高國力、顧永濤、歐心泉：人工智能影響區(qū)域協(xié)調(diào)發(fā)展的理論機制與實踐進路

摘要

人工智能作為引領(lǐng)新一輪科技革命和產(chǎn)業(yè)變革的戰(zhàn)略性技術(shù)，具有累積性、突發(fā)性、耦合性、進化性等特性，給區(qū)域協(xié)調(diào)發(fā)展帶來前所未有的機遇的同時也帶來前所未遇的挑戰(zhàn)。當(dāng)前，我國東中西部地區(qū)在人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展、算力基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)與數(shù)據(jù)資源分布、技術(shù)應(yīng)用及創(chuàng)新生態(tài)等方面存在顯著差距，人工智能區(qū)域間發(fā)展不平衡的問題已成為制約國家人工智能整體競爭力提升的瓶頸。應(yīng)充分考慮人工智能影響區(qū)域發(fā)展的“雙刃劍”效應(yīng)，平衡對區(qū)域協(xié)調(diào)發(fā)展的正向促進和負面影響，實施差異化的“人工智能+”區(qū)域發(fā)展戰(zhàn)略、構(gòu)建全國一體化的算力資源協(xié)調(diào)發(fā)展機制、補齊中西部地區(qū)基礎(chǔ)設(shè)施與人才短板、建立失業(yè)預(yù)警與就業(yè)支持體系。

作者：

高國力 中國城市和小城鎮(zhèn)改革發(fā)展中心主任、研究員

顧永濤 中國城市和小城鎮(zhèn)改革發(fā)展中心國土交通規(guī)劃部副主任、教授級城市規(guī)劃師

歐心泉 中國城市和小城鎮(zhèn)改革發(fā)展中心國土交通規(guī)劃部基礎(chǔ)設(shè)施所所長、副研究員

本文刊載于《區(qū)域經(jīng)濟評論》2026年第一期

引言與文獻綜述

人工智能作為引領(lǐng)新一輪科技革命和產(chǎn)業(yè)變革的戰(zhàn)略性技術(shù)，正以前所未有的速度促進生產(chǎn)力革命性躍遷和生產(chǎn)關(guān)系深層次變革，深刻改變著經(jīng)濟結(jié)構(gòu)、生產(chǎn)生活方式乃至社會治理模式。2025年4月25日，習(xí)近平總書記在主持中共中央政治局第二十次集體學(xué)習(xí)時強調(diào)，面對新一代人工智能技術(shù)快速演進的新形勢，要充分發(fā)揮新型舉國體制優(yōu)勢，堅持自立自強，突出應(yīng)用導(dǎo)向，推動我國人工智能朝著有益、安全、公平方向健康有序發(fā)展。2025年8月，國務(wù)院印發(fā)《關(guān)于深入實施“人工智能+”行動的意見》，為推動人工智能與經(jīng)濟社會各行業(yè)各領(lǐng)域廣泛深度融合指明了方向。黨的二十屆四中全會通過的《中共中央關(guān)于制定國民經(jīng)濟和社會發(fā)展第十五個五年規(guī)劃的建議》提出，全面實施“人工智能+”行動，全方位賦能千行百業(yè)。這是面向新一輪科技革命和產(chǎn)業(yè)變革作出的重大戰(zhàn)略部署，為人工智能向更廣范圍、更深層次、更高水平發(fā)展提供了根本遵循。

人工智能正通過要素配置優(yōu)化、治理模式創(chuàng)新與增長動力重塑等多種路徑，深度影響區(qū)域協(xié)調(diào)發(fā)展進程?，F(xiàn)有研究普遍指出，人工智能可以基于智能算法的資源調(diào)度平臺優(yōu)化跨區(qū)域生產(chǎn)要素配置，顯著提升區(qū)域經(jīng)濟運行效率（李蘭等，2023）。人工智能有效促進了我國東部、中部及東北地區(qū)的經(jīng)濟增長，但是對西部地區(qū)影響不顯著（韓永輝等，2023），研究也警示“數(shù)字鴻溝”可能被強化，算力基礎(chǔ)設(shè)施與數(shù)據(jù)資源分布不均可能加劇“核心——邊緣”分化（岳書敬等，2023）。人工智能驅(qū)動的區(qū)域協(xié)同治理平臺可突破行政壁壘，但算法偏見與數(shù)據(jù)壁壘也可能衍生新型地方保護（譚鐵牛等，2024）。人工智能在推進區(qū)域發(fā)展過程中呈現(xiàn)出“雙刃劍”效應(yīng)，既帶來前所未有的發(fā)展機遇，也帶來前所未遇的風(fēng)險挑戰(zhàn)。東部地區(qū)憑借技術(shù)、資本和產(chǎn)業(yè)優(yōu)勢，成為人工智能創(chuàng)新高地；中西部地區(qū)受限于基礎(chǔ)設(shè)施、人才和產(chǎn)業(yè)鏈配套等不足，面臨“智能鴻溝”擴大風(fēng)險。因此，需進一步關(guān)注如何通過制度設(shè)計與框架構(gòu)建，使人工智能成為區(qū)域協(xié)調(diào)發(fā)展的包容性賦能者，而非新的分化機制。本文通過深入解析人工智能的內(nèi)涵特性，充分分析人工智能具有的累積性、突發(fā)性、耦合性、進化性等特性，并以此為基礎(chǔ)，探討其對區(qū)域協(xié)調(diào)發(fā)展的正負面影響機制，進而提出從國家層面加強統(tǒng)籌規(guī)劃，優(yōu)化政策體系，推動區(qū)域協(xié)調(diào)發(fā)展，實現(xiàn)人工智能紅利全域共享。

人工智能的內(nèi)涵特性

人工智能的累積性、突發(fā)性、耦合性、進化性等核心特性相互交織、彼此強化，共同構(gòu)成了人工智能技術(shù)獨特的發(fā)展范式，并深刻影響著其與社會經(jīng)濟的互動方式。

