AI CITY 城市智能体前瞻研究报告(2025)(附下载)

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【摘要】
《AI CITY 城市智能体前瞻研究报告（2025）》由国家数据发展研究院与华为技术有限公司联合编制，聚焦城市数智化转型。报告先梳理宏观、行业、技术三大趋势，指出全球城市向数智化迈进，AI CITY 成目标形态；接着前瞻技术架构，阐述 AI CITY “三层二支撑” 体系及智能中枢、基础设施等关键部分；然后给出场景应用、数据治理等四类实施路径；还展示了河南鹤壁、武汉、深圳福田等多地在城市治理、政务服务等领域的实践案例；最后展望未来，强调 AI 将推动城市实现高质量发展、高品质生活等目标，需多方协同推进城市全域数字化转型。

【目录】
一、发展趋势..1

（一） 宏观趋势：城市数字化转型成为全球数智化变革核心赛道.4

（二） 行业趋势：“四维着力”绘就城市全域数字化转型新图景.8

（三） 技术趋势：新一代 AI 成为城市数字化转型的关键力量10

二、技术前瞻.13

（一） 整体架构：城市架构向 AI CITY 城市智能体升级..14

（二） 技术架构：AI CITY 城市智能体包含“三层二支撑” .17

（三） 应用架构：向超级助理调度各领域智能体演进.19

（四） 智能中枢：数据+AI 成为城市关键共性基础能力 ..25

（五） 基础设施：智能融合成为数字基础设施的关键特征35

（六） 保障体系：一体化安全防护和长效运营成为趋势..48

三、实施路径.55

（一） 场景应用：驱动各类城市服务智能高效.57

（二） 数据治理：驱动大城市走向精细化治理.58

（三） 共性能力：驱动超大城市生态更加繁荣.58

（四） 基础设施：驱动中小城市夯实数字底座.59

（五） 以评促建：合理审慎选择建设实施路径.60

四、案例实践.61

（一） 城市领域智能体：助力形成城市数字化治理新范式63

（二） 产业赋能智能体：牵引城市数字经济新“蝶变”..78

（三） 城市智能中枢：成为城市数字化转型的关键能力底座.87

五、发展展望.94

【核心页面】








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【重要内容】

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二、技术前瞻

（一）整体架构：城市架构向 AI CITY 城市智能体升级

AI CITY 是对城市架构的全新升级，通过“城市领域智能体”、“城市智能中枢”、“城市智能联接”、“城市智能交互”的垂直贯通，形成“自我感知-智能推演-精准执行-持续进化”的城市智能体，为城市全域数字化转型提供操作系统级支撑，为城市智慧化演进注入创新活力。



图 2-1 AI CITY 城市智能体总体构想

智体 ·城市领域智能体：城市超级助理成为崭新的架构入口，通过后端集成的事件自动抓取、业务逻辑推理、关联分析、跨系统反馈等能力，自动生成工作流，像一个私人智能助理一样完成人的指令；N 个领域智能体则是众多的“领域专家”，在各自领域内智能自主运行，在超级助理的调度下共同完成复杂任务，实现跨域融合。

智脑 ·城市智能中枢：城市超级助理和城市领域智能体的运行，需要强大的平台能力支撑。城市智能中枢将依托云网基础设施、人工智能算力资源， 实现对大模型、数据空间和智能体开发平台等的支持，有序汇聚城市各类数据，联接物理空间与数字空间，构建多层次、多类型数字孪生体， 成为城市全域数字化转型的数智引擎。

智联 ·城市智能联接：城市业务智慧化升级及新技术、新业态发展，对城市网络联接提出新的需求，包括业务连续性、毫秒级响应、安全智能接入等。构建城市智能联接要遵循业务驱动、统筹规划、统一架构原则，重点考虑“网算智”协同，从而实现城市泛在联接、立体智能。

智感 ·城市智能交互：AI 及数字技术爆发带来原有城市感知终端的升级，以及无人机、机器狗、具身智能机器人、智能汽车等新型“终端”的爆发式增长，形成“单向采集、采执分离、采执一体”三类智能交互模式，并通过城市感知网络体系覆盖贯通，带来人类智能交互体验的极大提升。

AI CITY 城市智能体总体架构基于“智体”、“智脑”、“智联”、“智感”四层能力协同，共同描绘未来智慧城市演进发展的目标形态，旨在构建三大核心价值：

  在治理维度，形成“监测-推演-处置”的闭环管理链条。

  在经济维度，构建数据要素驱动的产业创新生态。

  在安全维度，实现外源性防御向内生安全防护演进。

AI  与数据技术驱动下的城市全域数字化转型，正驱动智慧城市经历一场由表及里的深刻变革。这种变革的本质在于“AI”作为核心引擎的深度赋能与“数据”作为新生产要素的全面激活，彻底重塑了城市的运行逻辑。

