對話：深圳AI產業屬第一梯隊，競爭力維度與北上杭不同

近期，以深度求索（DeepSeek）、宇樹科技等人工智能（AI）企業為代表的杭州“六小龍”出圈，引起海內外高度關注。一些媒體追問，為何自己的城市沒有出現“杭州六小龍”？

AI浪潮涌動，為什么是杭州走在最前沿？深圳的AI產業在全國處于什么位置？中國（深圳）綜合開發研究院通證數字經濟中心副主任李恩漢博士昨日接受南方+記者采訪時表示，深圳AI產業無疑屬于第一梯隊，但其競爭力維度與北京、上海、杭州有所不同。深圳與杭州在AI領域的競爭并非僅僅是簡單線性化的“落后”或“趕超”，而更多是呈現出顯著的差異化特征。

//中國（深圳）綜合開發研究院通證數字經濟中心副主任李恩漢。受訪者供圖

南方+：在當下的AI競賽中，深圳與杭州相比落后了嗎？深圳AI產業呈現什么樣的特征？深圳發展AI的底氣、優勢和短板又在哪？

李恩漢：深圳與杭州在AI領域的競爭并非僅僅是簡單線性化的“落后”或“趕超”，而更多是呈現出顯著的差異化特征。深圳AI產業依托于其全球最完整的電子信息產業鏈，形成了“硬件+算法+場景”的閉環生態。

從芯片設計（如海思半導體）到智能終端（如大疆、優必選），再到云計算（如騰訊云、華為云），深圳的AI企業更注重技術落地，與實體經濟深度綁定，展現出極強的商業化能力。在智能硬件、計算機視覺、自動駕駛、智慧金融和智慧醫療等“AI+應用”領域，深圳的發展處于全國領先地位。

然而，深圳AI產業也存在一些短板。比如，與北京、上海相比，深圳在高校資源上并不占優，這可能限制了深圳在前沿技術研究上的能力。此外，深圳高端AI人才主要依賴外部引進，本地培養能力弱于北京、杭州，在“高校-企業-政府”協同創新網絡建設方面仍有不足。相比之下，“杭州六小龍”的成功，部分得益于來自杭州“浙大系”創業生態的支持。

南方+：綜合來看，深圳AI產業在全國城市中水平如何？

李恩漢：在全國范圍內，深圳AI產業無疑屬于第一梯隊，但其競爭力維度與北京、上海、杭州有所不同。

北京憑借其學術高地和政策中樞的地位，成為AI基礎研究的領軍者；上海依托國際化和金融AI的優勢，形成了獨特的產業生態；杭州則以場景創新和數據優勢見長，尤其是電商和政務數據的應用。

深圳的核心競爭力在于其強大的產業化能力。深圳AI企業數量位居全國第二，僅次于北京，并且已經形成了完整的產業鏈條。據統計，2023年深圳市人工智能核心產業規模為387億元，占全國的五分之一；AI發明專利申請量達6080件，在全國各大城市中排名第二。

//深企優必選工業人形機器人Walker S1在富士康位于深圳龍華的工廠實訓。圖源：優必選。

南方+：粵港澳大灣區和長三角的AI產業集群，各有何優勢和特色？城市群內城市之間可以如何協作？有觀點稱深圳和香港能代表粵港澳大灣區“出戰”競跑AI賽道，如果深港兩地更好地攜手發展AI，未來能有哪些新突破？

李恩漢：粵港澳大灣區與長三角在AI領域的競爭呈現出不同的路徑模式，各具特色。

大灣區的優勢在于產業協同縱深和市場化資本活力，珠三角制造業的升級需求與深圳的技術供給形成了“垂直整合”，另外，風險投資和供應鏈金融也對AI初創企業提供了有效支持。

長三角則依托高校、產業網絡和政策的協同機制，形成了更具黏性的創新生態，如杭州的“阿里系+浙大系”生態。

深港兩地在AI領域的協同潛力巨大。一方面，深港可以構建“前研后產”模式，協同利用香港高校（如香港大學、香港科技大學）的基礎研究能力與深圳的工程化落地能力，聚焦AI制藥、金融科技等前沿交叉領域；另一方面，深港可依托河套深港科技創新合作區，試點跨境數據流動規則，打造國際AI合規、數據治理解決方案，實現在AI領域制度規則層面上更深層次的合作。

//深企樂聚人形機器人“夸父”在深圳市創新投資集團擔任“快遞員”。圖源：樂聚機器人。

南方+：廣東和深圳在AI產業發展還面臨什么短板和瓶頸？需要在哪些方面加強力度？

李恩漢：廣東和深圳面臨的最大挑戰之一是高端人才短缺和高校資源不足。雖然深圳近年來加大了對高等教育的投入，但與北京、上海等地相比，仍然存在差距。

此外，廣深本地高校培養的頂尖學生常被北京、杭州企業高薪截流，導致出現明顯的“人才漏斗”效應。

為彌補這些短板，廣東尤其是深圳應加大對AI相關學科的投資力度，同時推動產學研深度融合，加速科技成果向現實生產力轉化。

另外，深圳要繼續加大對AI核心算法的研究投入，特別是在深度學習、強化學習等前沿領域的探索，解決現有算法中存在的局限性問題；加強AI相關硬件研發，包括但不限于智能芯片的設計制造、計算架構創新、傳感器技術的進步等，夯實構建強大AI系統的基礎。此外，深圳要持續加強在具身智能與類腦智能等領域的探索，開發更加智能化的產品和服務。

南方+：您對廣東和深圳未來提升AI產業競爭力和創新創業生態有何建議？

李恩漢：一是要強化基礎研究。針對廣東和深圳AI產業短板，應繼續著力增加對AI領域基礎理論研究的支持，鼓勵高校與企業共建實驗室，促進知識溢出效應。

二是要優化人才政策。制定出臺更具吸引力的人才引進計劃，改善居住條件，提高教育質量，吸引并留住AI領域頂尖人才。

三是要深化國際合作。不僅要增強與全球頂尖科研機構的合作，更要在技術應用、制度開放、產業落地層面，探索數據跨境流動，加強國際合作，吸引國際AI藥企、自動駕駛公司設立研發中心。

四是要培育創新文化。營造良好的創新創業氛圍，提供更多的創業輔導和支持服務，降低初創企業的進入門檻。支持開源生態打造，鼓勵企業將非核心算法模塊開源，形成生態黏性。

五是要完善制度體系。建立健全適應AI發展的法律體系，聚焦工業與跨境數據，建立差異化數據制度。通過數據產權界定、跨境規則對接等制度性開放，構建高質量發展階段廣東與深圳的新競爭優勢，實現從“政策供給”到“規則供給”的躍升。（南方+記者 馬芳 劉越亞）