大模型赋能智慧城市建设的路径与策略研究

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�N����7� �����0 ��� 大模型赋能智慧城市建设的路径与策略研究 魏天呈 郭真 杨云龙 (中国联合网络通信有限公司智能城市研究院,北京 100080) 摘要:近年来,人工智能技术特别是大模型(Large Language Models, LLMs)的突破性进展,正深刻重塑 全球产业格局和社会治理模式。 作为新一轮科技革命和产业变革的核心驱动力,大模型凭借其强大的 通用理解、生成、推理和交互能力,为智慧城市构建开辟了全新路径。 通过解析大模型与智慧城市的深 度融合机制,重点探讨大模型对城市治理体系现代化、公共服务智能化、产业经济高效化的赋能作用,分 析其关键驱动因素如算法创新、算力支撑、数据要素流通及政策环境,旨在为城市管理者和政策制定者 提供前瞻性参考和实践指引。 关键词:大模型;智慧城市;数据要素;城市治理 中图分类号:F49;F299. 2;TP18 文献标志码:A 引用格式:魏天呈, 郭真, 杨云龙 . 大模型赋能智慧城市建设的路径与策略研究[J]. 信息通信技术与 政策, 2025,51(8):91-96. DOI:10. 12267/ j. issn. 2096-5931. 2025. 08. 013 0 引言 在《国务院关于印发新一代人工智能发展规划的 通知》进一步明确将大模型列为重点发展方向后,大模 型在城市治理、产业升级、民生服务等领域的创新应用 潜能加速释放 [1-2]。 中国电子信息产业发展研究院于 2025 年 4 月发布的《中国人工智能区域竞争力研究报 告》数据显示,2024 年中国人工智能产业规模已突破 7 000 亿元,其中大模型相关应用贡献显著。 2025 年 初,中国 人 工 智 能 公 司 深 度 求 索 及 其 大 模 型 产 品 DeepSeek 横空出世,深刻改变了各地政府在智慧城市 领域的治理模式,大模型已在智能座席、政务大厅动态 感知、市民知识库等各个环节被广泛应用 [3]。 根据国 家互联网信息办公室消息,截至 2025 年 6 月,中国已 经有 433 款大模型完成备案,上线提供服务。 从已公 开的备案信息来看,备案的公司类型丰富多样,涵盖了 互联网科技巨头、科研机构、专业人工智能企业、传统 行业转型企业等。 至顶智库结合各地政府官网等权威渠道统计 [4], 2025 年 2—3 月,DeepSeek 模型已在我国东部、中部、 西部和东北地区的 72 个省级或市级政府部门部署。 其中,东部地区有 39 个,占比 54%;西部地区有 14 个, 占比 20%;中部地区有 11 个,占比 15%;东北地区有 8 个,占比 11%,覆盖政务、城市治理、民生服务等多个场 景。 然而,不少城市由于算力资源不足、数据质量差、 缺乏专业队伍、大模型使用场景单一等原因,依旧沿用 传统的智慧城市建设思路,现有业务和大模型结合程 度低,造成市民服务热线需依托大量人工运营、市民办 事材料多次重复填报导致审核速度慢、政府部门面对 应急事件响应不及时等诸多问题,大数据价值未得到 深度挖掘,严重制约了智慧城市建设水平。 本文通过剖析大模型赋能智慧城市的必要性,为 城市管理者和政策制定者提供“人工智能时代” 下大 模型城市赋能体系的建设思路,探讨大模型与智慧城 ·91· ���E�����0 市相结合的 3 种典型场景,提出未来智慧城市发展与 大模型结合的持续发展策略。 