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作为新质生产力的核心组成部分，算力不仅为城市提供基础支撑，更日益成为推动中国特色城市治理现代化的重要战略资源。算力的高效供给与智能调度构成智慧城市的核心支撑，让城市具备海量数据的实时处理与智能决策能力。这不仅推动了治理模式的精细化重构，加速了公共服务的精准化升级，增强了城市安全体系的前瞻性与韧性，还为城市发展注入了可持续的智能动力。
生成式AI驱动的算力革命。作为关乎人类文明形态的深刻变革，算力革命标志着人类社会发展进入新阶段。与传统知识生成路径不同，大模型的核心机制是将语言、图像、声音等进行序列符号转换，进而成为可计算的对象。这一转变为人机协同奠定基础，从而推动治理工具迭代升级。依托泛在化、智能化的算力体系，城市能够实现对海量数据的实时收集与高效处理，从而显著提升治理的精准性与敏捷性。由此，治理逻辑也从传统的经验驱动、科层化管理，转向数据驱动、平台化支撑的智能阶段。这一转型不仅改变了城市治理的范式，更推动城市治理体系迈向智慧高效治理。生成式AI驱动的算力革命，正在成为城市治理现代化的新动能，该治理范式正在塑造以智能技术为依托的治理形态与治理方式的变革。
算力驱动的超大城市计算式治理。基于超大城市的规模效应，以传统人力和经验为主的治理方式在响应速度、决策精度与资源调度效率等方面已难以为继，加之超大城市治理因规模庞大、结构复杂且充满不确定性，客观上需要新的治理形态。随着大数据与人工智能的快速发展，超大城市治理正加速迈向以算力为核心的“计算式治理”新阶段。面对瞬息万变的城市运行态势，亟须依托大数据、人工智能与高性能算力，构建全域感知、实时分析和智能调度的计算式治理范式。这种新型治理模式通过赋能多样化数字应用场景，实现对复杂城市系统的精细治理、前瞻服务与敏捷预警，从而有效应对超大城市治理中的多重挑战。
治理计算：基层治理与智慧社区。成都通过在社区部署“网格社群通”系统并嵌入AI大模型能力，实现了对微网格社群的智能化运营与精准治理。在民意感知方面，基于大模型的智能摘要与情感分析系统能够实时捕捉居民关切与情绪波动，在试点社区中显著提升了舆情响应速度与精准度;在事件处理方面，AI智能工单系统可自动识别居民报事、智能推荐处理路径，并联动多元力量协同处置，有效补充了12345政务服务便民热线服务能力，实现了“小事不出群、大事不出社区”;在政策传达与公共服务方面，数字网格员依托大模型生成个性化回复、自动推送政策解读，并通过知识库一键转发，确保信息传递的准确性与一致性，提升了政务服务的效率与居民满意度。“治理计算”体现出人工智能技术在社区治理中的实战价值，推动基层治理从被动处置向智防智治转型，构建起智慧高效的基层计算式治理范式。
服务计算：公共服务与智慧服务。北京的“接诉即办”深度融合大模型技术，实现了政务服务的智能计算与流程重构，显著提升了响应效率与治理精度。依托全市统一的12345政务服务便民热线与智能政务平台，构建民生诉求智能处理体系，实现工单自动分派与部门精准对接。以海淀区“民声智问”平台为例，该系统通过对历史工单的深度学习，构建动态诉求画像与趋势预测模型，提前识别高频问题，辅助政府预置资源、优化流程。在夜间施工扰民、物业管理等场景中，通过时空关联分析自动生成预警并推送至基层，推动治理从被动响应向主动干预转型。大模型还支撑了跨部门数据融合与多模态信息处理，形成“诉求—数据—策略”的智能闭环。通过可解释AI与规则注入机制，在保障高精度的同时确保决策可审计、可追溯。因此，“服务计算”实现了从人找事到事找人的转变，推动计算驱动的超大城市公共服务范式转型。
安全计算：公共安全与智慧安防。上海的“一网统管”平台借助人工智能、算法模型和大数据的深度介入，实现公共安全治理由传统的事后应对转向事前预测。城市运行平台通过将感知触角延伸到城市运行的各个角落，有效实现了第一时间发现问题，并以可视化手段进行跨政府层级的协调与调度。城市社会风险预警处置平台汇集政府监测数据、民生反馈数据和社会舆情数据，便于从海量数据中及时预见潜在问题和风险，实现突发事件实时感知和舆论态势预研预控。同时，借助知识图谱与预测模型，平台还能够动态捕捉风险要素之间的隐性关联，进而推演风险演化路径，实现事前干预。例如，在大型城市活动期间，“一网统管”通过对人流数据的实时计算，辅助管理部门动态调整安保措施，有效预防拥堵和踩踏风险。“安全计算”在显著提升城市风险应对能力的同时，也使潜在风险得以在早期被识别和干预，真正实现防患于未然。
计算驱动的超大城市智慧高效治理。在超大城市治理中，算力正日益成为提升治理效能的核心驱动力。依托“计算式治理”模式，城市能够实时处理和分析来自政务、民生、经济等领域的海量数据，实现交通流量的智能调度、环境质量的精准监测、公共服务的个性供给以及突发事件的快速响应等。这不仅显著提升了城市运行效率与资源配置效益，也切实改善了居民生活品质，推动城市治理从被动应对向智慧主动迈进。更为关键的是，算力的深度嵌入，还使得城市管理者能够对交通、能源、环境、安全等复杂系统进行全域实时监测与智能解析，构建出全域可视、动态可感的数字孪生城市。这一转变不仅增强了治理过程的透明度与可控性，也提升了城市的可读性，帮助决策者更精准地识别公众需求和潜在风险，从而实现基于数据的科学决策。在这一过程中，城市治理正实现从数据驱动到智能驱动的跨越，步入更加融合、高效的新阶段。
更深远的变革在于，计算驱动的治理正逐步构建起以“智能”为支撑、“智治”为过程、“智效”为结果的超大城市数智治理体系。首先，在“智能”支撑层面，依托数智技术，城市治理从传统的事后处置转向事前干预，实现基于预测的主动治理。通过对多源城市数据的实时仿真与动态分析，计算驱动的治理可以提前识别风险并启动防控响应，增强城市系统的预见性与鲁棒性。其次，在“智治”过程层面，计算驱动的治理一方面通过赋能政府，实现对问题的自动识别、态势的前瞻预测，并生成与之相匹配的治理策略;另一方面通过赋权社会，保障公众以更低门槛、更便捷的方式表达诉求，形成有序参与良性互动。最后，在“智效”结果层面，通过构建传感器网络与市民反馈渠道相结合的“人感+物感”体系，打破感知割裂，实现全域、全时、全息感知城市动态，显著提升城市韧性与治理效率。
计算驱动的治理不仅是理念上的创新，更在实践层面打通了城市治理的毛细血管，治理得以延伸至更精细的层级与环节。这种深度嵌入推动了城市治理向智慧高效转型，也可切实提升居民的获得感与满意度。可以预见，随着算力与算法的持续迭代，计算驱动的治理模式将成为超大城市智慧转型与可持续发展的关键路径。
(作者系清华大学数字政府与治理研究院教授;清华大学数字政府与治理研究院博士后)
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