多省市一把手点赞 DeepSeek 后，这些地方开始急了……

人工智能是引领新一轮科技革命和产业变革的战略性技术，具有溢出带动性很强的“头雁”效应。总书记强调，要“推动我国新一代人工智能健康发展”。蛇年春节前后，中国人工智能企业深度求索（DeepSeek）以其开源模型DeepSeek-R1在全球掀起一场“惊叹风暴”。DeepSeek的“奇袭”不仅仅是一家公司的胜利，更是AI版图重构的信号。而随着AI的快速演进，如今已成为各城市的“行业洗牌工具”。

新春开工以来，不少省市主政官员在不同场合表达了对新科技的拥抱。

2月5日，广东省高质量发展大会上，广东省委书记黄坤明表示，华为以领先的数字技术赋能千行百业，深度求索（DeepSeek）以不怕虎的勇气锐气撼动美国人工智能巨头、产生连锁效应，宇树科技的机器人登上央视春晚舞台，中国已经显示出引领时代浪潮的全新气象，广东更应该在百舸争流中奋力争先。

广西壮族自治区党委书记、自治区人大常委会主任陈刚、江苏省委常委、南京市委书记周红波及其他省市领导纷纷表示对DeepSeek的认可，从“杭州六小龙”的启示中，我们不难发现，很重要的原因是杭州良好的创新氛围、产业生态和营商环境，只有在营商环境上抢占高地，才能在区域竞争中跟上步伐。

那么在AI的快速迭代与扩张下，中国的一线城市会与其他城市逐步拉开发展差距吗？

2025年，作为“十四五”收官之年、“十五五”规划谋划之年，各地政府在纷纷绘制加快培育新质生产力的“路线图”。2024年12月举行的中央经济工作会议把开展“人工智能+”行动作为今年要抓好的一项重点任务。但鉴于每个城市的发展资源与营商环境均有差略，优质的人工智能资源基本覆盖在一线和新一线城市，二三四线城市应该怎样布局人工智能产业，才能紧跟时代步伐，结合自身区域优势，培育出更多新质生产力的优质赛道？

据前瞻观察，中国二三四线城市面临发展人工智能产业的挑战：

①产业基础薄弱

主要体现在高端人才稀缺、研发投入有限、龙头企业带动效应弱三个层面。

二三四线城市在高端人才储备方面外流现象严重，本地人才培养体系不完善，缺乏对高端人才的吸引力和发展空间，使得二三四线城市在人工智能产业的人才支撑上相对薄弱。同时在人工智能领域的研发投入相对较少，传统重工占比大，战略新兴科技型企业规模较小且少，资金实力有限，难以承担大规模的研发投入。同时，二三四线城市缺乏具有强大带动效应的人工智能龙头企业，难以形成产业集聚效应，产业发展速度受到制约。这将可能导致人工智能产业在技术创新和产品研发方面进展缓慢，缺少了人工智能对产业升级发展的加持，或将会与一线城市的差距逐渐拉大。

②场景驱动能力不足

主要体现在应用场景丰富性不足、数据开放度不足。

二三四线城市的公共数据开放滞后，传统产业数字化程度低，导致人工智能技术难以与本地经济深度融合。例如，智慧城市建设中，二三四线城市的智慧交通、智慧安防等应用场景大多还处于起步阶段，数据共享平台建设滞后，部门之间数据壁垒严重。数据开放度不足就会限制其在本地的广泛应用。

③区域协同机制缺失

主要体现在城市群协同不足、产业协同不足。

二三四线城市在城市群内的协同机制不完善，缺乏系统性的规划和协调。例如，长三角的某城市在承接上海的电子信息产业溢出过程中，硬件制造方面虽有一定成绩，但在软件研发、系统集成等环节与上海的协同不足，导致产业链不完整，珠三角的东莞在承接技术溢出过程中亦如此。所以，城市群内城市之间的政策协调、产业分工等缺乏统一规划，使得各城市在人工智能产业发展中各自为政，难以形成协同效应，影响了区域整体竞争力的提升，导致资源重复配置或产业链断层。