1 大模型的定义与核心特征 “大模型”是指基于海量多模态数据预训练、具有 巨量参数规模(通常在百亿至万亿级别) 的深度学习 模型,能够处理复杂语言理解与生成任务,并展现出强 大的泛化、推理和上下文学习能力。 大模型的核心特 征包括以下 4 方面 [5-6]。 其一,巨量参数:模型复杂度和能力的物理基础。 其二,预训练+微调范式:利用大规模无标注数据 预训练获得通用知识,再通过特定领域标注数据微调 适应下游任务。 其三,涌现能力:模型规模达到临界点后表现出的 超越小模型的、不可预测的新能力,如复杂推理、代码 生成。 其四,多模态融合:处理和理解文本、图像、语音等 多种信息形式。 大模型不仅是人工智能技术发展的重要里程碑, 更是驱动新质生产力发展的关键引擎,其应用正渗透 至智慧城市建设的各个环节,推动城市运行模式向更 高阶的智能化方向演进。 2 大模型赋能智慧城市建设的必要性分析 大模型代表了一种颠覆性的通用人工智能技术范 式,具有“强认知、泛应用、深融合” [7] 的特点,能够跨 越传统信息化系统的边界,深度赋能城市治理、经济活 动和公共服务。 大模型赋能智慧城市建设的必要性主 要体现在以下 4 方面。 2. 1 破解复杂治理难题 智慧城市面临海量异构数据、多元主体诉求和瞬 息万变的事件,传统规则引擎和浅层人工智能难以有 效处理。 大模型强大的语义理解、信息抽取、逻辑推理 和知识关联能力,为精准感知城市态势、智能研判风 险、科学辅助决策提供了前所未有的技术支撑。 2. 2 提升公共服务效能与体验 公众对便捷、高效、个性化的公共服务需求日益增 长 [8]。 大模型驱动的智能客服、政策解读、办事引导、个 性化信息推送等应用,能够提供 7×24 h、自然语言交互 的“有温度”服务,显著提升公众满意度和获得感。 2. 3 驱动产业智能化升级 大模型作为强大的“生产力工具”,可广泛应用于 智能制造(如工艺优化、故障预测)、智慧金融(如风险 评估、智能投顾)、智慧文旅( 如内容创作、个性化推 荐)等领域,赋能企业研发、生产、营销、服务全链条,提 升产业效率和创新能力。 2. 4 释放数据要素价值 城市积累了海量但利用率不高的数据资源。 大模 型具备强大的非结构化数据处理和理解能力,是挖掘 数据深层价值、促进数据要素高效流通和融合应用的 关键“解码器”,为智慧城市提供更强大的认知基础。 3 大模型赋能智慧城市建设的应用场景分析 3. 1 大模型+城市治理 大模型正成为城市精细化、智能化治理的“超级大 脑”,其应用场景正在以下 4 方面快速拓展并显现 成效。 一是智能政务与政策服务 [9-10]:基于大模型的政 务助手可自动解读冗长政策文件,生成简明摘要;智能 回答市民和企业咨询,提供精准办事指引;辅助公文撰 写、报告生成,提升行政效率。 例如,合肥市数据资源 管理局通过部署具备自然语言处理、图像识别等功能 的政务大模型,实现材料自动审核、表单智能填充,材 料审核效率提升 80%,办件登记效率提高 5 倍。 二是城市运行“一网统管”:大模型可融合分析来 自物联网传感器、视频监控、社交媒体、12345 热线等 的多源异构数据,实现对城市运行状态(如交通拥堵、 市容环境、安全隐患)的实时、全面、深度感知。 智能派 单系统可基于大模型理解事件描述并精准匹配处置部 门和资源,提升事件处置效率。 例如,安徽省肥西县城 管局完成 DeepSeek 大模型本地化部署,实现智能化监 管与违规行为识别,实时监控渣土运输车辆的运行轨 迹,识别违规行为( 如违规倾倒、未按规定路线行驶 等),并自动生成整改建议。 三是应急指挥与决策支持:在自然灾害、公共卫生 事件等应急场景下,大模型可快速整合分析灾情信息、 历史案例、应急预案、资源分布等,生成态势研判报告、 辅助制定救援方案、优化资源调度路径,为指挥决策提 供智能化支持,缩短响应时间。 