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| 语言:中文 | 更新:2025-11-06 05:57 | 等级: |
| 平台:Android | 厂商: 智慧城市,好落地的才是4.0股份有限公司 | 官网:暂无 |
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智慧城市,好落地的才是4.02024更新时还有些复仇的快感。
> 厂商新闻《智慧城市,好落地的才是4.0》特朗普继续对日本施压:日本需要开放市场 时间:2025-11-06 14:26
作者 | 曾响铃
文 | 响铃说
在大模型技术加速渗透的当下,智慧城市正经历从理论探索向深度实践的关键转型。
过去数年,业界对智慧城市的探索从未停歇,但落地难、效果未达预期等问题始终制约着发展。
不久前的10月29日,以“城市超级智能体引领智慧城市4.0”为主题的首届城市超级智能体发展论坛在深圳举办,联想集团高级副总裁、中国方案服务业务群总经理戴炜在致辞中表示,联想正以“城市超级智能体”为核心,引领智慧城市迈入4.0时代。
论坛现场,联想全面展示了城市超级智能体的技术架构、多地实践成果与未来规划。作为智慧城市4.0的核心引擎,城市超级智能体的落地应用,标志着困扰行业多年的智慧城市落地难题终于迎来系统性解决方案。
落地困局凸显,智慧城市3.0理想与现实的差距难跨越
不可否认,在智慧城市3.0阶段,AI技术已在城市治理的细分场景中展现出一定价值,为后续智能化发展奠定了基础。
例如,交通领域中,AI通过视频分析实时监测路况、调整信号灯时长,缓解了局部路段拥堵;安防领域里,智能监控系统能快速识别异常行为,为公共安全防护提供预警;政务领域内,AI客服处理大量标准化咨询,减少了市民办事等待时间。
这些零散的实践,让数字城市向智慧城市迈出了试探性的一步。
但从落地效果来看,3.0时代的智慧城市在成果上并未完全达到预期,一系列现实难题让众多项目陷入建而不用、用而不优等困境。
首当其冲的问题是系统孤立难协同。
3.0时代的智慧城市建设多以部门或场景为单位推进,各自为政,数据标准不统一、接口不互通,形成了一个个“数据孤岛”与“部门墙”,导致跨领域问题难以协同响应。
以极端天气应对为例,城市需要交通部门及时管制路段、电力部门精准调度能源、应急部门快速开展救援,三者紧密关联、缺一不可。但在3.0模式下,各部门的AI系统无法实时共享数据——交通系统监测到的路段积水信息,无法自动同步给电力部门以规避线路故障风险;应急部门的救援路线需求,也不能及时反馈给交通部门以开辟绿色通道。
最终,只能依赖人工反复沟通协调,不仅延误了处置时机,还大幅增加了管理成本,让智能应对沦为人工补救。
这背后,又牵出另一重问题——功能单一缺闭环,被动响应模式也难支撑高效运营。
3.0时代的AI应用大多局限于单点监测或简单执行,缺乏从发现问题到解决问题再到优化迭代的完整闭环,只能被动响应预设任务,无法主动预判需求、规划解决方案。
这种俗称的“半截子智能”,无法真正为城市管理者减负。
比如在城市内涝治理中,传统AI系统虽能监测到路段积水,但无法进一步联动排水部门安排抽水作业,也不能自动调整周边交通路线以引导车辆绕行,更无法向市民推送预警信息以减少出行风险。从发现积水到解决积水,每一个环节都需要人工介入传达指令、调配资源,长期下来,城市管理者不仅没有从繁琐的事务中解放,反而要额外投入精力协调系统与人工的衔接,导致很多项目落地后逐渐沦为摆设,难以持续创造价值。
最后,是智慧城市建设周期长成本高,定制化门槛挡住广泛推广。
由于缺乏统一的技术架构与标准化平台,3.0时代的智慧城市项目多需从零搭建——每个城市、每个场景都要单独设计系统、开发功能、适配数据,不仅建设周期长达数年,还需要投入大量资金用于定制化开发。这种高门槛的落地模式,让很多中小城市望而却步,即便部分城市勉强启动项目,也常因后续维护成本过高、迭代升级困难,最终陷入“建成就落后”的尴尬境地。
从城市管理者的视角来看,3.0时代的智慧城市更像是零散的技术堆砌——虽然局部场景实现了智能化,但整体治理效率并未显著提升,落地后的实用性与前期期望值差距甚远,难以支撑城市长期发展需求。
城市超级智能体来了,智慧城市从“能建”到“好用”
回过头来看,智慧城市的核心目标,从来不是技术炫技,而是解决实际问题。
联想提出城市超级智能体,正是从落地实践出发,针对3.0时代的核心痛点,构建起全局协同、闭环执行、快速适配的全新模式,让智慧城市真正从纸面方案走向实战应用,实现从“能建”到“好用”的跨越。
在其体系中,“1+N智能体”核心架构首先打破了协同壁垒,突破了“系统孤立”这个落地难的首要问题。
