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原創(chuàng)丨等AI來
，不如尋AI去 ——AI如何賦能城投轉(zhuǎn)型發(fā)展
？

時間：2025-04-18 14:31:25  來源：城望集團(tuán)  作者：城望集團(tuán)  已閱：0次

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“等春來

，不如尋春去”
，寥寥數(shù)語，道出主動探索優(yōu)于被動等待的生存智慧。當(dāng)下，從ChatGPT到DeepSeek，人工智能技術(shù)正以量子躍遷般的速度重塑全球經(jīng)濟(jì)版圖
，實現(xiàn)從“萬物互聯(lián)”到“萬物賦能”的跨越。


擁抱AI和“尋春”相似

，自然界的春天
，隱匿于草長鶯飛、拂堤楊柳之中
，是朱熹筆下“書冊埋頭無了日
，不如拋卻去尋春”的引子，也是先哲們探索真理的浪漫表達(dá)
；數(shù)字時代的“春天”
，則孕育在算法創(chuàng)新、場景融合與效率革命里
，主動探索者方能率先搶占發(fā)展先機(jī)
。

由此，“等春來

，不如尋春去”被賦予全新的時代內(nèi)涵——與其被動等待AI技術(shù)在時代洪流中緩慢滲透
，不如主動投身數(shù)字化浪潮，挖掘轉(zhuǎn)型發(fā)展的新機(jī)遇
。

一

、AI賦能城投轉(zhuǎn)型發(fā)展的底層邏輯

戰(zhàn)略驅(qū)動、產(chǎn)業(yè)突圍與效能革命的協(xié)同演進(jìn)


AI賦能城投轉(zhuǎn)型發(fā)展的核心邏輯主要表現(xiàn)在宏觀政策驅(qū)動

、中觀產(chǎn)業(yè)突圍和微觀效能革命三個方面
。


政策驅(qū)動：國家戰(zhàn)略下的城投AI轉(zhuǎn)型使命


從“新基建”到“數(shù)字經(jīng)濟(jì)”，是數(shù)字經(jīng)濟(jì)的發(fā)展根基從“有沒有”到價值釋放“怎么用”的過程

，對國有企業(yè)如何落實“產(chǎn)業(yè)數(shù)字化”與“數(shù)字產(chǎn)業(yè)化”的雙向融合
，推動傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)升級與新興數(shù)字產(chǎn)業(yè)發(fā)展提出更高要求。黨的二十屆三中全會著重強(qiáng)調(diào)“健全促進(jìn)實體經(jīng)濟(jì)和數(shù)字經(jīng)濟(jì)深度融合制度”
，將數(shù)實融合提升到了新的高度
。今年以來
，國家數(shù)據(jù)局
、工業(yè)和信息化部等部門圍繞數(shù)字產(chǎn)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展、算力基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)
、大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)等領(lǐng)域
，釋放出一系列政策信號，要求推動數(shù)據(jù)資源化
、資產(chǎn)化和要素化
。政策目標(biāo)從最初的注重數(shù)字經(jīng)濟(jì)規(guī)模擴(kuò)張
，逐漸轉(zhuǎn)變?yōu)樽非蟾哔|(zhì)量發(fā)展，無論是以算力基礎(chǔ)設(shè)施和數(shù)據(jù)要素賦能城市治理
、提升公共服務(wù)智能化水平
，還是通過AI應(yīng)用培育新產(chǎn)業(yè)、新業(yè)態(tài)
，國家戰(zhàn)略為城投AI轉(zhuǎn)型提供了明確方向和實施路徑
，而城投AI轉(zhuǎn)型不僅是響應(yīng)政策號召從“被動適應(yīng)”轉(zhuǎn)向“主動引領(lǐng)”，更是履行城市綜合服務(wù)運營商使命的必然選擇
。


