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1、總顧問徐強主編單志廣專家顧問張修征 楊瑞凱 高江海 劉少華副主編涂菲菲 王丹丹 劉 殷周春燕 李志強 王 輝編委馬潮江 戴 彧 陳 栩 徐清源 吳潔倩 趙文景 張雅琪蔡丹旦 宋心榮 常苗苗 房毓菲 李春香 張 岳 席浩軍劉 洋 趙永明 李 松 丁盛爽 解明泰 湯 凱 李公立崔 昊 秦李浩 代 杰 陳家駒 韓 偉 黃霜筱 于孔嶺編寫委員會排名不分先后大模型的興起和發展，推動了人工智能的進步，并在自然語言處理、計算機視覺等領域取得一系列重要成果。大模型不僅是一種技術，它重塑了數據要素生態鏈，引領了產業研究、開發及應用的范式變革，使新產業、新業態、新模式迸發潛能，展現出新活力，推動我們邁入一個全新的

2、人工智能時代。從中長期看，大模型將與制造、生物醫藥、能源、交通、金融等實體經濟領域深度融合，形成一批面向垂直行業的場景化、定制化、個性化的專有模型。而針對垂直行業或領域開發的大模型，不僅需要技術的創新和突破，更需要對行業的深刻理解和知識的有效整合，以實現更精準和高效的知識管理與應用，不斷提升創新效率、拓展應用領域、提高生產效率，帶動更大范圍創新，給各垂直行業領域帶來真正的人工智能革命。大模型的飛速發展也帶來了遠遠超越摩爾定律的算力需求，高性能算力短缺、算力資源異構、多云之間數據交換困難等因素會制約大模型的發展。各地方政府宜把關系國計民生、關乎國家創新發展、由國家或政府投入的算力資源連接整合，建

3、立城市云計算資源互聯體系，構建城市各級、各行業統籌的云資源管理服務能力，形成一體算力調度體系、協同數據治理體系、共性能力支撐體系以及統一應用生態市場，面對各類人工智能應用需求，提供一站式解決方案。人工智能作為引領未來的戰略性技術，是新一輪科技革命和產業變革的核心驅動力?！耙怀且辉埔荒Ｐ汀卑l展研究提出的概念內涵、技術體系、應用場景以及建設思路，對于推動大模型從源頭技術研發到行業應用落地，推進城市行業數據、算力資源、AI 生態的共建共享都具有可鑒之處。希望通過一城一云一模型的探索實踐，匯聚產業鏈各環節、各方的力量，協同形成合力，構建具有競爭力的生態體系。錢德沛中國科學院院士北京航空航天大學教授序言

4、黨的二十大報告提出“打造宜居、韌性、智慧城市”，指明了數字時代讓城市生活更美好的根本路徑和發展前景。黨的第二十屆三中全會提出，要“堅持人民城市人民建、人民城市為人民”“深化城市建設、運營、治理體制改革，加快轉變城市發展方式”，為進一步全面深化改革、深化智慧城市建設提出了發展要求，為以數字化助力中國式現代化、走出一條中國特色城市發展道路指明了前進方向。當前我國智慧城市建設進入了整體性、系統性、協同性深入發展的新階段。城市數字化轉型是推進城市全領域、全方位、全過程的轉型，通過整體性重塑智慧城市技術架構、系統性變革城市管理流程、一體化推動產城深度融合，更好地服務城市高質量發展、高效能治理、高品質生活

5、，支撐發展新質生產力，推進中國式現代化建設?！耙怀且辉埔荒Ｐ汀笔敲嫦蚰骋怀鞘懈哔|量發展需求，構建統一的“城市云”，建設統一的城市人工智能大模型中心，是算力基礎設施與模型基礎設施一體化融合發展的新型基礎設施，提供了數據服務、算力服務和算法服務一站式、集約化、高效化發展的新模式，代表了城市數字化轉型的基礎設施升級、技術路線升維、商業模式演進。一城一云一模型適應和引領人工智能時代城市生產方式、生活方式、治理方式變革，具備開放兼容、智能高效、通用普惠、安全可靠的基本特征，有利于為城市政府、市民和企業提供普惠、普適的數字服務，為城市千行百業豐富場景提供低門檻、低成本的 AI 大模型服務，促進以城市場景為

6、牽引的 AI 人才培養、技術創新和產業繁榮。一城一云一模型的核心是模型?；诔鞘写竽Ｐ椭悄苤行?，整體推進城市云、AI 開發平臺、行業數據集、基礎大模型、行業大模型、場景模型和應用場景的集成開發和應用，突出“人工智能+”能力打造，實現一體化的建設、服務和運營。一城一云一模型的關鍵是應用。面向打造數字化轉型的典型應用場景，深入推進場景開放、供需對接，構建人工智能人才、數據、技術、企業和產業開放協作的發展生態，切實降低AI大模型應用的門檻和成本，為城市經濟繁榮、服務優化、治理提升、環境改善提供強大助力。智能化是當今時代人類社會發展的大趨勢。國家信息中心和華為云計算技術有限公司作為數字化建設的主力軍，

7、與時偕行，明見未形，雙劍合璧，砥礪創新，聯合開展了一城一云一模型協同發展體系化研究，緊密結合“十五五”數字中國發展大勢，充分調研各地方城市、重點行業人工智能大模型建設和應用實踐，提出了一城一云一模型協同發展的理念內涵、模型方法、技術體系、應用場景、運營思路和發展建議，以期對參與城市數字化轉型的相關政府部門、建設運營企業、研究機構等從業人員提供有益參考，為發展新質生產力和實現中國式現代化提供創新思想和實踐指引。開卷有益。是以為序。單志廣國家信息中心信息化和產業發展部主任國家信息中心智慧城市發展研究中心主任目 錄CONTNTS結語 30發展形勢 01概念內涵 07應用場景 15發展建議 28一、城

8、市是推進數字中國建設的綜合載體 01三、人工智能大模型成為打造新質生產力的關鍵引擎 04二、云是構筑城市數字化發展能力的關鍵底座 03一、一城一云一模型的基本概念 07三、一城一云一模型的技術路徑 10二、一城一云一模型的建設框架 08一、賦能行業發展提質增效 15三、賦能社會治理精準高效 22二、賦能公共服務普惠精準 19一、加大政策支持力度 28三、打造建運協同機制 29四、以評促建有序發展 29二、培育產業發展生態 29一、模式要求 25二、推進路徑 26發展模式 25010203050401一城一云一模型發展研究報告新一輪科技革命和產業變革加快數字中國建設步伐。當前新一輪科技革命和產業

9、變革深入發展，數字化浪潮席卷全球，引發全球格局更深層次的變革，各國深入推進數字化發展戰略，推動全球數字化競爭日趨激烈。黨的十八大以來，以習近平同志為核心的黨中央高度重視數字化發展，明確提出建設數字中國。2023年2月，中共中央、國務院印發的數字中國建設整體布局規劃指出，建設數字中國是數字時代推進中國式現代化的重要引擎，是構筑國家競爭新優勢的有力支撐。我國擁有全球規模最大的數字化應用場景、強大的數字基礎設施和高素質的數字人才，數字中國發展將進一步提質提速，將與我國加快發展新質生產力同頻共振、協同發力，成為推動質量變革、效率變革、動力變革的重要引擎。城市數字化轉型為數字中國建設提供了綜合載體和展示

10、窗口。城市承載著生產生活和社會治理，也孕育著技術創新和數字文明。當前，數字技術正以不可逆轉之勢深刻改變城市中人類的生產生活方式，重塑城市生產力和生產關系。在新一代信息技術蓬勃發展和深城市是推進數字中國建設的綜合載體發展形勢0102一城一云一模型發展研究報告入運用的時代背景下，正在構建一個全感知、全連接、全場景、全智能的數字世界，數字空間、物理空間和人類社會空間深度融合，重構城市發展的能力體系和價值體系，形成數字化發展的新生態。在數字化轉型的時代浪潮下，各地紛紛通過城市數字化轉型統籌推動數字經濟、數字政府、數字文化、數字社會、數字生態文明等的一體協同發展。城市數字化轉型成為地方落實數字中國戰略的

