人工智能已成为引领科技革命和产业变革的核心力量，其发展态势直接影响着全球经济增长与社会进步的格局。从世界范围来看，世界级AI产业集群正逐渐形成以美国和中国为核心，呈现多极化分布格局。在中国，AI产业集群也在展现出独特的多极化发展态势，以北京和上海为核心，带动周边城市协同发展，构建起完整产业链和创新生态。在长三角地区，AI产业集群则形成了以上海为核心，杭州、南京、苏州、合肥多中心协同发展的格局。本文通过对长三角AI核心城市——上海、苏州、杭州、南京、合肥在2020-2024年AI发明专利内容的数据挖掘分析，发现长三角区域建设世界级人工智能产业集群的主要问题，提出有关建议，供参考。
一、基础层的技术更新迭代难以跟上日益复杂的应用需求
通过对长三角AI核心城市——上海、苏州、杭州、南京、合肥在2024年1137项AI发明专利内容的数据挖掘分析，发现：（1）大数据技术、机器人、图像识别成为这些城市共同关注的技术前沿领域。这一趋势不仅反应了长三角地区在人工智能技术创新上的共性需求，也显示出这些城市在AI产业链的协同发展潜力。长三角地区凭借强大的产业基础和创新能力，人工智能产业规模在全国占比约三分之一。（2）五座城市在AI专利布局上呈现出高度趋同性的同时，也展现出细微的独特性。譬如，在机器人领域，上海、杭州、苏州等长三角核心城市均高度关注人形机器人、医疗机器人和工业机器人的技术进步。然而，在医疗机器人这一细分领域，各城市呈现出独特的专利布局和技术侧重。上海的医疗机器人专利主要将机器人视为一种治疗辅助工具。苏州的医疗机器人专利则更多集中在手术机器人领域，尤其是针对特定临床需求的创新性手术机器人系统。（3）从AI专利布局结构上看，应用层专利占比最高，尤其是在机器人、人机交互、风险监测、无人驾驶车辆等具体应用场景的发明专利数高于技术层和基础层。相比之下，技术层专利主要聚焦于模型训练与算法优化，致力于提升模型性能和效率；而基础层专利则多集中在数据采集与识别技术，为AI应用提供数据支持。然而，智能芯片研发领域的专利相对较少，显示出基础层在核心硬件技术方面的布局仍需加强。
二、核心城市内部合作不断深化，跨省市协同创新仍受行政边界的约束，缺乏顶层设计
通过对长三角AI核心城市——上海、苏州、杭州、南京、合肥在2020至2024年项AI发明专利合作网络分析，发现：（1）AI专利合作呈现出区域层面的高度集中，创新主体之间的研发合作多发生在各个核心城市内部。尽管长三角地区很多城市出台相关政策推动本地的人工智能产业发展，但缺少区域产业协同发展的顶层设计和总体布局，致使上海、苏州、杭州、南京、合肥等AI核心城市独立发展各自的AI产业生态系统，逐渐从卷算力、卷技术，进入卷生态、若核心城市无法达成统一产业部署，未来在AI产业差异、技术领先性、应用广泛性等方面将面临激烈的竞争，甚至可能出现资源浪费和同质化竞争的“惨烈出清”局面。（2）AI专利合作在机构层面也表现出高度集中性，多为同一集团子企业之间的研发合作。这种合作模式反映了大型企业通过内部资源整合优化创新效率的策略，但也可能导致创新资源的过度集中，限制了跨企业、跨行业的合作机会。
三、核心城市上海AI顶尖人才国际上位居第二梯队，国内与北京差距较大
通过对“全球人工智能最具创新力城市TOP10”和“中国人工智能最具创新力城市TOP10”[1]的进行对比发现：（1）美国湾区、北京、纽约、伦敦和东京的AI企业、高校等机构数量与城市的创新能力紧密相连，组成了全球AI创新的领军梯队。上海虽然在AI领域取得了显著进步，但在机构数量上与领先城市相比仍有一段距离。（2）在人才分布上，美国湾区和北京几乎“垄断”了大部分顶尖人才资源，是全球AI人才的主要集中地。上海在AI人才的集聚上与湾区和北京相比仍有较大差距。（3）国内情况看，北京在AI领域的优势明显，在机构和人才方面领先上海、香港、杭州、深圳等城市。在短期内，上海要想达到与北京相当的AI创新能力和人才密度，仍需持续的努力和战略投入。
四、长三角地区AI头部企业在全球影响力与国际顶尖企业相比仍有距离