四是社会风险洞察与预警:通过分析网络舆情、信 ·92· �N����7� �����0 ��� 访投诉、经济数据等,大模型可辅助识别潜在的社会矛 盾、经济风险、公共安全隐患,进行早期预警和趋势预 测,助力政府主动治理、防范化解风险。 3. 2 大模型+智慧经济与产业 大模型是驱动产业智能化升级的核心引擎 [11-12], 为智慧经济注入强劲动能,具体表现在以下 4 方面。 企业智能服务与赋能:面向企业提供基于大模型 的智能营销(如生成个性化营销文案、广告创意)、智 能客服(如处理复杂咨询、提升转化率)、智能办公(如 文档处 理、 会 议 纪 要、 知 识 管 理) 等 软 件 运 营 服 务 (Software as a Service,SaaS),降低企业智能化门槛和 成本。 大型企业可自建或定制专属大模型,优化内部 流程(如合同审查、代码生成、供应链管理)。 智慧金融风控与创新:在信贷审批场景中,大模型 可更全面、深入地分析非结构化数据(如企业经营报 告、舆情),提升风险评估精准度;在智能投顾场景中, 大模型可提供个性化、易懂的投资建议和市场分析;在 反欺诈、反洗钱等场景中,大模型可增强复杂模式的识 别能力。 智能制造与研发创新:工业大模型可分析设备传 感器数据,预测故障、优化生产工艺参数;可辅助产品 设计(如生成概念草图、优化结构);可加速新材料、新 配方的研发过程(如帮助文献分析、假设生成、实验模 拟)。 智慧文旅与创意产业:大模型可生成个性化的旅 游路线规划、景点解说;帮助创作营销文案、宣传视频 脚本;辅助游戏、影视剧本创作;提供多语种实时翻译 导览服务,丰富游客体验,提升产业活力。 3. 3 大模型+智慧民生服务 大模型能让城市服务更智能、更贴心,显著提升市 民生活品质,具体表现在以下 4 方面。 个性化智慧教育:基于大模型的智能教育助手可 为学生提供个性化的学习路径规划、答疑辅导、作文批 改;为教师自动生成课件、习题、教学建议;分析学情数 据,助力因材施教。 智能医疗健康助手 [13]:大模型可辅助医生进行文 献检索、病例分析、诊断建议(需严格监管和医生审 核);为患者提供通俗易懂的疾病知识科普、用药提醒、康 复指导;赋能健康管理平台,提供个性化健康建议。 无障碍智慧生活 [14]:大模型驱动的智能交互设备 (如智能音箱、服务机器人) 为老年人、残障人士提供 更自然、便捷的信息获取、生活服务( 如控制家电、叫 车、购物)和陪伴交流,弥合“数字鸿沟”。 社区智慧服务:大模型赋能社区管理平台,智能处 理居民报事报修、政策咨询;分析社区需求,优化服务 资源配置;促进邻里线上交 流 互 动, 营 造 和 谐 社 区 氛围。 4 大模型智慧城市赋能体系建设思路 为充分发挥大模型在智慧城市建设中的潜能,需 系统性构建“一个基础底座、一套规范体系、一个赋能 平台、一支协同队伍” [15-16],实现大模型能力的集约化 建设、规范化应用和场景化落地。 4. 1 一个基础底座(算力+数据+算法) 算力基础设施:建设或整合高性能智算中心、云计 算资源,提供充足、普惠、绿色的算力支撑,满足大模型 训练和推理的庞大需求。 数据要素体系:在保障安全和隐私前提下,推动公 共数据、行业数据安全有序开放共享与融合治理,构建 高质量、多模态的“ 语料库”,为大模型提供优质“ 燃 料”;建立数据确权、流通、交易机制。 算法模型仓库:建设城市级基础大模型(或引入优 质开源/ 商用模型),并围绕重点领域(如政务、医疗、 交通)开发或汇聚专业领域大模型(如 Domain-Specific LLMs),形成模型资源池。 