2025年中国城市人工智能指数报告

The 2025 ChinaUrban Artificial Intelligence Index Report CONTENTS目录 COREFINDINGS01核心发现03城市AI版图CITY AILANDSCAPES 07关键挑战KEYCHALLENGES 标杆实践BENCHMARK CASESTUDIES 11专家点评EXPERTCOMMENTARIES 行动方向ACTIONDIRECTIONS 18指标设计维度INDICATORDESIGN DIMENSIONS 13代表城市画像速览 SNAPSHOT OFREPRESENTATIVE CITIES' PROFILES 编委会名单EDITORIAL BOARDLISTS 19 城市AI版图CITY AI LANDSCAPES 城市AI版图正在形成 “头部引领、区域活跃、潜力蓄积”的梯度格局。 当前我国城市AI版图正形成由引领型、活力型、潜力型构成的三级梯度结构，整体呈现出由核心城市向更广泛的城市体系有序扩散的演进态势。进一步分析可以看出，头部城市保持系统领先，区域中心城市加快承接扩散，更多扩展观察城市则处于从局部突破向体系跃升的过渡阶段。 潜力型城市 这类城市仍处于能力积累和结构爬升阶段，尚未形成完整的综合优势，但已在不同维度出现阶段性突破，是未来梯度重构的重点来源。 Ӂ١ֺֽ͹क़工、ԧପ、շչ䂠ࣔ、㿥ஆ、较ஆ、ࢁՍ、ࡦ؈、࣯ࢁ、Б唔、Ҁٌ纳关键词：局部突破、单点试探、储备待释 引领型城市 其中，潜力型城市内部还可区分为两个层次： 这类城市在产业发展、科技创新、民生服务与治理环境等多个维度形成较强协同优势，是全国AI发展的核心策源地和高位稳定区。 关键词： 系统协同、全维领先、全国策源 Ӂ١ֺֽ͹Ԙч、Їࢁ、潜ⴽ、ߝ工、ٺ工、ԧч、ۨୃ、ਲ工ټ、୍ࡎ࠶、 加速追赶带 以福州、南通、呼和浩特、沈阳、贵阳、海口、珠海、太原、抚州、常州、淄博等为代表，黑马集聚、产业结构跃迁更为活跃，追赶势头更强，是未来值得持续跟踪的增量来源。 活力型城市 这类城市已具备较强发展基础和局部优势，是承接头部城市辐射带动、推动区域扩散与梯度演进的重要增长极。 潜力跃升带 关键词： 区域增长、结构追赶、多点活跃 ԧ、ୁ工、ࡺ、ࡱמ、ՠ肥、࡙、୸؍١͹੼ֺֽӁ⨝୹、ࡡ工、றَ、共工、୸ަ 以南宁、昆明、南昌、嘉兴、大连、济宁、银川、保定、潍坊、烟台、东莞、佛山、咸阳、石家庄、新乡等为代表，局部突破与潜力蓄积并存，将成为下一轮发展扩散的重要后备力量。 标杆实践BENCHMARK CASE STUDIES 本报告以《国务院关于深入实施“人工智能+”行动的意见》为政策锚点，构建了涵盖产业发展、科技创新、民生服务和治理环境四个维度的城市人工智能评价指标体系。产业发展维度主要刻画产业基础与投融资环境，科技创新维度重点评价科研产出与数据基础能力，民生服务维度反映应用供给、就业结构与政策支持，治理环境维度衡量制度供给、战略部署与数据治理基础。在此基础上，报告进一步选取典型城市，提炼多个维度的标杆路径与可参考经验。 民生服务标杆城市 产业发展标杆城市 上海： 苏州： 长沙： 深圳： 头部产业集聚与资本活跃的高位扩张样本 民生服务供给与公共治理协同推进的超大城市样本 制造业基础支撑应用深化的区域示范样本 政策聚焦带动多场景民生应用扩展的强省会样本 做法：结合省会城市治理需求和公共服务压力，在教育、养老、社保等民生领域形成较强的政策聚焦和场景推进力度，体现出治理压力—政策聚焦—场景导入的发展逻辑。 做法：依托先进制造业和电子信息产业基础，推动人工智能向工业场景、生产环节和企业端持续嵌入，体现出区域中心城市承接头部企业外溢、推动产业扩展的典型路径。 做法：依托平台型企业、硬件制造的基础和资本市场活跃优势，打通技术研发、企业成长和产品转化链条，形成联系紧密的产业组织网络。 