刘典丨人工智能如何驱动产业变革——杭州案例的普遍启示

在全球数字化浪潮的推动下，人工智能技术已经成为新一轮科技革命和产业变革的关键引擎。从机器学习、深度学习到计算机视觉、自然语言处理，人工智能技术不仅在算法层面实现突破，更与5G、物联网、云计算等技术深度融合，催生了智能制造、智慧医疗、金融科技等新兴业态。据国际数据公司（IDC）预测，到2025年，全球人工智能市场规模将达到5000亿美元，其对传统产业的渗透率将显著提升。这一趋势表明，人工智能正在从实验室走向产业化应用，深刻重构生产流程、组织模式和价值链分工，推动全球产业进入智能化、网络化和生态化的全新阶段。在此背景下，研究人工智能如何驱动产业变革，不仅是学术界的前沿课题，更是政府和企业亟须破解的实践命题。

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中国作为全球人工智能发展的重要策源地，近年来在政策支持、技术研发和产业应用等方面取得显著成就。其中，浙江省杭州市凭借其数字经济基础、创新生态和政策优势，成为人工智能驱动产业变革的典型代表。杭州以“政策牵引力—生态支撑力—企业创新力”构成的三重动力系统，构建起涵盖基础层、技术层、应用层的全产业链生态，其发展范式为区域人工智能产业布局提供了重要参考。此外，杭州在智能制造、智慧物流、数字金融等领域的实践探索，为传统产业转型升级提供了可操作的路径参考。因此，选择杭州作为研究对象，既能捕捉人工智能技术在中国本土化应用的微观实践，又能提炼出具有普适价值的产业变革机制。

一、人工智能驱动产业变革的理论基础

人工智能技术体系呈现出多维度的技术融合特征。其核心特征表现为数据驱动性、自适应性与泛化能力的有机统一。具体表现为，机器学习算法通过构建非线性映射关系，使系统具备从历史数据中自动提取特征并优化决策模型的能力。卷积神经网络在图像识别领域的突破性进展，使计算机视觉技术能够实现从像素级特征提取到语义层面的认知跃迁。长短期记忆网络（LSTM）等序列建模技术的发展，则使自然语言处理系统突破了传统规则引擎的局限，实现了对语言结构的深层理解。

这种技术突破不仅体现在单一技术维度的演进，更表现为多技术融合产生的系统性创新。5G通信技术的超低时延特性，为实时数据采集与边缘计算提供了物理支撑；分布式存储技术与区块链的结合，使数据确权与安全共享成为可能；量子计算在特定算法领域的突破，正在重塑优化问题的求解范式。正如《第二次机器革命》中指出的，技术融合形成的“数字涡轮”效应，正在重构产业发展的底层逻辑（埃里克·布莱恩约弗森等，2014）。

产业变革的本质在于生产函数的再定义过程，通过“技术—制度”的双螺旋演进实现价值创造模式的跃迁。传统产业经济学理论将产业变革视为技术扩散的线性过程，然而数字技术的非线性特性呈现出更为复杂和动态的演进路径。当人工智能技术渗透到研发设计、生产制造、市场营销等环节时，不仅改变了各环节的效率边界，更重塑了价值链的时空分布特征。

这种分布特征使得人工智能引领的产业变革沿着三条核心路径展开。其一是在效率提升方面，通过自动化和智能化技术的应用，显著降低生产边际成本。其二是在模式创新方面，数字孪生技术所构建的虚拟仿真环境，使产品开发周期大幅缩短。其三是在生态重塑方面，平台型企业的兴起正在打破传统科层制组织的边界，形成跨域协同的产业生态系统。这种变革不仅体现在单个企业的数字化转型上，更深刻地表现为产业链的重组与价值网络的重构。

技术扩散的非均衡性决定了产业变革的复杂性特征。人工智能技术不仅催生颠覆性创新，还会引发“锁定效应”，使得企业在技术迭代过程中面临高昂的转换成本。尤其是当技术采纳涉及显著的沉没成本时，企业将面临路径依赖与战略转型的双重挑战。一方面，领先企业凭借技术优势，能够快速占领市场高地，形成技术壁垒；另一方面，中小企业由于资源有限，往往难以跟上技术发展的步伐，面临被边缘化的风险。因此，企业必须在技术吸收能力、资源整合能力与组织重构能力之间寻求动态平衡。以工业互联网平台为例，其成功运作需要克服数据孤岛、标准不统一等系统性障碍，这本质上是对产业组织形态的重构过程。产业数字化转型的推进，正在催生新的制度需求。数据要素市场的建立、算法伦理规范的制定、数字知识产权的界定等，都将成为产业变革的重要制度支撑。

