行业规模与区域地位 - 2025年人工智能产业正式迈入万亿元规模，行业进入从技术创新向现实生产力转化的关键转折[1] - 长三角地区人工智能产业规模占全国三分之一，专利总量占比达37.6%，成为国内产业核心集聚区和领跑者[1] 上海发展现状与规划 - 上海张江人工智能创新小镇于2025年9月揭幕，产业空间超70万平方米，推动AI产业进入生态化集聚、规模化落地新阶段[3] - 张江人工智能创新小镇规划到2027年集聚超500家人工智能企业，远景目标为千亿元产业规模[3] - 上海“模速空间”自2023年9月成立至2025年，已吸引200余家企业入驻，入孵企业获投率超35%，估值增长超百亿元，并带动集聚1500余家人工智能企业，其中大模型企业逾700家[3] - 根据《上海市智能终端产业高质量发展行动方案（2026—2027年）》，到2027年上海智能终端产业规模将突破3000亿元，实现人工智能计算机、人工智能手机、人工智能新终端各千万台以上的“三个一千万”目标[9] 长三角差异化布局与协同成效 - 长三角三省一市形成差异化布局：上海聚焦AI芯片、算法、平台；江苏依托工业基因，在智能传感器、图像识别领域构筑优势；浙江凭借数字经济优势，在数字安防、智能机器人、智能金融赛道居全国第一梯队；安徽以世界领先的语音识别技术为核心，做强“中国声谷”[4] - 长三角集中了全国458家AI上市公司，占比达35%，其中江苏146家、浙江140家、上海123家、安徽49家，实现了省市优势互补[4] - 长三角人工智能上市公司专利总量达30669项，内部合作率高达58.6%，形成全国最活跃、最高效的创新网络[4] 企业层面突破与产品应用 - 上海大模型独角兽稀宇科技（MiniMax）计划于2026年1月在港交所挂牌，有望成为港股“大模型第一股”[5] - 稀宇科技自主研发的MiniMax M2、Hailuo 2.3等多模态通用大模型能整合文本、音频、图像、视频和音乐等多种模态，其推出的MiniMax Agent、海螺AI等产品已形成技术研发与商业应用的良性循环[5] - 长三角绿洲智谷等科创园区的企业集群效应凸显，铁木牛人形机器人、库萨科技L4级无人清扫机器人、医浦科技智能药盒等产品在工业制造、城市服务、医疗健康等领域实现规模化应用[5] 面临的挑战与瓶颈 - 长三角人工智能商业化应用仍处于小规模试点阶段，尚未形成规模化复制的成熟模式[6] - 商业化落地偏慢的制约因素包括：高昂的模型训练和推理成本使中小企业望而却步；政策与监管环境存在不确定性，导致企业在模型开发和部署时顾虑重重[6] - 区域协同深化不足，在跨省市标准统一、数据共享、场景互通等方面存在障碍，例如智能终端接口标准不一、医疗交通等敏感数据难以跨省市流动，制约了通用大模型的训练效果[7] - 部分城市存在同质化竞争现象，未能充分发挥比较优势[7] 2026年发展重点与政策方向 - 2026年将成为长三角AI产业从“技术集聚”向“应用赋能”转型的关键一年，场景落地与跨域协同将成为核心关键词[9] - 上海2026年将重点推进AI与制造业、城市治理、民生服务的深度融合，依托张江人工智能创新小镇、“模速空间”等载体强化算法、算力优势，加快无人驾驶、智能医疗等场景的规模化落地[9] - 江苏2026年将重点推进人工智能标准制定工作，推动智能传感器、工业机器人等产品在长三角乃至全国的规模化应用[10] - 浙江2026年将重点打造以安诊儿医疗大模型为核心的医疗智能体集群，推动AI在诊断辅助、药物研发、健康管理等领域的普及[10] - 安徽将聚焦智能机器人产业，加快科研成果产业化，向着2030年建成智能机器人国家级先进制造业集群的目标推进[10] 未来协同发展建议与前景 - 专家建议长三角四地依托特色精准发力：上海聚焦“脑”端大模型与空间智能研发；江苏强化“体”端自动控制与关键零部件制造；浙江搭建“空间训练场”整合多维度场景数据；安徽深耕类脑智能、智能语音等科研领域并加速产业化[13] - 建议将沿沪宁产业创新带作为人工智能协同创新主轴，通过跨省市政策协调、产业链分工协作与科研成果共享，构建“核心算法研发—关键零部件制造—大规模场景验证—商业化推广”的全链条生态[13] - 随着技术与场景深度融合、政策与资本持续赋能，长三角有望从“AI产业集聚地”跃升为“全球AI创新策源地”[14]