时代的进步和行业的发展始终伴随着对智能化的不懈追求，自1956年提出人工智能概念以来，人类社会已历经70载的技术发展和知识演进。当今，在人工智能技术的推动下，数字世界和物理世界的边界逐渐消融，人工智能正从感知理解走向认知智能，正深刻地驱动产业转型升级，并从生活到生产、从个人到行业、从C端到B端等，广泛地渗透人类社会发展的各领域。据预测，2030年全球人工智能市场规模将超过20万亿美元，中国人工智能核心产业规模将超过4万亿美元，有巨大的发展潜力和空间。

人工智能技术应用领域广泛，正在飞速融入行业发展进程，逐渐成为国家现代化产业体系建设的核心推动力，也被视为推动数字经济创新发展的重要战略。目前，政务服务、城市治理、生态环境、产业经济等各领域，正在人工智能的推动下从行业数字化逐步走向行业智能化。行业智能化转型过程面临多方面的挑战，如数据难采难传难用、算力供需不平衡、技术框架陈旧、场景设计不足、创新生态不完善等，在智能化背景下需要系统性重塑行业智能化架构与路径。由于行业智能化转型是一个长期的、循序渐进的过程，需要有一个正确的发展方向来引领转型过程、提升转型的效率，在不同的阶段做出合适的匹配选择，避免走弯路、走错路。如何应对多重挑战、如何选择转型道路、如何分层分级建设智能化ICT基础设施，将成为智能化转型的关键。人工智能在行业智能化中发挥的价值与作用并不是孤立存在的，需要构建出与业务战略相匹配的参考架构，去突破传统框架的限制。依托强大的算力、算法和数据去整合各方资源，更好地实现多技术融合，实现不同组织、不同系统之间的互联互通、数据共享和业务协同；充分发挥技术的创造性应用，以供需联动为路径，实现新技术迭代升级和产业快速增长。

本书在把握行业智能化发展趋势的前提下，围绕城市和公共事业智能化领域，聚焦工程实践和技术创新，深入浅出地将人工智能的技术应用、行业智能化参考架构、解决方案和实践经验介绍给读者。在编写过程中，华为依托自身在ICT领域的深耕细作，以及在推动智能化进程中的能力积累，系统地梳理了加速城市和公共事业智能化的背景、架构、方案与实践等，并提出应结合产学研用的多方参与和协同，共同推进行业智能化能力共建、生态共创，使人工智能应用不断走深向实。在推进城市和公共事业智能化的进程中，华为作为全球领先的ICT基础设施和智能终端提供商，正在引领和联合生态伙伴，不断加深人工智能技术在行业智能化中的利用程度，将技术应用与场景创新整合服务于城市和公共事业的智能化建设与发展。

综上，人工智能在城市和公共事业应用中具有巨大潜力与广阔空间，本书得到了院士、专家的推荐，凝聚了来自城市和公共事业行业各方的经验与智慧，涵盖了人工智能在城市和公共事业的发展趋势与最新动态、智能化转型技术实现、多个场景的人工智能应用探索，以期为城市和公共事业智能化转型的实施和落地，提供更具体的帮助和参考。