人工智能驱动的产业变革展现出明显的时空异质性特征。在微观层面，技术渗透存在S形曲线特征，即技术在不同行业、不同企业的渗透速度和深度存在显著差异。这种差异源于行业特性对技术适配性的要求，资本密集型行业更容易实现自动化改造，而人力密集型行业则面临更大的替代阻力。在宏观层面，技术扩散呈现空间集聚效应。硅谷、深圳等创新枢纽通过知识溢出与人才流动，形成技术创新的“飞地效应”。这种空间重构正在改变全球产业分工格局，催生新的增长极。

在数字经济时代，人工智能不仅是工具性技术，更是重构产业逻辑的元技术。其引发的变革超越了单纯的效率提升，正在重塑价值创造的基本范式。随着量子计算、神经形态计算等前沿技术的发展，人工智能与产业变革的互动关系将呈现出更复杂的演化路径，为产业生态的多元化和可持续发展提供新的动力。

杭州作为国家首批人工智能创新应用先导区，以制度创新与生态培育双轮驱动，构建了“要素供给—场景牵引—生态进化”三位一体的发展范式，其经验为理解数字经济时代的产业变革提供了鲜活样本。根据浙江省发展规划研究院统计，2024年浙江省人工智能产业年产值突破5700亿元，其中杭州企业利润总额占比超七成（朱晶晶等，2025），“六小龙”企业群的崛起更凸显其创新生态的独特价值。通过从政策牵引力、生态支撑力与企业创新力三个维度解构杭州模式，可以揭示其实现技术突破与产业跃迁的内在机理。

杭州通过构建覆盖算力、数据、资金的全链条政策体系，形成了人工智能发展的制度基石。其政策设计体现了“长期规划”与“精准支持”的双重特征，这种可预期的政策环境使企业能够制定长期战略，增强了发展的连续性和稳定性（刘典等，2025）。

其一，是算力基建的普惠化。在算力网络与成本优化方面，杭州通过“1+N”公共算力网络布局，构建了全国领先的算力基础设施体系。截至2024年，杭州人工智能计算中心已实现140P的算力规模，三期扩容后将达240P（柳文，2024），为中小企业提供普惠性算力服务。这种“硬件先行”的战略布局有效解决了人工智能技术研发的算力瓶颈问题，通过规模化基础设施建设降低了边际成本。更具创新性的是，杭州通过财政补贴机制进一步优化了算力资源配置效率。每年2.5亿元的“算力券”政策，按合同费用20%~30%的比例对企业进行补贴，单家企业年度补贴上限达800万元（杭州市人民政府，2024），这种直接的财政激励显著降低了企业技术研发门槛。政策设计中体现出的“政府引导+市场运作”模式，既保障了算力资源的公共属性，又通过市场化定价机制激发了企业创新活力，形成了算力供给与需求的动态平衡机制。

图源：杭州市政府

其二，是数据治理的市场化。数据要素开放与共享是杭州政策体系的另一核心维度，面对人工智能训练对高质量数据的迫切需求，杭州率先在全国推行“数据可用不可见”交易模式，通过政务数据开放共享平台累计释放143亿条脱敏数据，覆盖教育、医疗等关键领域。这种数据开放策略突破了传统数据共享的权属争议，通过区块链技术实现数据使用权与所有权分离，既保障了数据安全，又释放了数据价值。在此基础上，杭州进一步搭建了行业级数据共享平台，推动了公共数据与非公共数据的分级分类开放，构建了多层次数据流通体系。政策激励措施则通过“胡萝卜＋大棒”的方式促进生态建设，一方面对数据供应商给予税收优惠和研发补贴，另一方面通过数据资源管理局强化数据质量监管，确保数据要素市场健康有序发展。“开放共享+分类监管”的双轮驱动模式，使信息能够更加完整、及时地触达需求方，将信息从封闭的“孤岛”转变为开放的“湖泊”，为创新决策提供更加充分的信息基础（刘典等，2025）。

其三，是政策演进的阶梯化。政策演进的阶梯式路径体现了杭州在制度设计上的前瞻性与系统性。自2023年起，杭州连续出台《加快推进人工智能产业创新发展的实施意见》《支持人工智能全产业链高质量发展若干措施》等政策文件，逐步构建起算力、模型、数据、应用四位一体的政策框架。这种阶梯式政策演进策略既保持了政策的连续性，又实现了政策工具的精准适配。例如，“幸会·杭州”平台定期发布场景机会清单（杭州市人民政府公报，2023），通过需求侧牵引加速技术转化，形成了“技术研发—场景验证—商业落地”的闭环生态。政策体系中还体现出明显的“制度创新试验田”特征，如在数据产权登记、算力券发放等领域的先行先试，既为全国人工智能治理提供了杭州经验，又通过政策试错机制降低了制度创新风险。这种“顶层设计＋局部试点”的政策推进模式，确保了制度创新的系统性与灵活性。