其中,“1”是统一的城市超级中枢,相当于“全局调度平台”,负责统筹跨领域的算力、数据与资源——通过统一的感知、交互、认知、决策能力,打通交通、能源、政务等部门的数据接口,实现信息实时共享与协同调度;“N”则是垂直领域的专业智能体,如文旅智能体、交通智能体、能源智能体等,专注于特定场景的任务执行与反馈,保留AI在细分领域的专业能力。
这种全局统筹+专业执行的架构,从根本上打破了数据孤岛与部门墙。
以武夷山文旅场景为例,通过城市超级中枢,游客、涉旅企业、景区三方数据实现无缝打通:文旅智能体可根据游客偏好自动生成个性化行程,涉旅企业借助AI快速生成营销内容,景区通过智能体动态调控客流——整个流程无需人工干预,各环节自动衔接,让文旅服务从被动响应转向主动预判,落地后直接提升了游客满意度与景区运营效率。
而不只有全局协同,在业务模式和智能化进化方面,闭环执行+持续进化也解决了“用而不优”的问题。
联想城市超级智能体依托大模型技术,构建了“感知-决策-执行-反馈-迭代”的完整闭环能力,让AI从监测者升级为解决者,真正实现落地即实用,不再被动响应。
例如在交通治理中,当智能感知网络监测到某路段出现交通拥堵时,城市超级中枢会立即分析拥堵原因——是车辆剐蹭还是人流密集?随后自动生成解决方案:若为剐蹭,同步调度交警、救护车与拖车,并向周边车辆推送绕行路线;若为人流密集,则联动公交部门增加班次、协调周边停车场开放临时车位。整个过程无需人工介入,从发现拥堵到解决拥堵形成闭环,不仅缩短了处置时间,还减少了管理成本。
同时,借助联想“混合式人工智能优势集”,城市超级智能体还具备持续进化能力:通过“数据飞轮”不断积累城市运行数据,优化决策模型;通过“Agent-Ops”环节实时监测系统运行状态,及时迭代功能。比如随着城市交通流量变化,交通智能体可自动调整信号灯配时方案、优化公交线路,始终匹配城市发展需求,避免“建成就落后”。
当然,不管如何优秀的落地能力,如果技术方案本身的部署变得困难,那也难谈“好落地”。为解决3.0时代建设周期长、成本高的难题,依托“混合式人工智能优势集”,联想城市超级智能体搭建了标准化的技术平台与模块化的功能组件,无需为每个城市从零开发,大幅缩短落地周期、降低建设成本。
在项目推进中,联想可根据城市需求,快速组装“1+N”体系——城市超级中枢沿用标准化架构,专业智能体则选择适配的模块进行微调。例如在内蒙古呼和浩特、陕西西安西咸新区的智慧城市建设中,依托已有平台,智能体落地速度得到了很大的提升,周期大幅缩短。
这也意味着,中小城市同样能轻松启动智慧城市项目。
从城市到企业:落地导向成智能化核心,超级智能体成标准打法
智慧城市4.0的突破,不仅在于技术架构的创新,更在于确立了“落地为核心”的智能化理念——不再追求高大上的概念,而是聚焦能不能用、好不好用、能不能持续用。
这种理念同样适用于企业智能化转型:过去,企业AI应用多局限于单点场景,如生产线上的质量检测、客服系统的智能应答,但分散的系统难以形成协同效应,落地效果有限;如今,企业同样需要“超级智能体”,整合生产、供应链、质检、销售等环节数据,实现全流程智能闭环。
此时,领域智能体就开始发挥不可或缺的作用,例如在制造企业中,智能体通过整合生产数据、设备数据与供应链数据,超级智能体可自主优化生产计划——当某台设备出现故障预警时,自动调度备用设备、调整生产工序,并同步通知供应链延迟原材料配送,避免生产线停工;在物流企业中,智能体可实时分析路况、订单量,动态优化配送路线,降低运输成本。
这种以落地实用为导向的模式,让企业智能化从单点优化走向全流程升级。
目前,联想城市超级智能体已在福建武夷山、湖北宜昌、上海虹口、呼和浩特、陕西西咸、深圳光明区等多地落地,形成了可复制、可推广的实践样板;企业超级智能体也在制造、物流、零售等领域取得突破。
智能化的价值,最终要靠落地效果来检验。未来,随着落地导向成为智能化发展的核心原则,超级智能体将成为城市与企业智能化转型的必然选择。它不仅将推动智慧城市从试点探索走向全面普及,更将引领企业智能化从技术尝试走向价值创造,开启全域智能实践的新阶段。
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#响铃说 Focusing on企业数字化与产业智能化升级,这是关注一切与创业、产业和商业相关的降本增效新技术、新模式、新生态 NO.479深度解读
【完】
曾响铃
1钛媒体、人人都是产品经理等多家创投、科技网站年度十大作者;
2 虎啸奖评委;长沙市委统战部旗下网络名人联盟成员;
3 作家:【移动互联网+ 新常态下的商业机会】等畅销书作者;
4 《中国经营报》《商界》《商界评论》《销售与市场》等近十家报刊、杂志特约评论员;
5 钛媒体、36kr、虎嗅、界面、澎湃新闻等近80家专栏作者;
6 “脑艺人”(脑力手艺人)概念提出者,现演变为“自媒体”,成为一个行业;
7 腾讯全媒派荣誉导师、功夫财经学者矩阵成员、多家科技智能公司传播顾问。
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