数智城市 | AI 赋能新型城市基础设施建设:从数字底座到智慧治理

如果说传统城市基础设施是城市的 "骨骼" 和 "血脉"，那么新型信息基础设施就是城市的 "神经系统"。它以 "感知 - 传输 - 计算 - 数据 - 应用" 五层架构为核心，为城市装上了 "千里眼"" 顺风耳 "和" 智慧大脑 "，实现了对城市运行状态的全面感知、实时分析和精准调控。

感知是智慧的起点。现代城市感知网络已经从单一的视频监控发展为 "天地空一体化" 的多源异构感知体系，实现了对城市物理空间的全方位、全时段、全要素覆盖。

在地面层面，物联网技术的成熟应用让城市基础设施拥有了 "自我感知" 能力。截至 2026 年第一季度，全国已有超过 300 个城市在燃气、供水、排水、桥梁、管廊等城市 "生命线" 上部署了智能感知终端。这些终端集成了压力传感器、流量传感器、振动传感器、倾角传感器等多种设备，能够实时监测管道泄漏、桥梁形变、路面沉降等安全隐患。以地下管网监测为例，分布式光纤传感技术可以实现每米 1 个采样点的高精度监测，温度分辨率达到 0.01℃，应变分辨率达到 1 微应变，能够在管道泄漏发生前 3-5 天发出预警，将事故消灭在萌芽状态。

在低空层面，5G-A 通感一体技术与无人机的结合正在打造 "空中哨兵" 网络。5G-A 网络的下行峰值速率达到 10Gbps，时延低至 1 毫秒，能够支持无人机 4K/8K 高清视频的实时回传和远程控制。更重要的是，5G-A 的通感一体能力将通信基站同时变成了雷达站，能够探测半径 1 公里范围内的低空目标，定位精度达到厘米级。这不仅解决了无人机 "黑飞" 的监管难题，更为城市低空治理提供了全新手段。目前，全国已有 86 个城市开展了低空经济试点，无人机巡检已成为城市管理的常规手段，覆盖违法建设、河道污染、森林防火、交通疏导等多个场景。

在空间层面，北斗三号全球卫星导航系统与高分辨率遥感卫星的结合，为城市提供了 "上帝视角"。北斗三号的民用定位精度已经达到米级，差分定位精度达到厘米级，能够为城市管理部件提供精准的时空坐标。高分辨率遥感卫星的空间分辨率达到 0.5 米，重访周期缩短至 1 天以内，能够快速获取城市大范围的地表信息。通过卫星遥感与地面感知数据的融合，可以实现城市土地利用变化监测、违法建设早期发现、生态环境评估等宏观层面的治理应用。

人工智能的发展离不开算力的支撑。随着城市感知数据呈指数级增长，传统的通用算力已经无法满足实时处理和智能分析的需求。智算中心作为专门为人工智能计算设计的新型基础设施，正在成为城市数字底座的核心组成部分。

当前，我国智算基础设施建设呈现出 "国家统筹、地方主导、多元参与" 的格局。"东数西算" 工程八大国家算力枢纽节点的智算规模已占全国比重超过 80%，形成了多层次、一体化的算力网络。在城市层面，各地正在加快建设自主可控的政务智算资源池，为政务人工智能大模型的训练和推理提供充足算力。到 2026 年底，全国主要城市的政务智算算力平均将达到 100P 以上，能够同时支撑上百个城市级 AI 应用的运行。

智算中心的技术架构也在不断演进。传统的集中式算力中心正在向 "云 - 边 - 端" 协同的分布式算力架构转变。边缘计算节点下沉到街道、社区甚至感知终端，能够在数据产生的地方进行实时处理，大大降低了网络带宽需求和处理时延。例如，在智能交通场景中，路侧边缘计算单元可以在 100 毫秒内完成车辆识别、车牌识别和交通流量统计，直接控制交通信号灯的配时，实现交通信号的自适应调控。而云端算力中心则负责处理复杂的全局优化问题，如城市交通流量预测、区域交通疏导方案生成等。

数据是新型城市基础设施的核心要素。然而，长期以来，城市数据存在着 "数据孤岛" 现象，不同部门、不同系统之间的数据难以共享，严重制约了数据价值的发挥。城市数据中枢作为城市数据汇聚、治理、共享和应用的统一平台，正在成为破解这一难题的关键。

