我们常以为，城市是钢筋水泥的总和，是高楼、车流、人口密度的线性叠加。但细致想想，你有没有发现——城市其实从未“思考”过本身。

它能修路，却不能预测拥堵；能盖楼，却无法回应人口老龄化；能招商引资，却看不清自身产业的边境和未来。城市在高速运转，却缺乏一个大脑——它从未真的“知道本身在做什么”。

直到人工智能出现，特别是——高适配算力、行业大模子、智能体平台的“三重奏”浮出水面。

这三者，不是一套新的管理对象，不是一波简单的“数字化升级”。它们构成了一种新的城市能力：不仅能运转，还能感知；不仅能预测，还能决议；不仅能服务人类，还能重新组织自身。

这就像——过去的城市是一台庞大的动员机，依赖煤、电、水和人力保持。目前，它更像一个重生的智能生命体，开始有了神经网络、有了学习机制、有了举措反射。

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这不是修修补补的“智能化”，而是一场操作系统级的迭代重启。

但问题是——这三样器械，究竟是什么？

算力：不是更强，而是更“适配”

我们习惯说，“算力是城市的新电力”。这话对，却不全对。因为“强”并不等于“好”，关键在于是否适配。在AI的世界里，算力不是一把大锤，而是一个调音台，必要为每种任务配出最精准的音色。

高适配算力，是指一种具备异构资源协同调理能力、动态事情负载优化能力和场景感知能力的算力体系。它能够根据不同应用场景（如模子锻炼、边沿推理、产业控制等）的性能需求、延迟敏感性、功耗束缚等特征，实现算力资源的最优匹配与精准供应。

如果这听起来还稍显专业和笼统，不妨换个更直白的说法。

所谓高适配算力，说到底，就是一种“按需供电”的能力。它能根据不同任务的特性，精准调理不同范例的算力资源。

好比，大模子锻炼要算得快、算得准，必要GPU集群猛攻；推理阶段讲究反应速度，得靠边沿计算来当场解决；而在工厂里，机器人的动作谐和必须毫秒级响应，这时候候，FPGA比GPU更稳当。

简单说，就像厨房得用燃气，办公室用电，冷库靠空调。任务不同，电源也得分家。一旦算力用错了地方，不仅做欠好事，反倒拖慢全局。就像拿电吹风煮饭，不仅不香气扑鼻，还简单烧断电闸。

所以，高适配算力不是“更强”，而是“更懂你”。不是自觉堆硬件，而是让每一块芯片都用在该发力的那一秒。

以贵阳智算中心为例，它不是“云上的风景”，而是算力精准供应的活体样本。2023年，中心已安排超1000P的AI算力，主要承接大模子锻炼等重载任务。在“东数西算”战略指引下，北京、上海等地的锻炼事情被有序迁往贵阳。开端数据显示，能耗下降超过30%，运维成本降低逾40%。

贵阳的关键优势，不是“强大”，而是“漫衍”。它就像一台在后台默默事情的主引擎，替前台释放压力，把城市的算力结构，从“集中供应”变成“按需漫衍”。

而在珠三角，节奏完全不同。

深圳坪山区，则挑选走“贴身服务”门路——不是锻炼模子，而是跑模子；不是在远方发号施令，而是在一线即刻响应。

为此，坪山打造出一个高密度的产业边沿云节点集群，覆盖本地百余家制造企业。车间里的摄像头要实时检测缺陷，机械臂要在毫秒之间调整路径，AGV小车则需随时避障调头。这些任务对延迟的容忍度为零。若放在云端运算，哪怕只早退0.2秒，都是临盆事故。于是，坪山把轻量GPU和AI微服务器直接安排到每一个关键工位旁，构建出一张“可靠”“跑得快”“掉不了线”的边沿智网。

这些节点不算强，但反应快、可靠、贴得近。它们不是马力十足的引擎，而是一块块肌肉灵敏的神经末梢，感应现场脉搏，微调每一处动作。这，就是所谓的“高适配”：重任务分流到后台，轻任务当场完成。模子不一定非要跑得最快，但一定要跑在对的地方。

一句话总结：城市算力不在于多，而在于“会用”。高适配算力不是更强，而是更懂你——它不寻求蛮力，而寻求任务与资源之间的最优耦合。

行业大模子：不是博士，而是老工人

大模子如潮水般汹涌而来，已成为数字时代的语言地基。但真正能在工厂车间站住脚的，不是那些会写诗、会聊天的GPT们，而是那些能拧螺丝、会盯临盆线的“行业大模子”。它是大语言模子的骨架，行业知识的血肉，场景数据的神经系统。它不寻求通晓万物，而专注深耕一域。它不是“懂得多”，而是“做得准”。

什么是行业大模子？行业大模子是指以大语言模子为基础，融合特定行业范畴的知识体系、业务流程数据与专业语料锻炼而成的人工智能模子。该模子不仅具备语言明白与天生能力，更具备面向特定场景下的推理、决议与执行能力，能够广泛应用于产业制造、医疗、金融、交通、动力等关键行业，实现专业任务的高效帮助与智能自动化。

