文｜胡嘉琦
ID | BMR2004

在中国的人工智能版图上，深圳一直是“算力与产业并举”的试验田，这里既有智算中心、模力营、机器人谷等硬核集群，也有AI+制造、AI+金融、AI+教育的鲜活场景。

深圳市统计局数据显示，2024年，深圳市规上人工智能企业2607家，增加值747.53亿元。其中，南山区拥有人工智能规上企业1351家，数量占全市超一半；人工智能产业增加值达449.07亿元，占全市超60%。全市人工智能产业增加值百强企业中，南山区56家，占比超五成。

在南山区这片土壤上，聚集了腾讯、华为海思、寒武纪、思谋科技等一批科技企业。作为深圳的科技强区和创新高地，南山区拥有雄厚的高校资源和科研实力，是人工智能企业的重要聚集地。

中国社会科学院工业经济研究所研究员、中国区域经济学会副会长陈耀在接受《商学院》记者采访时表示，深圳作为中国的“创新之都”，其人工智能产业布局呈现“全市统筹、各区协同、错位发展”的格局，尤其是地处南山区的粤海街道，是深圳AI产业的核心引擎，与其他区（如福田、龙岗、宝安等）形成明显的差异化与互补关系。

2025年，深圳正式提出“打造人工智能先锋城市”的战略目标。这不仅是一句口号，而是一场从底层到应用的结构性重构。不同于许多城市“先招商、后配套”的做法，深圳选择以“底座立城”，即以基础设施为核心，从根基层面重塑AI产业的创新格局。

具体来看，“底座”由五大支柱构成：基础设施、公共算力、开放数据、千亿基金和标杆场景。深圳市级层面的任务，是先“铺地基”“打底座”，为所有创新者提供同样的算力、数据与资金起跑线，确保创业企业与科研机构都能在公平、开放的技术环境中创新。

然而，任何技术底座都需要与产业真实互动，让技术不只存在于服务器里，而是能转化为生产力。这个关键角色，落在了南山区身上。

南山区的使命，是把底层技术转化为企业能触达、能试验、能盈利的产业接口。这一角色的确立，既体现在空间布局上，也体现在政策机制上。

在空间层面，南山区形成了以西丽—石岩、深圳湾、前海湾为核心的三大AI集聚区，串联起从研发、转化到应用的完整创新链。在政策层面，市级政府的主攻方向是“普适性与降成本”，南山区率先响应市级“训力券”机制，建设“博大智算中心”和“模力营”专属算力池，为企业提供即取即用的算力服务，让中小企业也能以较低成本开展大模型训练与测试。

此外，南山区还在此基础上叠加“垂直做深”的链主逻辑，聚焦机器人、具身智能、医疗AI、智能传感器四大主赛道。每条赛道都配套了明确的产业联盟以及最高2000万元的平台补贴和300万元的场景落地奖励。换言之，市级“通用券”在南山区被放大为“行业券”，精准激发企业在特定赛道的创新活力。

在陈耀看来，南山区汇聚了腾讯、商汤科技、大疆、优必选等头部企业，集中了算法、大模型、芯片设计等高端研发力量，也拥有完善的创投生态和国际化人才环境，是深圳AI创新的“大脑”。相比之下，福田区以金融与总部经济见长，为AI企业提供资金和政策支持；龙岗区则依托制造业基础，把AI研发成果转化为智能设备和机器人产品；宝安区凭借外贸与硬件制造优势成为AI产品出口的重要窗口；光明区则在科研设施和应用场景上发力。各区分工明确又紧密协同，形成了“研发在南山、制造在龙岗和宝安、应用和服务扩散到全市”的良性循环，共同构建起深圳完整而高效的AI产业链。

总的来看，深圳的AI战略形成了层次分明的结构，其中，市级政府负责铺设通用底座，南山区负责打通产业应用。这不仅避免了资源重复投入，也让AI要素在城市间实现更高效地配置。由此，深圳的AI版图不再是均质的技术拼图，而是一幅由底座、界面与创新节点共同构成的立体生态图谱。而南山区就是这个图谱的动态推手。