现代城市数据中枢采用 "数据湖 + 数据仓库 + 知识图谱" 的混合架构，能够处理结构化、半结构化和非结构化等多种类型的数据。通过数据清洗、数据转换、数据融合等一系列治理流程，将分散在各个部门的 "脏数据" 变成高质量的 "活数据"。同时，城市数据中枢建立了统一的数据标准和接口规范，实现了跨部门、跨层级、跨区域的数据共享交换。

知识图谱技术的引入，让城市数据从 "量变" 走向 "质变"。城市知识图谱将城市中的各类实体（如人、地、事、物、组织）及其关系进行结构化表示，形成了一个巨大的城市 "知识网络"。通过知识推理和关联分析，可以发现数据背后隐藏的规律和趋势。例如，通过分析 12345 市民热线数据、城管案件数据和气象数据的关联关系，可以预测哪些区域在暴雨天气容易发生积水，提前做好防汛准备。

城市信息模型（CIM）是新型城市基础设施的集大成者。它以地理信息系统（GIS）为基础，融合了建筑信息模型（BIM）、物联网感知数据、城市运行数据等多源信息，构建了与物理城市一一对应的数字孪生城市。

CIM 平台的技术架构可以分为三层：基础层、平台层和应用层。基础层提供时空基准、三维建模和数据存储等基础能力；平台层提供数据管理、可视化展示、空间分析和 AI 赋能等核心服务；应用层则面向城市规划、建设、管理等各个领域提供丰富的应用场景。

在三维建模技术方面，倾斜摄影测量、激光雷达扫描和实景三维重建技术的结合，使得城市三维模型的精度和效率得到了极大提升。目前，城市级实景三维模型的精度已经达到 0.05 米，能够清晰地展示建筑物的门窗、阳台等细节。更重要的是，动态建模技术的发展，让数字孪生城市不再是静态的 "沙盘"，而是能够实时反映物理城市变化的 "活地图"。通过与物联网感知数据的实时对接，CIM 平台可以实时显示城市中每一盏路灯的开关状态、每一个井盖的倾斜角度、每一辆公交车的行驶位置。

CIM 平台的核心价值在于 "模拟推演"。通过在数字空间中对城市运行状态进行模拟和仿真，可以预测不同决策可能带来的影响，为城市管理者提供科学的决策依据。例如，在城市规划阶段，可以通过 CIM 平台模拟不同建筑方案对周边交通、采光、通风的影响，选择最优的规划方案；在应急管理阶段，可以模拟火灾、地震等突发事件的发展过程，制定最佳的应急救援方案。

数字城管是城市治理的重要组成部分，也是 AI 技术应用最为成熟的领域之一。传统的数字城管主要依赖人工巡查和被动投诉，存在着发现不及时、处置效率低、管理粗放等问题。随着人工智能技术的快速发展，数字城管正在向 "立体巡查、数据赋能、闭环处置、全域协同" 的智慧治理体系转型，实现了从 "人海战术" 到 "科技赋能"、从 "被动处置" 到 "主动预防"、从 "分散管理" 到 "全域协同" 的根本性转变。

"立体巡查" 是智慧城管的第一道防线。它整合了卫星遥感、无人机航拍、视频监控、智能巡检车和人工巡查等多种手段，构建了 "天上看、地上巡、网上管" 的全方位、无死角监管网络。

视频智能分析是立体巡查体系的核心技术。通过在城市监控摄像头中加载 AI 识别算法，可以自动识别占道经营、暴露垃圾、乱堆物料、车辆违停、井盖破损等多种城市管理问题。目前，主流的 AI 算法已经能够识别 26 大类、70 小类城市管理问题，平均识别准确率达到 95% 以上，重点类别准确率超过 98%。与传统的人工监控相比，AI 视频分析的效率提升了 8 倍以上，能够 24 小时不间断工作，大大减轻了人工巡查的负担。

智能巡检车是地面巡查的重要力量。它搭载了高清摄像头、激光雷达、GPS 定位模块和车载 AI 计算单元，能够在行驶过程中自动识别道路破损、人行道塌陷、交通标志损坏等问题。智能巡检车的巡查速度可以达到 30 公里 / 小时，一天能够巡查上百公里的道路，相当于 10 名人工巡查员的工作量。更重要的是，智能巡检车能够自动生成问题工单，包含问题的精确位置、照片和类型，直接推送到城市运行管理服务平台，实现了 "发现即上报"。

