智创未来：苏州人工智能发展路径探析

作者：

张斌 苏州大学商学院教授、东吴智库研究员；吴富强 苏州大学商学院博士研究生

作为引领新一轮产业变革的关键技术，人工智能正成为我国科技发展与产业升级的重要驱动力。当前，人工智能正处于从成长阶段迈向产业化的关键节点，近期DeepSeek的出现表明，算力限制可通过算法优化实现突破。苏州拥有完整的工业体系，涵盖35个大类、171个中类和505个细类产业，是长三角地区众多产业链的起点和枢纽。丰富的产业场景为人工智能技术提供了理想的试验田。对苏州而言，建设“人工智能+”创新发展区，一方面可推动“苏州制造”向“苏州智造”转型，另一方面也有助于打造全球领先的人工智能创新高地，探索自主可控的技术体系。

一

打造优质产业生态

构建“人工智能+”创新试验区，需要一批行业领军企业作为支撑。借鉴国内外高新技术发展的成功经验，应营造有利于企业成长的环境。市场在资源配置中起决定性作用，政府则应保障公平竞争，激发企业活力。例如，通过强化知识产权保护，激励企业进行原创研发，防止侵权行为，推动技术成果的商业化。同时，政府应建立灵活透明的政策体系，为创新提供制度弹性，如在智能网联汽车、智慧医疗等领域开展沙盒监管试点。此外，应加强宣传，提升社会对人工智能的关注度，形成发展合力。

二

加大投入力度

应建立政府引导、市场主导的人工智能产业基金，通过项目孵化、投资并购等方式，引导民间资本和金融资源支持人工智能企业发展。同时，应充分利用财税政策，如增值税转型等，提升资金使用效率。建议财政资金由“事前投入”向“事后奖励”转变，根据项目成果给予奖励，吸引真正创业者。此外，应加强算力基础设施和网络基础设施建设，提升人工智能算力中心、超算中心等建设水平。推动众创空间发展，为创业者提供低成本、便利化的工作和资源共享平台。引进国际知名孵化器，构建“服务+空间+基金”孵化链，鼓励企业参与创业孵化，催生独角兽企业。同时，发展面向国际的创客空间，提供资产评估、资讯服务等专业支持。

三

强化数据与应用优势

苏州产业门类齐全，具备丰富的数据和应用场景，应搭建以产业集群为单位的应用场景平台，推动智能化薄弱领域创新。通过挖掘数字化场景，重构传统生产模式。推动人工智能与制造业深度融合，发展智能化生产、网络协同、个性化定制等新模式。引导企业与行业领军企业合作，培育适应行业特点的AI大模型。鼓励发布人工智能应用场景创新成果目录，推动人工智能场景创新促进机构发展。加强区域联动，推动与上海、杭州、合肥等城市在场景创新方面的合作，形成区域协同机制。

四

加强人才支撑体系

绘制顶尖人才地图，通过“论文+专利+产业”组合，精准识别全球顶尖人才。支持与国际顶尖机构合作，引进神经认知、机器学习等领域的国际高端人才。依托苏州自贸片区，试点外籍高层次人才技术入股机制。鼓励高校优化学科设置，加强人工智能相关专业建设，提升师资水平，推动产教融合。改进人才引进机制，结合市场选人机制，提升人才与企业需求的匹配度。推动高校与企业通过校企合作培养高素质复合型人才。

五

深化国际合作

为建设国际一流“人工智能+”创新试验区，应推动国内外顶尖企业与本地企业深度合作。建设“人工智能+”合作中心，推动技术转移与产业化应用。推动本土企业走出去，输出人工智能场景创新经验，拓展国际合作空间。借鉴上海、深圳经验，鼓励本土孵化器与国际知名机构合作，设立海外分支机构。把握RCEP协定带来的机遇，推动面向RCEP成员国的国际孵化器建设，吸引海外人才创业。推动海外项目在苏州孵化，打造离岸创新模式。推动长三角区域合作，加强与上海、杭州等城市资源共享，举办国际会议、赛事，推动全球人工智能产业协同创新。

《苏州日报》2025年02月25日 B01版

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