“城市是人类实践的最高形式，是人们实现自身潜能的场所。” 在法国哲学家亨利·列斐伏尔所提出的“城市权利”理念中，对城市的理解已超越了简单的功能性场所。。

而今，在数字中国建设的宏伟蓝图中，城市正扮演着综合载体的角色。通过融合人工智能、大模型等新一代数字技术，城市在推进数字化转型与智能化发展的过程中，不仅能够构筑起自身竞争的新优势，更为发展新质生产力提供基础性支撑。

因此，加快构建该类产业的智能化技术底座，对赋能城市质效跃升、智变升级，满足人民对美好生活的向往，提升城市的温度与幸福感，具有重要的使命意义 。

2025年的春天，一场关于城市未来发展脉搏的激荡思辨，于4月15日在酒仙桥的北京数字经济算力中心上演。在酒仙桥论坛的“探索AI新质生产力跃迁的范式革新”主题圆桌对话环节，中国科学院大学经济与管理学院教授、博士生导师，网络经济与知识管理研究中心主任吕本富，中国信通院云大所所长何宝宏，北电数智高级副总裁、首席技术官谢东，新华三集团副总裁、人工智能研究院院长李飞，以及至顶科技CEO、总编辑高飞围绕城市级AI底座的构建与未来发展，展开了深入的探讨，为城市智能化变革提供了多维度的洞察。

城市焕新：新质视角下的城市发展方向

城市级AI的建设，注定是一场挑战与发展并行的“双人舞”。在吕本富看来，城市的价值并非一成不变，而是要随着时代的技术底色不断演进。

从农耕时代的乡土依恋，到工业时代的要素集聚，再到如今的智能化变革，城市始终是生产力最活跃的场域，是经济价值与创新精神交织碰撞的核心地带。

不同的技术背景赋予城市不同的特质，也带来了不同的挑战。19世纪的伦敦因马粪遍地而困扰，现代的城市因交通拥堵而困扰......

而今，在AI的浪潮下，城市在面临新困境的同时，正迈向一个全新的纪元。吕本富强调，AI对城市的赋能已渗透至底层，几乎覆盖所有应用场景，而城市的需求与反馈，又将塑造AI的发展方向，二者互为表里，共同构筑起城市未来的图景。

然而，城市的变革首先体现在城市级技术底座的深刻转型。传统的城市依赖于物理基础设施和彼此割裂的信息化系统，而今，AI正以前所未有的速度和深度融入城市治理的核心环节。

何宝宏敏锐地指出，AI时代的城市变革不仅仅是技术的迭代，更是城市思维模式的转变。我们不该仅仅关注消费和企业级的AI应用，而应该将目光投向更为宏大的城市层面，思考如何在城市尺度上实现效率的提升与价值的创造。

过去的城市信息化建设往往呈现碎片化、孤岛化的状态，且多服务于特定机构。而AI赋能的城市，其核心在于打破这些壁垒，将分散的数据连接成一个智慧的网络，最终形成一个能够自我感知、自我学习、自我进化的“城市大脑”。

何宝宏强调，未来的城市技术底座还将更加注重公共服务和公共产品的智能化，需要解决跨领域、跨行业数据的互联互通问题，这正是构建未来城市信息基础设施的关键所在。

面对城市数字化转型的浪潮，涌现出了一批前瞻性的设计者。北电数智便是其中的代表。

“‘城市智能中枢的系统架构师’是北电数智的自身定位。”谢东坦言。

为此，北电数智构建出“一底座，两平台”战略架构，“一个AI底座”涵盖AI计算基础设施与AI可信数据服务，以“AI工厂”理念下的“算力、算法、数据、生态”，四位一体地支撑上层业务。

同时，通过“传统产业赋能平台”和“新兴产业加速平台”这两大产业平台，识别产业AI化面临的痛点与挑战，加速AI在城市各个领域应用场景的落地与实践，加快重构城市的技术底座。

谢东强调，在这一过程中，北电数智不仅关注技术架构与战略的创新，更强调以智能化赋能人文关怀。他指出，这种赋能不应将任何人排除在外，而是要汇聚各行各业和每一位城市居民的智慧。