產(chǎn)業(yè)突圍：傳統(tǒng)模式失效與AI賦能的新增長極


一方面

，“土地財政”退潮要求轉(zhuǎn)向“數(shù)字財政”?div id="jpandex" class="focus-wrap mb20 cf">！巴恋刎斦笔杖胱鳛楣藏斦杖氩蛔闱闆r下履行公共財政職能的重要渠道
，能夠有效帶動地方基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)與城市化發(fā)展。

在“土地財政”退潮下

，據(jù)統(tǒng)計
，2024年全國土地出讓收入為4.87萬億元，同比下降16%
，連續(xù)三年累計下降超44%
，深度沖擊地方基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)與城市化發(fā)展，要求地方經(jīng)濟(jì)積極從“土地財政”轉(zhuǎn)向“數(shù)字財政”
。另一方面
，AI賦能從“重資產(chǎn)沉淀”到“數(shù)據(jù)價值變現(xiàn)”的新增長極。

據(jù)統(tǒng)計

，全國城投持有市政道路
、管網(wǎng)、保障性住房等非經(jīng)營性資產(chǎn)超40萬億元（中指研究院數(shù)據(jù)）
，年均回報率不足1%的現(xiàn)狀
，傳統(tǒng)基建關(guān)聯(lián)產(chǎn)業(yè)（如建筑、建材）面臨產(chǎn)能過剩的問題
。通過布局AI算力中心
、數(shù)據(jù)平臺等AI賦能，能夠推動城投
，向智能制造
、智慧能源等高端產(chǎn)業(yè)延伸，重構(gòu)區(qū)域產(chǎn)業(yè)生態(tài)鏈
，形成區(qū)域數(shù)字經(jīng)濟(jì)新增長極
。


效能革命：提質(zhì)增效與風(fēng)險防控的雙重需要


城投開展AI轉(zhuǎn)型是響應(yīng)效能革命、實現(xiàn)提質(zhì)增效與風(fēng)險防控的必然選擇

。在治理提質(zhì)增效層面
，通過AI技術(shù)重構(gòu)管理流程
，能極大提升城投企業(yè)的管理效能，將有效解決工程周期冗長
、資產(chǎn)運營粗放
、跨部門協(xié)同低效等痛點，推動城投從傳統(tǒng)管理模式向智能化
、精細(xì)化治理轉(zhuǎn)變
；在風(fēng)險防控層面，借助AI技術(shù)城投可以實時監(jiān)測業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)
，通過智能預(yù)警機(jī)制及時發(fā)現(xiàn)潛在的合規(guī)風(fēng)險點
。

例如，某省級城投引入AI系統(tǒng)后

，將隱性債務(wù)識別準(zhǔn)確率從68%提升至92%
，并提前6個月預(yù)警某區(qū)縣財政流動性風(fēng)險，避免系統(tǒng)性違約
。從“效率提升”與“風(fēng)險收斂”雙向賦能的實踐案例來看
，濟(jì)南城投通過AI模型動態(tài)評估低效資產(chǎn)，生成資產(chǎn)處置策略的同時預(yù)測政策變動對資產(chǎn)價值的沖擊
，形成“提質(zhì)—控險”閉環(huán)
，賦能濟(jì)南城投在“既要降負(fù)債、又要穩(wěn)增長”的悖論中實現(xiàn)轉(zhuǎn)型發(fā)展
。這證明AI不僅是工具升級
，更是城投重塑治理邏輯、平衡多重目標(biāo)的戰(zhàn)略支點
。

二

、從“AI+”專項行動的部署看政策導(dǎo)向


中央政策層面，國家數(shù)據(jù)局

、國資委等部門對“人工智能+”密集發(fā)聲
，以“政策引導(dǎo)—技術(shù)突破—場景落地—生態(tài)協(xié)同”為邏輯主線，從推動高質(zhì)量數(shù)據(jù)供給
、建設(shè)數(shù)字新基建
、打造“人工智能+消費”場景、深化央企AI+專項行動等多個方面作出部署
，逐步形成覆蓋頂層設(shè)計
、核心能力、產(chǎn)業(yè)賦能的完整政策體系
。


圖1：AI專項行動政策脈絡(luò)


