智慧城市建设是当今全球城市发展的重要趋势，它通过将物联网、大数据、云计算、人工智能等新一代信息技术与城市管理深度融合，实现城市资源的高效利用、城市服务的优化提升以及城市治理的精细化和动态化。在中国，智慧城市建设已从概念导入走向大规模落地实施阶段，成为推动新型城镇化、提升城市竞争力的关键举措。目前，中国智慧城市建设已取得显著成效，如智能交通系统有效缓解了城市拥堵，智慧医疗让就医更加便捷，智慧政务提升了政府服务效率等。

五部门:到2027年底建成50个以上全域数字化转型城市

据国家发展改革委网站10月31日消息，国家发展改革委等五部门联合印发《深化智慧城市发展 推进全域数字化转型行动计划》。

《行动计划》提出，到2027年底，数据赋能城市经济社会发展取得明显进展，“高效处置一件事”覆盖城市运行重点事件，“高效办成一件事”覆盖高频民生事项，数字经济成为城市发展新动能，在城市智慧高效治理、便捷普惠服务、城市数字更新等重点领域和关键环节取得突破性进展，建成50个以上全域数字化转型城市。超大特大城市率先建成智慧高效治理新体系，落地一批先进可用、自主可控的城市大模型。到2035年，涌现一批具有国际竞争力、全球影响力的现代化城市。

在专家看来，以大模型为代表的人工智能和数据要素市场化等技术在近一年迅猛发展，也为城市全域数字化转型提供了更成熟、更经济的工具。《行动计划》提出建设推理算力、推动公共数据融合应用等，正是为了抓住这一技术窗口期。

当前，全球城市化进程加速与数字技术革命交织碰撞，智慧城市已成为衡量城市现代化水平的核心标志。中国正处于新型城镇化建设的关键阶段，超大规模城市治理需求、数字经济发展诉求与技术创新能力的跃升，共同推动智慧城市建设从“碎片化试点”迈向“全域化转型”。随着《深化智慧城市发展 推进全域数字化转型行动计划》等政策的落地，以数据为核心要素、以人工智能为关键引擎的城市发展新范式逐渐清晰。城市大模型作为人工智能技术与城市场景深度融合的产物，正重构城市治理逻辑;数据要素市场化配置则为智慧城市注入可持续发展动能，二者共同构成中国智慧城市建设行业的核心驱动力，引领城市向更高效、更普惠、更具韧性的方向演进。

中国智慧城市建设行业全景深度剖析

(一)城市大模型

城市大模型是基于城市海量数据训练的垂直领域人工智能系统，其核心价值在于将通用人工智能能力与城市治理、民生服务、产业发展等场景深度耦合，形成具备自主决策、动态优化能力的“城市智能中枢”。

在技术架构层面，城市大模型呈现“通用基座+垂直领域适配”的分层发展模式。通用基座模型通过对多模态数据(文本、图像、时空信息等)的学习，构建基础认知能力;垂直领域模型则针对交通、安防、医疗等场景，通过知识蒸馏、联邦学习等技术，将通用能力转化为行业专属解决方案。例如，在交通治理中，模型可整合实时路况、历史出行数据、天气信息，实现信号灯动态调度与拥堵预警;在应急管理领域，通过融合视频监控、传感器数据与应急预案，提升灾害事件的快速响应能力。

从应用场景看，城市大模型正从“辅助决策”向“主动治理”升级。在城市治理环节，模型通过对城市运行数据的实时分析，可提前识别违建、环境污染等问题，推动治理模式从“事后处置”转向“源头预防”;在民生服务领域，基于自然语言处理技术的智能客服系统，能精准理解市民诉求，联动政务数据提供“一站式”解决方案，实现“高效办成一件事”的服务目标。此外，城市大模型还在城市规划、能源调度、公共卫生等领域发挥重要作用，例如通过模拟人口流动趋势优化公共设施布局，或基于能耗数据动态调整城市电网负荷。

自主可控是城市大模型发展的核心要求。由于涉及城市数据安全与治理主权，模型研发需突破算法框架、算力芯片等关键技术瓶颈，避免对外部技术的依赖。目前，国内正通过“政产学研用”协同模式，推动模型与国产算力适配，建立从数据采集、训练到部署的全流程安全体系，确保技术应用“可用、可靠、可控”。

