“无AI不成席”。2025年，人工智能（AI）产业正式迈入万亿元规模，标志着行业从技术创新向现实生产力转化的关键转折已然到来。作为国内人工智能产业的核心集聚区，长三角地区以全国1/3的产业规模占比、37.6%的专利总量占比，成为领跑者。

　　从上海张江人工智能创新小镇的规模化布局到苏浙皖的差异化深耕，从技术突破到生态构建，长三角在2025年交出了亮眼AI答卷。随着“人工智能+”行动的深入实施，2026年这片创新热土正向着全球AI创新策源地加速迈进。

　　技术与生态双向突破

　　2025年的长三角人工智能产业，呈现“核心引领、多点协同、生态共荣”的特征。

　　上海作为长三角国际科技创新中心的核心枢纽，在2025年持续夯实基础能力建设。

　　今年9月揭幕的张江人工智能创新小镇，以超过70万平方米的产业空间，推动上海AI产业迈入“生态化集聚、规模化落地”的新阶段，根据规划，到2027年这里将集聚超500家人工智能企业，培育全球领军企业，远景目标直指千亿元产业规模。

　　作为全国首个人工智能大模型创新生态社区，自2023年9月成立至今，上海“模速空间”已吸引200余家企业入驻，入孵企业获投率超过35%、入孵以来估值增长超百亿元，并进一步带动集聚1500余家人工智能企业，其中大模型企业逾700家。

　　在技术落地层面，2025全球开发者先锋大会暨国际具身智能技能大赛上，人形机器人在救援、插花、照护等真实场景中展开实战比拼，傲意科技30台高性能灵巧手接受复杂城市场景高压测试，可以说，上海正将“场景密度”转化为“产业厚度”的实践成效。

　　长三角三省一市的差异化布局在2025年愈发清晰，形成优势互补的产业生态。

　　上海聚焦AI芯片、算法、平台等基础能力；江苏依托强大工业基因，在智能传感器、图像识别领域构筑特色优势；浙江凭借数字经济先发优势，稳居数字安防、智能机器人、智能金融赛道全国第一梯队；安徽则以世界领先的语音识别技术为核心，持续做强“中国声谷”这一国内首个人工智能国家级产业基地。

　　这种均衡布局带来了显著成效。数据显示，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，避免了“核心城市虹吸效应”，实现了“省市优势互补”。

　　在创新协同方面，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%，形成了全国最活跃、最高效的创新网络。

　　企业层面的突破成为2025年长三角AI产业的重要亮点。在国内“百模大战”的激烈竞争中，上海大模型独角兽稀宇科技（MiniMax）2025年底通过港交所上市聆讯，计划2026年1月挂牌，有望成为港股“大模型第一股”。稀宇科技自主研发的MiniMax M2、Hailuo 2.3等多模态通用大模型，能够整合文本、音频、图像、视频和音乐等多种模态，其推出的MiniMax Agent、海螺AI等原生产品及开放平台，已形成技术研发与商业应用的良性循环。

　　与此同时，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，印证了AI技术从实验室走向生产线的跨越。

　　热度之下的商业化落地挑战

　　中央经济工作会议提出，“坚持创新驱动，加紧培育壮大新动能”是明年我国经济工作重点任务之一。会议提出“建设上海（长三角）国际科技创新中心”，明确将“长三角”置于上海国际科技创新中心框架之中。

　　但也需要看到，虽然2025年长三角人工智能产业发展势头迅猛，但“盛名之下，其实难副”的行业痛点也逐渐显露。在技术快速迭代、政策大力扶持、资本热烈追捧的背后，商业化应用落地偏慢的问题成为制约产业高质量发展的关键瓶颈。

　　浙江清华长三角研究院新经济发展研究中心执行主任明文彪直言，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。

　　“这一困境的背后，是多重因素的叠加制约。”明文彪表示，首先是成本压力，高昂的模型训练和推理成本，让许多中小企业望而却步，即使是头部企业也面临持续的研发投入压力；其次是政策与监管环境的不确定性，AI技术的快速发展与监管体系的完善存在时间差，导致企业在模型开发和部署时顾虑重重，不敢贸然扩大应用范围。

　　在专家看来，区域协同的深化不足也是短板。尽管长三角已形成多中心布局，但在跨省市标准统一、数据共享、场景互通等方面仍存在障碍。例如，不同城市的智能终端接口标准不一，导致AI产品跨区域推广成本增加；医疗、交通等领域的敏感数据难以跨省市流动，制约了通用大模型的训练效果。另外，部分城市存在同质化竞争现象，未能充分发挥比较优势。这些问题都需要在后续发展中通过更深层次的一体化协作加以解决。

　　“AI+”场景赋能实体经济

　　面对挑战与机遇，2025年8月国家印发的《国务院关于深入实施“人工智能+”行动的意见》为行业发展指明了方向，明确提出推动AI与经济社会各领域深度融合。作为领跑者，长三角三省一市迅速响应，出台针对性政策，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。

　　上海将以规模突破与生态完善为核心，持续巩固龙头地位。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。

　　2026年作为方案实施的关键之年，上海将重点推进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，进一步强化算法、算力高地优势，同时加快无人驾驶、智能医疗等场景的规模化落地，力争在具身智能、多模态大模型等前沿领域形成全球竞争力。

　　苏浙皖将聚焦细分赛道，实现差异化突破。江苏凭借强大的产业应用基础和科教资源，以《江苏省人工智能产业标准体系建设指南（2025版）》为抓手，2026年将重点推进人工智能标准制定工作，打通技术研发与产业应用的“最后一公里”，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。

　　浙江以医疗健康为突破口，《浙江省加快推动“人工智能+医疗健康”高质量发展行动计划（2025-2027年）》明确提出，到2027年全面建成国家人工智能医疗行业应用基地，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。

　　安徽将聚焦智能机器人产业，落实《安徽省智能机器人产业发展行动方案（2025—2027年）》，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稳步推进。

　　跨域协同与场景开放将成为2026年长三角AI产业的核心发力点。

　　上海社会科学院信息研究所副研究员顾洁表示，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。

　　面向“人工智能+”战略机遇，长三角需立足现有产业优势，加速构建人工智能全链条协同创新格局。

　　以人形机器人这一新兴领域为例，其涵盖“脑—体—场”完整产业链条，长三角具备率先实现突破的先天条件。

　　顾洁建议，四地可依托自身特色精准发力：上海聚焦“脑”端技术，持续领跑大模型与空间智能研发，打造具有国际竞争力的算法与算力高地；江苏凭借雄厚制造业根基，强化“体”端自动控制与关键零部件研发制造，推动人工智能与高端装备、新能源汽车等产业深度融合；浙江发挥数字经济与产业互联网优势，搭建“空间训练场”，整合工业、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；安徽则深耕类脑智能、智能语音等科研领域，加速科研成果产业化进程，通过与沪苏浙的深度联动，筑牢区域创新网络的战略支点。

　　顾洁认为，在此基础上，长三角可将沿沪宁产业创新带作为人工智能协同创新主轴并向全域延伸，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。凭借这一创新主轴深化协同，长三角有望在具身智能、人形机器人等前沿领域率先实现突破，持续引领全国人工智能产业发展，进一步提升在全球AI创新版图中的话语权与影响力。

　　随着技术与场景的深度融合、政策与资本的持续赋能，长三角有望从“AI产业集聚地”跃升为“全球AI创新策源地”。

（文章来源：国际金融报）