人工智能+，你的城市准备好了吗？解读城市AI发展新蓝图
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作者 | 1/6图片工作室
2025年8月，我国发布了《关于深入实施人工智能+行动的意见》（以下简称《意见》），正式拉开「AI+」时代的大幕。
《意见》明确提出，要在科技、产业、消费、民生、治理、合作六大重点领域，深入推进「人工智能+」行动，为城市如何发展AI指明了方向。
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2015-2024年
国家层面人工智能相关政策不完全统计
很多媒体把「AI+」和10年前的「互联网+」相提并论，但这其实低估了「AI+」的革命性意义。「互联网+」的核心是打破信息壁垒，提高信息连接效率，让不同主体之间的信息流通更顺畅。
而「AI+」不只是连接，它赋予了机器认知、思考、决策能力，这将会重新定义竞争优势，重塑生产方式，加速技术突破。如2024年，人工智能AlphaFold2解决了困扰人类50年的蛋白质折叠问题，帮助哈萨比斯和江珀获得诺贝尔化学奖。
可以说，「AI+」将成为驱动新一轮科技革命和产业变革的核心引擎，也是未来十年大国博弈中至关重要的「王牌」。
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受全球人工智能热推动，
提供GPU算力的英伟达，
成为第一家市值超过4万亿美元的公司
（来源：网络开放平台）
事实上，在这张全球AI竞赛的牌桌上，主要玩家只有——中、美两国。
世界知识产权组织的数据显示，2023年全球生成式AI专利申请中，中国占比接近70%，并且已经连续六年位居全球首位，美国的占比约为14%。斯坦福大学发布的《2025年AI指数报告》显示，2024年全球最重要的50个AI模型中，美国有40个，中国有15个。
这些数据清晰地展现出，中美两国在AI领域遥遥领先的「双雄格局」，而这一格局的背后，是两国在科研投入、人才储备和产业应用等方面的角逐。
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2024年50大标志性人工智能模型数量地理分布
（来源：《2025年AI指数报告》）
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5月，曾被英国视为AI实力代表的独角兽公司
Builder.ai（编程）因骗局破产，
其AI过程来自于印度程序员手动编写代码
（来源：网络开放平台）
要想深入理解这场竞争的本质，我们首先得了解AI产业的框架。人工智能产业大致可以分为三个相互关联的层级：
★ 基础层：它是整个AI产业的基石，主要包括两部分，一是提供海量计算能力的硬件，如AI芯片；另一部分是用于训练算法的数据，数据的质量和数量直接影响算法训练的效果。
★ 技术层：以AI算法（如机器学习、多层神经网络）和模型（如GPT、DeepSeek）为核心的区域，涵盖了从底层算法的研发，到各类开发平台和工具链的构建，为AI技术的进一步发展提供技术支撑。
★ 应用层：AI技术在经济和社会各个领域的渗透与落地，是创造实际价值的环节，让AI技术真正服务于人们的生产和生活，如具身智能、智能制造、自动驾驶、智能家居等。
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具身智能成为AI走向现实空间的热门赛道
当前竞争格局下，美国在基础层和技术层依然有着明显的先发优势。以AI训练必不可少的核心硬件——图形处理器（GPU）为例，美国的英伟达（NVIDIA）一家就垄断了全球90%以上的市场份额。
更关键的是，英伟达围绕其GPU打造了CUDA并行计算平台，这个平台已经吸引了全球超过500万的开发者，形成了一个规模庞大的生态系统，构筑起了坚实的「护城河」，如今已成为行业内默认的技术标准。
为了巩固自身在AI领域优势，同时延缓中国AI技术崛起速度，美国自2018年以来，采取了一系列措施，包括立法限制、出口管制、投资审查等，试图遏制中国AI产业的发展。
与此同时，美国从联邦到地方，再到城市层面，都在以前所未有的力度建设新型AI基础设施，全力推动AI技术在实际场景中的应用。
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2018年以来，美国针对中国AI发展的部分遏制措施
在这一竞争背景下，中国AI该如何突围发展？
