人工智能城市竞争力排行报告：厘清各城市AI家底，帮地方画出AI和产业结合图谱｜财经风云对话

来源：钛媒体

近日，由钛媒体集团联合火石创造和京东集团出品的《中国人工智能城市竞争力排行研究报告》（以下简称《报告》）发布，第七期《钛媒体财经风云对话》，特邀中国社会科学院财经战略研究院博士后曹清峰，火石创造创始人、CEO，产业大数据专家杨红飞就《报告》展开讨论，《报告》得出了哪些有意思的结论，对城市人工智能发展有什么借鉴和建议呢？

核心观点：

1、关于《报告》中所使用的指标和计算方式，曹清峰表示，《报告》具有全面性，覆盖了中国目前所有的地级城市；数据采集具有科学性，数据本身具有时效性；指标体系的构建有较强客观性，可进行跨期对比。

2、对于《报告》中令人印象深刻的结论，曹清峰提及了三点，一是人工智能总体的排名分布呈现出明显的金字塔型，北京的综合实力遥遥领先；二是部分中西部地区的城市脱颖而出；三是城市群内非中心的三四线城市也正在迅速崛起。杨红飞提及了四个特点：一是城市对人工智能的需求在快速上升；二是人工智能产业头部城市带动效应特别明显；三是人工智能是场景驱动的，未来场景驱动可能不受地理位置的局限；四是数字化的发展程度高低对人工智能的发展有很大的影响。

3、对于人工智能城市排行榜前三强的优势，曹清峰总结道，北京市人工智能上市公司的市值排名第一，具有非常明显的优势；上海的特点是在AI应用场景方面特别丰富，公共数据开放方面进行了大量的探索；深圳人工智能的产业化优势突出。

4、杨红飞表示，《报告》本质上是为了厘清人工智能在中国各个城市的家底，帮助地方画出自己地区独特的人工智能和产业相结合的图谱。

5、关于第三梯队城市的特点，曹清峰举例了西安和杭州，他表示，西安有丰富的高校资源，政府的政策保障、人才的供给以及技术设施建设为西安的人工智能竞争力提供后发优势；杭州在发展人工智能上具备很强的先发优势，上一轮的互联网经济时代为杭州积累了坚实的产业基础。

6、对于人工智能的发展对城市之间差距的影响，曹清峰和杨红飞均表示城市人工智能之间的差距短期内将呈现扩大的趋势，中长期随着技术的成熟，中心城市向周边城市扩散，会存在差距缩减的趋势。

7、关于人工智能的发展是否会拉大城市之间的差距，曹清峰表示未来区域城市差距的缩小取决于地方的产业结构以及职业布局，即使存在区域差距，区域差距的重现形式也非常多样化，城市竞争力的格局将发生新一轮的洗牌。

8、对于目前各城市出台的人工智能相关政策，杨红飞表示，中国各个地方的经济形态从对土地财政的依赖开始往产业财政上转移，第一波人工智能政策大同小异，未来的第二波政策可能会更高质量、更具有针对性，并且将在整个产业发展过程中充当杠杆的角色。

9、对于不同城市之间是否会出现人工智能协作和带动，杨红飞表示人工智能城市之间会形成共同的利益链，从而走出“先富带动后富，最后共同富裕”。

报告的指标和构建方式具有很强的全面性、科学性和客观性

胡润峰：《中国人工智能城市竞争力排行研究报告》是在中国社会科学院倪鹏飞老师和曹清峰博士后的学术指导下完成研究排名的，请曹博士简单介绍《中国人工智能城市竞争力排行研究报告》整个指标体系的构建以及所使用的方法？

曹清峰：该研报的方法可以总结为三个特点：第一是它具有全面性，该报告覆盖了中国目前所有地级城市，而报告中只报告了前100的城市结果，这是目前国内样本量最大、代表性最强的一个指标体系。

第二是数据采集具有科学性，在这次研究中广泛应用了大数据方法，主要强调使用人工智能的方法来研究人工智能，研究时的数据都是一手数据，因此数据具有很强的时效性，比如和京东合作的城市渗透度指数，很多都包含了2024年的数据，此外还迎合了人工智能行业变动快的特性。

