(安徽財(cái)經(jīng)大學(xué)管理科學(xué)與工程學(xué)院，安徽蚌埠233030)

一、引言

作為繼三次工業(yè)革命之后的第四次信息技術(shù)革命核心驅(qū)動(dòng)力，人工智能技術(shù)將進(jìn)一步推動(dòng)關(guān)聯(lián)技術(shù)和新興科技、新興產(chǎn)業(yè)的深度融合［1］。習(xí)近平總書(shū)記指出，我國(guó)經(jīng)濟(jì)已由高速增長(zhǎng)階段轉(zhuǎn)向高質(zhì)量發(fā)展階段，正處在轉(zhuǎn)變發(fā)展方式、優(yōu)化經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)、轉(zhuǎn)換增長(zhǎng)動(dòng)力的攻關(guān)期，迫切需要新一代人工智能等重大創(chuàng)新添薪續(xù)力［2］。因此，新一代人工智能已成為我國(guó)把控全球信息技術(shù)競(jìng)爭(zhēng)主動(dòng)權(quán)的重要突破口，是我國(guó)科技跨越發(fā)展、產(chǎn)業(yè)優(yōu)化升級(jí)、生產(chǎn)力整體躍升的重要戰(zhàn)略資源。2017年12月，工業(yè)和信息化部印發(fā)的《促進(jìn)新一代人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展三年行動(dòng)計(jì)劃（2018—2020年）》（以下簡(jiǎn)稱(chēng)《行動(dòng)計(jì)劃》）明確指出，要以新一代人工智能技術(shù)的產(chǎn)業(yè)化和集成應(yīng)用為重點(diǎn)，推動(dòng)人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展［3］，將人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展上升到國(guó)家戰(zhàn)略地位。因此，推動(dòng)人工智能和實(shí)體經(jīng)濟(jì)深度融合，積極培育人工智能新興業(yè)態(tài)，對(duì)促進(jìn)各產(chǎn)業(yè)領(lǐng)域發(fā)展、促進(jìn)經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展有重要作用。

長(zhǎng)三角城市群主要分布于國(guó)家“兩橫三縱”城市化格局的優(yōu)化開(kāi)發(fā)和重點(diǎn)開(kāi)發(fā)區(qū)域［4］，其開(kāi)放程度高、創(chuàng)新能力強(qiáng)、經(jīng)濟(jì)活力旺，是經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展的重要驅(qū)動(dòng)器。2016年經(jīng)國(guó)務(wù)院批復(fù)的《長(zhǎng)江三角洲城市群發(fā)展規(guī)劃》（以下簡(jiǎn)稱(chēng)《規(guī)劃》），對(duì)長(zhǎng)三角城市群發(fā)展戰(zhàn)略進(jìn)行了總體規(guī)劃，確立了長(zhǎng)三角城市群“一核五圈四帶”的空間發(fā)展格局，明確了長(zhǎng)三角城市群以創(chuàng)新鏈產(chǎn)業(yè)鏈深度融合為重要途徑的創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)經(jīng)濟(jì)轉(zhuǎn)型升級(jí)的戰(zhàn)略發(fā)展任務(wù)，以新產(chǎn)品、新技術(shù)、新模式為核心的人工智能產(chǎn)業(yè)是實(shí)現(xiàn)創(chuàng)新鏈產(chǎn)業(yè)鏈深度融合的主要渠道。因此，發(fā)展人工智能產(chǎn)業(yè)是長(zhǎng)三角城市群產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型升級(jí)的助推器，是產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化的內(nèi)生動(dòng)力，是搶抓新一輪產(chǎn)業(yè)變革和科技革命戰(zhàn)略機(jī)遇、實(shí)現(xiàn)更高質(zhì)量發(fā)展的必然選擇。鑒于此，本文關(guān)心的主要問(wèn)題是：如何科學(xué)合理地構(gòu)建適用于長(zhǎng)三角地區(qū)人工智能產(chǎn)業(yè)的自主測(cè)度體系？長(zhǎng)三角城市群各地區(qū)人工智能產(chǎn)業(yè)是否協(xié)調(diào)發(fā)展？各地區(qū)人工智能產(chǎn)業(yè)子系統(tǒng)間又是否協(xié)調(diào)發(fā)展，換言之，各子系統(tǒng)間存在怎樣的耦合協(xié)調(diào)關(guān)系？基于以上問(wèn)題的分析有助于把脈長(zhǎng)三角地區(qū)人工智能產(chǎn)業(yè)的發(fā)展現(xiàn)狀，對(duì)構(gòu)建人工智能產(chǎn)業(yè)子系統(tǒng)耦合協(xié)調(diào)關(guān)系、推動(dòng)產(chǎn)業(yè)協(xié)同發(fā)展具有重要現(xiàn)實(shí)意義。