答案落在了「城市」，这一具体实施创新突破的关键载体上。同时，如何避免各地在AI发展浪潮中陷入同质化竞争，如何根据不同城市的实际情况融入「AI+」战略，成为了决定中国能否在这场竞赛中掌握主动权的系列问题。
解决这系列问题，首先得了解AI产业的底层逻辑和对手的布局。
01
AI产业的底层逻辑与美国产业布局
表面上看，AI竞争是算法突破和模型迭代的比拼，但实际上，AI竞赛的逻辑已经悄悄转向了一个更基础、更底层的领域——算力与能源。
这两种看似普通的资源，如今正以空前的重要性，成为决定AI时代国家核心竞争力的基石。AI，尤其是近年来出现的大型语言模型，堪称「高耗能」的数字巨兽。
我们以ChatGPT为例来直观感受一下。据估算，GPT为了处理全球用户每天约25亿次的对话，GPT算力集群每天消耗的电力能达到45吉瓦时，也就是4500万度电。
这相当于150万个美国家庭一天的用电量，或者说，需要2到3座中等规模的核反应堆才能为其提供稳定持续的电力。国际能源署（IEA）在报告中明确指出，到2030年，全球数据中心的总用电量中，与AI相关的电量将会增长4倍以上。
这就意味着，充足、稳定、廉价、绿色的能源，以及由这些能源驱动的强大算力，成为了AI时代实力的根基。也可以理解为，谁能扛住持久的能源消耗战，谁就能在AI竞争中掌握最终的主动权。
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全球年度净发电量趋势图
（来源：网络开放平台）
1. 美国算力与能源的布局
正是基于对AI产业底层逻辑的深刻认知，美国已经展开了系统性的能源与算力布局，试图通过「技术创新」与「能源保障」双轮驱动，为其AI产业的长期领先提供支撑。
其中，「星际之门」（Stargate）计划格外引人注目。该计划主要由OpenAI、Arm、微软、软银、甲骨文，以及阿联酋的主权财富基金MGX等全球科技与资本巨头联合出资，总投资高达5000亿美元，在美国将建成约20座超大规模算力与数据中心。
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OpenAI公布的Stargate计划在得州起步区数据
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资本市场对这一计划以及美国AI产业的发展给出了积极的反馈。除了英伟达股价不断飙升之外，当OpenAI与数据库巨头甲骨文宣布将在美国本土新增4.5吉瓦的数据中心产能时，甲骨文的股价应声创下历史新高，其CEO甚至一度成为新的全球首富。
同时，为了支撑如此庞大的算力建设计划，美国各州和城市积极行动，努力将自身的优势转化为AI时代的竞争力。
得克萨斯州被称为美国的「算力粮仓」，该州的风力发电总规模位居全美第一，光伏新增装机量也名列前茅。
再加上其强大的天然气和储能调峰能力，吸引了微软、谷歌等在这里兴建大规模数据中心、算力中心。甚至有公司讨论要自建小型模块化核电站，为AI集群提供专属电力，以保障算力需求的稳定供应。
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得州布拉索斯风电场
（来源：网络开放平台）
此外，拥有丰富水电资源的华盛顿州，以及气温低、有利于服务器散热的「硅北」地区（如亚利桑那州、俄勒冈州），也正在成为数据中心密集布局的热门区域。
而在美国东海岸的北弗吉尼亚州，早已形成了全球闻名的「数据中心巷」（Data Center Alley），这里密集聚集了上百座大型数据中心，是全美乃至全球最重要的算力中枢之一。
一些传统的矿产州也在积极寻求转型，它们开始将废弃的厂房改造成数据中心园区，并对下岗工人进行再培训，让他们成为设备技术员或数据标注师。通过这种方式，这些城市实现了从「资源枯竭型城市」向「数字能源枢纽」的转型探索。
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北弗吉尼亚州数据中心巷
（来源：网络开放平台）
2. 美国城市AI产业的差异化与协同
在构建AI基础设施的同时，美国联邦政府通过政策引导与市场创新相结合的方式，推动AI产业发展。
2024年，美国联邦层面出台了59项与AI相关的法规，涉及42个联邦机构，法规数量较2023年翻了一番。落实到城市层面，美国形成了硅谷、波士顿、奥斯汀「三足鼎立」的AI产业格局。
▍旧金山湾区（硅谷）
作为美国AI创新的核心引擎，硅谷在全球人工智能领域的领头羊地位并非偶然，其关键在于对AI算法和核心模型的持续定义能力。
