我們常以為，城市是鋼筋水泥的總和，是高樓、車流、人口密度的線性疊加。但仔細(xì)想想，你有沒有發(fā)現(xiàn)——城市其實從未“思考”過自己。
它能修路，卻不能預(yù)測擁堵；能蓋樓，卻無法回應(yīng)人口老齡化；能招商引資，卻看不清自身產(chǎn)業(yè)的邊界和未來。城市在高速運轉(zhuǎn)，卻缺乏一個大腦——它從未真的“知道自己在做什么”。
直到人工智能出現(xiàn)，特別是——高適配算力、行業(yè)大模型、智能體平臺的“三重奏”浮出水面。
這三者，不是一套新的管理工具，不是一波簡單的“數(shù)字化升級”。它們構(gòu)成了一種新的城市能力：不僅能運行，還能感知；不僅能預(yù)測，還能決策；不僅能服務(wù)人類，還能重新組織自身。
這就像——過去的城市是一臺巨大的發(fā)動機，依靠煤、電、水和人力維持�，F(xiàn)在，它更像一個新生的智能生命體，開始有了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、有了學(xué)習(xí)機制、有了行動反射。
這不是修修補補的“智能化”，而是一場操作系統(tǒng)級的迭代重啟。
但問題是——這三樣?xùn)|西，到底是什么？
算力：不是更強，而是更“適配”
我們習(xí)慣說，“算力是城市的新電力”。這話對，卻不全對。因為“強”并不等于“好”，關(guān)鍵在于是否適配。在AI的世界里，算力不是一把大錘，而是一個調(diào)音臺，需要為每種任務(wù)配出最精準(zhǔn)的音色。
高適配算力，是指一種具備異構(gòu)資源協(xié)同調(diào)度能力、動態(tài)工作負(fù)載優(yōu)化能力以及場景感知能力的算力體系。它能夠根據(jù)不同應(yīng)用場景（如模型訓(xùn)練、邊緣推理、工業(yè)控制等）的性能需求、延遲敏感性、功耗約束等特征，實現(xiàn)算力資源的最優(yōu)匹配與精準(zhǔn)供給。
如果這聽起來還稍顯專業(yè)和抽象，不妨換個更直白的說法。
所謂高適配算力，說到底，就是一種“按需供電”的能力。它能根據(jù)不同任務(wù)的特性，精準(zhǔn)調(diào)度不同類型的算力資源。
比如，大模型訓(xùn)練要算得快、算得準(zhǔn)，需要GPU集群猛攻；推理階段講究反應(yīng)速度，得靠邊緣計算來就地解決；而在工廠里，機器人的動作協(xié)調(diào)必須毫秒級響應(yīng)，這時候，F(xiàn)PGA比GPU更穩(wěn)當(dāng)。
簡單說，就像廚房得用燃?xì)猓k公室用電，冷庫靠空調(diào)。任務(wù)不同，電源也得分家。一旦算力用錯了地方，不僅做不好事，反倒拖慢全局。就像拿電吹風(fēng)煮飯，不僅不香，還容易燒斷電閘。
所以，高適配算力不是“更強”，而是“更懂你”。不是盲目堆硬件，而是讓每一塊芯片都用在該發(fā)力的那一秒。
以貴陽智算中心為例，它不是“云上的風(fēng)景”，而是算力精準(zhǔn)供給的活體樣本。2023年，中心已部署超1000P的AI算力，主要承接大模型訓(xùn)練等重載任務(wù)。在“東數(shù)西算”戰(zhàn)略指引下，北京、上海等地的訓(xùn)練工作被有序遷往貴陽。初步數(shù)據(jù)顯示，能耗下降超過30%，運維成本降低逾40%。
貴陽的關(guān)鍵優(yōu)勢，不是“強大”，而是“分布”。它就像一臺在后臺默默工作的主引擎，替前臺釋放壓力，把城市的算力布局，從“集中供給”變成“按需分布”。
而在珠三角，節(jié)奏完全不同。
深圳坪山區(qū)，則選擇走“貼身服務(wù)”路線——不是訓(xùn)練模型，而是跑模型；不是在遠(yuǎn)方發(fā)號施令，而是在一線即刻響應(yīng)。
為此，坪山打造出一個高密度的工業(yè)邊緣云節(jié)點集群，覆蓋本地百余家制造企業(yè)。車間里的攝像頭要實時檢測缺陷，機械臂要在毫秒之間調(diào)整路徑，AGV小車則需隨時避障調(diào)頭。這些任務(wù)對延遲的容忍度為零。若放在云端運算，哪怕只遲到0.2秒，都是生產(chǎn)事故。于是，坪山把輕量GPU和AI微服務(wù)器直接部署到每個關(guān)鍵工位旁，構(gòu)建出一張“靠得住”“跑得快”“掉不了線”的邊緣智網(wǎng)。
