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AI 聚焦城市升级

AI Thinking 的理念，期望从知识、数据、算法与算力的角度瞄准实现“双碳”的长远目标，关注可持续发展，寻求智慧城市的创新升级，协助政府制定方针政策，服务民生。

数据

打破以往因为技术壁垒和管理壁 垒形成的数据孤岛，实现多源异 构数据的共享与交换，通过构建 易于人类组织、管理和利用的仓 库服务为城市服务。

算力

AI 底层技术如机器学习 / 深度 学习框架、图计算引擎、自然语言处理框架、内容识别与搜索框 架等能够实现不同技术的互相支 持、调用、按需调度和按量供应， 通过基础原子能力的有机组合统 一呈现给智慧城市上层运营者。

算法

在底层技术融合基础上，结合垂 直领域场景需求能够开发出特定 应用算法，尽可能地发挥底层技 术的价值潜力，使其更好地服务 于现实场景。

知识

通过知识计算结构化地分析和挖 掘城市数据，有效支撑城市资源 配置与精准服务。

AI 赋能城市升级可分为三个阶段：

一阶段打造价值场景应用，树立标杆；二阶段拉通数据、整合算力、构建算法、学习知识，实现复杂跨域场景；三阶段全面智能覆盖，实现全领域智能感知，跨场景智能计算和全流程智能操作。

阶段一：场景应用突破

针对以往智慧城市建设的局部性问题，以顶层设计为指导，落地场景为抓手， 识别高频次、大流量、价值提升明显的场景，如交通信号灯优化、采暖优化、 市民热线感知、河道巡检、基层治理优化、智能审批等场景应用，建立标杆和 榜样，积累能力和经验，探索 AI 场景建设模式。选择单部门、单场景项目， 运用成熟技术，控制实施风险，并借由价值场景拉动，构筑 AI 基础能力。

阶段二：跨域场景协同

通过技术融合和创新带动数据融合和场景创新，真正在智慧城市中从概念走向 落地，为政府、市民和社会带来价值。建设城市 AI 智能体平台，建立全面可 复用的 AI 基础能力，以平台支撑更复杂的跨域场景；以 AI 平台拉通跨域智能 场景，覆盖感知、认知、决策多层次 AI 需求；在城市政务、交通、金融、工业、 医疗、应急、资源、工业等领域落地跨域场景；构建 AI 全生命周期管控能力。

阶段三：全面智能覆盖

提升智能感知与决策能力，多场景齐头并进，多场景全面覆盖；基于成熟的 AI 智能体平台，有序推进各行业、各场景 AI 价值落地；基于完整的 AI 反馈 闭环，积累数据，实现 AI 能力自迭代，自进化；锤炼智能决策能力，逐步实 现系统自驱决策。

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当前文章：AI聚焦城市升级方面和阶段-创新互联
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