能 力的城市级一体化智能协同体系，将推动城市走向更高效、更可持续、更有温度的新时代。 人工智能技术将重塑城市发展模式，带领人类进入智慧城市新阶段。报告 “ 提出 AI CITY ”是 AI 原生的智慧城市，代表了智慧城市的内核升级、建设路线升维、底层逻辑演进，提出的 “ 1234MNX” “ 参考架构具有可落地性，值得学界和业界借鉴参考。相信亦希望通过 AI CITY”的探索实 践， 与表达形态，能够同时处理文本、图 像、语音等多种数据，并进行深度语义理解和交叉模态处理，是实现通用智能的重要路径。大模型从早期简单的子任 务模型组合模式，逐步转变为端到端跨模态统一特征表示，实现了原生多模支持，为人工智能与现实世界复杂信息交 互奠定了坚实基础。 AI CITY 发展研究报告 02 AI 发展经历了三次峰谷，正在向人机协同为特征的具身智能 3.0 时代前 进。大模型正在推动知识表示和调用 2018 年 9 月 17 2018 年 10 月 31 2019 年 5 月 16 2020 年 3 月 31 2025 年 4 月 27 表 3 部分城市人工智能发展目标定位 AI 原生城市，人工智能创新策源 地和应用高地 “全栈式 AI”先锋城市 全国算力成本洼地、模型输出源 地、数据共享高地、应用首发地， 具有全球竞争力和影响力的人工智 能产业发展高地 全国人工智能产业发展高地

觉特效，大量精心设计的可视 分析视图组件，完美支持大屏 超高分辨率图像输出，可实现 超凡的大数据可视化效果，大 幅领先行业水准，为用户提供 顶级视觉体验。集成丰富的可 视化组件、高度逼真的渲染效 果，内置多种仿真计算模型， 原生支持数据驱动、多级细节 显示优化（LOD）等特性，预 置海量地图数据，具备数据接 入、数据萃取、数据存储、数 据分析建模、数据回放等一系 列 功 能 ， 内 核 级 支 持 集 群 渲 染、集群联动协同交互、超大 的可视分析视图组件，完 美支持大屏超高分辨率图 像输出，可实现超凡的大 数据可视化效果，大幅领 先行业水准，为用户提供 顶级视觉体验。集成丰富 的可视化组件、高度逼真 的渲染效果，内置多种仿 真计算模型，原生支持数 据驱动、多级细节显示优 化（LOD）等特性，预置 海量地图数据，具备数据 接入、数据萃取、数据存 储、数据分析建模、数据 回放等一系列功能，内核 级支持集群渲染、集群联 动协同交互、超大分辨率 图组件，完美支持大屏超高分辨率图像输出，可实现超凡的大数据可视化效果， 大幅领先行业水准，为用户提供顶级视觉体验。 2.4.2. 功能强大 集成丰富的可视化组件、高度逼真的渲染效果，内置多种仿真计算模型， 原生支持数据驱动、多级细节显示优化（LOD）等特性，预置海量地图数据，具 备数据接入、数据萃取、数据存储、数据分析建模、数据回放等一系列功能， 内核级支持集群渲染、集群联动协同交互、超大分辨率输出、大屏矩阵控制、

县级公共大数据资源中心 建设方案 V 数据开发平台：提供数据开发平台能力，支持可视化开发和原生态开发两种开 发模式 ，实现原生态开发与可视化编排的互相转换； 统一调度管理：提供统一调度管理功能，提供流程设计与管理、调度策略管控、 任务调度控制、等功能模块； 数据资产管理：提供数据资产管理功能，包括：数据资产分类管理、资产目录、 V 3.4.6.2 数据开发平台 数据开发完成多种环境的全量与增量数据处理能力，简化开发过程。统一数据开发 入口，支持可视化开发和原生态开发两种开发模式，实现原生态开发与可视化编排的互 相转换 ，提升开发效率。 支持可视化开发 支持原生态开发 开发工具是用于配置中介流程、组件及适配器开发工具 ，它提供了完整的从设 计、开发、配置到打包部署整个阶段的 GUI（Graphical

“ ” “ ” “ 孤岛 与 业务断层 。经专家组论证，现有的碎片化架构已无法承载 十五五 期间对于 新质 ” 生产力 在农业领域深度渗透的要求。因此，本项目并非在旧系统上的简单修补，而是基 于云原生架构、大数据中台及边缘计算技术的全面重构，旨在构建支撑全县未来十年发展 的数字化底座。 3. “ ” 十五五 规划属性与战略定位 “ ” 本项目深度契合国家及地方 十五五 国民经济和社会发展规划建议，其战略属性体现在以 CPU: 4 核 ARM；内存: 4G；支持 MQTT/Modb us 协议转换 现场数据清洗 与断网续传 每个泵站/套 3. 数字化运维平台的架构支撑 在软件层面，本项目采用云原生架构，部署于政务云环境。服务器配置建议采用 16 核/64G/500G SSD 起步，确保支撑大规模视频流处理与 GIS 空间分析。通过引入数字孪 生技术，在虚拟空间 1:1 还原农田物理实 实现对作物长势、病虫害、受灾面积的精准识别。结合 AI 深度学习模型（如 U-Net, Mask R-CNN），识别准确率可达 85%以上。 3. 软件架构与数据底座 本项目采用微服务架构，基于云原生技术栈构建，确保系统的高可用性与可扩展性。 * 后端架构 ：采用 Spring Cloud Alibaba 框架，利用 Nacos 进行服务发现与配置管 理，Sentinel 进行流量防护。