任何一个人工智能产业高地，都要回答两个关键问题：谁在创新？创新如何落地？

南山区的答案，是清晰且多元的。这里正通过“技术多样性+场景真实度”的组合优势，释放出独特的“结构红利”。

在大模型领域，南山区已汇聚元始智能、新旦智能、追一科技、元象科技等百余家前沿企业，形成从模型训练、推理部署到行业应用的全链条布局。与其他城市集中于Transformer架构的大模型不同，这些企业中有相当一部分正在探索非Transformer架构、轻量推理、端侧部署等新技术路径，使南山区成为全国少有的“非Transformer技术栈创新高地”。这种技术差异化，不仅降低了算力成本，也让AI应用更接地气、更易落地。

在AI芯片与算力层面，南山区同样走出了自己的路线。依托博大智算中心与前海智算中心，南山区已经具备近万P（算力P是衡量计算机系统算力的一种度量单位，它表示计算机系统的计算能力或者计算资源的强度，1P相当于每秒运算一千万亿次）的智算能力。这一强大基础吸引了壁仞科技、沐曦科技等国产GPU厂商入驻，也带动了算法框架、编译工具链等上下游生态集聚。

过去，深圳的智算中心更多服务科研机构；如今，南山的实践是将智算能力嵌入企业研发流程，让企业可以像调用云服务一样，按需获取算力资源，形成灵活高效的“算力服务市场”。

在具身智能与机器人领域，南山区更是占据全国领先位置。以北部“机器人谷”为轴线的10公里产业走廊，汇聚了优必选、众擎、逐际动力等整机厂商，以及120多家核心零部件企业。该产业带产出的机器人总值占全市35%，形成了从“感知—决策—执行—整机”的完整产业链，成为中国具身智能技术最密集的区域之一。

医疗AI则是南山AI生态的又一特色。南山区人民医院与迈瑞医疗联合建设的“AI智慧实验室”，率先向社会开放影像、麻醉、ICU等真实医疗场景，吸引了20余家医疗AI公司入驻测试与算法取证。可以说，南山区不仅在发展医疗AI，更是在搭建“医疗AI的真实数据基础设施”，让科研成果能在真实临床案例中反复验证、快速落地。

此外，在车联网与无人机等前沿领域，南山区同样走在前列。全区已开放89条低空航线和169公里自动驾驶道路，形成从空中到地面的“AI场景闭环”。AI在这里不再停留在算法和云端，而是逐步融入城市的运行系统，成为南山乃至深圳“城市智能体”的核心驱动力。

在南山区的AI创新体系中，联合实验室与开放研发平台扮演着承上启下的关键角色，既承接市级底座，又推动企业成果落地。

目前，广东省具身智能机器人创新中心、鸿蒙生态创新中心，以及中科院深圳先进院——商汤“脑机接口联合实验室”等一批平台已落地南山。这些平台普遍采用“四方共建”模式——政府提供场地、科研机构提供设备、高校提供人才、企业提供应用场景，形成“中试—检测—认证”一体化通道。企业只需携带算法即可在6个月内完成从模型到产品的取证流程，大幅缩短AI成果产业化周期。

未来，南山区计划将这些联合实验室升级为股份化开放研发公司，让高校和科研人员以股权方式参与成果孵化与分红。这不仅能提升科研积极性，还能推动“科研成果可流通”的市场化机制形成，实现科研价值的经济转化。

中国企业资本联盟副理事长,中国社会科学院研究生院特聘导师柏文喜预计：到2027年，南山区AI核心产业规模有望突破2000亿元，带动机器人、无人机、医疗、金融等四大应用领域新增产值超5000亿元，构建从“算法—算力—终端—场景”的四维闭环。

与此同时，南山区正快速成为全国AI人才密度最高的城区。预计3年内，新增AI相关工程师将达到10万人，占深圳全市的55%以上。这意味着南山不仅是AI企业聚集地，更是人才、知识与技术流动的核心枢纽。

