長三角地區人工智能產業協同網絡分析

一、引言

當前，以大模型、智能體為代表的新一代人工智能技術發展呈現出新技術迭代涌現快、溢出帶動性強等特點，加速與各行各業深度融合，成為搶占未來競爭制高點的重要陣地。目前，我國已初步構建起較為全面的人工智能產業體系，核心產業規模接近6000億元，相關企業超過4500家，其中專精特新“小巨人”企業超過400家，形成覆蓋AI芯片、算法、數據、平臺、應

用的完整產業鏈。

長三角地區作為全國發展強勁、活躍的增長極，人工智能技術創新活躍、產業發展迅猛。上海、杭州、合肥、蘇州先后獲批建設國家新一代人工智能創新發展試驗區，以深度求索、宇樹科技、商湯科技、中芯國際、科大訊飛等為代表的一批優秀企業不斷涌現。分析長三角地區人工智能產業協同發展現狀，探索區域協同發展模式，有助于形成人工智能領域區域經濟一體化新樣板、高層次開放新格局。

圖12011一2024年長三角地區跨省域人工智能合作專利申請數量

資料來源：智慧芽專利數據庫

二、創新協同網絡分析

64% ，2021年合作專利出現異常峰值700余件后，在2022—2023年回歸至300件左右正常數值，如圖1所示。

（二）創新協作領域

專利合作集中于應用環節。長三角地區人工智能跨省域合作專利整體偏向產業下游，即“人工智能 +^; ”環節，或與人工智能產業鏈下游應用范圍廣、企業數量多相關。合作專

基于長三角地區人工智能領域跨省域合作專利申請數據，分析區域創新網絡協同情況。專利檢索基于“AI”“人工智能”“大模型”“具身智能”“智能算力”“機器學習”“神經網絡”“自動駕駛”“智慧醫療”等人工智能產業鏈上下游各環節技術、產品、應用涉及關鍵詞。

（一）創新協作水平

合作專利總量不大，近年平均增速較快。截至2025年6月，長三角地區三省一市人工智能領域跨省域合作專利累計申請數量2600余件，約占長三角地區人工智能領域專利申請總數的 0.1% ，跨省域合作專利總量不大。從時間趨勢看，2018年前，長三角地區人工智能跨省域合作專利數量總體呈現緩慢增長趨勢，2018—2021年合作專利數增長較快，年均復合增長率達利數量居前的包括“人工智能+醫藥”領域，含“生物醫藥”“衍生物”主題詞的合作專利有679件、427件，占比為 26.0% 、16.3% 。其次為“人工智能 + 金融”領域，含“區塊鏈/交易”主題詞的合作專利有421件，占比 16.1% 。再次為“人工智能 + 電子信息”領域，含“電子設備”主題詞的合作專利有130件，占比 5.0%

專利合作以企業為主導。長三角地區人工智能領域跨省域合作專利申請數量排名前10的單位中有企業9家、科研院所1家，無高等院校。排名前10的單位與醫藥領域相關的有8家，包括恒瑞醫藥、瀚森生物等；另外兩家屬于金融行業，分別為螞蟻區塊鏈科技（上海）、江蘇明泰投資

（三）創新協作主導城市

長三角地區人工智能跨省域創新協作以上海為核心。上海參與的跨省合作專利數量2300余件，約占區域總數的 88% 。各年份上海市參與數據情況：2011—2024年，僅2013年、2017年、2024年合作專利參與比低于 80% 。此外，上海市以集成電路、生物醫藥、人工智能為主導產業，同時作為國際金融中心，其產業、功能定位與前述長三角地區人工智能合作專利集中的“生物醫藥”“金融與區塊鏈”“電子信息”等領域高度重合，這也從側面反映出長三角地區人工智能創新協作、專利合作以上海為絕對主導。

圖2上海、廣東、北京人工智能合作專利申請主體

資料來源：智慧芽專利數據庫

（四）區域對比與校對

為避免因檢索方式與檢索詞導致的數據偏差，基于同樣方式，檢索上海、北京、廣東三地人工智能領域專利合作情況，三地跨省域合作專利申請數量1600余件。

創新協作領域。上海、北京、廣東三地人工智能領域合作專利中，主題詞頻率居于前列的包括“電子設備”、“服務器”、“數據處理”、“神經網絡”等。與長三角三省一市相應高頻主題詞存在顯著差距，可見生物醫藥、金融與區塊鏈確為長三角地區跨省域人工智能創新協作與專利合作的重要方向。

創新協作主體。上海、北京、廣東三地人工智能領域合作專利，申請數量排名前

10的單位有8家，占比 80% ，包括華為、OPPO、中興通訊、騰訊等涉及人工智能領域的企業與電子終端企業，另有高等院校2家，分別為清華大學、北京大學，如圖2所示。

三、資本協同網絡分析

（一）人工智能創投資本投資網絡

基于企查查創投數據庫，梳理2015—2025年6月長三角地區創投市場人工智能產業投融資事件數據，篩選投資方、融資方均在長三角地區的事件約696個，事件涉及投資交易約1427筆①。