第三个特点是指标体系的构造具备很强的客观性，在加权指标体系的时候主要采用了客观权重，好处是可以进行一些长期的研究，因为跨期的可比性非常强，所以这套指标体系可以为学术研究、政府和企业的决策提供非常有价值的辅助。

胡润峰：四个维度中各项指标之间存在单位不一致的情况，那么最后是怎么统一单位得出最后的总数值？

曹清峰：首先进行无量化处理，指标本身可能是没有单位的，即使有单位也可以采取线性变换的方式，把它标准化成一个0～1的得分，所以从最底层开始对指标进行无量化的标准化处理，然后再逐级加权。为了避免在加权过程中的主观影响，报告都采用了客观的简单算术平均，然后逐级加权得到最终的指数。为了保证指数是具有长效性，报告一开始就采用科学、简单、直接的方式，保持所有指标权重不变化，这也可以保证研究具有可比性。

人工智能城市排名分布呈金字塔型，中西部及城市群城市快速崛起

胡润峰：研究报告中哪些结论令您印象深刻？

曹清峰：报告中有三个结论令人耳目一新。第一个结论是人工智能总体的排名分布呈现出很明显的金字塔型，塔尖是北京，其综合实力遥遥领先，第二梯队是深圳和上海，第三梯队是广州、杭州等十七个城市，第四、第五个梯队的数量相对比较多，分别有84和200个城市，金字塔型的分布结构表明人工智能还处于产业发展的初期，这也意味着城市之间人工智能产业发展、资源要素的竞争是非常激烈的。

第二个结论是部分中西部城市脱颖而出，比如西安排名第六，成都是第八，武汉排名第九，重庆排名第十三，长沙排名第十四，可以发现这些传统意义上的中西部城市在新的技术环境下，城市格局正在发生新一轮的洗牌，这意味着人工智能作为一个新生事物，好多城市都处在同一起跑线上，中西部地区的迅速崛起，为中国双循环新发展格局下提供了新的机遇。

第三个比较有趣的结论是，城市群城市的崛起，特别是城市群内非中心的三四线城市正在迅速崛起，比如说长三角的无锡、嘉兴、常州三个城市都在崛起，他们排名分别是21名、25名、30名，比如珠三角地区的城市，东莞排名22，佛山28，珠海24，我们可以发现城市群人工智能的发展，本质上反映了城市群内部中心城市对非中心城市的带动与溢出。

胡润峰：中西部城市一个共同的特点，西安、成都、武汉、重庆、长沙等这些城市的大学力量特别强，都有综合性较强和理工类较强的大学，这些城市的大学力量在全国来讲都是排名前列的。

曹清峰：这些城市具备很强的发展潜力，所以在人工智能新技术的冲击下，以前没有释放出来的潜能，在新的技术环境下为一些城市如何进一步挖掘自身高校技术研究的优势提供了很好的释放时机。

胡润峰：北京、深圳、上海名列前三强，他们的实力领先优势较明显，这三个城市在发展人工智能的优势主要表现在哪些方面？

曹清峰：北京的各个指标，无论是要素储备、发展潜能、效益产出，还有城市渗透，全部都排名第一，所以北京的特点是综合实力非常强。比如北京市人工智能上市公司的市值排名第一，具有非常明显的优势。上海的特点是在AI应用场景方面特别丰富，而且在公共数据开放方面做了大量的探索，在数字经济时代，数据是一种信息的生产要素，无论是前期的大模型训练，还是后期的场景应用，都需要大量的数据支撑，而公共数据开放为数据进入生产函数形成了突破。深圳做得好的点在于人工智能的产业化优势突出，深圳在人工智能相关产业方面具有明显数量优势，此外，深圳在民营经济的发展包括AI投资方面都非常活跃。

