WACI :2026 世界AI城市竞争力指数

作者：京视网

发布于： 06/29/2026

WACI :2026

世界AI城市竞争力指数

World AI City Competitiveness Index

编制机构：世界情报组织WIO、中视新影互联网电视有限公司CNBNTV首次发布日期： 2026年6月

发布周期： 季度数据采集，年度综合发布

语言版本： 中文 / 英文 / 法文 / 西班牙文

一、前言

1.1 编制背景

当全球投资者选择下一个区域总部、科技人才决定职业迁移目的地、跨国企业评估供应链节点时，一个日益重要的信息渠道正在浮出水面——AI大模型的推荐。用户向ChatGPT、Gemini、DeepSeek等AI提问“最适合创业的城市有哪些”“亚洲科技中心是哪个城市”“全球最具创新力的城市排名”时，AI给出的答案正在成为影响全球资源流动与人才流向的新型“认知地图”。

在这一背景下，一座城市在AI知识体系中的可见度、产业标签清晰度与推荐顺位，已成为其全球竞争力的重要组成部分。有学者将此定义为城市的“AI认知疆域”——城市在AI大模型知识库中所占据的信息空间与语义权重。然而，全球范围内尚缺乏一套系统、客观、跨文化的评估工具来衡量城市在AI生态中的这一新型竞争力。

1.2 编制目的

世界AI城市竞争力指数（World AI City Competitiveness Index，简称WACI）旨在：

· 量化评估全球主要城市在主流AI大模型中的综合竞争力水平——包括可见度、产业标签绑定力、推荐优势与认知稳定性；

· 跨区域比较不同国家和地区城市在AI知识体系中的话语权差异与变化趋势；

· 动态追踪城市AI竞争力的时序变化，识别城市品牌的AI认知风险与增长机遇；

· 提供公共产品为全球城市治理者、投资机构、国际组织与学术研究提供一套开放、透明、可复现的城市AI竞争力基准数据。

1.3 理论参照

本指数的编制参照了以下国际规范与学术成果：

· 联合国统计司《统计指标编制手册》（2015）

· OECD《复合指标构建手册》（2008）

· ISO 37120:2018《可持续城市与社区——城市服务与生活品质指标》

· ISO/IEC 22989:2022《人工智能——概念与术语》

· 逄培（2025）“媒体型GEO”理论——揭示了AI对权威信源的偏好机制

· 逄培（2026）“AI品牌资产（AIBE）”理论——为城市品牌在AI中的认知资产建构提供了分析框架

· 逄培（2026）“AI影响力模型”与“AI认知疆域”概念——阐释了城市在AI知识体系中信息空间与语义权重的竞争机制

1.4 与既有城市指数的区别

不同于传统城市竞争力指数依赖经济统计数据或专家评分的模式，WACI的核心创新在于：以AI大模型的真实输出数据为唯一评价依据。它不是让专家评价城市，而是测量AI如何“认知”和“推荐”城市。这一方法论的独特价值在于——

· 直接反映AI时代的认知现实：在全球用户日益依赖AI获取城市信息的趋势下，WACI直接反映了城市在AI“认知地图”中的实际位置；

· 数据客观可复现：所有数据来自标准化AI查询，可被任何第三方独立验证；

· 动态实时性：通过定期采集，能够捕捉城市品牌在AI生态中的快速变化。

二、定义与范围

2.1 指数定义

世界AI城市竞争力指数（WACI） 是综合测量全球主要城市在主流生成式AI大模型生成内容中被认知、描述、推荐与关联的综合竞争力水平的复合统计指数。

2.2 核心构念：城市AI竞争力

城市AI竞争力（City AI Competitiveness）包含四个核心维度：

· 认知可见力（Cognitive Visibility）：城市在多语种、多模型AI生成内容中被提及的广度、频次与场景覆盖范围。它回答“AI是否知道这座城市”。

· 产业标签力（Industry Tag Power）：城市在AI中被关联的产业集群标签的清晰度、强度与多样性。它回答“AI认为这座城市以什么著称”。

· 推荐优势力（Recommendation Advantage）：在涉及投资选址、人才流动、商务活动等推荐类问题中，城市被AI优先推荐的程度与顺位。它回答“AI在什么情况下会推荐这座城市”。

