近年来，人工智能（以下简称“AI”）产业政策红利持续释放，市场空间加速扩容，为城投企业转型带来重大机遇。人工智能已上升为国家核心战略，政策体系层层递进。据赛迪顾问人工智能与大数据研究中心预测，在“十五五”创新应用发展期，人工智能产业规模将进一步扩大，预计从2026年的4862亿元增长到2030年的10000亿元，年均增速19.8%。在化债和发展背景下，传统城投企业面临基建投资回落、土地收益下滑、债务管控趋严等多重压力，亟需转型兼具政策契合度、市场成长性与资源适配性的新赛道。人工智能与城投企业既有的园区开发、智慧城市运营等主业高度协同，可借助政策窗口期实现存量资产盘活与增量业务培育，是突破传统业务依赖、实现实质性市场化转型的有益探索。本文梳理城投企业转型AI的主要路径与典型案例，供行业参考借鉴。

一、城投企业转型人工智能领域政策背景
       我国人工智能政策体系日趋完善，从顶层设计到落地保障层层递进。2017年《新一代人工智能发展规划》完成顶层设计；十四五期间确立战略性新兴产业定位；2025年“人工智能+”行动意见部署六大重点；十五五规划将人工智能列为新质生产力核心引擎，单列“提升数智化发展水平”篇章，聚焦三大基础能力：算力方面，建设全国一体化算力网，推进国家枢纽算力设施集群建设，论证超大规模智算集群，推动绿色电力与算力协同布局，支持市场化建设运营及政府购买、算力租赁等多元供给模式；算法方面，促进模型算法迭代创新，鼓励多模态、智能体、具身智能、群体智能等技术突破，推动通用大模型与行业专用模型协同发展；数据方面，构建国家数据资源体系，建立全国数据资源“一本账”，建设高质量行业数据集和人工智能语料库，深化“数据要素×”行动。同时前瞻布局脑机接口、具身智能等未来产业，全面实施“人工智能+”行动，全方位赋能千行百业，目标“十五五”末人工智能相关产业规模超10万亿元。政策密集出台、层层加码，形成战略引领、行动落地、要素保障的多重利好叠加态势，为城投企业转型AI领域提供发展机遇。

二、 城投企业转型人工智能领域路径及案例分析

       通过对城投企业转型人工智能领域的实践案例进行系统梳理，并结合国家及地方政策导向与企业内外部资源禀赋综合分析，当前城投企业转型人工智能领域已形成较为清晰的发展路径，主要包括算力基建、场景运营、资本运作、园区载体四大模式。
算力基建型
       城投企业布局算力基建优势如下：一是政策红利，十五五规划推进全国一体化算力网建设，地方配套政策密集出台。二是政企协同，高效打通项目审批通道，争取能耗指标、电价优惠、算力补贴等专项资源；三是融资信用，依托政府背书获取专项债、政策性金融工具、绿色债券等低成本长期资金；四是场景资源，掌控智慧城市等核心场景，保障算力消纳和稳定现金流；五是土地和产业载体，以存量工业用地、闲置厂房等低成本载体建设算力设施，实现闲置资产价值重塑；六是招商运营，围绕算力底座开展产业链招商。
       算力基建型模式是指城投企业依托上述优势，建设智算中心、采购高性能AI服务器及GPU集群等基础设施，对外提供算力租赁服务，为人工智能产业发展提供底层算力支撑。收益来源主要包括算力租赁费、政府购买服务收入、算力券/算法券补贴、数据中心资产增值和股权投资等。
       不同资源禀赋的城投企业切入算力基建应选择差异化发展路径：①强省会/区域经济中心城市，可借鉴济南城投“超算+智算”双轮驱动模式，依托政企协同高效获取多元资金支持，联动本地超算中心打造省级算力核心枢纽；②科创资源富集、科研实力雄厚的省会城市城投，可对标合肥大数据公司，绑定高校院所与龙头企业构建全栈异构算力生态1；③产业集群发达的城区城投，可参考深圳龙岗城投，以“算力飞地2”模式降低成本，通过“专区+专网+专线”定制化服务绑定本地中小微科技企业，实现从“找客户”到“客户找上门”的市场切换。多数区县城投宜轻量化参与，对接区域算力枢纽、采购市场化服务或“算力调度”“算力代理”等轻资产模式嵌入产业生态，规避重资产与技术迭代风险。
 