地方政策層面

，上海
、廣東
、山東
、北京、深圳等多地也陸續(xù)發(fā)布政策措施
，推動“人工智能+”行動在產(chǎn)業(yè)賦能
、終端應(yīng)用、場景培育等方面取得突破
。例如
，上海市主要從四個方面重點布局：打造超大規(guī)模自主智算集群、構(gòu)建多層次語料供給體系
、建設(shè)虛實融合超大型實訓(xùn)場
、加快行業(yè)基座大模型體系創(chuàng)新；山東省印發(fā)《山東省人工智能產(chǎn)業(yè)科技創(chuàng)新行動計劃（2025—2027年）》
，提出聚焦人工智能硬件
、軟件、算力
、算法
、大模型以及企業(yè)培育、平臺打造
、場景賦能等
，提出20項重點任務(wù)，加快推進(jìn)人工智能科技創(chuàng)新與產(chǎn)業(yè)應(yīng)用融合發(fā)展
。

從中央

、地方層面AI相關(guān)政策梳理及其導(dǎo)向分析，政策導(dǎo)向主要集中在以下幾個方面：一是戰(zhàn)略引領(lǐng)：從技術(shù)突破到生態(tài)構(gòu)建
。通過政策明確AI為國家戰(zhàn)略科技力量
，推動從單一技術(shù)研發(fā)向“基礎(chǔ)層—技術(shù)層—應(yīng)用層”全產(chǎn)業(yè)鏈生態(tài)升級；二是場景為王：以需求倒逼技術(shù)迭代
。通過設(shè)定場景數(shù)量目標(biāo)（如500+）
，推動AI技術(shù)與行業(yè)痛點深度結(jié)合，避免“技術(shù)空轉(zhuǎn)”
；三是安全可控：平衡發(fā)展與風(fēng)險
。一方面支持技術(shù)開放（如放寬AI監(jiān)管試驗），另一方面強(qiáng)化數(shù)據(jù)主權(quán)與合規(guī)審查
，防范技術(shù)濫用
。

三、從各地“AI+”布局實踐看行業(yè)應(yīng)用和典型場景


行業(yè)應(yīng)用和典型場景的落地

，是推動人工智能普及的關(guān)鍵一環(huán)
。從各地國有企業(yè)人工智能應(yīng)用和實踐來看，主要集中在算力設(shè)施
、算法模型
、數(shù)據(jù)要素
、場景應(yīng)用、產(chǎn)業(yè)生態(tài)五個方面（圖2）
。


圖2：AI專項行動政策脈絡(luò)


算力設(shè)施“強(qiáng)基”


算力作為融合信息計算力

、網(wǎng)絡(luò)運載力、數(shù)據(jù)存儲力的新型生產(chǎn)力
，是AI發(fā)展進(jìn)程中不可或缺的“數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施”
，如同交通網(wǎng)絡(luò)、能源系統(tǒng)支撐城市運轉(zhuǎn)般
，為AI技術(shù)突破與產(chǎn)業(yè)應(yīng)用提供全鏈條賦能
。

目前各地城投積極推進(jìn)算力基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)，例如

，韶關(guān)城投主導(dǎo)建設(shè)總投資超500億元的韶關(guān)數(shù)據(jù)中心集群
，規(guī)劃到2025年建成50萬架標(biāo)準(zhǔn)機(jī)架，對應(yīng)500萬臺服務(wù)器
，存儲市場規(guī)模預(yù)計達(dá)1000億元
；濟(jì)南人工智能算力中心，算力規(guī)模已經(jīng)達(dá)到1000P（FP16）
，可以為人工智能大模型公司帶來算力資源的基礎(chǔ)性保障
；龍崗城投聚焦人工智能算力資源服務(wù)保障，搭建龍崗區(qū)算力資源池和算力調(diào)度服務(wù)平臺
，預(yù)計到2025年可形成萬P算力資源池
，調(diào)度智算資源4萬P以上。

