案例分享

在住建部《城市运行管理服务平台标准体系建设指南》明确提出以物联网、大数据、人工智能、5G移动通信等技术为支撑建设城市运管服平台的政策背景下，杭州城投与智谱华章科技股份有限公司（以下简称“智谱”）合作的人工智能产业大模型项目，不仅交出了一份亮眼的实践答卷，更开创了“AI+城投”的全新范式。当多数城投企业仍困于数字化转型的“重硬件轻运营”“数据孤岛”等痛点时，杭州城投通过“1+1+3+3”架构的“AI城投大脑”实现了从技术应用到治理理念的全方位突破。

不同于互联网企业追求通用大模型的参数竞赛，杭州城投的AI转型始终锚定“业务好用”的核心目标。其构建的“1+1+3+3”架构体系，展现出鲜明的场景化特征：第一个“1”作为人工智能操作中心，成功接入26个既有业务系统，避免了“推倒重来”的资源浪费；第二个“1”以公交系统为核心突破口，直击行业共性难题；第三个“3”覆盖三个重点业务场景，包括道路桥隧巡检、垃圾清运车调度优化、防汛安全监测与智能客服，全方位升级城市基础设施运维能力；第四个“3”同步推出的“数智沙盘、分析引擎、办公智核”3个通用套件，以孵化智能问答助手等专业智能体，打破数据壁垒，让系统内资源实现“高效流转、精准利用”。

在公交出行这个民生“最后一公里”领域，全国首个公交大模型创造了令人瞩目的数据，在无需新增硬件的情况下，客流识别准确率达93%，车辆到站时间预测精准到分钟级。杭州市公交集团副总经理陶雪军透露，这一技术预计将使全线网运营效率提升30%以上。接下来，公交大模型还将通过智能排班调度系统、出行智能体等，实现全线网运营效率提升，帮助游客规划在杭旅游出行方案，让城市公共交通“跑”得更智慧、更高效、更贴心。

杭州城投AI项目最具革命性的突破，在于重构了城市治理的决策逻辑。在防汛场景中，传统模式依赖气象预警后的人工布防，往往面临“预警范围大、响应不精准”的困境。而AutoGLM防汛智能体融合降雨预报、高程地理模型、管网状态等12类数据，可提前24小时动态预测内涝风险，试点期间已成功预警14起积水事件，模型准确率提升至79%。

这种“主动预防”的治理范式，正在多个领域复制推广。垃圾清运调度系统通过AI算法实现清运点自动匹配与垃圾量预测，使调度准确率超90%。杭州城投科技信息部部长钱玲指出：“我们不是简单用AI替代人工，而是通过数据融合构建决策闭环，让每个运维动作都有科学依据。”

这种转变背后，是对城投行业传统治理模式的深刻反思。当国内多数城市仍采用“故障后维修”的被动运维时，杭州已通过AI模型构建起“预测性维护”体系。

杭州城投AI项目的成功，离不开其独特的落地路径。从3月份组建攻坚小组，到9月发布一期成果，6条业务线15个下属公司近300人历经5个月日夜奋战，为城投行业数字化转型提供了宝贵经验。

首要原则是场景优先，杭州城投没有追求“大而全”的系统建设，而是选择公交、防汛、路桥养护等高频刚需场景作为突破口。这种“小切口深突破”的策略，不仅降低了技术落地难度，更能快速产生看得见的民生效益。

其次是数据融通，通过统一AI基座打通26个业务系统，破解了城投行业普遍存在的“数据烟囱”问题，使分散在各部门的数据资源转化为治理效能。

最后是迭代演进，项目分阶段推出智能体，年底将新增清运调度、行政管理等自主学习智能体，这种“循序渐进”的思路避免了技术应用与业务需求的脱节。

在新质生产力发展的时代要求下，杭州城投的实践印证了“技术创新必须与产业需求深度融合”的真理。当AI大模型从实验室走向城市街头，其价值不仅在于提升运营效率，更在于重构城市治理的底层逻辑——从“问题导向”转向“需求导向”。

杭州城投党委书记、董事长李红良表示，产业大模型是集团数字化转型的“牛鼻子”工程。未来，项目将拓展智慧水务、智慧能源等新场景，构建更全面的城市运营AI体系。但值得注意的是，AI并非万能钥匙，在极端天气、复杂路况等特殊场景下，人机协同仍是保障治理效能的关键。

从天鹤路的防汛预警到灵隐公交站的客流调度，杭州城投的AI转型故事，本质上是一场以技术赋能民生的治理革命。当人工智能不再是实验室里的高深理论，而是融入城市治理的血脉时，我们看到的不仅是效率的提升，更是城市温度的彰显。在这场席卷全球的数字变革中，杭州城投用实践证明——唯有将技术创新深深扎根于产业土壤，才能真正释放新质生产力的磅礴力量，为城市治理现代化书写出精彩的时代答卷。