11、關鍵舉措，也提供了展示數字中國建設成效的重要窗口。圖 1 黨中央、國務院多次對智慧城市建設作出指示和部署國家發展改革委、國家數據局等部門發布關于深化智慧城市發展推進城市全域數字化轉型的指導意見習近平總書記在重慶考察時指出，“加快智慧城市建設步伐，構建城市運行和治理智能中樞，建立健全大綜合一體化城市綜合治理體制機制，讓城市治理更智能、更高效、更精準”。黨的二十大報告指出，“加強城市基礎設施建設，打造宜居、韌性、智慧城市”。習 近 平 總 書 記 在 上 海 考 察 時 指出，“在城市規劃和執行上堅持一張藍圖繪到底，加快城市數字化轉型”。202420242022習近平總書記指出“要推動區塊鏈底層技

12、術服務和新型智慧城市建設相結合，探索在信息基礎設施、智慧交通、能源電力等領域的推廣應用，提升城市管理的智能化、精準化水平?！?019國家發展改革委等八部委聯合印發關于促進智慧城市健康發展的指導意見。20142023習近平總書記在杭州城市大腦運營指揮中心觀看“數字杭州”建設情況，指出“從信息化到智能化再到智慧化，是建設智慧城市的必由之路，前景廣闊?！?020習近平總書記在政治局集體學習中強調，“以推行電子政務、建設新型智慧城市等為抓手”。201603一城一云一模型發展研究報告深入推進城市數字化轉型亟需升級完善城市數字化基礎設施。我國智慧城市發展已經進入全領域、全方位、全過程數字化轉型新階段，數字

13、經濟呈現出融合創新、深化應用、規范發展、普惠共享新特征，對建立城市數字化共性基礎提出了全新要求。順應云計算、大數據、人工智能、區塊鏈等技術創新和應用滲透趨勢，超前布局智能化智慧化數字底座成為基本要求。2024年5月，國家數據局等四部門聯合印發關于深化智慧城市發展 推進城市全域數字化轉型的指導意見（發改數據2024660號），該文件指出，要構建城市運行和治理智能中樞，打造城市共性支撐平臺，構建綜合性基礎環境，推進算法、模型等數字資源一體集成部署，探索建立共性組件、模塊等共享協作機制?！耙怀且辉埔荒Ｐ汀闭菍π聲r期智慧城市技術路線和數字底座建設的經驗總結和前瞻布局。云基礎設施是賦能城市全域數字化轉

14、型的關鍵支撐。云作為信息技術發展和服務模式創新的集中體現，不僅是一種集成計算、存儲和網絡資源的商業模式，更是軟硬件技術的集大成者，通過基礎設施軟硬件服務整合、資源高度集約，以更加靈活、可擴展的方式支持數字化業務的變革和創新。云計算已經成為城市數字化轉型不可或缺的基礎設施，承載著基于互聯網和移動互聯網的各類應用，涉及城市市政、交通、公共服務和產業經濟等千行百業和政府、市場、市民等億萬主體。隨著智能計算等新應用興起，特別是AI大模型的出現，云基礎設施開始更多為海量數據的處理和大規模的參數訓練等提供彈性靈活的計算能力和存儲資源，有力推動大模型的開發與應用。云服務智能融合成為城市數字化轉型的新趨勢。隨

15、著云服務的普及應用，云服務水平也已成為衡量城市數字化轉型能力和數字經濟發展質量的重要標志。新時期城市數字化轉型要求云基礎設施具有快速響應、高可用性、高擴展性等服務能力。以工業互聯網、元宇宙為代表的新型業務場景融合通算、智算、網算等多元業務，要求云服務具備通算實時處理、智算推理決策、云網融合生態構建等多方面能力。越來越多面向邊緣計算、云網融合、物聯網、大數據和人工智能的云服務新模式正在構建和完善。百度智能云、阿里云、騰訊云、華為云等主流云服務提供商，也基于數字化發展需求延伸拓展云服務內容，開始提供模型訓練、模型部署等豐富的AI服務和工具，靈活調整計算資源和服務方式。云是構筑城市數字化發展能力的關

16、鍵底座04一城一云一模型發展研究報告云原生成為支撐大模型高效運行的關鍵技術。深度學習引領AI的再次快速發展，以深度學習為代表的AI技術已在計算機視覺、語音識別等領域取得巨大進展，推動了許多行業的創新。隨著大模型的規模不斷擴大，對計算資源和數據的需求快速增長，傳統的計算架構已經無法滿足。云原生AI也成為支持大模型生產的關鍵技術。從建設層面看，云原生通過云底層硬件和操作系統的解耦和標準化統一部署、安裝、調度、使用，實現計算資源的統一管理、運營運維和靈活調度，使得整個資源使用效率最大化。從應用層面看，云原生使云服務從“云資源集約化服務”向“智慧應用集約化服務”轉變，聯接城市各類設備、終端、傳感器，云

17、化各類基礎設施和應用，打通融合各類數據，具備收集匯聚海量數據、分析識別問題、深入精準決策、全面實時全量管理等能力，滿足智慧城市各類應用靈活突變的需求。從發展形態看，云原生使云基礎設施從聚焦中心到無處不在，“算法+算力+數據”高效運轉，在提高用戶使用云服務、AI服務效率的同時，降低使用成本，使云服務、AI服務像城市中的水電氣一樣便捷普惠?！叭斯ぶ悄?”推動經濟社會發展數智化升級。2024年政府工作報告明確提出，深化大數據、人工智能等研發應用，開展“人工智能+”行動?！叭斯ぶ悄?”行動有利于激發我國產業發展的新動能，深入推進數字經濟的創新發展，加速推動新質生產力的形成。當前，人工智能已廣泛滲透到制

18、造、醫療、教育、交通等經濟社會各領域。我國已經建成2500多個數字化車間和智能工廠，經過智能化改造，研發周期縮短了約20.7%、生產效率提升了約人工智能大模型成為打造新質生產力的關鍵引擎05一城一云一模型發展研究報告發布時間文件名稱發布機構重點內容2017.7新一代人工智能發展規劃（國發201735號）國務院提出了面向2030年我國新一代人工智能發展的指導思想、戰略目標、重點任務和保障措施，部署構筑我國人工智能發展的先發優勢，加快建設創新型國家和世界科技強國。2018.4高等學校人工智能創新行動計劃（教技20183號）教育部明確了“人工智能+X”復合專業培養新模式，推動高校在人工智能領域的創新

19、和發展,為我國人工智能產業的發展培養更多的人才和技術支持,推動人工智能技術的應用和推廣。2020.7國家新一代人工智能標準體系建設指南（國標委聯202035號）國家標準化管理委員會、中央網信辦、國家發展改革為、科技部、工信部明確人工智能標準化頂層設計，研究標準體系建設和標準研制的總體規則，明確標準之間的關系，指導人工智能標準化工作的有序開展。2022.7關于加快場景創新以人工智能高水平應用促進經濟高質量發展的指導意見（國科發規2022199號）科技部等六部門以促進人工智能與實體經濟深度融合為主線，強化主體培育、加大應用示范、創新體制機制、完善場景生態，加速人工智能技術攻關、產品開發和產業培育，

20、探索人工智能發展新模式新路徑。2022.8關于支持建設新一代人工智能示范應用場景的通知（國科發規2022228號）科技部圍繞構建全鏈條、全過程的人工智能行業應用生態，支持一批基礎較好的人工智能應用場景，打造形成一批可復制、可推廣的標桿型示范應用場景。2024.6國家人工智能產業綜合標準化體系建設指南（2024版）（工信部聯科2024113號）工業和信息化部等四部門完善人工智能標準工作頂層設計，強化全產業鏈標準工作協同，統籌推進標準的研究、制定、實施和國際化。34.8%，在人工智能技術的“加持”下，開辟出傳統生產力向新質生產力加速邁進的新路徑。據有關研究統計，2023年我國人工智能核心產業規模達