如何將“看不見”的算力轉(zhuǎn)化為“看得見”的生產(chǎn)力

，統(tǒng)籌布局異構(gòu)算力中心
、智能算力中心等新型基礎(chǔ)設(shè)施，支撐工業(yè)制造
、交通運輸
、智能電網(wǎng)、金融服務(wù)
、醫(yī)療健康等業(yè)務(wù)應(yīng)用
，是城投統(tǒng)籌布局AI算力基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)的重點。


算法模型“鑄魂”


算法模型是數(shù)據(jù)與算力的“化學(xué)反應(yīng)器”——沒有算法

，數(shù)據(jù)只是無序的信息碎片
，算力只是冰冷的計算資源。算法模型能夠?qū)⒊鞘兄卫?div id="d48novz" class="flower left">
、產(chǎn)業(yè)服務(wù)中的海量數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為可執(zhí)行的智能決策
，如精準(zhǔn)識別市政病害、優(yōu)化資源調(diào)度等。如今算法模型正在重塑城投傳統(tǒng)業(yè)務(wù)邏輯
，通過算法迭代持續(xù)突破場景壁壘和提升業(yè)務(wù)效率（表1）
。


416頭條配圖3（1）


這就要求城投積極研發(fā)、布局

、培育、聚集和發(fā)展大模型產(chǎn)業(yè)
，充分利用大模型自然語言處理能力
、數(shù)據(jù)分析預(yù)測能力、計算機(jī)視覺技術(shù)等
，為城投相關(guān)業(yè)務(wù)提供涵蓋智慧城市管理
、智能公共服務(wù)、產(chǎn)業(yè)賦能
、安全保障等智能化解決方案
，搶占人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展制高點。


數(shù)據(jù)要素“提質(zhì)”


數(shù)據(jù)要素“提質(zhì)”

，本質(zhì)是通過數(shù)據(jù)治理
、融合與價值激活，破解數(shù)據(jù)“多而不優(yōu)
、散而不聚
、聚而不用”的痛點，為城投布局AI筑牢高質(zhì)量數(shù)據(jù)底座
。從各地實踐來看
，數(shù)據(jù)要素“提質(zhì)”多圍繞數(shù)據(jù)資源化、數(shù)據(jù)資產(chǎn)化兩個方面展開
。

一方面

，數(shù)據(jù)資源化解決“數(shù)據(jù)可用”問題，例如寧波城投“數(shù)智脈動”地下管廊項目針對故障定位難
、數(shù)據(jù)碎片化問題
，利用物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)將安防、監(jiān)控
、監(jiān)測等機(jī)電設(shè)備統(tǒng)一接入BIM+GIS平臺
，改變“一管廊一平臺”的分散管理模式，實現(xiàn)設(shè)備故障定位效率提升70%
，運維成本降低35%
；另一方面，數(shù)據(jù)資產(chǎn)化實現(xiàn)“數(shù)據(jù)有價”
，例如兩江智慧城投數(shù)據(jù)資產(chǎn)金融化將車聯(lián)網(wǎng)先導(dǎo)區(qū)V2X信息安全感知數(shù)據(jù)確權(quán)登記
，完成入表金額1585萬元，并獲得重慶銀行、華夏銀行等2130萬元融資
。

從“數(shù)據(jù)孤島”到“城市數(shù)據(jù)基座”

，從“沉睡資源”到“數(shù)字資產(chǎn)”，數(shù)據(jù)要素“提質(zhì)”既是應(yīng)對城市治理復(fù)雜性的必然選擇
，更是城投發(fā)揮數(shù)據(jù)資源稟賦
、把握數(shù)字紅利的關(guān)鍵路徑。


場景應(yīng)用“賦能”


以AI賦能城投各類業(yè)務(wù)

