中國新一代人工智能發展戰略研究院：2023年建設具有全球競爭力的人工智能產業集群（53頁）.pdf

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1、中國新一代人工智能科技產業發展報告2023ChinasNewGenerationArtificialIntelligenceTechnologyIndustryDevelopmentReport2023建設具有全球競爭力的人工智能產業集群2023天津Building theArtificial Intelligence Industry Clusterswith Global Competitiveness2023 年 5 月 19 日目錄內容提要.i一、引言.1二、研究方法和數據.4三、具有全球競爭力的人工智能產業集群：概念和結構.5（一）基于網絡空間發展的創新集群.5（二）人工智能產業集群

2、的基本構成.6（三）線上和線下產業創新生態的交融.8四、戰略目標：構筑自主可控技術體系和軟硬件協同創新生態.10五、我國人工智能產業集群的發展.11（一）產業競爭力和創新能力.11（二）企業簇群.14六、“極化”和“擴散”.22（一）區域.22（二）技術體系.27（三）應用領域.28（四）產業分布.29七、創新資源.31（一）AI 大學.31（二）科研院所.33（三）新型創新組織.35八、面臨的挑戰.37（一）美國技術封鎖和技術升級壓力.37（二）人工智能技術體系存在短板.38（三）頭部平臺企業的技術升級相對緩慢.38九、總結和政策建議.39（一）概括和總結.39（二）政策建議.40Conte

3、ntsAbstract.I1.Introduction.12.Research Methods and Data.43.Globally Competitive AI Industrial Clusters:Concept and Structure.53.1 Innovation Clusters based on the Cyberspace Development.53.2 Fundamental Components of AI Industrial Clusters.63.3 Integration of Online and Offline Industrial Innovatio

4、n Ecology.84.Strategic Goal:Build An Independently Developed Technology System andSoftware-Hardware Collaborative Innovation Ecology.105.Development of AI Industrial Clusters in China.115.1 Industrial Competitiveness and Innovation Capability.115.2 Industrial Clusters.146.Polaization and Diffusion.2

5、26.1 Regions.226.2 Technology System.276.3 Application Fields.286.4 Industry Distribution.297.Innovative Resources.317.1 AI Universities.317.2 Research Institutes.337.3 New Innovation Organizations.358.Challenges.378.1 US Technology Blockade and Pressure from Technology Upgrading.378.2 Deficiency in

6、 AI Technology System.388.3 Relatively Slow Pace of Technological Upgrading in Leading Enterprises.389.Summary and Policy Recommendations.399.1 Summary.399.2 Policy Recommendations.40i內容提要內容提要在人工智能科技創新和產業發展上，中國走在了世界前列。應用需求牽引、政府戰略引領、平臺主導的產業創新生態和創新系統的完善，是中國人工智能科技產業發展的關鍵驅動因素。面對美國技術封鎖和經濟智能化轉型升級的迫切需求，如何建

7、設具有全球競爭力的人工智能產業集群，構建自主可控技術體系和產業創新生態，加速人工智能技術升級和產業發展，是我國人工智能科技產業發展的戰略方向。人工智能企業及其創新活動構成了人工智能產業集群發展的微觀基礎。工業和信息化部統計數據顯示，截至 2022 年 6 月，我國人工智能企業數量超過 3000家，僅次于美國，排名第二，人工智能核心產業規模超過 4000 億元。我國人工智能企業在智能芯片、基礎架構、操作系統、工具鏈、基礎網絡、智能終端、深度學習平臺、大模型和產業應用領域的創新活動，提升了產業的國際競爭力。平臺企業、獨角獸公司、中小企業、新創企業、研究型大學、科研院所和投資者之間相互協作，共同構建

8、富有活力的產業創新生態，人工智能科技創新和產業發展表現出日益明顯的集群化態勢。本報告認為，區別于一般的產業集群和創新集群概念，人工智能產業集群是基于網絡空間發展的創新集群。本報告認為，區別于一般的產業集群和創新集群概念，人工智能產業集群是基于網絡空間發展的創新集群。前三次工業革命的產業集群和創新集群都是基于物理空間技術體系創新發展，對地理空間具有更強的依賴性，創新擴散的速度相對緩慢。第四次工業革命是基于網絡空間技術體系的創新發展，創新集群更加依賴網絡空間的發展，技術、產品和服務的創新速度更快，創新應用領域和地域更加廣泛。人工智能產業集群的基本構成要素包括企業簇群、創新資源、創新系統和網絡空間產

9、業生態。與前三次工業革命相比，網絡空間產業創新生態是第四次工業革命背景下人工智能產業集群的獨特要素。產業國際競爭力的基礎是創新能力的提升。我國的人工智能科技產業是深科技創新驅動的。面對美國技術封鎖和經濟社會智能化轉型迫切需求，建設具有全球競爭力的人工智能產業集群的戰略目標是構建自主可控技術體系和產業創新生態。充分利用高度開放的全球創新網絡，以應用需求為牽引，通過政產學研協同實現基礎研究和根技術創新，構筑自主可控技術體系和軟硬件協同創新生態，是持續提高人工智能產業集群國際競爭力的基礎。本報告構建了包括 2200 家人工智能企業、5722 個投資者（投資機構和非投資機構）、438 所 AI 大學和

10、 307 家非大學科研機構、967 家產業聯盟、在中國境內召開的總計 2318 場會議、31 個省市自治區出臺的 775 項相關政策和 3507 家人工智能產業園區規劃建設情況在內的中國智能經濟樣本庫。通過屬性數據和關ii系數據分析，研究我國人工智能產業集群的內在結構和發展趨勢。我國的人工智能產業集群表現為“新型創新區城市區域全國全球”空間結構特征。與傳統工業園區和高科技園區不同，新型創新區一般位于科技創新資源和產業基礎雄厚的大城市的中心區和次中心區，以人工智能產業化創新集群的發展為導向，強調依托狹小的物理空間打造無限的網絡空間產業創新生態。人工智能產業集群包括人工智能產業化創新集群和產業智能

11、化創新集群。新型創新區是人工智能產業化集群及其產業創新生態的棲息地。人工智能產業化集群通過網絡空間產業生態實現向地理空間分散的產業智能化創新集群賦能。人工智能產業化創新集群和產業智能化創新集群的良性互動，是建設具有全球競爭力的人工智能產業集群的關鍵動力和機制。到目前為止，我國人工智能產業集群主要分布在京津冀、長江三角洲、珠江三角洲和川渝地區的重點城市。通過外部創新資源引入和內部創新資源激活，西部地區的西安，中部地區的武漢和長沙，東北地區的沈陽、大連和哈爾濱開始出現人工智能產業集群的雛形。我國人工智能產業集群的價值網絡結構是“極核”狀的。平臺及其主導的產業創新生態構成了我國人工智能產業集群發展的

12、“極核”。從 2014-2022 年價值網絡的結構性統計指標看，我國人工智能產業集群的簇群結構特征越來越明顯。以華為、騰訊、百度和阿里巴巴為代表的超級平臺是我國人工智能產業集群形成和發展的核心節點。近年來，超級平臺在智能芯片、基礎架構、操作系統、大模型、機器學習平臺和應用軟件領域的研發和產業化布局，為我國人工智能產業集群國際競爭力的提升奠定了堅實基礎。研究型大學和科研院所在基礎研究、技術開發和人才培養領域的努力，持續提升我國人工智能產業集群的國際競爭力。包括清華大學和北京大學在內的國內18 所高校成為全國首批集成電路科學與工程一級學科博士學位授權點。截至2022 年 3 月，全國共有 440

13、所高校設置人工智能本科專業、248 所高校設置智能科學與技術本科專業、387 所普通高等學校高等職業教育（?？疲┰O置“人工智能技術服務”專業。創建新型創新組織激活政產學研用協同創新活力，形成基礎研究、技術研發、應用創新和產業孵化無縫對接的新體制和新機制，是推動人工智能科技創新和產業發展的重要途徑。截至目前為止，本報告共發現人工智能領域新型創新組織347 家，廣泛分布在京津冀、長江三角洲和珠江三角洲等地區。其中，以鵬城實驗室、之江實驗室和上海人工智能實驗室為代表的人工智能實驗室，成為人工智能產業化領域最為活躍的新型創新組織。隨著科技創新步伐的加快，人工智能和經濟社會進入全面融合發展新階段。在人工

14、智能技術合作密度高的應用領域和產業領域，開始出現產業智能化創新集群?；?2200 家人工智能骨干企業的關系數據量化分析表明，我國人工智能已iii經廣泛應用在包括企業智能管理、智能營銷與新零售、智能金融、智慧城市、智能醫療、新媒體和數字內容、智能制造、智能教育、智能交通、網絡安全、智能物流、智慧文旅、智能政務、智能能源、智能硬件、智能網聯汽車、智能家居、智能農業和智能安防在內的19個應用領域。排名第一的是智慧城市，占比12.16%；排名第二的是企業智能管理，占比 12.10%；排名第三的是智能制造，占比 8.89%；排名第四和第五的分別是智能營銷與新零售和智能網聯汽車，占比 8.41%和8.0

15、7%。在三次產業中，人工智能技術合作關系分布密度最高的是第三產業，占比75.49%；其次是第二產業，占比 23.82%。在第三產業中，排名第一的是信息傳輸、軟件和信息技術服務業，占比 28.46%；排名第二的是科學研究和技術服務業，占比 21.17%；排名第三的是租賃和商業服務業，占比 10.75%；排名第四和第五的分別是金融業、批發和零售業，占比 10.68%和 9.62%。在第二產業中，制造業占比最高，為 87.36%。在制造業中，排名第一的是計算機、通信和其他電子設備制造業，占比 28.16%；排名第二的是汽車制造業，占比 25.41%；排名第三的是電氣機械和器材制造業，占比 9.30%

16、。人工智能和經濟社會的深度融合發展帶動人工智能技術的體系化、復雜化和專用化。到目前為止，人工智能已經發展為包括大數據和云計算、物聯網、智能機器人、智能推薦、5G、區塊鏈、語音識別、虛擬/增強現實、智能芯片、計算機視覺、自然語言處理、生物識別、空間技術、光電技術、自動駕駛、人機交互和知識圖譜 17 種技術在內的復雜技術體系。同時，隨著人工智能在 19 個應用領域的創新應用，技術體系的演化日益表現出專用化趨勢。盡管取得了前所未有的成就，但是在建設具有全球競爭力的人工智能產業集群的過程中，我們還面臨著美國技術封鎖、技術體系存在短板和頭部平臺企業技術升級相對緩慢等挑戰。加速發展具有產業賦能能力的新型平

17、臺及其主導的產業創新生態、高水平規劃和發展新型創新區、建設高度開放的創新系統和加強場景創新，是應對挑戰和加快提升人工智能產業集群國際競爭力的戰略支撐。IAbstractChina is the global forerunner of innovation and industrial development of artificialintelligence(AI).The key drivers behind Chinas AI industry are the demand forpractical applications,strategic guidance from the gov

18、ernment,platform-led industrialinnovation ecology,and the improvement of the innovation system.Facing the UStechnology blockade and the urgent need of transitioning to a digital economy,thestrategic direction of Chinas AI industrial development is to build a globallycompetitive AIindustrialclusteran

