2024年中国人工智能产业规模突破7000亿元人民币：产业跃迁与格局重塑

一、人工智能产业整体发展态势

2024年，中国人工智能产业迎来了具有里程碑意义的时刻，产业规模一举突破7000亿元人民币，且连续多年保持20%以上的增长率，展现出强劲的发展势头。这一核心数据不仅彰显了人工智能产业在我国经济体系中的重要地位，更预示着其广阔的发展前景。

从产业结构来看，呈现出三级分布特征。处于顶端的是头部科技企业，它们凭借强大的技术研发实力和丰富的资源，在全栈技术布局上占据优势，深度渗透金融、医疗、教育等核心场景。中间层级是人工智能原生企业，在具身智能、人工智能基础设施等领域形成差异化竞争优势，成为推动产业创新的重要力量。底层则是众多中小企业，它们围绕产业链上下游，提供专业化的服务和产品，为产业生态的繁荣做出贡献。

产业连续增长的动因主要源于技术创新和市场需求的双重驱动。一方面，人工智能技术不断取得突破，大模型、多模态系统等前沿领域的发展为产业注入了新的活力。另一方面，各行业对智能化升级的需求日益旺盛，促使人工智能技术在更多场景得到应用。在市场主导领域方面，金融、医疗、教育等行业由于数据资源丰富、应用场景广泛，成为人工智能技术应用的重点领域，推动了产业的快速发展。

二、区域竞争力格局演变分析

1．引领者梯队的重构与竞争

在2024年中国人工智能区域竞争力格局中，浙江实现了重大突破，超越北京、广东、上海等传统强区，登顶区域潜力榜首。浙江的成功得益于其前瞻性的战略布局和积极的政策推动。4月18日，浙江省委、省政府召开深化“数字浙江”建设推动人工智能高质量发展大会，举全省之力打造人工智能创新发展高地。省委书记王浩提出做深做实“三篇文章”，即筑牢基础、AI赋能和激发活力，为人工智能产业发展指明了方向。省长刘捷也强调要聚力“强创新、强主体、强应用、强产业、强生态”，全方位推动人工智能产业发展。

北京作为全国的科技创新中心，在综合排名中依然具有显著优势。其丰富的高校和科研机构资源，为人工智能技术研发提供了强大的智力支持。同时，大量的头部科技企业集聚，形成了完善的产业生态，在技术创新和高端人才吸引方面具有不可比拟的优势。

广东则凭借其发达的制造业基础和活跃的市场环境，在人工智能应用落地方面表现出色。众多制造业企业积极引入人工智能技术进行智能化升级，推动了人工智能技术在工业领域的广泛应用。此外，广东在人工智能芯片、机器人等领域也具有较强的产业实力。

从创新能力来看，北京侧重于基础研究和前沿技术探索，浙江则更注重技术应用和产业创新，广东则在技术与产业的融合方面表现突出。在产业生态方面，北京的产业生态更加多元化，涵盖了科研、技术研发、应用等多个环节；浙江以企业为主体，形成了较为完整的产业链；广东则以制造业为依托，构建了具有特色的产业生态。

2．安徽的突围路径与创新实践

安徽在人工智能产业发展评价方面取得了显著进步，首次位居中国第五位，其突围路径主要依靠智能算力建设与场景应用双轮驱动模式。

在智能算力建设方面，安徽加大了对算力基础设施的投入，构建了强大的智能算力支撑体系。通过建设数据中心、超算中心等，为人工智能产业发展提供了坚实的算力保障。

在场景应用方面，安徽积极推动人工智能技术在多个领域的应用，形成了丰富的应用场景。特别是在智能语音、智能驾驶等领域，取得了一系列创新成果。

从支撑架构来看，安徽形成了从产业集群到政策体系的全方位支持。以“中国声谷”为代表的产业集群，集聚了大量人工智能企业，形成了产业协同发展的良好态势。同时，政府出台了一系列支持政策，从资金扶持、人才引进等方面为人工智能产业发展提供保障。

“中国声谷”等载体发挥了重要的协同效应。一方面，通过整合产业链上下游资源，实现了技术、人才、资金等要素的高效配置；另一方面，通过举办各类活动，促进了企业之间的交流与合作，推动了技术创新和产业升级。

3．四大经济圈的差异化发展

长三角经济圈资本集聚活跃，技术转化注重产学研合作；京津冀经济圈政府引导作用明显，技术转化侧重于高端应用；珠三角经济圈民间资本发达，技术转化紧贴市场需求。川渝地区则通过加强合作、加大投入等方式，努力追赶其他经济圈。

三、产业跃迁的核心驱动要素

1．算力基建的区域竞赛

在人工智能产业发展中，算力基建成为区域竞赛的关键领域。目前，安徽在算力建设上成果显著，全省智能算力超过2.4万P，为人工智能产业发展提供了强大的算力支撑。这一规模的智能算力布局，使得安徽在处理复杂的人工智能算法和模型训练时具备了高效的运算能力。

除了智能算力，数据交易所与公共平台建设也在稳步推进。安徽公共数据开放平台、省数据交易所先后上线人工智能专区，为数据的流通和共享提供了便利，促进了人工智能产业的数据要素市场发展。