、場景應(yīng)用為引領(lǐng)
，覆蓋社會治理、文化旅游
、醫(yī)養(yǎng)健康
、智慧教育、交通運輸?shù)确矫?div id="d48novz" class="flower left">，涵蓋算力基建
、大模型部署、產(chǎn)業(yè)融合
、生態(tài)培育等多個領(lǐng)域
，應(yīng)用場景正從單一功能向多元化生態(tài)拓展。例如
，蘇州城投集團(tuán)在《城投集團(tuán)“人工智能+”發(fā)展專項行動方案》提出“人工智能+房地產(chǎn)/水務(wù)/管廊/園區(qū)”等8項“人工智能+”行動
，加速大模型與城投核心業(yè)態(tài)的深度融合，培育特色鮮明
、優(yōu)勢突出
、協(xié)同發(fā)展的智能經(jīng)濟(jì)體系。


416頭條配圖4（1


AI大模型政策加速賦能千行百業(yè)

，推動人工智能技術(shù)和產(chǎn)品在經(jīng)濟(jì)社會發(fā)展各領(lǐng)域深度融合與賦能應(yīng)用
。城投公司通過AI技術(shù)布局，能夠從傳統(tǒng)基建向“智城引擎”轉(zhuǎn)型
，形成“AI+N”的應(yīng)用矩陣
，通過“數(shù)字產(chǎn)業(yè)化”與“產(chǎn)業(yè)數(shù)字化”雙路徑創(chuàng)造價值。


產(chǎn)業(yè)生態(tài)“聚力”


從算力

、算法
、數(shù)據(jù)到場景應(yīng)用，城投通過AI技術(shù)深度融入產(chǎn)業(yè)鏈構(gòu)建與產(chǎn)業(yè)協(xié)同
，形成“算力基建-場景應(yīng)用-生態(tài)聚合”的全鏈條生態(tài)體系
，推動區(qū)域經(jīng)濟(jì)向智能化、集群化發(fā)展
。

一方面

，開展產(chǎn)學(xué)研聯(lián)動
，培育創(chuàng)新生態(tài)。通過整合高校
、科研機(jī)構(gòu)與科技企業(yè)資源
，構(gòu)建“技術(shù)研發(fā)-成果轉(zhuǎn)化-商業(yè)化落地”的創(chuàng)新鏈。例如合肥產(chǎn)投集團(tuán)聯(lián)合政府打造人工智能先導(dǎo)區(qū)
，目標(biāo)建設(shè)40+垂類大模型
、100+應(yīng)用場景，并引入頂尖人才團(tuán)隊
，形成大模型與實體經(jīng)濟(jì)的融合試驗田
；另一方面，資本運作助力
，形成生態(tài)閉環(huán)
。通過產(chǎn)業(yè)基金投資
、孵化AI獨角獸
，構(gòu)建“資本+技術(shù)+場景”的生態(tài)閉環(huán)。例如
，成都高新區(qū)城投投資3億元聯(lián)合智譜打造“諸葛大模型”
，5年內(nèi)計劃賦能1000家企業(yè)AI轉(zhuǎn)型，并孵化20家生態(tài)企業(yè)
，覆蓋文旅
、教育等五大場景。

以AI為紐帶

，通過產(chǎn)學(xué)研合作提升創(chuàng)新效能
、資本運作加速生態(tài)閉環(huán)，能夠有效推動從“單點突破”到“生態(tài)聚力”的轉(zhuǎn)型發(fā)展
。未來
，城投需進(jìn)一步強(qiáng)化數(shù)據(jù)要素流通、跨區(qū)域協(xié)同機(jī)制
，以生態(tài)化思維推動AI與城市發(fā)展的深度融合
。

四、AI驅(qū)動下城投轉(zhuǎn)型的實施路徑


古往今來

，無數(shù)尋春者踏上征途
，于春光中領(lǐng)悟人生真諦?div id="jpandex" class="focus-wrap mb20 cf">！暗華I來
，不如尋AI去”，這絕非簡單的口號
，而是一場關(guān)乎生存智慧的時代覺醒
。通過基礎(chǔ)層整合夯實基礎(chǔ)
、能力層耦合整合資源、生態(tài)層融合釋放價值
，城投能夠有效打破數(shù)據(jù)
、算力、場景的孤立狀態(tài)
，實現(xiàn)技術(shù)融合
、機(jī)制創(chuàng)新與生態(tài)協(xié)作。AI驅(qū)動下城投轉(zhuǎn)型的實施路徑如下：