杭州人工智能产业生态以“知识生产—技术转化—孵化加速”为链条，形成了产学研深度融合的创新网络。这一生态体系通过知识生产层的原始创新、技术转化层的商业落地以及孵化加速层的生态培育，构建了从基础研究到产业应用的完整闭环，成为杭州抢占全球人工智能制高点的核心支撑。

在知识生产层，杭州依托顶尖科研机构与人才战略，构建了基础研究的创新高地。浙江大学人工智能研究所与之江实验室构成核心知识生产单元，前者聚焦算法研发与交叉学科探索，后者通过“之江瑶光”智能计算平台整合异构算力资源，支撑大模型训练与行业应用。杭州出台的《杭州市建设人工智能产业发展高地实施方案（2025年版）》明确提出，到2025年要培育2个国际一流基础大模型。这一目标的实现离不开科研机构的底层技术突破。此外，杭州“西湖明珠工程”单列人工智能赛道（杭州市人民政府，2024），将全球顶尖人才嵌入本地创新网络，形成了人力资本的正反馈循环，即高端人才集聚强化知识生产能力，而知识优势又进一步吸引人才流入，这种动态累积因果机制构成了生态系统的核心驱动力。

在技术转化层，则以龙头企业为核心，推动AI技术从实验室走向产业场景。阿里云与海康威视作为技术转化的关键载体，分别在算力服务与行业应用领域形成示范效应。阿里云与余杭区共建的公共算力服务平台，本质上是将企业内部技术能力转化为区域性公共物品，这种技术扩散模式既保持了核心竞争力的排他性，又通过接口开放实现了生态共建。海康威视的机器视觉技术产业化路径则展现出“技术—市场”的共演特征：其工业检测系统的迭代升级始终与市场需求保持动态匹配，并通过持续的技术微创新形成渐进式创新路径。

在孵化加速层，通过创新载体与资本支持，构建了初创企业成长的全周期生态。初创企业的成长轨迹遵循三阶段演化规律，如宇树科技等“六小龙”企业案例中，初期通过政府提供的低成本空间与创业补贴完成资源拼凑，继而借助“3+N”基金群的资本催化实现技术能力跃升，最终在产业生态中确立特定功能定位。这种价值实现过程具有显著的路径依赖性，政策工具的组合运用（如专项扶持、信用贷款等）实质上是通过制度安排降低创新活动的不确定性，使企业成长曲线更趋近于“S形”理想模型。在此过程中，孵化网络中的知识流动呈现出双向性特征，初创企业反向为龙头企业提供创新灵感。这种逆向知识溢出打破了传统创新链的单向传导，形成更富韧性的网络结构。

杭州“六小龙”企业的崛起揭示了数字经济时代新兴科技企业成长的内在规律。技术突破打破了传统产业边界，催生出人形机器人、脑机接口等融合型新业态；场景落地实践重新定义了技术价值实现路径，推动创新活动从供给导向转向需求牵引；政策赋能模式则重构了政企关系，形成更具弹性的制度支持体系。这三重机制的协同作用，本质上构建了“技术创新—市场验证—制度反馈”的动态平衡系统，最终推动整个创新生态系统向更高层次有序状态跃迁。这种成长逻辑不仅为后发企业突破技术锁定提供实践路径，更对重构区域创新体系具有理论启示：在第四次工业革命背景下，产业变革的成功需要技术创新、社会建构与制度创新的深度协同，任何单一维度的突破都难以形成持续竞争力。

技术突破的本质是知识要素的创造性重组过程。宇树科技与深度求索（DeepSeek）的核心竞争力源自异质性资源的组合——前者将精密机械工程与AI运动控制算法融合，构建起覆盖200余项专利的技术壁垒；后者通过开源社区将全球开发者智力资源纳入创新网络，形成“私有技术护城河＋公共知识池”的双层架构。这种创新模式打破了传统封闭式研发的路径依赖，其低能耗大模型研发成本较行业降低了近40%。值得注意的是，这种技术突破并非孤立的，而是根植于杭州特有的“知识＋产业”的共生环境——浙江大学等机构的基础研究成果通过人才流动与项目合作持续注入企业研发体系，形成知识要素的良性循环。