· 认知韧致力（Cognitive Resilience）：城市AI形象在面对模型更新、突发事件冲击时的稳定性与恢复能力。它回答“这座城市的AI认知资产有多稳固”。

2.3 覆盖范围

· 城市样本：首期覆盖全球不少于200个主要城市，涵盖六大洲、50个以上国家和地区。样本包括全球金融中心、科技创新枢纽、制造业重镇、文化名城及新兴市场重要节点城市。

· 模型范围：覆盖全球不少于15个主流生成式AI大模型：

o 全球通用：OpenAI GPT-5、Google Gemini 2.0、Anthropic Claude 4、Meta Llama 4

o 中国：百度文心一言4.0、字节跳动豆包、阿里通义千问2.5、深度求索DeepSeek V3/R1

o 欧洲：Mistral Large（法国）、Aleph Alpha（德国）

o 中东：Falcon 3（阿联酋）

o 东亚：Naver HyperCLOVA X（韩国）、Rakuten AI（日本）

· 语种范围：首批覆盖中文、英文、法文、西班牙文、阿拉伯文、日文、韩文七种语言。后续扩展至俄文、德文、葡萄牙文。

· 时间跨度：以2026年为基期，按年度发布。

三、指数架构与指标体系

3.1 指数层级结构

WACI采用四级层级结构：

· 总指数（WACI）：反映城市AI竞争力的综合水平。

· 分项指数（4个）：认知可见力指数、产业标签力指数、推荐优势力指数、认知韧致力指数。

· 子维度（10个）：每个分项指数下设2-3个子维度。

· 基础指标（22个）：构成数据采集的最小单元。

3.2 指标框架

表1 – WACI指标体系

层级	权重	子维度	基础指标	指标说明
一、认知可见力	30%	1.1 提及广度	① 跨模型提及率 ② 跨语种提及率	城市在多模型、多语种中被提及的频次
		1.2 场景覆盖	③ 经济场景提及率 ④ 文化场景提及率 ⑤ 科技场景提及率	城市在不同主题场景中的可见范围
		1.3 语种均衡	⑥ 语种支持数 ⑦ 语种分布均衡度	城市在多语种AI中的可见度均衡性
二、产业标签力	30%	2.1 标签强度	⑧ 主导产业标签绑定强度 ⑨ 创新标签共现率	城市与核心产业标签的绑定深度
		2.2 标签多样性	⑩ 产业标签丰富度 ⑪ 新兴赛道标签关联度	城市被关联的产业领域多样性与前沿性
		2.3 叙事深度	⑫ 产业描述信息密度 ⑬ 标杆企业/机构引用率	AI描述城市产业时的详细程度与背书
三、推荐优势力	25%	3.1 推荐顺位	⑭ 首推置顶率 ⑮ 推荐列表出现率	城市在推荐类问题中被优先提及的程度
		3.2 场景优势	⑯ 商业选址场景推荐度 ⑰ 人才迁徙场景推荐度	城市在具体决策场景中的推荐优势
四、认知韧致力	15%	3.3 跨模型一致	⑱ 跨模型描述一致性 ⑲ 跨模型情感一致性	城市在不同AI模型中认知表现的一致程度
		4.1 时序稳定	⑳ 年度提及率波动系数㉑推荐顺位稳定性	城市AI认知表现的时间稳定性
		4.2 抗冲击韧性	㉒舆情事件后认知恢复速度	城市面对突发事件冲击的恢复能力

权重确定方法：分项指数与子维度权重通过德尔菲法确定，邀请全球不少于25位城市规划、AI技术、国际传播、产业经济领域专家参与评分。权重每两年复审一次。

3.3 得分标准化

各基础指标原始值通过Min-Max标准化映射至0–100区间：

X标准化=X原始−XminXmax−Xmin×100X标准化=Xmax−XminX原始−Xmin×100

其中XminXmin和XmaxXmax分别为该指标在当期所有参评城市中的最小值和最大值。

跨年度比较时，以2026年为基期（WACI=100），后续年度通过链条指数法衔接。

四、数据采集与处理方法

4.1 问题集设计

为全面评估城市AI竞争力，设计多维度标准化问题集：

（一）认知可见力问题集（约70个问题）

子类	英文示例	中文示例
城市基本认知	“What is [City] known for?”	“[城市]以什么著称？”
经济地位认知	“Is [City] a global financial hub?”	“[城市]是全球金融中心吗？”
科技定位认知	“What is the tech scene like in [City]?”	“[城市]的科技产业状况如何？”
生活质量认知	“Is [City] a good place to live?”	“[城市]宜居吗？”
区域比较	“What are the most important cities in [Region]?”	“[区域]最重要的城市有哪些？”