新华三作为智慧城市建设的深度参与者，从算力供给侧的角度，李飞提到，构建城市级AI技术底座需要具备多个关键要素。

其一，高性能的算力供给和灵活的调度机制是AI运行的基础。

其二，数据的重要性不言而喻，包括一体化的数据平台、数据安全以及数据在新的空间中的传输和应用。

更进一步，还需要考虑如何将AI真正融入城市的应用场景，实现应用的快速落地和集成开发。李飞也指出，这方面目前仍处于探索阶段，还需要关注由此产生的安全问题。

AI筑基：新质驱动下的城市AI底座构建逻辑

稳固可靠的“AI底座”是驱动城市智能化转型、提升治理效能、惠及民生福祉的关键所在。

然而，面对中国广袤的土地上形态各异、发展水平迥然的城市群落，如何因地制宜地构建AI底座，培育城市发展的新质生产力与和谐共生的社会氛围，成为摆在决策者和技术专家面前的重要课题。

吕本富坦言，从特大城市到县城，都对AI有所需求，但需求层次却大相径庭。因此，在构建AI底座时，必须深入理解并针对性地解决不同城市的痛点与焦点问题。

具体而言，当代“北上广深”等超大城市的核心痛点是通勤成本的居高不下，所以技术赋能的首要任务便是直击这些焦点问题，例如通过构建立体交通网络，利用算力架构优化交通调度，从而缓解拥堵，提升居民的幸福感。

普通一线城市则更侧重于产业结构的优化与均衡。如今，招商引资已成为各地发展经济的重要抓手，而AI大模型在这一领域的应用，意味着城市发展模式的变革路径。

中小城市乃至县城中，就业问题往往是居民关注的核心，可以发掘中小城市独特的资源禀赋。例如发展观光农业，打造具有地方特色的文化旅游项目，通过AI技术唤起人们的情感共鸣，吸引人才回流，从而实现可持续发展。

针对不同城市构建AI底座的需求，北电数智凸显出其全面的技术优势和灵活的交付模式，以及对数据安全的高度重视和开放协作的理念。这些优势使得北电数智能够为不同类型的城市提供量身定制的AI底座，助力城市实现智能化转型，提升治理水平，并最终惠及广大市民。

“北电数智不仅提供AI模型，更致力于为不同场景打造可落地、完整的解决方案。”谢东坦言。

一方面，北电数智拥有全栈的AI能力。从底层的大模型训练到上层的智能体部署的完整技术链条，都能实现技术的自主可控。这种全面的技术实力，使得北电数智能够根据城市的具体需求，提供定制化的、端到端的AI解决方案，保证技术栈的统一性和高效性。

另一方面，北电数智的解决方案具备出色的模块化交付能力。其底座架构具备模块化、可适配、轻量且可扩展的特性，能够灵活地适应不同规模城市的特点和发展阶段。无论是经济发达的一线城市，还是处于发展中的中小城市，都可以根据自身的需求选择合适的模块进行部署和扩展，从而实现资源的有效利用和成本的优化。

数据是驱动智慧城市运转的关键要素，而数据的安全可信是保障城市智能化健康发展的基石。北电数智着力建设“可信数据空间”，旨在实现城市级数据的安全可靠汇聚，并在此基础上安全地释放AI能力。通过构建安全的数据环境，北电数智能为城市各项智能化应用的开展提供坚实的数据保障，同时也将充分考虑到城市居民的个人隐私保护问题。

此外，北电数智还强调协同共建的理念。通过“平台+生态”模式，与政府、企业、科研机构等进行深度协作，共同创建智能城市解决方案。这种开放合作的态度，能够充分整合各方的优势资源，实现“能力+场景”的双向驱动，确保AI技术能够真正融入并服务于城市的各个领域，最终构建一个更加智能、便捷、宜居的城市未来。

在城市级AI底座的构建过程中，单点突破不足以撬动城市级智能化转型，唯有构建融合技术、场景与商业的生态共同体方能破局。新华三深谙协同创新的“杠杆效应”。正如李飞所言，AI技术的发展仍处于不断探索的阶段，需要各方力量的共同参与。

作为数字化方案的解决者，新华三秉持开放的心态，致力于整合包括客户、合作伙伴以及各个环节参与者的力量，共同探索AI落地的有效路径。

李飞强调，我们需要汇聚AI专家、行业专家以及生态伙伴的智慧，形成合力，共同推动AI在城市中的应用和发展。通过共同创造商业价值和商业模式，并进行合理的利益分配与分享，才能实现真正的协同效应，推动城市智能化进程。

