人工智能技术作为各领域、各产业通用性技术正在引领新一轮科技革命和产业变革。依托国家新一代人工智能创新发展试验区、国家人工智能创新应用先导区等载体，北京、广东、浙江等地围绕人工智能产业链加快集聚产业创新资源，已成为我国引领型人工智能产业集群高地。日前，国务院常务会议审议通过《关于深入实施“人工智能+”行动的意见》，强调要推动人工智能科技创新与产业创新深度融合。依托我国产业体系完备、市场规模大、应用场景丰富等优势，打造具有国际竞争力的人工智能产业集群，成为当前构筑国家竞争优势的关键。
人工智能产业集群的五大系统
人工智能产业集群是指人工智能创新链、产业链的企业和相关主体在地理和数字场域集聚形成的新型组织形态。一个具有国际竞争力的人工智能产业集群应该至少包含产业技术创新子系统、产业链与应用创新子系统、数字基础设施子系统、人才与资本支撑子系统、集群治理与开放协同子系统等五大子系统。
产业技术创新子系统以知识创造与应用为核心，联动高校、科研机构和企业研发中心等创新主体，聚焦人工智能技术的基础研究与前沿突破，涵盖算法、模型、芯片设计、操作系统和软件框架等关键环节，构建面向未来的原始创新能力，保障人工智能关键核心技术的知识流高效运行。
产业链与应用创新子系统以价值创造与分配为核心，依托龙头企业、平台企业、专精特新企业与数商企业等多元产业主体，联动构建从硬件基础、软件平台到应用场景的完整价值链，推动人工智能技术成果的广泛转化与扩散，保障价值流的持续释放。
数字基础设施子系统以支撑数据要素化与价值化为核心，由数据中心、云计算和边缘计算平台、数据交易平台以及算力服务商等共同构建数据采集、存储、计算、传输、治理与共享的数字底座，形成覆盖“云—边—端”的算力网络，保障数据流的安全。
人才与资本支撑子系统以人力资本与金融资本供给为核心，通过高校、科研机构与企业的人才培养与流动机制，以及风险投资、产业基金和政府引导基金等资本支持，为人工智能产业集群提供复合型人才和多元化资金来源，保障人才流和资金流的高效配置与持续供给。
集群治理与开放协同子系统以制度供给与开放合作为核心，由政府机构、行业协会、标准化组织和国际合作平台等共同构建完善的政策体系、标准规则与治理框架，营造负责任、可持续的制度环境，并推动跨区域、跨行业与跨国界的开放协同，保障知识流、价值流、数据流、人才流与资金流在集群内外的顺畅衔接与高效耦合。
五大子系统以知识创新为引领，以产业链协同为主轴，以数字基础设施为底座，以人才与资本为保障，以治理与协同为统领，让创新链、价值链、数据链、人才链、资金链深度融合，推动人工智能产业集群核心竞争力不断提升。
产业集群创新发展的三种模式
打造具有国际竞争力的人工智能产业集群需要从“技术—市场—制度”三个维度出发，由此形成技术创新突破驱动型、应用场景创新拉动型、制度供给赋能型三种创新发展模式。
技术创新突破驱动型模式是以人工智能原始创新和前沿突破为发展核心，通过集聚科研机构、高校、龙头企业等创新主体，形成强大的研发能力和知识流动网络，推动算法、模型、芯片、操作系统、框架等关键核心技术实现自主突破。随着技术积累和溢出效应的增强，逐步带动产业链上下游配套完善，形成集群化的人工智能创新高地。例如，美国硅谷人工智能集群依托斯坦福大学、加州大学伯克利分校等一流高校和OpenAI、NVIDIA、Google DeepMind等企业，在硅谷形成了人工智能基础研究与应用研发网络，并逐步形成了完整的“风险投资—创业孵化—技术突破—产业应用”的循环体系，长期占据人工智能产业技术创新制高点。
应用场景创新拉动型模式强调以应用需求和场景开放为牵引，通过大规模开放应用场景，形成真实需求牵引的市场环境，助力企业在解决场景问题的过程中迭代技术，推动上下游企业集聚协同，实现“场景—技术—产业”的良性循环。例如，孕育了“六小龙”的杭州人工智能产业集群凭借深厚的数字经济基础，以及智慧城市、智慧物流、医疗健康、金融科技等丰富的应用场景，集聚了大批企业、累积了大量数据、突破了大量技术，逐步成为国内领先、具有国际影响力的人工智能产业集群。
制度供给赋能型模型以制度供给和开放协同为核心，通过完善的政策体系、标准规则和伦理治理框架，营造良好的发展环境，同时推动跨区域、跨产业和跨国协作，形成高水平开放的创新网络。例如，加拿大政府在2017年推出全球首个国家级人工智能战略，大规模资助人工智能研究、人才培养和伦理规范制定。凭借先进的创新制度供给，目前加拿大蒙特利尔人工智能产业集群聚集全球顶尖学者，成立人工智能全球开放合作伙伴组织，形成多样的产业生态和蓬勃的创业环境，一个蓬勃发展的人工智能创新高地逐步崛起。
国际竞争力提升的四个着力点
打造具有国际竞争力的人工智能产业集群，需要找准四个着力点，做到技术驱动和场景驱动并重，有效市场和有为政府协同，安全与发展同步。
一是要强创新，打造具有国际竞争力的人工智能科创高地。需充分发挥新型举国体制优势，构建支持前沿技术突破的资源配置机制，保障源头性、高质量技术供给。强化企业创新主体地位，推动产学研深度融合，建立一批以企业为主体的人工智能协同创新网络、协同创新平台，形成一批掌握关键核心技术的人工智能企业。
二是要强应用，加快推进人工智能赋能新型工业化进程。需充分发挥我国产业体系完备、市场规模大、应用场景丰富等优势，持续推进人工智能科技创新和产业创新深度融合，聚焦重点产业以规模化应用牵引推动产业链协同与技术迭代，主动有序推动“走出去”布局，全力向价值链中高端攀升，实现价值流高效循环。
三是要强基础，建设高水平数字基础设施与数据流动体系。需进一步完善算力网络、数据中心及跨域数据平台，实现数据采集、存储、治理、共享与安全可控；建立数据市场、数据券及跨域数据空间，保障数据流在集群内外高效运行，支撑技术创新和应用落地。
四是要强生态，构筑具有国际吸引力和竞争力的产业生态。需以教育、科技、人才一体化为根本导向，构建多层次人工智能人才培养、引进和流动机制，优化政府引导基金、风险投资及产业基金布局，完善政策、标准、知识产权及伦理安全治理，推动国际标准制定与跨境合作，强化合规与风险管理。
（作者刘洋系浙江大学管理学院教授、副院长，吴伟系浙江大学公共管理学院副研究员）
