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当青岛街头的智慧云瞳在17秒内完成出店经营行为的识别、记录与处置方案生成，当数字政通人和大模型2.0在北京精准锁定建筑垃圾黑工地、让政务热线全流程智能化，AI Agent（智能体）已从实验室走出，渗透到城市治理的毛细血管。站在2025年末回望，这场技术变革并非偶然，从谷歌Gemini 3到阿里通义千问的快速迭代，为AI Agent提供了基础能力支撑，而真正让技术落地生根的，是那些能把算法、数据与城市肌理深度融合的实践者。

根据Grand View Research数据，2024年全球AI Agent市场规模已达54亿美元，2025至2030年复合增长率将达45.8%，到2030年将膨胀为近400亿美元的大赛道。Gartner更将Agentic AI列为2025年十大技术趋势之首，预测到2028年，15%的日常决策将由AI自主完成。在这场席卷城市运行的变革中，谁能成为真正的引领者？未来的智慧城市又将呈现怎样的新面貌？

三类玩家角力：场景与技术的融合决胜

在AI Agent+智慧城市的赛道上，已形成三大核心玩家阵营，各自凭借独特优势抢占先机，但领跑潜力的关键，始终在于技术深度与场景适配的融合度。

第一类是垂直行业深耕者，以数字政通、卓尔软件为代表，堪称城市治理领域的深耕老将。他们最核心的优势，是二十余年积淀的场景理解力与业务数据资产。数字政通11月发布的人和大模型2.0精准卡位城市运管服、行政执法、城市生命线、政务热线、低空经济五大高价值场景，在北京、深圳等地落地时，实现了建筑垃圾黑工地精准监管、政务热线全流程智能化等实战效果。更值得称道的是其生态协同能力，与****、海康威视等企业联合推出解决方案，既解决了国产化算力适配问题，又整合了空天地一体化感知设备资源。卓尔软件的智慧云瞳则构建了感知、分析、决策、执行的完整智能体闭环，能识别200多种城市问题，使治理效率提升3倍以上。这类玩家虽在通用大模型技术迭代速度上存在短板，但通过生态合作已有效弥补，而其场景落地能力正是当前智慧城市建设最迫切的需求。

第二类是全栈技术赋能者，**、联想是典型代表。他们的核心竞争力在于算力+算法+硬件的全链路布局。**与武汉合作的超大型城市运行管理智能体，依托盘古中控大模型和四大AI中心，实现了96%以上的多源信息解析准确率，管理者通过语音就能调取数据、下达指令。联想在宜昌落地的全球首批城市超级智能体，整合交通、能源等全域数据，打造了长江经济带的智慧治理标杆。扎实的技术底座是其底气，但技术至上的陷阱同样不容忽视，脱离具体场景的通用技术难以发挥实效，这也正是他们积极与地方企业合作的核心原因。

第三类是通用大模型巨头，如谷歌、阿里。谷歌Gemini 3和阿里千问凭借强大的通用推理能力和多模态处理能力，为城市智能体提供了基础AI支撑。但通用大模型在垂直领域的水土不服日益凸显：15%左右的幻觉生成概率、专业领域知识滞后等问题，使其在城市生命线安全预警等高精度场景中难以直接应用。若不能快速解决与行业数据的融合问题，这类企业更可能成为技术供应商，而非场景主导者。

综合来看，垂直行业深耕者目前更具领跑潜力。智慧城市的核心诉求是解决实际治理问题，数字政通们既掌握能听懂城市需求的场景逻辑，又通过生态合作补齐技术短板，这种场景定义技术的模式，远比技术适配场景更高效。

