2025年8月，国务院印发《关于深入实施“人工智能+”行动的意见》，明确提出推动 AI与经济社会各领域深度融合，重塑生产生活范式，加快形成人机协同、跨界融合、共创分享的智能经济和智能社会新形态。这一政策锚点之下，长三角地区凭借产业链完整性、创新生态厚度与跨域协同基础，正从“AI 产业集聚地”向“全球AI创新策源地”跃升。以上海为核心，苏浙皖多点联动的创新格局中，技术突破与商业落地双向发力，正在勾勒中国 AI 产业高质量发展的 “长三角样本”。
从技术狂欢到价值落地，AI 产业进入务实应用新阶段
全球人工智能正经历一场前所未有的技术革命和市场变革。2023至2024年，全球生成式人工智能市场规模约为150亿美元，预计到2030年将达到1000亿至4000亿美元以上，复合年均增长率保持在35%至40%左右。
人工智能产业正在经历从“AI优先”向“AI实用”的重要转型，技术发展的重心从追求模型能力边界转向关注实际问题解决效果。早期的AI发展主要围绕“AI还能做什么”这一技术导向问题展开，致力于不断拓展人工智能的能力范围和应用可能性。
现在，随着技术逐渐成熟和市场需求明确化，企业和投资者越来越重视AI技术在具体应用场景中的实用价值，包括是否能够真正提升业务效率、降低运营成本、改善用户体验等核心指标，这种理念转变推动了整个产业从技术炫耀向务实应用的深刻转型。AI不再仅仅提供通用模型，而是以智能化工作流形式深度嵌入医疗、金融、制造等关键行业，成为优化业务流程、赋能决策、提升竞争力的关键要素，而长三角地区凭借其深厚的产业基础和庞大的市场需求，天然成为这股转型浪潮的最佳试验场和实践地。
458 家上市公司领跑全国，多中心布局凸显均衡发展
随着生成式人工智能和人形机器人快速突破，长三角人工智能产业迎来前所未有的发展机遇。从上市公司来看，长三角集中了全国458家AI上市公司，占全国AI上市公司总数的35%，成为全国人工智能产业最为集中的区域，这一优势地位得益于该区域完善的制造业基础、密集的高等院校和科研院所以及长期以来形成的创新创业生态。
更关键的是，长三角形成了“无明显短板”的多中心布局：AI上市公司在江苏省有146家、浙江省140家、上海市123家数量相近，安徽省49家虽相对较少但仍具一定规模。这种均衡分布反映了长三角地区各省市在产业基础、创新能力和政策环境方面的相对均衡发展。
上海作为国际科创中心和人工智能发展高地，在AI产业的资本运作和技术创新方面具有优势。江苏省依托强大的制造业基础和丰富的高教资源，在AI应用落地方面表现突出。浙江省则凭借互联网经济的先发优势和民营经济活力，培育了一批AI创新企业。安徽在智能语音、类脑智能等细分领域形成了全国领先的集群效应，合肥更是依托中科大等科研资源，成为长三角人工智能产业版图中的重要增长极。这种均衡性，既避免了“核心城市虹吸”，又实现了“省市优势互补”，为跨域协同奠定基础。
专利占比超三成，长三角稳居AI 创新第一梯队
长三角整体上保持了技术、应用与市场的均衡发展，不仅在专利数量上绝对领先，也在质量、应用和转化能力上形成了稳定优势。
长三角人工智能上市公司专利总量达到30669项，占全国重点区域的37.6%，以绝对优势领跑全国。相比之下，粤港澳大湾区为22452项（27.5%）、京津冀为17519项（21.5%），长江中游和川渝分别为6335项（7.8%）与4623项（5.7%）。从数量上看，长三角不仅稳居首位，而且与其他区域拉开了明显差距，其专利数量是川渝的6.6倍，凸显出全国创新格局的高度集中化。这种领先优势背后，是其完善的科技创新生态系统和深厚的产业基础，使得科研成果能够迅速从实验室走向市场。
在创新质量层面，长三角的优势同样突出。该区域的发明授权与发明公布专利合计超过18500项，占比超过六成，显示出在原创性技术和核心突破上的持续积累。从应用导向来看，长三角地区在技术应用转化方面优势明显，实用新型专利占比为31.4%，这与该地区制造业基础雄厚、技术应用场景丰富的特点高度吻合，表明人工智能技术与传统产业融合发展取得了显著成效。在商业化成熟度方面，长三角外观设计专利数量为2514项，占比8.2%，显示出较强的产品化思维和市场意识。这些都说明，长三角不仅“多产”，而且“优产”，科研成果能够更快走向市场，形成产业竞争力。
58.6%内部合作率，高效织密区域创新网络
本文表格为作者自制
从全国范围来看，人工智能创新合作网络呈现出显著的区域差异。长三角地区以9546条合作边数稳居首位，占五大重点区域合作总量的39.4%，远高于粤港澳大湾区的6944条（28.6%）和京津冀的4982条（20.5%），显示出其在全国人工智能创新体系中的核心地位。
在区域内外合作比例上，长三角内部合作占比高达58.6%，内外合作比率为1.41，不仅明显高于京津冀的0.74，也优于长江中游（0.51）和川渝（0.34）等新兴区域，体现了该区域已经形成相对完整的创新生态和高度活跃的区域协同机制。
这一优势得益于密集的科研机构、企业和资本聚集度，以及长期推进的一体化战略和跨省市协同政策。区域内部，上海在前沿技术研发和国际合作中处于主导地位，江苏依托制造业和高教资源推动应用转化，浙江凭借数字经济优势带动产业创新，安徽则以科教资源和科研成果转化不断增强参与度。正是这种跨省市、多层次的协作模式，使长三角在从科研突破到产业落地的全链条上形成了全国最活跃、最高效的创新生态。
锚定全链条协同，探索“脑体场”联动
面向“人工智能+”的战略机遇，长三角需要在现有优势基础上加快形成全链条协同创新格局。
以人形机器人产业为例，这一新兴领域涉及“脑—体—场”完整链条，长三角具备率先突破的条件。上海应继续在大模型与空间智能等“脑”端技术上保持前沿地位，打造全国最具国际竞争力的算法与算力高地。江苏可依托雄厚的制造业体系，强化自动控制与关键零部件等“体”端环节，推动人工智能与高端装备、新能源汽车等产业深度融合。浙江则应利用数字经济与产业互联网优势，加快构建“空间训练场”，通过收集和应用工业、城市、交通等多维度场景数据，为人工智能应用提供真实验证环境。安徽应持续发挥类脑智能、智能语音等科研优势，加速科研成果产业化，并通过与沪苏浙的联动不断增强自身在区域创新网络中的战略支点作用。
在此基础上，沿沪宁产业创新带可作为长三角人工智能协同创新的主轴，并向全区域延伸，通过跨省市政策协调、产业链分工和科研成果共享，形成从核心算法研发到关键零部件制造、从大规模场景验证到商业化推广的全链条生态。借助这一创新主轴，持续深化协同，长三角有望在具身智能、机器人等前沿领域率先实现突破，继续引领全国人工智能产业发展，并在全球创新版图中提升话语权和影响力。
（本文作者顾洁系上海社会科学院信息研究所副研究员、产业创新数据实验室主任）
“长三角议事厅”专栏由教育部人文社会科学重点研究基地·华东师范大学中国现代城市研究中心、上海市社会科学创新基地长三角区域一体化研究中心和澎湃研究所共同发起。解读长三角一体化最新政策，提供一线调研报告，呈现务实政策建议。
来源：顾洁