算力资源对产业发展具有显著的乘数效应。强大的算力能够加速人工智能技术的研发和创新，提高企业的生产效率和竞争力。同时，算力的提升也吸引了更多的人工智能企业和人才集聚，进一步推动了产业的发展，形成了良性循环。

2．资本流动与政策赋能

北京 – 上海 – 浙江形成的资本三角在人工智能产业投资中占据重要地位，投资布局规模达649.3亿元。这一庞大的资本投入为人工智能产业的发展提供了坚实的资金保障。

在投资机制上，政府引导基金与市场化投资形成了协同机制。政府引导基金发挥了政策导向作用，通过设立专项基金，引导社会资本投向人工智能产业的关键领域和薄弱环节。市场化投资则以追求经济效益为目标，更加注重项目的市场前景和商业价值。两者相互补充，共同推动了人工智能产业的发展。

重点投向领域主要包括人工智能芯片、大模型研发、智能算力建设等。这些领域是人工智能产业发展的核心环节，具有较高的技术门槛和发展潜力。

从区域集聚特征来看，北京凭借其丰富的科研资源和政策优势，吸引了大量资本投向基础研究和前沿技术领域；上海以其国际化的产业环境和金融优势，成为资本布局人工智能应用和产业生态建设的重要区域；浙江则依托其发达的数字经济和创新活力，在人工智能技术应用和产业创新方面吸引了众多投资。

3．应用场景的生态裂变

“人工智能 +”行动释放了超过300多项高质量场景机会，为人工智能技术的应用提供了广阔的空间。这些场景涵盖了教育、医疗、工业、科学研究等多个领域，推动了人工智能技术在不同行业的落地和应用。

在医疗领域，人工智能技术可用于疾病诊断、医学影像分析等，提高了诊断的准确性和效率。例如，通过对大量医学影像数据的学习和分析，人工智能系统能够快速准确地识别疾病特征，为医生提供诊断参考。

在教育领域，人工智能技术可实现个性化学习、智能辅导等功能，满足学生的不同学习需求。例如，智能教育系统能够根据学生的学习情况和特点，提供个性化的学习计划和辅导内容。

场景创新对技术落地具有重要的催化作用。丰富的应用场景为人工智能技术提供了实践检验的机会，促使技术不断优化和完善。同时，场景创新也激发了企业的创新活力，推动了人工智能产业的发展。

四、未来发展的挑战与机遇

1．区域发展不平衡的破局之道

在人工智能产业发展中，19个跟随者省区面临着诸多转型困境。这些地区往往缺乏高端人才、资金和技术资源，产业基础薄弱，创新能力不足，难以在人工智能领域形成有效的竞争力。

东西部算力协同具有一定的可能性。东部地区拥有先进的技术和丰富的应用场景，但算力资源相对紧张；西部地区则具备丰富的能源和土地资源，适合建设算力基础设施。通过东西部算力协同，可以实现资源的优化配置，提高算力利用效率。

产业梯度转移方案如下：

1. 东部发达地区将一些劳动密集型、资源依赖型的人工智能产业环节向中西部地区转移，带动当地产业发展。
2. 中西部地区加强基础设施建设，改善投资环境，承接东部地区的产业转移，并培育本地特色产业。
3. 建立区域合作机制，加强东西部地区在技术研发、人才培养、产业应用等方面的合作，实现共同发展。

2．技术攻坚与产业融合新趋势

具身智能等前沿领域有望在以下方向取得突破：一是实现机器人在复杂环境中的自主感知、决策和行动能力，使其能够更好地服务于人类生产生活；二是推动人工智能与生物科学、神经科学等学科的交叉融合，开发出更具智能的生物机器人和脑机接口技术。

传统企业与AI原生企业之间呈现出既竞争又合作的关系。竞争方面，传统企业凭借其在行业内的深厚积累和广泛资源，与AI原生企业争夺市场份额；合作方面，传统企业可以借助AI原生企业的技术优势，实现自身的智能化升级，而AI原生企业则可以利用传统企业的应用场景，推动技术的落地和推广。

提升技术转化效率的路径包括：加强产学研合作，促进科研成果的快速转化；建立技术转移平台，为技术供需双方提供对接服务；完善知识产权保护制度，激励企业和科研人员的创新积极性；加强人才培养，提高技术转化的专业能力。

3．全球竞争格局下的中国路径

中国在全球AI产业链中的优势环节主要体现在应用场景丰富、数据资源庞大和产业生态完善等方面。我国拥有众多的人口和多样化的行业，为人工智能技术的应用提供了广阔的市场空间；同时，大量的数据积累也为人工智能算法的训练和优化提供了有力支持。

应对国际技术壁垒的策略包括：加强自主研发，突破关键核心技术，减少对国外技术的依赖；推动国际合作，与其他国家共同开展人工智能技术研究和应用，实现互利共赢；加强知识产权保护，维护我国企业在国际市场的合法权益。

政产学研协同创新机制建议如下：

1. 政府发挥引导作用，制定相关政策，加大对人工智能产业的支持力度，营造良好的创新环境。
2. 高校和科研机构加强基础研究和人才培养，为产业发展提供技术和人才支撑。
3. 企业作为创新主体，加大研发投入，积极开展技术创新和应用推广。
4. 建立政产学研合作平台，促进各方之间的信息交流和资源共享，推动人工智能技术的快速发展和应用。