1.人工智能的累積性

累積性是指人工智能的性能、可靠性和智能水平高度依賴于數(shù)據(jù)、算法、算力與應(yīng)用場景的長期積累，并通過持續(xù)迭代優(yōu)化實現(xiàn)提升。數(shù)據(jù)是燃料、算法是引擎、算力是基礎(chǔ)、場景是試驗場，這四個要素在持續(xù)使用和反饋中不斷累積和優(yōu)化，形成越來越高的技術(shù)壁壘和生態(tài)護城河。累積性會加劇資源虹吸效應(yīng)，強化先發(fā)地區(qū)領(lǐng)先優(yōu)勢，形成“數(shù)據(jù)累積→模型優(yōu)化→應(yīng)用吸引→繁衍迭代”的正向循環(huán)，加大后發(fā)地區(qū)追趕難度。

2.人工智能的突發(fā)性

突發(fā)性是指人工智能發(fā)展軌跡非線性和可預(yù)測，可能在某個臨界點因基礎(chǔ)理論突破、算法模型創(chuàng)新、工程技術(shù)革新等實現(xiàn)性能階躍式提升，進而顛覆現(xiàn)有技術(shù)路線和市場格局。比如，DeepSeek-R1模型通過優(yōu)化算法，以極低成本達到頂級模型性能，正是突發(fā)性的有力例證。突發(fā)性會給先發(fā)地區(qū)帶來危機感，觸發(fā)更激烈的研發(fā)競賽，但也為后發(fā)地區(qū)提供“換道超車”的戰(zhàn)略機遇。

3.人工智能的耦合性

耦合性是指人工智能對經(jīng)濟社會各領(lǐng)域具有極強滲透性和融合能力。它不僅能作為工具嵌入現(xiàn)有業(yè)務(wù)流程，更能與新一代互聯(lián)網(wǎng)、區(qū)塊鏈、生物科技等其他前沿技術(shù)深度交織，與金融、制造、服務(wù)等千行百業(yè)的知識經(jīng)驗結(jié)合，催生出新業(yè)態(tài)、新模式和新價值鏈。先發(fā)地區(qū)通常擁有高端、完整的產(chǎn)業(yè)鏈，人工智能通過與這些優(yōu)勢產(chǎn)業(yè)深度耦合，能極大提升產(chǎn)業(yè)附加值，催生新興產(chǎn)業(yè)集群，形成“人工智能+優(yōu)勢產(chǎn)業(yè)→更高附加值的新興產(chǎn)業(yè)集群”的升級路徑，進一步擴大先發(fā)地區(qū)與后發(fā)地區(qū)之間的差距。

4.人工智能的進化性

進化性是指人工智能具備通過持續(xù)與環(huán)境互動、接收反饋而自我優(yōu)化、自主適應(yīng)和學(xué)習(xí)升級的能力。這種進化不完全依賴于人類的干預(yù)調(diào)整，呈現(xiàn)一定自主性，能夠在動態(tài)變化環(huán)境中持續(xù)提升性能。部署在先發(fā)地區(qū)豐富場景中的人工智能，有利于持續(xù)獲取海量數(shù)據(jù)，加速進化過程，形成“代差”優(yōu)勢。

綜合來看，人工智能的特性會強化先發(fā)地區(qū)的發(fā)展優(yōu)勢，使其在技術(shù)研發(fā)、應(yīng)用場景創(chuàng)新等方面顯著領(lǐng)先后發(fā)地區(qū)，加劇區(qū)域發(fā)展不平衡；但對于后發(fā)地區(qū)來說，危中有機，突發(fā)性、耦合性則可能蘊藏后發(fā)地區(qū)破局發(fā)展和換道超越的新機遇。在這些特性的綜合影響下，人工智能將對區(qū)域協(xié)調(diào)發(fā)展帶來實質(zhì)性的沖擊和影響（見圖1）。

當(dāng)前人工智能發(fā)展的區(qū)域分化態(tài)勢

我國人工智能區(qū)域間發(fā)展不平衡的問題日益凸顯，已成為制約國家人工智能整體競爭力提升的瓶頸。

1.人工智能產(chǎn)業(yè)規(guī)模與創(chuàng)新能力差距懸殊

人工智能企業(yè)的主要集聚地集中在我國的東部沿海地區(qū)，這一現(xiàn)象從2025年福布斯發(fā)布的《中國人工智能科技企業(yè)TOP50》（見表1）中可見一斑，榜單數(shù)據(jù)顯示，我國人工智能科技領(lǐng)域的頭部企業(yè)中，高達83.7%的企業(yè)集中在京津冀、長三角以及粵港澳大灣區(qū)。具體來看，北京、上海、廣東、浙江、江蘇等構(gòu)成了全國人工智能投資的核心地帶，這些地區(qū)的生成式人工智能備案產(chǎn)品數(shù)量占比高達80.5%，并且吸引了超過95%的全國人工智能領(lǐng)域的投資金額。相比之下，中西部地區(qū)在人工智能領(lǐng)域的發(fā)展則顯得相對滯后。由于缺乏頭部企業(yè)的有力支撐，中西部地區(qū)的產(chǎn)業(yè)鏈上下游配套設(shè)施顯得較為欠缺，研發(fā)投入與產(chǎn)出水平也相對不足。僅有部分中西部城市如武漢、成都、合肥、長沙等，在人工智能領(lǐng)域初具規(guī)模，展現(xiàn)出了一定的潛力和發(fā)展前景。整體來看，中西部地區(qū)在人工智能產(chǎn)業(yè)的發(fā)展上仍需進一步加強政策支持和資源投入，以縮小與東部沿海地區(qū)的差距。

