城市智能化转型 - 城市从传统基础设施向具备感知、预测、决策能力的智能生命体转变，核心驱动力为高适配算力、行业大模型、智能体平台的协同作用 [2][3][16] - 贵阳智算中心部署超1000P AI算力承接大模型训练任务，能耗下降30%，运维成本降低40%，体现"东数西算"战略下算力分布优势 [6] - 深圳坪山区工业边缘云节点集群实现毫秒级响应，满足制造业实时缺陷检测、机械臂调整等零延迟需求 [7] 高适配算力 - 算力适配性比绝对强度更重要，需根据任务类型（训练/推理/控制）动态匹配GPU集群、边缘计算或FPGA等异构资源 [4][5] - 贵阳案例显示分布式算力布局可优化资源利用，珠三角则通过边缘节点实现生产现场即时响应，形成"主引擎+神经末梢"协同架构 [6][7] 行业大模型应用 - 行业大模型聚焦垂直领域专业化能力，如比亚迪焊接大模型降低缺陷率20%，中车株洲运维模型实现设备预测性维护 [8][9][11] - 与通用模型相比，行业大模型更强调经验数据压缩和场景化决策，北京市政策明确推动千行百业智能化转型 [8][11] 智能体平台发展 - 智能体平台具备任务分解、协同调度和自主执行能力，福耀玻璃系统实现秒级缺陷响应，效率较人工提升数百倍 [12][13] - 角色从工具升级为"合作者"，海尔COSMOPlat平台展示模型驱动、智能体统筹、算力支撑的三位一体工业操作系统 [15] 技术协同效应 - 三者协同推动工业系统从预设流程转向柔性神经网络，海尔案例显示用户定制需求可实时生成制造参数并调度生产 [15] - 未来城市将重构为平台化结构体，实现无红绿灯交通、无人调度工厂等系统性变革 [16]