这里汇聚了从底层算力（NVIDIA）到顶层大模型（谷歌、OpenAI）的全链条产业巨头，他们共同掌控着AI技术的发展方向。
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旧金山
更深层次的动力，源于其产学研资协同生态。斯坦福大学与加州大学伯克利分校等顶尖学府，不仅是AI人才的摇篮，更是原始创新的策源地。
这些高校的前沿科研与产业界保持着紧密的互动关系，确保了从理论突破到商业应用的快速转化，源源不断地为产业输送着最前沿的思想和技术。
例如，将AI与基因编辑技术结合的「CRISPR-GPT」项目，展现了其在AI与其它学科交叉融合上的前瞻性。
硅谷还吸引了全美约七成的AI创业投资，这些资金催生出大量从事自动驾驶、机器人等前沿领域的创新公司。
与此同时，加州宽松的监管环境，允许无人驾驶等新技术优先进行大规模试点，为AI算法的实际应用和快速迭代提供了得天独厚的试验场。
▍波士顿
波士顿依托MIT、哈佛等高校和生物医药产业基础，在机器人和生命科学AI等领域形成了独特的优势。
这里诞生了Boston Dynamics、iRobot等知名机器人企业，政府、高校、企业之间紧密协作，构建起了完整的机器人产业链，被誉为「机器人之都」。
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波士顿生物医药企业聚集的肯德尔广场区域
同时，波士顿还将AI技术广泛应用于制药和医疗领域。剑桥地区多次蝉联全美生物医药集群排名第一，辉瑞、诺华等制药巨头的研发中心，以及Moderna等创新生物技术企业都聚集在这里。
哈佛医学院与MIT合作建立了医药AI模型，推动了药物分子筛选和个性化医疗的发展，使波士顿成为了「AI+生命科学」的创新高地。
▍奥斯汀
作为得克萨斯州的首府，奥斯汀凭借得州的能源优势和制造业优势，在芯片制造领域发展迅速，成为了美国AI版图中崛起的新星。
奥斯汀聚集了特斯拉、三星、德州仪器、戴尔等制造业巨头，以及得州大学等高校，具备「算力+制造」的双重优势。
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奥斯汀
当地建成了面向科研机构和企业的AI超算中心，为研究和生产提供了强大的算力支持；同时拥有特斯拉整车厂等先进制造场景，使得AI算法研发与实体测试能够在本地无缝衔接，极大地加快了自动驾驶、机器人等技术的迭代速度。
此外，奥斯汀还开放了无人驾驶出租车试运营，并规划建设智慧交通基础设施，逐渐成为了兼具算力枢纽和前沿应用高地的AI城市。
可以说，美国AI产业在城市层面形成了多中心、网络化的发展模式——既有硅谷这样的综合创新高地引领，又有波士顿这类专业集群深耕特色领域，还有奥斯汀这类制造业优势的城市助推，更有德州、北弗吉尼亚等地区提供电力与算力支撑。
面对美国在AI产业上的全面布局，我国「AI+」如何应对发展呢？
02
中国AI基建的未雨绸缪
面对这场围绕算力与能源展开的AI暗战，中国早已未雨绸缪，以国家级战略的高度进行提前布局。从本世纪初开始，我国陆续实施了「西电东送」和特高压输电等国家重大工程，通过跨区域的能源调配，为东部地区的经济发展提供了有力支撑。
截至2024年底，国家电网特高压跨区输电累计送电量已经超过34万亿千瓦时。
目前，我国的电力供应十分充裕，不仅能够满足国内自身的需求，还在2024年向邻国出口了205亿千瓦时电力，帮助这些国家缓解用电短缺的问题。比如越南的工业化进程，就离不开「中国电力出口」的支持。
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国际能源署数据显示，
2023年全球发电量前十国中，
中国发电量大约是后9名总和的82%
1. 东数西算的战略布局
进入AI时代，我国又启动了「东数西算」工程。这项工程的逻辑非常清晰，它精准地抓住了我国东西部地区在资源禀赋和市场需求上的互补性——
东部地区，尤其是京津冀、长三角、粤港澳大湾区等三大城市群，是中国数字经济最活跃的区域，拥有海量的算力需求。但这些地区普遍面临着土地资源紧张、电力成本高昂的问题，制约了当地算力基础设施的大规模建设。
而广大的西部地区，像内蒙古、贵州、甘肃、宁夏等地，地广人稀，拥有丰富的风能、太阳能、水能等清洁能源资源，而且气候普遍凉爽干燥，非常适合建设大型数据中心、算力中心。
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西部地区成为重要的「绿电」中心