底座迭新：未来城市升级下的AI底座迭代路径

如同任何生命体的进化一样，城市级AI底座的迭代也是不断适应、学习和演进的过程，其将深刻地影响着未来的城市面貌和人类文明的走向。

何宝宏先生一针见血地指出，当前许多技术尚未完全成熟，大规模基础设施建设应以技术相对稳定为前提，否则将面临快速过时的风险。而面对技术高速发展的现实，更需要锚定未来的目标，构想AI驱动的数字城市或智慧城市的未来形态。

“或许，在未来的城市治理中，人的参与将逐渐减少，算法将在处理常规事务中发挥主导作用，人机的协同则将专注于应对突发性的重大挑战。”何宝宏说。

因此，明确目标的前提下，路径就要在变化中不断调整。何宝宏认为，未来城市的AI底座迭代路径在于三个关键要素：一是场景的选择，即聚焦于城市发展的痛点；二是基于痛点和技术路线的升级改造；三是制度的优化与设计。

而在技术层面，算力基础设施、数据基础设施的演进，以及两者与模型和治理的融合是核心。何宝宏强调。

北电数智深谙此道，致力于通过与构建未来“AI工厂”相辅相成的全栈AI能力，助力城市级AI底座在升级的道路上“跑得快，行得稳”。

谢东深知，城市级AI底座的建设与迭代绝非一劳永逸，需要在实践中不断涌现。

可以想象的是，未来的城市级AI底座，宛如一个拥有敏锐感知和强大思考能力的“智能体”，它不再是被动接收指令，而是主动感知城市脉搏，如同熟练的交通指挥官一般，敏锐捕捉并主动优化缓解难题。

谢东认为，这样的智能化场景将日益涌现，城市也将逐步适应AI带来的变革，如同我们适应智能手机一般。他提出，未来迭代创新的方向在于推动底座“智能体化”，赋予其“智慧的灵魂”；构建“自学习引擎”般的反馈机制；打造“智能化生产中心”——“AI工厂平台”，同时让技术与治理并驾齐驱。

“如同我们熟悉的电脑和手机系统一样，城市级AI底座的最终发展目标，是其成为能够自我演化的‘城市智能操作系统’”。谢东坦言道。

这样的远景目标之下，更开放的架构和更广泛的兼容性，尤其符合中国国情。李飞强调，

即使在AI发展的初期阶段，各种技术手段也在不断深化，通过开放的框架，首先要坚信AI的正确方向，然后在实践中尽可能多地兼容不同的技术和合作伙伴，共同推动AI的发展。李飞将AI的发展划分为三个阶段：工具阶段（利用AI进行网络流量引导）、工程师阶段（AI可以自主学习并优化KPI），以及更高级的阶段。他强调，现阶段更侧重于将AI作为助手，并希望与更多专业伙伴合作，共同探索AI的未来。

在城市级AI底座的持续迭代升级之下，未来之城正孕育着一场深刻的范式转移。这不仅仅是技术层面的跃迁，更是一场关乎人类生存方式、社会关系乃至存在意义的宏大叙事。

吕本富点明了这场变革的关键维度，在立体交通等基础设施的加持下，曾经作为城市肌理核心的“距离”概念，或将走向消解。“空间不再是阻碍”，城市周边百公里范围内的区域，将不再是边缘地带，而是人们工作与生活的延伸，一种更为分散、更具弹性的城市形态的诞生。

在物理距离被技术消弭的同时，人际关系的重塑则显得更为复杂。正如汉娜·阿伦特在《人的境况》中所言，公共领域是公民行动和交往的空间，而街道正是这种物理空间的具象体现。未来，当电子社交日益成为主流，我们或将面临“街宽无闹市”的困境。

吕本富对街道作为社交场所的强调，触及了城市生活最本真的层面。这引发了我们对“真实”与“虚拟”、“连接”与“疏离”的深刻思考。技术能否真正替代面对面的交流所带来的情感共鸣和社群归属感？这或许是未来城市规划者和技术开发者需要共同面对的伦理命题。

在工作结构的变革方面，吕本富援引Sam Altman的观点，揭示了AI对生产力解放的巨大潜力。当前，AI对于工作流程的解锁不到1%。，预示着未来工作模式的颠覆性创新。“四四制”（一周工作四天，一天工作四个小时）的设想，更指向对工作意义和人类价值的重新审视。

