“大力推进现代化产业体系建设，加快发展新质生产力”，在今年的政府工作报告中，被列为2024年十大工作任务之首。

所谓“求新”，就是要探索新模式，拉动新产业，打造新动能；而“质优”则代表优化产业结构，拉动产业向高质量发展不断演进。

求新是抓手，质优是结果。要打造“新质生产力”，还要形成与之相应的新型生产关系。抓手够不够硬，是一个关键。

《政府工作报告》中也提出，深化大数据、人工智能等研发应用，开展“人工智能+”行动，打造具有国际竞争力的数字产业集群。“人工智能+”主要基于大模型、大数据、大算力等技术，实现人工智能对各行各业的深度融合。

这意味着，人工智能作为“新质生产力”的重要抓手，它的底层逻辑，并不在技术本身，而是能够带给城市发展重要的价值。循着这条主线，我们要如何看待人工智能和大模型带给城市的新机遇。

去年底，工业和信息化部、中央网信办、教育部、国家卫生健康委、中国人民银行、国务院国资委等六部门联合印发《算力基础设施高质量发展行动计划》，提出到2025年，计算力方面，算力规模超过300 EFLOPS，其中智能算力占比达到35%。

今年初，IDC发布的《2024 AIGC应用层十大趋势白皮书》显示：随着AIGC 技术的发展，智能化应用将呈现爆发式增长，IDC也预测：2024年全球将涌现出超过5亿个新应用，这相当于过去 40 年间出现的应用数总和。

这两份数据，分别从基础设施层的供给侧，和应用层的需求侧展现了行业智能化的趋势正在不断的加速之中······

我们也发现，人工智能与产业的融合也变得越来越紧密，从智慧医疗，智慧金融，智慧城市再到无人驾驶，人工智能技术已经开始渗透到多个支柱产业，助力城市打造新质生产力。

人工智能这把“火焰”燃烧得如此之快，一个很关键的动因，是大模型技术和应用的爆发式增长。从2023年的ChatGPT，到2024年的Sora，大模型技术正以不可思议的发展速度颠覆着我们的认知。

过去一年，AI大模型如雨后春笋般层出不穷。所谓的“百模大战”让大模型走上了市场“风口”，也通过更为泛化的能力，赋予了城市无限的想象空间。

过去的城市智能应用，通常基于“小模型”，无论在模型的泛化性还是场景适应性上都有相当的局限。这使得过往的智慧城市总是头重脚轻，只解决了个别行业的智能化，而很难做到城市全局的智慧。

大模型技术的出现，无疑给城市的智能升级带来了很多新的期待。城市每天都在变化，传统的ICT技术，没有办法对于需求的演进进行预处理，这是很多过去智慧城市项目无法成功的症结。而大模型技术源自于对数据和知识的学习，持续迭代，可以时刻与城市的智能化发展节奏同步。

当前各大城市都在积极推进人工智能产业发展，包括加大算力部署、加快大模型布局，以及在各个行业大模型领域先行先试。

行业大模型的价值，取决于行业应用的深度。在城市当中，政务大模型的价值首当其冲。

今年6月，华为云发布了盘古大模型5.0，在全系列、多模态、强思维三个方面全新升级。相关数据显示：在城市治理领域，基于盘古大模型，利用智能摄像头可以将事件生成智能工单，将城市治理事件从10分钟降低到1分钟，准确率提升到95%，效率提升了4倍。

并且在深圳福田，华为云打造了政务服务大模型的“样板点”，打造能理解、会思考、有温度的政务服务；通过政务办公大模型，打造“一句话”办公的极致体验，同时通过城市治理大模型，让城市管理者拥有千里眼、顺风耳，实现全域感知。

看得见，摸得着的体验提升，是大模型融入到福田城市治理的直接例证。而大模型在很多行业，带来的效率之变，往往是指数级的。

如在矿山场景中，矿山开采过程中，工作面周围岩体，由于弹性变形能的瞬时释放而产生突然剧烈破坏的动力现象，叫做冲击地压，它具有很大的破坏性，因此要采用卸压钻孔。但难点在于：确定包括钻孔直径、钻孔深度、钻孔间距、装药量和钻孔的方向等复杂的爆破参数，一次施工流程往往需要3天。

华为联合山东能源集团发布的盘古矿山大模型，利用AI大模型视觉识别能力，一举将这一过程缩短为10分钟，并能够实现防冲工程100%验收率。这种效率的提升，进一步证明了大模型的行业价值。

