长三角人工智能产业合作策略研究

文 丁波涛 上海社会科学院信息研究所副所长，副研究员

在当今数字时代，长三角地区要根据十九大提出的区域协调发展战略的要求，紧紧抓住国家建设网络强国、数字中国和智慧社会的历史机遇，形成数字化引领和带动长三角地区一体化发展的模式。而新一代人工智能是数字化的核心驱动力，要实现数字一体化的目标，长三角地区应当优先在人工智能领域开展深度合作，打造以技术协同、产业合作、资源共享、生态共建为主要特征的“智慧长三角”。

新一代人工智能产业经过了前几年的爆发式增长，目前逐步走向稳定增长期，全国的产业格局将逐渐成形。一是在企业层面上，产业各领域的“头部”企业显现，资本、技术、人才、政策等产业资源有向这些企业集中的趋势；
二是在行业层面上，产业和技术标准、规范等产业主导权的博弈愈演愈烈，行业发展有从单个企业竞争转向产业生态竞争的趋势；
三是在区域层面上，除原有的北京、长三角、珠三角三足鼎立之外，武汉、重庆、成都、西安、贵阳等地利用其人才、成本、政策等优势切入人工智能行业，区域竞争有加剧的趋势。在此形势下，长三角三省一市应当加强合作，为人工智能技术创新和产业发展创造更广阔的腹地，发挥数字经济的“梅特卡夫效应”，能更好地形成区域产业的规模优势，增强人工智能产业的区域整体实力，以共同应对日益激烈的产业竞争。

（一）长三角人工智能产业发展现状

根据笔者利用桔子科技、启信宝等行业数据库开展的前期研究，长三角人工智能产业发展具有以下特点：

1.产业总量：长三角人工智能产业整体实力较强，但在全国无压倒性优势。长三角人工智能企业数量合计占全国总数近三分之一，其中上海又占长三角的将近一半，是该地区当之无愧的龙头城市，浙江、江苏各占将近四分之一，安徽人工智能企业数量相对较少。

2.产业结构：长三角人工智能优势行业较为集中，主要是智能芯片、智能制造、智能网联汽车、计算智能、语音语义识别、智能机器人、脑科学与类脑智能、风控安全等行业，而且三省一市各有侧重，如上海在智能芯片、浙江在计算智能、江苏在类脑科学、安徽在智能语音语义等方面具有较大优势。

3.产业布局：长三角人工智能产业集聚度很高，绝大多数企业集中在省会城市或重点城市，如上海、杭州、南京、苏州、合肥等，其中杭州和合肥的人工智能企业数量占所在省份的60%以上，苏州也占到约50%，产业“增长极”效应已初步显现。

4.产业政策：长三角地区政府都极为重视人工智能产业发展，近年来出台了不少政策扶持和基础设施服务，涵盖基础技术研发、技术应用推广、知识产权保护等，是全国人工智能产业政策体系最为完善的区域之一，[1]为人工智能产业的创新发展提供了有利的条件。

然而从全国层面上看，以北京为核心的环渤海湾地区在人工智能的基础科学研究、机构集聚、人力培养、资金投入等方面都处于绝对领先位置，以深圳、广州为核心的珠三角地区在企业培育、技术研发、技术应用等方面具有较大优势，[2]以成都、重庆、武汉、贵阳为代表的内地都在不遗余力地发展人工智能产业，长三角面临着激烈竞争。从长三角自身发展来看，根据增长极理论，较大区域范围内的经济平衡发展难以实现，经济的增长通常是从一个或者多个中心城市(增长极)逐渐地向周边其他地区辐射传导。[3]人工智能产业具有很强的规模效应，更应当选择一定的区域作为增长极，驱动人工智能产业整体发展，而不能各自为政、资源分散，最终导致区域整体无效率。因此，推动长三角区域的资源共享和优势互补，既有利于提升长三角人工智能产业的整体实力，也有利于助力长三角在与珠三角、环渤海湾以及内地省市的竞争中占据更大优势。