亚里士多德曾言，人类的最终目标是实现“eudaimonia”（福祉），而城市作为人类群居的形式，其根本目的也在于促进这种福祉。

正如谢东所言，城市级AI底座的迭代升级最终目标是让城市更宜居，让产业更智能，同时实现人与AI的共同成长。

“城市是人类实践的最高形式，是人们实现自身潜能的场所。” 在法国哲学家亨利·列斐伏尔所提出的“城市权利”理念中，对城市的理解已超越了简单的功能性场所。。

而今，在数字中国建设的宏伟蓝图中，城市正扮演着综合载体的角色。通过融合人工智能、大模型等新一代数字技术，城市在推进数字化转型与智能化发展的过程中，不仅能够构筑起自身竞争的新优势，更为发展新质生产力提供基础性支撑。

因此，加快构建该类产业的智能化技术底座，对赋能城市质效跃升、智变升级，满足人民对美好生活的向往，提升城市的温度与幸福感，具有重要的使命意义 。

2025年的春天，一场关于城市未来发展脉搏的激荡思辨，于4月15日在酒仙桥的北京数字经济算力中心上演。在酒仙桥论坛的“探索AI新质生产力跃迁的范式革新”主题圆桌对话环节，中国科学院大学经济与管理学院教授、博士生导师，网络经济与知识管理研究中心主任吕本富，中国信通院云大所所长何宝宏，北电数智高级副总裁、首席技术官谢东，新华三集团副总裁、人工智能研究院院长李飞，以及至顶科技CEO、总编辑高飞围绕城市级AI底座的构建与未来发展，展开了深入的探讨，为城市智能化变革提供了多维度的洞察。

城市焕新：新质视角下的城市发展方向

城市级AI的建设，注定是一场挑战与发展并行的“双人舞”。在吕本富看来，城市的价值并非一成不变，而是要随着时代的技术底色不断演进。

从农耕时代的乡土依恋，到工业时代的要素集聚，再到如今的智能化变革，城市始终是生产力最活跃的场域，是经济价值与创新精神交织碰撞的核心地带。

不同的技术背景赋予城市不同的特质，也带来了不同的挑战。19世纪的伦敦因马粪遍地而困扰，现代的城市因交通拥堵而困扰......

而今，在AI的浪潮下，城市在面临新困境的同时，正迈向一个全新的纪元。吕本富强调，AI对城市的赋能已渗透至底层，几乎覆盖所有应用场景，而城市的需求与反馈，又将塑造AI的发展方向，二者互为表里，共同构筑起城市未来的图景。

然而，城市的变革首先体现在城市级技术底座的深刻转型。传统的城市依赖于物理基础设施和彼此割裂的信息化系统，而今，AI正以前所未有的速度和深度融入城市治理的核心环节。

何宝宏敏锐地指出，AI时代的城市变革不仅仅是技术的迭代，更是城市思维模式的转变。我们不该仅仅关注消费和企业级的AI应用，而应该将目光投向更为宏大的城市层面，思考如何在城市尺度上实现效率的提升与价值的创造。

过去的城市信息化建设往往呈现碎片化、孤岛化的状态，且多服务于特定机构。而AI赋能的城市，其核心在于打破这些壁垒，将分散的数据连接成一个智慧的网络，最终形成一个能够自我感知、自我学习、自我进化的“城市大脑”。

何宝宏强调，未来的城市技术底座还将更加注重公共服务和公共产品的智能化，需要解决跨领域、跨行业数据的互联互通问题，这正是构建未来城市信息基础设施的关键所在。

面对城市数字化转型的浪潮，涌现出了一批前瞻性的设计者。北电数智便是其中的代表。

“‘城市智能中枢的系统架构师’是北电数智的自身定位。”谢东坦言。

为此，北电数智构建出“一底座，两平台”战略架构，“一个AI底座”涵盖AI计算基础设施与AI可信数据服务，以“AI工厂”理念下的“算力、算法、数据、生态”，四位一体地支撑上层业务。

同时，通过“传统产业赋能平台”和“新兴产业加速平台”这两大产业平台，识别产业AI化面临的痛点与挑战，加速AI在城市各个领域应用场景的落地与实践，加快重构城市的技术底座。

谢东强调，在这一过程中，北电数智不仅关注技术架构与战略的创新，更强调以智能化赋能人文关怀。他指出，这种赋能不应将任何人排除在外，而是要汇聚各行各业和每一位城市居民的智慧。

