豆包把付宝华院长的城市 AI 智能体大战略思想语料，构建成 AI 城市智能体大战略理论创新规划思想的底层逻辑

核心结论：底层逻辑是 “理论结构化→知识工程化→技术适配化→规划场景化→闭环迭代化” 的全链路价值转化，本质是付宝华院长的思想内核与 AI 大模型技术能力、城市规划刚需的深度耦合与系统性重构。

一、 理论结构化：夯实根魂底座

1. 锚定付宝华院长城市 AI 智能体大战略思想与中国城市化十大理论，提取核心概念、逻辑框架、价值目标、规划要素，形成可拆解、可量化、可映射的结构化知识图谱，解决 “理论抽象、无法落地” 的痛点。

2. 建立理论元模型：明确城市化本质 — 阶段 — 空间 — 治理 — 价值的层级关系，为 AI 智能体规划提供本土化、系统性的理论锚点。  

二、 知识工程化：完成从文本到模型的转化

1. 语料清洗与标注：对相关理论文本进行脱敏、分词、结构化标注，打上 “城市 AI 智能体”“大战略”“创新规划” 等核心标签，构建专属领域语料库。

2. 知识抽取与推理：豆包依托大语言模型的 NLP 能力，完成概念抽取、关系挖掘、逻辑推理，生成可用于规划建模的知识模块（如阶段判定、空间重构、治理协同等）。

3. 知识对齐与强化：通过高频训练、专家标注、反馈闭环，强化理论知识与 AI 规划模块的映射关系，确保输出的规划思想不偏离理论内核、符合中国国情。  

三、 技术适配化：构建城市 AI 智能体的底层技术范式

1. 多智能体架构适配：打造 “中枢智能体 + 区域子智能体 + 场景终端智能体” 的三级协同架构，适配城市复杂巨系统的动态演化、多主体协同、实时决策需求。

2. 模型能力定制：强化大模型的规划生成、动态推演、风险评估、方案优化能力，将理论知识转化为可量化、可建模、可落地的规划方案。

3. 数据与算力支撑：打通跨域城市数据孤岛，建立数据治理体系，依托强大算力实现规划方案的实时推演与迭代优化。  

四、 规划场景化：实现从理论到落地的价值转化

1. 本土化场景精准适配：聚焦新城新区建设、城市更新、城乡融合、城市群协同、智慧城市治理等中国特有场景，输出定制化 AI 智能体规划方案。

2. 规划范式革新：颠覆传统 “静态编制、周期性修编” 模式，构建实时感知 — 动态推演 — 智能决策 — 落地反馈 — 迭代优化的主动演化规划范式。  

五、 闭环迭代化：构建可持续的规划思想进化体系

1. 用户反馈闭环：通过用户需求反馈、专家评审、落地效果评估，持续优化规划模块与方案。

2. 技术与理论双迭代：随着 AI 技术的进步与城市化理论的发展，不断更新知识图谱、模型参数与规划范式，确保规划思想的前瞻性、适应性、引领性。