近日，爱化身科技CITY OS产品型CEO黑客松挑战赛广州站决出胜手。
本站共有25支团队报名参赛，经过历时四周的初赛、线上路演、作品验证与评审复核，最终两支队伍——李毅轩团队与王圣杰团队进入角逐。在历时近3个小时的PK中，两支团队通过产品路演、现场演示与深度答辩展开最终角逐，李毅轩团队摘得广州站第一名。
对于CITY OS而言，广州站给出的是第一轮答案。
当AI应用越来越容易被快速搭建，真正的门槛也在发生变化：一个产品能否离开Demo，进入真实城市的数据、流程和约束？AI能否不只是告诉人们“发生了什么”，而是进一步理解城市、预测变化、推演结果，并真正参与决策与执行？
当城市AI从“看得见”走向“能预测、能推演、能决策、能执行”，竞争的重点也开始从单一模型能力，转向产品能力与现实世界的适配能力。
一个让城市推演，一个让城市行动
最终进入广州站总决赛的两支团队，拥有几乎完全不同的人才结构，却不约而同地走向了同一个问题：AI如何真正进入城市运行。
冠军李毅轩团队由4个14岁至23岁的跨学科青年组成，专业背景覆盖数学、数据科学、海洋科学等方向。他们从城市自然灾害切入，希望系统能够持续回答三个问题：城市现在发生了什么？接下来可能发生什么？面对不同可能性，此刻应该采取什么行动？
为此，团队构建了从Sense感知、World Model世界模型到Decision决策的三层体系，将城市实时观测与基础设施等多源数据持续纳入状态推演，并比较不同处置方案可能带来的结果。
系统准确推演建立在真实业务数据之上。区别于其他团队的是，决赛前一周，李毅轩团队成员专程前往深圳福田实地调研。他们发现，公开数据并不足以完整描述真实城市：地表透水情况之外，井盖、排水管网等现实细节同样会改变灾害影响。团队因此持续补充数据、调整模型。
更重要的，是将模型结构从深圳迁移至上海，验证同一套方法在不同城市中的适配能力。
另一边，亚军王圣杰团队带来的City X城市空间治理Agent OS方案，则选择从“行动”切入。团队集合了连续创业者、技术出身的产品负责人，以及拥有20余年To B、To G和智慧城市经验的技术负责人，形成从商业、产品到复杂系统工程的能力组合。
王圣杰团队在路演中提出，他们希望推动城市治理从单纯的可视化展示走向真实行动。为了让这一点真正发生，他们研发的City X系统，把城市中的设施、区域、事件、资源与责任主体组织成可计算的城市对象，再通过Agent、Skill与Workflow推动后续动作。
在现场电力场景演示中，一个变电站出现负荷异常后，City X没有停留在地图告警，而是继续关联线路与周边资源、生成转供建议、进入调度派工、规划抢修路径，并通过电子围栏确认人员到岗，让一次异常从“被发现”继续走向“有人处理”。从操作日志到模型调用，整个处置过程均留痕可追溯。
一个向城市未来状态推演，一个向城市真实行动链路深入。两条完全不同的路径，都在推动城市AI离开单纯的“可视化展示”，进一步走向感知、理解、预测、推演、决策与执行。
产品型CEO真正比的是在约束中做判断
“做产品永远是带着镣铐在跳舞。”答辩现场，9位评委不断把问题从技术架构拉回现实。
评委之一，爱化身科技CTO郭林提醒参赛团队，技术能力最终需要在真实问题中不断验证和积累；当核心数据并不完整时，也可以通过历史信息、关联数据和已有经验，逐步补全对场景的理解，而不是等待一份“完美数据”出现。
爱化身科技产研负责人刘清源指出，产品与市场匹配（PMF）和最小可行产品（MVP）在AI时代依然重要，甚至更加重要。大语言模型可以加快产品研发，但Token和时间仍是有限资源，因此更应该借助AI把PMF做得更扎实，把MVP做得更接近真正能够上线的产品。
关联本次黑客松的主题，所谓产品型CEO，并不是懂得最多的人，而是在数据、时间、资源和市场都存在约束时，仍然知道什么最重要、什么应该先做，并能够把一个想法不断推向“能用”的人。
这也是CITY OS产品型CEO黑客松与普通产品展示不同的地方：它寻找的不是一份完整的PPT，也不是一个能够运行的模型，而是能够定义问题、组织团队、快速做出产品，并最终对结果负责的人。
广州站结束后，两支团队的产品并不会停在领奖台上。进入总决赛的团队可自主参与接下来的30天项目继续创作计划，跨越现有的里程碑继续开发产品，验证迭代真实场景。
对于后续具备进一步落地潜力的团队，爱化身科技还将开放城市试点、投资决策与项目合作等机会。
广州只是第一站。接下来，CITY OS产品型CEO黑客松挑战赛还将走向更多城市，让新的数据、产业结构、基础设施和治理需求，继续成为产品必须面对的现实考题。
这与爱化身科技围绕CITY OS及世界行为模型WBM持续探索的方向形成呼应——AI不仅要理解当下如何运行，还要能够推演不同决策可能带来的结果，并在真实世界的执行与反馈中持续校准。
