8月26日消息，近日，Gartner发布了最新版的《中国智慧城市和可持续发展技术成熟度曲线》。这份年度报告不仅是对中国智慧城市技术演进阶段的客观描绘，更首次系统性回应了“十五五”开局年顶层设计思路的转变。
Gartner研究副总裁相斌斌在接受采访时指出，今年的曲线已不再将绿色发展与数字化视为两条平行线，而是将它们融合为驱动新质生产力的同一套KPI体系。
三大战略支柱重构蓝图，顶层设计向全域数字化迈进
相斌斌强调，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化。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，构建了自下而上的三大战略支柱：基础层强调统一底座，运营层聚焦自主化智慧治理与韧性安全，价值层则着力于经济与绿色转型。
最引人注目的变化在于价值层的纵向扩展，低空空域管理的引入。相斌斌分析道：“这使得整个智慧城市的经济规划从二维跃升为三维立体维度。”与此同时，国家数据局明确提出到2027年在全国建成50个以上全域数字化转型城市，这标志着未来几年的智慧城市建设将从过去的部门级离散试点，全面转向跨部门、跨领域的系统性变革。
三大核心技术演变，AI进入“领域特定”与“集约化”时代
在具体技术点的变动上，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”，核心逻辑是将去年较为宽泛的生成式AI和AI智能体概念，精细化为更符合城市治理复杂度的专用方向。
变化一：从“数字孪生”到“城市规划仿真孪生”
过去数字孪生的核心能力是“同步”与“监测”，而现在则升级为“验证”。相斌斌解释称：“未来的孪生体不仅要给决策者提供情境，还要帮助决策者验证决策带来的影响。”这在涉及交通、环境、建设等多领域交叉决策时尤为关键，特别是未来由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。
变化二：AI向“领域特定型”与“集约化平台”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”。这反映了Gartner对AI落地的核心判断：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。
相斌斌强调，城市管理正从被动监测指标，转向基于空间推理的主动决策。同时，为了规避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，可以从根本上解决部门间技能缺乏、技术碎片化和AI治理难题。
变化三：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刚需。
直面AI算力悖论：“算电协同”成为国家级战略杠杆
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成为今年众多媒体关注的焦点。
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，这意味着“算电协同”必须成为基础设施的核心战略之一。这不仅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核心手段。
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。这不仅能大幅降低算力成本，还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。
相斌斌向TechWeb分享了目前“算电协同”城市发展的进展：内蒙古乌兰察布、甘肃庆阳、宁夏中卫等西部城市已走在前面。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，她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“多条腿走路”策略。
Gartner 2026年的这份成熟度曲线清晰地表明，中国智慧城市建设的下半场，将是“集约化、特定化、绿色化”的深度博弈。对于科技企业而言，机会已不在提供通用的问答机器人，而在于深耕特定领域的专家型智能体。对于城市管理者而言，算力与电力的协同治理，将成为决定未来十年城市竞争力的关键胜负手。