AI时代全域数字化背景下城市运营管理的新特点

“十五五”时期，我国城镇化进程已历史性转向“存量提质增效”阶段，随着“数据要素×”与“人工智能+”浪潮席卷而来，国家层面更是密集出台全域数字化转型政策 ，对城市运营管理的发展方向、技术趋势、管理者的角色职责、核心能力等，均提出了新的要求。本课程系统回顾国内外智慧城市的发展历程、全面对比全球的发展热点，深度解析新阶段的城市运营管理的关键技术趋势和业务创新，并通过国内典型城市实例，帮助城市运营管理者洞悉变化、拓展视野、聚焦关键、应对挑战；以更加积极主动地方式，参与到城市全域数字化转型。

• 明确演进逻辑，明晰“十五五”时期核心政策主线及全域数字化转型内涵。理解全面感知、数据汇聚、算力底座、模型赋能的新一代智慧城市技术体系

• 拓宽全球视野，深度借鉴国际典型城市的实践经验。

• 借鉴国内特色城市案例，抓住新阶段的核心变化和实施重点，从任务、技术、角色、技能等维度，探讨如何应对全域智慧下城市运营管理的变化。

• 结合全域智慧建设和AI技术发展，对国家级新区的城市管理，提出建议。

1、 破冰与头脑热身

分组讨论：未来城市是什么样子，一个小组分享

讨论引导：HW未来城市研究和智慧城市白皮书：城市是人类高级社会活动的综合载体

一、 迷局与破局：为什么“十五五”智慧城市建设必须走向“全域数字化转型”？

1. 智慧城市发展演进历程与通用模式

• 全球与国内演进断代史：从遥感测绘到泛在网络，从电子政务到全域智化

• 驱动演进的底层模式：关键需求驱动、创新技术加持、商业闭环加速

模型：智慧城市“需求—技术—商业”三角

1. “十五五”宏观政策导向的深度研判

• 顶层重塑：“全域数字化转型”的立体扩张

• 价值释放：数据要素乘数效应与财政逻辑的根本转换

• 底层渗透：“人工智能+”对城市生命体的全息赋能

3. 核心内涵解构：“全域”究竟指什么？

• 空间维度的立体扩张与技术维度的底座打通

• 产城维度的深度融合与管理维度的体制重塑

案例： 雄安新区工作营研讨（2017；突破行政边界、部门壁垒、空间限制等“六大突破”实践典范）在“全域”概念的落地探索中，雄安新区工作营规划提供了参考。其建设逻辑从一开始就摒弃了传统的单点信息化建设，提出了：突破行政边界（实现跨区域协同与标准统一）、突破部门壁垒（重塑政府内部协同流程）、突破数据烟囱（构建全量汇聚的底层数据湖）、突破服务壁障（实现对企业和市民的无感、主动服务）、突破空间限制（地上地下一体化设计）、突破数实区隔（实现物理城市与数字孪生城市的同生共长）。这一“六大突破”完美诠释了新时期全域数字化转型的核心内涵。

二、 他山之石：全球头部智慧城市的异构路径，能给我们带来哪些极限启示？

1、信任重塑与无感服务的极限

• 新加坡 Smart Nation 2.0：全维无感服务与数字基础设施立法

2、开源生态与社会资本协同的极限

• 伦敦 Data for London：高活力的开源治理与“生态培育者”角色转变

1. 对冲人口衰老的社会工程极限

• 东京“数字田园都市”：利用极 致感知技术替代人工劳动力

1. 物理与数字同频的基建极限

• 沙特 NEOM (The Line)：摒弃后置改造，CIM与实体建筑同步验收

讨论： 结合本地现状和痛点，哪些国际经验最值得我们在“十五五”规划中借鉴落地？

三、 架构重塑：“十五五”时期驱动全域智化的“感知-数据-算力-模型”底座怎么建？

1、全面感知层：从单一物联向立体时空孪生演进

• 空天地下一体化物联网的盲区覆盖

• 高保真城市数字孪生（CIM/BIM集成）的动态映射

1. 数据汇聚层：从物理集中向可信空间与资产化跨越

• 城市可信数据空间构建机制与数据安全流通

• 数据资产化与公共数据资源目录“一本账”

1. 算力底座层：从通用云计算向多元智算与云边端协同升级

• 异构智算网络超前布局与边缘计算节点下沉

1. 模型赋能层：从辅助分析向大模型驱动的内生智能蜕变

• “AI+城市大模型”专属化微调与垂直应用

• 具备“感知-决策-执行”闭环的自主智能体（Autonomous Agents） 模型： 智慧城市四维关键技术架构全景图谱

四、 标杆城市案例深度剖析

1 杭州：从“城市大脑”到“超大城市智能体”