编者

2024年1月25日

第一篇加速城市和公共事业智能化转型

第1章人类正在进入智能世界00

1.1第四次工业革命打通向智能世界的通道00

1.2人工智能技术发展现状与趋势00

1.2.1人工智能技术发展历程00

1.2.2新一代人工智能技术突破00

1.3智能社会加速到来00

1.3.1人工智能激发行业智能化潜力00

1.3.2智能化悄然改变人类生活与社会运行方式00

1.3.3政策助力智能化转型00

1.3.4智能化的未来00

第2章城市和公共事业智能化机遇与挑战0

2.1城市和公共事业智能化的发展机遇0

2.1.1发展机遇概述0

2.1.2城市智能化发展机遇0

2.1.3公共事业智能化发展机遇0

2.2城市和公共事业智能化面临的挑战0

2.2.1问题与挑战概述0

2.2.2城市智能化问题与挑战0

2.2.3公共事业智能化问题与挑战0

2.3城市和公共事业智能化启航0

第3章行业智能化参考架构0

3.1智能感知0

3.2智能联接0

3.3智能底座0

3.4智能平台0

3.5AI大模型0

3.6智赋万业0

第二篇城市智能化转型实践

第4章城市智能化技术需求0

4.1全域化感知0

4.2高运力通信0

4.3集群化算力0

4.4高质量数据0

4.5迭代化应用0

第5章城市智能体参考架构与技术实现0

5.1城市智能体参考架构0

5.1.1全面发展的城市智能体新理念0

5.1.2城市智能体参考架构0

5.2智能化技术实现0

5.2.1智能感知0

5.2.2智能联接0

5.2.3智能底座0

5.2.4智能平台0

5.2.5AI大模型0

5.2.6城市数字操作系统0

5.2.7智能应用0

第6章智能化使能政务服务“一网通办”0

6.1概述0

6.2“互联网+监管”0

6.2.1业务发展趋势0

6.2.2业务场景与需求0

6.2.3解决方案0

6.3政务服务业务平台0

6.3.1业务发展趋势0

6.3.2业务场景与需求0

6.3.3解决方案0

6.4一体化政务/城市大数据

6.4.1业务发展趋势

6.4.2业务场景与需求

6.4.3解决方案

6.5场景案例：大模型+政务问答，让服务更有“温度”

6.5.1案例概述

6.5.2解决方案及价值

6.5.3总结与展望

第7章智能化使能政务办公“一网协同”

7.1概述

7.2大模型赋智，打造公务员个人专属办公助手

7.2.1业务发展趋势

7.2.2业务场景与需求

7.2.3解决方案

7.3场景案例：大模型辅助公文处理，助力政务高效办公

7.3.1案例概述

7.3.2解决方案及价值

7.3.3总结与展望

第8章智能化使能城市感知“一网统感”

8.1概述

8.2城市安全感知

8.2.1城市生命线安全监测

8.2.2城市公共安全监测

8.2.3企业生产安全监测

8.3城市智能出行(城市网联)

8.3.1业务发展趋势

8.3.2业务场景与需求

8.3.3解决方案

8.4城市数字孪生

8.4.1业务发展趋势

8.4.2业务场景与需求

8.4.3解决方案

8.5城市融合感知

8.5.1业务发展趋势

8.5.2业务场景与需求

8.5.3解决方案

8.6场景案例：通过人工智能营造更安全、宜居的城市环境

8.6.1案例概述

8.6.2解决方案与价值

8.6.3总结与展望

第9章智能化使能城市运行“一屏统览”

9.1概述

9.2城市运行监测

9.2.1业务发展趋势

9.2.2业务场景与需求

9.2.3解决方案

9.3城市联动指挥

9.3.1业务发展趋势

9.3.2业务场景与需求

9.3.3解决方案

9.4场景案例

9.4.1福田“IOC数字人”，实现“城市推介”“智能问数”

9.4.2南京大客流+视频孪生，提升城市精细化管理水平

第10章智能化使能城市治理“一网统管”

10.1概述

10.2市域治理

10.2.1业务发展趋势

10.2.2业务场景与需求

10.2.3解决方案

10.3区县治理

10.3.1业务发展趋势

10.3.2业务场景与需求

10.3.3解决方案

10.4基层治理

10.4.1业务发展趋势

10.4.2业务场景与需求

10.4.3解决方案

10.5场景案例

10.5.1基层社会治理，推动社区多元共治

10.5.2深圳福田区“民意速办”，走出城市治理新路径

10.5.3深圳福田区福镜CIM平台，赋能福田数字化转型

第11章智能化使能产业赋能“一网通服”