19、dconstructanindependentlydevelopedtechnological system and industrial innovation ecology,so as to fuel the AItechnology upgrading and industrial development.AI enterprises and their innovation activities have constituted the microfoundation ofthe development of AI industrial clusters.As revealed by

20、the statistics from theMinistry of Industry and Information Technology,as of June 2022,the number of AIenterprises in China has exceeded 3,000,only second to the United States,with a coreindustry size surpassing 400 billion RMB.The innovation activities of Chinese AIenterprises in the fields of inte

21、lligent chips,basic infrastructure,operating systems,toolchains,basic networks,intelligent terminals,deep learning platforms,largemodels,and industrial applications have enhanced the international competitivenessof Chinas AI industry.Platform firms,unicorn companies,small and medium-sizedenterprises

22、,startups,researchuniversities,researchinstitutes,andinvestorscollaborate to build a vibrant industrial innovation ecology,and AI technologyinnovation and industrial development demonstrate an increasingly prominent trendof agglomeration.This report contends that AI industry clusters are innovation

23、clusters based onthe development of cyberspace,which are different from general industrialclusters and innovation clusters.The industrial clusters and innovation clustersformed in the first three industrial revolutions were based on the innovativedevelopment of physical space technology system,with

24、a heavier reliance ongeographical space,and a relatively slow pace of advancement.The fourth industrialrevolution is fueled by the innovative development of cyberspace technology systems,and innovation clusters are more dependent on the development of cyberspace.Thespeed of innovation in technology,

25、products,and services is faster,and the applicationfields and regions are more extensive.The fundamental components of AI industrial clusters include enterprise clusters,innovationresources,innovationsystemsandcyberspaceindustrialecology.IICompared with the previous three industrial revolutions,the

26、cyberspace industrialinnovation ecology is a unique element in the fourth industrial revolution.The foundation of an industrys international competitiveness lies in its improvementof innovation capability.The AI industry in China is mainly driven by scientific andtechnological innovation.Confronted

27、with the US technology blockade and the urgentneed of transitioning to a digital economy and society,the strategic goal of building aglobally competitive AI industrial cluster is to construct an independently developedtechnological system and industrial innovation ecology.Making the most of thehighl

28、y open global innovation network,taking the application demand as the driver,realizing the innovation of basic research and core technologies through thecollaboration of government,industry,universities,and research institutes,andbuilding an independently developed technological system and a softwar

29、e-hardwarecollaborative innovation ecosystem are the basis for continuously improving theinternational competitiveness ofAI industrial clusters.This report creates a sample database of Chinas smart economy,which comprises2,200 AI enterprises,5,722 investors(investment and non-investment agencies),43

30、8AI universities and 307 non-university research institutes,967 industry alliances,atotal of 2,318 conferences held in China,775 relevant policies issued by 31 provinces,municipalities,and autonomous regions,as well as the planning and constructionstatus of 3,507 AI industrial parks.Through categori

31、cal data analysis and relationaldata analysis,the internal structure and development trend of Chinas AI industryclusters are studied.The AI industrial clusters in China are characterized by the spatial structure of“newinnovation zone city region nationwide worldwide”.Unliketraditional industrial par

32、ks and high-tech parks,new innovation zones are generallylocated in the central and sub-central areas of big cities with abudant scientific andtechnological innovation resources and strong industrial foundation,guided by thedevelopment of AI industrial innovation clusters,emphasizing the creation of

33、unlimited cyberspace industrial innovation ecology relying on limited physical space.AI industrial clusters include AI industrial innovation clusters and industrialintelligent innovation clusters.The new innovation zone is where AI industrialclusters and their industrial innovation ecosystem thrive.

34、AI industrial clustersempower the industrial intelligent innovation cluster scattered in geographical spacethrough the industrial ecology of cyberspace.The sound interaction between AIindustrial innovation clusters and industrial intelligent innovation clusters has becomethe key driver and mechanism

35、 for building globally competitiveAI industrial clusters.IIISo far,Chinas AI industrial clusters are primarily distributed in key cities in theBeijing-Tianjin-HebeiRegion,YangtzeRiverDelta,PearlRiverDelta,andSichuan-Chongqing Region.With the introduction of external innovation resourcesand the activ

36、ation of internal innovation resources,AI industrial clusters are beginningto emerge in Xian in West China,Wuhan and Changsha in Central China,andShenyang,Dalian,and Harbin in Northeast China.The value network of Chinas AI industrial clusters is structured in a centripetalpattern.The platforms and t

37、heir industrial innovation ecology are the core of thedevelopment of AI industrial clusters in China.According to the structural statisticalindicators of the value network from 2014 to 2022,the clustering characteristic ofChinas AI industrial clusters tends to be increasingly significant.The mega-pl

38、atformsrepresented by Huawei,Tencent,Baidu,and Alibaba are the core milestones for theformation and development of Chinas AI industrial clusters.In recent years,the R&Dand industrialization layout of mega-platforms in the fields of smart chips,basicinfrastructure,operating systems,large models,machi

39、ne learning platforms,andapplication software has laid a solid foundation for the enhancement of theinternational competitiveness of ChinasAI industrial clusters.The efforts of research universities and research institutes in the fields of basicresearch,technology development,and talent cultivation

40、are continuously enhancingthe international competitiveness of Chinas AI industrial clusters.The IntegratedCircuit Science and Engineering major in 18 Chinese universities including TsinghuaUniversity and Peking University has become the first level discipline authorized tooffer doctorate degrees in

41、 the country.As of March 2022,440 universities in Chinahave set up artificial intelligence majors for undergraduates,248 universities have setup intelligent science and technology major for undergraduates,and 387 highervocational schools have set up the“artificial intelligence technology services”ma

42、jor.Building new innovation organizations to spark the vitality of collaborativeinnovation between government,industry,universities,research institutes,andapplication,and the formation of a new system and mechanism that seamlesslyintegrate basic research,technology R&D,application innovation and ind

43、ustrialincubation play a crucial role in promoting AI technology innovation and industrialdevelopment.So far,this report has identified a total of 347 new innovationorganizationsinthe fieldof AI,whichareextensivelydistributedin theBeijing-Tianjin-Hebei Region,Yangtze River Delta,Pearl River Delta,et

44、c.Amongthem,the AI labs represented by Pengcheng Laboratory,Zhijiang Lab,and ShanghaiArtificial Intelligence Laboratory have become the most active organizations in theIVfield ofAI industrialization.With the advancement of scientific and technological innovation,AI together with thesociety and econo

45、my have entered a new stage of integrated development.Inapplication fields and industrial verticals where AI technological collaboration isprevalent,industrial intelligent innovation clusters start to take form.Based on the quantitative analysis of relational data extracted from 2,200 AI pillarenter

46、prises,AI in China has been widely used in 19 fields including intelligententerprise management,intelligent marketing and new retail,intelligent finance,smartcities,intelligent healthcare,new media and digital content,intelligent manufacturing,intelligent education,intelligent transportation,cyberse

47、curity,intelligent logistics,intelligent culture and tourism,intelligent government affairs,intelligent energy,intelligent hardware,intelligent connected vehicle,smart home,intelligent agriculture,and intelligent security.Smart city ranks first in terms of AI technology adoption,accounting for 12.16

48、%;the second is enterprise intelligent management,accountingfor 12.10%;the third is intelligent manufacturing,accounting for 8.89%;and thefourth and fifth are intelligent marketing and new retail and intelligent connectedvehicle,respectively accounting for 8.41%and 8.07%.Among the three industries,t

49、he prevalence of AI technological collaboration is thehighest in the tertiary industry,accounting for 75.49%,followed by the secondaryindustry,accounting for 23.82%.In the tertiary industry,information transmission,software,and information technology services rank first,accounting for 28.46%;scienti

50、fic research and technology services rank second,accounting for 21.17%;leasing and commercial services rank third,accounting for 10.75%;the financialindustry,wholesale and retail industry rank fourth and fifth,accounting for 10.68%and 9.62%respectively.In the secondary industry,the manufacturing ind

51、ustry takesup the highest proportion of 87.36%.In the manufacturing industry,the computer,communication,and other electronic equipment manufacturing industry rank first,accounting for 28.16%;followed by the automobile manufacturing industry whichaccounts for 25.41%;the electrical machinery and equip

52、ment manufacturing industryranks third,accounting for 9.30%.The profound integration of AI and the society and economy contributes to thesystematization,complexity,and specialization of AI technology.To date,AI hasdeveloped into a sophisticated technology system covering big data and cloudcomputing,

53、Internet of Things,intelligent robots,intelligent recommendation,5G,blockchain,speech recognition,virtual/augmented reality,smart chips,computervision,natural language processing,biometrics,space technology,optoelectronicVtechnology,automated driving,human-computer interaction,and knowledge mapping.

54、Meanwhile,with the innovative application of AI in 19 fields,the evolution oftechnology systems shows a growing trend of specialization.Despite unprecedented achievements made,we are still confronted with dauntingchallenges in building globally competitive AI industrial clusters,such as the UStechno

55、logy blockade,deficiency in the technology system,and slow pace oftechnology upgrading in platform firms.Accelerating the development of newplatforms with industrial empowerment capabilities and their industrial innovationecology,high-level planning and development of new innovation zones,buildinghi

56、ghly open innovation systems and strengthening scenario innovation are strategicunderpinnings for tackling challenges and accelerating the enhancement of theinternational competitiveness of AI industrial clusters.1一、引言一、引言作為新一代通用目的技術，人工智能是第四次工業革命的核心引擎，是全球科技和產業發展與競爭的前沿。自 2017 年 7 月 8 日國家發布新一代人工智能發展規劃

57、以來，在國家戰略引領下，以應用需求為牽引，通過政產學研用協同創新，我國在人工智能科技創新和產業發展領域探索出一條深科技創新道路1。在人工智能科技創新和產業發展上，中國成為全球引領者。中國在人工智能領域的深科技創新不僅強調基礎理論研究、關鍵核心技術和應用技術開發，而且強調通過場景創新推動人工智能和經濟社會的全面融合發展。與互聯網發展階段的商業模式創新不同，深科技創新以應用需求為牽引實現基礎研究、技術研發和規模應用的良性互動和創新循環。深科技創新的創新主體不僅包括研究型大學、科研院所和新型創新組織，而且包括平臺企業、新創企業、中小企業和傳統產業智能化轉型企業、政府、投資機構和其他中介組織。圍繞人工

58、智能產業化和產業智能化，多元異質創新主圍繞人工智能產業化和產業智能化，多元異質創新主體的知識、技術重組和互補性創新中涌現的創新集群，是深科技創新的基本組織形態。體的知識、技術重組和互補性創新中涌現的創新集群，是深科技創新的基本組織形態。2019 年以來，面對美國日益加劇的技術封鎖，基礎研究和前沿技術領域創新的相對滯后，可能影響和延緩我國人工智能技術升級和產業發展的步伐。美國人 工智能國家安全委員會（National Security Commission on ArtificialIntelligence，NSCAI）在 2021 年 3 月 1 日發布的年度最終版報告中明確提出，“中國不僅在