报告可以帮助城市“摸清家底”，从而制定符合自身城市的发展战略

胡润峰：作为一家现代产业数据智能服务商，火石长期关注各个城市的人工智能的发展，您对城市人工智能竞争力排行报告怎么看？

杨红飞：火石成立了9年，一直在做产业数据价值化的路径实践和探索。截至目前，除人工智能领域外，火石将41个工业门类，超过400个细分领域的产业数据建立成产业的数据仓，其中人工智能是目前成长和发展最快的行业和领域。产业数据实际上在城市发展的产业上具有多个典型的应用场景，比如《报告》中的指数和《报告》内容本质上是为了厘清人工智能在中国各个城市的家底。这次摸底行动非常重要，仍有很多城市主管产业的部门不清楚自己的家底。头部企业可能知道产业全貌以及对应的特点，包括未来的着力点，但对于部分其他企业这是一个难点，这几年火石重点着手用数据解决这些问题。

第一个要解决的是把人工智能在一个城市的“家底”摸清楚；第二是因为人工智能既可以是一个独立的产业，也可以跟很多领域产生交叉，那么产业图谱是什么样的？既可以画出一个公共的图谱，也可以每个地方画出自己独特的图谱，可能存在地方人工智能和制造业结合紧密，或者和地方数字经济结合紧密，或者和低空经济结合紧密等情况。第三个是要形成自己的发展策略。人工智能的发展在每个地方都开始呈现自己的独特性，真正运用到生产中与地方的发展策略有关。在本次报告的100个城市中，头部城市更多会关注应用场景，因此火石重点探究地方或者企业应该从哪些应用场景的细分领域进行切入发展人工智能，并探究其未来的发展策略。

另外，火石作为一家产业数据的智能服务商，本质上也在做人工智能养料的建设，为地方提供产业数字化的底层——数字底座的平台。

胡润峰：《报告》最后得出的城市排名，哪些令您印象比较深刻？

杨红飞：报告呈现出来四个特点：第一个特点是如今城市对人工智能的需求在快速上升，分析的样本量是三百多个城市，最后选出了100个城市做进一步的分析，可以看出人工智能已经不再处于概念阶段。目前，在中国的各个城市中，人工智能已经或大或小的产生价值、闭环，它已经不再是星星之火，而是已开始有燎原态势。

第二个特点是人工智能产业在发展的过程当中，头部城市的带动效应特别明显，因为它需要多种要素供给，需要政、产、学、研充分融合，但是这部分只有头部的一线城市能建立充分的基础。在科研投入上，人工智能的企业数量如果能上升到1万家或2万家，它将会产生明显的带动效应。

第三个特点是人工智能是场景驱动的，当技术实现突破之后，场景驱动不完全受地理位置的局限。因此可以看见新一线城市的上升，二、三线城市的突进，整体上展现出百花齐放的感觉，且不是纯量化竞争，而是每个地方都能搞出对应的小特色。

第四个特点是数字化的发展程度高低对人工智能的发展有很大的影响。一是影响了供给侧，二是能否形成更多的场景，在这两个部分仍有很大的发展空间，可以再深入研究数字化对人工智能的影响，以及在这件事上如何形成滚雪球效应。

人工智能产业不仅对先发优势的城市友好，后发优势的城市也不会落后

胡润峰：第三梯队的城市在人工智能方面表现出了自己的哪些特点？

曹清峰：在第三梯队城市中，第一个西安，它非常有自己的特点，因为西安有丰富的高校资源，这个在人工智能发展上是非常重要的，因为人工智能发展的产业链非常的长，西安在政府的政策保障、人才的供给以及技术设施建设上排名非常靠前，这是西安的一个突出优势。

西安未来可能需要在产业化的方向上进一步发力，特别是在产业链下游，融资可能要进一步寻找新的突破口，同时在企业的研发投入上也需要进一步的加强。中西部地区可能面临的一个问题是人工智能最终要转化成产业化应用场景，中西部地区如何结合自身产业形成差异化的企业发展模式是首要问题。

第二个城市是杭州，杭州是数字经济之城，在发展人工智能上具备很强的先发优势，各个指标的排名都比较靠前，杭州总排名是第五，要素储备排名第八，发生潜能第六，经济产出和城市渗透分别排名第四和第十。在2023年，杭州提出来要建设“中国数谷”，该战略为人工智能的发展提供了非常好的数据保障。

