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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；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。

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)展的新機遇。

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。

從“新基建”到“數(shù)字經(jīng)濟”，是數(shù)字經(jīng)濟的發(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調(diào)“健全促進實體經(jīng)濟和數(shù)字經(jīng)濟深度融合制度”，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。政策目標從最初的注重數(shù)字經(jīng)濟規(guī)模擴張，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。

一方面，“土地財政”退潮要求轉(zhuǎn)向“數(shù)字財政”?！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)濟新增長極。

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、精細化治理轉(zhuǎn)變；在風險防控層面，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)警機制及時發(fā)現(xiàn)潛在的合規(guī)風險點。

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)縣財政流動性風險，避免系統(tǒng)性違約。從“效率提升”與“風險收斂”雙向賦能的實踐案例來看，濟南城投通過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)，賦能濟南城投在“既要降負債、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、平衡多重目標的戰(zhàn)略支點。

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（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），另一方面強化數(shù)據(jù)主權(quán)與合規(guī)審查，防范技術(shù)濫用。

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50萬架標準機架，對應(yīng)500萬臺服務(wù)器，存儲市場規(guī)模預(yù)計達1000億元；濟南人工智能算力中心，算力規(guī)模已經(jīng)達到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。

算法模型是數(shù)據(jù)與算力的“化學反應(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鞘兄卫怼a(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）。

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)”，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。

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)确矫妫w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，蘇州城投集團在《城投集團“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)濟體系。

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。

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)濟向智能化、集群化發(fā)展。

一方面，開展產(chǎn)學研聯(lián)動，培育創(chuàng)新生態(tài)。通過整合高校、科研機構(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)投集團聯(lián)合政府打造人工智能先導(dǎo)區(qū)，目標建設(shè)40+垂類大模型、100+應(yīng)用場景，并引入頂尖人才團隊，形成大模型與實體經(jīng)濟的融合試驗田；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，城投需進一步強化數(shù)據(jù)要素流通、跨區(qū)域協(xié)同機制，以生態(tài)化思維推動AI與城市發(fā)展的深度融合。

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?！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)價值提供標準化、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，深入理解地方政府數(shù)字化轉(zhuǎn)型目標，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。

加強數(shù)據(jù)開發(fā)利用。全面推進數(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?；谧陨頂?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、科學價值評估、嚴謹數(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。瞄準戰(zhàn)略意義強、經(jīng)濟收益高、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)合型團隊，與高校、科研院所共建現(xiàn)代產(chǎn)業(yè)學院、聯(lián)合實驗室、實訓基地，發(fā)展訂單制、現(xiàn)代學徒制等多元化人才培養(yǎng)模式等方式，加強人工智能領(lǐng)域高層次人才和高水平創(chuàng)新團隊的培養(yǎng)、引進，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)與政策試點機會；與高校、研究院等科研機構(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，或許永遠比春天更早出發(fā)。當傳統(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，只會垂青奮進者、追夢者那樣，與其等AI產(chǎn)業(yè)春風拂來，不如城投率先踏春而行。