2025 数博会聚焦 AI 技术在城市治理中的规模化、实用化落地，两大标杆案例分别从 “宏观城市仿真” 和 “多场景智能适配” 切入，展现 AI 从 “技术概念” 到 “治理工具” 的转化成果：
宁夏：仿真宁夏暨 AI 仿真开源平台—— 国内首次实现 AI 仿真技术在城市治理的规模化应用，以 “数字孪生 + 实时数据” 构建 “先算后做” 的决策体系；
中国电科：小可大模型 + 极智智能体—— 以 “模型 + 智能体” 组合，覆盖政务、医疗、工业等多场景，推动 AI 向工业互联网深度渗透。
二、标杆案例一：宁夏仿真宁夏暨 AI 仿真开源平台该平台是 “数字孪生城市” 的进阶形态，核心是通过 AI 仿真能力解决城市治理中 “风险难预判、资源难调度” 的痛点，实现从 “被动应对” 到 “主动防控” 的转变。
1. 核心技术逻辑：数字孪生 + 实时数据 + AI 仿真数字孪生体构建：按 1:1 比例复刻宁夏全域城市空间（含地形、建筑、管网、交通路网等），精准还原城市物理世界的动态特征；
实时数据融合：接入气象、水文、燃气压力、交通流量、森林火情等 20 + 类实时数据（更新频率最低达 1 分钟 / 次），确保仿真场景与现实同步；
AI 仿真计算：通过深度学习算法模拟不同风险场景的演化过程（如降雨后内涝蔓延速度、燃气泄漏扩散范围），输出 “风险概率 + 影响范围 + 应对方案” 的量化结果。
2. 关键应用场景：聚焦高风险、高需求治理领域内涝预警：提前 6-12 小时预测降雨引发的内涝区域，精准定位积水点深度（误差≤5cm），并推送 “人员疏散路线 + 排水设施调度方案”，2025 年汛期已在银川、吴忠等城市避免 3 起大面积内涝；
燃气泄漏监测：通过仿真燃气管道压力变化与泄漏扩散路径，实时定位泄漏点（精度达 10 米内），并自动触发 “阀门关闭 + 周边人员预警”，较传统人工巡检效率提升 300%；
森林火灾救援：模拟火势随风向、植被密度的蔓延轨迹，计算 “最佳隔离带位置”“救援力量投放点”，2025 年春季贺兰山森林火情中，通过平台调度使灭火时间缩短 40%，减少经济损失超千万元。
3. 核心价值：开源化降低应用门槛平台采用 “开源架构”，允许各地市、企业基于核心技术框架自定义开发场景（如添加本地交通、环保数据），避免重复建设。目前已有甘肃、青海等 5 个西部省份引入该平台，用于干旱预警、生态保护等治理场景。
三、标杆案例二：中国电科 “小可大模型 + 极智智能体”中国电科以 “大模型提供通用智能能力，智能体聚焦场景落地” 的组合模式，推动 AI 在城市治理与工业领域的 “全场景覆盖”。
1. 两大核心技术载体：分工明确、协同发力技术载体核心定位技术特点小可大模型通用智能 “底座”1. 适配政务、医疗、工业等多领域数据；2. 支持低代码开发，非技术人员可通过可视化界面配置功能；3. 具备跨模态理解能力（可处理文本、图像、传感器数据）极智智能体场景落地 “执行者”1. 基于小可大模型输出的方案，自动执行操作（如调度设备、生成报表）；2. 支持实时反馈与动态调整（如发现医疗数据异常时，立即提醒医护人员）；3. 可接入工业设备、政务系统等硬件 / 软件2. 典型应用场景：从民生到产业全覆盖智慧医疗：在贵阳某三甲医院，极智智能体通过小可大模型分析患者病历、影像数据，辅助医生生成初步诊断建议（常见病诊断准确率达 92%），同时自动预约检查、推送用药提醒，缩短患者就诊时间约 50%；
智慧政务：在贵州政务服务大厅，智能体对接社保、税务等 12 个部门数据，市民办理 “社保转移 + 个税申报” 等跨部门业务时，无需重复提交材料，办理时间从 3 天压缩至 1 小时内；
工业互联网：在重庆某汽车工厂，智能体通过大模型分析生产设备传感器数据，提前预测机床故障（准确率达 88%），并自动生成维修计划，使设备停机时间减少 35%，生产线效率提升 15%。
3. 核心突破：解决 “AI 落地最后一公里” 问题传统 AI 模型常因 “适配性差、操作复杂” 难以落地，而 “小可大模型 + 极智智能体” 通过 “低代码开发 + 自动执行”，降低了企业、政府的应用门槛 —— 例如某中小型制造企业仅用 2 周就基于该框架搭建了 “设备故障预警系统”，成本较定制开发降低 60%。
四、案例共性与 AI + 城市治理趋势1. 两大案例的共性特征实用性优先：均聚焦城市治理中的 “真痛点”（如内涝、就医难、设备故障），不追求技术噱头，直接解决实际问题；
数据驱动深化：依赖多源实时数据融合，而非单一维度数据，确保 AI 决策的精准性；
规模化落地导向：宁夏平台通过开源降低推广门槛，中国电科通过低代码开发提升适配性，均为 “大范围复制” 奠定基础。
2. 未来趋势预判场景进一步细分：AI 将从 “通用治理” 向 “细分场景深耕” 发展（如针对老城区管网改造、校园安全等专项场景开发解决方案）；
“AI + 仿真” 成标配：数字孪生与 AI 仿真的结合将从 “应急领域” 拓展至城市规划（如模拟新区建设对交通、环境的影响）；
工业与城市治理融合：像中国电科这样 “跨民生 - 工业” 的 AI 方案将增多，推动城市治理与本地产业发展的协同（如通过 AI 优化工业排污，同时改善城市环境）。