同时在上一轮的互联网经济时代，杭州积累了坚实的产业基础，特别是大数据、云计算、物联网方面都有非常好的发展的基础，所以杭州是产业先发优势的典例，西安是作为后发优势的典例。

胡润峰：杭州人工智能发展和人工智能产业有哪些优势？

杨红飞：杭州在信息产业发展时代就有了不错的基础，数字经济、人工智能都是以信息产业为基础，在好基础的前提下，首先会产生意识的转变，对于新质生产力，杭州也认可人工智能能够产生特别大的市场价值和社会价值。

在信息经济、电商经济上，杭州取得了好的成绩，对于新的领域，能够进行提前规划的，不管是政府、园区、企业，包括投资机构都能够理解这个新概念，从而能够敢下手，只要这个赛道能够发展起来，就可以抓到更多的机会。

第二是制度上的建设。浙江发改委和杭州在推进“中国数谷”的建设，以及人才储备上，杭州在基础上具有不错的条件。

第三是它原有的产业不管是数字经济中的电商，或者人工智能的应用场景都是相对丰富的，所以杭州在人工智能的发展中能够跑出不错的节奏。

对于杭州来说，它还存在可以改进的地方是科研，目前科研的快速发展依然集中在头部城市。

城市人工智能竞争力短期会持续拉大，但长期可能呈缩小趋势

胡润峰：人工智能的不同城市的竞争力会不会出现差距越拉越大的情况？

曹清峰：这个问题关系到产业发展的生命周期，在产业发展初期，必须要集聚一定的高素质的人力资本，以及相应的制度保障，甚至一定的应用场景、发展基础，这些关键要素的提供只在少数头部城市提供，所以一开始必然是集聚在少数城市中。

城市排名的第一个特征是金字塔结构，头部和其他部分的差距是非常明显的，所以短期仍是集聚的态势，集聚在产业发展初期是一种有效率的体现，直到产业发展进入成熟期的时候，它可以向产业链下游传导，在这个时候，人工智能产业化的应用会出现中心城市向非中心城市逐步扩散的现象。在扩散的过程中，可能会出现发展差距缩小的情况。

此外，要具体看差距是什么，不能简单地看总量的差距，当处在人工智能产业链的上游、中游、下游不同环节中时，本身也会存在差距的。所以，我认为短期内，差距是会扩大的，中长期，随着技术的成熟，中心城市向周边城市扩散，会存在差距缩减的趋势。

杨红飞：人工智能产业目前仍处于爬坡和发酵的过程中，技术、产业是和人很像的，一开始是群居动物，越集中力量越大，当它集中到一定程度时，它开始产生分裂生长。从产业的发展的角度上看，现在人工智能技术的突破在关键场景上依然集中化，所以在短期内，差距会再次拉开，但拉开的方式可能存在变化，可能出现两三个、三四个集群性的发展形态。在产业爬坡过程当中，集聚更利于突破和发展。因为人工智能的发展对基础设施的要求是比较高的，如果投资的强度不达标，这个产业很难发展起来。

另外，《报告》建议要鼓励进一步集聚，对于那些发展靠后的城市，可以将重点更多投入在应用场景中。

胡润峰：城市之间的差距因人工智能竞争力而拉大，是否会导致城市之间的差距也拉大？

曹清峰：短期内应该呈现扩大的趋势。首先从要素输入分配的角度看，创造性破坏代表着技术革命首先要破坏掉原有的一些产业，再进行重新创造。在这个过程可能头部城市是在创造新的岗位、新的产业，而破坏的可能是一些中小城市的职业，也就是创造和破坏可能是空间分离的，在这种情况下，区域之间的差距是会不可避免地被拉大，属于技术革命的阵痛期。

理论研究的一些结论已经表明，人工智能的发展首先会导致劳动者的劳动收入份额，也就是说工资收入在GDP中的占比是下降，这意味着可能会有一部分人失业，而一些更容易受到冲击的是技能水平较低的人。