基礎(chǔ)層整合：夯實發(fā)展基礎(chǔ)


基礎(chǔ)層作為AI轉(zhuǎn)型的基礎(chǔ)承載與數(shù)據(jù)中樞

，其核心是構(gòu)建“規(guī)劃-數(shù)據(jù)-算力”的三維融合體系
，為城投整合數(shù)據(jù)資源、釋放數(shù)據(jù)價值提供標(biāo)準(zhǔn)化
、集約化的基礎(chǔ)設(shè)施支撐
。

積極銜接上層規(guī)劃。錨定國家戰(zhàn)略與政策導(dǎo)向

，深入貫徹落實黨中央
、國務(wù)院關(guān)于加快發(fā)展人工智能的決策部署，深入理解地方政府?dāng)?shù)字化轉(zhuǎn)型目標(biāo)
，積極落實國資國企改革舉措
，從國家、地方AI相關(guān)頂層設(shè)計中提取與自身稟賦匹配的方向（如算力
、數(shù)據(jù)等）
，將AI賦能提升至戰(zhàn)略層面。

加快發(fā)展智能算力

。統(tǒng)籌優(yōu)化算力布局及運營
，積極參與地方數(shù)據(jù)中心集群建設(shè)、人工智能計算中心
、綠色智算中心
、超級計算中心等算力基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)。積極探索算力發(fā)展與東數(shù)西算合作新模式
，積極融入國家“東數(shù)西算”工程
，探索構(gòu)建智能算力互聯(lián)網(wǎng)，構(gòu)建多層次算力供給體系
。

加強(qiáng)數(shù)據(jù)開發(fā)利用

。全面推進(jìn)數(shù)據(jù)資源化、資產(chǎn)化
，深度挖掘數(shù)據(jù)要素的潛在價值
。基于自身數(shù)據(jù)管理應(yīng)用現(xiàn)狀
，通過全面數(shù)據(jù)歸集
、數(shù)據(jù)盤點清洗
、科學(xué)價值評估、嚴(yán)謹(jǐn)數(shù)據(jù)核算等流程
，構(gòu)建數(shù)據(jù)入表
、數(shù)據(jù)融資、數(shù)字化信息系統(tǒng)為一體的數(shù)據(jù)全生命周期運營管理體系
。


能力層耦合：整合數(shù)字資源


能力層是連接技術(shù)供給與業(yè)務(wù)需求的中間層

，其核心是構(gòu)建“技術(shù)組件化-場景模塊化-價值顯性化”的能力體系，使AI技術(shù)真正嵌入城投業(yè)務(wù)鏈條
。

技術(shù)能力專業(yè)化沉淀

。圍繞大模型研發(fā)、布局
、培育
、集聚和發(fā)展等方面，由于研發(fā)不屬于城投優(yōu)勢領(lǐng)域
，建議通過聯(lián)合科研機(jī)構(gòu)等方式
，聚焦城市治理核心場景開展技術(shù)攻關(guān)，形成可復(fù)用的AI技術(shù)組件庫
。并從布局
、培育
、聚集和發(fā)展大模型產(chǎn)業(yè)入手
，積極打造細(xì)分領(lǐng)域具有顯著比較優(yōu)勢的行業(yè)大模型體系，推動一批生成式人工智能大模型完成國家備案
。

業(yè)務(wù)場景智能化改造

。圍繞城投“投、融
、建
、管、營”等核心業(yè)務(wù)
，聚焦AI算法研發(fā)
、場景建模與數(shù)字工具開發(fā)，將技術(shù)能力與城市規(guī)劃
、工程建設(shè)
、運營服務(wù)等核心業(yè)務(wù)耦合，形成“技術(shù)+業(yè)務(wù)”雙輪驅(qū)動的模塊化解決方案
。瞄準(zhǔn)戰(zhàn)略意義強(qiáng)
、經(jīng)濟(jì)收益高、民生關(guān)聯(lián)緊的高價值場景
，加快智能制造
、智慧金融
、智慧醫(yī)療、智慧交通
、智慧能源等智能化改造與模塊化升級
，推動AI融入業(yè)務(wù)流程。