作为长三角地区AI产业的重要聚集地，上海培育了商汤科技、依图科技、DeepSeek等一批技术领先企业，在计算机视觉、智慧城市等领域崭露头角。然而，相较于OpenAI、Google DeepMind等国际顶尖企业，长三角AI头部企业在全球影响力上仍存在显著差距。（1）在全球化布局与标准制定能力不足。在国际企业通过“技术输出+生态绑定”主导全球市场的同时，长三角企业则面临出海困境——海外市场集中于东南亚、AI伦理标准话语权缺失等。（2）产业链协同与资本运作的局限。国际科技巨头凭借强大的资本网络和技术实力，全面掌控了从基础层、技术层到应用层的AI全创新链条。相比之下，长三角地区的AI产业在产业链协同与资本运作方面仍存在局限性。长三角地区的风投机构多聚焦于应用层，对基础层的投入相对不足，导致产业链发展不均衡。
五、头部企业主导的AI技术创新系统尚处于成长期
国际AI巨头正凭借其在基础层、技术层、应用层的全面布局，打造成熟的AI技术创新生态系统。这些AI巨头通过公共云、股权投资等方式对初创企业深度捆绑；与高校、科研机构开展高频合作，以资助研究项目、联合实验室等方式，实现知识垄断；积极建设开源社区，鼓励用户直接参与产品开发，掌握市场需求变化。反观长三角地区AI头部企业，商汤科技、依图科技等成长时间较短，尚未形成强大的聚力之势。阿里巴巴集团虽在AI领域布局广泛，占据海量数据资源、掌握先进AI算法，但在基础层和核心技术积累上仍有差距。
六、对策建议
一是强化顶层设计与区域协同机制。（1）制定跨区域一体化发展规划。设立长三角AI产业协同发展委员会，统筹上海、南京、苏州、杭州、合肥的差异化分工，避免重复建设和同质化竞争。同时，建立统一的长三角AI技术标准与数据流通规则，推动数据要素跨省共享。（2）整合上海临港超算中心、南京麒麟智算中心、苏州人工智能算力中心等资源，构建“算力一张网”。打造长三角智能算力调度平台，实现算力资源的动态调配与普惠化服务。同时，推广异构算力并网技术，以提升算力利用效率，降低企业研发成本。（3）设立专项协同基金与创新券机制。可成立长三角AI协同发展基金，重点支持跨区域联合研发、算力共享平台建设及中小企业场景落地。同时，推出“长三角科技创新券”，鼓励企业跨省购买技术服务，促进技术成果转化。
二是优化人才生态与全球合作。（1）构建“人才飞地”与柔性引才机制。在长三角地区设立AI人才绿卡，打破地域限制，实现区域内户籍、社保互通，为人才跨区域流动提供便利。同时，精准定位紧缺岗位，提供专项补贴。针对大模型训练师等人工智能领域的紧缺岗位，制定专项补贴政策，提高岗位吸引力。（2）提升产业界顶尖人才吸引力。支持上海、南京设立AI产业界院士工作站，推动学界人才向企业流动。可参照合肥科大讯飞模式，鼓励高校教授兼职企业技术顾问，加速高校科研成果向企业现实生产力的转化，让高校院所的科技创新迅速赋能产业创新，精准“解渴”企业高端人才短缺困境。同时，可试点“AI人才自主评价权”。在苏州、杭州等地赋予企业认定高级职称的权限，建立以企业为主体的人才评价体系，充分发挥企业在人才评价中的主导作用，激发企业创新活力。（3）加强国际技术合作与标准输出。首先，依托上海世界人工智能大会（WAIC）、杭州全球开发者先锋大会（GDC）等重要平台，吸引国际顶尖机构参与技术对接。其次，推动MiniMax、商汤等企业通过“数字丝绸之路”输出技术标准，提升我国在国际人工智能领域的话语权和影响力。
三是防范技术风险与产业泡沫。（1）建立长三角AI伦理委员会，制定算法透明化规范。定期开展“红队测试”，如借鉴OpenAI模式，通过模拟对抗性攻击，全面评估AI系统的安全性与潜在风险，确保算法的可靠性和透明度，防止因算法偏见或漏洞引发的技术风险。（2）动态评估低效项目，淘汰同质化竞争企业。聚焦优势领域（如上海的芯片产业、南京的工业模型等），集中资源支持具有核心竞争力和创新能力的企业，避免资源浪费和恶性竞争，从而提升整个产业的质量和效益。
2025