不过，西部地区本地算力消耗需求并不高，导致这些地区的资源优势难以发挥。
「东数西算」工程，就是通过建设贯通东西部的高速光纤网络和特高压电网，将东西部的优势完美结合起来，形成「东部有数据需求，西部有算力供给」的全国一体化算力网络格局。
这一工程的实施，让中西部地区涌现出了一批新兴的数字经济高地。
例如，贵州的贵安新区，凭借气温、水电资源优势，成功吸引了苹果公司投资10亿美元建设其在中国的iCloud数据中心，华为、腾讯的超大型算力集群也相继在这里落地。
内蒙古的乌兰察布，充分利用风电资源和极具竞争力的电价，吸引了阿里巴巴、华为等企业前来建设大规模的云计算基地，「南贵北乌」已经成为我国两大算力基地名片。
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腾讯贵安七星数据中心
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截至2024年6月，在「东数西算」工程规划的八大枢纽节点中，累计直接投资已经超过435亿元，并且成功带动了超过2000亿元的相关产业投资，全国算力网络已经初步形成。在这个网络体系中，东西部的分工越发清晰——
那些高耗能、计算周期长、对网络时延不敏感的任务，如AI大模型训练，就可以调度到西部完成；而像自动驾驶、智能工厂等需要即时响应、超低延时的计算任务，则保留在东部贴近用户的边缘计算节点上进行处理。
2. 城市要找到「AI+」的切入口
当然，仅有算力和电力的保障是远远不够的。正如美国实践所显示的，人工智能涉及的领域非常广泛，没有任何一座城市能够在所有领域「包打天下」。
城市发展AI产业的关键在于找准自身定位、扬长避短，推动AI技术在各个行业的广泛应用。如果各地都不考虑自身的实际条件，盲目地扎堆建设AI智算中心、研发AI芯片、开发大模型等，必然会导致大量的重复投资和资源浪费。
事实上，国家已经关注到了这一问题，并开始采取措施防止这种情况的发生。
例如，《意见》中提出「全国一体化算力网、智能算力供给普惠易用」的智能算力统筹要求；同时，今年国家发改委还发文要求对各地的算力情况进行摸底调查，目的就是为了避免重复建设。
之所以会出现这样的政策导向，是因为很多地方上马的AI算力中心，特别是大模型训练中心，其算力规模太小，根本无法满足如今大模型训练的要求，亟需进行优化。
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面对大模型训练热潮，
很多地方政府上马智算中心，
但单体普遍算力在1000P以下，
不足大模型训练需求的1/10
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同时，《意见》也对未来几年我国AI发展制定了定量目标：到2027年，新一代智能终端和智能体的普及率要超过70%；到2030年，这一普及率要超过90%。
这意味着，除了AI相关的软件产业会迎来快速发展之外，各种智能终端以及生产这些终端所需的传感器、芯片等硬件产业，也将迎来爆发式增长，服务业的AI渗透率也会大幅提高。
因此，中国城市发展AI产业，一条更为理性、也更为高效的道路，必然是「因地制宜，扬长避短，错位竞争」。毕竟，留给各城市落实「AI+」行动、实现AI产业发展的时间已经非常紧迫了。
03
因地制宜的4类城市「AI+」发展路径
基于不同城市的特点和优势，可归纳为四种发展类型，每一类城市都有其强调的「AI+」发展路径——
综合创新型城市主要负责引领核心技术攻关；专业型城市专注于在特色产业领域实现突破；资源型城市为AI产业发展提供算力和数据支撑；普适型城市则在本地场景中积极应用AI技术。
1. 综合创新型城市：
引领创新，攻克「卡脖子」技术
作为中国AI产业发展的「排头兵」，肩负着突破关键核心技术、引领产业方向的重要使命。
这类城市通常具有雄厚的科研实力、完善的产业基础和丰富的人才储备，能够AI芯片、基础算法、大模型等「卡脖子」领域取得突破，北京、上海、深圳等超大城市属于这一类型。
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上海是攻坚光刻机技术的核心城市
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特别是，《意见》提出要逐步提高算力设施的「国产化率」，而且在9月份，中国商务部对美国的模拟芯片启动反倾销立案调查（涉及德州仪器、ADI、博通、安森美等美国企业），还对英伟达启动了反垄断调查。