2.算力基礎(chǔ)設(shè)施與數(shù)據(jù)資源分布不均衡

東部地區(qū)在數(shù)據(jù)中心、云計算平臺等基礎(chǔ)設(shè)施布局方面相對比較完善，擁有豐富的算力和數(shù)據(jù)資源。根據(jù)2023年底的數(shù)據(jù)，東部地區(qū)的智算中心數(shù)量占據(jù)了全國總量的約56%，其中河北、廣東、上海、江蘇、浙江等地的在用算力總規(guī)模更是占據(jù)了全國的48%以上。另外，在數(shù)據(jù)存儲方面，全國存力規(guī)模前10名的省份有70%位于東部地區(qū)。西部地區(qū)在算力基礎(chǔ)設(shè)施條件、數(shù)字化素養(yǎng)、專業(yè)人才等方面與東部地區(qū)相比存在較大差距，市場需求不足，資源能力未能得到充分利用，算力基礎(chǔ)設(shè)施空置率超過50%，部分地區(qū)的數(shù)據(jù)中心上架率甚至不足10%，大量算力中心在“建設(shè)、應(yīng)用、生態(tài)”三個維度方面面臨整合難題，重視硬件、疏忽軟件、技術(shù)與場景需求割裂、兼容性與協(xié)同性不足等問題突出。此外，由于現(xiàn)階段跨區(qū)域算力調(diào)度機制、算力交易結(jié)算及收益分配機制尚不完善，西部地區(qū)的算力中心多數(shù)只能執(zhí)行相對低端的數(shù)據(jù)存儲與延遲分析任務(wù)，產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)化較少，收益相對較低。盡管“東數(shù)西算”工程已初步構(gòu)建跨區(qū)域算力協(xié)同機制，但網(wǎng)絡(luò)傳輸延遲、調(diào)度平臺標準化缺失及綠色能源配套不足等問題仍影響資源高效整合。尤其在數(shù)據(jù)流通與算力共享方面，現(xiàn)階段的算力孤島、數(shù)據(jù)孤島等現(xiàn)象較為突出，跨行業(yè)、跨區(qū)域的數(shù)據(jù)共享標準尚未統(tǒng)一，算力中心之間缺少任務(wù)協(xié)同和資源共享機制，跨廣域數(shù)據(jù)交互效率不高，導(dǎo)致現(xiàn)有資源難以高效整合與協(xié)同利用。

3.人工智能技術(shù)應(yīng)用存在顯著區(qū)域差距

東部地區(qū)依托其雄厚的科技實力、豐富的人才儲備、高效的產(chǎn)業(yè)協(xié)同效應(yīng)、龐大的市場規(guī)模以及先進的數(shù)字化基礎(chǔ)設(shè)施，在人工智能技術(shù)的應(yīng)用與推廣方面明顯占據(jù)領(lǐng)先地位。這種領(lǐng)先不僅體現(xiàn)在技術(shù)研發(fā)的前沿性，更表現(xiàn)在產(chǎn)業(yè)落地的廣泛性和深度上。東部發(fā)達省份已基本實現(xiàn)基建數(shù)字化、流通數(shù)字化、政務(wù)數(shù)字化和工業(yè)數(shù)字化，在人工智能的產(chǎn)業(yè)化應(yīng)用方面處于全國領(lǐng)先地位。截至2024年11月，山東、江蘇和浙江在國家級智能工廠的培育方面表現(xiàn)尤為突出，分別累計成功培育了35家、23家和22家國家級智能工廠，這三個省份的智能工廠數(shù)量在全國范圍內(nèi)穩(wěn)居前三名，充分彰顯了上述地區(qū)在智能制造領(lǐng)域的強勁實力和顯著優(yōu)勢。相比之下，中西部地區(qū)的數(shù)字化和信息化基礎(chǔ)則顯得相對薄弱，無論是在數(shù)據(jù)資源的整合能力方面，還是在本地知識庫的建設(shè)以及高質(zhì)量數(shù)據(jù)集的構(gòu)建方面，都存在著明顯的不足和短板。這種基礎(chǔ)設(shè)施和資源整合能力的欠缺，直接制約了該地區(qū)人工智能技術(shù)的應(yīng)用與發(fā)展。據(jù)統(tǒng)計數(shù)據(jù)顯示，東部地區(qū)的技術(shù)成果轉(zhuǎn)化周期平均僅為6個月，體現(xiàn)了其高效的技術(shù)轉(zhuǎn)化能力和市場響應(yīng)速度；而中西部地區(qū)的這一周期普遍超過18個月，轉(zhuǎn)化效率的低下不僅延緩了技術(shù)進步的步伐，也在一定程度上影響了區(qū)域的整體競爭力。此外，中西部地區(qū)高水平人工智能研發(fā)人才和應(yīng)用型人才短缺，占比不足40%，本地高校人工智能學(xué)科建設(shè)滯后，難以滿足需求，人才供給與產(chǎn)業(yè)需求錯配進一步制約技術(shù)落地效率。

人工智能對區(qū)域協(xié)調(diào)發(fā)展的影響機理

隨著人工智能技術(shù)與實體經(jīng)濟的深度融合不斷深入推進，其賦能效應(yīng)逐漸滲透至各行各業(yè)，廣泛覆蓋至千家萬戶的日常生活中。這一趨勢不僅預(yù)示著人工智能有望成為推動區(qū)域經(jīng)濟持續(xù)增長、煥發(fā)活力的“新引擎”，還將扮演促進區(qū)域間均衡發(fā)展、縮小差距的“調(diào)節(jié)器”角色；與此同時，東部地區(qū)憑借先發(fā)優(yōu)勢，形成技術(shù)、資本與人才的正向循環(huán)，而中西部地區(qū)則面臨“智能鴻溝”持續(xù)擴大的風(fēng)險，人工智能或?qū)⒊蔀槔髤^(qū)域發(fā)展差距的“加速器”而非“調(diào)節(jié)器”，人工智能發(fā)展存在快速拉大區(qū)域發(fā)展差距的風(fēng)險（見圖2）。

1.人工智能對區(qū)域協(xié)調(diào)發(fā)展的正向促進作用

第一，有助于縮小區(qū)域發(fā)展差距。人工智能的發(fā)展不再受限于傳統(tǒng)的實體地域關(guān)系，它通過在線協(xié)作和智能協(xié)同的方式，能夠高效地打破空間阻隔，壓縮時間距離。如今，大量的人工智能應(yīng)用正在以超越傳統(tǒng)的方式打破物理空間的阻隔，以更低的成本代價穿透傳統(tǒng)聯(lián)系難以跨越的空間障礙，將廣袤的國土空間緊密聯(lián)系在一起。比如，人工智能引領(lǐng)下的數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展，通過信息網(wǎng)絡(luò)、資金網(wǎng)絡(luò)、物流網(wǎng)絡(luò)這三大基礎(chǔ)服務(wù)的普及，能夠讓東西部地區(qū)共享發(fā)展機遇，實現(xiàn)資源的優(yōu)化配置和經(jīng)濟的協(xié)同發(fā)展。人工智能驅(qū)動的數(shù)字經(jīng)濟，如電商、云計算、遠程服務(wù)等，對地理依賴度較低，欠發(fā)達地區(qū)可通過發(fā)展人工智能相關(guān)的服務(wù)業(yè)，如數(shù)據(jù)標注、人工智能客服，形成新的經(jīng)濟增長點。這種跨越地域的智能協(xié)同，不僅提高了生產(chǎn)效率，降低了成本，還促進了區(qū)域間的經(jīng)濟互動和合作，為我國的經(jīng)濟社會發(fā)展注入了新的活力。