這些節(jié)點不算強，但反應(yīng)快、靠得住、貼得近。它們不是馬力十足的引擎，而是一塊塊肌肉靈敏的神經(jīng)末梢，感應(yīng)現(xiàn)場脈搏，微調(diào)每一處動作。這，就是所謂的“高適配”：重任務(wù)分流到后臺，輕任務(wù)就地完成。模型不一定非要跑得最快，但一定要跑在對的地方。
一句話總結(jié)：城市算力不在于多，而在于“會用”。高適配算力不是更強，而是更懂你——它不追求蠻力，而追求任務(wù)與資源之間的最優(yōu)耦合。
行業(yè)大模型：不是博士，而是老工人
大模型如潮水般洶涌而來，已成為數(shù)字時代的語言地基。但真正能在工廠車間站住腳的，不是那些會寫詩、會聊天的GPT們，而是那些能擰螺絲、會盯生產(chǎn)線的“行業(yè)大模型”。它是大語言模型的骨架，行業(yè)知識的血肉，場景數(shù)據(jù)的神經(jīng)系統(tǒng)。它不追求通曉萬物，而專注深耕一域。它不是“懂得多”，而是“做得準(zhǔn)”。
什么是行業(yè)大模型？行業(yè)大模型是指以大語言模型為基礎(chǔ)，融合特定行業(yè)領(lǐng)域的知識體系、業(yè)務(wù)流程數(shù)據(jù)與專業(yè)語料訓(xùn)練而成的人工智能模型。該模型不僅具備語言理解與生成能力，更具備面向特定場景下的推理、決策與執(zhí)行能力，能夠廣泛應(yīng)用于工業(yè)制造、醫(yī)療、金融、交通、能源等關(guān)鍵行業(yè)，實現(xiàn)專業(yè)任務(wù)的高效輔助與智能自動化。
我解釋得稍微通俗一些，通用大模型像百科全書，適合答題；而行業(yè)大模型更像老工人，適合干活。行業(yè)大模型是在海量行業(yè)知識中訓(xùn)練出來的“專才模型”。它不是懂一切，而是深諳一行。它未必能解釋什么是扭矩理論，但他聽得出“這聲音不對”，哪怕儀表板沒有任何異常。為此，它是知識沉淀的智能化、經(jīng)驗技能的算法化，是企業(yè)老師傅“傳幫帶”的技術(shù)繼承者。
以比亞迪的“制造大腦”為例——該系統(tǒng)通過十余年的焊接數(shù)據(jù)訓(xùn)練大模型，自動識別出“可能出錯”的工藝段，并在事前進(jìn)行參數(shù)微調(diào)。據(jù)比亞迪技術(shù)人員介紹，整體缺陷率下降超過20%，生產(chǎn)節(jié)拍更加均衡穩(wěn)定。這套模型不解釋為什么會出錯，但它知道“這組數(shù)據(jù)后，八成出問題”。
這不是知識，是經(jīng)驗的壓縮；不是判斷力，而是熟練工的“肌肉記憶”。
中車株洲的“機車運維大模型”也是如此。他們構(gòu)建了融合歷史工況、氣候、線路坡度等多維數(shù)據(jù)的智能模型，能預(yù)測部件老化，提前更換易損件，還能提供數(shù)字化的檢修、維修指導(dǎo)。不是等問題來了再處理，而是讓問題從未發(fā)生。與其說這是人工智能，不如說這是“人工智慧的積淀”。
這些大模型不是在白板上演算法，而是在設(shè)備旁實時監(jiān)控生產(chǎn)。它們懂車、懂焊、懂人，也懂現(xiàn)場的每一次非線性。
政策也已捕捉到這個轉(zhuǎn)向信號�！侗本┦型苿印叭斯ぶ悄�+”行動計劃（2024-2025年）》明確提出，“通過組織重大項目攻關(guān)、資源供需匹配和特色場景示范，顯著增強大模型自主創(chuàng)新能力，推動形成標(biāo)準(zhǔn)化、規(guī)�；�、跨界協(xié)同的應(yīng)用落地路徑，加快實現(xiàn)千行百業(yè)智能化轉(zhuǎn)型”。
一句話總結(jié)：通用模型是博士生，行業(yè)大模型是老師傅；真正的產(chǎn)業(yè)升級，要靠后者開門。真正讓城市升級的，不是高智商，而是高熟練度。
智能體平臺：不是工具，而是“廠長”
如果說，算力是城市的電力系統(tǒng)，大模型是工業(yè)的大腦中樞——那么，智能體平臺，就是這套系統(tǒng)真正的“執(zhí)行意志”。智能體平臺是指具備感知環(huán)境、理解任務(wù)、自動決策并推動執(zhí)行的一體化人工智能系統(tǒng)。它具備多智能體（Multi-Agent）協(xié)同調(diào)度能力、任務(wù)自動分解能力和人機交互接口，可在復(fù)雜動態(tài)環(huán)境中自主完成任務(wù)鏈條的管理與執(zhí)行。