在政府服务领域：数据贯通打破了部门壁垒（如打通户籍、社保、工商数据） ，AI 驱动的智能审批（如材料自动核验、机器人流程自动化（RPA））与个性化主动服务（基于用户信息精准推送政策、预判需求） 正取代传统的窗口办理和被动响应，实现“ 一网通办”向“无感智办”跃升。

在城市治理领域：海量实时数据（来自泛在感知终端如摄像头、传感器、车载设备）结合 AI 预测模型（如交通流预测、公共安全风险预警、基础设施健康诊断），推动治理模式从“事后处置”转向“事前预警、事中干预”。

在数据服务领域：数据价值从内部管理记录升级为城市级战略资产。通过统一的数据中枢进行汇聚、治理、融合， 并借助 AI进行深度挖掘（构建知识图谱、发现隐藏关联） ，数据得以基于数据空间开放共享，支撑跨领域创新应用和科学决策。

在民生服务、产业发展、环境可持续等更多领域： AI 驱动的个性化推荐教育、医疗资源，数据支撑的产业精准施策，基于物联网与 AI 的能源优化与碳排放监测等创新层出不穷。

正是这些由 AI 与数据驱动，发生在政务服务、城市治理、数据服务等核心领域的深刻变化（其核心特征是全域协同、实时响应、精准预测与主动服务）对城市的基础支撑架构提出了革命性要求。传统的烟囱式、割裂的信息系统已无法满足海量异构数据的实时融合贯通需求、跨部门跨层级的智能协同需求，以及 AI模型高效训练与敏捷部署的需求。

因此，构建一个以“AI CITY 城市智能体”为核心理念的新一代架构成为必然选择，其核心在于“泛在智能的城市基础设施、强大的城市智能中枢、协同联动的城市智能体应用”深度融合、协同运作。城市基础设施提供感知交互与云网存算等支撑， 城市智能中枢实现数据融通、AI 与公共能力赋能，城市智能应用实现敏捷响应与创新服务。这种架构确保了“数据”在城市中的自由流动与价值释放，支撑“AI”能力在城市治理、公共服务、产业经济等领域应用的广泛渗透与协同增效。最终构建一个具备“自感知（泛在终端）、会思考（AI 中枢）、能协同（跨域应用）、快响应（边缘+闭环）、可进化（持续学习）”能力的韧性、可持续、以人为本的“AI CITY 城市智能体”。这一演进不仅是技术的升级，更是城市治理范式、运行逻辑和价值创造方式的根本性重塑。

（二） 技术架构：AI CITY 城市智能体包含“三层二支撑”

AI CITY 城市智能体参考技术架构涵盖“应用层、中枢层和 设施层”、“安全体系和运营体系”，形成“三层二支撑”体系 架构。应用层涵盖城市超级助理、领域智能体， 赋能各领域智慧 场景迭代创新。中枢层主要实现对城市各领域智能体开发的支持、数据全生命周期管理及共性基础能力服务提供。设施层涵盖网络 基础设施、算力基础设施、存力基础设施、云基础设施以及城市 物联感知设施的数字化改造与智能化升级。安全体系提供算法、模型、数据、系统等一体化安全防护。运营体系为设施、数据、能力等关键要素提供智慧高效的运营运维服务。“三层二支撑”共同组成一个开放兼容、利旧创新、场景牵引、一体协同的底座，

支撑城市全域数字化转型实施落地。



图 2-2 AI CITY 城市智能体技术参考架构

（三） 应用架构：向超级助理调度各领域智能体演进

早期的智能应用往往是将业务功能中的某几个操作接入 AI大模型进行单点赋能，称为 Embedding 嵌入模式；之后的一些智能应用开始围绕某几个业务流程进行智能化改造，实现局部流程赋能，称为 Copilot 协作模式；当前，随着智能体时代的到来，智能应用通过智能理解用户意图，自动调用各类专家型领域智能体，将离散的数字化工具、数据要素熔炼为有机整体，可称为Agent 智能体模式。



图 2-3  城市智能应用构建范式的演进趋势

城市智能应用构建范式发生重大转变，已超越技术工具范畴，从以业务、功能为中心的业务应用转向以用户为中心的超级助理。超级助理是“意图驱动、无感协同”的新型智能应用范式，这种范式的跃迁，将重新定义城市服务。其本质是将技术复杂性隐藏在人性化交互之后，让城市的“操作系统”具备人类智慧，把“人找系统”变为“系统找人”，极大提升城市每一个个体的体验。

1.超级助理

超级助理不是传统应用的搬迁，而是高度模拟化的行业知识和高度数字化的 AI 相结合的超级智能体。超级助理可智能识别用户身份，通过意图识别与关联分析，主动理解任务背后的业务目标，自主完成“理解-分析-策划-执行”全链路过程，实现对领域智能体、数字化工具/平台/系统的自主调用。用户只需下达目标型指令，超级助理即可进行拆解任务、协调资源、动态执行策略，真正实现“您下任务我来办”的超级代理模式。