综上所述，无论是从区域人工智能产业发展现状还是从全国人工智能产业竞争态势来看，长三角人工智能产业既有合作的潜力，也有合作的必要。

（二）长三角人工智能合作现状及问题

长三角信息化协同发展具有较好的基础。在组织层面上，目前已形成上海市、浙江省、江苏省、安徽省“三省一市”省级经济信息化部门牵头的信息化协同机制，每年围绕商定的工作主题轮值召开工作会议，发布长三角信息化合作工作计划，其中人工智能是近几年三省一市的合作重点；
从政策层面上，三省一市以及杭州、苏州、合肥等城市的人工智能产业、数字经济、新一代信息技术等政策和规划中都明确提出推动长三角人工智能产业协同融合和一体化发展；
从机制层面上，各类机构纷纷建立人工智能产业的跨区域合作平台，如2019年成立了长三角G60科创走廊人工智能产业联盟，2020年成立长三角人工智能发展联盟，2021年建立长三角人工智能产业链联盟、长三角人工智能知识产权联盟等。

然而对标中央关于长三角高质量一体化的要求，对标珠三角、渤海湾等重点区域合作发展实践，长三角地区的人工智能产业合作依然面临一系列瓶颈问题亟待突破：

其一，产业协作力度滞后于人工智能产业协同发展实际，主要体现在：松散型合作机制多，权威化合作机制较少，现有区域合作机制多为临时性、较为松散的组织机构或安排，缺乏稳定性、约束力和管理决策权；
[4]表态性规定较多，实质性合作举措较少，当前很多区域人工智能产业合作仍停留在相关的政策文件之中，没有制定可落地的操作办法；
区域合作的相关规划较多，考评监督机制较少，难以约束各地区政府部门，不能对区域产业合作产生持续有力的督促；
各地区和各部门分头推进为主，协同发展整体框架缺乏，区域产业合作的任务书、路线图和时间表都不明确，难以形成各方推进区域合作的合力。而和长三角整个区域人工智能产业创新一体化缺乏管理的状况相比较，长三角一市三省地方政府对各自辖区的人工智能产业发展则要重视的多。[5]在这种形势下，很容易出现重视本地产业发展而忽视区域整体利益的倾向。

其二，产业资源共享滞后于人工智能产业跨区域发展需求。区域一体化的本质是打破资本、人口和技术等壁垒，在市场主导下促进资源自由流动和优化配置。以数据为例，数据是人工智能产业发展的三大要素之一，区域产业合作首先需要区域间的数据共享开放。然而长三角各地推动各省市内部数据开放和共享已形成一些先进的做法，但受制于行政区划，同类业务数据的跨地区开放和共享存在障碍，各省市对于自身数据的开放共享在观念上不统一，不愿承担本地区数据对外共享开放的义务和责任，造成区域间数据开放共享难以深入。

其三，产业发展环境滞后于区域一体化发展趋势。例如在市场准入方面，相关省市在发展中为保护本区域人工智能产业发展、形成产业竞争优势，通过行政力量设置壁垒，从而给区域产业一体化协同发展带来负面影响；
[6]在应用场景建设方面，由于各地的数据标准不一致、应用接口不开放，很多跨地区的智能应用难以实现，虽然各地开展了一些长三角区域的业务协同试点，但大多以点上应用为主，缺乏机制性的保障和持续深化的动力；
在成果转化和产业培育方面，各地在人工智能产品的检测认证、市场准入以及企业资质认定等方面都自成体系，不少行业规则未能对接，产业的跨地区经营发展仍面临着诸多制度性壁垒。

区域一体化的关键是区域利益协调，由此可将区域一体化任务分为共赢型、互补型、竞争型。竞争型领域一直是区域一体化的难点，而人工智能正是目前长三角各地区激烈竞争的领域之一。当前三省一市各级政府都将人工智能视为战略新兴产业，给予全力扶持和重点发展，区域内就存在较为激烈的竞争。据我们初步统计，截至2021年12月，三省一市各级政府共出台超过30部加快人工智能产业发展的政策性文件，虽然各地在这些政策中表达了促进区域合作的意愿，但都希望由本地来主导区域产业发展。同时，对比其他区域的人工智能产业合作，北京在环渤海湾具有绝对话语权，深圳在珠江三角洲也具有引领性地位，而长三角各地则是各有优势，表现出“强强竞争”特征，[7]难以形成单极主导的区域发展模式，这也是长三角人工智能产业合作的另一个难点。