第二，有助于推動區(qū)域合理分工。人工智能的發(fā)展涉及眾多高度系統(tǒng)化、體系化且跨越不同區(qū)域的復(fù)雜事項，這些事項不僅推動了技術(shù)進步，更為區(qū)域間的協(xié)同合作開辟了嶄新的空間。比如，在全國范圍內(nèi)推進一體化算力網(wǎng)絡(luò)的建設(shè)過程中，東部地區(qū)憑借其技術(shù)和資源優(yōu)勢，主要聚焦于對時延要求極高的業(yè)務(wù)布局，確保高效、快速地響應(yīng)各類即時需求。與此同時，中西部地區(qū)則充分利用自身在成本和空間上的優(yōu)勢，積極承接從東部地區(qū)轉(zhuǎn)移過來的中高時延業(yè)務(wù)，涵蓋范圍廣泛，包括但不限于大規(guī)模的模型訓(xùn)練與推理、深入的機器學(xué)習(xí)算法應(yīng)用、高質(zhì)量的視頻渲染處理、詳盡的離線數(shù)據(jù)分析以及安全可靠的數(shù)據(jù)存儲與備份等多樣化任務(wù)。這種分工協(xié)作的模式，不僅優(yōu)化了資源配置，提升了整體效率，還極大地促進了區(qū)域間的均衡發(fā)展。

第三，有助于凸顯區(qū)域比較優(yōu)勢。人工智能發(fā)展高度依賴電力，算力的盡頭就是電力，西部地區(qū)豐富的綠色能源資源為綠色算力中心建設(shè)創(chuàng)造了良好條件。依托算力基礎(chǔ)設(shè)施的持續(xù)完善，西部地區(qū)正逐步實現(xiàn)從“資源輸出”向“算力輸出”的轉(zhuǎn)型升級，為區(qū)域經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展注入新動能。比如，呼和浩特通過“綠電+算力設(shè)備”雙輪驅(qū)動，成立自治區(qū)首家算電數(shù)字設(shè)備制造產(chǎn)業(yè)園，數(shù)據(jù)中心綠電使用比例超過86%，用電成本處于全國最低水平行列，綠色算力指數(shù)持續(xù)領(lǐng)先；形成“算力供給—輸出調(diào)度—基建支撐”的生態(tài)體系，2025年7月，呼和浩特—和林格爾新區(qū)數(shù)據(jù)中心集群算力規(guī)模突破10萬P，其中智算占比超過95%，持續(xù)領(lǐng)跑全國算力八大樞紐十大集群21個片區(qū)（見表2）。該集群依托“東數(shù)西算”工程戰(zhàn)略契機，充分釋放區(qū)域能源與地理優(yōu)勢，構(gòu)建起以綠色能源為底座、高效算力為核心、產(chǎn)業(yè)應(yīng)用為導(dǎo)向的新型基礎(chǔ)設(shè)施格局，進一步推動算力資源向高附加值應(yīng)用場景延伸。

第四，有助于彰顯區(qū)域發(fā)展特色。人工智能憑借其強大的大數(shù)據(jù)分析能力和智能決策功能，能夠為農(nóng)業(yè)主產(chǎn)區(qū)和資源型地區(qū)提供強有力的技術(shù)支持，助力這些地區(qū)對傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)進行深度優(yōu)化。通過人工智能技術(shù)能夠精準分析農(nóng)作物生長環(huán)境和市場需求，從而科學(xué)指導(dǎo)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)，有效提升產(chǎn)品產(chǎn)量。通過智能化管理，能夠顯著降低能源消耗，減少資源浪費，進一步提升生產(chǎn)效率。同時，在礦山開采、油氣勘探等資源密集型產(chǎn)業(yè)中，人工智能算法通過對地質(zhì)數(shù)據(jù)的實時分析與預(yù)測，顯著提升了作業(yè)精度與安全性，降低了運維成本。比如，新疆地區(qū)積極引入無人駕駛北斗導(dǎo)航棉花精量播種機、高效無人機以及多功能機器人等先進智能設(shè)備，這些設(shè)備在糧棉種植管理、林果業(yè)發(fā)展等多個領(lǐng)域得到了廣泛應(yīng)用，極大地提高了農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的智能化水平和綜合效益。

2.人工智能對區(qū)域協(xié)調(diào)發(fā)展的負面影響

第一，技術(shù)紅利分配失衡或?qū)⒓觿^(qū)域經(jīng)濟分化。東中西部人工智能紅利的分配失衡本質(zhì)上是技術(shù)、資本和制度多重因素疊加的結(jié)果，人工智能的內(nèi)涵特性將帶來區(qū)域間人工智能技術(shù)應(yīng)用與產(chǎn)業(yè)升級的節(jié)奏分化，導(dǎo)致“增速差異”。一是擴大區(qū)域產(chǎn)業(yè)層級差距。由于區(qū)域間人工智能發(fā)展速度不同，將會帶來技術(shù)應(yīng)用與產(chǎn)業(yè)升級的節(jié)奏分化，從而導(dǎo)致“增速差異”。工業(yè)機器人應(yīng)用使東部地區(qū)制造業(yè)勞動生產(chǎn)率提升顯著，而中西部地區(qū)受限于數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施薄弱、技術(shù)應(yīng)用場景不足，難以承接?xùn)|部地區(qū)轉(zhuǎn)移的智能化生產(chǎn)環(huán)節(jié)。二是擴大基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)差距。東部地區(qū)在算力中心、5G網(wǎng)絡(luò)、工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺等新型基礎(chǔ)設(shè)施集聚建設(shè)速度更快，如粵港澳大灣區(qū)已建成超20個國家級人工智能創(chuàng)新平臺，而中西部地區(qū)平均每省僅3—5個。這種“數(shù)字基建鴻溝”導(dǎo)致中西部地區(qū)在承接“東數(shù)西算”等工程時，算力調(diào)度效率、數(shù)據(jù)處理速度與東部地區(qū)存在代際差，進一步延緩區(qū)域協(xié)同節(jié)奏。三是擴大行業(yè)領(lǐng)域發(fā)展差距。人工智能技術(shù)特性導(dǎo)致東部地區(qū)搶占科技、產(chǎn)業(yè)、消費、民生、治理、全球合作等“人工智能+”重點領(lǐng)域價值鏈高端，中西部地區(qū)競爭力明顯偏弱。例如，東部地區(qū)智慧農(nóng)業(yè)將氣象、土壤、作物數(shù)據(jù)多模態(tài)數(shù)據(jù)融合，實時決策能力大幅提升，而西部地區(qū)則以無人機噴灑等單點技術(shù)為主，技術(shù)應(yīng)用碎片化將導(dǎo)致行業(yè)發(fā)展差距擴大。