二、文獻(xiàn)綜述

近年來(lái)隨著人工智能技術(shù)的發(fā)展，人工智能產(chǎn)業(yè)成為國(guó)內(nèi)學(xué)者研究的熱點(diǎn)。從已有相關(guān)研究進(jìn)展看，對(duì)人工智能產(chǎn)業(yè)的研究大多從理論層面展開(kāi)，主要涵蓋人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展對(duì)策及政策激勵(lì)等方面［5］-［8］，如鄧子云等以湖南省為研究對(duì)象，在深入考察該區(qū)域人工智能產(chǎn)業(yè)現(xiàn)狀的基礎(chǔ)上，提出區(qū)域人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展戰(zhàn)略應(yīng)由“三發(fā)一劃一策”構(gòu)成［9］；湯志偉等基于政策工具和創(chuàng)新價(jià)值鏈兩個(gè)維度對(duì)25份人工智能產(chǎn)業(yè)政策進(jìn)行文本內(nèi)容分析，研究發(fā)現(xiàn)供給型政策工具使用最為頻繁，且大多數(shù)政策工具集中體現(xiàn)在創(chuàng)新價(jià)值鏈的研發(fā)階段［10］；呂文晶等認(rèn)為中國(guó)人工智能產(chǎn)業(yè)政策需增加需求側(cè)政策工具，隨著產(chǎn)業(yè)的成熟應(yīng)向人工智能商業(yè)化階段的政策轉(zhuǎn)移［11］。總的來(lái)說(shuō)，針對(duì)人工智能產(chǎn)業(yè)開(kāi)展的定量研究較為匱乏，目前國(guó)內(nèi)只有少數(shù)學(xué)者對(duì)此進(jìn)行了探索，研究?jī)?nèi)容主要集中在以下三方面：一是人工智能產(chǎn)業(yè)動(dòng)態(tài)評(píng)價(jià)及趨勢(shì)演進(jìn)研究。李旭輝等運(yùn)用CRITIC客觀評(píng)價(jià)方法、探索性空間數(shù)據(jù)分析、Kernel密度估計(jì)和Dagum基尼系數(shù)，全面考察了長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展的趨勢(shì)演進(jìn)以及空間非均衡特征［12］。二是人工智能產(chǎn)業(yè)影響因素研究。薛瀾等以人工智能產(chǎn)業(yè)為例，探討了資源異質(zhì)性與知識(shí)流動(dòng)對(duì)產(chǎn)學(xué)研協(xié)同創(chuàng)新的動(dòng)態(tài)交互效應(yīng)［13］；姜妍基于Super-SBM和Logit模型對(duì)我國(guó)人工智能產(chǎn)業(yè)的融資效率及其影響因素進(jìn)行了測(cè)度［14］。三是人工智能產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新能力與融資生態(tài)的耦合研究。耿成軒等基于系統(tǒng)動(dòng)力學(xué)視角，采用耦合協(xié)調(diào)度模型探討了人工智能產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新能力與融資生態(tài)的耦合演進(jìn)階段［15］。

