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構筑競爭優勢的關鍵,如何打造人工智能產業集群?

來源:高新院 achie.org 日期:2025-08-26 點擊:

人工智能技術作為各領域、各產業通用性技術正在引領新一輪科技革命和產業變革。依托國家新一代人工智能創新發展試驗區、國家人工智能創新應用先導區等載體,北京、廣東、浙江等地圍繞人工智能產業鏈加快集聚產業創新資源,已成為我國引領型人工智能產業集群高地。

日前,國務院常務會議審議通過《關于深入實施“人工智能+”行動的意見》,強調要推動人工智能科技創新與產業創新深度融合。依托我國產業體系完備、市場規模大、應用場景豐富等優勢,打造具有國際競爭力的人工智能產業集群,成為當前構筑國家競爭優勢的關鍵。

人工智能產業集群的五大系統

人工智能產業集群是指人工智能創新鏈、產業鏈的企業和相關主體在地理和數字場域集聚形成的新型組織形態。一個具有國際競爭力的人工智能產業集群應該至少包含產業技術創新子系統、產業鏈與應用創新子系統、數字基礎設施子系統、人才與資本支撐子系統、集群治理與開放協同子系統等五大子系統。

產業技術創新子系統以知識創造與應用為核心,聯動高校、科研機構和企業研發中心等創新主體,聚焦人工智能技術的基礎研究與前沿突破,涵蓋算法、模型、芯片設計、操作系統和軟件框架等關鍵環節,構建面向未來的原始創新能力,保障人工智能關鍵核心技術的知識流高效運行。

產業鏈與應用創新子系統以價值創造與分配為核心,依托龍頭企業、平臺企業、專精特新企業與數商企業等多元產業主體,聯動構建從硬件基礎、軟件平臺到應用場景的完整價值鏈,推動人工智能技術成果的廣泛轉化與擴散,保障價值流的持續釋放。

數字基礎設施子系統以支撐數據要素化與價值化為核心,由數據中心、云計算和邊緣計算平臺、數據交易平臺以及算力服務商等共同構建數據采集、存儲、計算、傳輸、治理與共享的數字底座,形成覆蓋“云—邊—端”的算力網絡,保障數據流的安全。

人才與資本支撐子系統以人力資本與金融資本供給為核心,通過高校、科研機構與企業的人才培養與流動機制,以及風險投資、產業基金和政府引導基金等資本支持,為人工智能產業集群提供復合型人才和多元化資金來源,保障人才流和資金流的高效配置與持續供給。

集群治理與開放協同子系統以制度供給與開放合作為核心,由政府機構、行業協會、標準化組織和國際合作平臺等共同構建完善的政策體系、標準規則與治理框架,營造負責任、可持續的制度環境,并推動跨區域、跨行業與跨國界的開放協同,保障知識流、價值流、數據流、人才流與資金流在集群內外的順暢銜接與高效耦合。

五大子系統以知識創新為引領,以產業鏈協同為主軸,以數字基礎設施為底座,以人才與資本為保障,以治理與協同為統領,讓創新鏈、價值鏈、數據鏈、人才鏈、資金鏈深度融合,推動人工智能產業集群核心競爭力不斷提升。

產業集群創新發展的三種模式

打造具有國際競爭力的人工智能產業集群需要從“技術—市場—制度”三個維度出發,由此形成技術創新突破驅動型、應用場景創新拉動型、制度供給賦能型三種創新發展模式。

技術創新突破驅動型模式是以人工智能原始創新和前沿突破為發展核心,通過集聚科研機構、高校、龍頭企業等創新主體,形成強大的研發能力和知識流動網絡,推動算法、模型、芯片、操作系統、框架等關鍵核心技術實現自主突破。隨著技術積累和溢出效應的增強,逐步帶動產業鏈上下游配套完善,形成集群化的人工智能創新高地。例如,美國硅谷人工智能集群依托斯坦福大學、加州大學伯克利分校等一流高校和OpenAI、NVIDIA、Google DeepMind等企業,在硅谷形成了人工智能基礎研究與應用研發網絡,并逐步形成了完整的“風險投資—創業孵化—技術突破—產業應用”的循環體系,長期占據人工智能產業技術創新制高點。

應用場景創新拉動型模式強調以應用需求和場景開放為牽引,通過大規模開放應用場景,形成真實需求牽引的市場環境,助力企業在解決場景問題的過程中迭代技術,推動上下游企業集聚協同,實現“場景—技術—產業”的良性循環。例如,孕育了“六小龍”的杭州人工智能產業集群憑借深厚的數字經濟基礎,以及智慧城市、智慧物流、醫療健康、金融科技等豐富的應用場景,集聚了大批企業、累積了大量數據、突破了大量技術,逐步成為國內領先、具有國際影響力的人工智能產業集群。