场景运营型（产业赋能）
       城投企业深耕城市建设运营积淀了三大核心资产，覆盖市政管廊、产业园区、水务设施等领域的基建投运能力，可快速赋能智慧水务、城市治理等主业的丰富场景资源，涵盖供排水、交通等维度的海量城市数据。同时，依托深度政企协同优势，可有效打通AI场景开放的多部门审批通道。此外十五五规划纲要提出全面实施“人工智能+”行动，全方位赋能千行百业。
       场景运营模式系城投企业依托上述资产和优势，将AI技术嵌入城市运营场景，实现降本增效和智能化方案输出。收益来源主要包括降本增效收益、解决方案销售收入、数据服务收入。
       不同资源禀赋的城投企业应选择差异化场景运营路径：①场景统筹型，对标合肥市场景创新公司，以国资平台共建混合所有制企业，搭建市级场景创新服务平台，建立“挖掘—对接—验证—推广”标准化流程，形成“场景引流—技术集聚—产业培育”生态运营能力；②综合平台型，借鉴杭州城投，依托多业态运营优势构建城市级数据底座，以“基金+合资”绑定AI技术龙头，打造跨板块“AI城投大脑”，打破数据孤岛实现跨业态协同；③垂直深耕型，参照济南城投，聚焦水务、燃气等单一领域构建“服务+生产+运维+数据+组织”五位一体智慧运营体系，以“自用验证—标准输出—方案销售”三步走实现市场化变现，争取行业标准话语权；④区县城投或单一职能城投，可聚焦智慧停车、供排水管网漏损管控等轻量化应用场景做深做透，形成标准化产品后向同类区县复制推广。⑤缺乏技术能力的城投，宜“场景换技术、数据换服务”，与AI龙头企业成立合资公司或建立战略合作关系，以场景授权换取技术部署，实现“零技术投入、场景化收益”借力发展。
 
资本运作型
       资本运作型模式是指城投企业依托自身较强的资本运作能力和政府引导基金资源，建立人工智能产业基金、参与知名AI企业战略融资、投资早期AI创业项目等，通过“以投代引3”的方式参与人工智能产业，发挥资本引导和撬动作用。收益来源主要包括投资收益、基金管理费收入、返投落地税收。
       不同资源禀赋的城投企业应选择差异化的资本运作路径。①科研与产业生态优势突出的城投企业，可借鉴合肥产投“基金+基地”双轮驱动模式，设立专项基金并构建覆盖企业全生命周期的投资体系，以“资金+技术+场景”赋能初创企业；②财政实力雄厚、政策资源集中的城投企业，可参考北京市人工智能产业投资基金自投布局模式，通过增资入股推动核心技术企业成长，抢占战略赛道；③园区载体丰富、运营经验丰富者，宜对标成都科创投“基金+园区”模式，围绕本地产业链设立产业基金，以园区为载体集聚AI企业，构建“耐心资本”生态；④创投经验丰富、上市通道畅通的城投企业，可学习深创投“直投+基金”模式，通过早期投资孵化AI企业上市，同时设立专项基金布局全产业链，打造“硬件+算法+应用”生态闭环；⑤基建能力强、亟需产业转型的城投企业，应参照济南城投“基金+主体培育”模式，设立产业基金并控股科技公司运营平台，将传统基建能力转化为AI运营能力，实现“算力先行、产业跟进、配套同步”。无论何种路径，城投企业均需把握三大核心：一是以基金为杠杆撬动社会资本，二是以场景开放形成投资闭环，三是以“耐心资本”做好5~8年培育期准备，方能将土地、信用、政企关系等传统优势，转化为AI时代的产业竞争力。
 
园区载体型
       城投企业拥有工业用地、产业园区、城市更新等优质存量土地与产业载体，以及成熟的招商运营能力，可集聚人工智能产业主体，构建产业生态。
       园区载体型模式是指城投企业依托上述优势和能力，改造或新建AI主题产业园，配套共享算力、办公及展示空间等，提供技术研发至产业孵化全链条服务，集聚人工智能企业发展，盘活存量土地资产并实现长效运营。收益涵盖物业租金、产业服务及股权投资收益。
       各地城投企业需立足自身禀赋，走差异化AI园区发展路径：①科研资源富集城市城投企业可对标合肥产投，以“基金+基地”双轮驱动模式参与AI产业地标建设，通过“基地+基金+数据+定制服务”搭建全链条生态，联动本地科研与产业主体打通研产转化闭环，争创国家级产业基地；②具备工业遗存的城投企业可借鉴济南城投，盘活存量工业用地建设AI智园，依托区域算力布局大模型平台，坚持算力、产业、配套同步推进，完成老旧厂区向科创园区的转型；③制造业强市的城投企业可参考东莞滨海湾公司，联合央企及行业龙头共建AI智造基地，以人工智能赋能实体经济，借力合作方导入产业资源，防范园区空置风险；④综合条件偏弱的区县城投则不宜以重资产方式自建园区，可通过“园中园”“飞地园区”等轻资产模式入驻核心园区，依靠运营服务分享产业红利，规避重资产投资风险。