做法：依托超大城市消费市场、平台经济基础和公共服务体系，推动人工智能由技术供给向服务供给与场景应用协同延伸。 成效：在生成式人工智能服务登记方面维持较高水平，体现较高的面向社会大众和市场的数字服务供给能力；另一方面，在公共服务场景中也表现出较强的系统嵌入性特征；代表了超大城市由技术供给走向民生服务协同升级的路径。 成效：在民生政策关注度和场景嵌入方面表现活跃，是区域中心城市通过政策牵引在民生服务领域实现差异化突破的典型代表。 成效：在区域承载、产品转化和产业协同方面表现突出，是产业基础雄厚型城市向人工智能高质量跃升的典型样本。 成效：在企业集聚、应用转化能力和要素活跃度上保持全国前列，成为我国人工智能产业高位集聚与高质量扩张的代表城市。 科技创新标杆城市 治理环境标杆城市 杭州： 合肥： 北京： 广州： 原创创新与高端成果高度集中的技术策源地 平台生态驱动大模型落地与技术转化的代表城市 省会城市治理进阶与数据要素配置样本城市 制度供给与平台治理协同推进的综合治理标杆 做法：合肥依托省会城市的政策统筹优势、科技资源整合能力以及数据基础设施建设，加快推动政策体系完善、战略实施和治理能力协同提升。 做法：依托顶尖高校、科研机构和国家级创新平台，形成了从基础研究到原始技术突破、再到模型能力培育的创新链条，持续强化原创创新能力和前沿技术供给能力。 做法：依托较为完善的政策体系、跨部门协同机制和平台治理能力，统筹推进人工智能制度供给、应用规范与数据治理布局。 做法：依托数字经济生态、平台企业集聚和较强的市场响应能力，推动模型研发、产品化落地与技术商业化协同演进。 成效：在应用导向的创新、模型转化和平台赋能方面优势明显，体现出平台生态型城市由技术创新走向场景转化的典型路径。 成效：在战略部署、政策推进和可信数据空间等方面表现亮眼，呈现出从产业突破向治理协同延伸的路径特征，体现出成长型省会城市从产业突破走向制度建设与治理协同并进的发展路径。 成效：在专利申请、科研论文、国际交流和模型备案等方面全面领先，是我国人工智能知识生产和高端创新资源集聚代表性策源城市。 成效：在政策完备度、制度保障和治理协同方面表现突出，体现了超大城市将产业发展与治理现代化同步推进的综合优势。 关键挑战KEY CHALLENGES 当前我国城市AI发展已进入由要素积累转向系统协同的关键阶段，但在应用转化、结构性转化效率、治理支撑和区域扩散方面仍面临若干共性挑战。 技术供给较快增长，在面向消费与民生方面的应用转化仍显不足 产业发展和科技创新维度已形成较强积累，但生成式AI服务登记、公共服务嵌入和跨场景应用仍主要集中于少数城市，多数城市仍处于“从0到1”或局部试点阶段。 城市间分化正从“有没有技术”转向“能不能形成协同” 头部城市在产业、创新、应用等方面仍保持领先，但真正拉开差距的，越来越不是单项资源规模，而是技术、场景、制度、数据是否能够形成协同闭环。部分追赶型城市已具备局部突破能力，但系统性整合能力仍然不足。 城市规模优势尚未稳定转化为系统性AI发展优势 部分超大城市和特大城市在人口、经济和资源集聚方面优势明显，但在民生服务、治理环境等维度尚未形成与城市能级相匹配的综合表现，存在“高体量、低转化”的结构性问题。 当前AI技术的扩散已不再局限于少数沿海核心城市，一批区域中心城市和特色城市正在加快承接外溢；但从全国看，算力、数据治理、制度供给和高端人才等关键支撑仍分布不均，区域间发展梯度仍然明显。 行动方向ACTION DIRECTIONS 基于调研城市实践，推动城市人工智能发展可重点把握五大行动方向： 把人工智能纳入常态化治理与推进体系，形成“组织保障+政策工具+项目落地”联动机制4. 开放高价值场景，推动人工智能由“能用”走向“好用、常用、可推广”1. 