現(xiàn)有研究為人工智能產(chǎn)業(yè)動(dòng)態(tài)測(cè)度研究及深入考察產(chǎn)業(yè)系統(tǒng)間耦合協(xié)調(diào)關(guān)系奠定了良好的理論基礎(chǔ)，但仍存在一定的局限性。第一，現(xiàn)有研究多是基于單個(gè)省市縱向分析，缺乏橫向比較，難以總體把握區(qū)域人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展的非均衡特征；第二，目前對(duì)人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展水平的研究大多從主觀或靜態(tài)分析的角度展開(kāi)，較少?gòu)目陀^賦權(quán)的角度進(jìn)行分析，而人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展是一個(gè)客觀動(dòng)態(tài)的過(guò)程，若僅從主觀或靜態(tài)分析角度衡量人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展演變過(guò)程難免有失偏頗；第三，已有研究?jī)H對(duì)人工智能產(chǎn)業(yè)個(gè)別要素及其外部環(huán)境的耦合進(jìn)行探究，未能揭示人工智能產(chǎn)業(yè)系統(tǒng)的協(xié)調(diào)性，而深入探究其內(nèi)在協(xié)調(diào)性有利于準(zhǔn)確識(shí)別人工智能產(chǎn)業(yè)提升過(guò)程中的短板因素，促進(jìn)產(chǎn)業(yè)協(xié)調(diào)發(fā)展。鑒于已有研究的不足，本文將從長(zhǎng)三角城市群視角考察人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展現(xiàn)狀及其耦合協(xié)調(diào)關(guān)系。首先，基于產(chǎn)業(yè)環(huán)境、產(chǎn)業(yè)資源、產(chǎn)業(yè)產(chǎn)出三個(gè)子系統(tǒng)構(gòu)建指標(biāo)體系，運(yùn)用基于二次加權(quán)的縱橫向拉開(kāi)檔次法對(duì)長(zhǎng)三角城市群人工智能產(chǎn)業(yè)進(jìn)行動(dòng)態(tài)測(cè)度；其次，借助耦合協(xié)調(diào)模型考察人工智能產(chǎn)業(yè)子系統(tǒng)間的協(xié)調(diào)關(guān)系，進(jìn)而揭示人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展的短板因素；最后，依據(jù)分析得出結(jié)論，并提出政策建議。

三、長(zhǎng)三角城市群人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展測(cè)度指標(biāo)體系構(gòu)建

《行動(dòng)計(jì)劃》明確指出，要堅(jiān)持以系統(tǒng)布局、重點(diǎn)突破、協(xié)同創(chuàng)新、開(kāi)放有序?yàn)榛驹瓌t，實(shí)現(xiàn)人工智能和傳統(tǒng)行業(yè)進(jìn)一步融合，促進(jìn)產(chǎn)業(yè)發(fā)展環(huán)境優(yōu)化。因此，長(zhǎng)三角城市群人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展應(yīng)以政策為引導(dǎo)，以產(chǎn)業(yè)現(xiàn)實(shí)環(huán)境為基礎(chǔ)，集中優(yōu)勢(shì)和創(chuàng)新資源，通過(guò)重點(diǎn)領(lǐng)域產(chǎn)品研發(fā)，加強(qiáng)產(chǎn)業(yè)合作、開(kāi)放共享，從而促進(jìn)人工智能和實(shí)體經(jīng)濟(jì)進(jìn)一步融合，產(chǎn)業(yè)產(chǎn)出進(jìn)一步擴(kuò)大?；诖?，本研究從產(chǎn)業(yè)環(huán)境、產(chǎn)業(yè)資源和產(chǎn)業(yè)產(chǎn)出三個(gè)方面設(shè)置準(zhǔn)則層。