无人机巡查则解决了传统巡查的 "盲区" 问题。对于高层屋顶、河道、工地、城乡结合部等人工难以到达的区域，无人机能够快速、高效地进行巡查。无人机搭载的高清摄像头和热成像仪，能够清晰地识别楼顶违建、隐蔽施工、建筑垃圾偷倒等违规行为。同时，无人机还可以进行空中喊话和取证，大大提高了执法效率。例如，在违法建设治理方面，通过无人机定期航拍和 AI 图像比对技术，可以在违建刚动工的时候就发现并制止，避免了后期拆除带来的巨大损失。

"数据赋能" 是智慧城管的核心驱动力。通过对海量城市管理数据的深度分析和挖掘，可以发现城市运行的规律和趋势，为城市管理决策提供科学依据。

大数据分析技术在城市管理中的应用主要体现在三个方面：问题溯源、趋势预测和资源优化。问题溯源通过分析历史案件数据，找出问题高发的区域、时段和类型，分析问题产生的根本原因，从而制定针对性的治理措施。例如，通过分析某一区域的占道经营案件数据，发现主要集中在早晚高峰时段和地铁口附近，原因是周边缺乏便民市场。针对这一问题，可以在附近规划建设便民疏导点，从根本上解决占道经营问题。

趋势预测则利用机器学习算法，基于历史数据预测未来一段时间内城市管理问题的发生概率和分布情况。例如，通过分析过去几年的暴雨天气和城市积水案件数据，可以建立城市积水预测模型，预测不同降雨强度下哪些区域容易发生积水，提前做好防汛准备。趋势预测还可以应用于环卫作业调度，根据历史垃圾产生量数据和天气情况，预测未来几天的垃圾产生量，合理安排环卫车辆和人员的作业时间和路线。

资源优化则通过大数据分析，实现城市管理资源的最优配置。例如，通过分析城管案件的分布情况和处置时间，可以优化网格员的巡查路线和责任区域，提高案件的处置效率。在环卫作业方面，通过分析道路清扫保洁的质量数据和车辆作业数据，可以优化清扫路线和作业频次，在保证保洁质量的前提下，降低作业成本。

大模型技术的引入，进一步提升了数据赋能的能力。城市大模型是专门针对城市治理场景训练的行业大模型，它融合了城市管理的法律法规、业务流程、历史案例和专家知识，能够理解自然语言指令，进行复杂的推理和决策。城市大模型可以应用于智能客服、自动报告生成、辅助决策等多个场景。例如，市民通过 12345 热线反映问题时，城市大模型可以自动理解市民的诉求，生成标准的工单，并推荐合适的处置部门和处置方案。在辅助决策方面，城市大模型可以根据城市运行的实时数据，自动生成城市运行分析报告，指出存在的问题和风险，并提出相应的对策建议。

"闭环处置" 是智慧城管的关键环节。它通过标准化的流程设计和智能化的技术手段，实现了城市管理问题从 "发现 - 派单 - 处置 - 核查 - 结案" 的全流程闭环管理，确保每一个问题都能得到及时、有效的解决。

智能派单是闭环处置的第一步。传统的派单方式主要依赖人工判断，容易出现派单错误、派单不及时等问题。智能派单系统则基于案件的类型、位置、紧急程度和各部门的职责范围，自动将案件派发给最合适的处置部门和处置人员。智能派单系统还可以结合历史处置数据和实时路况信息，预测案件的处置时间，优化派单顺序，提高整体处置效率。目前，智能派单的准确率已经达到 95% 以上，平均派单时间从原来的 10 分钟缩短到 1 分钟以内。

流程优化是提高处置效率的核心。通过对城市管理业务流程的梳理和再造，打破了部门之间的壁垒，实现了 "一件事一次办"。例如，对于 "井盖破损" 问题，原来需要经过城管、市政、产权单位等多个部门的审批和流转，处置时间长达 3-5 天。现在，通过建立 "井盖问题快速处置机制"，平台发现井盖破损问题后，直接派单给就近的市政维修人员，维修人员在接到工单后 30 分钟内到达现场进行处置，处置完成后通过手机 APP 上传照片，平台自动进行核查结案，整个过程不超过 2 小时。

自动核查是闭环处置的最后一步。传统的核查方式主要依赖人工现场核查，不仅效率低，而且容易出现人情案、关系案。自动核查系统则通过视频监控、智能巡检车和无人机等技术手段，对案件的处置结果进行自动核查。例如，对于占道经营问题，平台在收到处置完成的反馈后，会自动调用该位置的监控摄像头，查看是否还有占道经营现象。如果没有，就自动结案；如果还有，就重新派单给执法人员进行处置。自动核查不仅提高了核查效率，还保证了核查结果的客观性和公正性。