（一）区域人工智能产业合作中的利益博弈

长三角在人工智能产业领域的合作之难，背后是区域合作中各地的利益博弈。也就是说，经济发展中的一体化要求与行政区划的考核单元或利益目标存在冲突时,处理冲突的原则是以地方利益优先还是长三角区域整体利益优先,不同的处理方式会导致不同的结果。[8]在当前各地均将人工智能视为未来产业重点的形势下，区域之间存在利益博弈实属正常，重要的是各地在竞争人工智能产业时要选择合作博弈而不是零和博弈。在区域博弈中，零和博弈只是将一个地区的利益转移到另一个地区，区域整体利益并无增加甚至会降低，同时零和博弈缺乏利益分配与调节机制，易产生“强者愈强、弱者愈弱”的马太效应,不利于区域均衡发展；
而合作博弈模式通过建立平等的区域协商机制和合理的利益分配模式，推动更多地区参与人工智能的政策协调、资源整合和产业合作，发挥数字经济规模效应，促使区域整体效率得到提升，各地区也可从中获得更大利益。

针对如何实现合作博弈、推动竞争性行业中的区域合作，不少学者提出了相关建议。如傅幸之等人以粤桂合作特别试验区为例，分析了粤西和广西在竞争珠三角外移产业过程中如何开展合作，提出建议采用“一区多园”的分散运营模式，并建立更具弹性的利益分享机制，以最大化调动合作双方积极性；
[9]沈相应等人通过对长三角区域合作进行分析，提出建立合作利益协同制度，明确合理的补偿机制，建立完善的沟通渠道以深化互信，制定具有普适性的政策法规等建议；
[10]于文豪则从法学角度，提出通过改革行政体系内部规则来消弭区域合作中的各种潜在矛盾，形成激励相容的共同意志，包括合作机构、人员规则、授权与启动规则、考评与责任规则等。[11]综合这些观点，推动人工智能产业的区域合作可从两个层面着手：一是策略层面，即企业培育、项目引进、园区建设等中的合作策略；
二是制度层面，即完善相关的区域合作政策和机制。

（二）人工智能产业的特点和区域合作思路

虽然当前各地在人工智能产业发展中存在竞争，但人工智能是一个外延很广的产业领域总称，具有不同于传统产业的诸多特点，为各地区实现合作博弈提供可能：一是产业门类多且迭代速度快，这意味着产业发展中总会不断产生许多“蓝海”，可为区域合作创造新空间；
二是产业链长，这意味着任何一个地区都难以占据所有产业环节，地区之间可以进行错位竞争和产业链合作；
三是产业生态化，这意味着同行业企业之间不是纯粹的“竞争”关系，而是“竞合”关系，即使是竞争对手之间也需要合作打造和维系共同依存的产业生态。

因此，长三角各地区在推动人工智能产业合作中，应当直面区域竞争问题并寻求合作空间。总体思路是以发挥长三角整体优势为目标，从多个层面设计合作机制，力争形成各方得利、总体最优的合作路径。

在策略层面，要根据人工智能的不同领域采取不同的合作模式。例如对存在互补的领域，着重于发掘产业合作机会；
对完全竞争性的领域，着重于建立公平公正的竞争环境。同时，对新兴产业领域，着重于加强规划协调、促进错位发展；
对于成熟产业领域，着重于推动优势互补和资源共享。

在制度层面，要建立区域整体利益优先的共识，消除阻碍产业要素流动的壁垒，促进各地区政府、企业、园区、研发机构等多种主体之间的紧密合作；
以政策互认、标准互通、资源共享、平台共建等为重点，推进形成有利于长三角人工智能产业一体化的政策环境。