未来形态：从被动响应到主动共生的跃迁

AI Agent的深度渗透，正推动智慧城市从数字化赋能迈向智能化共生。基于当前技术演进，2030年的智慧城市将呈现三层智能体架构，并凸显三大核心特征。

底层为感知执行层，IoT设备、无人机、机器人作为Agent的五官手脚，实现与物理世界的实时交互。数字政通布局的低空经济场景，本质就是在抢占这一关键入口，通过无人机等设备构建空天地一体化感知网络。中层是认知决策层，由行业大模型+专业Agent构成城市大脑。这并非中心化的单一大脑，而是无数专业Agent的联邦制，城管Agent、交通Agent、应急Agent各司其职，通过语义化通信协议实现协同。雄安新区构建的边云超智计算体系已现雏形，60余万个感知终端实时汇聚数据，通过BIM+CIM平台实现物理城市与数字空间的同步映射。上层是服务体验层，市民通过手机、车机、智能家居与Web Agent交互，一句话就能完成预约医院-规划路线-调整信号灯的全流程闭环，峥峰数防的智慧消防案例已展现这种模式的潜力。

这种架构支撑下，智慧城市将实现三大变革：

其一，全域协同的智能中枢打破信息孤岛。未来每个城市要素都可能拥有专属智能体，桥梁的健康守护智能体、街道的秩序维护智能体，它们通过分布式协同机制共享知识，形成集体智能，推动城市治理从部门分割转向全域联动。

其二，治理模式从被动处置迈向主动预防。AI Agent的自主学习和预测能力，让城市运行从事后救火变为事前预警。武汉的城市运行智能体已实现安全事件的预测预警预防转变，数字政通的人和大模型2.0能对城市生命线进行隐患排查和管线超期服役预警。未来，智慧环卫系统可根据垃圾产生规律预测满溢时间并提前调度清运，交通智能体能结合天气、赛事等多因素预判拥堵并动态调整信号。

其三，人机协同实现温情治理。智能体并非取代人类，而是形成数字员工处理常规任务，人类专注创新决策的互补模式。卓尔软件的智慧云瞳处理占道经营等重复性问题，让城管人员聚焦民生服务；数字政通的政务数字人解决方案，在政务大厅提供24小时咨询服务，让工作人员有更多精力处理复杂业务。这种模式既保证了治理效率，又保留了城市服务的温度。

最关键的变化在于，城市将从人找服务变为服务找人。AI Agent会主动发现市民需求，察觉老人多日未出门时，社区Agent自动上门探访；监测到常走路段施工时，交通Agent提前规划新路线。这种无感服务，正是智慧城市的终极形态。

领跑者的终极考验：场景、政策与执行的三维战争

回到最初的问题，谁最有潜力成为AI Agent+智慧城市领域的新一代科技巨头？答案并非最大模型的拥有者，而是最懂城市逻辑的整合者，这场竞争本质是场景理解深度×政策响应速度×落地执行能力的三维战争。

垂直行业深耕者的路径已相当清晰：先在单一垂直场景做到绝对领先，再横向复制到城市治理全链条。数字政通先拿下城管、执法这些最复杂的场景，建立行业数据飞轮，再渗透到生命线、热线等关联领域，这种深度优先策略比科技巨头的广度轰炸更务实。其核心竞争力源于三点：

一是城市治理的"场景密度"构筑技术护城河，每个场景背后的业务规则、数据标准和协作流程，都需要长期深耕才能掌握，通用大模型企业难有耐心深耕这类脏活累活；二是实现从辅助工具到决策主体的跨越，在城市生命线监测等生死时速的场景中，垂直玩家积累的行业know-how，让他们敢于将决策权交给Agent；三是多Agent协同所需的组织基因，对政府组织架构、考核体系、权责边界的深刻理解，是数字政通们二十余年政务集成经验的沉淀，也是其核心优势。

科技巨头的机会则在于提供Agent操作系统，如同当年微软的Windows、谷歌的Android，定义通用标准、开发工具链、运营算力平台，将具体场景的落地交给生态伙伴，形成双赢格局。但利润最丰厚的市场，仍将属于既懂AI又懂业务的垂直王者。

这场智慧城市升级竞赛的终点，从来不是技术参数的比拼，而是让城市更宜居的价值实现。真正的智慧城市革命，未必发生在硅谷或中关村的聚光灯下，更可能在中国三四线城市的指挥中心、街道办和市政管网中悄然推进。2025年，这场战争才刚刚开始，但终局的轮廓已逐渐清晰，它不属于最闪亮的技术明星，而属于最懂城市、能让技术真正服务于人的探索者。

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