长三角人工智能产业发展路径

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自2015年起，我国国家层级和地方层级先后密集出台推动人工智能产业发展的相关政策，经过几年的发展，我国人工智能产业日渐成熟，产业分工越来越精细，形成了产业聚集、区域协同的发展态势，政策支持、产业发展、人才培养、科研攻关、资金投入、行业应用等环节有机结合、相互促进，构建了促进人工智能发展的综合生态环境。长三角区域凭借其经济发展的高活跃度、高开放性和高创新力，以及人工智能产业发展必须的技术积累、人才供给和产业载体，在人工智能产业协同创新发展上具有得天独厚的优势和竞争力。2020年1月，长三角人工智能发展联盟成立，联盟将联合推动上海市、浙江省、江苏省、安徽省人工智能政策、产业、科技、数据、人才等资源，推动资源深度融合，探索协同创新发展路径，打造基础层、技术层、应用层全面发展的人工智能产业链条，形成人工智能产业集聚区。

协同创新发展现状

（一）政策协同

到2019年年底，长三角区域共发布人工智能相关政策10条。从时间序列来看，主要集中在2017年11月到2019年1月，长三角区域首个人工智能政策由上海市发布，一个月后浙江省也发布了政策，上海市和浙江省紧跟国务院《新一代人工智能发展规划》要求，快速出台了本地推动人工智能发展的政策，体现了对人工智能产业发展的重视性。从政策协同性来看，长三角区域三省一市人工智能产业政策发布密集性较集中，区域协同度非常高。上海市明确提出要形成应用驱动、科技引领、产业协同、生态培育、人才聚集的新一代人工智能发展体系，建成我国人工智能发展高地。浙江、江苏和安徽三省也明确提出基于本地优势产业，形成重点城市为核心，其他城市特色化发展的格局，全面推进“智能+”。2018年9月，《长三角智能制造协同创新发展倡议》发布，长三角区域在智能制造领域开启了区域协同，在供应链体系、合作机制等方面全面合作。

（二）资金供给

长三角区域以其先进的人工智能产业基础优势，吸引了资本市场大量资金支持，为人工智能产业发展注入强大动力。据IT桔子第三方投融资平台人工智能产业相关数据整理，截止到2019年年底，全国范围内人工智能产业投融资项目共有2600多个，其中基础层、技术层及应用层投融资项目数量分别是643个，726个，1264个。通过统计数据可以看出，单个城市中上海市获得的人工智能投融资项目数量位列第三位，仅次于北京市和广州市，在长三角区域中处于领先位置。从区域来看，长三角区域整体获得的人工智能投融资项目数量已经形成规模，在基础层和应用层的某些细分领域处于领先地位，区域协同发展的优势凸显，尤其是基础层的计算力、传感系统，以及应用层的智能家居、智能制造业、智能机器人、智能汽车处于行业领先地位。长三角区域形成了基础层、技术层、应用层统筹推进、协调发展的人工智能产业链布局，对打造人工智能产业发展高地具有重要意义。

（三）智力支持

人工智能产业属于高科技行业，需要培育大量高技术专业人才，投入较大科技研发力量。近年来，开设人工智能专业课程的高等院校，以及开展人工智能相关领域研究工作的研究所、实验室不断增多，形成了人才培养、科研攻关、应用转化相结合的发展模式，为人工智能产业发展培养了大量专业技术人才，有效推动人工智能基础研究和应用落地。截至2019年年底，长三角区域已开设人工智能专业的高等院校数量为10家，国家级重点实验室2家，人工智能产业相关研究院所16家，这些高校和科研院所培养了大量人工智能领域专业人才，成为推动长三角区域人工智能产业发展的智力孵化器。

（四）产业载体供给

国家级试验区、区域层面产业园区与创新中心三类产业载体是目前各地人工智能产业发展的主要载体类型，三者在政策、投资、研究重点上既有区别又有联系，具有较强的互补性和递进性。人工智能试验区、产业园区、创新中心的建设，更有利于优化产业载体结构布局，推动人工智能发展的体制机制创新、资源要素汇聚、生态环境形成、规模优势效应、发展经验推广。目前，长三角地区共有国家级试验区3个，区域层面产业园区23个，创新中心32个，区域产业载体数量远远高于珠三角、京津冀区域，这说明长三角区域人工智能产业资源要素聚集程度高，产业发展创新活力强，成果转化速度快，产业规模效益显著。

长三角区域人工智能产业发展应从四方面着手：一是加快制定区域产业协同创新发展顶层设计；二是着力推进实现产业“多点共生”战略；三是充分发挥区域产业创新联盟优势；四是打造全球人工智能产业人才智力培养基地。

发展中存在的主要问题

一是缺乏区域人工智能产业发展总体设计。长三角区域一体化建设已经成为国家发展战略，人工智能作为科技创新关键领域，一体化发展成为必然。长三角区域在推动人工智能产业协同发展方面做了很多工作，2020年在“人工智能与长三角协同创新高峰论坛”上，倡议发起成立长三角人工智能发展联盟，旨在联动上海市及浙江、江苏、安徽三省的人工智能产业、科技、场景、数据、人才、政策等资源，打造长三角人工智能产业集群，营造协同化生态环境和智能化应用场景。虽然长三角人工智能发展联盟倡议对区域人工智能协同发展具有积极意义，但是在如何发挥各地的资源优势，加强交流合作的具体政策、招法上，仍然缺少有效的协同创新机制、总体布局和顶层设计。