（一）產(chǎn)業(yè)環(huán)境

產(chǎn)業(yè)環(huán)境是產(chǎn)業(yè)生存和發(fā)展的外部條件，是促進(jìn)產(chǎn)業(yè)健康有序發(fā)展的支撐和保障，因此，產(chǎn)業(yè)環(huán)境是測(cè)度人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展水平的重要內(nèi)容之一。人工智能產(chǎn)業(yè)作為新一代信息技術(shù)產(chǎn)業(yè)，其發(fā)展優(yōu)化必須依托產(chǎn)業(yè)現(xiàn)實(shí)環(huán)境基礎(chǔ)，必須充分發(fā)揮政府政策和技術(shù)支撐在其中的作用，因此，產(chǎn)業(yè)環(huán)境可以從產(chǎn)業(yè)政策及社會(huì)支持環(huán)境和技術(shù)支持環(huán)境來(lái)綜合表征。其中，產(chǎn)業(yè)政策及社會(huì)支持環(huán)境是產(chǎn)業(yè)發(fā)展的大環(huán)境，主要反映了政府對(duì)人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展的扶持和引導(dǎo)力度；而技術(shù)支持環(huán)境是產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新發(fā)展的基礎(chǔ)條件，反映了地區(qū)技術(shù)發(fā)展和人才匯集情況。

（二）產(chǎn)業(yè)資源

產(chǎn)業(yè)資源是指產(chǎn)業(yè)發(fā)展所需要的各種資源要素，是產(chǎn)業(yè)活動(dòng)的起點(diǎn)和源頭，人工智能產(chǎn)業(yè)的發(fā)展離不開(kāi)產(chǎn)業(yè)資源的投入，由此，產(chǎn)業(yè)資源也是衡量人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展水平的重要指標(biāo)之一。由于人工智能產(chǎn)業(yè)自身創(chuàng)新性和發(fā)展性的特點(diǎn)，發(fā)展人工智能產(chǎn)業(yè)不僅僅局限于傳統(tǒng)物質(zhì)資源的投入，更重要的是創(chuàng)新資源的投入，因此，產(chǎn)業(yè)資源需要從發(fā)展資源和創(chuàng)新資源兩方面反映。發(fā)展資源是企業(yè)進(jìn)行生產(chǎn)活動(dòng)的物質(zhì)基礎(chǔ)，也是發(fā)展人工智能產(chǎn)業(yè)基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)的依托，反映了產(chǎn)業(yè)發(fā)展?jié)摿?。?chuàng)新資源是企業(yè)進(jìn)行技術(shù)創(chuàng)新所需投入的人力、物力、財(cái)力要素，主要由科研績(jī)效、科研經(jīng)費(fèi)和人員投入構(gòu)成，是產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新發(fā)展的反映。

（三）產(chǎn)業(yè)產(chǎn)出

產(chǎn)業(yè)產(chǎn)出是產(chǎn)業(yè)發(fā)展水平最直觀的反映，是產(chǎn)業(yè)發(fā)展的最終歸宿和目標(biāo)，是產(chǎn)業(yè)對(duì)社會(huì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展貢獻(xiàn)的體現(xiàn)，由此，產(chǎn)業(yè)產(chǎn)出是人工智能產(chǎn)業(yè)測(cè)度體系的重要指標(biāo)之一。產(chǎn)業(yè)產(chǎn)出最直觀的表現(xiàn)就是產(chǎn)業(yè)在經(jīng)濟(jì)市場(chǎng)上的經(jīng)營(yíng)成果，因此，財(cái)務(wù)效益和市場(chǎng)份額是反映產(chǎn)業(yè)產(chǎn)出的重要指標(biāo)。其中，財(cái)務(wù)效益是指產(chǎn)業(yè)項(xiàng)目實(shí)施后的經(jīng)濟(jì)收入，反映產(chǎn)業(yè)的營(yíng)運(yùn)能力。市場(chǎng)份額則用來(lái)衡量人工智能產(chǎn)業(yè)的市場(chǎng)地位，是測(cè)度產(chǎn)業(yè)產(chǎn)出的重要量化指標(biāo)。

表1 長(zhǎng)三角城市群人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展水平測(cè)度指標(biāo)體系

