7月28日，上海市经济信息化委印发《上海市进一步扩大人工智能应用的若干措施》，就降低智能算力使用成本、扩大人工智能大模型应用、支持采购高质量语料、开展关键技术创新等提出多项措施，加快实施“人工智能+”行动，推进上海市“模塑申城”工程，降低创新创业成本，进一步扩大人工智能应用。人工智能作为新一轮科技革命和产业变革的核心驱动力之一，正在重构全球经济格局和产业体系。打造具有全球影响力的人工智能产业集群，是提升国家科技话语权的关键举措，也是推动经济高质量发展的必由之路。加快实施“人工智能+”行动，对推进区域创新中心建设具有重要意义。因此，要完善体制机制，着力构建系统性创新生态。人工智能产业集群发展现状人工智能产业集群是特定地理区域内由人工智能核心企业、科研机构、金融机构等创新主体构成的协同创新网络。它通过知识密集化、网络协同化、生态开放化和全球链接化等，构建起面向智能经济时代的创新生态系统。其不仅依托于芯片、算法、数据等基础层面的技术突破，还依赖于智能制造、智慧医疗等应用层面的跨层级协作，形成了从理论到场景的全链条知识转化机制。通过集群主体间的深度技术合作与商业网络传播，加速创新成果的产业化进程，并随着技术变革而不断吸纳外部创新要素，持续优化产业结构。目前，我国人工智能产业集群形成了“3+X”发展态势，京津冀地区以北京为核心，汇聚众多国家重点实验室，大力开展基础理论和关键核心技术攻关，构建原始创新策源地；长三角集群以上海为龙头，依托苏州、杭州等地智能制造和金融科技的产业基础，实现技术研发与产业应用的深度融合；粤港澳大湾区，凭借深圳“硬制造+软智能”的优势和香港的国际化资源，重点发展智能终端设备和跨境数据服务。成都、武汉、西安等聚焦细分领域，在智慧医疗、智能网联汽车、智能算力等领域形成了特色化产业集群。根据中国互联网络信息中心发布的第56次《中国互联网络发展状况统计报告》，2024年我国人工智能产业规模突破7000亿元，连续多年保持20%以上的增长率，生成式人工智能技术不断向具体应用场景纵深渗透。2025年上半年，生成式人工智能产品实现了从技术到应用的全方位进步，不仅在千亿级参数规模、多模态能力等方面实现突破，并与办公协同、教育普惠、工业设计、内容创作等场景深度融合，构建了覆盖多领域的智能应用生态。打造世界级人工智能产业集群面临的挑战目前，打造世界级人工智能产业集群，我国已具备较好基础，但在基础理论、产业协同及国际标准制定等方面仍面临诸多潜在挑战。人工智能基础理论和关键技术还存在短板。目前，我国人工智能研究成果主要集中于算法优化、应用适配等技术延伸层面，其在机器学习、认知科学等基础理论上还存在不足，缺乏对底层范式变革的突破性贡献，技术发展长期处于“跟随—模仿—改进”的被动状态。同时，关键技术领域“卡脖子”问题较突出，技术依赖不仅推高了产业成本，更使我国人工智能产业面临供应链安全风险。这与我国人工智能人才结构的“倒金字塔”特征相伴随，应用型人才占比远超过从事基础理论研究和底层技术创新的人才，产业集群难以获得兼具理论素养与工程能力的复合型人才。产业链各环节协同机制有待完善。人工智能产业链上下游多呈现相对分散的状态，芯片设计、算法研发与应用场景之间缺乏有效连接渠道。比如，国产AI芯片与主流深度学习框架兼容性不足，导致硬件性能难以充分转化为实际应用效能，这就形成了某种“技术孤岛”，限制对上层应用的支撑作用。此外，产教融合机制不健全、资源配置与利益分配不均、知识产权归属存在争议等现实问题，使得基础研究与应用开发出现“双轨制”。即产学研合作效率低、AI领域专利转化率低、创新要素难以高效聚合，阻碍世界级产业集群发展成型。政策碎片化与监管滞后。目前，国家新一代人工智能创新发展试验区已有近20个，陆续形成一批具有重大引领带动作用的人工智能创新高地，但各地政策同质化严重，各部门之间政策协调不足，可能造成重复性基础设施投资与研发资源错配。地方政府之间，为争夺产业主导权而实施的税收优惠、土地供给等竞争性政策，进一步加剧资源分散与竞争，使产业集群难以形成技术标准统一、产业链互补的协同发展模式。监管部门把握好技术创新与风险防控的平衡点并不容易，对生成式人工智能的伦理审查、责任认定等制度建设往往滞后于技术发展。此外，公共数据开放不足，导致部分领域的训练数据在质量、规模上无法满足大模型研发需求。打造世界级人工智能产业集群的对策系统布局，突破关键瓶颈。在基础研究层面，建议依托国家实验室、重点高校和科研机构等力量，聚焦人工智能底层逻辑、新型计算范式等重大科学问题开展前瞻性研究。在关键技术领域，推进开放式协同创新机制，深化“揭榜挂帅”攻关机制，面向全球发布重大技术需求榜单，鼓励产学研联合“揭榜攻关”，形成“需求牵引—协同攻关—产业落地”长效机制。同时，建设国家AI大模型开放平台，通过数据共享、算力支持和接口标准化，降低中小企业和初创企业研发成本，激发各类市场主体的创新活力。打破“技术孤岛”，构建“生态大陆”。通过政策引导和支持，打造能够带动上下游发展的“链主”企业，形成以头部企业为引领、中小企业协同配套的“雁阵”格局。积极实施“AI赋能传统产业”行动，依托工业互联网平台与行业龙头企业共建具体领域的AI赋能中心，通过技术适配、场景开放和解决方案共享，加速人工智能与制造业、农业、服务业的深度融合。就中小企业设立AI产业引导基金，重点支持具备核心技术优势的“专精特新”企业，构建大中小企业融通发展的创新生态。建设多层级人工智能成果转化平台，提升产学研协同创新效率，通过中试基地、知识产权交易平台和产业投资基金联动，构建“基础研究—技术开发—中试孵化—规模量产”的全链条创新体系。打通科教资源与经济发展融合难点堵点，促进科技成果转化、孵化、产业化。构建包容审慎的治理框架。顶层设计层面，建立国家人工智能产业集群发展的宏观统筹机制，制定面向国家战略目标的中长期规划，引导京津冀、长三角、粤港澳等重点区域合理分工、差异化发展。整合科技、工信、金融等主管部门政策资源，建立重大项目协同推进、财政资金统筹调度、人才政策一体联动的运作模式，打破政策碎片化治理。在监管模式上，探索适应AI技术迭代的柔性监管体系，在重点产业、重点区域开展“沙盒监管”，通过过程监测实现先进技术应用和风险防范的平衡。在此基础上主动参与全球AI治理规则制定，如依托“数字丝绸之路”建设，深化与“一带一路”沿线国家在算力网络、开源社区、标准互认等方面合作。成立世界人工智能合作组织，加强各国之间发展战略、治理规则、技术标准对接协调。打造世界级人工智能产业集群是一个多要素协同推进的系统工程，应立足我国特有的制度优势和超大规模市场优势，打造新型举国体制下的创新生态系统，探索中国特色的集群发展模式。（作者单位：西安邮电大学马克思主义学院、西安电子科技大学马克思主义学院）