二是区域内人工智能产业发展不平衡。虽然，从长三角区域人工智能产业发展总体来看，在与京津冀、珠三角等区域竞争中具有明显优势。但是，从长三角区域三省一市内部发展看，存在着人工智能产业发展不平衡现象。上海市作为我国人工智能战略布局的先导区和示范区，在长三角区域人工智能产业发展中处于龙头位置，浙江、江苏两省凭借先进的人工智能产业基础，形成了一批有知名度和发展潜力的人工智能领先企业。上海、杭州等城市积极探索人工智能应用场景，如基于人工智能技术实时查询交通路况、智能导航、智能交通红绿灯管理等，在医疗领域推广智能辅助问诊服务及智能穿戴设备，在文娱方面有拍照美化、智能乐器及AR/VR体验馆等。相比之下，安徽省在资金供给、产业载体供给和专业人才供给等方面，都处于弱势地位，人工智能产业发展的竞争力略显不足。

发展对策与建议

一是加快制定区域产业协同创新发展顶层设计。尽管长三角区域人工智能产业发展基础较好且产业链推进中协同性较强，但在产业政策协同性方面仍有改善空间。从政策层级来看，虽然目前该区域已经制定出台了9个政策文件，但上海市、浙江省、江苏省和安徽省均未形成集“根-干-枝”于一体的较完整政策群体系，或者缺乏顶层设计，或者缺乏具体落地实施措施，在区域层面尚未就人工智能产业发展制定统一顶层设计。与其他城市群相比，长三角城市群人工智能产业发展表现出“强强竞争”特征，三省一市作为独立行政区域合作与竞争关系并存，在产业空间布局上如果缺乏统一规划容易导致区域内过度竞争、恶性竞争等问题的发生，进而导致人才、技术、资金等要素资源的浪费，对于区域产业协同创新推进有着不利影响。为此，长三角城市群应加快制定区域人工智能产业协同创新发展统一规划等顶层设计，为区域产业资源要素优化配置、协同创新发展提供政策依据。

二是着力推进实现产业“多点共生”战略。长三角区域协同发展有着良好基础，尤其是上海市、浙江省、江苏省三地人工智能经过多年布局发展，已经集聚了大量的人工智能企业，产业链日趋完善，这为长三角人工智能产业发展采取“多点共生”战略奠定了良好基础。对于上海市而言，其在人工智能产业发展中应该发挥作为全球国际金融中心等优势，形成国际视野，发力人工智能基础科学研究及核心关键技术攻关，引领本市及长三角区域人工智能产业成为全球领先；浙江省应充分借助省域内阿里巴巴等多家互联网企业在人工智能产业发展方面的优势，加速推动人工智能产业与其他行业领域的融合，使人工智能技术更加广泛深入嵌入到其他行业产业链，以此催生新的商业模式；江苏省在发展中聚焦人工智能细分产业，依托本省已建、在建的西门子人工智能创新中心、科大讯飞人工智能创新中心和滴滴出行人工智能创新中心等产业载体，寻求本省在交通出行、语音识别等人工智能产业细分市场占据优势并形成核心竞争力；安徽省在发展中通过与上海市、江苏省及浙江省三地的合作共建，从技术及应用等方面加速弥补自身在人工智能产业发展中的不足，将产业发展重点放在人工智能产业芯片生产、机器人零部件加工等“硬件”方面，在夯实本地产业发展基础的同时为其他三地产业发展应用提供有力保障，在逐步消弥区域产业不均衡的同时加速推进产业发展。

三是充分发挥区域产业创新联盟优势。跨行政区域产业协同融合过程中会受到行政壁垒因素的制约，行政壁垒又会进一步影响到区域范围内数据等非实体资源要素与技术、人力等实体资源要素间的自由流动，进而影响到产业资源要素跨行政区域的自由流动。但行政壁垒的打破难度较大，为此可发挥产业联盟等非行政力量在跨区域产业协同发展中的积极作用。上海市在《关于上海市推动新一代人工智能发展的实施意见》中明确提出打造长三角人工智能区域创新联盟，已在2018年推动人工智能制造业产业创新联盟落地。未来长三角区域在人工智能产业发展中可积极探索以区域产业创新联盟为依托与纽带的共同发展模式，依托产业联盟行业影响力、资源要素聚集力等优势，使多地产业优势实现协同互补并打造功能完备的人工智能生态产业圈。

四是打造全球人工智能产业人才智力培养基地。人才已经成为现代产业体系发展的核心竞争力，人工智能产业作为技术属性特殊显著的行业，核心技术突破及产业创新性发展均离不开大量专业人才的投入，为此，人才将成为影响未来国内外人工智能产业竞争力的关键因素。我国人工智能产业发展面临着极大人才缺口，五大城市群中珠三角、成渝及长江中游城市群均面临着人工智能产业专业人才培养力不足的突出问题，而人才培养很难在短时间内解决，这就需要打破区域边界实现优质人才资源的共建共享。长三角区域在人工智能产业发展中应依托自身区域范围内分布的高校、相关科研院所机构及国家级重点实验室等资源优势，打造面向全国范围的人工智能产业人才智力培养基地，加强对人工智能产业基础性人才和高精尖人才的培养，使长三角地区成为服务于全球的人工智能智力重要输出源。

《中国信息界》2020年第06期 天津市公共信用中心 陈立松 刘叶婷 李尚颐    

（本文是天津市科技局科技发展战略研究计划资助项目“基于TUMC模型的京津冀区域人工智能产业协同创新发展路径探究”（19ZLZXZF00350）的成果）