21、5784億元，生成式人工智能的企業采用率已達15%，市場規模約為14.4萬億元，已經體現出了新質生產力的蓬勃生機。表1 我國發布的部分人工智能相關文件06一城一云一模型發展研究報告大模型成為人工智能研發與應用的前沿技術。隨著計算能力的迅速提升、數據量的爆發式增長和算法復雜程度的不斷提高，人工智能已從單一智能1.0時代邁進以大模型為特征的通用智能2.0時代。大模型已經成為全球科技領域最大的熱點，它推動人工智能技術發展跨越拐點，從感知理解世界、處理低端重復性工作走向生成創造世界、處理較高端腦力勞動工作，并呈現出更加明顯的知識驅動、跨界融合、人機協同、群智開放等技術特征，這將會加速AI快速滲透、普及

22、應用，AI生產力變得無處不在。大模型正在重塑城市高質量發展的智能引擎。隨著各行各業對人工智能技術的需求增加，城市逐步開始將大模型納入發展“工具箱”，基于大模型打造覆蓋城市經濟社會發展各個領域的共性賦能平臺，為城市高質量發展帶來智能引擎。依托大模型，能夠有效提升城市公共服務的效率和體驗，提升城市智能化治理水平，為產業賦能推動城市經濟發展。從個人到行業，從生活到生產，從邊緣到核心，大模型正在推動生產方式、生活方式和治理方式深刻變革，驅動城市智能化進階，為城市發展新質生產力帶來新動力。07一城一云一模型發展研究報告“一城一云一模型”是面向某一城市高質量發展需求，構建統一的“城市云”，建設統一的城市人

23、工智能大模型中心，是算力基礎設施與模型基礎設施一體化融合發展的新型基礎設施，提供了數據服務、算力服務和算法服務一站式、集約化、高效化發展的新模式，代表了城市數字化轉型的基礎設施升級、技術路線升維、商業模式演進。一城“一云”是橫向打通存力、算力、運力的數字底座?！耙荒Ｐ汀笔强v向貫通智力的共性支撐體系，包括在“城市云”中增加AI算力節點、AI平臺/工具和大模型能力。一城一云一模型能夠適應城市全時全域的個性化、特色化發展需求，既全面賦能城市千行百業數字化轉型、智能化升級，又帶動城市技術、產業、人才等持續創新和迭代升級。一城一云一模型既體現政府主導和政務云為核心的基本定位，又體現基礎大模型和行業模型共

24、榮、豐富場景牽引和多元化建設運營互促的開放共享、互利共贏發展格局。一城一云一模型構建城市新型數字底座、數據資源體系、應用服務體系和建設運營體系，滿足數字時代加快城市高質量發展的本質要求，有利于因地制宜發展新質生產力。一城一云一模型的基本概念概念內涵0208一城一云一模型發展研究報告建設統一的城市人工智能大模型中心為核心，匯聚算力資源、開放模型、AI工程化能力、行業數據集四類服務，提供城市云服務和城市大模型兩大運營，聯接產業、人才、科研和生態，推動產城學研與人工智能大模型技術深度融合，培育發展AI新質生產力，加速城市全域智能化進程。一城一云一模型的建設框架一城一云一模型的建設框架四類服務1一城一

25、云一模型集成算力資源、開放模型、AI工程化能力、行業數據集等四類服務，面向用戶提供一站式服務降低人工智能技術使用門檻，幫助用戶快速實現業務智能升級。算力資源：以統一的“城市云”模式提供普惠安全可靠算力服務，支持不同計算架構的通用算力、智能算力的協同調度，滿足均衡型、計算和存儲密集型等各類城市數字化轉型業務算力需求。開放模型：匯聚基礎大模型、行業大模型、場景模型，提供算法、模型等AI數字資產的共享，為開發者提供安全、開放的共享平臺，同時支持大小模型統一納管、大模型安全保障，降低AI模型算法的獲取門檻。泛政務互聯網金融工業制造交通物流醫療教育礦山化工氣象聯接人才聯接產業聯接科研聯接生態加速產業升級

26、帶動城市智慧培養未來人才提升科研能級一城一云一模型產城學研+人工智能，加速釋放AI新質生產力HUAWEI城市云服務運營城市大模型運營城市人工智能大模型中心公共智能算力開放大模型行業數據集統一AI平臺國產AI算力集群L0基礎大模型L1行業大模型，L2場景模型大模型安全，場景小模型AI開發平臺AI運營管理平臺重點產業鏈產業集群行業數據聯盟及數據集城市云政務域公共行業域國資域邊緣節點國產化AI節點專業服務輔助運營規劃設計與實施集成與開發支持技術支持訂閱基礎運營產業賦能生態發展人才培養圖 2 一城一云一模型建設框架示意圖09一城一云一模型發展研究報告AI工程化能力：提供AI模型開發部署和運營管理的平臺

27、，支持統一管理作業和資源，面向AI開發者提供模型訓練、AI應用管理、模型部署等能力，幫助用戶快速完成模型訓練和部署、管理全周期AI工作流。行業數據集：圍繞城市重點產業鏈和產業集群，匯集同類企業的數據、產業鏈上下游數據等相關行業數據，為行業大模型、場景模型的訓練，以及城市各領域的“人工智能+”行動提供數據支持。一城一云一模型圍繞算力、數據、模型和應用開發部署，開展算力云服務運營和城市大模型運營。城市云服務運營。增強云計算資源的高可用高可靠水平，對城市異構算力資源進行整合管理和統一調度，開展城市數據資源歸集治理，提供業務系統的上云咨詢實施服務，加速云上應用場景構建，促進城市云應用市場繁榮。城市大模

28、型運營。面向高?？蒲袡C構、AI應用開發商、解決方案集成商、企業及個人開發者等開放AI模型、數據、應用場景等，打造AI模型市場，提供發布及訂閱AI模型服務，連接AI開發生態鏈各參與方，加速AI模型的應用落地。兩大運營2一城一云一模型通過聯接產業、人才、科研、生態，培育人工智能產業創新生態，助力城市在AI時代打造領先競爭力。聯接產業：以場景開放創新帶動人工智能企業在城市落地，促進人工智能產業發展壯大，同時通過數據、算力和算法賦能本地傳統企業智能化升級，尤其是帶動重點產業鏈及產業集群的數智化轉型。聯接人才：人工智能大模型中心可提供基礎培訓及動手實踐服務，幫助IT從業人員及在校學生快速變成AI人才，并

29、提供數據集、模型、案例等開放資源，通過圈層聚才用才，帶動本地AI人才密度及強度提升。聯接科研：通過AI for Science、AI+HPC加速本地科研創新、提升科研能級，聯合科研單位、結合區域產業發展以及業界龍頭企業聯合將其研究和資源服務于地方，形成新的產業推動。聯接生態：聚集系統集成、硬件、軟件、服務、學習與賦能等優質AI生態資源，為本地產業、人才等發展提供高質量動能，同時將更多生態資源留在本地，形成人工智能發展的良性循環。四方聯接310一城一云一模型發展研究報告一城一云一模型的建設框架一城一云一模型的技術路徑圖 3 一城一云一模型技術路徑參考架構技術參考架構1關鍵技術能力2一城一云一模型

30、是實現城市大模型落地應用的系統策略，通過打造包含國產化AI基礎設施、行業數據集、AI大模型、大模型工程化工具、大模型安全、AI運營管理平臺等六大關鍵技術能力為代表的能力體系，構建集算力、算法、數據、安全服務和運營管理于一體的城市人工智能大模型中心。（1）國產化AI基礎設施國產化AI基礎設施注重人工智能自主創新，通過構筑云化算力、原生智能的基礎開發環境，為城市大模型提供可持續的AI云化算力服務、AI平臺云服務、一站式AI開發以及模型托管與AI生態系統的全方位服務。政務服務助手城市治理助手政府辦公助手智慧交通智能制造智能礦山氣象預報智慧醫療數字人.AI視頻短劇應用層數據集一站式AI開發平臺城市云（