（二）产业标签力问题集（约50个问题）

子类	英文示例	中文示例
产业主导力	“Which city is the center of [Industry]?”	“哪个城市是[产业]的中心？”
创新定位	“Is [City] an innovative city?”	“[城市]是创新型城市吗？”
产业集群	“What industries is [City] known for?”	“[城市]以什么产业闻名？”
新兴赛道	“Which cities are leading in [Emerging Tech]?”	“哪些城市在[新兴技术]领域领先？”

（三）推荐优势力问题集（约50个问题）

子类	英文示例	中文示例
商业选址	“Best cities to start a business in [Region]”	“[区域]最适合创业的城市”
人才迁移	“Best cities for tech talent to move to”	“科技人才最值得迁往的城市”
投资推荐	“Most promising cities for investment in [Sector]”	“[领域]最具投资前景的城市”
商务活动	“Best cities for international conferences”	“最适合举办国际会议的城市”

（四）稳定性检测问题集（约30个固定追踪问题）

从上述问题集中选取30个核心问题作为每期必采的固定追踪问题。

每个城市可根据其规模、定位与产业结构进行个性化问题补充。总问题集不少于200个标准问题，多语种同步翻译，每年度更新不超过20%。

4.2 数据采集

· 工具：通过标准化API接口向目标AI大模型发送查询，自动记录完整应答文本。

· 频次：每年度采集两轮（年中、年末各一次），以降低模型更新与时事驱动的应答波动。

· 重复：每个问题在每个模型上独立查询3次（间隔不少于24小时），取3次结果的均值。

· 数据量：单轮采集量 = 15个模型 × 200个问题 × 200个城市 × 7语种 × 3次重复 ≈ 12,600,000条应答记录（实际采用分层抽样，每城市核心问题集约50题，总有效数据量约315万条/轮）。