这些举措，为城市在AI芯片领域「国产化」的发展突破，创造了宝贵的窗口期。
▍突破卡脖子问题
综合创新型城市的核心任务，是在AI基础层和技术层实现突破，尤其是要解决「卡脖子」问题。要实现这一目标，城市需要在芯片研发、算法创新、开源生态建设等方面持续投入资源，构建自主可控的AI技术体系。
北京在这方面走在了全国的前列。北京不仅有豆包、Kimi、文心一言、智谱等大模型，还拥有寒武纪、地平线、燧原科技等专注于深度学习加速芯片的公司。
北京还通过智源大模型研究院等平台，在基础算法研究上持续投入，在AI技术的源头创新上取得突破。同时，依托清华大学、中科院微电子所等科研机构，在芯片架构创新、EDA软件等基础领域保持着领先地位。
目前，北京亦庄正在建设国家智能制造配套的芯片基地，逐步形成从芯片研发设计到生产制造的产业链。
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位于北京中关村的寒武纪科技，
已成为AI芯片自研实力的代表企业之一
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上海的集成电路产业基础十分雄厚，中芯国际、华虹等晶圆制造企业，以及大量的芯片设计企业，共同构成了完整的集成电路产业生态。
浦东新区正在打造「芯片+AI」融合创新载体，促进AI算法和芯片的协同优化，通过软硬件协同发展，提升AI系统的整体效能。
上海临港新片区建立的集成电路产业园，吸引国内外顶尖的集成电路项目落户，形成高端产业集聚效应，进一步推动上海AI芯片产业的发展。
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上海临港新片区聚集了260多家集成电路相关企业
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深圳作为我国重要的电子信息制造中心，近年来在半导体领域投入了大量资源。
华为海思发布的昇腾系列AI芯片，已经在多个领域得到了广泛应用，并成为算力中心国产化的主力；腾讯自主研发的AI推理芯片Zixiao，也展现出了良好的市场前景。
鹏城实验室研制的「鹏城云脑」AI计算机，全部使用国产AI芯片，这一成果充分显示出深圳在AI硬件与软件协同创新方面的实力。
此外，深圳规划建设的光明科学城，以光子芯片、类脑芯片为研究方向进行前瞻布局，力图在下一代AI芯片技术竞争中占据主动地位。
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深圳龙岗区华为坂田基地
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这些突破表明，中国在高端AI芯片领域的自主创新能力正在不断提升，正在突破封锁。
▍避免单打独斗，形成合力
同时，我们也注意到，硅谷的领先优势并非来自单一企业或机构，而是源于科技企业、顶尖高校，以及活跃的资本市场之间的深度融合。
而且，硅谷本身是由旧金山、圣何塞、奥克兰等多个城市构成的城市群，其在AI领域的领先地位，正是来自于城市群内部的协同创新。
这意味着，综合创新型城市必须打破地域限制，加强城市之间的协同合作，形成全国AI创新的统一大市场格局。
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硅谷的城市群
这些城市需要强强联手，在AI技术研发、行业标准制定、开源生态建设等方面开展深度合作。
例如，在AI芯片领域，可以整合北京在芯片架构设计方面的优势、上海在芯片制造方面的能力以及深圳在芯片应用场景方面的资源，形成从芯片研发到产业化应用形成突破；
在开源生态方面，可以联合打造统一的开源平台或标准，避免不同芯片之间因不兼容而形成「技术孤岛」，共同对抗英伟达CUDA等国外生态系统的垄断，提升我国在全球AI开源生态中的话语权。
2. 专业型产城融合型城市：
扬长避短，引领智能终端突破
专业型产城融合型城市在某些特定产业领域，具有深厚基础和独特优势。这类城市发展AI产业的路径强调「AI+优势产业」的深度融合。
▍发挥自身产业优势，实现智能终端突破
专业型城市的核心任务，是立足自身现有的产业基础，将AI技术与优势产业深度融合，在智能终端领域实现突破，形成「以应用促进技术发展，以技术带动产业升级」的良性循环。
这些城市不追求在AI全产业链布局，而是聚焦特定领域，通过「单点突破」带动整个产业的全面升级。