傳統(tǒng)制造像一座精密的鐘表，每個零件緊密配合，卻缺乏一個能全局觀測、即時調(diào)整節(jié)奏的指揮者。而智能體平臺，更像一個融合了“廠長的調(diào)度、質(zhì)檢員的敏感、運營主管的預(yù)判”的智能組合體。
與傳統(tǒng)AI工具不同，智能體平臺不只是接收命令、輸出結(jié)果，而是能拆解任務(wù)、靈活應(yīng)變、主動反饋。在復(fù)雜的真實場景中，它可以完成從“理解你的需求”到“自己把事情辦好”的全過程。你告訴它“安排今天的排產(chǎn)”，它不會只是接收指令，而是會自動讀取庫存、查詢設(shè)備狀態(tài)、分析能源供給，再調(diào)用大模型，輸出一個最優(yōu)且動態(tài)可調(diào)的生產(chǎn)方案。
聽起來復(fù)雜？其實，它正在變得像“廠里最懂事的老員工”，不僅執(zhí)行，還會提醒你，“這批原料過期了”“下午能耗過高，建議夜間開工”。
有報道稱，依托每年3億片玻璃生產(chǎn)的質(zhì)量數(shù)據(jù)，福耀玻璃在其車間中部署的智能化系統(tǒng)已可實現(xiàn)實時缺陷識別與生產(chǎn)調(diào)度聯(lián)動。一旦發(fā)現(xiàn)瑕疵，系統(tǒng)即刻調(diào)整產(chǎn)線任務(wù)，將異常產(chǎn)品通過自動排片系統(tǒng)進(jìn)行分揀。人工處理可能需要十幾二十分鐘，而現(xiàn)在，僅需數(shù)秒響應(yīng)。
這種從“執(zhí)行者”到“合作者”的角色轉(zhuǎn)變，才是智能體平臺最本質(zhì)的突破。
一句話說透：智能體平臺，是將AI從“回答問題的工具”變?yōu)椤皥?zhí)行任務(wù)的角色”的關(guān)鍵一步。它是人工智能邁向產(chǎn)業(yè)落地的“行動器官”。
三者協(xié)同：平臺級工業(yè)操作系統(tǒng)的誕生
如果把算力、大模型、智能體看作三位演員，那它們最精彩的地方，不在各自獨奏，而在“協(xié)奏”。
最具代表性的實踐，是海爾的COSMOPlat工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺。這個平臺不再簡單地連接設(shè)備，而是在架構(gòu)層就實現(xiàn)了模型驅(qū)動、算力支撐、智能體統(tǒng)籌的三位一體。用戶在官網(wǎng)自定義冰箱的顏色、容量、分區(qū)需求，系統(tǒng)會自動調(diào)用工業(yè)大模型生成制造參數(shù)。智能體平臺隨即統(tǒng)籌資源排產(chǎn)，邊緣算力節(jié)點支撐生產(chǎn)線做出實時響應(yīng)——從下單到成品，每一步都不是預(yù)設(shè)，而是實時生成。
這不是傳統(tǒng)意義上的“自動化”，而是一種“能感知、會學(xué)習(xí)、能調(diào)度”的智能化。工廠不再是死板流程的集合，而是一套具有柔性神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的系統(tǒng)：能接收需求變化，能自我調(diào)節(jié)工藝，甚至能預(yù)測瓶頸。這意味著，未來的工業(yè)城市，不再是土地、廠房和人力的拼圖，而是平臺、接口和算法的結(jié)構(gòu)體。
當(dāng)算力不再只是后臺支撐，而是成為城市資源的一部分；當(dāng)大模型不再局限于語言生成，而開始參與產(chǎn)業(yè)路徑的推演；當(dāng)智能體不再是操作工的助手，而逐步接管感知、判斷與執(zhí)行鏈條——城市的邏輯，也悄然改變了。
想象一下，一個沒有紅綠燈的城市，卻從未擁堵；一個沒有調(diào)度員的工廠，卻日日滿產(chǎn)；一個沒有規(guī)劃圖的城市，卻始終走在正確的方向上。
這不是技術(shù)烏托邦，而是高適配算力、行業(yè)大模型、智能體平臺共同進(jìn)化的結(jié)果。
（作者胡逸為數(shù)據(jù)工作者，著有《未來可期：與人工智能同行》一書）