31、國產化AI節點）AI運營管理平臺大模型工程套件（模型/應用）大模型安全大模型工程套件（數據）模型納管工作流管理 應用開發框架模型定制工作流自監督學習工作流弱監督學習工作流監督學習工作流（SFT）強化學習工作流Prompt工程內容合規抗攻擊 數據撰寫與標注平臺數據集管理行業知識數據3D模型數據百科數據歷史銷售數據電子書籍歷史工藝數據多語種天氣數據開源數據集海洋數據代碼數據財務數據圖像數據缺陷數據網頁故障數據12L2場景模型L1行業大模型L0基礎大模型智能客服政務大模型制造大模型礦山大模型氣象大模型汽車大模型科研大模型文旅大模型藥物分子大模型寫作助手輔助設計輔助編程洗選煤智能客服藥物篩選中長期天氣

32、預報平面廣告生成3D形象生成NIP插件調用NL2SQL對話問答閱讀理解文案生成閑聊問答知識問答文案撰寫分析報告開卷問答文本摘要表格索引數據索引插件調用應用調用多模態圖像生成以文生圖以圖生圖圖像編輯風格變換圖像拓展3D生成以圖生3D以文生3DCV圖像分類語義分割目標檢測科學計算大氣氣象藥物分子海洋氣象預測回歸預測異常檢測分類預測時序預測346511一城一云一模型發展研究報告圖 4 國產化AI算力及AI平臺云服務AI云化算力服務是通過將傳統以CPU為中心的計算架構，升級為以CPU、GPU和NPU多種算力對等計算架構，可以根據各類計算需求快速分配和釋放計算資源，大幅提升資源利用效率，整體構建高效、彈

33、性的智能化基礎設施。而AI算力作為人工智能應用的核心，可以處理大規模數據集和復雜模型訓練，為智能化基礎設施的實現提供了強大的計算能力和創新潛力。模型開發服務是在AI云化算力服務基礎上，從算力資源調度、AI業務編排、AI資產管理以及AI應用部署，以模型服務的形式面向用戶/AI開發者提供數據處理、算法開發、模型訓練、模型管理、模型部署等AI應用開發全流程技術能力和一站式開發服務，使AI應用開發更加普惠便捷。模型托管與AI生態系統服務一方面是將目前行業內主流的開源大模型主動納管到平臺，開放兼容第三方模型，構建開源、創新的生態環境，支持百模千態。另一方面為用戶/AI開發者提供高速穩定的托管服務和豐富的

34、功能支持，使用戶/AI開發者能夠更清晰地了解模型的大小、占用空間等參數以及更加方便地對模型進行管理和優化，可以更加專注于模型的研發和優化，提升模型開發效率和模型質量，加速AI技術的創新和應用。（2）行業數據集數據是大模型生長的關鍵“養分”，數據價值的釋放也是大模型時代城市智能升級的關鍵。大模型AI云化算力存|算|網|芯|能模型開發開發|訓練|評測|部署|推理 模型托管豐富生態數據、模型、算法、算子高效的運行態托管服務托管、運營，支持百模千態端到端的開發態流程全流程工具鏈、大規模調度、開發經驗沉淀充分釋放AI算力全棧國產化、規模算力、極致性價比、安全、長穩托管|運營 生態（AI Gallery）

35、托管|運營 12一城一云一模型發展研究報告保持出色的技術特性來源于結合城市特定的行業和領域數據集不斷地進行訓練和優化，以適應城市各個場景的特定需求和挑戰。行業數據集包含政府數據、公共數據、企業數據、互聯網數據等不同渠道來源數據，通過政府牽頭的行業數據聯盟歸集本地重點產業鏈、產業集群價值數據，引入全國高質量數據集，形成不同行業領域和應用場景的專業知識庫，為大模型開發提供強大的數據支撐。同時，行業數據要素集通過數據生產、數據管理、數據使用、數據流通等功能簡化及規范數據使用，有效提升數據質量和使用效率，促進行業數據共享交換與流通，也為大模型創新提供有力數據支撐。圖 5 數據平臺數據流通數據膠囊數據聯

36、邦數據托管數據使用數據配比數據飛輪手動配比智能配比私網內多域循環公網多域循環公私網多域互通數據管理數據集管理數據質量數據安全數據集/數據資產數據特征敏感識別脫敏替換數據血緣內容審核質量評估可視化分級分類鉆取分析BI數據生產數據獲取公開獲取生態合作數據采購內部導入數據清洗算子編排模型清洗模板清洗智能清洗數據標注手動標柱智能標注輔助標注眾包標注數據準備特征提取Tokenize數據生成文本視頻圖片AIGC系統管理用戶管理角色管理租戶管理權限管理（3）人工智能大模型AI大模型從功能看包含視覺、自然語言處理（NLP）、多模態、預測等基礎功能型大模型，從行業應用看有政務大模型、制造大模型、氣象大模型、中醫

37、藥分子大模型、礦山大模型、汽車大模型、文旅大模型、科研大模型等等，從應用場景看有智能客服、寫作協助、輔助設計、輔助編程、藥物篩選、天氣預報、廣告生成等場景模型。其中，基礎大模型通過海量數據訓練，具備豐富的知識，也是訓練行業大模型的基礎。行業大模型是在基礎大模型基礎上通過對自有數據的二次訓練快速訓練出專屬的行業大模型。場景模型則是在行業大模型基礎上，結合特殊場景孵化訓練出的應用模型。13一城一云一模型發展研究報告（4）大模型工程化工具圖 6 大模型工程化工具數據處理模型開發應用開發數據工程套件效率提升3X：自動化數據清洗，半自動標注平臺模型開發套件應用開發套件數據獲取數據清洗數據管理Prompt

38、撰寫Rank標注5分鐘快速構建：一切皆可編排，一切皆可調用提示工程一鍵啟動：三大工作流，行業大模型一站式開發模型訓練模型部署模型評測模型管理應用開發IDE應用開發SDK大模型的研發依賴算法、算力和數據的綜合支撐，隨著大模型參數規模和網絡結構復雜性的不斷提升，大模型開發、訓練和推理部署也面臨著數據處理繁鎖、模型訓練困難、應用開發緩慢等各種各樣的問題。大模型工程化工具包括應用開發框架和配套工具，為大模型二次開發訓練和應用提供了基礎支撐，幫助行業用戶快速構建大模型的開發和應用能力。例如，基于機器制造、醫藥研發與制造、電力、采礦等工業領域、金融領域、交通運輸領域等行業用戶沉淀的大量自有數據和知識經驗，

39、行業用戶在大模型基礎功能上，通過對自有數據的二次訓練可以形成個性化的專屬行業大模型，加速自有行業大模型的開發和應用。大模型工程化工具涉及開發、訓練、壓縮、推理和服務等多個環節，覆蓋從數據處理、模型開發、再到應用開發等模型開發的全流程。大模型應用開發框架和工具的軟硬件需要協同優化，不同模型基于不同的需求配套提供不同的工具。例如面向大模型數據工程，可以提供包括數據采集、數據標注、數據增強、數據清洗以及數據管理各個環節的工具組件，也可以提供處理包括圖像、語音和文本等，多種數據類型的工具組件，具備高度的靈活性和可擴展性。（5）大模型安全大模型安全全面覆蓋大模型使用的全生命周期，從數據、模型、內容到應用

40、，構筑端到端模型安全四道防線，進一步強化大模型的全鏈路安全保障，助力大模型全鏈路合規。數據防護防線：通過數據脫敏、數據血緣、數據防毒等技術手段，從預訓練模型的數據集，直至數據治理階段，全方位保障政企構建高質量、安全合規的數據集，確保數據多樣性和公平性。14一城一云一模型發展研究報告模型防護防線：針對模型訓練階段可能遭遇的數據投毒風險，以及推理階段訓練數據、用戶隱私信息泄露等風險，采用模型混淆、模型加密等先進技術，軟硬件結合，加密模型，有效保障政企大模型資產安全。內容防護防線：通過Prompt攻擊檢測等新型防御能力，實現對多種直接與間接攻擊手段的有效檢測，并通過對模型輸入輸出內容嚴格審核，嚴防生