第二，人工智能滲透程度不均或?qū)?dǎo)致區(qū)域協(xié)調(diào)程度失衡。一是智能化轉(zhuǎn)型深度差異。東部地區(qū)正加速人工智能與產(chǎn)業(yè)的深度融合，產(chǎn)品迭代周期持續(xù)縮短；而中西部地區(qū)多數(shù)企業(yè)僅停留在數(shù)據(jù)統(tǒng)計分析等技術(shù)的淺層次應(yīng)用，難以觸及核心生產(chǎn)流程優(yōu)化。這種“表層應(yīng)用”與“深度重構(gòu)”的差距，導(dǎo)致中西部地區(qū)在全球產(chǎn)業(yè)鏈中仍處于低端環(huán)節(jié)，與東部地區(qū)的產(chǎn)業(yè)層級差距持續(xù)拉大。二是創(chuàng)新生態(tài)存在分化。東部地區(qū)人工智能創(chuàng)新生態(tài)已形成“科研—技術(shù)—產(chǎn)業(yè)”閉環(huán)，而中西部地區(qū)協(xié)同研發(fā)機制尚不完善，缺乏自主可控的人工智能創(chuàng)新體系。這種割裂將導(dǎo)致技術(shù)代差擴大，削弱我國在全球人工智能競爭中的整體優(yōu)勢。三是存在技術(shù)安全風(fēng)險差異。東部地區(qū)人工智能技術(shù)發(fā)展較快，在網(wǎng)絡(luò)安全、數(shù)據(jù)安全等方面的投入和技術(shù)積累相對較多，能夠更好地應(yīng)對人工智能帶來的技術(shù)安全挑戰(zhàn)。而中西部地區(qū)由于技術(shù)水平有限，在安全防護技術(shù)研發(fā)、安全管理體系建設(shè)等方面相對滯后，數(shù)據(jù)泄露、算法被攻擊等風(fēng)險更容易發(fā)生，對當(dāng)?shù)氐钠髽I(yè)、政府和居民造成潛在損失。

第三，人工智能普惠性不足或?qū)⒂绊憛^(qū)域社會公平。一是民生服務(wù)領(lǐng)域不平衡。東部地區(qū)通過人工智能普遍提升公共服務(wù)水平，比如東部地區(qū)學(xué)生通過人工智能學(xué)習(xí)平臺獲取個性化課程的比例達60%；上海“AI醫(yī)療影像云平臺”覆蓋90%以上社區(qū)醫(yī)院，惠及2000萬居民。中西部地區(qū)特別是農(nóng)村地區(qū)公共服務(wù)應(yīng)用存在短板，人工智能可能加劇民生服務(wù)領(lǐng)域區(qū)域不均衡，比如中西部農(nóng)村地區(qū)人工智能醫(yī)療診斷系統(tǒng)覆蓋率不足15%，偏遠山區(qū)居民難以享受輔助診斷服務(wù)；中西部地區(qū)農(nóng)村學(xué)生通過人工智能學(xué)習(xí)平臺獲取個性化課程的比例僅12%，加劇了“數(shù)字教育鴻溝”。二是就業(yè)與技能鴻溝擴大。人工智能促使就業(yè)結(jié)構(gòu)向高端化、智能化方向轉(zhuǎn)變，傳統(tǒng)勞動密集崗位易被取代，中西部地區(qū)受沖擊更顯著。人工智能在東部地區(qū)催生數(shù)據(jù)分析、智能運維等新職業(yè)，而中西部地區(qū)傳統(tǒng)勞動密集型產(chǎn)業(yè)受“機器換人”沖擊更顯著，導(dǎo)致結(jié)構(gòu)性失業(yè)風(fēng)險上升。人工智能領(lǐng)域人才更傾向于流向發(fā)展機會多、薪資待遇高、科研環(huán)境好的東部地區(qū)，導(dǎo)致中西部地區(qū)人才短缺問題更加突出。三是數(shù)字弱勢群體邊緣化。人工智能應(yīng)用加速弱勢群體邊緣化，中西部地區(qū)老年群體、低收入者對人工智能技術(shù)的接受度和使用能力更低，例如，東部地區(qū)老年人智能健康監(jiān)測設(shè)備使用率達35%，中西部地區(qū)僅8%，導(dǎo)致該群體在醫(yī)療、養(yǎng)老等服務(wù)中被“數(shù)字排斥”，區(qū)域間社會福利差距通過人工智能應(yīng)用呈現(xiàn)“顯性化”。

應(yīng)對思路和對策建議

為應(yīng)對人工智能影響區(qū)域發(fā)展的“雙刃劍”效應(yīng)，必須從區(qū)域協(xié)調(diào)發(fā)展戰(zhàn)略高度進行頂層設(shè)計和系統(tǒng)部署，構(gòu)建一個既能激發(fā)各地比較優(yōu)勢、又能促進要素高效流動與安全可控的新型發(fā)展生態(tài)。