杭州是全国首个大规模落地“城市大脑”的城市。其3.0版本正推动先进模型深度嵌入治理流程：

• 数据资产化：通过整合交通、摄像头等设备数据，将城市交通数据利用率从35%提升至92%。

• 全域协同：构建了“一脑治城，两端赋能”模式，实现了政务服务“一网通办”与社会治理“一网共治”的深度融合。

2 无锡：物联网之城驱动的“安全底座”

无锡模式强调“感知即治理”，将物联网深度植入城市运行基础设施。

• 车路云一体化：将环卫车辆智能调度与车联网体系连接，显著降低了运维成本并提高了市容管理的精细度。

• 预测性维护：相比传统“发现问题再处理”，无锡更强调预测风险，防止事故发生。

3 漳州：轻量化与基层治理导向

• 漳州代表了中小城市的发展方向，通过“市县一体、充分利旧”实现了低成本AI赋能。

• “六树”管理逻辑：通过组织树、权责树等数字化架构，将省、市、县、村、网格五级贯通，确保指令垂直触达基层末梢。

• 一舱统揽：接入58种视频算法，重点服务于古城治理与文旅安全，体现了治理与服务融合的实用主义。

4、未来5-10年，智慧城管将呈现六大趋势：

• AI全面进入治理中枢：不再是辅助工具，而是决策大脑。

• 大模型成为城市操作系统：实现万物互联与人机高效协同。

• 数据资产成为核心竞争力：高质量治理数据集将成为城市最宝贵的财富。

• 数字孪生标准化：物理空间与数字空间将完全实时同步。

• 主动预测降低风险：利用预测性AI实现关口前移、源头治理。

• 治理与产业深度融合：智慧城管将连接商业、能源、低空经济等，形成城市智能运营平台。

五、国家级新区城市综合管理面临的挑战和应对策略

1 难点与挑战

• “成长型城市”的运营压力：部分片区人口和商业活跃度尚处于导入期，需要城管从“管设施”向“促活力”转型。

• 央央企导入后的治理复杂度：建设与运营并存，大型园区、多主体协同的难度极大，传统城管体系难以应对。

• 地下空间的高风险管控：超大规模地下管廊一旦发生故障，其连锁反应远超普通城市。应对策略是建立**“数字生命线”全国标杆**，强化综合管廊AI监测与应急联动。

• 低空空域的高复杂度管理：既要发展低空经济，又要确保安全底线；需要协同的机构、市场主体和产业生态高度复杂；业务运营高度动态

• 数据资产化探索：雄安应利用其国产算力底座（昇腾、DeepSeek等），探索“治理数据”向“生产要素”转化的资产化运营模式。

2 应对策略和建议

在全域智慧城市的构建中，城管执法大队作为城市治理的“神经末梢”，其职能正经历从“体力巡查”向“数智化网格经营”的重塑。

• 身份转变：从“机械执行”向“数智治理者”：传统的城管执法依赖经验治理，存在覆盖不全、被动响应等痛点。依托AI视频巡检大模型，基层大队实现了对违章行为的“全时空、全自动”感知。

--AI Agent助手：城管队员通过配备“智能体”助手，可以实现“一句话查询法规、一句话生成文书”，极大减轻了机械性工作的负担。

• 流程再造：AI驱动的闭环执法；执法大队深度融入全域智慧城市的关键在于业务流程的数智化重构。

--智能分拨：在广州白云区的实践中，执法大队接入AI引擎，实现了90%以上的事件自动分拨，发现时效缩短了80%以上。

--柔性执法：杭州等地探索的“轻微违规短信警告”模式，通过数据精准触达当事人，减少了现场对立冲突，体现了“温情智慧”。

• 纵向贯通：扁平化协同架构；基层大队在“一网统管”框架下，得以与公安、交通等部门共享感知数据，实现“一屏看全域”。跨部门“综合查一次”减少了对企业的重复干扰，让执法既有力度更有温度。

结语

AI时代的智慧城管，本质上是治理能力现代化的集中体现。中国正在为全球未来城市建设贡献一套“AI+Data”驱动的现代治理新范式。通过构建安全、自主、可持续的智能体系，城市管理将不仅变得更加精细，更将充满温情与智慧。