华为:AI CITY发展研究报告 2026

本报告由国家信息中心、华为云计算技术有限公司联合编制，围绕AI CITY（AI 原生智慧城市）展开，提出以 “城市超级智能体” 为核心的下一代智慧城市发展范式，区别于传统智慧城市简单升级补丁模式，是城市数智化的系统性重构，目标实现建设集约化、能力服务化、结果价值化、生态多样化、资产轻量化，推动城市从数字化走向数智化。

一、战略形势：AI CITY 从远景走向落地施工图

1. 政策导向

国家层面出台系列政策，围绕城市数字底座、智算公共云、领域智能体、政府采购 AI 基础服务、各行业 “人工智能 +” 应用进行部署，推动 AI 赋能城市转型；国内多地也出台地方方案，将智能体、城市大模型作为城市智能化升级的重要抓手，AI 原生城市建设具备政策基础。

2. 技术趋势

智能体：和大模型能力互补，成为新一代人机协作交互入口，轻量化端侧部署助力规模化落地，人类主导决策、智能体辅助执行是底层逻辑。
城市公共云：成为智慧城市服务核心载体，算力竞争转向全栈系统能效，实现普惠创新，降低 AI 使用门槛。
算力网：由 “东数西算” 宏观布局转向以城市为核心，依托端‑边‑云协同，同时对接全国一体化算力网络。
端侧 AI 互联：国产端侧操作系统、分布式高速智联技术，解决终端碎片化，支撑全域智能协同。

3. 现实发展需求

智能社会呈现主体多元化、空间虚实一体化、协作网络化新特征；传统智慧城市存在数据壁垒、重硬件轻运营、无形资产采购机制缺失等痛点；行业竞争从比拼硬件底座转向比拼应用实效，AI CITY 进入实效比拼阶段，核心目标从 “建成智慧城市” 转变为输出高价值城市智能服务。

二、概念模型：AI 原生的城市进化新范式

AI CITY 核心理念是打造“城市超级智能体”，以云服务为载体、AI 智能体为核心能力、RaaS 效果即服务为价值导向，整合全域软硬件资源，实现可感知、会思考、能行动、自迭代、高安全、易交互的城市运行模式，完成从数据驱动→知识驱动→城市超级智能体的跃迁。

五大建设要点：

建设集约化：统筹数字基础设施，实现算力存储动态调度，规避重复建设；
能力服务化：将算力、模型、智能体封装为标准化云服务，按需灵活调用；
结果价值化：以 RaaS 模式直接输出治理、服务结果，把技术转化为实际业务价值；
生态多样化：开放底座能力，吸引产业链各方参与场景创新；
资产轻量化：弱化重硬件投入，重点迭代算法、数据、智能体等无形资产，实现长效运营。

三、全栈智能 AI CITY 架构体系（123N 参考框架）

1 个安全可控 AI 数智底座；2 大创新引擎（DaaS 数据即服务、MaaS 模型即服务）；3 个使能平台（数据、模型、智能体一站式平台）；N 个 AI 创新应用场景。

城市公共云体系采用一云两域架构：政务域承载党政核心敏感业务，保障安全；公共服务域面向市民、企业提供普惠 AI 服务；两域统一安全策略、运营、威胁情报，实现资产、算力协同，兼顾安全与创新。部署形态涵盖公有云、行业云、专属云、边缘云多种模式。
数据体系面向 AI 重构城市数据能力，由面向业务的数据管理升级为面向 AI 的数据生产供给。包含多模态数据底座（处理文本、音视频、物联网等异构数据）、数据一站式开发治理平台（完成集成、架构、质量、资产、安全、服务全流程管控）、可信数据空间，依靠连接器、策略管控、数据胶囊，实现跨主体数据可控流通，保护数据主权与隐私安全。
模型体系构建分层协同模型：基础底座模型、通用认知交互模型、城市业务域专用模型、仿真推演决策世界模型、物理感知执行模型，通过云‑边‑端协同运行。以MaaS 模型即服务实现模型能力服务化供给；依托模型一站式训推平台打通从数据准备、开发训练、评测部署到运维迭代全链路，降低模型开发门槛。
Agent 智能体体系以智能体作为连接人、模型、数据、设备的数字化执行单元。依靠智能体一站式开发运行平台完成智能体的开发、运行、运维；通过多智能体协同，把复杂城市任务拆解，由不同专业智能体分工完成，实现跨部门业务闭环；同时建立智能体可信监管体系，利用区块链解决智能体身份、执行链路、责任界定难题。
数智专业服务体系覆盖 AI Infra、数据、模型、智能体四大板块的全流程配套服务，打通底座技术和业务场景的壁垒，保障 AI CITY 落地实施与持续迭代。
保障体系（AI 安全 + AI 运维）