從跨省域投融資數據看，共有跨省域人工智能創投交易584筆。其中作為投出地，上海、江蘇、浙江、安徽跨省域人工智能創投項目分別有158筆、204筆、179筆、43筆，占比 27.1% 、 34.9% 、 30.6% 、 7.4% 。584筆投資中，AI軟件類占比 51.9% 、AI解決方案類占比 25.9% 、AI硬件類占比 14.4% ，總體偏向人工智能產業鏈中游“算法層”核心環節。

從跨城市投融資數據看，共有跨城市人工智能創投交易677筆。其中，作為投出地排名前五的城市分別為上海、蘇州、杭州、寧波、南京，作為投入地排名前五的城市分別為上海、杭州、蘇州、南京、寧波。

總體來看，投出地和投入地活躍城市重復度較高。其中，上海、杭州兩市人工智能對外創投水平均小于接受外地創投水平，原因除兩市人工智能產業更具優勢外，或與人工智能產業對人才、技術的依賴性相關。

（二）人工智能上市企業投資網絡

基于iFinD數據庫，梳理截至2025年6月長三角地區涉及人工智能業務的上市企業①，及其在長三角地區非母公司所在地區子公司設立情況，并剔除以銷售、售后等業務為主的非核心、與人工智能不相關子公司。

從跨省域投資數據看，梳理得到跨省域子公司約123家，即跨省域人工智能關聯投資約123筆。其中，作為投出地，浙江投資其他地區人工智能子公司62家，占比 50.4% 其次為江蘇29家，占比 23.6% ；作為投出地，上海接受人工智能子公司投資64家，占比52.0% ，其次為江蘇36家，占比 29.3%

從跨城市投資數據看，梳理得到跨城市子公司約249家，即跨城市人工智能關聯投資249筆。其中投出地排名前五的城市分別為杭州、合肥、紹興、臺州、南京，投入地排名前五的城市分別為上海、杭州、寧波、南京、合肥。城市交互方面，杭州人工智能上市企業資本主要投向上海、嘉興、湖州等，合肥人工智能上市企業資本主要投向無錫、上海、南京、蕪湖等。

總體來看，長三角地區人工智能創投資本、人工智能上市企業資本異地投資，均傾向于選擇上海作為首選城市，其次為杭州。

四、面臨的挑戰

創新協作水平仍待提升。截至2025年6月，長三角地區人工智能跨省域合作專利2600余件，約占區域人工智能領域專利申請總數的 0.1% 。其中，江蘇、浙江、安徽三省間合作申請的專利數僅有290余件，占三省一市間跨省域合作專利總數比重不足12% 。僅從專利數據反映情況看，長三角地區尤其是三省間人工智能跨省域創新協作水平仍有待提升。

創新協作領域相對單一。對比上海、廣東、北京合作關系，長三角地區人工智能跨省域合作主要集中于應用環節，上中游服務器、AI芯片、AI算法等領域創新合作不足，缺少華為、騰訊等領軍型人工智能企業參與。且從細分應用領域看，亦集中于“AI+”醫藥、醫療領域，其他制造業、服務業人工智能應用合作相對不足。

高校創新協作參與不足。長三角地區浙江大學、復旦大學、上海交通大學、中國科學技術大學、南京大學等重點高校均已開通人工智能專業。相關高校AI領域專利申請數合計超13萬件，占長三角地區AI領域專利申請總數的 3.9% ，相關高?？缡∮駻I合作專利申請數不足80件，占長三角地區跨省域AI合作專利申請總數的 2.9% 。高?？缡∮騽撔聟f作水平不高，且更傾向獨立創新或省域內合作（ 2.9%<3.9% ）。

創新主體的影響力不足。相較于北京、珠三角地區，長三角地區人工智能頂尖人才較少、領軍企業不多；相較于Google、OpenAI等國際巨頭，長三角地區人工智能領軍企業影響力仍存在顯著差距。同時，當前全球人工智能巨頭通過股權投資等深度捆綁初創企業，與高等院校、下游龍頭企業等合作頻繁，實現產業鏈“卡位”與知識“壟斷”。長三角地區在人工智能領域布局廣泛的僅有阿里巴巴等極少數企業，面臨未來競爭力隱憂

地方創投資本活躍受限。長三角地區人工智能同城創投交易750筆，超過跨城市創投的677筆，占總數的 52.6% ，同城投資比例較高①。其中，具有地方政府與國資背景的引導基金、母基金，以及接受其資產管理的普通合伙人基金，易受到招商引資目標、反投指標、投資對象注冊地等限制，同城投資占比明顯高于市場化資本。

五、發展建議

（一）聚焦創新主體與技術，推動區域AI創新鏈、空間鏈一體化

明晰AI技術發展路線、提升重點城市的創新能力。梳理人工智能關鍵共性技術、前沿引領性技術，以及長三角地區現有創新企業、科研機構、高等院校等技術創新能力，協同繪制區域人工智能技術路線圖譜、技術空間圖譜，明確創新鏈、空間鏈的強鏈、弱鏈、缺鏈環節。以區域主導產業、生活場景需求為導向，繪制人工智能“示范城市－應用場景-技術需求”的創新應用配對圖譜；以大模型梯度開發與應用為導向，繪制L0-L1-L2層級圖譜，覆蓋模型關鍵技術、現有供給能力、潛在應用場景等。