以分别展示不同的应用名称 应用入口样 式 可依据 PC 端后台设定的图标或自定义的图片展 示应用的入口形式。 列表展示 依据 PC 端后台设定，每个列表首页可以设置展 示 3-20 条内容。 25 原生 App 特性 消息离线 推送 退出 app，依然能在手机通知中收到消息提醒 本地通讯 录 移动端通过短信邀请手机通讯录好友加入社区 联系人 查看基础信 息 可查看联系人的基础信息

语句，可能直接从数据库的缓冲池中获取返回结果。 对于原生态的 JVM 对象存储方式，每个对象通常要增加 12-16 字节的额外 205 XX 旅游数据中心大数据集成应用平台 开销，对于一个 270MB 的 TPC-Hlineitemtable 数据，使用这种方式读入内存， 要使用 970MB 左右的内存空间（通常是 2～5 倍于原生数据空间）；另外，使 用这种方式，每个数据记录产生一个 消耗几分钟的时间来处理（JVM 的垃圾收集时间与堆栈中的对象数量呈线性相 关）。显然这种内存存储方式对于基于内存计算的 Spark 来说，很昂贵也负担 不起。 对于内存列存储来说，将所有原生数据类型的列采用原生数组来存储，将 Hive 支持的 复杂数据类型（如 array、map 等）先序化后并接成一个字节数组来存储。 这样，每个列创建一个 JVM 对象，从而导致可以快速的 GC 和紧凑的数据存储； 要读取物理表就可以返回结果，比如重新运行刚运行过的 SQL 语句，可能直接 从数据库的缓冲池中获取返回结果。 对于原生态的 JVM 对象存储方式，每个对象通常要增加 12-16 字节的额外 开销，对于一个 270MB 的 TPC-Hlineitemtable 数据，使用这种方式读入内存， 要使用 970MB 左右的内存空间（通常是 2～5 倍于原生数据空间）；另外，使 用这种方式，每个数据记录产生一个 JVM 对象，如果是大小为

应用和维护。技术风险中最 为突出的是 IT 行业技术高速发展所带来的风险。IT 行业技术日新月异，原来采用的技术 三 五年后可能就不再满足新的应用要求和行业的新标准，原生产厂商也不再生产，备品备 件已 难寻找，甚至原生产厂商也已不复存在。原来采用的操作系统、应用系统软件已成为 过时产 品，失去了普遍性，无法与新的技术形成无缝链接等等。这些技术的未来发展前 景，在某种 程度上很难预测，规

现应用的隔离、升级、迁移等，并实现了容器的整个生命周期管理(包括容器运 行状态监控，容器运行节点调度、启停控制等)。而当服务器整体资源不足时， 只需要向集群中增加服务器即可实现集群的横向扩展。此外，kubernetes 集群 原生支持服务的 Load Balance, 并且支持对多种存储协议的适配（如：iScsi\ Ceph\Fc\NFS\Gluster 等等）。 Kubernetes 集群采用 ETCD 作为基础的 Key/Value 级、迁移等，并实现了容器的整个生命周期管理(包括容器运行状态监控，容器 运行节点调度、启停控制等)。而当服务器整体资源不足时，只需要向集群中增 加服务器即可实现集群的横向扩展。此外，kubernetes 集群原生支持服务的 Load Balance, 并且支持对多种存储协议的适配（如： iScsi\Ceph\FC\NFS\ Gluster 等等）。 7.1.5 云管理平台开放性 提供丰富的 REST 的隔离、升级、迁移等，并实现了容器的整个生命周期管理(包括容器运行状态 监控，容器运行节点调度、启停控制等)。而当服务器整体资源不足时，只需要 向集群中增加服务器即可实现集群的横向扩展。此外，kubernetes 集群原生支 持服务的 Load Balance, 并且支持对多种存储协议的适配（如：iScsi\Ceph\Fc\ NFS\Gluster 等等）。 Kubernetes 集群采用 ETCD 作为基础的

现应用的隔离、升级、迁移等，并实现了容器的整个生命周期管理(包括容器运 行状态监控，容器运行节点调度、启停控制等)。而当服务器整体资源不足时， 只需要向集群中增加服务器即可实现集群的横向扩展。此外，kubernetes 集群 原生支持服务的 Load Balance, 并且支持对多种存储协议的适配（如：iScsi\ Ceph\Fc\NFS\Gluster 等等）。 Kubernetes 集群采用 ETCD 作为基础的 Key/Value 级、迁移等，并实现了容器的整个生命周期管理(包括容器运行状态监控，容器 运行节点调度、启停控制等)。而当服务器整体资源不足时，只需要向集群中增 加服务器即可实现集群的横向扩展。此外，kubernetes 集群原生支持服务的 Load Balance, 并且支持对多种存储协议的适配（如： iScsi\Ceph\FC\NFS\ Gluster 等等）。 7.1.5 云管理平台开放性 提供丰富的 REST 的隔离、升级、迁移等，并实现了容器的整个生命周期管理(包括容器运行状态 监控，容器运行节点调度、启停控制等)。而当服务器整体资源不足时，只需要 向集群中增加服务器即可实现集群的横向扩展。此外，kubernetes 集群原生支 持服务的 Load Balance, 并且支持对多种存储协议的适配（如：iScsi\Ceph\Fc\ NFS\Gluster 等等）。 Kubernetes 集群采用 ETCD 作为基础的

户使用软件。 图 3-16 安装 AnythingLLM 图 3-17 等待安装完成 19 图 3-18 AnythingLLM 安装完成 3.3 DeepSeek 工程审计知识扩展 原生的 DeepSeek 并不一定包含工程审计领域的知识，幸运的是 DeepSeek 支 持第三方知识的扩展，以工程造价知识为例。 启动安装好的 AnythingLLM ：在桌面上双击 AnythingLLM