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智能终端中的智能汽车
杭州的具身智能：
杭州发布了《杭州市加快发展人工智能终端产业三年行动方案（2025-2027年）》，旨在推进人工智能技术与终端产品的深度融合，打造全国一流的人工智能终端产业高地。
以具身智能领域为例，杭州出台了全国首部《具身智能机器人产业发展条例》，从算力支撑、数据资源、技术研发、应用场景等多个方面，对机器人产业发展进行系统扶持。
杭州明确将惯性导航、力觉控制、视觉感知、雷达感知等机器人核心技术作为重点攻关方向，强化「大脑-小脑-本体」的协同创新。
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宇树的人形机器人H1
（来源：网络开放平台）
★ 「大脑」指的是具身智能大模型，主要用于提升机器人的多模态感知、任务规划等AI算法能力；
★ 「小脑」是运动控制系统，重点突破机器人的姿态感知、动力学控制等技术；
★ 「本体」则是机器人本身的核心部件，杭州鼓励企业研发类人皮肤、仿生肌肉、新型减速器、伺服驱动等关键部件。
在产业布局上，杭州不只有宇树科技，杭州萧山区已经建成了智能机器人产业园，引入了新松机器人、快仓科技等知名机器人企业，努力打造从机器人零部件生产到整机制造的本地配套体系。
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萧山区机器人小镇
阿里巴巴达摩院也在杭州开展人形机器人算法研究，为当地机器人产业发展提供技术支撑。
2025年，杭州首次举办了全球WAIC无人驾驶挑战赛和ARC无人系统大会，吸引了全球顶尖的团队来杭州参与比拼。这一举措不仅提升了杭州在全球AI领域的影响力，也促进了机器人领域的技术交流与合作。
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杭州萧山区钱江世纪城
（来源：图虫创意）
可以预见，随着政策支持与产业发展的合力不断增强，杭州有望培育出一批机器人领域的「小巨人」企业。
合肥的IC+IQ+AI：
合肥则通过政府引导基金直投的方式，培育了京东方、长鑫存储、晶合集成等明星项目，打造出「芯屏汽合」产业链（芯片、显示、汽车、智能语音融合发展）。
合肥高新区的「中国声谷」是国家级人工智能产业基地，专注智能语音和AI终端领域，已聚集企业超过1024家，2020年产业营收突破1060亿元。
科大讯飞开放平台更是吸引了219万开发者、孕育出4000多家生态企业。如今合肥的智能语音产业产值占全国44.2%，相关智慧教育等产品国内市场份额达70%。
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合肥高新区
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在AI芯片方面，合肥的长鑫存储建成国产DRAM内存芯片生产线，并全面导入国产华大九天的EDA软件，填补了国内缓存领域空白。长鑫推出的内存已应用于国产服务器，为AI算力提供基础保障。
合肥在量子科技上全国领先，依托中科大组建了量子信息国家实验室和本源量子公司，研制出24比特超导量子计算机并整机交付。
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合肥庐阳区聚变堆主机关键系统综合研究设施园区
周边科学家小镇区域
（来源：图虫创意）
▍波士顿的AI发展路径
杭州、合肥的发展路径，与美国波士顿依托特色产业发展AI的路径有着高度的相似性。波士顿的成功，同样根植于其传统优势产业，但发展路径略有不同。
例如，在机器人领域，当地通过一个名为MassRobotics的非营利组织作为产业枢纽，向上对接MIT最前沿的算法研究成果和哈佛大学的生物机械学研究成果，向下则为众多机器人初创企业提供制造设备、技术测试、供应链对接、市场推广等全方位的孵化服务。
从而形成了一个从「基础研究」到「中试转化」再到「产业落地」的无缝闭环，大大加快了机器人技术的产业化进程。
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作为领头企业的波士顿动力
（来源：网络开放平台）
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MassRobotics的HRI实验室的共享设备
（来源：网络开放平台）