41、成有害或不當信息，有效應對新型安全風險。應用防護防線：保護大模型在應用插件場景下的安全可靠性，確保大模型在各類應用場景中都能穩定、高效地發揮作用。（6）AI運營管理平臺AI運營管理平臺是大模型運營管理的工具，主要功能模塊包括AI應用管理、大模型管理、數據管理、服務管理、云邊協同、算力資源管理和系統管理。AI運營管理平臺通過AI工作流進行模型訓練、部署、優化，達到業務場景的持續監控與運營運維，實現統一、規范、敏捷化的AI全生命周期管理，降低開發門檻、提升開發效率。15一城一云一模型發展研究報告推進大模型與各行業數據的融合，基于市場需求加強大模型應用，能夠有效優化生產流程、保障生產質量和安全、縮短

42、研發周期、加快產業轉型升級，充分賦能采掘業、制造業、文娛等行業發展，創造新的產業附加值。賦能行業發展提質增效應用場景03智慧礦山1（1）資源勘探傳統資源勘探方法依賴大量的野外工作、地球物理勘探，這些方法不僅成本高昂，而且耗時耗力?？碧将@得的數據往往需要依靠人工方式進行地質分析，效率相對較低、分析方法相對局限。隨著礦產資源需求的不斷增加，地表礦和淺部礦日益減少，地質找礦難度增大，傳統資源勘探方法越來越難以發現新礦藏。16一城一云一模型發展研究報告人工智能大模型通過地質樣本數據、衛星影像數據、歷史勘探數據等多尺度、異構數據訓練，能夠學習并發現地質要素與礦床間的復雜隱含關系，建立地質找礦數據與礦床間

43、的高維復雜非線性映射，不僅能用于地質找礦，還能提煉新的成礦知識、潛在模式，創新地質理論。大模型可與地質專家實現人機協同，由地質專家和工程師為大模型提供重要的背景和特定領域的知識，并判讀模型預測結果，實現數據驅動、智能化、人機協同的資源勘探新范式，大幅提升地質數據分析效率、節約勘探時間和成本、發現更多潛在礦藏。（2）礦山采掘礦山采掘作為采掘業的核心活動，是礦山資源開發的關鍵。傳統礦山采掘方法雖較為成熟，但采掘設備多依賴于人工操作，作業路徑和控制依靠人的經驗判斷，生產效率受限于工人的技能和經驗，面臨地質條件的不確定性、生產效率瓶頸、資源浪費與環境影響等挑戰，難以滿足日益增長的產能需求。人工智能大模

44、型基于礦山生產各環節業務數據、生產文檔數據、視頻圖像數據等進行訓練調優，實現礦山生產流程的精準預測，進而賦能礦山無人作業設備智能控制，實現作業軌跡、作業剖面的優化，提升采掘生產效率。大模型對振動、電流、聲學、紅外等多信號融合分析，可實現界面環境的智能識別。此外，大模型還可進行遷移學習，在新礦井、新場景上快速部署、上線應用，運用礦山實際業務數據實現調優，無需從零開始的大量重復訓練即可實現較高精度的預測。（3）安全生產礦山環境高度復雜，瓦斯、水害、坍塌等各種風險往往并存，礦山安全作為采掘業的生命線，是采掘業高質量發展的基石。傳統礦山監測手段存在盲區，僅能基于個別測點數據進行預警，難以及時分析、預警

45、整個作業面的潛在危險，且數據分析高度依賴個人經驗判斷，局限性較強，難以完全滿足礦山安全保障的需要。大模型匯聚礦山安全生產文檔、行業學術文獻等文本數據，礦山傳感器的感知數據，井下攝像頭的視頻圖像數據，可支撐礦山多模態數據交互、礦山空間重建與仿真計算、礦山災害分析預警等安全生產應用場景。一方面，基于傳感器數據與視頻數據等多模態監測數據的大模型可實現對礦山全域瓦斯、水害、火災、頂板等災害的精準預測與智能預警。另一方面，大模型運用自然語言處理能力可實現對文本報告、語音指令的智能識別、分析、審核與執行，支持高效交互、安全運行。17一城一云一模型發展研究報告智能制造2（1）化工研發傳統范式下化學工業過程新

46、技術研發面臨多重挑戰，由于缺乏對化工多尺度復雜過程的精確理論描述，研發周期往往在十年以上，且耗資高、市場風險大。大模型一方面能夠助力科研機構快速高效地解決研發周期長、新工藝實驗成本高等問題，另一方面能夠賦能化工企業解決依賴人工調整配方、生產參數無法實時調優等問題?；诨瘜W文獻庫、化學分子庫、催化劑反應庫、反應設備參數等數據集，依托化工數據處理平臺實現基于大模型訓練的多源異構化工數據的高效處理，構建化工領域知識圖譜，開展知識自動標注和結構化處理。依托化工大模型可以實現分子識別、分子推薦、工藝圖識別、工藝語言生成、生產參數優化、生產設備維護等功能，推進化工流程工藝的自主設計和優化，從而縮短化工工藝

47、流程的研發周期，為實驗室成果快速走向工業化，以及化工企業生產研發效率的提升提供了可能。（2）精細化檢測工業制造過程中對產品質量、人員操作、機器設備、物料運輸等都需要嚴格的檢測，傳統依賴人工的檢測手段效率較低、工作量大、成本較高，且難以覆蓋全面，對生產質量的保障力度存在不足。通過大模型的零樣本學習能力，并結合AR、VR等技術，能夠實現對產品質量缺陷、人員違規操作、零部件裝配誤差等多種工業場景的快速高效視覺檢測。通過外接視覺傳感裝置和指令輔助，大模型可以根據需求對指定的區域、人員進行檢測，快速發現異常信息，大幅降低人工查驗、樣本收集和模型訓練等成本。結合語言大模型和視覺大模型，進行多模態感知和交互

48、，可以通過語音指令控制大模型實現對不同類型、不同區域、不同等級的缺陷檢測，滿足各類產品的檢測需求，擴展大模型在工業視覺檢測中的應用范圍，提升應用的靈活性。（3）工業機器人智能調控工業機器人在生產制造過程中可能面臨多任務操作、生產計劃變更、產線工藝工序變更、機器人故障、工作站故障等情況，對機器人的任務分配和動態任務調整成為提升未來工業制造效率的關鍵環節。大模型可以對各類生產數據進行自動整合分析，快速響應并重新調整任務分配，以應對不可預見的情況。大模型通過收集機器人的性能數據、工作站狀態、生產計劃等信息，學習機器人的技能、任務復雜性、工作站之間的轉移時間等復雜信息，從歷史數據中分析機器人的性能和效

49、率，并預測不同機器人執行18一城一云一模型發展研究報告不同任務的效率。同時，根據不同的任務要求動態調整分配策略，優化機器人的使用效率，最大程度地減少任務等待時間和生產周期。生產人員還可以通過文本、語音等交互方式，根據不同的任務需求，通過大模型快速生成定制化的運動控制代碼，以控制機器人執行不同的任務。這種基于大模型的運動控制指令生成模式可以大幅提升工業機器人的靈活度，實現柔性化的產線控制。智慧文娛3（1）AI影視制作傳統影視制作對創作者的要求很高，需要創作者有較好的邏輯思維和創造力，同時能熟練操作拍攝設備和剪輯軟件，行業門檻較高。而眾多個人創作者不具備編導、影視剪輯等專業技術背景，順利開展影視創

50、作存在一定障礙。Sora、可靈等文生視頻大模型的出現，為影視制作者提供了有效的解決方案。視頻大模型通過其自動特征提取能力，能夠從大量數據中學習并“理解”物理世界規律，進而根據指令模擬復雜的場景和人物動作，生成逼真的視頻畫面，使得創作者可以擺脫傳統拍攝的限制，創造出現實中難以實現或者成本過高的場景和特效。通過使用大模型，影視創作者只需輸入一段文字創意，就可得到模型自動生成的視頻，無需傳統影視創作中復雜的實地拍攝及后期剪輯，大大減少了人力和時間成本。同時，大模型打破了文本、圖片與視頻之間的壁壘，增強了多模態交互生成的能力，在降低技術門檻的同時，顯著提升了影視創作的效率。（2）虛擬數字人虛擬數字人是