制度供給賦能型模型以制度供給和開放協同為核心,通過完善的政策體系、標準規則和倫理治理框架,營造良好的發展環境,同時推動跨區域、跨產業和跨國協作,形成高水平開放的創新網絡。例如,加拿大政府在2017年推出全球首個國家級人工智能戰略,大規模資助人工智能研究、人才培養和倫理規范制定。憑借先進的創新制度供給,目前加拿大蒙特利爾人工智能產業集群聚集全球頂尖學者,成立人工智能全球開放合作伙伴組織,形成多樣的產業生態和蓬勃的創業環境,一個蓬勃發展的人工智能創新高地逐步崛起。

國際競爭力提升的四個著力點

打造具有國際競爭力的人工智能產業集群,需要找準四個著力點,做到技術驅動和場景驅動并重,有效市場和有為政府協同,安全與發展同步。

一是要強創新,打造具有國際競爭力的人工智能科創高地。需充分發揮新型舉國體制優勢,構建支持前沿技術突破的資源配置機制,保障源頭性、高質量技術供給。強化企業創新主體地位,推動產學研深度融合,建立一批以企業為主體的人工智能協同創新網絡、協同創新平臺,形成一批掌握關鍵核心技術的人工智能企業。

二是要強應用,加快推進人工智能賦能新型工業化進程。需充分發揮我國產業體系完備、市場規模大、應用場景豐富等優勢,持續推進人工智能科技創新和產業創新深度融合,聚焦重點產業以規模化應用牽引推動產業鏈協同與技術迭代,主動有序推動“走出去”布局,全力向價值鏈中高端攀升,實現價值流高效循環。

三是要強基礎,建設高水平數字基礎設施與數據流動體系。需進一步完善算力網絡、數據中心及跨域數據平臺,實現數據采集、存儲、治理、共享與安全可控;建立數據市場、數據券及跨域數據空間,保障數據流在集群內外高效運行,支撐技術創新和應用落地。

四是要強生態,構筑具有國際吸引力和競爭力的產業生態。需以教育、科技、人才一體化為根本導向,構建多層次人工智能人才培養、引進和流動機制,優化政府引導基金、風險投資及產業基金布局,完善政策、標準、知識產權及倫理安全治理,推動國際標準制定與跨境合作,強化合規與風險管理。

 

 

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構筑競爭優勢的關鍵,如何打造人工智能產業集群?

2025-08-26 來源:高新院 achie.org 點擊:

人工智能技術作為各領域、各產業通用性技術正在引領新一輪科技革命和產業變革。依托國家新一代人工智能創新發展試驗區、國家人工智能創新應用先導區等載體,北京、廣東、浙江等地圍繞人工智能產業鏈加快集聚產業創新資源,已成為我國引領型人工智能產業集群高地。

日前,國務院常務會議審議通過《關于深入實施“人工智能+”行動的意見》,強調要推動人工智能科技創新與產業創新深度融合。依托我國產業體系完備、市場規模大、應用場景豐富等優勢,打造具有國際競爭力的人工智能產業集群,成為當前構筑國家競爭優勢的關鍵。

人工智能產業集群的五大系統

人工智能產業集群是指人工智能創新鏈、產業鏈的企業和相關主體在地理和數字場域集聚形成的新型組織形態。一個具有國際競爭力的人工智能產業集群應該至少包含產業技術創新子系統、產業鏈與應用創新子系統、數字基礎設施子系統、人才與資本支撐子系統、集群治理與開放協同子系統等五大子系統。

產業技術創新子系統以知識創造與應用為核心,聯動高校、科研機構和企業研發中心等創新主體,聚焦人工智能技術的基礎研究與前沿突破,涵蓋算法、模型、芯片設計、操作系統和軟件框架等關鍵環節,構建面向未來的原始創新能力,保障人工智能關鍵核心技術的知識流高效運行。

產業鏈與應用創新子系統以價值創造與分配為核心,依托龍頭企業、平臺企業、專精特新企業與數商企業等多元產業主體,聯動構建從硬件基礎、軟件平臺到應用場景的完整價值鏈,推動人工智能技術成果的廣泛轉化與擴散,保障價值流的持續釋放。

數字基礎設施子系統以支撐數據要素化與價值化為核心,由數據中心、云計算和邊緣計算平臺、數據交易平臺以及算力服務商等共同構建數據采集、存儲、計算、傳輸、治理與共享的數字底座,形成覆蓋“云—邊—端”的算力網絡,保障數據流的安全。

人才與資本支撐子系統以人力資本與金融資本供給為核心,通過高校、科研機構與企業的人才培養與流動機制,以及風險投資、產業基金和政府引導基金等資本支持,為人工智能產業集群提供復合型人才和多元化資金來源,保障人才流和資金流的高效配置與持續供給。