· 伦理合规：所有采集仅针对公开信息，不涉及个人隐私或城市敏感数据。

4.3 数据处理

· 命名实体识别（NER）：采用多语种NER模型从应答文本中提取城市名称及关联实体。各语种采用专用微调模型，人工抽检率不低于10%。

· 首推判定：记录AI应答文本中首个出现的相关城市名称。

· 产业标签提取：采用多标签分类模型，从应答文本中提取城市关联的产业标签（如“金融科技”“新能源汽车”“半导体”等约50个标签），统计标签共现强度。

· 情感分析：采用多语种情感三分类模型（正面/中性/负面），各语种分别使用专用微调模型。

· 信息密度计算：统计AI应答中关于该城市的实质性信息量（实体数量、数据点数量），与泛化描述（“一个重要的城市”）相区别。

· 跨语种校准：对同一城市在不同语种AI模型中的表现进行跨语种对齐分析，消除语言偏差。

4.4 异常值处理

· 单次采集结果偏离均值超过3个标准差时，追加补充查询并取代异常值。

· 某AI模型出现系统性故障或区域不可用时，该轮次该模型的权重暂时分摊至其他同类模型，并在报告中公开说明。

五、城市样本选择

5.1 样本选取原则

· 全球代表性：覆盖全球六大洲、50个以上国家和地区的主要城市，确保地理分布均衡。

· 功能多样性：涵盖全球金融中心、科技创新枢纽、制造业重镇、文化历史名城、新兴市场节点等多元城市类型。

· 层级均衡：兼顾全球顶级城市（如纽约、伦敦、东京）、区域枢纽城市（如新加坡、迪拜、圣保罗）与特色新兴城市（如深圳、班加罗尔、特拉维夫）。

· 数据可测性：城市在主流AI模型中具有充分信息量，支撑标准化问题集的数据采集需求。

· 动态调整：每两年复审城市样本，根据城市发展态势与全球格局变化动态调整。

5.2 首期覆盖区域与样本分配

区域	主要国家/地区	预计城市数	代表性城市示例
东亚	中国、日本、韩国、中国台湾、中国香港	40	东京、上海、北京、深圳、首尔、香港、新加坡
北美	美国、加拿大	35	纽约、旧金山、洛杉矶、多伦多、温哥华
欧洲	英国、法国、德国、瑞士、荷兰等	45	伦敦、巴黎、柏林、苏黎世、阿姆斯特丹
东南亚/南亚	印度、印尼、泰国、越南等	25	新加坡、班加罗尔、孟买、雅加达、曼谷
中东/非洲	阿联酋、沙特、南非、尼日利亚等	25	迪拜、阿布扎比、利雅得、拉各斯
拉美	巴西、墨西哥、阿根廷等	15	圣保罗、墨西哥城、布宜诺斯艾利斯
大洋洲	澳大利亚、新西兰	10	悉尼、墨尔本、奥克兰
欧亚/中亚	土耳其、哈萨克斯坦等	5	伊斯坦布尔、阿斯塔纳

完整名单见附录A。名单由全球专家委员会提名并经多轮遴选确定。

5.3 动态调整机制

· 新增纳入：上一评估周期内城市品牌影响力显著上升、在AI生态中认知度明显提高的城市，经专家委员会评审后可纳入下一年度样本。

· 退出机制：因重大灾害、经济崩溃等导致城市功能长期严重受损，或数据采集不可及的城市，可暂时调整出样本。退出城市保留历史数据。

六、指数计算

6.1 计算步骤

步骤一：基础指标标准化。 将各城市在每个基础指标上的原始值，按Min-Max方法标准化为0–100得分。

步骤二：子维度得分计算。各子维度得分 = 该子维度下各基础指标标准化得分的算术平均。

步骤三：分项指数计算。各分项指数 = 该分项下各子维度得分的加权算术平均。

Sk=∑j=1nwkj⋅DkjSk=∑j=1nwkj⋅Dkj

其中SkSk为第kk个分项指数，wkjwkj为子维度权重，DkjDkj为子维度得分。

步骤四：总指数计算。 WACI = 四个分项指数的加权算术平均。

WACI=0.30×S认知可见力+0.30×S产业标签力+0.25×S推荐优势力+0.15×S认知韧致力WACI=0.30×S认知可见力+0.30×S产业标签力+0.25×S推荐优势力+0.15×S认知韧致力