AI 安全：覆盖基础设施、数据、模型、智能体多层防御，由传统集中防护转向统一安全、协同共治的内生安全模式，应对 AI 带来的失控、不确定性、跨系统信任模糊等风险；
AI 运维：推行确定性运维，包含确定性恢复、动态风险治理、作业可信、全生命周期主动运维、运维 Agent 平台，以 AI 手段解决 AI 系统的运维难题。

四、标准化、可迭代、可持续的落地路径

1. 分步推进策略

①夯实算力、数据、模型三要素，盘活存量，对接国家算力资源，统一建设底座；②打造统一智能交互入口与城市级知识库，提升用户体验与智能体能力；③利旧衔接，不推倒现有数字政府，对政务云、一网通办、一网统管等既有系统做智能化叠加升级。

2. 生态建设

坚持政府引导市场主导、场景牵引、开放共建、安全可控，以华为云 “行业 AI 梦工厂”、数字深圳联合创新中心为例，构建政产学研用资多元协同生态。

3. 运营、人才、标准、评价导向

运营模式：从资源运营升级为综合价值运营，健全多方协同运营机制，创新 Token 计量结算运营模式；
人才：面向政务人员提供分层课程、实训演练、能力评估的完整人才培养服务；
标准：探索 AI CITY 顶层、Token 调用等标准，指导各地因地制宜建设；
评价导向：分为基础能力（统筹集约、先进适用、智能原生、安全可靠）、应用实效（经济带动、效率提升、均等普惠、业务渗透、体验优化、预警预测）两大维度，拒绝重建设轻实效。

五、国内城市落地实践案例

报告列举华为联合各地打造的 7 个标杆实践，验证 AI CITY 可行性：

克拉玛依城市超级智能体：采用 “总‑业务‑委办局” 三级多智能体架构，解决跨部门民生业务协同难题，实现 “政策找人” 免申即享，治理效率显著提升，为资源型城市提供范本。
武汉超大城市治理智能体：构建 “王” 字型市区街三级城运体系，建设智感、分析、协调、指挥、AI 智能体五大中心，盘活海量视频感知资源，实现超大城市 “高效处置一件事”，在重大活动、城市风险预警实战中取得成效。
上海国地中心具身智能实训场：面向人形机器人，打通仿真训练与实景应用闭环，建设存储、算力、仿真评测一体化平台，赋能应急救援、电力等产业。
无锡 AI CITY 具身智能与产业焕新：聚焦制造业，依托 CloudRobo 平台，实现工业机器人 “自回归、自进化” 闭环，解决扁线电机插装等高难度工业操作，助力中小企业智改数转。
深圳龙岗 “龙小二” 治理智能体：属于龙岗 “龙搭子” AI 产品矩阵，具备自感知、自思考、自执行、自进化能力，联动无人机、机器狗，实现市容、防汛应急场景的自动化闭环处置，推动人海巡查向算力治理转型。
深圳市气象大模型 “智霁”：在盘古气象大模型基础上做本地化微调，分三期建设区域气象预报模型，提升台风、暴雨等极端天气预报精度，增强城市气象防灾韧性。
武汉医保影像云：采用 “1+1+N” 架构，落实国家医保影像云规范，实现医疗影像跨院安全共享，减少重复检查；同时依靠 AI 实现医保基金智能风控，推动医保监管从事后追责走向事前预警。