新华三作为智慧城市建设的深度参与者，从算力供给侧的角度，李飞提到，构建城市级AI技术底座需要具备多个关键要素。

其一，高性能的算力供给和灵活的调度机制是AI运行的基础。

其二，数据的重要性不言而喻，包括一体化的数据平台、数据安全以及数据在新的空间中的传输和应用。

更进一步，还需要考虑如何将AI真正融入城市的应用场景，实现应用的快速落地和集成开发。李飞也指出，这方面目前仍处于探索阶段，还需要关注由此产生的安全问题。

AI筑基：新质驱动下的城市AI底座构建逻辑

稳固可靠的“AI底座”是驱动城市智能化转型、提升治理效能、惠及民生福祉的关键所在。

然而，面对中国广袤的土地上形态各异、发展水平迥然的城市群落，如何因地制宜地构建AI底座，培育城市发展的新质生产力与和谐共生的社会氛围，成为摆在决策者和技术专家面前的重要课题。

吕本富坦言，从特大城市到县城，都对AI有所需求，但需求层次却大相径庭。因此，在构建AI底座时，必须深入理解并针对性地解决不同城市的痛点与焦点问题。

具体而言，当代“北上广深”等超大城市的核心痛点是通勤成本的居高不下，所以技术赋能的首要任务便是直击这些焦点问题，例如通过构建立体交通网络，利用算力架构优化交通调度，从而缓解拥堵，提升居民的幸福感。

普通一线城市则更侧重于产业结构的优化与均衡。如今，招商引资已成为各地发展经济的重要抓手，而AI大模型在这一领域的应用，意味着城市发展模式的变革路径。

中小城市乃至县城中，就业问题往往是居民关注的核心，可以发掘中小城市独特的资源禀赋。例如发展观光农业，打造具有地方特色的文化旅游项目，通过AI技术唤起人们的情感共鸣，吸引人才回流，从而实现可持续发展。

针对不同城市构建AI底座的需求，北电数智凸显出其全面的技术优势和灵活的交付模式，以及对数据安全的高度重视和开放协作的理念。这些优势使得北电数智能够为不同类型的城市提供量身定制的AI底座，助力城市实现智能化转型，提升治理水平，并最终惠及广大市民。

“北电数智不仅提供AI模型，更致力于为不同场景打造可落地、完整的解决方案。”谢东坦言。

一方面，北电数智拥有全栈的AI能力。从底层的大模型训练到上层的智能体部署的完整技术链条，都能实现技术的自主可控。这种全面的技术实力，使得北电数智能够根据城市的具体需求，提供定制化的、端到端的AI解决方案，保证技术栈的统一性和高效性。

另一方面，北电数智的解决方案具备出色的模块化交付能力。其底座架构具备模块化、可适配、轻量且可扩展的特性，能够灵活地适应不同规模城市的特点和发展阶段。无论是经济发达的一线城市，还是处于发展中的中小城市，都可以根据自身的需求选择合适的模块进行部署和扩展，从而实现资源的有效利用和成本的优化。

数据是驱动智慧城市运转的关键要素，而数据的安全可信是保障城市智能化健康发展的基石。北电数智着力建设“可信数据空间”，旨在实现城市级数据的安全可靠汇聚，并在此基础上安全地释放AI能力。通过构建安全的数据环境，北电数智能为城市各项智能化应用的开展提供坚实的数据保障，同时也将充分考虑到城市居民的个人隐私保护问题。

此外，北电数智还强调协同共建的理念。通过“平台+生态”模式，与政府、企业、科研机构等进行深度协作，共同创建智能城市解决方案。这种开放合作的态度，能够充分整合各方的优势资源，实现“能力+场景”的双向驱动，确保AI技术能够真正融入并服务于城市的各个领域，最终构建一个更加智能、便捷、宜居的城市未来。

在城市级AI底座的构建过程中，单点突破不足以撬动城市级智能化转型，唯有构建融合技术、场景与商业的生态共同体方能破局。新华三深谙协同创新的“杠杆效应”。正如李飞所言，AI技术的发展仍处于不断探索的阶段，需要各方力量的共同参与。

作为数字化方案的解决者，新华三秉持开放的心态，致力于整合包括客户、合作伙伴以及各个环节参与者的力量，共同探索AI落地的有效路径。

李飞强调，我们需要汇聚AI专家、行业专家以及生态伙伴的智慧，形成合力，共同推动AI在城市中的应用和发展。通过共同创造商业价值和商业模式，并进行合理的利益分配与分享，才能实现真正的协同效应，推动城市智能化进程。

