人工智能（AI）作為發展新質生產力的重要引擎和引領未來的戰略性技術，已成為城市競爭的“兵家必爭之地”。
最近，北京、上海、深圳均出臺了與人工智能相關的政策文件與發展措施。7月26日，北京發布了《北京市推動“人工智能+”行動計劃（2024—2025年）》，提出“率先建設AI原生城市，推動本市成為具有全球影響力的人工智能創新策源地和應用高地”。深圳于7月30日印發《深圳市加快打造人工智能先鋒城市行動方案》，從6個方面提出了22條舉措推動人工智能技術、應用場景和商業模式等融合創新。上海同日發布關于進一步推動上海創業投資高質量發展的若干意見，其中明確提到要持續加大對集成電路、生物醫藥、人工智能三大先導產業的支持力度。
在群城逐鹿的人工智能新賽道，京滬深由于在產業基礎、科技水平、人才密度等方面的優勢，已牢牢占據領先位置。
“北京做的是從0到1的事情，上海做的是從1到10的事情，深圳則是做從10到100的事情。”談及三座城市在人工智能領域的差異化定位問題，一名深耕行業多年的業內人士分析，三座城市在布局人工智能方面各有特點，應根據各自的資源稟賦和產業優勢，因地制宜構建人工智能產業高地。
京滬深穩居第一梯隊
走進博大數據深圳前海智算中心，記者看到，一排排服務器機柜整齊排列。通過這些機柜，海量的數據在其中存儲、計算、傳輸，為千行百業提供強大的算力支撐。博大數據副總裁李亞向證券時報記者表示，作為數字生態基礎設施服務商，博大數據可為不同行業客戶提供“拎包入住”式的算力服務。
“通過算力基建，讓AI算力成為像水電一樣的資源，實現彈性、按需調用。”李亞說。據介紹，博大數據深圳前海智算中心整體規劃容量約為15000個標準機柜，一期可支持算力規模達40000P，是深圳在建規模、投入規模首屈一指的高等級智算中心。
不僅是深圳，北京與上海在建設算力基礎設施方面也處于領先地位。北京市經濟和信息化局總經濟師唐建國近日在發布會中介紹，北京智算總規模已超20000P；上海則大力推動“算力浦江”計劃，持續推進數據中心、智算中心、超算中心等算力基礎設施建設，位于上海臨港的商湯科技人工智能計算中心是亞洲最大的人工智能計算中心之一。
構建強大基礎設施的背后，是三地AI產業對算力需求的持續增長。
記者梳理了多份過去兩年發布的關于人工智能產業城市競爭力的智庫報告發現，北京、上海、深圳在各份報告中均穩居前三名，是各家智庫機構公認的第一梯隊，形成了“京滬深強勢領跑”的格局。
例如，近期發布的《中國人工智能城市競爭力排行研究報告》（下稱《研究報告》）從政策機制、基礎設施、企業規模、專利成果、融資環境等多個指標進行綜合打分，北京、深圳和上海分別以1.0000、0.7449、0.6266的綜合指數進入前三名；《中國城市人工智能發展指數報告（2022—2023）》則從產業規模、產業活力、技術創新、資本支持以及政策支持5個維度，系統分析了各座城市的人工智能發展指數，結果顯示，北京、上海、深圳位列前三。
不難發現，人工智能產業第一梯隊城市也是我國經濟實力最強的超一線城市。南京市企業數字化轉型研究會會長卜安洵認為，城市競逐人工智能產業的要素分為“老三件”和“新三件”，“老三件”是人、財、物，“新三件”則為算力、數據、算法。北京、上海、深圳在“老三件”中實力雄厚，這也為構建強大的算力基礎、數據中心、先進算法打下了良好的基礎。
三座城市
差異化優勢明顯
“北京、上海、深圳作為中國人工智能產業的領頭羊，具有政策支持力度大、產業基礎雄厚、應用場景廣泛、人才儲備豐富等特點。”北京市社會科學院副研究員王鵬在接受證券時報記者采訪時表示。以產業基礎為例，北京、上海和深圳都擁有豐富的人工智能產業資源，集聚著眾多的科技巨頭、高校、科研院所和創新型企業，形成了較為完善的產業鏈和創新生態。