再有与每个人的出行息息相关的交通拥堵问题，尤其在春运期间，城市道路出现拥堵和事故的几率攀升，给城市治理及交通管理部门现有事件视频分析和检测系统治理效果带来巨大挑战。

而基于盘古视觉大模型的万物分割、万物检测能力，实现对各路段的视频进行自动化分析，实时感知精确到车道级别的拥堵程度、事故位置等城市路网的交通状态；同时，通过盘古自然语言和盘古视觉大模型多模态桥接技术，视频平台能够基于人类语言快速完成多复杂系统的联动和交互，实时捕捉并自动检索交通事故、施工占道、突发事件等现状情况，并将分析结果同步至城市交通指挥中心，让原先拥堵的路面平均车速提升8%，平均延误下降12%。

可不要小看这两个数字，路面上行驶的车辆不计其数，每一辆车的车速提升，累加起来就是一笔巨大的时间财富。除了赋能公路之外，盘古铁路大模型，可以极大提升铁路设备故障识别的智能化程度，大幅减少列车的风险。

还有在航空领域，华为云盘古气象大模型基于高精度气象数据，创造性地提出了适应地球坐标系统的三维神经网络来处理复杂的不均匀3D气象数据，减少预报迭代次数和误差，可提供时空高分辨率的气象预报。以此优化航班调度，通过优化航线精准放行，让行程少延误、航班准时到达。

大模型的演进是如此的“润物细无声”，在不知不觉中，盘古大模型的应用，已经遍及很多支柱行业的关键场景，为各行各业带来了效率的提升，这同样是人工智能之于新质生产力的意义所在。

也正是大模型为城市提供的“看得见”的价值，也出现了新一轮的大模型“军备竞赛”。目前，广州、沈阳、西安、重庆等大城市都在规划建设商用大模型，营造领先AI营商环境。

去年发布的《数字中国建设整体布局规划》中明确提出：鼓励建设自主可控AI基础设施，加快构建自立自强人工智能全产业生态。今年，国家领导人又提出：适度超前部署人工智能算力基础设施。人工智能乃至大模型应用在中国长期、持续发展的基本稳步向好。

在各地争先部署大模型的同时，也存在一定程度的“AI焦虑”。在具体实施落地中，各企业、事业单位、政府部门普遍面临想做投不起、想做欠能力、做了做不好、自身数据有限等一系列难点问题。

华为则提出了“一城一云一模型”发展愿景，通过政府牵头统筹、企业承建及运营，建设匹配本地城市、产业特色及发展诉求的新型数字基础设施，具备人工智能领先架构、公共技术能力及数据与应用生态，实现算力按需调度、大模型按需可得、数据丰富多样、应用快速创新，助力城市“人工智能+”高质量发展。

城市人工智能大模型中心（AIPMC）的建设思路。依循：政府统筹，急用先行，分批建设的方式循序渐进。通过“1个基础设施+2种运营能力+4大使能+4大联接”，共创AI产业，打造AI创新名城”的理念，以国产化AI大模型基础设施为基础，联接城市AI产业生态，使能行业服务，与城市走向共创、共享和共赢，实现“一城一云一模型”专业化建设、可持续化发展。

城市人工智能大模型中心（AIPMC）的模式，既解决了地方政府缺资源和技术的问题，也对本地化的AI生态建设形成很好的促进作用。

前文所述的一大批盘古大模型的城市最佳实践，事实上均脱胎于该建设思路，通过树立一批国内大模型建设的领先标杆，华为希望打开国产大模型与城市的融合之路。

在大模型建设方面，华为也具备多项优势：

首先，普通的学术级大模型仅是一个科研模型，仅支持单场景的学术研究，但盘古大模型是一套端到端完整的系统工程，除大模型本身，还包含支撑行业级商用落地的全流程成熟工具链，更与城市场景化需求结合，也更容易落地。

其次，盘古大模型的产品能力强：模型开发效率更快，模型泛化能力更强，模型优化效率更高，模型识别精度更精准，每一项能力落在行业场景，都代表了生产力的提升。

最后，产业主张更完善，华为提出基于“人才、产业、科研和生态”来构建组织和产业政策，塑造产业新动能新优势。将产业与商业有机的结合，可以做到根据城市的特征，因地制宜，专项发展。

客观地说，大模型在中国的发展，却并不能照抄国际通行的“模板”。

一方面，ChatGPT价值观不符合中国国情，中国需要掌握自主可控国产AI大模型；另一方面，大模型未来将是类似5G的AI核心技术，也存在卡脖子的风险。因此，未来的中国大模型要走向自主可控的国产大模型。盘古大模型的最佳实践，已经证明这条路是完全可行的。