我解释得轻微通俗一些，通用大模子像百科全书，适合答题；而行业大模子更像老工人，适合干活。行业大模子是在海量行业知识中锻炼出来的“专才模子”。它不是懂一切，而是深谙一行。它一定能解释什么是扭矩理论，但他听得出“这声音不对”，哪怕仪表板没有任何异常。为此，它是知识沉淀的智能化、履历技能的算法化，是企业先生傅“传帮带”的技术继承者。

以比亚迪的“制造大脑”为例——该系统通过十余年的焊接数据锻炼大模子，自动识别出“可能出错”的工艺段，并在事前进行参数微调。据比亚迪技术职员介绍，整体缺陷率下降超过20%，临盆节拍更加平衡波动。这套模子不解释为什么会出错，但它知道“这组数据后，八成出问题”。

这不是知识，是履历的紧缩；不是判断力，而是熟练工的“肌肉影象”。

中车株洲的“机车运维大模子”也是如此。他们构建了融合汗青工况、气象、线路坡度等多维数据的智能模子，能预测部件老化，提早替换易损件，还能供应数字化的检修、维修指导。不是等问题来了再处置惩罚，而是让问题从未产生。与其说这是人工智能，不如说这是“人工智慧的沉淀”。

这些大模子不是在白板演出算法，而是在设备旁实时监控临盆。它们懂车、懂焊、懂人，也懂现场的每一次非线性。

政策也已捕获到这个转向信号。《北京市推进“人工智能+”举措计划（2024-2025年）》明确提出，“通过组织重大项目攻关、资源供需匹配和特色场景示范，显著加强大模子自主创新能力，推进构成标准化、范围化、跨界协同的应用落地路径，加快实现千行百业智能化转型”。

一句话总结：通用模子是博士生，行业大模子是先生傅；真实的产业升级，要靠后者开门。真正让城市升级的，不是高智商，而是高熟练度。

智能体平台：不是对象，而是“厂长”

如果说，算力是城市的电力系统，大模子是产业的大脑中枢——那末，智能体平台，就是这套系统真实的“执行意志”。智能体平台是指具备感知环境、明白任务、自动决议并推进执行的一体化人工智能系统。它具备多智能体（Multi-Agent）协同调理能力、任务自动分解能力和人机交互接口，可在复杂动态环境中自主完成任务链条的管理与执行。

传统制造像一座精密的钟表，每一个零件精密合营，却缺乏一个能全局观测、即时调整节奏的批示者。而智能体平台，更像一个融合了“厂长的调理、质检员的敏感、运营主管的预判”的智能组合体。

与传统AI对象不同，智能体平台不只是接收命令、输出效果，而是能拆解任务、灵活应变、主动反应。在复杂的实在场景中，它能够完成从“明白你的需求”到“本身把事情办好”的全历程。你报告它“安排今天的排产”，它不会只是接收指令，而是会自动读取库存、查询设备状态、阐明动力供应，再调用大模子，输出一个最优且动态可调的临盆方案。

听起来复杂？其实，它正在变得像“厂里最懂事的老员工”，不仅执行，还会提醒你，“这批原料过期了”“下昼能耗太高，发起夜间开工”。

有报导称，依托每一年3亿片玻璃临盆的质量数据，福耀玻璃在其车间中安排的智能化系统已可实现实时缺陷识别与临盆调理联动。一旦发现瑕疵，系统即刻调整产线任务，将异常产品通过自动排片系统进行分拣。人工处置惩罚可能必要十几二十分钟，而目前，仅需数秒响应。

这种从“执行者”到“合作者”的角色变化，才是智能体平台最本质的突破。

一句话说透：智能体平台，是将AI从“回覆问题的对象”变成“执行任务的角色”的关键一步。它是人工智能迈向产业落地的“举措器官”。

三者协同：平台级产业操作系统的出生

如果把算力、大模子、智能体看做三位演员，那它们最精彩的地方，不在各自独奏，而在“协奏”。

最具代表性的理论，是海尔的COSMOPlat产业互联网平台。这个平台不再简单地毗邻设备，而是在架构层就实现了模子驱动、算力支撑、智能体兼顾的三位一体。用户在官网自定义冰箱的颜色、容量、分区需求，系统会自动调用产业大模子天生制造参数。智能体平台随即兼顾资源排产，边沿算力节点支撑临盆线做出实时响应——从下单到成品，每一步都不是预设，而是实时天生。

这不是传统意义上的“自动化”，而是一种“能感知、会学习、能调理”的智能化。工厂不再是逝世板流程的集合，而是一套具有柔性神经网络的系统：能接收需求变化，能自我调治工艺，甚至能预测瓶颈。这意味着，未来的产业城市，不再是地皮、厂房和人力的拼图，而是平台、接口和算法的结构体。

当算力不再只是后台支撑，而是成为城市资源的一部分；当大模子不再范围于语言天生，而开始参与产业路径的推演；当智能体不再是操作工的助手，而渐渐接管感知、判断与执行链条——城市的逻辑，也悄然改变了。

想象一下，一个没有红绿灯的城市，却从未拥堵；一个没有调理员的工厂，却日日满产；一个没有规划图的城市，却始终走在正确的偏向上。

这不是技术乌托邦，而是高适配算力、行业大模子、智能体平台配合退化的效果。

（作者胡逸为数据事情者，著有《未来可期：与人工智能同行》一书）

公布于：上海市