51、利用計算機圖形學技術創造出與人類形象接近的數字化形象，具有交互能力。當下元宇宙概念愈發深入人心，虛擬數字人作為元宇宙的基本單元，在各領域場景中的應用需求迫切，如虛擬主播、虛擬客服、虛擬導游、智能助手等。過去由于虛擬數字人對技術和投入成本等要求極高，因此主要被用于垂直、專業的極少數領域之中，沉浸體驗受限、AI交互場景單一、多輪對話陷入“尬聊”等問題常有出現。多模態大模型可綜合使用文本、圖像、音頻等生成技術，通過建模、驅動、仿真、渲染等一系列流程，打造綜合外觀、面部表情、發聲習慣、情感表達等全面擬人化的虛擬數字人，實現低成本、低門檻、高效率、高擬真的虛擬數字人生成。多模態大模型通過自然語言處理技術

52、，增強了虛擬數字人的理解與交流能力，使得虛擬數字人能更加自然地與人類進行互動，提供更加個性化的回應。多模態大模型的文本、圖像、視頻等內容的生成能力，也使得虛擬數字人可以在廣告、娛樂、教育等各應用領域中進行更多創造性內容輸出，為用戶提供豐富多樣的體驗。19一城一云一模型發展研究報告智慧醫療1通過推進云計算、大模型等技術與醫療、教育、氣象等領域的深度融合，能有效識別多元主體需求，優化供給手段、提升服務效率、促進模式創新，提升公共服務精準性、普惠性和有效性。賦能公共服務普惠精準（1）AI精準診療優質醫療資源分布不均衡、跨地域就診難，一直是醫療衛生行業發展的痛點?；鶎俞t療機構資源相對缺乏，醫生能力相對

53、不足，部分基層醫療機構因無法負擔高昂的檢測設備成本等問題，導致基層醫療機構在醫學檢測和診療上能力不足?？梢酝ㄟ^AI輔助診療、AI醫療儀器設備等方式賦能基層醫療機構，推動優質醫療資源下沉，促進醫生群體業務能力的提升，讓基層群眾享受到更加及時、精準的醫療診斷服務。通過計算機視覺、自然語言處理、機器學習等為代表的人工智能技術應用，能夠進一步提升AI輔助診療能力。計算機視覺技術通過用機器代替人眼對目標進行識別、跟蹤和測量，可對CT、MRI等影像進行圖像分割、特征提取。自然語言處理技術應用于電子病歷、健康管理、藥物研發等場景，可將診療記錄、醫囑等進行標準化、結構化重構形成電子病歷數據。機器學習技術通過學

54、習樣本數據內在規律、表示層次，使機器具備理解分析和智能決策能力，例如學習大量臨床影像數據和診斷經驗，進行輔助診療。在實踐應用中，已在AI賦能醫學影像方面進行了深度應用，為疾病的診療提供了科學和直觀的依據，廣泛應用于體檢、疾病篩查、診斷與鑒別、療效評價及預后等多個方面，提升了診療效率和精準化診斷能力，減輕了醫生工作量，為人民群眾提供全方位全周期的健康保障提供支撐。（2）新藥高效研發新藥研發經歷藥物發現、臨床前研究、新藥IND申請、臨床試驗、新藥NDA申請等一系列過程，研發周期長，投資大、成功率低。在藥物研發階段，傳統的藥物靶點識別、藥物篩選、分子合成等方式周期長、成本高。大模型的出現，可以實現對

55、大量現有藥物數據進行深度學習，快速分析藥物的化學性質和生物活性，更快地設計新藥物，模擬和預測藥物吸收、代謝和毒性等復雜過程，從而大大縮短藥物研發時間。新藥研發主體通過多渠道收集藥物相關的分子結構、理化性質和靶點信息等藥物研發關鍵數據，并通過計算機輔助和人工校驗確保數據質量可靠，為科研人員提供了較強的數據支持，明顯提高藥物研發的準確性、可靠性和實用性?；谌斯ぶ悄芩惴▽λ幬飻祿M行數據挖掘和藥物特征提取，形成疾病相關的藥物有效特征，為新疾病靶點預測和對應藥物研發提供準確、個性化、智能化分析服務。相較于傳統藥物20一城一云一模型發展研究報告研發，大模型輔助新藥研發能夠有效減少藥物發現、臨床前研究

56、的時間，提升臨床新藥研發成功率。數據顯示，大模型技術可以突破傳統藥物研發困境，有效地將藥物發現、臨床前研究的時間縮短近40%，臨床新藥研發成功率可從12%提高到約14%。智慧教育2（1）個性化作業作業是學校教學活動的基本組成部分，是課堂教學延伸的重要補充載體?？茖W有效的作業有助于學生及時鞏固學習知識、養成良好的學習習慣，有助于老師及時跟蹤教學效果、制定完善的教學計劃。但是，傳統的作業模式存在較多不足亟待改善。一是傳統作業多以鞏固課本知識點為主，形式枯燥單一，學生機械完成的現象較為普遍。二是傳統的作業缺乏針對性、層次性和有效性，造成有的學生看不懂、不會做，有的學生覺得太簡單、沒挑戰，學生花費大量

57、時間在低效的學習上。三是教師日常批改作業量大，重復機械性工作繁重，難以為每個學生提供個性化的反饋。作業通常包括作業設計、作業評價、作業指導等環節，通過城市云、大模型技術與各環節的深度融合，推進學習模式由“大水漫灌”變為“精準滴灌”，教學模式由以人力為主變為人機協同、動態交互，教學模式由單一模糊向個性精準化發展。在作業設計環節，通過智能分析教學目標、作業時長、作業難度、作業數量、學生認識水平等指標參數，自動生成符合教學目標與學生認知特點的作業資源包。在作業評價環節，借助圖像識別、深度神經網絡、自然語言處理等技術，建立智能診斷、作業分層調節等算法模型，依托城市云強大的計算能力實現作業的智能批改，有

58、效減輕教學批改的工作負擔。在作業指導環節，基于作業評價結果，依托大模型和學科知識圖譜，智能化生成作業分析報告，自動歸集錯題資源，精準定21一城一云一模型發展研究報告位學生的薄弱知識點，并提供符合學生認知特點的個性化學習資源和輔導，提升作業的靶向性。（2）柔性化教學隨著信息技術的快速發展、教育水平的不斷提升、國家對創新型人才的需求日益增加，人們對教育的要求和重視程度也越來越高。在傳統的教育模式下，部分老師的教學方式往往是單一的知識灌輸，教學內容枯燥乏味，通過“滿堂灌”“填鴨式”的方式將所有知識點灌輸給學生，忽略了學生的理解能力和知識背景。部分老師雖能在課前依據教育理論與自身經驗預估學生的課堂反應

59、，進而適當調整課程內容，但這對教師的教學經驗考驗極大。柔性化教學基于學生個性化特征，以激發學生興趣、發揮學生特長、適應學生風格為重點，通過云計算、大模型等技術應用，靈活地進行教學內容和教學活動設計，營造開發、合作、包容、互動的學習氛圍。在學生學習階段，全面采集學生學習行為數據，捕捉識別學生學習狀態，通過大模型總結學生未掌握的知識點、評測學生的學習狀況、推測學生的學習興趣，為學生提供與其學習習慣和能力相匹配的學習資源、學習路徑和個性化的學習輔導，使學生更好地理解和掌握學習知識。在教師備課階段，依托掃描儀等設備將學生作業、試卷等全部錄入系統并進行智能批改分析，通過機器學習和自然語言處理技術自動生成