基于以上分析，本文建议为促进长三角区域的人工智能产业合作，长三角可以针对不同的产业领域采取三种区域合作策略（见表1）：

表1 人工智能产业区域合作的策略比较

（一）差异化合作策略

针对人工智能产业中各地区都无明显优势的新兴领域，长三角各地区可以通过加强产业发展规划的协调，突出各自产业禀赋优势，在区域内进行适当的分工，实现差异化发展，减少或避免区域内正面竞争。例如，作为人工智能未来趋势的类脑科学、下一代智能器件和算法、自主无人系统等，目前包括长三角在内的各个地方都在谋划和布局，但尚未出现明显的引领地区，对这些新兴领域，建议“三省一市”能开展区域层面的顶层设计和总体规划，让各地区结合自身特点和优势明确各自的发展重点。具体的分工方式，可以按行业进行划分，如某地专注于类脑科学，一地专注于下一代智能器件和算法，一地专注于自主无人系统；
也可按领域进行划分，如一地专注于基础研发，一地专注于应用开发，一地专注于硬件制造。

差异化发展策略的关键在于长三角各地能就产业分工形成共识，这既需要各地对自身的优劣势有客观和清晰的认识，明确各自的重点突破领域，更需要建立有力的协调机制，避免同质化发展。在此过程中，国家层面的主管部门要发挥更大作用：一方面要加快人工智能产业地图编制与分工，体现不同产业领域与各地区的贴合度，明确各地发展重点；
[12]另一方面通过政策和法规对区域合作关系进行规范，建立起区域合作的行为约束机制，对区域合作中的非规范行为作出惩罚性的制度安排，[13]形成由国家部委牵头，各地区协作的分工发展模式。

（二）产业链合作策略

针对各地区在行业上有重叠但价值环节上有错位的产业领域，长三角要强化各地区的资源共享和优势互补，尤其是要促进中心城市和周边城市的产业链合作，形成人工智能产业增长极。以人工智能芯片为例，目前长三角的集成电路产业规模在全国占比为58.3%，其中设计业、制造业和封装测试业在全国占比分别为48.9%、47.2%和78.4%，[14]在此过程中长三角已初步形成上海侧重高端芯片和关键器件、江苏侧重行业应用芯片以及芯片材料、浙江侧重通信和视觉芯片、安徽侧重于芯片封装测试的格局。在此过程中，各地开展了广泛合作，例如，中芯国际、华虹、格科微等上海龙头芯片企业已在周边的绍兴、宁波、无锡、嘉善等地进行多个重大项目建设，同时许多外地科研院所也在上海建立了研究基地，如中国科技大学上海研究院、浙江大学上海高等研究院等，在量子芯片、芯片框架、人工智能算法等领域开展了大量研究，有力地促进了上海芯片产业的发展。

产业链合作的关键在于发挥长三角各地的资源禀赋和比较优势，通过整合跨区域产业链条，推进产业链上下游在区域间清晰布局。要实现这一目标，既需要政府的引导，也需要市场的推动，其中政府着重提供制度性公共产品以及对存在外部性的经济活动进行干预，其他领域应由市场主体进行自主协调。一是要加强区域内的人工智能企业合作，鼓励龙头企业牵头建立面向长三角区域的产业链，促进企业充分利用区域内的优质产业资源提升竞争力；
二是要加强区域内的产业园区合作，通过鼓励产业园区的跨地域拓展与经营，提高长三角企业、项目的配套协作水平；
三是要加强区域间产学研合作，鼓励长三角高校、科研院所和企业联合攻克重大关键技术，共同开发人工智能新技术和新产品，形成强大的区域人工智能创新网络。

