范数据标准体系、提升数据质量、实现数据活化赋能，是智慧城市建设不可或缺的基础工作。需彻底打破部门壁垒、条块分割，建立统一规范的数据标准与全域共享机制，推动政务数据、社会数据、物联感知数据深度融合、互联互通；搭建专业化数据活化服务平台，盘活沉睡数据资源，实现数据可查询、可调用、可分析、可赋能，最大化释放数据价值；健全数据安全与隐私保护体系，构建安全可信、规范有序的数据流通环境，为城市智能迭代、精准赋能提供高质量、全维度的数据供给。北京航空航天大学研发的数据活化服务平台，精准契合当前城市数据治理核心需求，通过激活闲置数据、打通数据链路、释放数据价值，为城市数智化赋能提供了成熟可复制的实践范例。
（二）打造城市智能操作系统，培育多元智能体生态
未来城市智能化发展的核心载体，是全域城市级智能操作系统，可承载数万乃至数千万个细分领域智能体，全面覆盖交通出行、能源运维、住建管理、政务服务、民生保障、商业发展等各类城市场景。各类细分智能体协同运转、互联互通、互补赋能，构建形成城市智能发展的能力中枢，为城市精细化治理、高品质公共服务、高质量产业发展提供全方位、全链条赋能。北京航空航天大学依托时空位置大模型技术，已在城市画像智能推理、商业精准选址、区域发展分析、多智能体协同运作等场景实现落地应用，充分验证了该技术路径的科学性与可行性，为城市智能操作系统建设提供了实践支撑。
（三）坚持场景驱动引领，推动动态迭代演进
智慧城市的自主生长、持续升级，核心在于构建常态化智能涌现机制，保持与物理城市、经济社会、民生需求的实时交互、动态适配。需坚持真实场景牵引、实际需求导向，以具体应用场景落地带动技术迭代、能力升级，持续催生城市治理、服务、产业的新需求、新业态、新模式。这一发展路径与行业共识高度契合，即通过夯实技术底座、聚焦核心场景，以场景落地实效驱动技术持续优化、应用持续创新，推动智慧城市建设循序渐进、提质增效。
（四）深化政产学研融合，构建协同创新体系
“AI+城市”的范式跃迁，并非单一技术升级、单一领域优化，而是城市发展体系的系统性重构、全链条创新。需构建政府引导、产业主导、高校支撑、科研赋能的深度协同机制，整合各方技术资源、场景资源、人才资源与产业优势，精准明确阶段性发展目标，集中力量突破核心关键技术，持续落地标杆应用场景，逐步完善行业标准规范，全方位推动智慧城市系统级重构与持续性迭代升级，最终建成创新、宜居、美丽、韧性、文明、智慧的现代化人民城市。
迈入AI赋能新时代，我国智慧城市建设彻底告别传统信息化建设模式，全面迈入数智赋能、全域升级的全新发展范式。人工智能不再是单纯的技术辅助工具，而是重塑城市运行逻辑、革新城市治理模式、升级城市发展形态的核心驱动力。未来，需持续夯实城市数据底座、搭建城市核心智能模型、构建人机共生决策体系、培育自主进化智能体，推动城市发展实现三大核心转变：从被动响应式治理向主动预判式感知转变、从经验化决策向智能化精准治理转变、从静态化建设向动态化生长升级转变。持续深化技术创新与场景实践，以数智力量全方位赋能城市高质量发展，让智慧城市真正惠及民生、赋能产业、支撑社会全面进步。
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