59、人工智能全領域是美國的競爭對手，且在特定領域已經是領先者，這是美國自第二次世界大戰以來首次在科技主導權方面遭遇到挑戰，美國要對人工智能相關技術進行出口管制以達到精準卡脖子目的（targetingdiscrete chokepoints）?！?022 年 8 月 9 日，美國總統拜登在白宮正式簽署芯片和科學法案。該法案在為美國半導體研究和生產提供 520 多億美元政策補貼的同時，為芯片工廠提供投資稅減免。同時，法案另外授權政府撥款大約2000 億美元，用于促進美國未來 10 年在人工智能、量子計算等領域的科技創新。法案中不少條款明確限制有關芯片企業在中國開展正常經貿和投資活動。美國之所以把人工智

60、能列為技術封鎖的重點領域，關鍵原因是在深科技創新驅動下中國在人工智能領域的自主可控技術體系雛形已經顯現。人工智能包括智能芯片、基礎架構、操作系統、工具鏈、基礎網絡、智能終端、深度學習平臺、大模型和產業應用在內的復雜技術體系。圍繞人工智能技術體系的發展，在全球范圍內正在形成中國和美國兩大創新聯盟。1本報告用“深科技創新”概括中國在人工智能領域的科技創新模式。在改革開放以來的工業化階段，中國的技術來源主要是國外成熟產品和標準化生產技術的引進和集成創新。在早期互聯網產業發展過程中，企業發展主要依賴商業模式創新，基礎軟硬件和關鍵核心技術同樣嚴重依賴國外企業。與工業化和互聯網產業發展不同，在人工智能科技

61、和產業發展過程中，中國探索出一條以構建自主可控技術體系為導向的深科技創新道路。2人工智能企業及其創新活動構成了人工智能科技產業發展的微觀基礎。工業和信息化部的統計數據顯示，截至 2022 年 6 月，我國人工智能企業數量超過 3000 家，僅次于美國，排名第二，人工智能核心產業規模超過 4000 億元。平臺企業、獨角獸公司、中小企業、新創企業、研究型大學、科研院所和投資者之間的相互協作，共同構建起富有活力的創新生態，人工智能產業科技創新和產業發展表現出日益明顯的集群化態勢。人工智能產業包括核心產業部門和融合產業部門。核心產業部門是指人工智能產業化部門，而融合產業部門則是指人工智能和經濟社會融合

62、發展過程中出現的新產品、新技術、新業態和新模式，即產業智能化部門。隨著深科技創新的發展，人工智能步入和經濟社會全面融合發展階段?；?2200 家人工智能骨干企業的關系數據量化分析表明，我國人工智能已經廣泛應用在包括企業智能管理、智能營銷與新零售、智能金融、智慧城市、智能醫療、新媒體和數字內容、智能制造、智能教育、智能交通、網絡安全、智能物流、智慧文旅、智能政務、智能能源、智能硬件、智能網聯汽車、智能家居、智能農業和智能安防在內的 19 個應用領域。其中，排名第一的是智慧城市，占比 12.16%；排名第二的是企業智能管理，占比 12.10%；排名第三的是智能制造，占比 8.89%；排名第四和第

63、五的分別是智能營銷與新零售和智能網聯汽車，占比 8.41%和8.07%。在三次產業中，人工智能技術合作關系分布密度最高的是第三產業，占比75.49%；其次是第二產業，占比 23.82%。在第三產業中，排名第一的是信息傳輸、軟件和信息技術服務業，占比 28.46%；排名第二的是科學研究和技術服務業，占比 21.17%；排名第三的是租賃和商業服務業，占比 10.75%；排名第四和第五的分別是金融業、批發和零售業，占比 10.68%和 9.62%。在第二產業中，制造業占比最高，為 87.36%。在制造業中，排名第一的是計算機、通信和其他電子設備制造業，占比 28.16%；排名第二的是汽車制造業，占比

64、25.41%；排名第三的是電氣機械和器材制造業，占比 9.30%；排名第四和第五的分別是專用和通用設備制造業，占比 6.62%和 4.03%。排名前五的制造業行業都屬于裝備制造業。人工智能和經濟社會的深度融合發展驅動人工智能技術的體系化、復雜化和專用化。到目前為止，人工智能已經進化為包括大數據和云計算、物聯網、智能機器人、智能推薦、5G、區塊鏈、語音識別、虛擬/增強現實、智能芯片、計算機視覺、自然語言處理、生物識別、空間技術、光電技術、自動駕駛、人機交互和知識圖譜 17 種技術在內的復雜技術體系。同時，隨著人工智能在 19個應用領域的創新應用，技術體系日益表現出專用化趨勢。無論是人工智能產業化

65、還是產業智能化，人工智能科技創新和產業發展在地理空間上都表現出明顯的“極化”特征。其中，京津冀、長江三角洲、珠江三角洲和川渝都市圈是我國人工智能科技產業發展最為聚集的地區。經濟社會3的智能化需求、平臺企業主導的創新生態系統的發展、科技創新資源的富集、創新系統的完善和地方政府的積極響應，是人工智能產業集群發展的關鍵因素。包括華為、百度和阿里巴巴在內的頭部平臺企業，通過與研究型大學和科研機構合作，逐步構建包括智能芯片、基礎架構、操作系統、大數據和云計算、機器學習平臺、大模型、行業應用和人才培養在內的自主可控技術體系。同時，頭部平臺企業通過基礎軟硬件和垂直業務領域軟硬件產業創新生態的構建，成為產業集

66、群發展的主導力量。包括清華大學和北京大學在內的國內 18 所高校成為全國首批集成電路科學與工程一級學科博士學位授權點。截至 2022 年 3 月，全國共有 440 所高校設置人工智能本科專業、248 所高校設置智能科學與技術本科專業、387 所普通高等學校高等職業教育（?？疲┰O置“人工智能技術服務”專業。創建新型創新組織激活政產學研用協同創新活力，形成基礎研究、技術研發、應用創新和產業孵化無縫對接的新體制，是推動人工智能科技創新和產業發展的重要機制。截至目前為止，本報告共發現人工智能領域新型創新組織347 家，廣泛分布在京津冀、長三角和珠三角等地區。其中，以鵬城實驗室、之江實驗室和上海人工智能

67、實驗室為代表的人工智能實驗室，成為人工智能產業化領域最為活躍的新型創新組織。從企業簇群和創新資源的空間、技術和應用領域分布看，集群創新是中國人工智能科技創新和產業發展的基本特征。為了加速人工智能科技創新和產業發展，黨的二十大報告提出，“加快發展數字經濟，促進數字經濟和實體經濟深度融合，打造具有國際競爭力的數字產業集群?！苯ㄔO具有競爭力的人工智能產業集群，是我國人工智能科技產業發展的戰略取向。以 ChatGPT 為代表的生成式人工智能(AIGC)的發展使人們看到了通用人工智能誕生的火花。到目前為止，人工智能在工業領域的應用仍然是手工作坊式的。生成式人工智能和大模型的創新應用，將創造出智能經濟時代

68、的生產組織方式。利用算法、算力和數據領域的綜合優勢，頭部平臺企業和研究型大學協同創新，通過封裝大模型復雜生產過程，能夠為傳統產業智能化進行低成本的賦能。深度學習平臺是大模型開發、訓練、推理部署和產業化落地的關鍵支撐。在預訓練大模型和深度學習平臺的建設上，涌現出包括華為“盤古”、百度“文心”和阿里“通義千問”在內的大模型和深度學習平臺。同時，包括鵬城實驗室和上海人工智能實驗室在內的人工智能實驗室通過大模型研發和深度學習平臺搭建，加速推動人工智能產業化落地。新的“預訓練大模型+深度學習平臺”生產組織方式，能夠通過構建基礎軟硬件協同創新生態，實現軟硬件適配、模型訓練和推理在產業鏈諸環節的部署和應用，

69、加速人工智能和實體經濟深度融合發展的進程，全面提升全要素生產率和經濟發展質量。4通用人工智能的創新發展將進一步推動人工智能產業集群的發展。作為第四次工業革命的核心引擎，人工智能不僅創造新的社會生產力，而且能夠激活歷次工業革命積累的社會生產力發展潛力。與歷次工業革命構建的技術體系不同，基于網絡空間發展的人工智能不僅能夠提升全要素生產率，而且能夠為統籌和協調經濟、社會和生態發展提供全新的解決方案。中美兩國是人工智能科技創新和產業發展的全球引領者。能否持續引領全球發展的關鍵，是誰能夠在基礎研究、技術開發和多領域規模應用之間形成創新循環和報酬遞增。建設具有全球競爭力的人工智能產業集群，加快形成基礎研究

70、、技術開發和規模應用之間的正反饋，實現技術體系的自主可控和產業發展安全，是中國人工智能科技創新和產業發展的戰略目標和方向。二、研究方法和數據二、研究方法和數據本報告認為人工智能科技創新和產業發展是多元創新主體協同創新的結果，是復雜創新網絡的演化過程。與工業時代的集群生產不同，人工智能產業集群屬于創新集群。多元創新主體在特定區域、技術和產業領域的跨學科、跨組織、跨產業和跨地域的知識、技術重組和互補性創新，是人工智能產業集群形成和發展的基本驅動力。為了分析我國人工智能產業集群的現狀和發展趨勢，本報告構建了包括2200 家人工智能企業、5722 個投資者（投資機構和非投資機構）2、438 所AI 大

71、學和 307 家非大學科研機構、967 家產業聯盟、在中國境內召開的總計2318 場會議、31 個省市自治區出臺的 775 項相關政策和 3507 家人工智能產業園區規劃建設情況等在內的中國智能經濟樣本庫3。通過實際調查和大數據相結合的方法采集數據，并建立樣本數據庫。樣本數據庫的數據包括兩類：屬性數據和關系數據。屬性數據是指包括人工智能企業在內的創新主體的成立時間、所屬地區和銷售收入等方面的信息；關系數據則是指樣本企業與其他節點發生的關系和互動規則方面的信息。通過屬性數據和關系數據分析，報告全面考察我國人工智能產業集群的內在結構和發展方向。2投資者的樣本來自 2200 家企業關系數據中作為關系

72、節點的投資方，包括投資機構和非投資機構。3報告數據采集時間截至 2022 年 12 月。其中，會議是指在中國境內召開的人工智能類會議。政策指各地政府出臺的規劃、實施意見和行動計劃政策信息，來自各省市自治區和重點城市的政府官網。產業聯盟包括國家和地方成立的與人工智能相關的產業聯盟組織，主要根據網絡公開數據篩選。5三、具有全球競爭力的人工智能產業集群：概念和結構三、具有全球競爭力的人工智能產業集群：概念和結構與工業時代的產業集群不同，人工智能產業集群是基于網絡空間發展的創新集群。同時，人工智能屬于通用目的技術，所具有的應用領域廣泛、持續改進空間和引發互補性創新的特征(Bresnahan and T