推動AI創新平臺共建、資源技術共享。融合人工智能高等院校、科研院所、創新企業等資源，協同打造一批區域性人工智能重點實驗室、共性技術平臺等創新平臺，結合已有“語言計算國家新一代人工智能開放創新平臺”“長三角語言計算創新聯合體”“南大智能科學與技術學院”等平臺，推動產業共性技術協同攻關。建立人工智能開源社區、區域人工智能產業聯盟，推動開源技術開發、共性技術服務、產業資源共享，打造開放兼容的人工智能技術體系。

強化AI創新跨域融鏈、創新成果應用。推動跨區域創新聯合體、產學研組織建設，協同攻關自然語言處理、自主無人智能、計算機視覺、知識圖譜、智能語音、多源融合等關鍵核心技術。推動電子終端、高端裝備等工業企業以及元宇宙、數字媒體等創新企業，與人工智能算法企業跨域合作，加快人工智能技術在機器視覺檢測、增強現實集成、專業智能體、虛擬數字人等方面應用。建立區域“ AI+ ”概念驗證中心、中試驗證機構，推動人工智能技術熟化、落地轉化。

應結合主要需求與城市特色，梯次推進人工智能應用場景的建設與開放。圖/賈雅楠

（二）強化產業鏈分工協作，推動區域AI產業鏈、空間鏈一體化

算法模型：注重結合資源稟賦，確定不同城市發展側重點。人工智能中游“算法層”具有一定“總部效應”，且對技術人才的依賴性強。應突出城市資源稟賦與重點方向耦合，推動區域人工智能產業差異化發展與上下游分工協作。發揮上海、杭州等城市在人工智能算法框架、通用大模型等領域優勢，鼓勵AI產業、AI人才優勢不明顯的城市更多聚焦與本地場景、產業結合的AI應用類技術、AI模型與工具，確定與城市能力相匹配的重點方向，逐步形成人工智能“框架底座 + 垂直應用 + 場景模型與工具”的協作發展格局。

應用場景：注重具體場景需求，推動開放式、特色化示范。人工智能下游“應用層”相對分散，可賦能制造、教育、醫療等千行百業。應結合主要需求與城市特色，梯次推進場景建設與開放。制造業方面，徐州、蕪湖等地特色產業優勢明顯，可積極引入區域外部通用人工智能技術資源，開展本地化4 特色產業”試點。智慧城市方面，可結合三省一市城市治理人工智能應用場景資源、場景需求，在交通、政務等重點領域形成一批車路協同、政務數字人等開放場景。服務業方面，可重點推動上海、杭州、蘇州等城市推廣醫療智能體、文旅智能體、4 AI⁺ 教育”新范式。

基礎資源：強化算力協同調度，推動數據要素跨域流通。人工智能上游“數據與算力層”具有規模效應，集聚的高質量數據、一體化的算力網絡更能滿足產業發展需要。截至目前，長三角地區總體算力規模超過100EFLOPS，建成有地方政府參與的數據交易平臺16個。應進一步謀劃建設區域數據要素共享平臺，推廣上海數據交易所“數商”模式，結合隱私計算、聯邦學習等技術實現數據跨域流通、可用不可見；持續推動區域算力資源一體化供給，實現算力資源多級互通、高效調度、智能協同。

（三）集聚產業優質資源，推動區域政策制定、生態營造協同化

推動產業政策、標準協同。強化頂層設計、制度破壁，建立長三角地區人工智能產業協同組織，制定區域一體化產業發展規劃，推動區域人工智能差異化與協同發展研究，解決大模型評測等標準化建設問題、算力內卷等同質化競爭問題。參考《上海市促進人工智能產業發展條例》，協同出臺各省級或長三角地區總體人工智能法規或規章，明確技術標準互認、數據資源共享、基礎設施共建等機制。

推動產業載體、活動協同。依托張江“模速空間”（定位全球最大人工智能孵化器）、合肥“中國聲谷”（定位人工智能領域的國家級產業基地）等區域重大產業載體，推動載體間合作、載體企業互駐、成果轉移轉化，共建世界級人工智能產業集群。依托上海世界人工智能大會（WAIC）、全球開發者先鋒大會（GDC）等重大產業活動，推動創新主體、科研機構等跨域合作、跨鏈協同，吸引國際資源、技術、人才。

推動AI資本、資源開放。建立多城聯合的人工智能產業基金，定向支持AI芯片、基礎框架等“卡脖子”領域；鼓勵地方政府與國資背景的引導基金、創投基金跨省域、跨城市投資，打破投資對象注冊地限制。建立“人才飛地”“人才綠卡”等柔性引才機制，鼓勵人才跨域兼任、職稱評審互認，為區域人工智能技術人才流動提供便利。鼓勵上海交通大學、中國科學技術大學等共建“長三角AI學院”。

參考文獻

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（鄭天池系高級工程師、創新發展部主任；薛富興系研究員；沈嘉晨系研究員）