1.因地制宜實施“人工智能+”區(qū)域差異化發(fā)展戰(zhàn)略

一是實施差異化發(fā)展戰(zhàn)略。這是優(yōu)化全國人工智能發(fā)展布局的基石。各地區(qū)應(yīng)基于自身條件，明確主攻方向，避免同質(zhì)化競爭。對于東部沿海地區(qū)來說，其優(yōu)勢在于人才高度集聚、科研實力雄厚、資本活躍、國際化程度高。因此，其戰(zhàn)略重心應(yīng)聚焦于原創(chuàng)性、引領(lǐng)性技術(shù)的突破，致力于攻克關(guān)鍵核心算法、高端芯片、基礎(chǔ)軟件等“卡脖子”難題，打造人工智能創(chuàng)新高地。對于中西部地區(qū)來說，其優(yōu)勢在于應(yīng)用場景豐富、土地與能源成本相對較低、傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)升級需求迫切。因此，其戰(zhàn)略重點應(yīng)聚焦于人工智能技術(shù)的應(yīng)用場景創(chuàng)新與產(chǎn)業(yè)化落地。通過政策引導(dǎo)，推動數(shù)據(jù)、人才、資本等生產(chǎn)要素向智能制造、智慧農(nóng)業(yè)、智慧文旅、智慧礦山、智慧醫(yī)療等具有地方特色的垂直領(lǐng)域聚集。例如，制造業(yè)基礎(chǔ)較好的地區(qū)可大力發(fā)展智能機器人、智能檢測等；農(nóng)業(yè)大省可重點推廣農(nóng)業(yè)無人機、智能灌溉、農(nóng)產(chǎn)品溯源等應(yīng)用，實現(xiàn)人工智能技術(shù)與實體經(jīng)濟，特別是與傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)的深度融合，賦能區(qū)域產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型升級。

二是深化“東研西算”合作機制。該機制是連接?xùn)|部技術(shù)研發(fā)優(yōu)勢與西部算力及市場應(yīng)用優(yōu)勢的重要橋梁。隨著“東數(shù)西算”工程的深入推進，西部地區(qū)的算力基礎(chǔ)設(shè)施優(yōu)勢日益凸顯。應(yīng)在此基礎(chǔ)上，推動“東研西算”向縱深發(fā)展。鼓勵和支持東部地區(qū)的頂尖高校、科研院所、國家級研發(fā)平臺與中西部地區(qū)的龍頭企業(yè)、產(chǎn)業(yè)園區(qū)共建聯(lián)合實驗室、技術(shù)創(chuàng)新中心或新型研發(fā)機構(gòu)。支持建立“東部算法+西部算力”的協(xié)同研發(fā)模式，東部地區(qū)機構(gòu)提供核心算法模型，利用西部地區(qū)強大的算力設(shè)施進行訓(xùn)練和優(yōu)化，最終在中西部地區(qū)豐富的應(yīng)用場景中進行測試與迭代。這不僅能有效促進東部地區(qū)的前沿技術(shù)成果在中西部地區(qū)實現(xiàn)跨區(qū)域轉(zhuǎn)化和商業(yè)化應(yīng)用，也能為中西部地區(qū)培養(yǎng)本土化的技術(shù)人才，形成協(xié)同創(chuàng)新的良性循環(huán)。

三是加強地區(qū)之間協(xié)同合作。區(qū)域協(xié)同是放大差異化發(fā)展戰(zhàn)略效能的關(guān)鍵。國家層面應(yīng)加強頂層設(shè)計，出臺更具針對性的專項政策，打破行政壁壘，引導(dǎo)創(chuàng)新鏈、產(chǎn)業(yè)鏈、資金鏈跨區(qū)域布局。一方面，鼓勵東部地區(qū)領(lǐng)先的科技企業(yè)到中西部地區(qū)設(shè)立研發(fā)中心或區(qū)域分公司。這些分支機構(gòu)能夠充分利用西部地區(qū)日益完善的數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施，進行大規(guī)模模型訓(xùn)練和數(shù)據(jù)處理，同時貼近本地市場，更敏捷地響應(yīng)垂直行業(yè)的個性化需求，實現(xiàn)技術(shù)創(chuàng)新與市場拓展的雙贏。另一方面，探索和實踐“飛地經(jīng)濟”模式，由東部地區(qū)與西部地區(qū)合作共建人工智能產(chǎn)業(yè)園。園區(qū)可由東部地區(qū)負責(zé)園區(qū)規(guī)劃、運營管理、項目引進和資本對接，西部地區(qū)則提供土地、能源、數(shù)據(jù)等要素支持。通過這種模式，可以協(xié)同打造智能裝備制造、智能物流、數(shù)據(jù)服務(wù)、人工智能訓(xùn)練等特色產(chǎn)業(yè)集群，實現(xiàn)稅收、GDP等收益的共享，將東部地區(qū)的先進經(jīng)驗、管理理念和產(chǎn)業(yè)資源直接植入西部，形成優(yōu)勢互補、風(fēng)險共擔(dān)、利益共享的跨區(qū)域產(chǎn)業(yè)協(xié)作模式。

2.建立算力資源協(xié)調(diào)發(fā)展機制

一是建立國家級算力資源協(xié)同調(diào)度體系，完善算力資源消耗臺賬與共享機制。實現(xiàn)算力資源的有效調(diào)配，首要任務(wù)是建立清晰、透明的算力資源賬本。建立覆蓋全國大型算力中心的數(shù)據(jù)監(jiān)測與資源消耗臺賬，實時追蹤各節(jié)點的算力供給、利用率、能耗指標、資源閑置等情況。基于此數(shù)據(jù)基礎(chǔ)，由國家相關(guān)部門牽頭，制定科學(xué)的整合與分工計劃，形成“全國一盤棋”的算力資源圖譜與共享體系。加快完善東中西部之間的算力協(xié)同調(diào)度機制，并明確中西部地區(qū)承接?xùn)|部地區(qū)計算任務(wù)的具體類型與體量標準。根據(jù)數(shù)據(jù)特性和應(yīng)用場景需求，實施分類分級的調(diào)度策略。對低時延要求的實時性計算任務(wù)，如自動駕駛模型推理、交互式人工智能應(yīng)用等，優(yōu)先在靠近用戶的東部節(jié)點處理；而對時延不敏感的非實時性任務(wù)，如大模型預(yù)訓(xùn)練、海量數(shù)據(jù)分析、科學(xué)計算等，則系統(tǒng)性地引導(dǎo)至具備能源價格優(yōu)勢的西部地區(qū)算力樞紐。為保障這一機制的順利運行，應(yīng)鼓勵東部地區(qū)與中西部地區(qū)簽訂長期、穩(wěn)定的算力協(xié)作協(xié)議，并建立合理的利益補償機制，如東部地區(qū)通過設(shè)立產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)移基金、提供關(guān)鍵技術(shù)援助、開展人才聯(lián)合培養(yǎng)等方式，對中西部地區(qū)等算力供給方進行反哺，實現(xiàn)區(qū)域間的互利共贏。