73、rajtenberg，1995)，同樣會影響人工智能產業集群的組織形態和內在結構。4（一）基于網絡空間發展的創新集群（一）基于網絡空間發展的創新集群在對工業時代的集群生產進行研究的基礎上，波特(Porter,1998)認為，企業集群是指企業生產活動在特定地理空間的集中，是一組在地理上靠近的相互聯系的公司和機構的集合，這些公司和機構處于同一個地域特定產業之中，由于具有共性和互補性而聯系在一起。5典型的“集群生產”是指在某一特定區域內由相互聯系的企業及其相關機構的高度集中所帶來的專業化生產方式，它包括一大批對競爭起重要作用的相互關聯的產業、企業及其相關實體。典型的“集群生產”首先包括各種機械和零部

74、件供應商和專業化基礎設施的提供者；其次，包括一定規模的銷售網絡和客戶群體；最后，還包括提供專業化培訓、教育、信息研究和技術支持的政府和民間科研機構例如大學、制定標準的行業協會、職業培訓機構和科研機構等。從早期產業集群的研究看，工業時代的產業集群是集創新和生產于一體的專業化生產組織方式。從早期產業集群的研究看，工業時代的產業集群是集創新和生產于一體的專業化生產組織方式。人工智能產業集群是通用目的技術的產業化過程。從工業革命發生和發展的歷程看，通用目的技術創新過程均表現出明顯的“極化”特征。從創新集聚到創新集群的演化，使創新“極化”的內涵發生了重大改變。第三次工業革命之前，創新的“極化”更多地表現

75、為創新的集聚以及創新和生產的一體化。從創新集聚到創新集群的演化，使創新“極化”的內涵發生了重大改變。第三次工業革命之前，創新的“極化”更多地表現為創新的集聚以及創新和生產的一體化。620世紀 80 年代，隨著第三次工業革命的發生和發展，研發設計的模塊化和制造的產品內全球分工推動創新的生產方式從集聚走向集群。通過對美國硅谷和 128 公路地區 IT 產業發展的比較分析，薩克森寧(Saxenian,1999)認為，IT 產業在硅谷的聚集和產業競爭優勢的提升來自包括企業、大學、科研院所和投資機構在內的多元創新主體的網絡化，即創新集群的出現。7創新的生產方式變革帶來了創新和生產的分離，促進了經濟全球化

76、的加速到來?？鐕局鲗У娜虍a品內分工的出現，進一步加劇了創新和生產在全球范圍的分散布局。制造集群的發展，使中國快速成長為全球制造業基地。820054Bresnahan,T.F.,Trajtenberg,M.,1995,“General purpose technologies Engines of growth?”.Journal ofEconometrics,pp83-108.5Porter,M.,Cluster and the New Economy of Competition,Harvard Business Review,1998(Nov.-Dec.),PP77-90.6例如，在

77、資本主義、社會主義和民主一書中，熊彼特認為創新主要來源于大企業的內部研發活動。7美 安納利薩克森寧.硅谷和 128 公路地區的文化與競爭，曹蓬等譯，上海遠東出版社，1999.82001 年，日本通產省首次提出“中國已成為世界工廠”。統計資料顯示，2010 年中國汽車產量 1826.476年以來，從中國制造向中國創造和智造的轉型，為中國人工智能科技創新和產業發展奠定了基礎。與前三次工業革命不同，第四次工業革命是網絡空間科技革命。網絡空間的發展催生了新的創新生產方式的誕生。作為網絡空間的搭建者和運營者，平臺及其主導的產業創新生態成為創新集群的主導者。同時，作為平臺及其主導的產業創新生態和創業活動的

78、棲息地，新型創新區成為第四次工業革命地理空間和網絡空間交融的創新空間組織新形態。同時，網絡空間發展具有新的政策內涵，政府在人工智能產業集群發展過程中發揮著更加重要的作用。20 世紀 90 年代，硅谷是電子信息產業創新集群發展的典范。2016 年以來，新型創新區在中國開始涌現。9與傳統的工業園區和高科技園區不同，新型創新區一般位于城市中心區和次中心區，以數字經濟發展為導向，強調依托狹小的物理空間打造無限的網絡空間產業創新生態。新型創新區是由包括平臺企業、中小企業、初創企業、研究型大學、科研機構、企業孵化器和加速器在內的諸多創新機構共同構成，創新機構之間廣泛而密切的網絡化聯系和作用，是創新區充滿創

79、新活力和競爭力的根源。新型創新區具有五個方面的基本特征：一是以數字和人工智能科技產業化為導向；二是以網絡空間產業創新生態的構建為主導。與工業園區和傳統創新區根本不同，新型創新區是依托平臺企業在狹小物理空間上搭建和創造無限的網絡空間；三是以數據和計算為關鍵資產和戰略資源，實現數據資產價值化和價值創造；四是擁有完善的創新生態系統。新型創新區的創新生態包括線下和線上兩個相互交融的組成部分；五是新型創新區一般都位于商務配套和生活環境優越的城市中心區和次中心區。本報告認為，區別于一般的產業集群和創新集群概念，人工智能產業集群是基于網絡空間發展的創新集群。作為新的創新生產方式，人工智能產業集群的空間組織形

80、態是新型創新區，強調基于狹小的物理空間發展無限的網絡空間產業創新生態。（二）人工智能產業集本報告認為，區別于一般的產業集群和創新集群概念，人工智能產業集群是基于網絡空間發展的創新集群。作為新的創新生產方式，人工智能產業集群的空間組織形態是新型創新區，強調基于狹小的物理空間發展無限的網絡空間產業創新生態。（二）人工智能產業集群的基本構成群的基本構成前三次工業革命的產業集群和創新集群都是基于物理空間技術體系的創新發展，對地理空間的產業集聚具有依賴性，創新擴散的速度相對緩慢。第四次工業革命是基于網絡空間技術體系的創新發展，創新集群更加依賴網絡空間的發展，技術、產品和服務創新速度更快，擴散的應用領域和

81、地域更加廣泛。萬輛，超過美國，占世界總產量的 25%；船舶產量占世界的 41.9%；工程機械產量占世界的 43%。92014 年 6 月 9 日，美國布魯金斯學會發布了題為創新區的崛起：美國創新的新地理提出了創新區概念。本報告認為，與創新區不同，新型創新區是以網絡空間發展為基礎的，是平臺及其主導的產業創新生態的棲息地，是數字經濟集聚區。7圖 1人工智能產業集群的構成要素圖 1 列出了具有全球競爭力的人工智能產業集群的基本構成要素。在企業簇群、創新資源、創新系統和網絡空間產業創新生態四個基本要素中，與前三次工業革命相比，網絡空間產業創新生態要素顯示出第四次工業革命條件下人工智能產業集群的獨特性。

82、(1)企業簇群。企業簇群。構成具有全球競爭力人工智能產業集群的首要因素是企業簇群及其產業創新生態。與傳統產業集群相比，構成人工智能產業集群基礎的企業簇群的內部結構更加復雜。從創新生態的視角看，人工智能企業簇群不僅包括平臺企業，而且包括中小企業、新創企業和傳統產業的智能化轉型企業，它們共同構成復雜產業創新生態。其中，平臺是創新生態的主導者，中小企業、新創企業和智能化轉型企業則是產業創新生態的重要組成部分。10從人工智能產業化和產業智能化的視角看，人工智能企業簇群又包括人工智能產業化企業簇群和產業智能化企業簇群兩類。人工智能產業化企業構成核心產業部門人工智能產業化企業構成核心產業部門，而產業智能化

83、企業則構成融合產業部門。兩個部門企業的相互作用和正反饋，是人工智能產業集群發展的基本動力和機制。，而產業智能化企業則構成融合產業部門。兩個部門企業的相互作用和正反饋，是人工智能產業集群發展的基本動力和機制。(2)關鍵創新資源。關鍵創新資源。關鍵創新資源包括兩個方面的內容：一是基礎研究和根技術研發和創新能力。研究型大學、科研院所、新型創新組織和平臺企業的協同是基礎研究和根技術研發的基礎力量，是人工智能領域國家戰略科技力量的重要組成；二是包括數據、算力、算法、人才和應用場景在內的人工智能產業集群發展的基本創新要素。人工智能產業集群發展所倚重的科技創新要素不僅包括數據生態、算力、算法和人才，而且包括

84、應用場景開放。(3)高度開放的創新系統。高度開放的創新系統。創新系統的開放包括兩個層次的涵義：一是基礎軟硬件的開源開放。具有全球競爭力的人工智能產業集群是建立在基礎軟硬件開源開放基礎之上的。在基礎軟硬件開源開放基礎上形成的軟硬件協同創新在基礎軟硬件開源開放基礎上形成的軟硬件協同創新10從更寬泛的視角看，平臺主導的產業創新生態還包括研究型大學和科研院所在內的其他創新主體。8生態，是人工智能產業集群國際競爭力的基本來源生態，是人工智能產業集群國際競爭力的基本來源；二是指中國人工智能是全球創新網絡的重要組成部分，全球創新資源的整合是推動人工智能產業集群發展的關鍵機制。同時，面對美國的技術封鎖和科技霸

85、凌，建設具有全球競爭力的人工智能產業集群所依賴的技術體系必須是自主可控的，能夠確保我國產業發展的安全性。當然，自主可控技術體系的發展與對外開放是相輔相成的，對外開放同樣不僅有利于自主可控技術體系的發展，而且能夠有效地促進與人工智能科技創新和產業發展相關的國際交流和合作。(4)網絡空間產業創新生態。網絡空間產業創新生態。與前三次工業革命相比，網絡空間產業創新生態是人工智能產業集群發展的重要特征。前三次工業革命的技術基礎是物理空間技術體系，強調利用和改變物理世界，以經濟增長和物質財富的創造為目標。作為第四次工業革命的核心引擎，人工智能屬于網絡空間技術體系，通過利用網絡空間的數據和計算來優化和控制物

86、理空間和社會空間中人與人、人與物和物與物的關系，不僅能夠有效利用和優化物理世界，而且能夠優化和控制社會空間，實現經濟、社會和生態環境之間的協調發展。從經濟學視角看，網絡空間產業創新生態的出現打破了傳統產業集群發展的物理空間限制。網絡空間產業創新生態的主導者是平臺組織。平臺通過基礎軟硬件的開源開放，形成協同創新生態，能夠為距離遙遠的中小企業提供技術賦能和幫助，推動人工智能和經濟社會的全面融合發展。同時，新型創新區是線上網絡空間產業創新生態與線下地理空間產業創新生態匯聚和交叉融合的場所。通過對網絡空間產業創新生態的培育，新型創新區具有比傳統工業園區和高科技園區更加廣闊的輻射范圍。通過包括平臺、大學

87、和科研機構在內的創新主體在特定地理空間的集聚，構建具有無限邊界的網絡空間產業創新生態，是新型創新區發展的戰略支撐。(5)應用需求牽引和政府政策響應。應用需求牽引和政府政策響應。中國的人工智能科技創新和產業發展是應用需求牽引的。2012 年以來，隨著中國工業化的加速到來，經濟和社會的轉型創造出智能化應用場景和需求，成為中國人工智能科技創新和產業發展的拉動力。同時，為了響應國家戰略和本地產業智能化需求，地方政府成為人工智能科技創新和產業發展的推動者。（三）線上和線下產業創新生態的交融（三）線上和線下產業創新生態的交融具有全球競爭力的人工智能產業集群具有特殊的空間結構。人工智能是基于網絡空間發展的創