图 2-4  超级助理架构

超级助理设计原则遵循统一入口和以用户场景体验为中心两大原则。统一入口原则是指通过单一入口整合多种功能和服务，实现用户需求的一站式满足，用户无需在不同应用、标签页或系统间频繁切换，也无需记忆复杂的访问地址或导航层级。超级助理能够基于用户角色、当前任务或上下文环境， 在核心入口处智能推荐或动态呈现最相关的子功能和第三方服务，实现个性化推荐，提供一致性体验。以用户场景体验为中心原则的本质是以用户场景为设计单元，重点在于意图理解驱动服务聚合。超级助理在理解用户意图后，通过调用统一封装的技能包逐步完成用户期望的目标，从而形成闭环场景流，功能切换或数据迁移均可实现对用户无感。

两大设计原则为超级助理奠定了核心基石。统一入口不仅是功能聚合点，更是构建城市智能体的基础平台，确保服务无缝触达；而深度聚焦用户场景体验，则要求超级助理必须深刻理解意图、预判需求、融入自然交互。超级助理的发展关键是探索可落地场景，聚焦业务部门关心的问题和场景。业务部门、 IT 部门、合作伙伴多方深度协作，通过 ICT 技术和领域知识的结合，快速创造价值。

2.领域智能体

领域智能体的核心价值在于将特定领域专家经验的原本高度个体化、隐性的专业知识， 转化为结构化、可治理、可复用的公共智能资产。领域智能体深度融合领域知识、规则与最佳实践，形成具备深度认知与决策能力的专业实体。作为标准化能力模块，领域智能体可被上层超级助理或 AI 智能中枢所发现、理解、组合与调用，驱动组织效率与创新能力的指数级提升。

领域智能体促进领域业务智能化。领域智能体通过自然语言交互与深度学习，深入解析专家的“直觉”、“经验法则”和复杂决策逻辑，通过对其内在逻辑的深度挖掘与形式化表达，将其转化为结构化的知识模型与可执行的规则。无论是新成员指导、复杂问题辅助决策，还是跨团队流程协同，领域智能体都能将沉淀的最佳实践精准赋能至具体场景，实现智慧的即时共享与规模复用。借助反馈学习与记忆机制， 领域智能体还可将固化知识转化为按需触达的主动智能服务，其带来的价值影响全面而深远。

通过领域智能体将专家经验升维为公共智能基石，组织便成功锻造了驱动未来的智慧引擎。

领域智能体推动领域工具智能化。领域智能体深度掌握特定 领域的专业知识与决策逻辑，不仅能替代或辅助专家执行高精度 任务，更能突破传统工具的固有边界，具备自主规划与工具调度 能力。面对具体业务需求， 领域智能体能够主动识别所需技能组 合，智能调用并协调底层各类专业工具（如数据分析平台、仿真 软件、行业规则引擎等） ，动态构建连贯、完整的解决方案。领域智能体整合了碎片化的专业能力，实现了从“点状工具辅助”到“全局智能支持”的跨越，显著提升了业务响应的专业性、全 面性和敏捷性，为复杂场景下的高质量决策与执行提供了强大动 力。

例如，在城市治理场景中，城市治理智能体可全面整合海量历史数据与实时数据流，自动构建复杂场景下的预测模型与模拟方案，自主完成业务流程衔接，为各级城市管理者提供更为科学、精准的决策依据，辅助实现高效协同，从而推动城市治理模式由被动响应向主动预见转变，显著提升管理效能。



图 2-5  城市治理智能体示意图

在产业招商场景中，产业经济智能体采用即问即答的服务方式，即时输出数、图、表等多形态数据， 自动生成各类产业研究、赛道分析、企业评估等报告， 彻底改变传统产业分析等业务工作和用数模式，帮助主政领导、产业管理部门、工作人员迅速成为“产业专家”，高效完成产业规划、招商引资、企业培育等工作。



图 2-6  产业经济智能体示意图

领域智能体与传统行业应用不是取代的关系，而是共生的关系。在智能体的浪潮下， 传统行业应用提供原子能力，领域智能体根据用户具体的业务需求动态构建业务工作流，智能组合调用传统行业应用的原子能力，同时领域智能体也逐步沉淀传统行业应用的专业业务资产。

各领域智能体的构建，依赖城市智能中枢作为基础，需要各级政府部门及企事业单位公共数据的全面汇聚，通过各领域数据库与知识库，为领域智能体提供更全面的数据支撑与领域知识。在场景选择上，应优先聚焦急用场景，重点围绕核心领域、高频需求及基层赋能需求，逐步推进领域智能体的建设与应用。

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【经典截图】





























































【下载信息】

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【智能体付费合集下载】

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    AI CITY 城市智能体前瞻研究报告（2025）.pdf

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