二是推動算力交易模式創(chuàng)新，試點“算力期貨”并探索算力綠色價值實現(xiàn)路徑。為穩(wěn)定算力市場預(yù)期、盤活西部算力資產(chǎn)，需引入金融工具和市場化機制，試點“算力期貨”交易是一項重要創(chuàng)新。推動?xùn)|部地區(qū)企業(yè)以固定價格預(yù)購西部地區(qū)算力資源，幫助西部地區(qū)提前鎖定收益、降低市場波動風(fēng)險，同時緩解東部地區(qū)算力成本高企壓力。探索將算力消耗與綠色權(quán)益相掛鉤，為使用西部地區(qū)綠色能源的算力中心進行綠色認證，并為每單位算力匹配相應(yīng)數(shù)量的碳配額或綠證。允許購買該算力的企業(yè)將對應(yīng)的碳減排量用于抵消自身碳排放，或直接參與全國碳市場交易，從而顯著提升綠色算力資源的附加價值和市場競爭力，引導(dǎo)產(chǎn)業(yè)向低碳化發(fā)展。在融資端，應(yīng)支持西部地區(qū)地方政府或符合條件的算力企業(yè)發(fā)行算力基礎(chǔ)設(shè)施專項債券或公募REITs產(chǎn)品，將重資產(chǎn)的算力中心未來收益權(quán)轉(zhuǎn)化為流動性強的金融資產(chǎn)，吸引更廣泛的社會資本參與國家算力樞紐建設(shè)。同時，鼓勵金融機構(gòu)開發(fā)與算力交易相關(guān)的保險、融資租賃、結(jié)算清算等配套金融服務(wù)，構(gòu)建健康活躍的算力金融生態(tài)。著力推動“算力+電力”的協(xié)同調(diào)度機制創(chuàng)新，將算力負荷的時空靈活性作為調(diào)節(jié)電網(wǎng)峰谷、消納可再生能源的新手段，實現(xiàn)能源網(wǎng)絡(luò)與算力網(wǎng)絡(luò)之間的深度互動與資源聯(lián)動優(yōu)化配置，邁向真正的“算電協(xié)同”發(fā)展。

3.補齊中西部地區(qū)基礎(chǔ)設(shè)施與人才短板

一是開展中西部地區(qū)數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施攻堅行動，構(gòu)建集約高效的算力網(wǎng)絡(luò)支撐。新型基礎(chǔ)設(shè)施的落后會直接削弱中西部地區(qū)承接算力轉(zhuǎn)移的能力。因此，需啟動專項攻堅行動，圍繞中西部地區(qū)國家算力樞紐節(jié)點，加快推動通用算力、智能算力、超算算力等多元算力資源的集聚發(fā)展，加速打造支撐全國需求的國家算力高地。硬件建設(shè)是基礎(chǔ)，網(wǎng)絡(luò)聯(lián)通是關(guān)鍵。必須持續(xù)強化東西部地區(qū)數(shù)據(jù)中心之間的高速網(wǎng)絡(luò)直聯(lián)通道，積極部署先進網(wǎng)絡(luò)技術(shù)，顯著降低核心樞紐節(jié)點間的傳輸時延。同時，應(yīng)面向中西部地區(qū)的通信樞紐節(jié)點，適度超前推進新型互聯(lián)網(wǎng)交換中心建設(shè)，提升區(qū)域內(nèi)部及對外的數(shù)據(jù)交換效率，實現(xiàn)算力資源的有機整合與一體化調(diào)度。此外，要將數(shù)據(jù)中心集群的能源需求納入所在地的能源電力發(fā)展規(guī)劃中進行統(tǒng)籌考量，并適度超前做好新能源場址預(yù)留和配套電網(wǎng)的規(guī)劃建設(shè)，確保算力增長與能源供應(yīng)、碳排放控制目標相協(xié)調(diào)，走綠色低碳發(fā)展之路。

二是建立跨區(qū)域協(xié)同的教育與培訓(xùn)網(wǎng)絡(luò)，夯實人工智能人力資本基礎(chǔ)。人才匱乏的解決之道在于“開源”與“提質(zhì)”并重。短期內(nèi)，需加強東西部地區(qū)高校、職業(yè)院校之間的深度合作，通過結(jié)對共建、聯(lián)合辦學(xué)、課程共享、教師互派交流等多元化方式，快速將東部地區(qū)的優(yōu)質(zhì)教育資源引向西部地區(qū)，全面提升西部地區(qū)相關(guān)學(xué)科的教育質(zhì)量與水平。中長期看，要支持西部地區(qū)高校優(yōu)化學(xué)科布局，積極增設(shè)人工智能、大數(shù)據(jù)、智能科學(xué)與技術(shù)等前沿交叉學(xué)科，擴大本土人才培養(yǎng)規(guī)模。尤為關(guān)鍵的是要推動產(chǎn)教融合，鼓勵頭部人工智能企業(yè)與西部地區(qū)高校、科研機構(gòu)聯(lián)合設(shè)立實驗室、研究院或現(xiàn)代產(chǎn)業(yè)學(xué)院，圍繞智能制造、智慧農(nóng)業(yè)、智慧交通等優(yōu)勢特色領(lǐng)域，開展“訂單式”培養(yǎng)，定向培育既懂技術(shù)又懂產(chǎn)業(yè)的復(fù)合型、應(yīng)用型人才，打通從學(xué)業(yè)到就業(yè)的“最后一公里”。