9月3日下午，南山区委书记黄湘岳带队赴深圳市大寰机器人科技有限公司调研，聚焦企业需求、做实服务，推动具身智能机器人产业高质量跨越式发展。黄湘岳提出，以此次调研为契机，南山将积极探索设立市场化的知识产权交易平台，提供专利技术转化、侵权风险规避等服务，促进区域创新技术与专利成果高效流转。

陈耀向记者指出，从全国视角来看，深圳正加速发展以强化人工智能产业的定位，与北京的科研与政策中心、上海的金融与国际化枢纽、杭州的互联网与电商AI生态，共同构成中国人工智能发展的四极格局。而南山区通过产业、人才和场景的深度集成，将成为大湾区乃至全国AI创新的重要支撑点。

在陈耀看来，南山区推动企业与中科院、粤港澳高校（如港科大、港中文、中山大学、南方科技大学）以及华为、腾讯等龙头企业共建联合实验室或开放研发平台，具有重大战略意义。

一是打通“产学研用”链条：推动基础研究与产业需求对接，让科研成果更快转化为产品与解决方案。

二是提升原始创新能力：借助中科院和高校的理论与人才优势，解决“卡脖子”问题，如高端芯片、算法框架等。

三是促进协同攻关：面对大模型、AI for Science等复杂问题，单一企业难以突破，需要多方协作。

四是培育人才与技术储备：通过联合培养研究生、博士后，为AI产业输送高端人才。这种模式将成为南山区构建“人工智能生态之城”的关键支撑，也有助于粤港澳大湾区在全球AI竞争中占据技术制高点。

如果说南山区是深圳AI生态的主引擎，那么粤海街道则是“AI落地的试验田”，“AI+百业”正在这落地生根。

粤海街道位于南山区的“心脏地带”，东到沙河西路，西连南海大道，南靠东滨路，北抵北环大道，占地约21平方公里。别看面积不大，这里却是深圳最密集的创新高地之一，汇聚了腾讯、中兴、大族激光、迈瑞等龙头企业，以及大量创新创业团队，是南山乃至深圳最具活力的经济发动机。正是在这样一个“浓度最高”的区域，AI真正进入了制造、金融、文旅、教育的微观层面。

柏文喜介绍道：在制造业领域，中兴通讯的5G+AI质检与大族激光的AI自学习切割产线，已经在区内50余家工厂实现复制，平均良率提升3—5个百分点。这背后，不只是算法优化，更是AI对生产决策逻辑的重塑。

在金融领域，新旦智能为某量化基金打造的智能体，直接把基金排名从行业第20名提升至第2名，管理费分成超3000万元。

文旅产业也在被AI重新定义。AIRI Lab开发的建筑生成工具，把设计周期从3天缩短到3分钟，已应用于深圳湾文化广场等多个项目。AI在这里不只是技术，而是创造体验的“新工艺”。

在教育领域，腾讯教育的“小鹅学伴”大模型落地南山外国语集团，覆盖4万名学生，使教师备课时间平均减少30%。这不仅是教育效率的提升，更是AI教育场景本地化的成功实验。

至此，粤海街道作为深圳AI核心区，正积极推动AI赋能重点产业，形成若干典型融合方向。在陈耀看来，这种融合是“人工智能赋能实体经济”的典型路径，不仅提升了传统产业的效率与创新能力，也反过来为AI企业提供了丰富的应用场景与数据支撑，形成“技术—场景—数据—优化”的正向循环。

面向未来，为了进一步提升效率，南山区还提出了几项制度创新建议：一是将国家实验室的算力与数据以“成本价”定向开放给中小AI公司，预计可降低30%的训练成本；二是组建“南山AI保险池”，为首版算法与首台套机器人提供质量险和责任险补贴；三是在粤海街道试点“AI企业白名单”跨境数据通道，允许符合可信认证的企业调用港澳医疗与金融数据进行联合训练。

在知识产权方面，早在2018年12月27日，深圳就通过《深圳经济特区知识产权保护条例》，为民营科技企业崛起和高新技术产业腾飞注入活力。

总的来看，这些机制若能落地，将使南山区成为全国首个真正意义上的“AI制度特区”。

来源｜商学院11月刊