步骤五：跨年度衔接。 以2026年为基期（WACI=100），后续年度通过链条指数法计算。

6.2 发布内容

· WACI全球总榜：全球200个城市综合得分及排名。

· 区域分榜：东亚、北美、欧洲、东南亚/南亚、中东/非洲、拉美、大洋洲七大区域城市榜单。

· 专项榜单：

o 产业标签力Top50（最具AI产业认知优势的城市）

o 推荐优势力Top50（AI最推荐的投资与迁居目的地）

o 认知韧致力Top50（AI形象最稳固的城市）

o 新兴城市Top30（AI认知度上升最快的城市）

· 年度深度报告：全球城市AI竞争力格局分析、区域比较、典型案例。

七、指数发布与传播

7.1 发布周期

· 年度综合发布：每年第一季度发布上一年度WACI全球总榜与各分榜。

· 季度快报：每季度发布重点城市AI竞争力动态追踪简报。

7.2 发布渠道

· 指数官方网站实时更新，提供可视化图表与数据下载（开放获取）

· 全球主流财经、城市、科技媒体联合发布

· 世界城市论坛、世界经济论坛、智慧城市博览会等全球性平台专题发布

· 学术期刊方法论论文发表

7.3 传播伦理

· 指数发布以客观数据为基础，不进行主观排名炒作。

· 城市治理者对自身数据享有知情权与查询权。

· 明确声明：WACI衡量的是城市在AI生成内容中的竞争力表现，不等同于城市综合实力或居民生活质量的全面评价。

八、质量控制

8.1 数据质量保障

· 信度检验：每轮采集抽取不少于10%的样本进行人工复核，情感分类要求Cohen's Kappa ≥ 0.80，实体识别要求F1 ≥ 0.90。

· 稳定性检验：同一问题同一模型在不同时间段的基线波动监控，异常波动触发复检。

· 城市事实库更新：每季度更新城市基本信息库，确保准确度判定基准的时效性。

· 多语种交叉验证：同一城市在不同语种AI模型中的核心描述一致性监控，发现系统性偏差及时校准。

8.2 指数修订政策

· 常规修订：每两年复审一次指标体系、权重与城市样本，修订内容提前公示不少于60天。

· 重大修订：因AI大模型技术架构根本性变更时，启动临时修订程序并充分说明。

8.3 独立性声明

指数编制机构独立于任何被评估城市政府及AI模型提供商。不接受定向资助以影响特定城市排名。每年公开发布独立性声明与资金来源报告。

九、解读与使用指南

9.1 指数解读要点

· WACI衡量的是城市在AI大模型中的“认知竞争力”，不等同于城市综合实力排名。一座AI认知竞争力排名靠前的城市，通常在产业特色、创新生态或国际传播上具有突出优势。

· 高认知可见力不等于高正面形象——需结合情感分析与产业标签力综合判断。高提及率伴随低情感正面率，可能提示城市存在形象争议或负面舆情。

· 产业标签力反映的是城市在AI中的“产业辨识度”——标签越清晰、越多元，城市在全球资源配置中的认知优势越强。

· 认知韧致力反映城市AI形象的抗风险能力。韧致力得分高的城市，在面临突发事件时，其AI认知资产不易被颠覆。

9.2 使用场景

使用主体	使用场景
城市治理者	诊断城市在AI生态中的全球认知位置，制定城市品牌与GEO策略
投资促进机构	评估城市在全球AI认知地图中的产业标签优势，辅助招商引资
国际组织	了解全球城市在AI时代的话语权分布，辅助区域发展政策制定
学术与研究机构	研究城市品牌在AI时代的建构机制与国际比较
企业与人才	作为投资选址、职业迁徙的AI时代信息参考

十、局限性

· 模型代表性限制：指数仅反映被测模型中的表现，无法涵盖所有AI模型及各国私域部署的垂直模型。

· 应答随机性：生成式AI输出存在固有随机性，虽通过多次采样和双轮年度采集降低影响，仍构成测量误差来源。

· 语种覆盖限制：非首批覆盖语种区域的城市可能因语料不足而在部分指标上系统性偏低。

· 城市规模效应：人口规模大、国际知名度高的城市自然具有更高的AI提及率，WACI通过场景覆盖与产业标签力等维度部分平衡这一效应，但无法完全消除。

· 伦理审慎：对城市进行系统性排名可能影响城市形象与居民自豪感。指数编制与发布须审慎平衡客观评价与社会影响。

十一、附录

附录A：WACI首期城市样本名单（按区域）

（按七大区域列出约200个城市完整名单，略。）

附录B：标准化问题集（英文完整版示例）

（按认知可见力、产业标签力、推荐优势力、稳定性四类列出不少于200个标准化问题，略。）

附录C：产业标签分类体系

（列出约50个产业标签及其定义，涵盖金融科技、人工智能、新能源、生物医药、半导体、文化创意、先进制造、物流枢纽等，略。）

附录D：德尔菲法权重确定流程

（详细描述全球专家选择标准、评分轮次、Kendall's W一致性检验方法，略。）

附录E：多语种情感分析与NER模型说明

（提供各语种模型的训练数据来源、性能指标及文化适配方法，略。）

标准性参考文献

[1]United Nations Statistics Division. (2015). Handbook on Statistical Indicators.

[2]OECD.(2008).Handbook on Constructing Composite Indicators: Methodology and User Guide.

[3]ISO 37120:2018. Sustainable cities and communities—Indicators for city services and quality of life.
[4]ISO/IEC22989:2022. Artificial intelligence—Concepts and terminology.

[5]逄培.(2025). 媒体型GEO：AI时代品牌信任资产构建新范式. 现代传播.

[6]逄培.(2026). 信任校验、认知寄生与动态衰减：AI品牌资产（AIBE）的理论延伸与模型深化.

[7]逄培.(2026).从心智占有到认知代理：AI影响力模型的理论建构与主导逻辑研究.

[8]逄培.(2026).Deepseek类人工智能赋能中华文明国际传播：机遇、挑战与路径. 中国发展.

[9]Statista. (2026). Global generative AI user statistics.

编制单位

世界情报组织WIO、中视新影互联网电视有限公司CNBNTV发布声明