大模型的熱度正從企業蔓延到城市，成為城市創新發展的關鍵引擎。一批先鋒城市正圍繞大模型培育產業鏈，探索新型城市智能化路徑。

“在AI大模型的加持下，城市已經從局部強化智慧大腦的‘智能城市’演進到了具有自進化能力的‘城市智能體’，AI技術也在城市應用中不斷迭代。大模型正加速推動AI從最初的‘作坊式’走向如今的‘工業化’。”中國數實融合50人論壇副秘書長胡麒牧在接受《證券日報》記者采訪時表示。

日前，《證券日報》記者走進深圳市福田區，深入了解全國首個成功落地的“城市智能體大模型創新成果”，以及大模型在城市“數智”升級中發揮的作用。

城市智能體正持續演進

深圳市福田區城市智能體轉型樣板點與e站通辦公大廳連接。站在大廳，記者感受到AI大模型正深刻改變著實體政務業務，自動化工作場景和智能識別的數字化屏幕隨處可見。

“這些業務技術大多搭載了盤古大模型、河圖底座等。”e站通樣板點相關負責人稱，基于盤古大模型，城市治理局域感知系統賦能固定點位檢測，可精準識別超80種部件，準確率超80%，同時結合河圖數字孿生底座，城市治理效率可提升超30%。

福田區是深圳市中心城區，延綿輻射深南大道兩側帶狀經濟開發區域。作為急先鋒，福田區在智能城市上走得較快。在不到一年時間里，福田區在政務及城市數字化領域借助大模型技術，打造出“四智”融合自進化城市智能體，與眾多企業在超大型城市中心城區治理方面進行新探索。

在與《證券日報》記者交流時，深圳福田區政數局局長羅耿彪表示：“深圳是一個改革創新的城市，所以當ChatGPT出來以后，我們就與華為等達成共識，讓城市智能體率先在福田區落地應用，解決了很多政務業務、城市治理等方面的傳統痛點。”

羅耿彪向記者舉例，如在城市治理領域，盤古大模型識別出來的事件直接通過民意速辦分撥給不同部門，提高了效率。

在AI大模型的加持下，智能城市已經從單純的“智慧城市”概念，演進到了“城市智能體”的新階段。這個階段的特點是，城市各個領域的智能化不再是孤立的，而是通過大模型形成了一個整體的城市智能系統。

華為政務一網通軍團研發總裁陳金助對《證券日報》記者表示，華為在智能感知、智能底座等方面持續演進升級，推動城市智能體的持續落地，這些經驗具有可復制性，同時AI大模型也將為每個城市打造專屬的大模型。“未來，城市智能體大模型有望在北京、上海、廣州這樣的一線城市先行推廣，讓人們享受到城市數字化轉型的紅利。”

大模型加速AI變革

在大模型的作用下，AI也在加速變革。由ChatGPT引發的大模型浪潮來襲后，市場上涌現“百模大戰”。大模型行業存在“重復造輪子”，使用量少、專用大模型的價值不高等境況。人工智能也急需打破早期手工編寫規則和算法的“作坊式”模式。

隨著大模型向通用性、泛化性發展，多模態大模型人工智能平臺出現。

在中國科學院自動化研究所所長徐波看來，迭代大模型技術，不斷豐富大模型的應用生態是AI邁上工業化階段的重要一步。城市中的政務信息、汽車工業、數字醫療等超級場景，都將成為推動人工智能進步的突破口。

華為云人工智能與大數據領域總裁尤鵬也對《證券日報》記者表示，大模型正在推動AI從“作坊式”到“工業化”，從“感知”到“創造”，重塑千行百業的發展。

基于核心技術的創新階躍，大模型有望在城市智能體的各種應用中成為更為重要的角色。“大模型將成為城市智能體的‘大腦’，為其智能化決策、安全等提供支持。”北京社科院副研究員王鵬對記者稱。

大模型落地難

AI大模型在城市應用中正迅猛發展，也上演著“冰與火”。一方面，國內AI大模型算法和模型持續迭代，在智能城市中加速落地；另一方面，大模型開發成本高企，與城市應用結合多難點待解。

高算力成本和落地應用不匹配帶來的問題，成為大模型在城市應用中首先面臨的一個坎。成本高企已是企業及機構大模型研發難言之痛。業內數據顯示，ChatGPT每訓練一次，相當于報廢3000輛特斯拉汽車。

“大模型在城市落地中存在落地周期長、成本高、數據質量要求高、人才昂貴等難題。這需要產業鏈協作，才能突破。”胡麒牧說，AI成本分別為基礎設施、AI應用開發成本等。開源大模型出現后，企業開發AI門檻顯著降低，同時隨著應用興起，大模型應用開發成本或有望下降。

目前，華為、百度、金山云等企業均正在加速推進開源模型、基礎生態的形成。尤鵬表示，面向城市智能體，華為云聚焦算力、大模型和工具鏈，以算力和開放的盤古大模型為基礎，與伙伴攜手完成大模型落地的“最后一公里”。他向記者透露：“華為云已經支持了業界主流的開源大模型，且聯合了數百家合作伙伴打造了超過20個行業模型，構建了超過400個模型應用場景，將在大模型生態供應鏈方面持續選擇開放策略。”

金山云高級副總裁劉濤對《證券日報》記者表示，大模型行業目前尚未達到真正的爆發式應用階段。當下，技術的迭代已經進入了新階段，金山云積極擁抱人工智能，做大模型公司的助力者，以強大的算力基礎，持續為數字政府的建設和企業數字化轉型提供新動能。

從應用端來看，“百舸爭流”的背后，企業大模型創收體量仍有較大空間，產業鏈需要圍繞大模型更快、更進一步地探索商業模式，并在城市中高效落地應用。

如何實現從“選擇”到“應用”的關鍵一躍，成為行業共同面臨的命題。“國產人工智能只有基于自主創新的算力底座才有未來。”王鵬表示，在大模型的研發及應用中，應提高模型的可解釋性及泛化能力。“開源模型生態有望成為鏈主，帶動整個生態的技術創新和應用拓展，而智能城市作為最終應用場景，則將通過實際應用得以驗證，推動整個生態的發展和完善。”

在產業鏈共同推進下，人工智能正加速從萬千碎片化的小模型時期走向“百模千態”的大模型時代，構建生態護城河，賦能千行萬業走深向實。