场景落地的过程则是技术社会化建构的动态博弈。云深处科技的电力隧道巡检机器人从杭州实验室走向新加坡市场的案例，展现了技术适应性的双重建构。一方面通过迭代算法提升设备在潮湿密闭环境中的稳定性，完成技术参数优化；另一方面与当地安全标准、作业流程进行制度性调适，实现技术与社会规则的协同进化。政府推行的“揭榜挂帅”机制在此过程中发挥了制度性中介作用，通过公开需求清单降低技术供需匹配成本，形成技术扩散的规模效应。

云深处科技的电力隧道巡检机器人 图源：网络

政策赋能的深层逻辑在于创新要素的制度化配置。政府的角色逐渐从传统资源供给者转变为生态位构建者，如针对宇树科技产能扩张等需求，存量厂房改造政策实质是通过空间再生产重构生产要素组合方式；杭州人工智能计算中心的算力支持，则是将算力资源从市场交易品转化为产业公共基础设施，这种制度安排显著降低了企业的沉没成本风险。此外，政策工具的组合运用，形成了覆盖企业全生命周期的制度支持网络，其作用机制并非简单的资源叠加，而是通过改变要素配置规则激发创新主体的内生动力。例如“一企一策”精准扶持模式，本质上是将政策供给从标准化套餐转变为定制化服务，这种柔性治理方式更适应高新技术企业非线性成长的特征。

杭州通过“政策牵引力—生态支撑力—企业创新力”构成的三重动力系统，不仅破解了技术研发、要素配置与价值实现的传统悖论，更通过“制度—市场—技术”的螺旋式互动，构建起具有自组织特征的创新生态系统，为区域经济实现创新能级跃迁提供了可复制的实践范式。这种发展逻辑对超大型城市具有普适性启示。在数字经济时代，产业变革既是技术迭代的物理过程，更是制度重构与生态演进的社会化工程，唯有在创新要素配置机制、知识流动范式与政企协同关系等维度实现系统性突破，方能形成可持续的竞争优势。

杭州人工智能产业的成功实践为超大城市产业变革提供了可复制的实践范式。作为数字经济先行者，杭州通过制度韧性、场景深度与生态开放形成的“三位一体”发展模式，对破解当前超大城市人工智能产业瓶颈具有深刻启示。以典型超大城市（如上海）为观察样本，揭示产业变革的普遍发展路径。

从杭州经验的启示中可以提炼出三条核心逻辑。其一，制度创新应聚焦要素协同，通过政策框架的系统性设计，构建技术、数据、场景的共生生态；其二，场景开放需体现需求牵引，通过真实场景的深度应用，形成技术创新的持续动力；其三，国际化竞争要突出生态构建，通过标准制定与社区建设，提升在全球技术体系中的战略地位。这三者之间存在内在的逻辑关联：制度设计为技术创新提供制度保障，场景开放为技术迭代提供实践载体，国际化路径则为技术价值实现拓展空间维度。这种三位一体的创新发展模式，本质上是将杭州经验中的“要素驱动”升级为“生态驱动”，将“单点突破”转化为“系统创新”，从而形成具有全球竞争力的智能经济体系。

而在具体实施过程中，需要特别注意三个关键环节的协同。首先，要建立跨部门、跨区域的协同机制，打破行政壁垒对数据流动和场景开放的制约；其次，需完善风险防控体系，在数据安全、算法伦理等方面建立与制度创新相匹配的监管框架；最后，应强化人才引育机制，通过国际人才社区建设、产学研合作平台搭建，构建支撑智能经济发展的智力生态系统。这些措施的落地，将使其他城市在借鉴杭州经验的基础上，走出一条具有国际视野、中国特色、本土特质的智能经济发展道路。

综上所述，杭州经验对其他城市的启示不仅在于具体政策工具的移植，更在于创新范式的借鉴与战略思维的提升。在数字经济与实体经济深度融合的背景下，地方应以制度创新为基点，以场景开放为支点，以国际化布局为杠杆，构建起具有全球资源配置能力的智能经济生态系统。这种系统性创新不仅将推动上海等城市在人工智能领域实现从跟跑到领跑的跨越，更将为中国城市参与全球科技竞争提供可复制、可推广的实践范式。在这一进程中，需要保持战略定力，以开放包容的姿态吸纳先进经验，以敢为人先的勇气突破制度瓶颈，最终实现智能经济与城市发展的协同进化。

排版丨李森（北京工商大学）

审核丨梁正 鲁俊群

来源 | 本文转载自“知网”，点击“阅读原文”获取更多内容