终于有人说清人工智能产业规划怎么做？

2025年，各地高质量发展大会密集召开，人工智能(AI)成为区域经济转型升级的核心议题。如何在激烈的区域竞争中找准定位、构建差异化优势?前瞻产业研究院产业观察组结合行业趋势、地方实践与创新思路，为地方政府提供一份兼具前瞻性与实操性的规划指南。

一、行业发展现状与地方布局痛点

①应用场景爆发式渗透

AI已从单一工具演变为全产业链的“智能底座”，覆盖智能制造(如东莞“灯塔工厂”5分钟完成工业品制造)、智慧医疗(肺癌筛查准确率超80%)、文旅服务(AI生成千万级旅游攻略)等领域。但多数地区仍停留在“单点应用”，缺乏跨场景协同与数据闭环。

②算力与数据资源争夺白热化

东莞提出“10000P智能算力+30个行业数据集”目标，厦门、广州等地加速布局智算中心。然而，中小城市面临算力成本高、数据孤岛严重、本地化模型训练不足等问题。

③政策同质化与安全隐忧并存

多地聚焦“补贴企业+建设产业园”的传统路径，但AI伦理(如数据污染)、技术滥用(如自动驾驶事故)等风险尚未形成系统性防控机制。

二、地方发展规划的四大创新思路

①构建“全要素治理”的AI生态体系

-核心逻辑：跳出“技术堆砌”思维，将AI视为涵盖技术、数据、伦理、人才的复合生态系统。

**实施路径**：

Ⅰ、设立AI伦理委员会：参考广州立法经验，制定地方性AI伦理指南，纳入算法备案、数据合规审查等机制。

Ⅱ、探索数据产权交易试点：借鉴东莞“数据知识产权登记”模式，推动企业数据资产化，建立“数据银行”实现跨行业流通。

②反向创新：从“需求侧”定义技术供给**

-案例启发：厦门提出“反向创新实验室”，联合制造业企业定义AI需求，再反向推动技术研发(如基于板材切割痛点的工业小模型)。

**落地策略**：

Ⅰ、在传统产业(纺织、建材等)中筛选“高价值痛点场景”，通过“揭榜挂帅”匹配技术团队。

Ⅱ、建立“AI技术适配指数”，量化技术与企业需求的匹配度，避免盲目上马项目。

③打造“AI+地理标志”特色IP

-差异化路径：将AI与地方特色产业结合，如景德镇“AI陶瓷纹样生成”、云南“咖啡种植智能决策链”。

**政策工具**：

Ⅰ、设立“AI+地理标志”专项基金，支持企业开发垂直领域模型。

Ⅱ、建设开放数据集(如陶瓷纹样数据库)，吸引全球开发者共创。

④人才共享：破解“引不来留不住”困局

-东莞模式：通过“科学家团队+卓越工程师中心+3万技能人才”梯队，实现人才链与产业链融合。

**创新延伸**：

Ⅰ、推行“周末科学家”计划，柔性引进一线城市高端人才。

Ⅱ、联合职业院校开设“AI微专业”，定向培养产线调试、数据标注等实操型人才。

三、优秀案例对标分析

①东莞：工业垂直大模型的“链式赋能”

**亮点**：通过“3个基础大模型+15个垂直模型+200个小模型”架构，覆盖研发、生产、物流全环节。例如，某电子企业利用缺陷检测模型将质检效率提升40%。

**启示**：以产业链需求倒逼模型开发，避免“为AI而AI”。

②广州：立法先行构建安全底座

**突破**：全国首个将AI产业立法纳入议程的城市，聚焦数据安全、算法透明性。

**借鉴**：地方政府可联合高校设立“AI合规实验室”，为企业提供合规认证服务。

③反向创新实验室(厦门试点)

**模式**：企业提出需求(如“减少板材切割损耗”)，实验室定制开发AI优化算法，成本由政企共担。

**成效**：试点企业材料利用率提升12%，模型复用至同类行业后形成技术输出能力。

从“追赶者”到“规则制定者”

2025年的AI竞赛，不再是简单的技术比拼，而是生态构建能力的较量。地方政府需以“全要素治理”思维，将AI与本地产业基因深度融合，通过反向创新、数据资产化、伦理立法等差异化路径，打造不可替代的竞争优势。唯有如此，方能在高质量发展的新赛道上，成为规则的制定者而非追随者。

前瞻经济学人APP资讯组

更多本行业研究分析详见前瞻产业研究院《中国人工智能行业发展前景预测与投资战略规划分析报告》

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