问题——山地城市数字化治理正面临“看不清、算不准、用不顺”的现实难题。重庆作为典型山地大城市——桥梁、隧道、立交密集——空间结构立体交错；再加上地形起伏带来视线遮挡、道路坡度变化大，传统以平面路网为主的感知与建模方法这里往往难以奏效。在交通组织、应急处置、城市运维等高频场景中，如何实现全域感知、实时推演与协同处置，成为数字化治理亟须破解的关键课题。 原因——复杂地貌叠加数据碎片化与应用脱节，制约技术落地。一上，山地城市天然存多层空间、强遮挡与多路径通行，单一传感器或单点视角难以覆盖全貌，城市运行状态呈现“局部清楚、整体模糊”。另一上，城市管理涉及多部门、多系统，数据标准不统一、接口不互通，难以形成统一的数据底座与算法迭代闭环；科研端往往聚焦模型指标，应用端更关注稳定性、成本与可维护性，实验室成果走向工程化部署仍有明显落差。 影响——率先突破山地城市智能化，将为智慧城市建设提供可复制的能力样板。与会专家认为，山地城市的复杂性既是难点也是机遇：更苛刻环境中打磨出的感知、建模、推演与协同能力，往往更具泛化空间。一旦实现对桥隧立体交通、狭窄街巷与高密建成区的稳定识别与预测，有望在城市精细化管理、重大活动保障、灾害风险防控等领域带来系统性提升，并推动涉及的软硬件产业在真实场景中加速成熟。 对策——以“场景牵引+统一底座+协同攻关”推进技术转化，打通落地闭环。本期论坛由中国图象图形学学会牵头组织，本地高校与科研力量联合承办，强调前沿探索、人才培养与成果转化并重，推动研究对准城市治理的真实需求。主旨报告聚焦四条路径：其一，面向城市理解的群智感知，推动路灯、站点等城市设施成为多源数据节点，提升对立体交通与微观出行的捕捉能力；其二，面向数据智能的治理链路重构，强调把数据“采集—联通—认知—应用—融合”贯通起来，避免只堆设备和系统；其三，面向复杂环境作业的具身机器人研究，围绕灵巧操作、异构协作与环境泛化攻关，服务坡坎崖等特殊地形的巡检与处置需求；其四，面向仿真推演的世界模型与三维平台建设，通过虚实结合训练城市智能体，为交通流演化、应急响应等提供可预演、可评估的工具链。 在圆桌讨论中，专家更形成山地城市技术路线的共识：从单点感知走向全域理解，需要多源融合与统一标准；从数据碎片走向有效治理，需要可持续的数据基座与算力支撑；从示范项目走向规模应用，需要跨部门协同机制与可验证的评价体系。多位与会者建议，在重点片区、重点通道与应急场景先行先试，形成“数据回流—模型迭代—工程验证—制度配套”的闭环，以小切口带动体系化升级。 前景——以重庆为试验场，山地城市智能化有望进入“从能用到好用”的加速期。与会专家判断，随着城市更新、韧性城市建设和数字化治理持续推进，山地城市对高精度三维表达、实时态势感知与跨系统联动的需求将持续增长。重庆兼具丰富场景与应用规模，并叠加成渝地区双城经济圈建设带来的协同空间，具备形成示范效应的条件。未来，若能在统一数据标准、开放测试环境、产学研协同机制各上持续完善，相关技术将从单点突破走向体系能力，为山地城市治理提供更可靠、更易推广的解决方案。
把技术嵌入城市运行的真实脉络，创新才能转化为治理效能；山地城市的复杂性既是难题，也是检验技术成熟度的“试金石”。当科研成果与真实场景同向发力、当数据要素与治理需求顺畅衔接，数字化转型才能从“看得见的系统”走向“用得上的能力”，为城市高质量发展提供更扎实的支撑。