合肥先导区服务体系、佛山工作专班、张家口“人工智能科室”等经验表明，要推动 AI 从专项试点走向长期工程，关键在于建立稳定的议事协调、跨部门推进和清单化管理机制，把组织保障、政策支持、场景开放、平台建设和项目落地衔接起来。 实践表明，真实场景开放已成为技术落地和企业集聚的重要牵引。下一步应以政务服务、社会治理、智能制造、智慧文旅、医疗健康等高频场景为突破口，通过场景清单、需求对接和示范推广，带动技术落地与应用扩散。 分类施策，推动不同类型城市沿差异化路径实现梯度跃升5. 建设城市级AI公共服务平台，把算力、数据、工具链和认证服务由“分散供给”转为“集成供给”2. 对引领型城市：强化源头创新与规则输出。 调研显示，加强算力调度、模型适配、测试认证、一站式服务窗口和公共平台建设，是降低企业门槛的关键抓手。针对企业“不会接、接不起、接不顺”等问题，整合算力调度、模型适配、测试认证和一站式服务能力，降低应用门槛。同时，可适度兼顾人工智能发展过程中出现的新型创业主体需求，为小团队、独立开发者及类似OPC（一人公司）的创业形态提供更具可及性的公共服务支撑。 强化源头创新与规则输出。聚焦基础模型、关键算法、智能算力、高质量数据和高端人才，持续增强原始创新与底层技术供给能力；依托高端场景开放、应用中试验证和标准规则探索，进一步提升对全国的辐射带动能力。 对活力型城市：强化产业融合与区域承接。 强化产业融合与区域承接。立足本地优势产业和区域中心城市功能，围绕先进制造业、现代服务业和重点民生领域拓展“人工智能+”应用深度；同时补齐算力调度、模型适配、数据开发利用、测试认证和场景对接等关键支撑，增强承接头部城市创新外溢的能力。 立足本地产业禀赋，优先在制造业、新能源、医疗等优势赛道形成“AI+行业”突破口3. 依托制造业、新能源、生物医药、工业软件、智能装备等优势赛道推进 AI 融合，更容易形成可落地、可复制的行业解决方案。对多数城市而言，AI 发展不一定适合全面铺开，而应从最具优势产业、最具可行性场景和数据基础最扎实的领域切入，先形成行业样板，再向相关场景外溢。 对潜力型城市：强化场景突破与普惠支撑。 立足本地资源禀赋和现实需求，优先围绕制造业细分环节、城市治理、民生服务、文旅消费等领域形成一至两个特色突破口。对其中加速追赶带城市，需着重把已有局部优势尽快转化为多维协同能力，推动由“黑马式跃升”向“稳定型进阶”演进；对潜力跃升带城市，则优先补齐算力资源接入、数据供给、平台服务和政策协同等基础条件，在保持局部亮点的同时增强发展连续性和可持续性。 引领型城市LEADING CITY 多维协同优势突出，是全国人工智能发展的核心策源地与高位稳定区。（北京、上海、深圳、杭州、广州、南京、成都、武汉、重庆、苏州） VIBRANT CITY活力型城市 发展基础较强、局部优势鲜明，是承接头部外溢和推动区域扩散的重要增长极。（西安、长沙、合肥、天津、济南、郑州、厦门、青岛、兰州、长春） 成都 重庆 武汉 成都是西部地区创新资源承接、产业扩散与治理同步提升的代表城市，体现出区域中心城市由要素集聚向综合承接跃升的增长极特征。 重庆作为超大体量城市，正在呈现治理能力先行、产业承接持续增强的演进路径，体 现 出 超 大 体 量 城 市 由 “ 资 源 集 聚 ” 向“系统转化”持续推进的结构特征。 武汉依托科教资源、科研论文基础和战略部署能力，正在形成以知识积累驱动技术追赶、以制度强化支撑产业演进的中部创新支点。 潜力型城市POTENTIAL CITY 局部突破与能力积累并存，是未来梯度重塑和扩散深化的重要来源。（福州、南通、呼和浩特、沈阳、温州、贵阳、海口、哈尔滨、宁波、珠海） 城市人工智能发展多维图像——引领型城市 苏州 苏州依托雄厚的制造业基础和较强的应用转化能力，形成了人工智能与先进制造深度耦合的区域承接样本，是产业外溢向应用深化演进的重要节点城市。 北京 深圳 上海 深 圳 是 头 部 产 业 主 体 集 聚 、 资 本 要 素 活跃 、 应