④政策同质化与落地难

二三四线城市在制定人工智能产业发展政策时，根据前瞻多年观察，大多以效仿学习一线城市为主，缺乏针对本地产业特色的精细化设计，导致政策与本地实际情况脱节。同时更容易形成同质化竞争，使得二三四线城市难以形成差异化竞争优势，难以满足本地产业的个性化需求。再者，二三四线城市在政策执行过程中面临资金配套不足、跨部门协调困难等问题，导致政策难以有效落地。

各地政府应该怎么做才能保证好“人工智能+”行动因地制宜去落实？

前瞻人工智能产业规划所作为更懂产业的科技型决策智库，基于“研究智库+产业AI”的协同生态优势，能够为各地政府提供具科学性、前瞻性、落地性的产业高质量发展解决方案。就目前人工智能增速发展而言，各地政府应该首要抓住“1垂1定位，1景1生态”的科学规划新路径：

①优先聚焦单项垂直领域，做好细分领域定位，瞄准特色化赛道。

二三四线城市应结合本地产业优势，选择与本地产业高度关联的细分赛道，避免与一线城市在通用技术领域的直接竞争。例如，西南地区可结合山地农业开发智能种植模型，东北老工业基地可探索装备制造AI质检系统。通过聚焦垂直领域，充分发挥本地产业基础的优势，实现精准细分定位，从而实现差异化发展，提升本地人工智能产业的竞争力，推动人工智能技术在本地的广泛应用。

②打造“场景实验室”，构建“传统产业+AI”的新生态。

联合本地企业与科研机构，共同打造“场景实验室”，针对特定行业和领域开发定制化的人工智能解决方案。例如，在医疗领域开发智能诊断系统，在制造业开发智能生产调度系统。通过“场景实验室”形成可复用的技术模块，提升本地产业的智能化水平，推动人工智能技术在本地的广泛应用，促进本地产业的转型升级。同时，利用人工智能技术优化本地支柱产业的供应链管理、能耗控制等环节，通过降本增效吸引企业自发投入AI改造。例如，在纺织产业优化工艺参数，在食品加工行业实现质量检测和生产过程的自动化控制。通过这种“传统产业+AI”的生态构建，不仅能够提升传统产业的智能化水平，还能促进人工智能技术在本地的落地应用，形成产业协同发展的良好局面，推动本地经济的高质量发展，更好赋能产业有效招商。

其次，针对配套要素要做好关键的“三维机制”：

①构建数据资源整合与开放机制。

建立区域级数据共享平台，优先开放交通、医疗、环保等公共数据，推动政府数据与行业数据的融合应用。例如，贵阳通过“数据铁笼”工程实现政务数据互通，为三四线城市提供了有益的参考。探索“数据联邦”模式，在保障隐私的前提下实现跨城市数据协同利用，提升数据资源的利用效率，为人工智能企业提供丰富的数据资源，促进人工智能技术的研发和应用。

②打造人才“柔性流动”机制。

与一线城市高校共建“飞地实验室”，通过项目制合作吸引高端人才短期驻场，解决本地高端人才稀缺的问题。例如，某二线城市与深圳前瞻产业研究院及优质高校合作建立“飞地实验室”，定期邀请智库专家和研究人员到本地进行项目指导与技术交流。同时可以设立“AI技能培训基地”，与一线城市的人工智能头部企业及智库合作，针对本地职业院校定向培养算法工程师和AI运维人员，提升本地人才的技能水平，为产业发展提供持续的人才支持，满足本地人工智能产业对人才的需求。

③设立算力基础设施分层布局机制。

根据城市能级和发展需求，进行算力基础设施的分层布局。三四线城市可建设边缘计算节点，承接一线城市溢出的小型算力需求；二线城市则布局区域智算中心，提供低成本算力服务。这种分层布局的策略，能够充分发挥各城市的资源优势，避免重复建设和资源浪费，为人工智能产业的发展提供强大的算力支持，推动人工智能技术的广泛应用。

再者，必须注重协同模式与创新联动：

①在规划发展前期，必须考虑梯度承接技术溢出的可能性与可选性。

在城市圈/群内，二三四线城市可定位为“AI产业化基地”，承接一线城市的非核心环节，如数据标注、硬件代工等，同时通过产业政策制定（详情可与前瞻交流）吸引AI企业设立区域总部。这种梯度承接的模式，能够充分发挥城市群内各城市的产业优势，实现资源的优化配置和产业的协同发展，提升区域整体竞争力，促进本地人工智能产业的快速成长。