4. 2 一套规范体系(安全+伦理+标准) 安全与隐私规范:制定大模型应用在内容安全、系 统安全、数据泄露防护等方面的安全要求和数据脱敏、 匿名化、用户授权机制等方面的隐私保护标准。 伦理与责任指南 [15]:明确大模型应用的伦理边界 (如避免偏见歧视、保障人类主体性、防止滥用),建立 内容审核、责任追溯机制。 技术与应用标准:制定模型接口、数据格式、性能 评估、应用部署等方面的技术标准;规范不同场景下大 模型应用的功能、性能和交互要求。 4. 3 一个赋能平台(开发+部署+运营) 模型开发与微调平台:提供低代码/ 无代码工具 链,支持开发者便捷地调用基础模型能力,利用本地数 据安全高效地进行领域微调、提示词工程。 模型服务与集成平台部署:提供模型应用程序编 ·93· ���E�����0 程接口(Application Programming Interface,API) 服务、 插件市场,方便各类智慧城市应用系统(如政务平台、 城市大脑、企业系统)快速集成大模型能力。 应用监控与运营中心:实现对平台运行状态、模型 性能、资源消耗、应用效果的实时监控、分析预警和持 续优化。 4. 4 一支协同队伍(管理+技术+应用+运营) 统筹管理机构:负责顶层设计、资源协调、规范制 定、安全监管和效果评估。 核心技术团队:包括算法工程师、数据科学家、系 统架构师等,负责底座建设、模型研发/ 运维、平台技术 支持。 领域应用专家与开发者:深入理解政务、交通、医 疗、教育等具体业务场景,负责将大模型能力转化为解 决实际痛点的应用方案和产品。 运营推广团队:负责平台推广、用户培训、生态合 作、应用落地效果跟踪反馈。 5 大模型赋能智慧城市典型案例 5. 1 城市治理体系现代化 大模型聚焦提升政府决策与公共管理效能,推动 城市治理模式从“被动响应”向“主动干预”转型。 阜阳市太和县建设“民生诉求智能分派系统”,通 过本地化部署 DeepSeek 大模型,自动解析 12345 热 线、信访等多源诉求文本,结合 6. 4 亿条县数据中心记 录生成责任单位工单,在金融服务领域,通过大模型辅 助决策,使“金农信 e 贷”等普惠金融服务放款审核时 长大幅压缩,累计授信金额高达 56. 3 亿元,发放贷款 11. 24 亿元,服务客户 6. 6 万户,为经济发展与民生保 障提供了有力支持 [17]。 南京市建设“城市之眼”多模态应急平台,部署联 通格物平台融合 DeepSeek 大模型,关联视频、气象、物 联传感器数据,实现“ 感知—分析—决策” 闭环,使暴 雨期间积水事件处置效率提升 70%,算法优化效率提 升 50%,火情预警提前 15 min 触发联动 [18]。 5. 2 公共服务智能化 大模型重塑公共服务体验,推动服务普惠化与个性化。 东莞市建设“社保智能客服”,部署政务大模型, 实现 24 h 在线问答,进行社保政策解读与办事指引, 累计回答社保问题 867 万个,累计服务人次 370 万人 次,问题解答率达 99. 41% [19]。 广州市建设“信用就医无感支付”,通过人工智能 信用核验实现“先诊疗后付费”,落地 80 家三甲医院, 使签约用户数超 120 万,支付流程缩短 70% [20]。 5. 3 产业经济高效化 大模型驱动传统产业智能化升级,优化城市生产 与服务体系。 山西省税务局建设“税费分析大模型”,将口语化 诉求转化为标准化业务工单,使语义转化准确率达到 95%,政策咨询重复率降低 30%,助推太原市纳税人满 意度跃居全国省会城市前列 [21]。 