智慧城市，好落地的才是4.0

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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【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。