解码AI时代的“新三件”

对地方国企而言，手握三大“数据金矿”：一是G端公共授权数据（如交通、气象等高价值数据）；二是T端物联感知数据，即已有智慧城市项目投资留下的传感器每分每秒产生的时空动态数据；三是B端企业经营数据，如供应链与资产运营数据。

目前，数据的资源化、资产化、资本化路径已逐渐清晰。前期的数据归集与治理是资源化，数据入表是资产化，但真正能短期内获取最大收益的路径是资本化。无论是通过数据资产包进行大额融资（如淮安产发集团5.85亿授信），还是发行数据资产ABS（目前全市场规模已超1400亿），都能有效盘活存量。此外，清洗与标注后的高质量数据，是AI训练不可或缺的语料，这也将成为国企导入科技产业、培育数据服务生态的核心筹码。

新型基础设施的逻辑已从解决人与物的物理流通，转变为解决数据的流通与AI的计算。它呈现出金字塔结构：底层是感知设施（IoT传感器、摄像头），负责捕捉物理世界信息；中层是网络传输设施（5G-A、智能灯杆），保障海量数据毫秒级安全传输；顶层是算力设施（IDC、智算中心），决定了AI大脑的运算负荷上限。

值得注意的是，受国家发改委政策影响，单纯的算力中心项目获批难度较大，未来将更多与产业园建设打包推进。同时，算力的尽头是能源，“算电协同”将成为趋势，新能源与算力基础设施的融合建造是未来的投资方向。

场景是被玄虚化最多的概念，但其实质很朴素，就是地方国企平台每天正在干的业务、正在解决的问题、正在产生的现金流。例如路侧停车收费、地下管网防汛调度等。

当前AI行业存在显著的错位：互联网大厂手握算法与资金，却缺乏真实落地的业务模型与城市场景。作为城市运营商，地方国企天然拥有丰富的“场景金矿”。通过开放高价值场景，以“场景换产业、场景换合作”，国企能够将场景作为杠杆，撬动技术落地与产业导入，这正是国家《关于加快场景培育和开放推动新场景大规模应用的实施意见》（国办发〔2025〕37号）所大力倡导的。

 地方国企要打赢三场硬仗

过去的智慧城市建设，往往停留在“建大屏”和“发警报”，指标异常还需人工电话派单，本质是被动响应。未来的智慧城市运营，需要深度嵌入智能体，实现像自动驾驶一样的自动化状态。

具体实施分为三层：全域感知铺设获取真实数据；AI大脑进行数据处理与机器学习；智能决策传导至物理世界终端自动执行。例如南方电网的无人机智能巡检，通过AI识别后直接由无人机完成检测与修复，推动运维向无人化转变；深圳水务集团的“深水大脑”，通过AI实现原水到排水的全流程自动调度。国企需以此为导向，将城市服务由“人盯屏幕”转为“AI静默执行”。

传统产业园依赖“土地平整+税收减免+厂房租赁”的招商模式，在大市场建设与新旧动能转换的当下正逐渐失效。传统产业亟需全链条数字化重构，而未来产业则需要普惠算力与高质量数据。

地方国企必须摒弃老路，将算力、数据和场景作为新的招商诱饵。盈利模式也随之改变：从单一的收租，转向收取算力租赁费、数据服务费，甚至通过算力入股、数据作价入股，切入早期投资分享资本红利。同时，配合设立产业基金，以“投资带落地”为置换条件，要求被投科技企业在当地设立总部，从而真正盘活园区存量资产。

随着地方国企大规模重组，高信用级别的产投集团旗下法人主体增多、管理层级拉长。在防范债务风险的监管高压下，传统的靠人盯人的管理方式已难以为继。

因此，必须建立智能化的内部管控中枢。一方面，打通业务层级与管理系统数据，实现统一开发应用；另一方面，引入“AI员工”，构建容错机制与复合型团队。在实操层面，可率先在两大场景突破：一是债务风险预警，让AI自动监控多品种融资产品的久期与还本付息模式；二是项目收益测算，摆脱“拍脑袋”或对外部机构的过度依赖，用AI辅助产业投资项目的精准研判。

 结语