全球AI竞争与长三角产业发展阶段 - 全球AI竞争焦点已从“参数与性能”的比拼，转向“生态与落地”的硬仗，行业进入以真实需求与可持续收入为衡量尺度的新阶段 [1] - 长三角地区具备从算力、算法到制造与数字经济的全链条潜力，但面临技术、应用与收益间的落差，应用常受项目分散、投入重而回报慢等牵制 [1] - 当前挑战在于构建一套让技术低成本进入企业、收益可衡量可复制的区域性支持系统，实现从“研发领先”到“价值变现”的关键一跃 [1] 长三角三省一市“人工智能+”错位竞合路线 - 上海以智能终端为牵引，强调底座能力与大市场贯通，目标到2027年智能终端产业规模突破3000亿元，用“终端放量”反推技术规模化变现 [2] - 浙江选择在医疗健康等垂直赛道做深做透，目标到2027年建成国家人工智能医疗行业应用基地，围绕医疗大模型打造智能体集群 [3] - 江苏努力把制造业优势转化为规则优势，目标到2027年主导或参与制定国际、国家及行业标准20项以上，推动工业AI从“能用”走向“规模用” [3] - 安徽面向具身智能等未来形态布局，目标到2027年形成“十百千”发展格局、全产业链营收达1000亿元 [3] - 总体形成产业分工组合拳：上海做系统与市场，浙江做应用与平台，江苏做工业与标准，安徽做新形态与未来赛道 [3] 长三角AI商业化面临的三重结构性壁垒 - 第一重梗阻在于成本，大模型训练、推理与工程化部署的高投入对中小开发者和传统企业构成巨大压力，导致项目难以进入可持续采购常态 [4] - 第二重梗阻在于规则预期，数据安全、算法治理等框架动态完善，合规边界不稳定抑制了企业进行规模化改造的长期投入 [5] - 第三重梗阻在于芯模适配，国产算力与主流模型间的适配鸿沟导致协作不足，拉长产品周期、抬高成本，并放大成本与规则问题 [5] - 三重梗阻叠加导致区域缺乏能够跨行业、跨城市复制的“可算账、可交付、可持续”的商业产品 [6] 推动长三角AI价值变现的系统性解决方案 - 第一步需将“区域协同”机制化，在算力层面推动跨省智算中心接口、计费、服务标准的“通票化”，在数据层面试点“可用不可见”，在标准层面推动跨省联合测试认证 [7] - 第二步需让基础设施更“普惠化、产品化”，通过算力券、模型券降低企业初次使用门槛，并开放共性技术平台、行业语料与模型微调“工厂”等公共能力 [7] - 第三步需扩大高质量场景供给，通过创新沙箱等机制推动关键环节开放，AI企业需探索按效果付费、收益分成等模式，让技术价值与商业回报直接绑定 [8] - 最终目标是把AI做成一种可被产业常态使用的基础能力，构建“低门槛、高确定性、可复制”的价值网络 [8] 长三角区域发展规划与各省市产业动态 - 《长三角国土空间规划（2023—2035年）》获批，核心在于以空间重构推动产业深度协同，强化上海龙头作用，并构建“核心创新-外围承接”的新型产业分工体系 [8][9] - 上海加速布局核聚变产业生态，相关企业融资超120亿元，本土企业上海超导实现第二代高温超导带材规模化量产，年产能达数千公里 [9] - 临港新片区依托数据跨境流动等制度创新，吸引葡萄子传媒等“文化出海”企业集聚，打造文化出海产业高地 [9] - 南京打造首个城市空中交通运营中心“紫金山低空飞行运营中心”，计划于2026年3月建成投用，旨在构建一体化智能协同空间并推动低空经济商业化 [10] - 江苏最大海上风电场——国信大丰85万千瓦项目将于2025年底全容量并网，预计年发电量28.8亿千瓦时，并开展省内首个“风氢储一体化”试点 [10] - 浙江宠物经济年总产值达540亿元，全省宠物市场主体超32万家，规划到2030年消费市场规模突破500亿元 [11] - 浙江冰雪产业成为消费新引擎，本雪季参与人数超200万人次，宁海深甽镇滑雪杖占据全球约六成市场，全省冰雪装备相关企业超500家 [11][12] - 安徽全椒电子特气集群1-10月规上工业总产值达26.9亿元，集聚22家企业生产152种电子特气，产品进入中芯国际等国际供应链 [12] - 安徽启动“未来健康促进”百万家庭人群队列建设，计划从2025年至2035年随机选取约30万户家庭，构建1型糖尿病全链条数智化防控体系 [12]