雖有共同特點，但在不同的“榜單”中，北京、上海、深圳的排位往往不盡相同，原因就在于三座城市在人工智能產業領域有各自的特色，差異化優勢較為明顯。
北京重基礎研發，綜合實力強，在創新能力與人才密度方面的優勢十分突出。據《研究報告》，北京人工智能參保人員數量和研發人員數量均占有絕對優勢，人工智能研發人員數量近三年平均漲幅達26%，居于前列；與人才相對應的是，北京在人工智能有效發明專利件數、人工智能專利被引用次數排名上均為第一。
據了解，北京在人工智能領域擁有6個全國重點實驗室以及3個國家工程研究中心，形成了集基礎研究、人才培養、高層次學術交流等功能于一體的高水平科研基地。強大的研發實力讓北京的創新能力保持領先，擁有數量最多的人工智能領域上市公司、高新技術企業以及獨角獸企業，并在融資件數及融資金額上遙遙領先。
相比于北京的注重研發，上海的AI基礎設施強大，擁有一眾國產芯片龍頭公司，注重場景應用及生態塑造。“上海是人工智能應用創新中心，在智能芯片設計制造能力、智能制造應用場景等方面較為領先。”賽智產業研究院院長趙剛表示。中國社會科學院財經戰略研究院博士后曹清峰也認為，上海的特點是AI應用場景十分豐富，而且在公共數據開放方面做了大量的探索。
例如，上海打造了大模型創新生態社區“模速空間”，入駐的企業覆蓋文娛、辦公、金融、教育等多個領域，已經成為場景試驗田、應用孵化器。不僅如此，“模速空間”能夠為入駐企業提供算力調度服務，并依托上海人工智能實驗室的開源數據平臺，提供大規模、多模態、高質量的開放數據。
深圳則長于產業化，并依托制造業優勢在AI硬件方面引領風騷。根據《研究報告》，深圳市在企業規模上以絕對優勢居首，人工智能相關企業數量以及在基礎層、技術層、應用層的企業數量均排名全國第一，成為人工智能“密度”最高的城市。趙剛認為，深圳坐擁華為、騰訊等領軍企業，在智能網聯汽車、人形機器人等智能硬件領域具有比較優勢，形成了以應用為主導的人工智能產業鏈。
“從0到100”
發展人工智能
綜合來看，北京依托強大的研發優勢，在基礎創新方面遙遙領先；上海在算力、數據等方面具有較強優勢；深圳市場化氛圍濃厚，制造業發達，在將技術向市場鋪開、快速產業化方面往往表現出色。
三座城市各有所長，在產業發展的不同階段恰能發揮出各自的優勢。最典型的例證是，國內大模型領域目前估值最高的五家創業公司中，月之暗面、智譜AI、百川智能、零一萬物來自北京，Minimax來自上海，沒有一家來自深圳。這主要是因為大模型偏重于基礎研究，對技術實力要求很高，這是科教資源豐富的北京和上海所擅長的，產業化優勢突出的深圳在早期階段還無法顯示其身手。
在你追我趕的“AI之城”競逐中，當前各大城市均密集出臺相關政策與措施，但總體而言大同小異，尚未形成差異化，高質量、更具有針對性的政策措施還有待出臺。曹清峰表示，各個城市應當了解自身的優勢與不足，基于已有的產業找到與人工智能的結合點，避免同質化的競爭。
具體到北京、上海與深圳三座城市，趙剛認為，三地要充分發揮各自優勢，打造核心競爭力。北京要繼續加強基礎研究和原始創新，推進計算機科學、神經科學、認知科學、意識科學等理論研究，開展大語言模型、多模態大模型創新和應用，加快人工智能全棧技術創新；上海要發揮集成電路優勢，加大智能算力芯片研發，攻克卡脖子環節，建設智能算力高地；深圳則要構建完整的人工智能硬件制造集群，圍繞智能汽車、智能手機、智能機器人、智能家居、無人機等具身智能體的海量需求，發展壯大人工智能硬件，帶動大模型技術在各個領域的應用。