基于上述構(gòu)建人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展水平測(cè)度指標(biāo)體系的依據(jù)，在深入把握人工智能產(chǎn)業(yè)科學(xué)內(nèi)涵的基礎(chǔ)上，遵循全面性、科學(xué)性、整體性、可獲得性、可比性等原則，構(gòu)建產(chǎn)業(yè)環(huán)境、產(chǎn)業(yè)資源、產(chǎn)業(yè)產(chǎn)出三個(gè)準(zhǔn)則層，并在此基礎(chǔ)上建立了產(chǎn)業(yè)政策及社會(huì)支持環(huán)境、產(chǎn)業(yè)技術(shù)支持環(huán)境、創(chuàng)新資源、發(fā)展資源、財(cái)務(wù)效益、市場(chǎng)份額6個(gè)一級(jí)指標(biāo)，科技經(jīng)費(fèi)支出占全市地方財(cái)政支出比重、政府資金占R&D項(xiàng)目?jī)?nèi)部經(jīng)費(fèi)比例、普通高等學(xué)校在校學(xué)生數(shù)等14個(gè)二級(jí)指標(biāo)，如表1所示。

四、研究方法

（一）基于二次加權(quán)的縱橫向拉開(kāi)檔次法

長(zhǎng)三角城市群人工智能產(chǎn)業(yè)測(cè)度屬于多因素的綜合評(píng)價(jià)問(wèn)題，針對(duì)此類(lèi)問(wèn)題的研究，目前學(xué)術(shù)界多采用截面數(shù)據(jù)進(jìn)行靜態(tài)評(píng)價(jià)，但這難以克服在不同時(shí)期評(píng)價(jià)指標(biāo)由于變化程度差異化引起的跨時(shí)期比較問(wèn)題。針對(duì)以上問(wèn)題，郭亞軍提出了縱橫向拉開(kāi)檔次法，這是一種基于時(shí)序立體數(shù)據(jù)的不受主觀色彩影響的動(dòng)態(tài)測(cè)度方法［16］，該方法可以有效彌補(bǔ)上述缺陷。但傳統(tǒng)的縱橫向拉開(kāi)檔次法只考慮指標(biāo)差異，缺少對(duì)指標(biāo)增長(zhǎng)性的考量，無(wú)法揭示考察期內(nèi)樣本的總體發(fā)展?fàn)顩r。鑒于此，本文引入基于二次加權(quán)的縱橫向拉開(kāi)檔次法，其不僅能橫向分析各測(cè)度指標(biāo)相對(duì)于測(cè)度目標(biāo)的重要程度，還能縱向拉開(kāi)各被測(cè)度對(duì)象之間的整體差異，而且能深層次考慮各個(gè)測(cè)度對(duì)象在研究期內(nèi)的總體發(fā)展質(zhì)量，使測(cè)度結(jié)果更加科學(xué)合理?；驹砣缦拢?/p>

假設(shè)有n個(gè)被測(cè)度對(duì)象u1，u2，u3，…，un，每個(gè)被測(cè)度對(duì)象都有m個(gè)相同的測(cè)度指標(biāo)x1，x2,x3,…,xm，按時(shí)間順序t1，t2，t3，…，tk組成一個(gè)時(shí)間序列數(shù)據(jù)表，并對(duì)其進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理，得到標(biāo)準(zhǔn)化后的數(shù)據(jù)表{xij(ts)}。在此基礎(chǔ)上，構(gòu)建測(cè)度模型。對(duì)于時(shí)刻ts(s=1，2，3，…，k)，取綜合測(cè)度函數(shù)：

其中，wj(j=1,2,3,…,m)是xj的權(quán)重系數(shù)，xij(ts)是ts時(shí)刻第i個(gè)被測(cè)度對(duì)象的第j個(gè)指標(biāo)經(jīng)過(guò)標(biāo)準(zhǔn)化后得到的值，ui(ts)是第i個(gè)被測(cè)度對(duì)象在ts時(shí)刻的綜合測(cè)度值。由于確定權(quán)重系數(shù)wj的原則是盡可能體現(xiàn)出時(shí)序立體數(shù)列表中各測(cè)度對(duì)象之間的差異，因此可設(shè)定us(ts)的總離差平方和取最大值：