在生命科学领域，波士顿通过政府主导的数字健康联盟，成功打通了各大医院的临床数据、生物制药公司的研发数据和高校的基础研究数据，构建起了共享数据库。
这使得像PathAI这样的AI医疗影像诊断公司，能够利用真实世界的海量数据，快速训练和迭代其诊断模型，形成了「临床需求-算法训练-产品迭代」的高效联动机制，推动了AI在医疗领域的发展。
总的来说，专业型城市发展AI产业的关键词是「扬长避短、错位竞争」。
它们不追求产业规模的「大而全」，而是专注于在某个细分领域做到全国领先，通过「单点突破」带动整个城市产业的全局升级，走出一条具有自身特色的AI发展之路。
3. 资源支撑服务型城市：
资源牵引，发展AI服务产业
城市通常拥有丰富的可再生能源（如风能、太阳能、水能）或独特的气候优势，非常适合承接算力基础设施建设。西部城市是这类城市的典型代表。
这些城市要紧紧抓住「东数西算」工程带来的机遇，不能仅仅停留在卖电、卖地的初级阶段，因为这种模式对当地就业的带动作用非常有限。
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乌兰察布辉腾锡勒风电场
（来源：图虫创意）
比如，一些早期建成的西部数据中心，曾出现过一个装机十万台服务器的园区，直接创造的就业岗位却只有几十个的情况。因此，这些城市需要积极探索「算力+服务」的新模式，拓展在AI产业链中的新角色。
▍「算力飞地」模式
国家发改委在2023年底就发文鼓励建立东西部算力对口合作机制，这些西部城市要「主动出击」，积极与东部城市对接，成为东部城市的算力「飞地」。
例如，杭州在宁夏中卫预先布局了智算中心「飞地」，通过专线光纤将远程算力与本地的应用场景无缝连接，既满足了杭州的算力需求，又为中卫带来了稳定的业务；
广东推进「深圳-韶关」算力协同项目，在粤北韶关建设大数据中心，为珠三角地区提供后端算力支持。
通过这种「算力飞地」模式，既能满足东部城市能够以较低的成本获得海量算力的需求，又能与这些东部城市的AI发展绑定，找到自身发展的突破口。
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作为算力「飞地」之一的宁夏中卫
（来源：图虫创意）
▍数据标注与清洗
AI模型训练，离不开海量经过人工标注的数据，以及经过质量缺陷修正的数据（清洗），标注与清洗是一项技术门槛相对不高，但需要大量人力投入的劳动密集型工作。
西部城市可以利用当地人力成本优势，大力发展数据标注、清洗、审核等「数字劳务」产业，为本地居民创造稳定的就业岗位。
贵州大方县与科大讯飞合作开办的「AI扶贫车间」，就是一个示范。这个车间通过培训，将当地的青年培养成为专业的语音数据标注员，实现了「一人就业、全家脱贫」的社会效益。
标注数据直接提升讯飞输入法贵州话识别准确率，项目被原国务院扶贫办列为全国脱贫攻坚典型案例。
陕西宜君、云南昆明等地借鉴这种模式，如宜君县通过建设标注基地，当年就带动400余人就业，80%为返乡青年。
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贵州毕节市大方县
（来源：图虫创意）
▍硬件制造配套
一些城市开始尝试承接数据中心、算力中心的配套硬件制造业务，比如服务器整机组装、液冷散热设备生产等，扩大当地的就业面。
例如，贵州引进了服务器制造企业建厂，为当地带来了上千个制造岗位；内蒙古吸引了液冷散热设备生产线落户，提高了当地数据中心配套产业的本地化率，降低了数据中心的运营成本。
总之，这些资源支撑服务型城市，一方面要继续发挥自身的能源优势，大力建设绿色数据中心，为全国AI产业发展提供坚实的算力；
另一方面，要围绕数据中心的运转，积极培育和发展相关的新业态，让AI产业的「后勤部」成为当地经济发展的新增长点。
4. 普适应用传统型城市：
因地制宜，特色AI应用示范
这些城市构成了中国城市版图的绝大多数，涵盖了从中小城市到县城的广泛范围。这些城市可能没有顶尖的科技资源，也缺乏独特的能源优势、先进制造优势，它们发展AI产业的核心逻辑应该是「立足自身基础、聚焦细分场景」。
也就是说，AI+最终目的是推动技术落地，而规模庞大的传统型城市不仅是最终应用端，更可以成为传统产业（如传统制造、农业、文旅等）升级的示范。
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智慧农业中的无人机应用
（来源：网络开放平台）
▍传统制造业的AI+
传统制造业过重的城市，可优先打造具有标志性的「AI+」示范项目，引导产业升级。例如，东莞依托其发达的电子制造业优势，推出了「AI质检赋能计划」。