88、新集群。網絡空間產業創新生態使人工智能產業化創新集群突破了技術擴散的地理空間限制，能夠為在地理空間上分散集聚的產業智能化創新集群進行賦能。人工智能是基于網絡空間發展的創新集群。網絡空間產業創新生態使人工智能產業化創新集群突破了技術擴散的地理空間限制，能夠為在地理空間上分散集聚的產業智能化創新集群進行賦能。受創新資源短缺約束，人工智能產業化創新集群往往出現在科技創新資源富集的科技創新中心城市。隨著人工智能產業化創新集群網絡空間產業創新生9態的發展，通用人工智能技術通過網絡空間產業創新生態向更加遙遠的地區擴散，并與當地優勢產業相互結合，發展為產業智能化創新集群。圖 2網絡空間產業創新生態和兩類創新

89、集群的集聚和擴散邏輯結構圖從產業的維度看，分散在不同地區的產業同樣通過網絡空間產業創新生態獲得遠離本地的人工智能產業化創新集群的通用技術賦能和服務，形成產業智能化創新集群。同時，人工智能產業化創新集群和產業智能化創新集群是良性互動的。分散集聚的產業智能化創新集群不只是人工智能產業化通用技術的被動賦能方，而且是互補性創新和通用技術專用化的積極參與者。兩類創新集群的良性互動，是建設具有全球競爭力的人工智能產業集群的核心機制。兩類創新集群的良性互動，是建設具有全球競爭力的人工智能產業集群的核心機制。首先，人工智能產業化產業集群的物理空間相對狹小，但是卻具有無限邊界的網絡空間。在網絡空間產業創新生態的

90、搭建過程中，平臺及其主導的產業創新生態發揮著主導作用。人工智能產業化創新集群所依托的物理空間是新型創新區。在一個城市中，往往存在著若干個新型創新區，共同構成人工智能產業化創新集群發展的物理空間組織形態。人工智能產業化創新集群所依托的物理空間是新型創新區。在一個城市中，往往存在著若干個新型創新區，共同構成人工智能產業化創新集群發展的物理空間組織形態。其次，從城市的視角看，人工智能產業化創新集群往往集聚在創新資源富集的科技創新中心城市。產業智能化創新集群則往往分布在傳統產業聚集的城市。在產業智能化創新集群發展中，產業資源和創新資源同樣重要。在接受科技創新中心城市人工智能產業化創新集群賦能的同時，傳

91、統產業聚集城市通過激活本地的創新資源和產業資源，加速人工智能和優勢產業的相互融合，發展為產業智能化產業集群。因而，圍繞兩個創新集群的良性互動，推動城市和區域之間通過知識、技術重組和互補性創新，實現人工智能通用目的技術的專用化，進而實現產業集群的發展和國際競爭力的提升。因而，圍繞兩個創新集群的良性互動，推動城市和區域之間通過知識、技術重組和互補性創新，實現人工智能通用目的技術的專用化，進而實現產業集群的發展和國際競爭力的提升。第三，人工智能產業化創新集群同樣能夠通過網絡空間產業創新生態進行知識、技術交流和重組，推動通用人工智能科技創新和產業發展。最后，建設具有全球競爭力的人工智能產業集群依賴開放

92、的全球創新網絡。10從國家之間的關系看，我國的人工智能產業集群同樣是全球創新網絡的重要節點。一方面，通過開放式創新，我國人工智能產業集群需要吸收國際人工智能領域的科技創新資源；另一方面，中國的人工智能產業集群在科技創新領域的成果同樣能夠在全世界范圍內分享。尤其是在開源和開放的條件下，人工智能技術和人才在線下線上的國際交流，是建設具有全球競爭力的人工智能產業集群的基本條件。四、戰略目標：構筑自主可控技術體系和軟硬件協同創新生態四、戰略目標：構筑自主可控技術體系和軟硬件協同創新生態產業集群國際競爭力的基礎是創新能力。從應用需求出發，充分利用高度開放的全球創新網絡，通過場景創新進行技術集成和自主創新

93、，進而構筑自主可控技術體系和軟硬件協同創新生態，是持續提高人工智能產業集群國際競爭力的基礎。在初始階段，中國人工智能科技創新和產業發展源于兩種力量的需求拉動。一是互聯網產業的升級；二是經濟轉型升級中的智能化需求。在早期互聯網發展中，中國是追隨者。隨著 Web 2.0 技術的創新應用，中國的互聯網產業獲得快速發展，涌現出包括阿里巴巴、騰訊和百度在內的互聯網超級平臺。2010年之后，隨著包括勞動力在內的要素成本上漲和環境保護壓力增強，中國經濟開始轉型升級。其中，數字化和智能化是轉型升級的方向。2012 年之后，為了解決日益嚴峻的“用工荒”問題，東莞市開始制定和實施“機器換人”戰略?；ヂ摼W產業發展和

94、經濟智能化轉型升級的應用需求推動我國人工智能科技創新和產業發展。圖 3建設具有全球競爭力的人工智能產業集群的中國邏輯中國的人工智能科技產業發展主要是應用需求牽引的。應用需求牽引和規?；瘧脦恿岁P鍵核心技術的創新發展。高度開放的全球創新網絡，為我國應用需求牽引的人工智能科技創新和產業發展創造了條件。尤其是以阿里巴巴、騰訊、百度和華為為代表的平臺企業，通過技術創新和集成，逐步成長為具有產業智能化賦能能力的新型平臺和基礎層企業。以中科寒武紀、科大訊飛、商11湯科技和云從科技為代表的科技型企業則通過人工智能核心技術創新，成長為人工智能技術層企業。圍繞著人工智能產業化和產業智能化及其良性互動，中國的人

95、工智能產業集群開始涌現。從技術體系演化的視角看，人工智能產業集群圍繞著技術體系的復雜化、體系化和專用化，構建兩個層次的產業創新生態：一是基礎軟硬件產業協同創新生態；二是垂直業務領域軟硬件產業協同創新生態。通過兩個創新生態的交融和相互促進形成良性循環，構建自主可控技術體系是中國建設具有全球競爭力的人工智能產業集群的底層邏輯。通過兩個創新生態的交融和相互促進形成良性循環，構建自主可控技術體系是中國建設具有全球競爭力的人工智能產業集群的底層邏輯。2019 年以來，隨著美國技術封鎖的持續加碼，通過兩個產業創新生態的良性互動，構建自主可控技術體系實現技術升級和產業發展，成為我國人工智能科技創新和產業發展

96、的戰略核心。作為國家戰略，如何通過完善國家創新系統，通過推動產業創新生態的發展，實現自主可控技術體系的構建，是中國人工智能科技創新和產業發展的重中之重。國家創新系統的完善包括兩個方面的內容：一是加強基礎研究、根技術研發和人才培養，尤其是發揮研究型大學和科研院所的作用，通過政產學研用協同創新實現基礎研究和關鍵核心技術的突破；二是創建新型創新組織，通過搭建政產學研協同創新平臺，在公共和關鍵技術領域開展創新活動，孵化未來產業。而完善國家創新系統的目的則是促進兩個產業創新生態的協同和發展。五、我國人工智能產業集群的發展五、我國人工智能產業集群的發展（一）產業競爭力和創新能力（一）產業競爭力和創新能力在

97、對數據庫進行更新的基礎上，本報告通過構建包括企業能力、學術生態、資本環境、國際開放度、鏈接能力和政府響應能力 6 個維度在內的指標體系進行綜合競爭力評價。評價的結果顯示，綜合競爭力排名前五的省市為北京市、廣東省、上海市、浙江省和江蘇省。同時，山東省、四川省、遼寧省、安徽省和湖南省位列第六至第十名。從城市人工智能產業區域競爭力排名看，排名前十的城市分別是深圳市、杭州市、廣州市、南京市、蘇州市、成都市、武漢市、珠海市、西安市和合肥市。從省份和城市區域競爭力評價排名看，中國人工智能產業集群主要分布京津冀、長江三角洲、珠江三角洲和川渝地區的重點城市。西部地區的西安市，中部地區的武漢市和長沙市，東北地區

98、的沈陽市、大連市和哈爾濱市，通過外部資源引入和內部資源激活，開始出現人工智能產業集群的雛形。12表 1中國人工智能產業集群發展競爭力評價指數排名前 20 的省份和城市省市省市綜合排名綜合排名城市城市綜合排名綜合排名北京市1深圳市1廣東省2杭州市2上海市3廣州市3浙江省4南京市4江蘇省5蘇州市5山東省6成都市6四川省7武漢市7遼寧省8珠海市8安徽省9西安市9湖南省10合肥市10福建省11長沙市11湖北省12濟南市12陜西省13無錫市13天津市14沈陽市14重慶市15哈爾濱15吉林省16長春市16黑龍江省17東莞市17河南省18佛山市18河北省19青島市19江西省20鄭州市20本報告用發表的論文數

99、和申請的專利數作為評價區域人工智能產業集群創新能力的關鍵指標。圖 4 和圖 5 中的橫軸代表論文發表數量，縱軸則代表專利申請數量。從兩個維度的指標看，北京市在論文發表數量上排名第一，廣東省在專利申請數量上排名第一。江蘇省在論文發表和專利申請數量上都超過了上海市。從城市創新能力看，在論文發表數量和專利申請數量上，北京市都遙遙領先，上海市則在論文發表數量上排名第二。深圳市在專利申請數量上排名第二，在論文發表數量上則相對不足。與武漢市和西安市相比，杭州市和成都市的專利申請量排名更高。13圖 4排名前 20 的省份的技術創新能力圖 5排名前 20 的城市的技術創新能力14（二）企業簇群（二）企業簇群企

100、業簇群及其創新生態結構的演化，是評價具有全球競爭力的人工智能產業集群發展的重要指標。報告通過我國 2200 家人工智能骨干企業的屬性和關系數據，分析人工智能產業集群發展過程中企業簇群的分布和創新生態結構的演化趨勢。（1）地域分布）地域分布2200 家人工智能骨干企業主要分布在京津冀、長江三角洲、珠江三角洲和川渝地區。排名第一的是長江三角洲地區，占比 30.95%；排名第二的是京津冀地區，占比 29.36%；排名第三的是珠江三角洲地區，占比 26.45%；排名第四的是川渝地區，占比 3.55%。圖 62200 家人工智能骨干企業的地域分布在 2200 家人工智能骨干企業的省份分布中，排名第一的是

101、北京市，占比 28.09%；排名第二的是廣東省，占比 26.45%；排名第三的是上海市，占比14.23%。排名第四和第五的分別是浙江省和江蘇省，占比 8.95%和 6.86%。排名前五的省份擁有的人工智能企業數占全國的比重達到 84.58%。在 2200 家人工智能骨干企業的城市分布中，排名第一的是北京市，占比28.09%；排名第二的是上海市，占比 14.23%；排名第三的是深圳市，占比 13.36%；排名第四和第五的分別是廣州市和杭州市，占比為 8.55%和 7.68%。排名前五的城市擁有的人工智能企業數量占全國的比重達到 71.91%。從 2200 家人工智能骨干企業的省份和城市分布看，我

