在数字化浪潮与新一轮科技革命交汇的背景下，城市治理、公共服务和产业升级对人工智能的依赖不断加深。
如何在保障安全可控的前提下，把人工智能从“试点应用”推向“规模落地”，成为超大城市提升治理能力与竞争力的关键课题。
深圳近日发布《深圳市加快打造人工智能先锋城市行动计划（2025—2026年）》，明确以扩大应用场景、深化赋能、提升智能算力与创新能力为主线，力图构建面向未来的城市级数字底座。
问题在于，人工智能进入城市核心业务后，需求不再停留在单点模型效果，而是转向“算力—算法—数据—系统—安全”的全链条能力：既要能用、好用，还要可管、可控、可持续演进。
尤其在政务、交通、公共安全等高敏感领域，技术路径、软硬件适配与国产化生态协同，直接影响系统稳定性与长期成本。
原因方面，一方面是城市治理场景复杂、跨部门协同强、数据来源多，传统信息化系统往往存在碎片化问题，难以支撑大模型与智能体的持续运行；另一方面，人工智能对算力与端边云协同提出更高要求，既需要智算中心支撑训练与推理，也需要边缘侧在时延、成本与隐私保护之间取得平衡。
与此同时，产业链自主可控已成为关键变量，底层芯片、操作系统、编译与图形等子系统适配能力，是决定生态能否规模化推广的重要门槛。
在此背景下，扎根深圳的云天励飞以城市级项目为牵引，推动人工智能与治理需求深度耦合。
据介绍，企业早在2015年便参与打造城市级智慧安防系统“深目”，此后持续在深圳推动智慧警务、政务、交通、园区与城市治理等领域形成一批可复制的应用样板，并逐步向粤港澳大湾区及全国推广。
在智慧政务场景中，其在相关部门指导下联合生态伙伴部署大模型训推一体化设备，为政务平台多类智能应用提供底座能力，探索在政务信创环境下的大模型落地路径。
业内人士认为，这类探索有助于形成“可用、可审计、可迭代”的政务智能应用范式，为后续规模化应用提供技术与管理经验。
影响正在从“提升效率”走向“重塑流程”。
以交通出行与公共服务为例，企业基于边缘智能设备服务公交运营的OD分析等应用，强调在复杂场景下的高精度识别与分析能力，进而服务线路优化、运力配置与乘客体验提升。
更重要的是，相关方案实现对外输出，为外地城市和企业提供可落地的数字化运营底座，反映出深圳在智慧城市与数字产业方面的综合能力正在形成外溢效应。
对产业层面而言，城市级项目的长期运营将倒逼产品标准化、运维体系化和安全合规机制完善，促进人工智能从“项目交付”迈向“平台化服务”。
对策上，要把“能落地”变成“可持续”，关键在于夯实底层技术与生态协同。
企业方面，需要在芯片、编译平台、系统适配与模型工程化能力上持续投入，解决不同算力形态、不同终端形态下的部署与性能稳定问题。
据介绍，云天励飞推动自研推理芯片与国产操作系统的适配，完善编译与子系统协同，使桌面环境与原生应用稳定运行，意在为智能设备提供更可控的技术底座。
政府侧则需进一步以场景开放牵引技术迭代，完善数据治理、标准规范与安全评估体系，通过“以用促建、以建促用”形成良性循环；同时在算力布局、产业链协同与人才供给上持续加力，降低创新主体试错成本，提升成果转化效率。
前景方面，深圳提出聚焦“惠民、兴业、优政”，以数字孪生与人工智能等方向为牵引，建设全域感知、全网协同、全场景智慧城市。
可以预期，随着城市级应用从单一功能走向跨系统联动，人工智能将更深度参与公共服务供给、城市精细化治理与产业决策支持。
与此同时，自主可控与开放生态并行将成为重要趋势：一方面以底层突破增强安全韧性，另一方面以标准化接口与开发者生态促进规模创新。
对企业而言，谁能在“端边云协同、工程化部署、安全合规、成本可控”之间形成系统能力，谁就更有可能在城市级市场中获得长期竞争力。
从"试验田"到"样板间"，深圳的人工智能发展实践揭示了一条关键路径：只有将技术创新深度嵌入城市肌理，才能实现从技术优势到治理效能的转化。
当更多城市加入这场数字化竞速时，深圳的经验提醒我们，真正的智能城市建设不仅需要仰望星空的战略布局，更离不开脚踏实地的技术深耕。
这座城市正在书写的，是一部关于如何让科技回归服务本质的生动教科书。