近日，全球知名研究机构Gartner发布了最新版《中国智慧城市和可持续发展技术成熟度曲线》，为智慧城市建设领域带来新的洞察与指引。该报告不仅呈现了中国智慧城市技术的演进态势，更首次对“十五五”开局年顶层设计思路的转变进行了系统性剖析。
Gartner研究副总裁相斌斌在接受采访时表示，今年的曲线有了重大突破，不再将绿色发展与数字化视为相互独立的两条线，而是将二者融合，构建起驱动新质生产力的统一KPI体系。这一转变，标志着智慧城市建设进入了一个全新的阶段。
与往年相比，2026年的技术成熟度曲线在底层逻辑上发生了根本性变革。它不再聚焦于零散的硬件堆砌或单点应用，而是围绕“十五五”规划的核心方向，搭建起自下而上的三大战略支柱。基础层着重打造统一底座，为智慧城市建设提供坚实基础；运营层聚焦自主化智慧治理与韧性安全，提升城市应对各种风险的能力；价值层则致力于经济与绿色转型，推动城市可持续发展。其中，价值层的纵向扩展尤为引人注目，低空空域管理的引入，让智慧城市的经济规划从二维跃升至三维立体维度。同时，国家数据局提出到2027年在全国建成50个以上全域数字化转型城市，这意味着未来智慧城市建设将从部门级离散试点，全面迈向跨部门、跨领域的系统性变革。
在具体技术层面，2026年成熟度曲线展现了AI技术在智慧城市场景中的深度进化。相斌斌指出，今年最大的变动集中在“技术萌芽期”，去年较为宽泛的生成式AI和AI智能体概念，被精细化为更符合城市治理复杂度的专用方向。
首先是数字孪生技术的升级。过去，数字孪生的核心能力在于“同步”与“监测”，如今已升级为“验证”。相斌斌解释道，未来的孪生体不仅要为决策者提供情境，更要帮助他们验证决策带来的影响。在涉及交通、环境、建设等多领域交叉决策时，这一功能尤为关键，尤其是在未来由AI自主系统执行任务时，决策验证将成为保障城市安全的最后一道防线。
其次是AI向“领域特定型”与“集约化平台”的演进。今年的曲线新增了“城市大模型”“城市级生成式AI平台”及“领域特定型AI智能体”。相斌斌认为，通用型大模型在城市复杂环境中存在严重的语义盲区，只有深度整合卫星图像、传感器日志、地方性法规等特定数据训练的模型，才能真正服务于土地利用、应急响应等高难度治理场景。同时，为避免各部门重复建设和预算浪费，“城市级生成式AI平台”被定位为底层的智能编排层。这个集约化的模型即服务（MaaS）框架，能够从根本上解决部门间技能缺乏、技术碎片化和AI治理难题，推动城市管理从被动监测指标转向基于空间推理的主动决策。
再者是生命线工程的整合与升级。新曲线将此前分散的水、电、气、管线等基础设施数字化整合为“生命线工程”。相斌斌表示，这是对国家自上而下推动城市韧性建设的回应。在极端天气和基础设施老化双重压力下，任何一个子系统的薄弱环节都可能引发系统性崩溃，因此从被动维护转向自主弹性维护已成为必然需求。
随着AI大模型和智能体应用的爆发，算力需求陡增与绿色低碳目标的矛盾日益凸显。相斌斌指出，过去算力和电力是解耦式发展，但未来智慧城市的KPI要求绿色与智慧化并行，“算电协同”必须成为基础设施的核心战略之一。这不仅是节能减排的倡议，更是重构数字经济成本结构和保障电网稳定性的关键手段。
在具体实施路径上，城市需要将算力负荷进行解耦分类。时延容忍型的高性能计算任务，应优先通过“东数西算”节点转移至西部绿电丰富的省份，这样既能大幅降低算力成本，又能利用西部丰富的风光资源，解决当地新能源消纳和调峰难题。目前，内蒙古乌兰察布、甘肃庆阳、宁夏中卫等西部城市已走在前列，它们基于丰富的绿电资源，开展了风光直连、绿电聚合和“算随电动”的调控模式试点，实现了算力需求与电力供给的动态匹配。
对于城市自身的智算中心规划，相斌斌建议前置引入风光储蓄微电网设计，并优先选择具备源网荷储试点资质的园区。通过AI算法实时结合电价和绿电发电量进行算力调度，将成为城市解决AI时代能源瓶颈的有效策略。