102、國人工智能產業集群是高度集聚的。其中，京津冀、長江三角洲、珠江三角洲和川渝地區是人工智能企業集聚的主要區域。經濟社會的智能化需求牽引、科技創新資源的富集和政府的積極響應，是人工智能企業區域聚集的關鍵因素。15圖 72200 家人工智能企業在省市自治區的分布圖 82200 家人工智能企業的城市占比分布16（2）企業簇群的網絡結構）企業簇群的網絡結構把 2200 家人工智能骨干企業的技術合作、人力資本和投融資數據輸入 Gephi0.9.2 社會網絡分析軟件，得到人工智能企業簇群價值網絡圖，如圖 9 所示。從圖 9 和表 2 的價值網絡結構統計指標看，人工智能企業簇群的價值網絡是“極核狀”的，即少數

103、核心節點是產業發展的主導者。圖 9人工智能企業簇群價值網絡圖表 2 列出了 2014-2022 年我國人工智能企業簇群價值網絡的結構性指標的變動情況。其中，平均聚類系數和平均路徑長度指標的變化表明，價值網絡的結構是“極核”狀的。表 22014-2022 年價值網絡結構性統計指標的動態變化年份年份樣本節點總數樣本節點總數關系節點總數關系節點總數節點總數節點總數總邊數總邊數平均度平均度網絡直徑網絡直徑平均路徑長度平均路徑長度平均聚類系數平均聚類系數20144931480197326021.319155.4650.00120156882169285740071.403155.3700.0032016

104、8802669354953701.513155.4130.006201712384422566096581.706144.9810.0072018171275699281178891.927134.7530.011201920881131513403282712.109134.5350.008202022051869720902497812.382134.1710.033202122002260824808638092.572124.0800.036202222002856530765838152.724123.9820.04017價值網絡節點的度數中心度分布圖（圖 10）表明，少數核心節點擁

105、有較高的度數中心度。圍繞著核心節點，周邊分布著緊密聯系的節點，共同構成了企業簇群結構。圖 10價值網絡度數中心度冪律分布特征圖表 3 列出了人工智能企業簇群價值網絡度數中心度排名前二十的樣本節點。包括華為、騰訊、阿里巴巴、京東、百度、科大訊飛和小米在內的人工智能開放創新平臺是度數中心度排名前列的企業。同時，包括中國移動和中國聯通在內的基礎設施服務商同樣是度數中心度排名前列的關鍵節點。表 3度數中心度排名前二十的樣本企業樣本企業樣本企業連入度連入度連出度連出度度數中心度度數中心度樣本企業樣本企業連入度連入度連出度連出度度數中心度度數中心度華為華為250248827384騰訊云騰訊云2939101

106、203騰訊騰訊101124693480阿里巴巴阿里巴巴3447091053京東京東65715772234科大訊飛科大訊飛2927281020中國移動中國移動84813522200釘釘釘釘322634956阿里云阿里云66613902056新華三新華三273581854中國電信中國電信70313402043用友用友165570735百度百度65112561907小米小米321315636中國聯通中國聯通61210581670特斯聯特斯聯189425614中興通訊中興通訊5149581472云從科技云從科技148443591華為云華為云2609681228拼多多拼多多8738046718表 4 列

107、出了度數中心度排名前二十的關系節點。排名前二十的關系節點主要包括四類：一是以清華大學和北京大學為代表的研究型大學；二是以英特爾、高通和微軟為代表的國外基礎軟硬件供應商；三是以上汽集團和長安汽車為代表的產業智能化企業；四是以上海市和重慶市政府為代表的地方政府。表 4關系節點度數 TOP20關系節點關系節點連入度連入度連出度連出度度數中心度度數中心度關系節點關系節點連入度連入度連出度連出度度數中心度度數中心度清華大學清華大學286257543中國科學院中國科學院6461125英特爾英特爾219265484長安汽車長安汽車9032122高通高通119192311IBM4657103微軟微軟14813

108、8286復旦大學復旦大學5746103中國信通院中國信通院135117252Arm 中國中國475198北京大學北京大學11088198亞馬遜亞馬遜464995浙江大學浙江大學10889197OPPO682795上海交通大學上海交通大學10288190北京航空航天大學北京航空航天大學504393英偉達英偉達75101176重慶市政府重慶市政府89291上汽集團上汽集團9347140上海市政府上海市政府91091（3）平臺及其主導的產業創新生態）平臺及其主導的產業創新生態基于我國 2200 家人工智能企業價值網絡的結構分析，本報告認為平臺及其主導的產業創新生態是人工智能企業簇群發展的主導者。為了

109、進一步考察平臺及其主導的產業創新生態在建設具有全球競爭力的人工智能產業集群中的作用，本報告在 2200 家人工智能企業中篩選出 200 家平臺企業作為樣本，進一步通過屬性數據和關系數據分析，研究平臺及其主導的產業創新生態的結構特征。200 家平臺企業主要分布在京津冀、長江三角洲和珠江三角洲三大都市圈，占比分別為 33.00%、29.00%和 25.00%。在產業智能化需求牽引和技術創新驅動下，包括京津冀、長江三角洲和珠江三角洲在內的東部地區是平臺企業密集分布的地區。圖 11200 家平臺企業的都市圈分布19在各省市自治區中，200 家平臺企業主要分布在北京市、廣東省、上海市、浙江省和江蘇省。其

110、中，北京市排名第一，占比 32.50%；排名第二的是廣東省，占比 25.50%，主要分布在深圳市、廣州市和珠海市；上海市排名第三，占比為14.50%；排名第四和第五的分別是浙江省和江蘇省，占比9.00%和3.50%。圖 12200 家平臺企業的省市自治區占比分布在國內主要城市中，200 家平臺企業密集分布的城市是北京市、深圳市、上海市、杭州市和廣州市。其中，北京市排名第一，占比 32.50%；深圳市和上海市分別排名第二和第三，占比 15.00%和 14.50%；杭州市排名第四，占比8.00%；廣州市排名第五，占比 6.50%。圖 13200 家平臺企業的主要城市分布20將 200 家平臺的技術

111、合作關系數據輸入 Gephi0.9.2 社會網絡分析軟件，得到平臺及其主導的產業創新生態的價值網絡圖，如圖 14 所示。表 5 展示的價值網絡結構性統計指標表明，新型平臺的技術合作價值網絡具有較短的平均路徑長度和較小的平均聚類系數，屬于典型的復雜網絡，表現出更加明顯的簇群結構特征。以華為、騰訊、京東和阿里云為代表的超級平臺是價值網絡的核心節點，位于價值網絡的中心區，擁有很高的度數中心度，形成明顯的產業創新生態。超級平臺通過垂直子業務平臺由價值網絡中心區向外圍擴展，成為技術、人力資本和資本擴散的基本驅動力。圖 14平臺及其主導的產業創新生態價值網絡圖表 5價值網絡的結構性統計指標統計指標統計指標

112、樣本節點總數樣本節點總數關系節點總數關系節點總數節點總數節點總數總邊數總邊數平均度平均度網絡直徑網絡直徑圖密度圖密度模塊化模塊化平均聚類系數平均聚類系數平均路徑長度平均路徑長度統計值2001693217132436242.546800.6110.0783.4552015-2021 年價值網絡結構性指標的變化趨勢（表 6）表明，2015 年以來，價值網絡節點的技術合作關系數大幅增長。同時，網絡的平均度和平均聚類系數上升趨勢明顯，網絡直徑和平均路徑長度則呈現下降趨勢。這說明，平臺及21其主導的產業創新生態的網絡結構更加聚集，網絡的連通度持續增強，簇群結構特征更加明顯。表 62015-2021 年價

113、值網絡結構性統計指標的變化情況從節點連出度(技術賦能關系數)的累計分布圖看，連出度排名前 10%的節點承擔了整個創新網絡約 72.60%的技術賦能；連出度排名前 1%的節點承擔了整個創新網絡約 54.20%的技術賦能；連出度排名前 0.1%的節點承擔了整個創新網絡 31.50%的技術賦能。節點的連出度呈現“冪律分布”特征。因而，超級平臺及其主導的產業創新生態深深地影響著人工智能產業集群的結構和發展方向。超級平臺及其主導的產業創新生態深深地影響著人工智能產業集群的結構和發展方向。圖 15平臺及其主導的產業創新生態價值網絡連出度冪律分布特征圖年份年份節點總數節點總數總邊數總邊數平均度平均度網絡直徑

114、網絡直徑平均路徑長度平均路徑長度平均聚類系數平均聚類系數2015155523031.481104.5960.0052017341461021.787104.2060.01820198384179842.14593.8040.060202117132436242.54683.4550.07822六、“極化”和“擴散”六、“極化”和“擴散”作為通用目的技術，人工智能的科技創新和產業發展遵循先“極化”后“擴散”的規律。報告基于 2200 家我國人工智能骨干企業的技術合作關系的區域、應用領域和產業分布，考察我國人工智能產業集群的“極化”和“擴散”情況。（一）區域（一）區域（1）省份）省份基于 2200

115、 家我國人工智能骨干企業的技術合作關系，報告構建了價值網絡空間分布圖(如圖 16)。從技術合作關系的密度看，北京市、廣東省和上海市構成了人工智能產業集群網絡結構的三個“極點”。從技術合作關系的密度看，北京市、廣東省和上海市構成了人工智能產業集群網絡結構的三個“極點”。同時，北京市、廣東省、上海市、江蘇省、安微市、四川省、湖北省、湖南省、重慶市、山東省和福建省之間存在密集的人工智能技術合作關系。圖 16我國人工智能產業集群價值網絡技術合作密度分布1111技術合作關系包括兩個維度：技術輸入和賦能。技術輸入是指關系節點為樣本節點提供技術支持。技術賦能則是指樣本節點為關系節點提供技術支持。因而，圖上的

116、城市之間的技術合作關系包括兩個線束，即技術輸入和賦能。23從人工智能產業區域競爭力評價指數和技術合作關系的分布密度看，中國人工智能產業集群的空間結構是“極核”狀網絡。北京市、廣東省、上海市、浙江省和江蘇省構成了價值網絡的核心節點。從技術輸入和賦能的占比情況看，北京市、廣東省、浙江省和上海市是技術賦能占比高于技術輸入占比的省份。同時也是從技術輸入和賦能的占比情況看，北京市、廣東省、浙江省和上海市是技術賦能占比高于技術輸入占比的省份。同時也是 200 家平臺企業分布密集度排名前列的省份。家平臺企業分布密集度排名前列的省份。表 7技術合作關系占比排名前二十的省級行政區技術賦能技術賦能技術輸入技術輸入

117、排名技術賦能省份占比排名技術輸入省份占比1北京市31.56%1北京市26.88%2廣東省30.05%2廣東省22.93%3浙江省10.60%3上海市10.20%4上海市9.74%4浙江省8.48%5江蘇省3.93%5江蘇省4.90%6山東省2.37%6山東省3.59%7安徽省1.76%7四川省2.27%8福建省1.38%8福建省2.08%9湖北省1.27%9湖北省2.04%10四川省1.23%10安徽省1.89%11天津市0.90%11重慶市1.74%12重慶市0.85%12湖南省1.51%13湖南省0.74%13天津市1.36%14遼寧省0.71%14河南省1.33%15陜西省0.45%15