当然其中也存在机遇，长期来看的话，研究发现机器人不是替代了低技能的人，而是替代了中间技能的人。低技能的这一部分人包括跟人打交道的家政阿姨、服务员等，她们的价值在于人与人之间的交流，这种职业反而不会被替代，而中间技能的人，他的工作可能很容易被人工智能的技术替代，从而导致失业。所以未来区域差距缩小取决于地方的产业结构以及职业布局，我们发现即使存在区域差距，区域差距的重现形式也非常多样化，这段时期过后，城市竞争力的格局会发生新一轮的洗牌。

当前各城市人工智能政策大同小异，第二波政策或形成差异化、更有针对性

胡润峰：各地政府对人工智能扶持政策的出台是赶潮流追求政绩的表现还是出于对城市发展的考虑？

杨红飞：首先，从现在中国各个地方的经济形态上看，他们从过去对土地财政的依赖开始往产业财政上转移，所以对于中国各个城市的主要执政者或主要的领导来说，需要更加看重有成长性的产品线，地方政府一定会抓住这个浪潮。背后的因素是大家都不想丧失这次机会，虽然不确定这个机会到底会有多大，来的有多快，但是这个机会一定不能失去。

第二个是这一轮的政策发布后，反应相对而言大同小异，还没有形成差异化，但是对于每个地方到最后它的产业一定要做出差异化，地方政府会有第二波政策出台，我觉得第二波会是高质量、更具有针对性的政策。

第三是政策在整个产业发展过程当中是杠杆的角色。要把产业做起来，政府手里的资源就是政策，市场跟企业的关键在于场景的突破和创新，三者之间是相辅相成的关系。好的政策也是通过市场验证有效之后的固化和放大化的部分，因此政府能不能出台好的政策是各个城市能不能把这个人工智能产业吃透的一个重要表现形式。

胡润峰：不同城市应该怎样因地制宜的发展人工智能？

杨红飞：人工智能是能够跟其他产业产生耦合性效用之后发挥更大价值的产业。人工智能之所以被如此重视，是因为它具有指数级的改造能力，城市如何更好地将人工智能和原有的本地产业结合是发展的关键。中国任何一个城市都有传统产业和优势产业，一定是存在一个存量市场的，如何将现有的存量和人工智能产业相结合形成改造是城市第一波需要进行的。

胡润峰：山东淄博、江西宜春、陕西咸阳等这些城市在发展数字经济、人工智能方面有哪些特点？

杨红飞：这些城市在几个关键的部件上有自己提前甚至超前的布局。比如江西宜春在新能源固态电池上有超前的布局，这部分会形成产业发展的蛙跳战略，这也是在整个技术变革和产业变革过程当中有魅力的地方。通过《报告》，从数据洞察能够让大家发现整个中国的产业在不断地往前。我觉得今天中国各级城市的主要领导们在这些事情上都在用异想天开的方式去做着务实的产业蛙跳和迭代，这正是中国产业发展之美。

胡润峰：城市之间可以怎样通过合作来实现“先进带动后进”，实现共同发展的一个目标？

曹清峰：《报告》为给各个城市提供了摸底的参照，可以充分了解自身在人工智能产业的存量上、发展条件上具有哪些优势和不足，从而找到差异化，所以我觉得首先城市应该基于自己的应用场景，基于已有的产业找到新的结合点，结合之后，差异化的延长结合点，从而可以避免同质竞争。

第二是产业链分工，特别是产业的纵向分工。人工智能产业链是非常长的，尤其是下游，产业智能化和数字化是结合在一起的，因此城市之间的良性互动格局是结合自身的优势形成一个产业链，形成纵向的平衡。

第三是细分领域，只针对一个新的市场，中国在全球或能取得一个很好的份额。

杨红飞：先富带动后富，实际上到最后技术的部分会形成共同的利益链，未来在人工智能也可能出现产业的“飞地”，这能更好地把人工智能产业和的传统产业、优势产业进行再造，是“先富带动后富，最后共同富裕”的过程。（本文首发于钛媒体APP，作者｜李婧滢，编辑｜刘洋雪）

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