"全域协同" 是智慧城管的最高境界。它通过城市运行管理服务平台，实现了跨部门、跨层级、跨区域的数据共享和业务联动，打破了 "条块分割" 的管理体制，形成了 "一网统管" 的城市治理新格局。

城市运行管理服务平台是全域协同的核心载体。它整合了城管、公安、交通、应急、环保、水务等多个部门的信息系统，实现了城市运行数据的统一汇聚和统一展示。通过平台，城市管理者可以 "一屏观天下、一网管全城"，实时掌握城市运行的整体状况。同时，平台还建立了统一的指挥调度体系，能够在突发事件发生时，快速调动各部门的资源和力量，进行协同处置。

跨部门数据共享是全域协同的基础。通过城市数据中枢，各部门之间可以实时共享数据，避免了重复采集和数据不一致的问题。例如，城管部门可以共享公安部门的视频监控数据和人口数据，交通部门可以共享城管部门的道路施工数据，环保部门可以共享水务部门的水质监测数据。数据共享不仅提高了各部门的工作效率，还为跨部门协同应用提供了数据支撑。

业务联动是全域协同的关键。通过建立跨部门的业务协同机制，实现了 "一件事" 在多个部门之间的无缝流转。例如，对于 "施工扬尘污染" 问题，平台发现问题后，会同时派单给城管部门、环保部门和住建部门。城管部门负责查处施工工地的扬尘污染行为，环保部门负责监测空气质量，住建部门负责督促施工单位落实扬尘防治措施。三个部门在平台上共享处置信息，协同开展工作，形成了治理合力。

尽管 AI 赋能新型城市基础设施建设取得了显著成效，但我们也应该清醒地认识到，当前还面临着一些技术挑战和问题。

首先是数据安全和隐私保护问题。城市感知网络收集了大量的个人信息和敏感数据，如果这些数据泄露或被滥用，将会给公民的隐私和国家安全带来严重威胁。因此，必须建立健全数据安全和隐私保护制度，加强数据加密、访问控制和安全审计等技术手段的应用，确保数据的安全和合法使用。

其次是技术标准不统一的问题。目前，不同厂商的物联网设备、AI 算法和信息系统之间缺乏统一的技术标准和接口规范，导致系统之间难以互联互通，形成了新的 "数据孤岛"。因此，需要加快制定统一的技术标准和规范，推动不同系统之间的兼容和互操作。

第三是 AI 算法的可解释性和公平性问题。当前的 AI 算法大多是 "黑箱" 模型，其决策过程难以解释，容易出现算法偏见和歧视。例如，在城管执法中，如果 AI 算法对某些区域或人群存在偏见，将会导致执法不公。因此，需要加强可解释 AI 和公平 AI 的研究，提高 AI 算法的透明度和可信度。

展望未来，随着人工智能、量子计算、6G 等新一代信息技术的不断发展，新型城市基础设施建设将呈现出以下几个趋势：

一是城市智能体的兴起。城市智能体是数字孪生城市与大模型技术的深度融合，它不仅能够感知城市运行状态，还能够自主学习、自主决策、自主执行，实现城市治理的完全自动化。未来的城市将不再是一个被动的物理空间，而是一个能够自我感知、自我调节、自我优化的有机生命体。

二是具身智能的广泛应用。具身智能是指具有身体并能够与物理世界进行交互的智能体。未来，机器人将成为城市管理的重要力量，它们可以代替人类从事危险、繁重、重复性的工作，如道路清扫、垃圾清运、管道巡检、应急救援等。

三是 "六网协同" 的深度融合。水网、电网、算力网、通信网、地下管网和物流网将实现一体化规划、一体化建设、一体化运营，形成一个相互支撑、相互协同的城市基础设施网络体系，为城市的高质量发展提供坚实保障。

AI 赋能新型城市基础设施建设，是一场深刻的城市治理革命。它不仅改变了城市的面貌，更改变了城市的运行方式和治理模式。从数字底座的筑牢到智慧治理体系的构建，从单一技术的应用到多技术的融合创新，我们正在一步步迈向 "城市会思考、生活更美好" 的未来。

站在新的历史起点上，我们要坚持以人民为中心的发展思想，深入实施 "人工智能 +" 行动，加快推进新型城市基础设施建设，不断提升城市治理的科学化、精细化、智能化水平，让城市更加宜居、更加韧性、更加智慧，为建设社会主义现代化强国作出新的更大贡献。