中国城市AI发展水平评估报告(2025-2026)

引言

随着国家“人工智能+”战略全面推进,各地区持续加强政策引导、算力建设、产业孵化与场景应用,人工智能与实体经济、城市管理和公共服务的融合程度不断加深,全国城市人工智能发展呈现多点突破、特色化推进的新局面。不同城市凭借产业根基、科创条件和区位优势,走出各具特点的发展道路。

为全面评估全国城市人工智能发展态势,客观衡量各城市综合实力,中关村视听产业技术创新联盟(暨新一代人工智能产业技术创新战略联盟)联合北京上奇数字科技有限公司,依托上奇产业通平台对全国300余个城市的统计数据,从产业聚集度、增长速率、创新密度、资本活跃度、应用渗透度等角度,采用量化模型测算与分层对比分析,形成全国城市人工智能发展水平的系统化排名。

此外,本报告还针对标杆城市及发展模式进行案例剖析,分享领先城市的成功实践,归纳特色城市的差异化路径,梳理中小城市错位发展的培育方式。旨在为各地优化人工智能产业布局、培育优势赛道提供参考,推动全国人工智能产业实现区域协同与高质量差异化发展。

目录

一、基础情况说明..................

(一)研究方法.......................

(二)研究样本..................

(三)指标体系.......................

二、指数解析..........................

(一)总体情况分析....................

(二)产业密度指数...................

(三)增长速度指数.......................

(四)创新浓度指数...................

(五)资本热度指数......................

(六)应用深度指数........................

三、标杆城市及方法介绍.................

(一)北京:汇聚资源优势构建“人工智能之都”

(二)深圳:多维度发力建设人工智能先锋城市......................

(三)苏州:精准发力打造“人工智能+”城市...............

(四)宁德:聚焦优势领域纵深推进“人工智能+”行动.........

(五)汕头:探索“应用驱动技术、特色开拓市场”的特色化发展路径..........

(六)包头:以词元经济为抓手抢占数字经济新高地..

四、关于不同类型城市发展人工智能的思考...........

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研究方法

本报告采用综合指数分析法对样本城市人工智能发展状况进行量化研究。综合指数分析法能够将含义与计量单位各异的原始数据进行标准化转换,获得统一度量的个体指标。本报告对原始数据实施标准化处理,计算出统一度量的个体指标。具体步骤涵盖数据处理与清洗、数据归一化、指数计算三个环节。一是数据处理与清洗:对全量企业、优势企业、上市企业、智能应用上市企

业、投资事件、专利、研究机构等数据集开展产业标注,提取城市范围内人工智能产业相关要素数值,并进行清洗和统计处理。二是数据归一化处理:借助log函数缩小数据绝对差距,并采用MinMaxScaler函数完成归一化处理。三是得出指数计算结果:分别对产业密度、增长速度、创新浓度、资本热度和应用深度指数的二级指标实施归一化处理,运用几何平均法计算各细分指数得分,对结果予以标准化转换。

研究样本

本报告将全国境内300余个城市作为研究对象,经多维度统计分析得出排名。按照排名次序将城市划分为四个梯队,排名第1至10名的城市归为第一梯队,第11至20名的城市归为第二梯队,第21至50名的城市归为第三梯队,其余城市归为第四梯队。

指标体系

本报告数据主要