11.1概述

11.2数据要素交易流通

11.2.1业务发展趋势

11.2.2业务场景与需求

11.2.3解决方案

11.3企业智能化转型使能

11.3.1业务发展趋势

11.3.2业务场景与需求

11.3.3解决方案

11.4场景案例

11.4.1上海数据集团推动数字经济发展

11.4.2赢领智尚智慧工厂生产平台，加速时尚产业数字化转型

第三篇公共事业智能化转型实践

第12章公共事业智能化发展趋势与参考架构

12.1公共事业行业智能化的趋势

12.2公共事业智能化参考架构

12.2.1数字基础设施

12.2.2智能中枢

12.2.3智能化应用

12.2.4总结

第13章智能化使能民生服务

13.1智慧医疗

13.1.1医疗行业人工智能概况

13.1.2医疗行业人工智能典型解决方案

13.1.3医疗行业人工智能案例实践

13.1.4总结和展望

13.2智慧教育

13.2.1教育行业人工智能概况

13.2.2教育行业人工智能典型解决方案

13.2.3教育行业人工智能案例实践

13.2.4总结和展望

13.3智慧生态

13.3.1生态行业人工智能概况

13.3.2生态行业人工智能典型解决方案

13.3.3生态行业人工智能案例实践

13.3.4总结和展望

第14章智能化使能政府管理

14.1智慧财政

14.1.1财政行业人工智能概况

14.1.2财政行业人工智能典型解决方案

14.1.3财政行业人工智能案例实践

14.1.4总结和展望

14.2智慧人社

14.2.1人社行业人工智能概况

14.2.2人社行业人工智能典型解决方案

14.2.3人社行业人工智能案例实践

14.2.4总结和展望

第15章智能化使能产业发展

15.1智慧农业

15.1.1农业行业人工智能概况

15.1.2农业人工智能典型解决方案

15.1.3农业人工智能案例实践

15.1.4总结和展望

15.2科技行业

15.2.1科技行业人工智能概况

15.2.2科技行业人工智能典型解决方案

15.2.3科技行业人工智能案例实践

15.2.4总结和展望

第16章智能化使能民众安全

16.1智慧气象

16.1.1气象行业人工智能概况

16.1.2气象行业人工智能典型解决方案

16.1.3气象行业人工智能案例实践

16.1.4总结与展望

16.2智慧水务

16.2.1水务行业人工智能概况

16.2.2水务行业人工智能典型解决方案

16.2.3水务行业人工智能案例实践

16.2.4总结和展望

16.3智慧应急

16.3.1应急行业人工智能概况

16.3.2应急行业人工智能典型解决方案

16.3.3应急行业人工智能案例实践

16.3.4总结和展望

第四篇智能化支撑体系

第17章关键组成

17.1技术

17.1.1技术创新

17.1.2AI发展

17.2安全

17.2.1影响安全的因素

17.2.2国际合作安全共赢

17.3生态

17.3.1构筑通用原子能力

17.3.2建立融合应用生态

17.4数据

第18章技术体系

18.1AI基础设施

18.1.1AI基础设施的概念

18.1.2AI基础设施的组成

18.1.3AI基础设施的意义

18.1.4AI基础设施的未来趋势

18.2AI核心框架

18.2.1AI核心框架的概念

18.2.2AI核心框架的组成

18.2.3AI核心框架的意义

18.2.4AI核心框架的未来趋势

18.3AI基础大模型

18.3.1AI基础大模型的概念

18.3.2AI基础大模型的组成

18.3.3AI基础大模型的意义

18.3.4AI基础大模型的未来趋势

18.4AI服务平台

18.4.1AI服务平台的概念

18.4.2AI服务平台的组成

18.4.3AI服务平台的意义

18.4.4AI服务平台的未来趋势

18.5AI应用

18.5.1AI应用的概念

18.5.2AI应用的组成

18.5.3AI应用的意义

18.5.4AI应用的未来趋势

第19章数据体系

19.1建设原则

19.2建设内容

第20章安全体系

20.1人工智能安全概述

20.2人工智能安全挑战

20.2.1AI系统自身安全风险

20.2.2AI衍生安全风险

20.3人工智能安全治理

20.3.1AI安全治理原则

20.3.2政府AI安全监管要求

20.3.3机构AI安全治理体系

20.3.4AI安全治理参考技术架构

20.4人工智能安全方案

20.4.1AI内容安全

20.4.2AI数据安全

20.4.3AI模型安全

20.4.4AI基础安全

20.5人工智能安全展望

第21章生态体系

21.1行业智能化发展趋势

21.2城市和公共事业智能化转型重构智能化生态

第22章小结

参考文献

后记