②可以考虑共建“技术飞地”。

在北上深等城市设立异地研发中心，反向输入技术成果。例如，合肥通过“科大硅谷”模式引入中科大资源，此类经验可推广至其他科教资源丰富的二线城市。通过“技术飞地”模式，能够充分利用一线城市的科研资源和人才优势，为本地人工智能产业的发展提供技术支持和创新动力，促进产业的快速发展，提升本地人工智能产业的创新能力。

部分非一线城市发展人工智能发展路径案例：

根据前瞻产业观察，西安的人工智能产业发展模式值得关注：高校资源赋能与“一院一链”闭环。西安凭借丰富的高校资源，尤其是西安电子科技大学、西北工业大学等高校在人工智能领域的深厚科研基础，打造了“AI基础研究高地”。这些高校每年培养大量人工智能专业人才，为本地产业发展提供了充足的人才储备。通过“一院一链”模式，如西电人工智能学院与本地集成电路产业链的深度结合，实现了从基础研究到产业应用的无缝对接。高校的科研成果能够快速转化为产业技术，推动了人工智能技术在集成电路设计、芯片制造等环节的应用，形成了完整的产业闭环。

在区域协同层面，嘉兴路径值得学习借鉴：积极融入城市群协同与产业聚焦。嘉兴积极融入长三角AI协同网络，凭借其地理位置优势，与上海等一线城市形成了紧密的产业合作关系。通过承接上海自动驾驶企业的硬件需求，专注于智能网联汽车零部件生产，形成了具有地方特色的产业集群。同时在产业定位层面，嘉兴在人工智能产业布局中，聚焦于智能网联汽车零部件这一细分领域，避免了与一线城市在通用技术领域的正面竞争。通过专业化生产，提高了产品质量和生产效率，吸引了大量相关企业集聚，形成了规模效应。

趋势：未来技术与机遇

①各城市要关注多模态大模型的发展。

随着人工智能技术的不断发展，多模态大模型将成为未来的重要发展方向。这种技术能够整合图像、视频、音频和文本等多种数据源，使AI系统能够以前所未有的准确性从更广泛的上下文源中学习，提供更精确、定制化的输出。二三四线城市可以利用这一技术趋势，结合本地特色产业，开发定制化的多模态AI应用。例如，在文化旅游产业中，通过多模态AI技术开发智能导览系统，为游客提供更加丰富和直观的体验，提升城市的文化旅游吸引力，推动人工智能技术在更多领域的应用和创新，促进本地经济的高质量发展。

②智能体技术的应用。

智能体技术的发展也将为二三四线城市带来机遇。智能体能够接受自然语言命令、与场景互动并具有初步思维链，可拆分任务并独立执行特定任务。城市可以将智能体技术应用于城市管理、公共服务等领域，提高城市管理效率和服务质量。例如，在智慧交通管理中，智能体可以根据实时交通数据自动调整信号灯时长，优化交通流量，提升城市的智能化水平和居民的生活质量。

③AI技术在科学研究中的应用。

AI4S（AI for Science）能够推动科学研究范式变革，赋能多维数据的复杂结构挖掘，辅助科研问题的综合理解与全局分析。二三四线城市的科研机构和企业可以利用AI4S技术，开展生物医学、气象、材料发现等领域的研究，提升本地科研水平和创新能力，推动本地经济的高质量发展。

归根结底，前瞻认为，AI技术本身并非必然导致城市差距扩大，其影响取决于技术扩散速度、政策协同效率和区域定位策略。短期来看，一线城市因资源集聚可能进一步巩固优势；但长期而言，若其他城市能通过差异化竞争（如聚焦垂直领域）、政策创新（如柔性人才引进）和技术普惠（如开源模型应用），有望缩小差距。

关键风险在于：若中小城市无法突破基础设施和人才瓶颈，可能陷入“技术依附”困境；而一线城市若过度集中资源，也可能面临创新内卷和成本攀升的压力。

最终，AI时代的发展格局将呈现“多极协同”与“局部极化”并存的特征，决策者需在效率与公平间寻找动态平衡。

前瞻经济学人APP 产业观察组

更多行业研究分析详见：

【1】《2025-2030年全球及中国生成式人工智能（生成式AI）行业发展前景展望与投资战略规划分析报告》，前瞻产业研究院

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