当地企业引入AI视觉检测系统后，电子元件检测的准确率提升到了99%以上，漏检率下降了30%，对人力的需求减少了90%。
为了鼓励企业进行智能化升级，东莞市政府通过提供30%-50%的技术改造补贴，推动超过2000家制造企业完成了智能化升级，显著提升了东莞电子制造业的生产效率和产品质量。
佛山则聚焦传统产业的绿色转型，新明珠陶瓷打造的AI智能窑炉系统，实现了节能超过15%的目标，每天减少二氧化碳排放约14.64吨。
同时，该系统还使质检效率提升了70%，在产能提升15%的情况下，企业的环保指标仍然低于国家标准。
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佛山
（来源：图虫创意）
▍农业的AI+
对于众多农业资源丰富的县域来说，结合自身规模化农业，实践「AI+」的融合。
例如，三亚充分利用其丰富的海洋渔业资源，引入AI技术进行渔场监测和捕捞路径优化。
通过部署海洋传感器收集海洋环境数据，结合机器学习模型分析鱼群的活动规律，预测鱼群洄游路线，不仅提高了捕捞效率，还能有效避免过度捕捞，实现了渔业的可持续发展。
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三亚海上渔场
（来源：图虫创意）
福建安溪积极推进「智慧农业」试点，当地农户使用无人机进行巡田，利用AI视觉识别技术检测茶叶的病虫害情况。
根据检测结果，农户能够实现精准施肥与喷药，减少了农药和化肥的使用量，降低了农业生产成本，同时也提高了茶叶的品质和产量。
引入这些数字技术后，安溪茶园的平均产量提高了20%以上，而且吸引了不少返乡大学生成为「数字农艺师」。这一举措不仅缓解了农村人才外流的问题，还推动了传统农业向智慧农业的转型升级。
美国的一些中小城市在AI特色化发展方面，也进行了各具特色的探索。
如位于「美国锈带」，因钢铁业衰落而陷入困局的匹兹堡，近年来，依托卡内基梅隆大学的AI研究实力，成功转型为AI创新中心，尤其是在自动驾驶领域取得了显著突破。
Uber的自动驾驶研发中心就设在匹兹堡，当地政府积极开放道路测试场景，为自动驾驶技术的研发和测试提供了良好的环境。
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匹兹堡
通过这些案例可以看出，即使是传统产业为主的中小城市，从小的应用切口入手，也能在AI时代找到适合自己的发展方向，实现经济的高质量发展。
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构建中国AI产业的「城市协同生态」
《国务院关于深入实施人工智能+行动的意见》的落地实施，不仅是AI技术层面的升级，更是对城市发展模式的重构。我们必须认识到，「人工智能+」时代并非少数头部城市的独角戏，而是一场需要所有中国城市共同参与的协同作战。
综合创新型城市要勇挑重担，在高端创新和基础技术攻关上引领产业的方向；专业型产城融合城市要扬长避短，在各自的优势领域打造出闪亮的、具有国际竞争力的标杆；
资源支撑服务型城市要筑牢国家的算力底座，并努力将资源优势转化为服务优势，延伸产业链条；而构成中国经济基石的广大普适应用型城市，则应积极拥抱智能化转型，在千行百业的特色应用上争创亮点。
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拍摄于北京亦庄机器人大世界博物馆
这种多层次、差异化的AI产业发展体系，能够最大限度地发挥不同城市的比较优势，形成相互支撑、协同发展的产业生态，有效避免同质化竞争和资源浪费。
它既符合人工智能产业的发展规律，也适应中国区域发展不平衡的基本国情，为「人工智能+」行动的落地实施提供了可行的路径。
未来十年，人工智能将如同过去一百年的电气化和近二十年的信息化浪潮一样，深刻地、不可逆转地改变全球的经济格局，以及每一座城市的命运。
那些能够率先拥抱AI技术、勇于创新的城市，必将在新的发展赛道上脱颖而出，赢得未来发展的先机；而那些因循守旧、只喊口号的城市，则会在这一轮的区域竞争中掉队。
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拍摄于北京亦庄机器人大世界博物馆
相信，中国必将涌现出一批AI特色鲜明的「新星城市」——也许是某座西部小城因为大力发展算力产业而走向繁荣，某座制造业城市因为打造机器人产业集群而闻名世界，某座东北老工业基地借助AI的东风重新焕发活力。
2027年，拭目以待！