三是搭建東西部地區(qū)人才交流與共享的專屬平臺，創(chuàng)新柔性引才用才機制。在加速本地人才培養(yǎng)的同時，必須打破地域限制，以靈活方式共享全國智力資源。建議由國家級行業(yè)協(xié)會或政府部門牽頭，搭建專門服務(wù)于東中西部人工智能人才對接與合作的線上線下一體化平臺。在此基礎(chǔ)上，可開展常態(tài)化的“東中西部人工智能人才交流計劃”，定期組織東部專家赴西部進行技術(shù)講座、項目咨詢，同時選派西部骨干人才到東部企業(yè)、研發(fā)機構(gòu)進行訪學(xué)或掛職鍛煉，促進先進知識、技術(shù)經(jīng)驗與創(chuàng)新理念的跨區(qū)域流動與共享。更為重要的是，要積極探索和實踐“人才飛地”與本地化培育相結(jié)合的雙軌機制。大力推行“柔性引進”政策，鼓勵中西部地區(qū)通過項目合作、技術(shù)入股、建立專家工作站等方式，吸引東部地區(qū)乃至全球的人工智能領(lǐng)軍人才，在不改變其常住地的情況下，以“候鳥型”專家身份為西部地區(qū)服務(wù)。以此構(gòu)建起“外部頂尖智力支持+本土核心骨干擔(dān)當(dāng)”的可持續(xù)發(fā)展的人才梯隊，逐步提升中西部地區(qū)人工智能產(chǎn)業(yè)的自主創(chuàng)新能力。

4.建立區(qū)域人工智能失業(yè)預(yù)警與就業(yè)支持機制

一是構(gòu)建覆蓋多行業(yè)、多崗位的就業(yè)影響動態(tài)監(jiān)測與預(yù)警網(wǎng)絡(luò)。實現(xiàn)對失業(yè)風(fēng)險的精準防控，首要任務(wù)是建立全景式、實時化的監(jiān)測感知能力。應(yīng)構(gòu)建覆蓋制造業(yè)、服務(wù)業(yè)等重點行業(yè)的就業(yè)影響監(jiān)測體系，動態(tài)追蹤技術(shù)迭代對各類崗位的需求變化。針對制造業(yè)流水線操作員、基礎(chǔ)客服、數(shù)據(jù)錄入員、常規(guī)翻譯等已被普遍認為具有高替代風(fēng)險的傳統(tǒng)崗位，需設(shè)置并實時監(jiān)測“崗位流失率”“人機替代比例”“崗位技能需求變化指數(shù)”等關(guān)鍵指標。通過整合企業(yè)用工數(shù)據(jù)、招聘平臺信息和社保參保情況，運用大數(shù)據(jù)和人工智能模型，動態(tài)生成并更新區(qū)域失業(yè)風(fēng)險熱力圖。同時，建立監(jiān)測數(shù)據(jù)定期更新與跨部門共享機制，確保信息傳遞高效通暢。區(qū)域失業(yè)風(fēng)險熱力圖應(yīng)能直觀顯示不同地區(qū)、不同行業(yè)的風(fēng)險等級，實現(xiàn)對風(fēng)險集聚區(qū)域的早期識別與精準預(yù)警，為相關(guān)部門采取差異化、前瞻性的干預(yù)措施提供決策依據(jù)，將風(fēng)險化解關(guān)口前移。

二是建立健全對中西部地區(qū)等重點地區(qū)的全鏈條就業(yè)支持與技能提升機制。預(yù)警的最終目的在于有效響應(yīng)和疏導(dǎo)。應(yīng)加強對中西部地區(qū)等勞務(wù)輸出大省、傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)集聚區(qū)的重點幫扶，形成閉環(huán)管理，建立“人工智能就業(yè)影響評估—針對性技能培訓(xùn)—精準化再就業(yè)引導(dǎo)”三位一體的全鏈條響應(yīng)機制。聯(lián)合龍頭企業(yè)、職業(yè)院校、公共就業(yè)服務(wù)機構(gòu)和行業(yè)協(xié)會等多方力量，基于預(yù)警信息和對未來崗位需求的預(yù)測，共同開發(fā)一系列模塊化、定向式的職業(yè)技能培訓(xùn)課程包。培訓(xùn)內(nèi)容應(yīng)重點增強外出務(wù)工人員及本地勞動力在人機協(xié)作、智能設(shè)備運維、數(shù)據(jù)標注與管理、人工智能輔助決策分析等新興領(lǐng)域的適應(yīng)性與競爭力。通過提供定制化的技能提升方案、崗位推薦和創(chuàng)業(yè)支持，引導(dǎo)受影響勞動力平穩(wěn)轉(zhuǎn)向人機協(xié)作的新崗位或區(qū)域內(nèi)新興產(chǎn)業(yè)，將技術(shù)沖擊帶來的就業(yè)壓力轉(zhuǎn)化為推動人力資源結(jié)構(gòu)優(yōu)化升級的重要契機。

總之，推動人工智能與區(qū)域經(jīng)濟社會的深度融合，是一項關(guān)乎國家競爭優(yōu)勢塑造和現(xiàn)代化經(jīng)濟體系建設(shè)的系統(tǒng)性工程。本文提出的系列建議，其核心邏輯在于通過“差異化定位”優(yōu)化產(chǎn)業(yè)空間布局，通過“算力協(xié)同”暢通創(chuàng)新要素循環(huán)，通過“基建與人才攻堅”夯實發(fā)展基礎(chǔ)，通過“失業(yè)預(yù)警與就業(yè)支持”防范社會風(fēng)險。這四個維度并非彼此孤立，而是構(gòu)成了一個從動力激發(fā)、通道建設(shè)、基礎(chǔ)夯實到就業(yè)保障的完整政策閉環(huán)。未來，需要進一步加強中央政府的前瞻性引導(dǎo)與統(tǒng)籌協(xié)調(diào)，充分發(fā)揮地方政府和各類市場主體的積極性，在動態(tài)實踐中不斷完善區(qū)域間成本共擔(dān)、利益共享的機制設(shè)計。唯有堅持全國一盤棋，兼顧效率與公平、發(fā)展與安全，方能將人工智能的巨大潛能轉(zhuǎn)化為促進區(qū)域協(xié)調(diào)發(fā)展、實現(xiàn)共同富裕的強大動能，最終走出一條具有中國特色的高質(zhì)量發(fā)展之路。

來源：《區(qū)域經(jīng)濟評論》2026年第一期

微信編輯：今朝

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