（三）产业生态合作策略

长三角区域战略经历了从竞争为主到加强合作的历程，按竞合性质可将其归纳为竞争、合作和竞合三类战略。[15]针对各地区形成直接、正面竞争的领域，长三角要加强标准体系、规范体系的对接与整合，提升长三角在全国以至全球的人工智能行业话语权，并创造趋同的市场体系、消除区域内的市场壁垒，打造公平竞争环境。例如，总部位于合肥的著名人工智能企业科大讯飞，近年来抓住长三角一体化契机，主动走出安徽、走向长三角，先后与杭州市、苏州市、南京市、上海市等长三角地区城市签订战略合作协议，“人工智能+教育”“人工智能+政务”“人工智能+医疗”等在长三角地区得到广泛落地应用，既促进了科大讯飞的做大做强，又加速了长三角各地的数字化转型进程，实现了合作双赢。

产业环境合作策略的关键在于长三角各地要消除地方保护主义倾向，为人工智能企业的跨区域经营创造一个开放公平的市场环境。一是市场的开放，建立统一的市场准入和质量互认制度，实现人工智能产品和服务异地进入的便利化；
二是标准的对接，实现各地人工智能技术、数据、系统以及产品和服务认证等标准规范的兼容，降低人工智能企业的异地经营成本；
三是政策的共享，区域内所有企业都能享受趋同的政策支持，消除对外地企业的政策歧视现象。

为实现人工智能产业的区域合作，长三角应加快制度创新，从政府、企业和环境等方面，为区域产业合作的深度开展提供制度保障。

（一）分工与协作

长三角人工智能产业合作，首先要加强宏观的引导和区域的协调，减少产业发展的盲目性和产业竞争的无序性。

1.产业定位：各地区的人工智能产业规划要有坐标点，要坚持有所为有所不为的原则，切实根据本区域特色来确定人工智能发展战略，不能求高、求新、求全，导致区域内低水平重复建设和低效率竞争。

2.规划协调：各地区特别是中心城市（上海、杭州、南京、苏州、合肥等）应加强人工智能产业规划的协商与协调，突出各自优势，适当错位发展，尽量避免在长三角区域内形成直接正面竞争。

3.区域协作：注重提高中心城市（上海、南京、杭州、合肥等）人工智能产业发展对周围地区的溢出效应，也要提升周边地区对中心城市的支撑和辅助功能。

（二）融合与联动

长三角人工智能产业合作,还有赖于地区之间的创新链和产业链的深度融合，以及科技和产业的联动发展。

1.重点企业：引导企业“走出去”，充分利用长三角地理相邻的区位优势、丰富优质的产业资源、互利双赢的合作氛围，在长三角区域内进行业务布局，形成产业梯度格局，增强区域内人工智能产业的关联性和耦合度。

2.产业园区：促进高新产业园区合作，中心城市要引导本市的高新园区在周边建立人工智能产业园区，促进人工智能产业中的资源密集型环节（如大数据中心、灾备中心、智能技术试验场地建设等）和人力密集型环节（如数据标注、数据喂养等）外移，形成区域之间产业优势互补。

3.科研机构：推动建立多个领域的长三角人工智能产业创新发展合作组织，吸收三省一市的人工智能企业、研究机构、服务机构以及相关制造企业、服务企业参与，促进区域内各类产业主体之间的供需匹配和协同创新，构建跨地区的“产、学、研、用”合作体系。

（三）开放与共享

长三角人工智能产业合作,必须消除制度壁垒，促进产业资源共享，建立长三角统一的人工智能大市场。

1.市场环境：加快公平市场环境营造。各地区对人工智能产业发展的基本要素（人才、金融服务、大数据等）逐步相互开放，消除区域要素流动的制度性壁垒；
在人工智能技术和产品的政府采购、企业扶持、人才资助等政策领域，实现长三角同一标准和同等待遇。

2.产业资源：促进区域产业资源共享。推进长三角地区人工智能公共服务平台的对接与整合，共建科技基础数据中心，相互开放国家级和省级重点实验室、中试基地和科技基础数据资源，建设科技文献资源共建共享网络。

3.创新体系：推动产业创新机构共建。鼓励各省市高校、科研院所、企业在其他省市设立人工智能研究院、研发中心或实验室，充分利用区域内人工智能人才资源，丰富和完善长三角人工智能研发生态。