組織能力數(shù)字化重塑

。為支撐技術(shù)和業(yè)務(wù)相耦合的能力層建設(shè)
，建議城投積極推進(jìn)組織架構(gòu)的適應(yīng)性變革。從人才結(jié)構(gòu)著手
，通過組建“業(yè)務(wù)+技術(shù)”的復(fù)合型團(tuán)隊
，與高校、科研院所共建現(xiàn)代產(chǎn)業(yè)學(xué)院
、聯(lián)合實驗室
、實訓(xùn)基地，發(fā)展訂單制
、現(xiàn)代學(xué)徒制等多元化人才培養(yǎng)模式等方式
，加強(qiáng)人工智能領(lǐng)域高層次人才和高水平創(chuàng)新團(tuán)隊的培養(yǎng)、引進(jìn)
，逐步儲備“懂城市
、懂技術(shù)、懂運營”的轉(zhuǎn)型中堅力量
。


生態(tài)層融合：釋放乘數(shù)效應(yīng)


生態(tài)層是技術(shù)價值轉(zhuǎn)化的催化劑

，通過構(gòu)建開放協(xié)同的創(chuàng)新生態(tài)，推動技術(shù)
、資本
、場景、數(shù)據(jù)的跨界融合
。

技術(shù)研發(fā)層面

，積極搭建“政產(chǎn)學(xué)研用”五位一體創(chuàng)新平臺。城投作為政府資源對接者
、城市場景運營者
，具備鏈接政府和市場的獨特優(yōu)勢，發(fā)揮搭建多方協(xié)同的創(chuàng)新樞紐的關(guān)鍵作用
。例如與政府合作建立“AI+”應(yīng)用試點示范區(qū)
，獲取公共數(shù)據(jù)開放授權(quán)與政策試點機(jī)會；與高校
、研究院等科研機(jī)構(gòu)聯(lián)合成立智能研究中心
，定向攻關(guān)AI產(chǎn)業(yè)鏈攻關(guān)任務(wù)；與科技型企業(yè)共建實驗室
，加速AI技術(shù)成果轉(zhuǎn)化等
。

資本催化層面

，堅持“政府引導(dǎo)+市場化運作”原則，探索設(shè)立產(chǎn)業(yè)投資基金支持AI發(fā)展
。在基礎(chǔ)層
，重點支持算力基礎(chǔ)設(shè)施、數(shù)據(jù)要素市場化等“硬基建”領(lǐng)域
，強(qiáng)化城市數(shù)字底座
；在技術(shù)層，圍繞智能算法
、芯片設(shè)計
、大模型訓(xùn)練等核心技術(shù)攻關(guān)開展股權(quán)投資，突破“卡脖子”環(huán)節(jié)
；在應(yīng)用層
，瞄準(zhǔn)智慧交通、城市治理
、民生服務(wù)等城市場景
，投資AI與傳統(tǒng)業(yè)務(wù)融合的解決方案，推動技術(shù)落地轉(zhuǎn)化
。


“尋春須是先春早”

，尋春的人兒，或許永遠(yuǎn)比春天更早出發(fā)
。當(dāng)傳統(tǒng)基建的“春耕田疇”漸顯邊際疲態(tài)
，今日的AI春光，不只在實驗室的算法代碼里
，更在智算中心
、城市大腦
、產(chǎn)研飛地等新質(zhì)生產(chǎn)力中
。就像春天不會眷顧懈怠者、畏難者
，只會垂青奮進(jìn)者
、追夢者那樣，與其等AI產(chǎn)業(yè)春風(fēng)拂來
，不如城投率先踏春而行
。

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