集群治理與開放協同子系統以制度供給與開放合作為核心,由政府機構、行業協會、標準化組織和國際合作平臺等共同構建完善的政策體系、標準規則與治理框架,營造負責任、可持續的制度環境,并推動跨區域、跨行業與跨國界的開放協同,保障知識流、價值流、數據流、人才流與資金流在集群內外的順暢銜接與高效耦合。

五大子系統以知識創新為引領,以產業鏈協同為主軸,以數字基礎設施為底座,以人才與資本為保障,以治理與協同為統領,讓創新鏈、價值鏈、數據鏈、人才鏈、資金鏈深度融合,推動人工智能產業集群核心競爭力不斷提升。

產業集群創新發展的三種模式

打造具有國際競爭力的人工智能產業集群需要從“技術—市場—制度”三個維度出發,由此形成技術創新突破驅動型、應用場景創新拉動型、制度供給賦能型三種創新發展模式。

技術創新突破驅動型模式是以人工智能原始創新和前沿突破為發展核心,通過集聚科研機構、高校、龍頭企業等創新主體,形成強大的研發能力和知識流動網絡,推動算法、模型、芯片、操作系統、框架等關鍵核心技術實現自主突破。隨著技術積累和溢出效應的增強,逐步帶動產業鏈上下游配套完善,形成集群化的人工智能創新高地。例如,美國硅谷人工智能集群依托斯坦福大學、加州大學伯克利分校等一流高校和OpenAI、NVIDIA、Google DeepMind等企業,在硅谷形成了人工智能基礎研究與應用研發網絡,并逐步形成了完整的“風險投資—創業孵化—技術突破—產業應用”的循環體系,長期占據人工智能產業技術創新制高點。

應用場景創新拉動型模式強調以應用需求和場景開放為牽引,通過大規模開放應用場景,形成真實需求牽引的市場環境,助力企業在解決場景問題的過程中迭代技術,推動上下游企業集聚協同,實現“場景—技術—產業”的良性循環。例如,孕育了“六小龍”的杭州人工智能產業集群憑借深厚的數字經濟基礎,以及智慧城市、智慧物流、醫療健康、金融科技等豐富的應用場景,集聚了大批企業、累積了大量數據、突破了大量技術,逐步成為國內領先、具有國際影響力的人工智能產業集群。

制度供給賦能型模型以制度供給和開放協同為核心,通過完善的政策體系、標準規則和倫理治理框架,營造良好的發展環境,同時推動跨區域、跨產業和跨國協作,形成高水平開放的創新網絡。例如,加拿大政府在2017年推出全球首個國家級人工智能戰略,大規模資助人工智能研究、人才培養和倫理規范制定。憑借先進的創新制度供給,目前加拿大蒙特利爾人工智能產業集群聚集全球頂尖學者,成立人工智能全球開放合作伙伴組織,形成多樣的產業生態和蓬勃的創業環境,一個蓬勃發展的人工智能創新高地逐步崛起。

國際競爭力提升的四個著力點

打造具有國際競爭力的人工智能產業集群,需要找準四個著力點,做到技術驅動和場景驅動并重,有效市場和有為政府協同,安全與發展同步。

一是要強創新,打造具有國際競爭力的人工智能科創高地。需充分發揮新型舉國體制優勢,構建支持前沿技術突破的資源配置機制,保障源頭性、高質量技術供給。強化企業創新主體地位,推動產學研深度融合,建立一批以企業為主體的人工智能協同創新網絡、協同創新平臺,形成一批掌握關鍵核心技術的人工智能企業。

二是要強應用,加快推進人工智能賦能新型工業化進程。需充分發揮我國產業體系完備、市場規模大、應用場景豐富等優勢,持續推進人工智能科技創新和產業創新深度融合,聚焦重點產業以規模化應用牽引推動產業鏈協同與技術迭代,主動有序推動“走出去”布局,全力向價值鏈中高端攀升,實現價值流高效循環。

三是要強基礎,建設高水平數字基礎設施與數據流動體系。需進一步完善算力網絡、數據中心及跨域數據平臺,實現數據采集、存儲、治理、共享與安全可控;建立數據市場、數據券及跨域數據空間,保障數據流在集群內外高效運行,支撐技術創新和應用落地。

四是要強生態,構筑具有國際吸引力和競爭力的產業生態。需以教育、科技、人才一體化為根本導向,構建多層次人工智能人才培養、引進和流動機制,優化政府引導基金、風險投資及產業基金布局,完善政策、標準、知識產權及倫理安全治理,推動國際標準制定與跨境合作,強化合規與風險管理。

 

 

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