文章核心观点 - 江浙沪地区AI企业展现出差异化竞争优势，形成了相互协同的产业生态格局 [5][17][19][20] - 上海聚焦通用AI底层能力构建，江苏擅长AI在制造业落地，浙江重心在金融科技领域 [12][15][17] - 未来的AI竞争是产业生态的较量，技术创新需扎根于本地产业土壤才能有效落地 [19][20] 上海AI发展路径 - 智谱AI展示GLM-4.5大模型，创新性地集成推理、编码和智能体能力于单一模型 [1] - GLM-4.5模型核心价值在于打破模型与场景脱节的困局，能精准理解指令并处理多模态数据 [9] - 上海优势源于科研与产业双向绑定，汇聚顶尖高校AI实验室及头部企业研发中心 [10] - 具备理论突破-技术转化-场景验证的闭环，AI研发不缺落地场景且效率高 [10][11] 江苏AI发展路径 - 江苏交易团组织174家企业及机构、570位企业代表参加服贸会 [12] - 企业擅长让AI深入制造业一线解决实际问题，技术已在工厂等实用场景落地生根 [12][13] - 无锡力芯微电子物联网芯片实现设备精准感知与数据传输 [12] - 苏州华棱旭天中医药AI面诊系统几十秒出具养生建议，江苏斯博赛福运动AI系统分析运动风险 [12] - 本地超过10万家制造企业的具体痛点促使AI技术不断优化 [14][15] 浙江AI发展路径 - 浙江将AI创新重心放在金融科技领域，旨在服务中小企业 [15] - 拥有全国最活跃电商生态及发达第三方支付体系，积累海量交易数据 [15] - AI模型通过分析淘宝、天猫商户数据及支付宝交易数据判断商户信用水平 [15][16] - 阿里通义点金模型借助知识蒸馏、负样本强化学习等技术降低金融模型部署成本 [2] 产业协同生态 - 三地形成相互咬合的协同格局，上海技术需江苏场景验证，江苏工厂需浙江金融支持 [17][18] - 浙江金融AI需要上海的技术优化模型，各个环节不可或缺 [17][18] - 蚂蚁集团发布全球首个智能眼镜可信连接技术框架gPass，具备安全、交互、连接三大能力 [4]