主要内容：
1. AI CITY概念与特征
1.1 AI CITY概念内涵
AI CITY是AI原生的智慧城市，以AI为核心生产力贯穿技术架构、应用场景和产业发展。通过“大模型+知识库”改造信息化系统，基于多场景高质量数据训练模型，打造自感知、自适应、自决策的城市智能体。传统智慧城市的数据融合模式被知识融合和模型驱动取代，“一网通办”等实现质变。
1.2 AI CITY关键特征
理想状态下的AI CITY具备三方面特征：更全面的知识体系（全量汇聚高质量知识）、更便捷的交互入口（统一平台支持自然语言指令）、更强大的执行能力（复杂问题拆分与规划能力显著提升）。
2. AI CITY参考框架与技术体系
2.1 参考框架
AI CITY采用“1234MNX”参考框架：建设1个智能云底座，打造AI安全和运维保障体系，构建数据平台、AI模型平台、AI原生应用平台的大模型中心，汇聚M类数据资源与N类模型资源，提供算力、模型、数据、产业生态运营，支持X个创新应用。
2.2 技术体系
2.2.1 智能云底座
基于国家算力枢纽节点和本地算力结合，提供分布式云化算力支持。未来10年AI算力将增长500倍以上，采用“城市本地算力+近地算力+远地算力”架构，满足多样化需求。
2.2.2 大模型中心
包括数据平台、AI模型平台和AI原生应用平台。数据平台提供全链路自动化处理；AI模型平台支持模型训练、压缩、部署和评测；AI原生应用平台赋能行业专属大模型开发。
3. 资源体系与运营体系
3.1 数据资源
数据资源分为基础数据资源、知识库和高质量数据集。基础数据资源通过ETL工具清洗转换；知识库通过算法拟合数据分布形成行业认知模型；高质量数据集筛选高相关性数据，动态更新以满足模型训练需求。
3.2 模型资源
模型资源包括基础大模型（如语义理解、语言生成）、行业大模型（如医疗、工业制造）和场景大模型（如智能客服、合同审查）。大小模型协同成为未来趋势，提升整体性能。
3.3 运营体系
面向全场景智能应用，提供算力、模型、数据和产业生态运营。通过机制创新强化政府引导作用，完善投融资、企业孵化等配套服务，吸引产业链合作伙伴。
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1. AI CITY概念与特征
1.1 AI CITY概念内涵
AI CITY是AI原生的智慧城市，以AI为核心生产力贯穿技术架构、应用场景和产业发展。通过“大模型+知识库”改造信息化系统，基于多场景高质量数据训练模型，打造自感知、自适应、自决策的城市智能体。传统智慧城市的数据融合模式被知识融合和模型驱动取代，“一网通办”等实现质变。
1.2 AI CITY关键特征
理想状态下的AI CITY具备三方面特征：更全面的知识体系（全量汇聚高质量知识）、更便捷的交互入口（统一平台支持自然语言指令）、更强大的执行能力（复杂问题拆分与规划能力显著提升）。
2. AI CITY参考框架与技术体系
2.1 参考框架
AI CITY采用“1234MNX”参考框架：建设1个智能云底座，打造AI安全和运维保障体系，构建数据平台、AI模型平台、AI原生应用平台的大模型中心，汇聚M类数据资源与N类模型资源，提供算力、模型、数据、产业生态运营，支持X个创新应用。
2.2 技术体系
2.2.1 智能云底座
基于国家算力枢纽节点和本地算力结合，提供分布式云化算力支持。未来10年AI算力将增长500倍以上，采用“城市本地算力+近地算力+远地算力”架构，满足多样化需求。
2.2.2 大模型中心
包括数据平台、AI模型平台和AI原生应用平台。数据平台提供全链路自动化处理；AI模型平台支持模型训练、压缩、部署和评测；AI原生应用平台赋能行业专属大模型开发。
3. 资源体系与运营体系
3.1 数据资源
数据资源分为基础数据资源、知识库和高质量数据集。基础数据资源通过ETL工具清洗转换；知识库通过算法拟合数据分布形成行业认知模型；高质量数据集筛选高相关性数据，动态更新以满足模型训练需求。
3.2 模型资源
模型资源包括基础大模型（如语义理解、语言生成）、行业大模型（如医疗、工业制造）和场景大模型（如智能客服、合同审查）。大小模型协同成为未来趋势，提升整体性能。
3.3 运营体系
面向全场景智能应用，提供算力、模型、数据和产业生态运营。通过机制创新强化政府引导作用，完善投融资、企业孵化等配套服务，吸引产业链合作伙伴。
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