由于（1）中對(duì)原始數(shù)據(jù)進(jìn)行了無(wú)量綱化處理，ui(ts)的樣本標(biāo)準(zhǔn)差和樣本均值分別為1和0，于是有：

因此，如何確定權(quán)重系數(shù)wj就可以轉(zhuǎn)化為線性代數(shù)求解問(wèn)題，即在限定w取值情況下，尋找使σ2取得最大值的w值，如下式所示：

σ2取最大值的條件是w為矩陣H最大特征值λmax對(duì)應(yīng)的特征向量。以上問(wèn)題的求解可以通過(guò)MATLAB等軟件進(jìn)行。通過(guò)上述步驟即可得到被測(cè)度對(duì)象各個(gè)測(cè)度指標(biāo)的權(quán)重系數(shù)，從而得出被測(cè)度對(duì)象各年的測(cè)度值。在此基礎(chǔ)上，采用“厚今薄古”的時(shí)間加權(quán)方法進(jìn)行二次加權(quán)，對(duì)考察期內(nèi)的各個(gè)城市進(jìn)行綜合測(cè)度。其基本原理如下：

首先，對(duì)時(shí)間序列t1，t2，…，tk進(jìn)行加權(quán)，假設(shè)ts(s=1,2,…,k)的權(quán)重系數(shù)為φs，于是：

接著用時(shí)間加權(quán)系數(shù)對(duì)各時(shí)期的平均值進(jìn)行加權(quán)求和，如下式所示：

其中，vi是一段時(shí)期內(nèi)被測(cè)度對(duì)象的總測(cè)度值。

（二）耦合協(xié)調(diào)度模型

耦合源于物理學(xué)，是指兩個(gè)或兩個(gè)以上系統(tǒng)通過(guò)本系統(tǒng)內(nèi)部或其他外部系統(tǒng)的相互作用而相互影響的現(xiàn)象［17］。耦合度是系統(tǒng)間關(guān)聯(lián)程度的度量，用來(lái)描述系統(tǒng)之間作用的影響程度［18］，但由于該指標(biāo)無(wú)法反映系統(tǒng)整體協(xié)同效應(yīng)，本文采用耦合協(xié)調(diào)度分析人工智能產(chǎn)業(yè)三系統(tǒng)間的協(xié)調(diào)發(fā)展程度，其計(jì)算公式如下：

其中，D表示耦合協(xié)調(diào)度；C表示耦合度；T表示三個(gè)系統(tǒng)之間的綜合協(xié)調(diào)指數(shù)；α、β、γ為待定系數(shù)，表示產(chǎn)業(yè)環(huán)境、產(chǎn)業(yè)資源和產(chǎn)業(yè)產(chǎn)出三個(gè)系統(tǒng)的權(quán)重。參考丁翠翠等［19］關(guān)于耦合協(xié)調(diào)度的等級(jí)劃分原則，將三個(gè)子系統(tǒng)耦合協(xié)調(diào)度劃分為十類(lèi)，三個(gè)區(qū)間，如表2所示。

表2 耦合協(xié)調(diào)度劃分標(biāo)準(zhǔn)

五、長(zhǎng)三角城市群人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展測(cè)度分析

（一）研究對(duì)象及數(shù)據(jù)來(lái)源

根據(jù)國(guó)務(wù)院批復(fù)的《長(zhǎng)江三角洲城市群發(fā)展規(guī)劃》，本文將長(zhǎng)江三角洲城市群范圍內(nèi)的省會(huì)城市作為測(cè)度對(duì)象，即上海、合肥、南京和杭州。長(zhǎng)三角城市群地處“兩帶一路”匯合區(qū)域，是推動(dòng)中國(guó)區(qū)域發(fā)展格局由“T”型戰(zhàn)略格局向“H”型戰(zhàn)略格局轉(zhuǎn)變最重要的區(qū)域之一［20］，對(duì)促進(jìn)產(chǎn)業(yè)升級(jí)與輻射帶動(dòng)周邊區(qū)域提質(zhì)發(fā)展具有重要戰(zhàn)略意義［21］，在國(guó)家現(xiàn)代化發(fā)展進(jìn)程中有重要地位。同時(shí)，上海、合肥、南京和杭州作為長(zhǎng)三角城市群中的省會(huì)城市，其人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展能有效帶動(dòng)周?chē)丶?jí)市協(xié)同發(fā)展，因此本文選取這4個(gè)城市作為測(cè)度對(duì)象具有代表性和合理性。