底座迭新：未来城市升级下的AI底座迭代路径

如同任何生命体的进化一样，城市级AI底座的迭代也是不断适应、学习和演进的过程，其将深刻地影响着未来的城市面貌和人类文明的走向。

何宝宏先生一针见血地指出，当前许多技术尚未完全成熟，大规模基础设施建设应以技术相对稳定为前提，否则将面临快速过时的风险。而面对技术高速发展的现实，更需要锚定未来的目标，构想AI驱动的数字城市或智慧城市的未来形态。

“或许，在未来的城市治理中，人的参与将逐渐减少，算法将在处理常规事务中发挥主导作用，人机的协同则将专注于应对突发性的重大挑战。”何宝宏说。

因此，明确目标的前提下，路径就要在变化中不断调整。何宝宏认为，未来城市的AI底座迭代路径在于三个关键要素：一是场景的选择，即聚焦于城市发展的痛点；二是基于痛点和技术路线的升级改造；三是制度的优化与设计。

而在技术层面，算力基础设施、数据基础设施的演进，以及两者与模型和治理的融合是核心。何宝宏强调。

北电数智深谙此道，致力于通过与构建未来“AI工厂”相辅相成的全栈AI能力，助力城市级AI底座在升级的道路上“跑得快，行得稳”。

谢东深知，城市级AI底座的建设与迭代绝非一劳永逸，需要在实践中不断涌现。

可以想象的是，未来的城市级AI底座，宛如一个拥有敏锐感知和强大思考能力的“智能体”，它不再是被动接收指令，而是主动感知城市脉搏，如同熟练的交通指挥官一般，敏锐捕捉并主动优化缓解难题。

谢东认为，这样的智能化场景将日益涌现，城市也将逐步适应AI带来的变革，如同我们适应智能手机一般。他提出，未来迭代创新的方向在于推动底座“智能体化”，赋予其“智慧的灵魂”；构建“自学习引擎”般的反馈机制；打造“智能化生产中心”——“AI工厂平台”，同时让技术与治理并驾齐驱。

“如同我们熟悉的电脑和手机系统一样，城市级AI底座的最终发展目标，是其成为能够自我演化的‘城市智能操作系统’”。谢东坦言道。

这样的远景目标之下，更开放的架构和更广泛的兼容性，尤其符合中国国情。李飞强调，

即使在AI发展的初期阶段，各种技术手段也在不断深化，通过开放的框架，首先要坚信AI的正确方向，然后在实践中尽可能多地兼容不同的技术和合作伙伴，共同推动AI的发展。李飞将AI的发展划分为三个阶段：工具阶段（利用AI进行网络流量引导）、工程师阶段（AI可以自主学习并优化KPI），以及更高级的阶段。他强调，现阶段更侧重于将AI作为助手，并希望与更多专业伙伴合作，共同探索AI的未来。

在城市级AI底座的持续迭代升级之下，未来之城正孕育着一场深刻的范式转移。这不仅仅是技术层面的跃迁，更是一场关乎人类生存方式、社会关系乃至存在意义的宏大叙事。

吕本富点明了这场变革的关键维度，在立体交通等基础设施的加持下，曾经作为城市肌理核心的“距离”概念，或将走向消解。“空间不再是阻碍”，城市周边百公里范围内的区域，将不再是边缘地带，而是人们工作与生活的延伸，一种更为分散、更具弹性的城市形态的诞生。

在物理距离被技术消弭的同时，人际关系的重塑则显得更为复杂。正如汉娜·阿伦特在《人的境况》中所言，公共领域是公民行动和交往的空间，而街道正是这种物理空间的具象体现。未来，当电子社交日益成为主流，我们或将面临“街宽无闹市”的困境。

吕本富对街道作为社交场所的强调，触及了城市生活最本真的层面。这引发了我们对“真实”与“虚拟”、“连接”与“疏离”的深刻思考。技术能否真正替代面对面的交流所带来的情感共鸣和社群归属感？这或许是未来城市规划者和技术开发者需要共同面对的伦理命题。

在工作结构的变革方面，吕本富援引Sam Altman的观点，揭示了AI对生产力解放的巨大潜力。当前，AI对于工作流程的解锁不到1%。，预示着未来工作模式的颠覆性创新。“四四制”（一周工作四天，一天工作四个小时）的设想，更指向对工作意义和人类价值的重新审视。

亚里士多德曾言，人类的最终目标是实现“eudaimonia”（福祉），而城市作为人类群居的形式，其根本目的也在于促进这种福祉。

正如谢东所言，城市级AI底座的迭代升级最终目标是让城市更宜居，让产业更智能，同时实现人与AI的共同成长。