三、 城投企业转型人工智能领域实操框架
       综合前文对城投企业转型人工智能路径及典型案例的分析可见，各类主体均立足自身内外部资源禀赋选择差异化路径。因此，城投企业若要选择适合自身的转型路径，首要工作即系统盘点梳理内外部资源，再据此匹配最优路径。
       系统盘活企业存量资源禀赋。全面盘点土地厂房、数据资产、应用场景等存量资源，依托政企协同、信用融资、投建、招商运营等经验，推动“存量资源AI化”。
 
       全面梳理可借力外部资源禀赋。城投企业转型人工智能赛道并非要从零起步、自主全链条搭建AI能力，而是应统筹借力区域算力基础设施、清洁能源、科研人才、产业龙头、政策金融等外部资源，通过合作协同、资源整合的方式稳妥切入，补齐能力短板，以更低成本、更高效率推进数字化与智能化转型。
 
       在系统盘点内外部资源基础上，城投企业应因地制宜选择转型人工智能领域的适配路径。城投企业可在算力基建、场景运营、资本运作和园区载体四条路径中择一深耕，亦可多条路径协同发力。确定路径后，对标各路径下典型案例的禀赋条件与发展模式，研判自身适配性路径：算力基建型需权衡本地算力需求、能耗指标获取能力与资金实力，选择全栈生态、区域赋能或算力飞地等细分模式；场景运营型需评估场景资源统筹深度与技术融合能力，选择场景统筹、综合平台或垂直深耕等运营层级；资本运作型需审视创投经验与金融资源积淀，选择基金+基地、自投布局、基金+园区、直投+基金或基金+主体培育等运作模式。园区载体型需匹配土地载体条件与产业招商能力，选择科研驱动、工业转型或制造升级等差异化方向。整体看，城投企业以算力筑基、场景引流、资本赋能、园区承载等路径，形成“基建引流—产业集聚—资本增值”的飞轮效应，实现传统资产在AI时代的价值重塑与可持续转型。需要注意的是，本文梳理的四条路径及典型案例仅为当前实践中的主要模式，并未涵盖所有可能路径和模式，仅供参考借鉴。城投企业亦可在此基础上创新探索，或选择其他更契合自身禀赋的路径。

四、 转型人工智能领域对城投企业的影响

       当前，人工智能行业处于快速发展阶段，城投企业转型该领域，需重点评估其转型可行性、合理性、业务造血能力、投资资金平衡方式，以及对企业信用水平带来的影响。
       若转型路径与资源禀赋高度适配，可借助政策窗口期盘活存量土地、园区等资产，培育算力租赁、数据运营、场景服务等经营性现金流，优化收入结构、降低对传统基建代建与土地财政的依赖，长期提升业务可持续性与市场化竞争力。算力基建型可通过算力租赁与增值服务改善现金流；场景运营型依托城市场景降本增效并输出解决方案；资本运作型以基金撬动社会资本，风险相对可控；园区载体型通过盘活工业用地打造AI产业园，实现资产增值与长效运营。同时，布局人工智能契合国家战略，有助于获取专项债、政策性金融工具等低成本长期资金，强化融资能力与政府资源倾斜。
       需要注意的是：若转型脱离能力边界，重资产投入将加剧债务负担与折旧压力，项目制收入受财政预算与回款周期影响波动显著。若数据资产估值与入表尚不成熟，难以实质改善财务指标。算力基建面临大额设备投入、高能耗、硬件迭代快及资产减值风险；场景运营依赖政府项目，应收账款高企、账期拉长，挤占流动性；资本运作对专业能力要求高，标的筛选与退出不畅易引发投资损失；园区载体受招商进度与入驻率制约，存在空置与收益不及预期风险。叠加部分城投企业技术与人才储备不足，易出现“重概念、轻落地”，收入改善有限、毛利率偏低，短期难以支撑信用资质，反而因资金占用与盈利不确定性拖累流动性与偿债能力。
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[1]全栈异构算力生态系整合超算、智算、量子计算等不同类型算力资源，搭建覆盖硬件、平台、应用全链条的一体化算力服务生态
[2]“算力飞地”是近年来在数字经济领域出现的一个概念，指在本地不具备算力建设条件（如能源、土地、气候等限制）的情况下，通过跨区域合作，在异地建设算力基础设施，再通过网络将算力服务“输送”回本地区的模式。
[3] “以投代引”是地方政府和城投企业招商引资的一种创新模式，核心是用股权投资替代传统土地、税收优惠等招商手段，通过资本纽带绑定企业落地。
[4]本表所列数据资产，涵盖城投企业自身业务实践形成的经营性数据资产（内部资源）及政府授权运营的公共数据资产和其他企业及行业数据资产（外部资源）；为便于统筹统计，统一归集于此表。