(二)数据要素市场

数据作为新型生产要素，其市场化配置是智慧城市可持续发展的基础。数据要素市场培育的核心在于打破“数据孤岛”，促进公共数据与社会数据的合规流通，释放数据对城市经济社会发展的赋能价值。

公共数据开放共享是数据要素市场建设的首要任务。当前，各地正通过“一网通办”“一网统管”等平台整合政务数据，推动教育、医疗、交通等高频领域数据向社会开放。例如，医疗健康数据的脱敏共享，可支撑AI辅助诊断系统的研发;交通数据的开放则为智慧出行服务商提供创新基础。同时，公共数据与企业数据的融合应用，正在催生新业态，如基于城市消费数据的商业规划服务、基于环境数据的绿色金融产品等。

数据流通基础设施建设是关键支撑。各地正加快部署数据交易所、数据信托等新型载体，构建“数据-算法-场景”的闭环生态。通过建立数据确权、定价、交易规则，降低数据流通成本，保障数据提供方与使用方的合法权益。例如，部分城市试点“数据资产入表”，允许企业将数据资源纳入资产负债表，激发市场主体参与数据要素市场的积极性。

算力统筹与普惠服务是数据要素市场发展的重要保障。随着“东数西算”工程推进，城市算力资源正从“分散建设”转向“统筹调度”，通过改造老旧算力设施、建设智算中心，为中小企业提供低成本算力服务。同时，算力与数据的协同优化，正在提升数据处理效率，例如面向自动驾驶的路侧数据处理、面向智慧城市的实时视频分析等场景，均需强大的算力支撑。

据中研产业研究院《2025-2030年中国智慧城市建设行业全景深度剖析与发展趋势预测报告》分析：

城市大模型与数据要素市场并非孤立存在，二者呈现“数据驱动模型迭代、模型反哺数据价值”的协同关系。一方面，高质量、大规模的数据是训练城市大模型的基础，数据要素市场的完善为模型提供了丰富的“养料”;另一方面，城市大模型的应用又能挖掘数据的深层价值，例如通过分析政务服务数据优化审批流程，或基于产业数据为企业提供精准画像，从而吸引更多数据进入市场流通。这种协同效应，正在推动智慧城市建设从“技术堆砌”向“数据与模型深度融合”的新阶段跨越，为城市全域数字化转型提供核心动力。

(三)智慧城市建设行业挑战

尽管智慧城市建设取得显著进展，行业仍面临多重挑战。在技术层面，城市大模型的“泛化能力”有待提升，不同城市的治理需求、数据质量存在差异，模型适配成本较高;数据要素市场则面临数据安全与隐私保护的平衡难题，如何在开放流通中防范数据滥用风险，考验政策制定者的智慧。

中国智慧城市建设行业发展趋势预测

未来，行业将呈现三大发展趋势：一是“技术自主化”加速推进，国产算法框架、算力芯片与城市大模型的适配能力持续提升，保障城市数字基础设施安全可控;二是“场景融合化”深化发展，城市大模型与数据要素将渗透到城市更新、低空经济等新兴领域，推动“数字孪生城市”从概念走向实践;三是“治理协同化”成为主流，通过跨部门、跨区域的数据共享与模型协同，破解“条块分割”的治理难题，实现“高效处置一件事”的治理目标。

中国智慧城市建设行业正处于从“数字基建”向“数据赋能”的战略转型期。城市大模型作为技术创新的集大成者，通过重构城市治理逻辑、优化民生服务体验，为城市装上“智慧大脑”;数据要素市场则通过激活数据价值、培育数字经济新业态，为城市注入“发展动能”。二者的协同发展，不仅推动城市治理从“经验驱动”转向“数据驱动”，更将重塑城市产业结构与竞争格局。

展望未来，智慧城市建设需坚持“以人为本”的发展理念，在技术创新中兼顾包容性与可持续性。一方面，通过适老化改造、数据安全保障等措施，让数字红利惠及全体市民;另一方面，需以“全域数字化转型城市”建设为抓手，探索可复制、可推广的发展模式，推动更多城市实现治理能力现代化。到2035年，随着技术迭代与生态成熟，中国有望涌现一批具有国际竞争力的智慧城市标杆，为全球城市发展贡献“中国方案”。

想要了解更多智慧城市建设行业详情分析，可以点击查看中研普华研究报告《2025-2030年中国智慧城市建设行业全景深度剖析与发展趋势预测报告》。