60、不同學生的學情報告，精準反映學生知識掌握情況，為教學針對性備課、側重性講解提供支撐。在課堂授課階段，結合虛擬現實技術和機器學習算法，構建虛擬模擬實驗和模擬體驗環境，提高學生實踐能力和實驗技能。同時，利用無感采集、智能感知技術，全過程采集課堂教學數據，自動診斷分析課堂教學成效，助力課堂教學提質增效。22一城一云一模型發展研究報告云計算、大模型等作為新時期的前沿技術，以其強大的數據分析和處理能力，正深刻改變著社會治理模式和治理手段，推動社會治理向智能化、精細化、科學化方向發展，為社會治理數字化轉型注入了新活力。賦能社會治理精準高效政務服務1（1）精準服務在推動政務服務從“能辦”向“好辦”轉變的過程

61、中，有兩大瓶頸亟需突破。一是進一步弭平政務服務供給與用戶需求之間的數字鴻溝，提升政務服務線上線下全過程的精準化、個性化水平。二是進一步聚焦辦事難點堵點痛點，主動發現問題，找準政務服務優化、效能提升的薄弱環節，對苗頭性、典型性、集中性問題進行分析研判，以民生“小切口”撬動政務服務能力“大提升”。通過人工智能、自然語言大模型等技術的應用，可以提供政務服務事項智能引導、智能申報、智能預審、智能審批等服務，實現線上線下申請材料結構化、業務流程標準化、審查規則指標化、數據比對自動化，不斷優化用戶意圖識別和服務方案精準推送能力。通過數據和算法支撐，可以根據個人和企業畫像實現個性、精準、主動和智能服務。例如

62、，聚焦不同行業，提供行業政策、政策解讀等精準推送和主動提醒等服務；推進行政給付、資金補貼扶持、稅收優惠等惠企利民政策和服務“免申即享”。（2）政務問詢傳統的政務問詢主要以“一問一答”為主，需要用戶觸發特定關鍵詞后以知識庫匹配相關回答，存在知識庫數據不足、更新不及時、自然語言解決能力不足，進而導致對話能力弱、用戶體驗差等問題。利用大模型、自然語言分析、智能數據加工等技術，構建政務智能問詢系統，在語義層面理解群眾口語化問題中的含義，在海量知識庫中找到最匹配的知識內容，把口語化的問題與書面語的答案建立智能鏈接，自動快速處理各類投訴和咨詢問題，服務群眾的各類需求。相比于傳統人工客服和機器客服，基于大模

63、型的智能問詢對語義理解更為精準、意圖識別更為到位、應答話術更為靈活、群眾服務更加人性，能夠將群眾的話語自動轉化為與之對應的政務事項和流程，實現政務服務效率和質量的提升。23一城一云一模型發展研究報告城市治理2（1）氣象預報氣象對于城市的生產生活具有重要影響。傳統天氣預報主要依靠數值天氣預報模式，基于復雜的數學和物理規律構建預報模型，但影響大氣系統的過程更加復雜，包含物理和化學過程，跨越時間和空間尺度，如何在數值預報模式中準確模擬這些復雜過程，一直是數值預報模式發展的挑戰。近年來，隨著新型城鎮化的快速發展，城市的構造越來越復雜；此外，極端天氣和自然災害頻繁發生，物理模型愈加復雜化，這些因素使得數

64、值天氣預報模式的瓶頸日益突出，預報的精準度和精確度難以滿足城市發展需求，行業開始尋求新的氣象預報范式。大模型技術為提升氣象預報能力提供了新的思路。氣象大模型是基于深度學習的方法，在氣象專家的專業知識支持下，對歷史氣象大數據進行學習并建立模型，完成訓練后開展天氣預報工作。氣象大模型預報在短臨預報已經取得了明顯的成功，這得益于其在預測速度上的巨大優勢：數值預報方法難以給出分鐘級的氣象預測，而AI方法擬合雷達回波數據的能力，超過了光流法等外插方法，這對于城市防災預警、交通治理等幫助巨大。（2）水利預警水利專業數學模型和計算是數字孿生水利的核心和關鍵，但水文預報、水動力學、水利工程多目標優化調度等專業

65、模型對于業務人員專業技術要求較高，一般業務人員面臨復雜決策情況時往往無法做出科學合理的水利專業計算，進而難以制定精準的決策方案。研究多業務融合知識圖譜本體構建方法，使大模型與業務規則、學科知識、專家經驗、歷史場景等水利知識庫內容以及人類自然語言理解能力進行對接，實現業務應用場景驅動水利大模型開展水利專業計算與智能決策。通過大模型驅動水利專業計算來推演不同調度方案的物理過程與預期影響，實現基于大模型交互和水利知識約束的智能決策輔助，從而增強水利業務決策的高效化、科學化和智能化水平。水利大模型不僅能夠根據用戶提供的信息推薦有效的預報和調度方案，還能夠驅動數字孿生水利模型平臺模擬各種極端情境，評估潛

66、在的風險。（3）基層治理基層治理通常面臨數據采集任務繁重、業務系統繁多、數據分析困難等痛點。一是基層工作人員承擔著圍繞“人、地、事、物、情、組織”等基礎數據采集例行工作，數據采集工作量大。二是基層通常使用著城管、民政、公安、衛健等多個垂直部門的業務系統，系統之間存在壁壘，造成數據重復采集錄入。三是基層的數字化較為薄弱，難以挖掘數據要素價值以輔助治理決策。24一城一云一模型發展研究報告通過大模型技術對基層治理數據進行深度分析和挖掘，以此作為基層治理決策的重要依據，實現從數據到決策的直接轉化，提高決策的實時性和準確性。結合知識圖譜，將基層治理相關的政策法規、行業規則、專業知識等進行結構化并集成至模

67、型中，使得模型具備豐富的知識儲備和強大的推理能力，能夠從全局、深層次理解和解決基層治理問題。鮮活的基層數據可提供實時、客觀的事實依據，知識圖譜則為理解解釋數據、制定策略提供理論框架和邏輯基礎，二者有機結合，促進模型算法動態迭代、智能升級，賦能基層治理策略優化。智慧司法3（1）法律信息檢索法律信息檢索體驗和效果，一方面依賴于法律數據庫的建設，另一方面取決于檢索系統的智能化程度。傳統的法律信息檢索主要基于關鍵詞和司法數據進行匹配，需要用戶借助自身法律知識儲備，判斷搜索目標信息涉及哪個部門、有無上位法等檢索要素，繼而通過設定關鍵詞的方式篩選搜索結果，并對結果逐一閱讀以理解信息，從而判斷搜索的準確性。

68、用戶對法律語言的理解和檢索系統的運用能力會對搜索效果產生很大影響。對于復雜、模糊的搜索任務，如法律法規的適用選擇或者案例分析，大模型通過對初步搜索得到的結果進行總結分析，可以提取相關的信息并進行分類。對于指向明確的搜索任務，如具體的法律法規或者某個具體經典案例，大模型通過對搜索意圖的理解，除了精準提供搜索結果以外，還可以根據用戶的歷史行為數據進行個性化推薦，甚至可以利用搜索結果生成表格等多種數據展示形式，提高信息的可視化效果和可讀性，提升用戶的認知效果。（2）文書輔助生成應用技術手段輔助法律文書的生成由來已久，傳統的技術路徑是基于流程管理軟件內錄入的結構化數據，對法律文書的當事人身份信息、審判

69、組織信息等基本信息描述進行自動生成。這種路徑，一方面受到錄入數據的限制，生成的法律文書內容有限；另一方面無法對法律文書尤其是裁判文書的事實認定、釋法說理等核心內容生成提供幫助。利用人工智能技術，可實現對法律文書的結構拆解，并基于用戶對于案件構成要件的認定和選擇，將預置構成要件的事實描述、基于知識圖譜的邏輯關系進行組合，輔助生成文書。更進一步，可利用大模型的自然語言交互、生成式任務等能力，和用戶進行多模態的交互，并在多輪交互的過程中設定帶有邏輯性的遞進式問題，生成適配不同案件、不同事實和不同法律適用的法律文書；還可以通過智能比對排查，為法官提供疑點提示，輔助生成裁判文書，確保最終判決仍由審判人員

