文章核心观点 - 长三角地区的人工智能产业正从“单点突破”迈向“协同竞合”，上海、苏州、杭州三座城市基于“源头—场景—产品”的清晰分工链，通过制度设计将分工链升级为协同网络，是形成区域整体竞争力、参与全球AI产业竞争的关键[1][6][9] 城市AI产业定位与分工 - 上海定位为“源头”：截至2025年12月24日，已有139款大模型完成备案，人工智能专业人才近30万人，2025年前三季度产业规模达4354.92亿元，拥有“底层模型+要素集聚”的持续供给能力[2] - 苏州定位为“最大车间”：作为工业重镇，集聚约16万家工业企业，2025年规上工业总产值预计达4.89万亿元，2026年目标突破5万亿元，截至2025年8月人工智能产业链上下游企业近2500家，汾湖智算中心总投资约60亿元，规划算力达1.5万PFLOPS[2] - 杭州定位为“产品化加速器”：凭借AI“六小龙”等企业将前沿技术快速产品化，全市高新技术企业数量从2017年的2844家增至2024年的1.6万家，服务业占比高达70%，擅长跑通“技术—产品—市场”闭环[3] 各城市发展瓶颈与升级方向 - 上海瓶颈在于“从强科研到强转化”：2024年R&D经费投入强度为4.35%，显著高于全国平均的2.69%，但需提升将科研成果转化为市场产品的能力及跨域协同效率[4] - 苏州瓶颈在于“从强应用到强平台”：拥有覆盖34个大类/170个中类/514个小类的制造场景，但截至2024年底，252项生成式AI服务备案中仅占4项，需将车间经验沉淀为可复用的平台能力[5] - 杭州瓶颈在于“从产品到硬科技供应链”支撑不足：擅长产品化与市场化，但硬科技底盘需借力精密制造、关键零部件等供应链能力补强[5] 区域协同的关键制度设计 - 算力从“各建各用”到“跨城调度与交易”：例如汾湖智算中心规划机架9990个，为跨城共享提供“可调度的底盘”，需建立统一接口与计费结算机制，降低中小企业门槛[7] - 数据从“各自为政”到“可用不可见”的跨域合规流动：需建立分级分类、确权授权、安全计算等合规路线，上海正依托上海数据交易所探索数据资产化交易规则[8] - 人才与创新链从“抢人”到“共同培养、双向流动”：通过联合实验室、跨城实训、项目制联合培养等机制，让人才在长三角内部跑完“科研—验证—产品—市场”闭环[8] 近期长三角产业动态 - 上海发布先进制造业转型三年方案：目标到2028年新增年产值10亿元以上制造业企业100家，累计超600家，并带动产业链新增规上工业企业500家[9] - 上海星环聚能完成10亿元A轮融资：项目落地嘉定，计划2026年启动全球首个原生负三角托卡马克装置建设[9] - 苏州金龙客车创出口新纪录：向阿尔及利亚交付3000台海格客车，总金额超15亿元，创中国客车出口单笔新高[10] - 金华市2025年新落地74个10亿元以上制造业项目：其中百亿级项目3个，带动24个项目入选省重大产业项目[10] - 科大智能15亿元数字能源产业基地落户合肥：项目占地百亩，将建10万㎡厂房研发智能断路器、充换电系统等[10] - 中国科大在离子型半导体领域取得突破：首创“应力自刻蚀”法，成果登上《自然》杂志，为低维材料产业化开辟新赛道[10]