118、陜西省1.10%16河南省0.44%16遼寧省1.02%17貴州省0.42%17河北省0.95%18河北省0.31%18貴州省0.82%19黑龍江省0.19%19云南省0.67%20江西省0.17%20江西省0.66%24從技術合作的流向看，到目前為止，我國人工智能科技產業的發展仍然以“極化”為主。排名第一和第二的是北京市和廣東省內部技術合作，占比為10.87%和 9.36%。廣東省和北京市、北京市和廣東省的技術合作排名第三和第四，占比 6.91%和 6.08%。在某種程度上，北京市和廣東省共同構成了中國人工智能產業集群發展的南北“雙極”。在某種程度上，北京市和廣東省共同構成了中國人工智能產業

119、集群發展的南北“雙極”。表 8技術合作流向排名前二十的省級行政區技術流向（技術賦能地技術流向（技術賦能地-技術輸入地）技術輸入地）占比占比類型類型北京市-北京市10.87%省內技術流動省內技術流動廣東省-廣東省9.36%省內技術流動省內技術流動廣東省-北京市6.91%跨省技術流動北京市-廣東省6.08%跨省技術流動北京市-上海市2.86%跨省技術流動廣東省-上海市2.53%跨省技術流動浙江省-浙江省2.48%省內技術流動省內技術流動上海市-北京市2.33%跨省技術流動浙江省-北京市2.15%跨省技術流動上海市-上海市2.08%省內技術流動省內技術流動北京市-浙江省2.07%跨省技術流動上海市-

120、廣東省1.88%跨省技術流動浙江省-廣東省1.80%跨省技術流動廣東省-浙江省1.80%跨省技術流動北京市-江蘇省1.38%跨省技術流動廣東省-江蘇省1.29%跨省技術流動浙江省-上海市1.09%跨省技術流動北京市-山東省1.04%跨省技術流動廣東省-山東省0.94%跨省技術流動江蘇省-北京市0.90%跨省技術流動25（2）城市）城市從城市之間的技術合作流動情況看，北京市、深圳市、廣州市和上海市是技術合作關系密度最高的城市。尤其是北京市和深圳市、廣州市的技術合作，成為人工智能技術“極化”和“擴散”的主要方向。圖 17城市間技術流動情況從城市之間的技術合作關系看，排名第一的是北京市內部技術合作，

121、占比10.87%；排名第二和第四的分別是深圳市和北京市、深圳市和深圳市、北京市和深圳市的技術合作。從城市的視角看，北京市和深圳市構成了人工智能技術合作關系流動的南北“兩極”。在技術賦能和輸入關系中，北京市、深圳市、杭州市、上海市和廣州市是技術賦能排名前五的城市，占比為 31.56%、23.27%、9.93%、9.74%和 4.67%。北京市、深圳市、上海市、杭州市和廣州市是技術輸入排名前五的城市，占比26.88%、15.31%、10.20%、7.16%、5.35%。26表 9技術合作關系流向排名前十的城市技術流向（技術賦能地-技術輸入地）占比類型北京市-北京市10.87%本地技術流動本地技術流

122、動深圳市-北京市5.36%跨地區技術流動深圳市-深圳市4.26%本地技術流動本地技術流動北京市-深圳市4.04%跨地區技術流動北京市-上海市2.82%跨地區技術流動上海市-北京市2.28%跨地區技術流動上海市-上海市2.08%本地技術流動本地技術流動深圳市-上海市2.00%跨地區技術流動杭州市-北京市1.96%跨地區技術流動杭州市-杭州市1.94%本地技術流動本地技術流動表 10技術賦能和輸入關系排名前二十的城市技術賦能技術輸入排名技術賦能省份占比排名技術輸入省份占比1北京市31.56%1北京市26.88%2深圳市23.27%2深圳市15.31%3杭州市9.93%3上海市10.20%4上海市9

123、.74%4杭州市7.16%5廣州市4.67%5廣州市5.35%6南京市1.73%6南京市2.10%7合肥市1.55%7武漢市1.76%8蘇州市1.20%8重慶市1.74%9武漢市1.10%9成都市1.74%10成都市1.10%10青島市1.38%27（二）技術體系（二）技術體系人工智能是包括大數據和云計算、物聯網、5G、智能機器人和計算機視覺等 17 種技術在內的復雜技術體系。從技術合作關系數的占比看，排名第一的是大數據和云計算，占比 46.47%；排名第二的是物聯網，占比 10.70%；排名第三的是 5G，占比 8.10%；排名第四和第五的分別是智能機器人和計算機視覺，占比 6.39%和 4

124、.08%。圖 18技術類別的技術合作密度分布從 2014-2022 年技術合作關系的技術類別看，云計算、物聯網和 5G 始終是技術合作密度排名前列的技術類別。近年來，智能機器人、自動駕駛和智能芯片是技術合作增長較快的技術類別。圖 192014-2022 年技術類別技術合作密度變化情況28（三）應用領域（三）應用領域從技術合作關系密度的應用領域分布看，排名第一的是智慧城市，占比12.16%；排名第二的是企業智能管理，占比 12.10%；排名第三的是智能制造，占比 8.89%；排名第四和第五的分別是智能營銷與新零售和智能網聯汽車，占比 8.41%和 8.07%。圖 20人工智能技術合作關系的應用領

125、域分布從 2014-2022 年技術合作密度的應用領域分布變化情況看，智慧城市、企業智能管理和智能制造始終是排名前列的應用領域。近年來，智能制造和智能網聯汽車是增長較快的應用領域。圖 212014-2022 年人工智能技術合作關系的應用領域分布29（四）產業分布（四）產業分布從 2200 家人工智能骨干企業的技術合作關系在三次產業的分布看，排名第一的是第三產業，占比 75.79%；排名第二的是第二產業，占比 23.82%；排名第三的是第一產業，占比僅為 0.39%。圖 22人工智能技術合作關系在三次產業的分布在第三產業中，排名第一的是信息傳輸、軟件和信息技術服務業，占比28.46%；排名第二的

126、是科學研究和技術服務業，占比 22.17%；排名第三的是租賃和商務服務業，占比 10.75%；排名第四的是金融業，占比 10.68%。圖 23人工智能技術合作關系第三產業分布30在第二產業中，制造業排名第一，占比 87.36%；排名第二的是電力、熱力、燃氣及水生產和供應業，占比 5.83%；建筑業排名第三，占比 5.19%。圖 24人工智能技術合作關系第二產業分布在制造業中，排名第一的是計算機、通信和其他電子設備制造業，占比 28.16%；排名第二的是汽車制造業，占比 25.41%；排名第三的是電氣機械和器材制造業，占比 9.30%；排名第四和第五的分別是專用設備制造業和通用設備制造業，占比6

127、.62%和 4.03%。圖 25人工智能技術合作關系在制造業排名前二十的行業31七、創新資源七、創新資源（一）（一）AI 大學大學本報告所指的創新資源主要包括大學、科研院所和新型創新組織12。截至2022 年 12 月，全國共有 440 所高校設置人工智能本科專業、248 所高校設置智能科學與技術本科專業、387 所進行高等職業教育的普通高等學校（?？疲┰O置“人工智能技術服務”專業。本報告采集到 438 所設置人工智能、智能科學與技術和人工智能技術服務專業的大學。其中，長三角地區排名第一，占比 18.72%；京津冀地區排名第二，占比 13.47%；川渝地區排名第三，占比 7.76%；珠三角地區

128、排名第四，占比 4.79%，其他地區占比為 55.25%。圖 26438 所 AI 大學的都市圈分布438所高校廣泛分布在全國各省份。其中，排名第一的是山東省，占比7.53%；排名第二的是江蘇省，占比 7.31%；排名第三的是北京市，占比 6.62%。12新型創新組織主要是新型研發機構，本報告還包括各地建設的人工智能實驗室，例如，之江實驗室和鵬城實驗室。32圖 27438 所 AI 大學的省份分布在城市中，排名第一的是北京市，占比 6.62%；排名第二的是武漢市，占比 4.34%；排名第三的是廣州市，占比 3.65%；排名第四和第五的分別是西安市和成都市，占比分別為 3.42%和 3.20%。

129、33圖 28438 所 AI 大學的主要分布城市AI 大學的主要功能是進行基礎研究和人才培養。到目前為止，人工智能人才短缺仍然是制約我國產業發展的關鍵因素。人力資源和社會保障部發布的數據顯示，中國人工智能人才缺口超過 500 萬。工信部人才交流中心發布的 人工智能產業人才發展報告（2019-2020 年）顯示，我國在高端技術、應用開發和算法研究三個崗位均出現嚴重的人才缺口。其中，算法研究崗人才數量只占崗位需求的 13%。（二）科研院所（二）科研院所本報告采集到 307 所人工智能科研機構的數據。從區域分布看，排名第一的是長三角地區，占比 37.79%；排名第二的是京津冀地區，占比 29.97%

130、；排名第三的是珠三角地區，占比 17.26%；排名第四的是川渝地區，占比 0.98%。34圖 29307 所 AI 科研機構的都市圈分布307 所 AI 科研機構在各省份的分布中，排名第一的是北京市，占比 25.73%；排名第二的是廣東省，占比 17.26%；排名第三的是江蘇省，占比 13.03%；排名第四和第五的分別是浙江省和上海市，占比 11.40%和 8.47%。圖 30307 所 AI 科研機構省份分布35307 所 AI 科研院所在各主要城市的分布中，排名第一的是北京市，占比25.73%，遙遙領先于其他城市；排名第二的是上海市，占比 8.47%；排名第三的是杭州市，占比 7.49%；

131、排名第四和第五的分別是深圳市和廣州市，占比6.51%和 6.19%。圖 31307 所 AI 科研機構的主要分布城市（三）新型創新組織（三）新型創新組織報告共采集到 347 家新型創新組織的數據。排名第一的是長江三角洲地區，共 264 家；排名第二的是珠江三角洲地區，共 50 家；排名第三的是京津冀地區，共 23 家。圖 32347 家新型創新組織的都市圈分布36在各省份的分布，排名第一的是江蘇省，占比 54.76%；排名第二的是廣東省，占比 14.41%；排名第三的是安徽省，占比 8.93%。圖 33347 家新型創新組織省份分布在城市分布中，排名第一的是南京市，共 151 家；排名第二的是

132、蘇州市，共22 家；排名第三的是合肥市，共 21 家；排名第四和第五的是深圳市和杭州市，分別有 19 家和 17 家。圖 34347 家新型創新組織的主要分布城市37八、面臨的挑戰八、面臨的挑戰（一）美國技術封鎖和技術升級壓力（一）美國技術封鎖和技術升級壓力發展人工智能是世界主要國家的共識。包括美國、歐盟、日本、英國、德國和韓國在內的國家，通過制定和更新人工智能發展戰略和行動計劃，持續推動人工智能科技創新和產業發展。2021 年 1 月 25 日，美國科技創新智庫信息技術和創新基金會（ITIF）發布更新版（2019 年）題為誰將贏得這場人工智能競賽？中國、歐盟還是美國？（Who Is Winn