70、作出。25一城一云一模型發展研究報告一城一云一模型的健康可持續發展需要有為政府和有效市場共同發力，形成多元化的運營生態，開展專業化的運營服務。模式要求發展模式041、政府引導，科學發展為充分調動社會力量參與服務供給，同時避免重復投資造成資源浪費，需要政府加強發展規劃引導，同時通過資金支持、政策激勵、行業監管等措施，使一城一云一模型的服務內容、供給規模、發展速度等能夠盡可能地與城市經濟社會發展需求相匹配，從而獲得更好的經濟和社會效益。2、市場主導，多元競爭為提供更加豐富、更高質量、更高效率的服務供給，需要發揮市場配置資源的決定性作用，通過競爭機制發揮市場主體活力，促使參與各方通過競爭提高產品質量

71、和服務水平，形成更加多元、更具韌性和競26一城一云一模型發展研究報告爭力的產業支撐和服務供給生態，從而更好地滿足用戶多元化的應用需求。3、生態協作，長效運營由于提供一城一云一模型服務需要較高的初始投入、技術能力和組織管理能力，一般需要由投資方、建設方、運營方、技術支持方、生態伙伴等共同組成的服務供給生態推動服務向專業運營化方向發展，從而向用戶穩定可靠地提供低門檻、專業化的服務供給。政企合作組建多元生態的運作方式，可有效彌補政府在資金、技術等方面的不足，同時保障政府對項目建設運營、政務數據安全使用和隱私保護的掌控力。在實踐中，這一模式一般由投資方主要提供建設運營所需的資金并提出運營方案的目標和要

72、求，可以是政府、企業或其他社會機構，也可以是三類主體的任意組合；建設運營方主要負責服務體系的建設和運營；技術服務方一般作為第三方，通過向建設運營方提供集成服務或專業的技術服務，參與服務體系的構建；生態伙伴則一般通過建設運營方搭建的平臺提供服務或產品的方式，為服務體系提供更加豐富的資源供給。推進路徑圖 7 政企合作多元生態運方式地方政府國資公司建設運營主體技術服務商生態合作伙伴用戶機構企業政府社會企業杜會機構建設運營生態投資主體主管部門行業監管服務產品供給購買服務支付費用.服務/產品技術支持采購服務投資回報資金要求實際運作中，一般會采用項目化或公司化的運作方式，由投資方首先選擇具備相應資質和能力

73、的建設運營方作為其代表，細化建設運營方案，進一步整合技術服務方和生態伙伴的資源，組建專業化的建設運營生態，圍繞一城一云一模型服務的定位和目標，面向政府、企業、機構等不同用戶的多元需求，整合資源提供專業化的服務和產品。27一城一云一模型發展研究報告典型案例：貴安新區以城市人工智能大模型中心賦能經濟社會發展按照“布局合理、用地集約、企業集聚、產業集群、功能完備”的總體思路，貴安新區加快構建城市大模型智能中心，以大模型應用為重點，建設大模型基礎平臺、行業大模型以及模型運營管理平臺，面向政府、企業、公眾等不同群體提供多種場景應用類型的人工智能大模型服務。政府引導：貴安新區出臺系列優惠政策，涵蓋稅收優惠

74、、資金補貼、土地供應優惠等方面，吸引國內外優質企業和人才參與大模型智能中心的建設和運營。此外，設立專項基金支持關鍵技術研發和基礎設施建設，為城市大模型智能中心的發展提供了堅實的政策保障。市場主導：貴安發展集團通過多元化投資方式籌集建設資金，包括政府資金、社會資本、風險投資等；組建專業的運營團隊負責城市大模型智能中心的日常運營和技術維護；充分發揮市場配置資源的決定性作用，吸引多家企業和機構參與大模型訓練中心的建設和運營，各家企業根據自身優勢，提供差異化、專業化的服務，形成多元化的服務供給格局。生態協作：建立大模型訓練產業聯盟，促進產業鏈上下游企業間的合作與交流，共享資源、協同創新，共同推動大模型

75、訓練技術的發展和應用。貴安發展集團與多家企業建立戰略合作關系，共同構建開放、合作、共贏的產業生態。28一城一云一模型發展研究報告一城一云一模型是面向技術、要素、產業和基礎設施的集成創新，推進一城一云一模型落地，離不開政府的引導、支持和推動，需重點協調解決城市云和模型落地難題，建立健全模型訓練、行業應用中的包容監管和分歧解決機制，推進協同化、系統化、體系化發展。同時，要加強各類資源要素保障，通過加強政府財政補貼、做強產業發展基金、拓寬企業市場化股權融資渠道等方式保障資金的持續投入，通過引進領先科學家和創新團隊、推進校地企聯合培養專業人才、壯大通用人才規模等方式加速人才隊伍建設。面向數據資源需求，

76、依法依規向人工智能大模型企業開放重點領域數據，支持鼓勵企業充分挖掘公共數據的商業價值。加大政策支持力度發展建議0529一城一云一模型發展研究報告一城一云一模型高質量發展“三分靠建、七分靠運營”，因此既要建好又要用好更要運營好。樹立長效運營理念，以終為始做好長效運營規劃，在一城一云一模型建設前，構建起清晰的建設運營架構和利益分配機制，平衡好各方利益，從資金、技術、人力等多方面保障可持續發展。建議可由政府或國有企業作為投資主體進行建設，運營公司作為運營主體開展算力、大模型、產業生態等多方面的運營，咨詢設計單位、專業服務商等因地制宜提供規劃建設方案及輔助運營服務。打造建運協同機制構建科學合理的評價指

77、標體系，對一城一云一模型建設運營全過程開展評價，是提升數據服務、算力服務、算法服務水平的有效方式。針對“重建設、輕運營”問題，建立以問題解決度、用戶滿意度等應用效果為導向的評價體系，既能夠促進一體化規劃、專業化建設、可持續運營，也是對國家層面提出的“探索建立結果導向型運營預算和考核機制”的響應和落實。隨著一城一云一模型的不斷演進，還需及時調整和完善評價指標體系，使其保持科學性和適應性。以評促建有序發展未來人工智能大模型應用將成為數字應用的主流，對城市算力的需求隨之急劇上升。據有關機構測算，算力指數平均每提高一個點，就會帶動國家數字經濟和GDP分別增長3.5和1.8，但前提是要有充足的場景應用。

78、如果沒有場景應用需求作為牽引，一城一云一模型布局就會背離集約建設的本質，造成重復建設和資源浪費。要充分發揮我國豐富繁多應用場景的優勢，深入挖掘場景算力服務和模型應用需求，打造形成一批可復制、可推廣的標桿型示范應用場景，加速構建全鏈條、全過程的產業發展生態，讓城市云和模型服務全面賦能經濟社會發展。培育產業發展生態30一城一云一模型發展研究報告在人工智能時代的宏大畫卷中，一城一云一模型恰似一座堅實的橋梁，將產業、人才、科研、生態緊密聯接。它以創新之力，為城市注入無限活力，開啟了充滿希望的未來篇章。一城一云一模型不僅推動了人工智能產業的蓬勃發展，更為傳統企業帶來智能化轉型的機遇，為城市經濟的騰飛奠定

79、堅實基礎。它吸引著各方人才匯聚，提升人才密度與強度，為城市的持續進步提供強大的智力支撐。同時，加速科研創新，提升科研能級，聯合多方力量將科研成果服務于地方，為新產業的崛起創造無限可能。而優質的生態資源聚集，更是為城市的發展提供了源源不斷的動力，形成良性循環，讓城市在創新的道路上穩步前行。一城一云一模型以這四方聯接之力，助力城市在人工智能時代打造領先競爭力，為城市的繁榮與進步書寫壯麗的時代篇章。當前，深圳、南京、蘇州、南通、東莞、成都、佛山、珠海、徐州、貴陽、大連、延安、亳州等城市勇立潮頭，啟動了一城一云一模型的先行探索，一系列優秀的實踐經驗與卓越成果將如璀璨星辰般不斷涌現，為全國各類大中小城市提供實踐參考。一城一云一模型如同強大的核心引擎，驅動城市數字化轉型的巨輪破浪前行，開啟波瀾壯闊的發展新征程。結語