济南市建设“海若交通大模型”,分析交通流量与 设备数据,实现故障预测与动态调度,使故障提前发现 率提高 40%,响应速度提升 50%,公文处理效率提升 80% [22]。 6 大模型赋能智慧城市未来发展策略及建议 6. 1 夯实大模型发展基础支撑 强化大模型发展的基础要素保障是大模型赋能智 慧城市未来发展的关键前提。 国家层面需加强顶层设 计,持续支持大模型基础理论、核心算法和关键软硬件 (如人工智能芯片) 的攻关;优化算力网络布局,推动 普惠算力供给。 地方政府应积极落实国家部署,在土 地、能源、资金等方面支持智算中心建设;大力推动公 共数据高质量开放共享,探索建立安全可信的数据空 间;加强人工智能,特别是大模型相关领域的高端人才 培养和引进,构建多层次人才梯队。 6. 2 深化大模型融合应用创新 国家层面应鼓励大模型在智慧城市各领域的深度 应用与模式创新,重点推动政务服务(如智能审批、政 策咨询)、城市治理(如态势感知、应急指挥)、民生服 务(如智慧医疗、智慧教育、智慧养老) 等公共领域的 大模型标杆应用;应支持制造业、金融业、文旅业等优 势产业利用大模型提质增效降本,培育新业态新模式; 应探索大模型在科学发现、艺术创作等前沿领域的应 用;应关注“大模型+政务服务” “大模型+智慧医疗” “大模型+工业研发” 等具有广阔前景的融合方向;对 于涉及重大伦理风险的场景(如司法、自动驾驶决策) 需审慎推进,建立严格的监管和评估机制。 ·94· �N����7� �����0 ��� 6. 3 构建安全可信的治理体系 大模型赋能智慧城市的发展与安全应并重,需建 立健全大模型安全治理体系,具体可从以下 3 方面 入手。 强化安全保障能力:攻关大模型自身安全(如对抗 攻击鲁棒性、 后门检测)、数据安全 ( 全生命周期防 护)、应用安全(如内容过滤、深度伪造检测) 技术,建 立大模型安全测试评估体系。 完善监管机制:明确监管主体和职责分工;探索适 应大模型特点的新型监管模式,如“ 监管沙盒”、敏捷 治理;建立覆盖模型研发、部署、应用全流程的动态监 管机制;加强跨境数据流动和模型输出的安全管理。 推动伦理与规范建设:积极参与国内外大模型伦 理规则制定;推广负责任的人工智能实践,倡导科技向 善;建立畅通的公众反馈和争议解决渠道。 7 结束语 大模型作为引领未来的战略性技术,其赋能智慧 城市建设的广度和深度将持续拓展。 它不仅将深刻变 革现有的城市服务和管理模式,更将催生全新的智能 化应用场景和产业生态,推动城市向更加智能、高效、 宜居、韧性的方向发展。 未来,大模型不会局限于特定 功能模块,而将作为城市智能体的“ 核心认知引擎”, 全方位融入城市运行的“ 毛细血管”。 通过持续深化 场景创新、完善赋能体系、优化政策环境,大模型将释 放巨大潜能,使智慧城市建设迈上新台阶。 在此过程 中,政府、企业、研究机构和公众应协同努力:政府需发 挥主导作用,坚持创新驱动与安全可控并重,在政策制 定、基础设施建设、数据开放、标准规范、安全监管等方 面营造良好产业生态;企业需加大研发投入,深耕垂直 领域应用,提升技术易用性和解决方案成熟度,同时坚 守伦理底线;公众需增进对大模型的理解和信任,积极 参与应用体验并反馈意见,共同促进大模型在智慧城 市建设中健康、有序、可持续发展。 参考文献 [1] 周潮洋, 黄振, 付国泰 . 基于大语言模型技术的数字政 府智能网络安全监管平台建设实践[J]. 网络安全技术 与应用, 2025(6): 108-110. 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