133、ing theAI Race:China,the EU,or the UnitedStates?）的專題報告。ITIF 對近年來中國、歐盟和美國在人工智能人才、研究、企業發展、應用、數據和硬件 6 個領域取得的進展進行比較。報告認為，在研究和應用領域占據領先地位的國家將塑造人工智能技術未來，同時能夠顯著提高國家國際競爭力，而落后國家則可能失去關鍵行業的國際競爭力。2019 年的報告認為，美國在人才、研究、開發和硬件四個方面處于領先地位，而中國則在應用和數據兩個方面處于領先地位。以 100 分為滿分，美國以44.2 分處于領先，中國以 32.3 分排名第二，歐盟則以 23.5 分排名第三。202

134、1 年數據更新之后的報告發現，美國在整體上仍然遙遙領先，得分為 44.6 分；中國分值為 32.0,與美國的差距仍然存在；歐盟分值為 23.3，仍然處于落后地位。隨著美國在人工智能領域技術封鎖的持續加劇，中國與美國之間的技術差距有可能拉大。美國的技術優勢集中表現在兩個方面：一是在算法層面上的長期積累；二是在包括 GPU 和操作系統在內的基礎軟硬件領域的技術優勢。依靠在基礎軟硬件領域的技術優勢，美國科技企業具備更快實現技術升級的條件。例如，OpenAI 研發的 ChatGPT-3 的發布，再次使我們清醒地認識到中美在人工智能技術領域的差距。在基礎研究領域，中國人工智能技術升級同樣面臨制約。中國在

135、人工智能領域的創新活動起步晚，但是進步迅速。從學術論文的發文數量看，2017 年中國超越美國，位居首位。從突破性論文的發表看，2010-2020 年中國在模式識別、計算機視覺、數據挖掘、語音識別領域的突破性表現尚可，但是在算法、自然語言處理和人機交互領域則相對薄弱。13同時，在美國技術封鎖條件下，中美在基礎研究和人才培養領域的合作強度的下降，將影響到我國人工智能領域的突破性創新和人才培養。13陸趣，競爭人工智能：從論文突破性看中國人工智能創新水平R，中財網，2023 年 04 月 04 日。38（二）人工智能技術體系存在短板（二）人工智能技術體系存在短板人工智能是包括智能芯片、基礎架構、操作系

136、統、工具鏈、基礎網絡、智能終端、深度學習平臺、大模型和產業應用在內的復雜技術體系。從實際情況看，在全球范圍內圍繞人工智能技術體系的發展初步形成了中國和美國兩大創新聯盟。但是在包括智能芯片和操作系統在內的基礎軟硬件領域，我們仍然存在著短板和不足。2019 年美國市場調研公司 IC Insights 發布的一份芯片市場數據統計報告顯示，全球 68%的無晶圓廠芯片公司、46%的有晶圓廠芯片公司都在美國，共占有全球 52%的芯片市場份額；排名第二的是韓國，無晶圓廠占全球市場份額的 1%,有晶圓廠占 35%，合計市場份額 27%；排名第三的是日本，無晶圓廠全球份額不到 1%，有晶圓廠全球市場份額占 9%

137、，合計市場份額 7%；而中國大陸無晶圓廠全球市場份額為 13%,，有晶圓廠全球市場份額不到 1%，合計市場份額 3%。近年來，包括華為、阿里和百度在內的頭部企業和一批新創企業都致力于智能芯片開發。受制于先進制程開發和生產能力，我國領先的智能芯片設計能力無法轉化為商業優勢。從操作系統看，微軟的操作系統長期壟斷臺式計算機市場。在智能手機領域，美國的安卓和 iOS 系統長期居統治地位，吸引了數百萬開發者基于兩大操作系統為終端用戶開發應用服務軟件。無論是在計算機還是在智能手機操作系統領域，我國的企業都在奮起直追。在智能手機領域，截至 2021 年 12 月，華為鴻蒙操作系統、HMS（華為移動生態）全球

138、用戶超過 2.4 億，擁有 500 萬開發者。盡管在關鍵技術領域中國企業都取得了重大突破，但是總體看與美國相比仍然存在著相當大的差距。隨著美國芯片和科學法案的實施，通過壟斷和控制高端半導體技術和產品供給，延遲中國人工智能科技創新和產業發展的步伐，是美國技術封鎖的戰略目標。（三）頭部平臺企業的技術升級相對緩慢（三）頭部平臺企業的技術升級相對緩慢信通院發布的 平臺經濟與競爭政策觀察(2021)數據顯示，從價值超過 100億美元的數字平臺來看，中國和美國仍然保持絕對引領。2020 年，中、美百億美元以上平臺企業數量合計達 64 家，全球占比 84%，全球新增的 7 家平臺均來自中美；市值總額高達 1

139、2 萬億美元，占據全球總量的 96.3%。在超百億美元規模的平臺企業數量上，中國達到 36 家，超過美國。但是從市值和增長速度變化看，中國與美國的差距在拉大。技術升級的相對滯后是影響和制約我國平臺企業市場規模擴張的重要因素。因而，加快出臺能有效促進人工智能創新平臺技術創新和升級的政策體系，是進一步推動人工智能科技創新和產業發展的戰略舉措。39九、總結和政策建議九、總結和政策建議（一）概括和總結（一）概括和總結本報告的研究表明，構建自主可控技術體系、培育產業創新生態、推動人工智能和實體經濟深度融合發展、提高產業國際競爭力，是建設具有全球競爭力的人工智能產業集群的基本途徑和戰略方向。與前三次工業革

140、命不同，作為第四次工業革命的核心引擎，建設具有全球競爭力的人工智能產業集群包含多個維度的內容和機制。首先，建設具有全球競爭力的人工智能產業集群需要區域和城市之間的高效協作。其中，“新型創新區新型創新區-城市城市-區域區域-全國全國-全球創新網絡”的協作，是建設具有全球競爭力的人工智能產業集群的重要機制。其中，新型創新區屬于人工智能產業集群空間結構的“微內核”。全球創新網絡”的協作，是建設具有全球競爭力的人工智能產業集群的重要機制。其中，新型創新區屬于人工智能產業集群空間結構的“微內核”。新型創新區是平臺及其主導的產業創新生態的棲息地，以人工智能產業化為主導。產業智能化集群一般產生于傳統產業集聚

141、區。與工業經濟時代不同，人工智能產業化集群與產業智能化集群的互動往往通過網絡空間實現?；谛滦蛣撔聟^構建的網絡空間產業創新生態為人工智能賦能實體經濟創造了新的途徑。從全國范圍看，新型創新區是多源的，往往出現在多個創新資源豐富的城市和區域。同樣，通過線上和線下知識、技術交流和重組，多源新型創新區人工智能協同創新，共同推動人工智能科技創新和產業發展。除京津冀、長江三角洲、珠江三角洲和成渝地區主要城市之外，中部地區的武漢和長沙、西部地區的西安、東北部地區的沈陽和哈爾濱都具備規劃和建設新型創新區發展人工智能產業化創新集群的能力。其次，人工智能和實體經濟的融合發展帶來的產業集群主要集中在應用領域和產業層

142、面上。從人工智能賦能的 19 個應用領域和三次產業細分領域的情況看，產業集群主要出現在產業基礎雄厚和創新資源豐富的城市和地區。第三，以平臺為主導的企業簇群的發展，是建設具有全球競爭力的人工智能產業集群的基石。平臺及其主導的產業創新生態的形成和發展，是人工智能產業集群出現的“極核”。人工智能開放創新平臺往往兼具有基礎設施服務商和基礎軟硬件創新生態構建者的角色，周邊往往集聚大批中小企業和新創企業，是人工智能產業集群形成和發展的重要力量。第四，具有全球競爭力的人工智能產業集群表現為物理空間和網絡空間的雙重集聚。物理空間的集聚為網絡空間的發展奠定基礎。網絡空間的發展可以使物理空間集聚的產業能力邊界無限

143、擴張。第五，具有全球競爭力的人工智能產業集群需要基礎研究、技術開發和規模應用創新循環的支撐，高效率的國家和區域創新系統是集群發展的重要推動40者。從創新系統的視角看，人工智能產業集群創新和國際競爭力的提升依賴政產學研用協同創新，通過創建新型創新組織的方式，能夠有效地促進研究型大學、科研院所和企業之間的知識、技術交流和轉化。（二）政策建議（二）政策建議從近年來我國人工智能科技創新和產業發展的實踐看，面對美國的技術封鎖和國家的戰略需求，建設具有全球競爭力的人工智能產業集群需要在如下方面做出努力：（1）加速發展人工智能開放創新平臺及其主導的產業創新生態）加速發展人工智能開放創新平臺及其主導的產業創新

144、生態在建設具有全球競爭力的人工智能產業集群過程中，人工智能開放創新平臺及其主導的產業創新生態是關鍵推動者。首先，平臺基于自身業務和創新構建基礎軟硬件協同創新生態的同時，構建垂直業務軟硬件協同創新生態。其次，依托創建的基礎軟硬件和垂直業務軟硬件創新生態，平臺推動人工智能和實體經濟融合發展，實現基礎研究、根技術創新和規模應用的良性循環和正反饋。積極支持和推動新型平臺及其主導的產業創新生態，是構建自主可控技術體系的基石。（2）高水平規劃和發展新型創新區）高水平規劃和發展新型創新區與平臺及其主導的產業創新生態相比，新型創新區建設是依托城市的科技創新資源和產業基礎發展人工智能產業集群。尤其是在人工智能產

145、業化過程中的根技術創新領域，新型創新區將發揮至關重要的作用。在全國范圍內，尤其是人工智能科技創新和產業發展的前沿城市高水平規劃和發展一批新型創新區，將有利于具有全球競爭力的人工智能產業集群建設。（3）建設高度開放的創新系統）建設高度開放的創新系統國家和區域創新系統是從更加宏觀的層面概括人工智能產業集群形成和發展的機制。研究型大學、科研機構和新型創新組織是國家和區域創新系統的核心因素。其中，構成國家和區域創新系統的關鍵因素是國家戰略科技力量。通過發揮在基礎研究和人才培養中的作用，研究型大學和科研機構著眼于前瞻科技創新。新型研發機構為政產學研的協同創新提供公共和關鍵技術研發，同時實現研究型大學和科

146、研機構的成果轉移和轉化。此外，中國人工智能產業發展得益于創新系統的開放性，是全球創新網絡的重要組成部分。建設更加開放的創新系統，是加快人工智能產業集群發展和國際競爭力提升的重要條件。41（4）加強場景創新推動創新循環的形成和發展）加強場景創新推動創新循環的形成和發展在科技部等六部門共同印發的 關于加快場景創新以人工智能高水平應用促進經濟高質量發展的指導意見中，把場景創新界定為“以新技術的創造性應用為導向，以供需聯動為路徑，實現新技術迭代升級和產業快速增長的過程?！眻鼍皠撔录瘧眯枨蠛图夹g供給于一體，充分體現了人工智能通用目的技術和需要互補性創新的基本特征。場景創新是實現人工智能通用目的技術專用化和提升全要素生產率的基本機制和途徑。同時，通過場景創新實現基礎研究、技術開發和規模應用創新循環的形成和發展。