1、培养 AI 智能体专家型市长。

培养 AI 专家型市长，核心是打造 “懂技术、善治理、强决策” 的复合型治理人才，以 AI 赋能城市高质量发展。以下是系统化培养路径与关键要点。

一、核心定位与能力模型

定位：具备 AI 思维与治理能力，能统筹 AI 驱动城市治理、产业升级、民生服务的战略型领导者。

核心能力：战略洞察（把握 AI 趋势与城市赛道）、系统应用（AI 融入规划 / 决策 / 执行 / 监督全流程）、风险驾驭（数据安全、伦理合规、技术治理）、生态统筹（AI 产学研用与场景开放）。

二、分层分类培养体系

筑基层（认知普及）：AI 基础原理、大模型与多模态技术、城市治理应用场景；学制 2-4 周，形式为线上微课 + 线下讲座 + 案例研讨。

进阶层（能力深化）：AI 规划与政策制定、数据治理与算力统筹、智能体与城市大脑应用、AI 伦理与安全；学制 1-2 个月，形式为党校主体班 + 企业实训 + 跨城对标（如深圳、武汉）。

精英层（实战锻造）：“AI + 城市” 重大项目操盘（如 AI 政务中台、智慧交通、产业集群）、危机模拟推演、全球 AI 治理对话；学制 3-6 个月，形式为项目制 + 导师制 + 国际交流。

三、实战化培养路径

联合导师制：组建 “党校教授 + 高校学者 + AI 企业家 + 资深市长” 导师团，实行 “一对一” 带教，聚焦实战问题解决。

场景化实训：设置 “AI + 政务服务”“AI + 产业升级”“AI + 应急管理” 等实战课题，用真实数据与平台开展模拟决策与执行。

常态化机制：将 AI 纳入党校主体班次与干部考核，建 “AI 治理案例库”，定期举办 “AI 市长论坛”，推动经验共享与迭代。

四、关键保障措施

政策牵引：出台 AI 干部培养专项政策，将 AI 素养作为选拔任用重要参考，设立专项基金支持培训与项目实践。

平台支撑：搭建 “AI 政务实训平台”，提供大模型、数据沙箱、城市仿真等工具，支撑全流程实操训练。

生态协同：联动头部 AI 企业（如华为、阿里）、科研机构共建实训基地，开放城市治理场景供实战演练。

五、典型案例与成效

深圳：“1+3” 培训模式（1 天讲座 + 3 天实操），培育 “五懂五会” 干部，推动 AI 在政务、交通、民生广泛应用。

武汉：常态化 “AI+” 培训，干部 AI 素养提升，助力产业政策落地与中小企业 AI 赋能。

圣何塞：市长带头用 ChatGPT 辅助施政，推动千名员工 AI 培训，提升公共服务效率与创新力。

六、实施要点与注意事项

避免技术崇拜，坚持 “人在回路”，AI 辅助决策而非替代治理主体。

强化数据安全与隐私保护，建立 AI 决策可追溯、可解释、可问责机制。

结合城市定位差异化培养，如工业城市侧重 “AI + 制造”，超大城市侧重 “AI + 治理”。

七、总结与行动建议

培养 AI 专家型市长是拥抱 AI 时代、提升城市治理能力的战略举措。建议从 “分层培训 + 实战锻炼 + 生态构建” 三管齐下，打造一支引领城市数字化转型的高素质干部队伍，为城市高质量发展注入强劲动能。