本文所用的數(shù)據(jù)主要源于2012—2017年《合肥市統(tǒng)計(jì)年鑒》、《上海市統(tǒng)計(jì)年鑒》、《南京市統(tǒng)計(jì)年鑒》、《杭州市統(tǒng)計(jì)年鑒》，以及長(zhǎng)三角城市群所屬安徽省、浙江省、江蘇省統(tǒng)計(jì)年鑒，同時(shí)對(duì)合肥、上海、南京、杭州等各地市統(tǒng)計(jì)局公布的國(guó)民經(jīng)濟(jì)和社會(huì)發(fā)展統(tǒng)計(jì)公報(bào)、科技統(tǒng)計(jì)公報(bào)等進(jìn)行數(shù)據(jù)整理補(bǔ)充取得。其中對(duì)部分?jǐn)?shù)據(jù)來(lái)源作如下說(shuō)明：根據(jù)國(guó)家統(tǒng)計(jì)局公布的《戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)分類(lèi)（2018）》，人工智能產(chǎn)業(yè)作為新興產(chǎn)業(yè)，成為新一代信息技術(shù)產(chǎn)業(yè)的一部分，主要包括智能消費(fèi)相關(guān)設(shè)備制造業(yè)、人工智能軟件開(kāi)發(fā)業(yè)和人工智能系統(tǒng)服務(wù)業(yè)。同時(shí)，根據(jù)國(guó)民經(jīng)濟(jì)行業(yè)分類(lèi)，計(jì)算機(jī)、通訊設(shè)備及其他電子設(shè)備分類(lèi)中包含人工智能產(chǎn)業(yè)大多數(shù)數(shù)據(jù)，因此本文關(guān)于人工智能產(chǎn)業(yè)的測(cè)度指標(biāo)數(shù)據(jù)由國(guó)民經(jīng)濟(jì)行業(yè)中計(jì)算機(jī)、通訊設(shè)備及其他電子設(shè)備的相關(guān)數(shù)據(jù)近似代替。其中部分?jǐn)?shù)據(jù)由原始數(shù)據(jù)計(jì)算所得，如人工智能產(chǎn)業(yè)市場(chǎng)占有率=產(chǎn)業(yè)主營(yíng)收入/規(guī)模以上工業(yè)企業(yè)主營(yíng)收入、人工智能產(chǎn)業(yè)銷(xiāo)售利潤(rùn)率=產(chǎn)業(yè)利潤(rùn)總額/產(chǎn)業(yè)銷(xiāo)售收入。

在完成指標(biāo)體系構(gòu)建后，即可通過(guò)收集數(shù)據(jù)獲得觀測(cè)值，由于各指標(biāo)數(shù)據(jù)存在量綱、量級(jí)不一致的現(xiàn)象，首先要對(duì)其進(jìn)行指標(biāo)一致化處理和無(wú)量綱化處理。由于本文選取指標(biāo)均為正向指標(biāo)，指標(biāo)值越大越好，無(wú)需對(duì)指標(biāo)進(jìn)行一致化處理，因此本文采用Z-score標(biāo)準(zhǔn)化方法對(duì)指標(biāo)數(shù)據(jù)進(jìn)行無(wú)量綱化處理，其基本原理是用同一變量減去平均值再除以標(biāo)準(zhǔn)差，具體公式為：

其中，vij(ts)是經(jīng)過(guò)Z-score標(biāo)準(zhǔn)化后的數(shù)據(jù)，為原始數(shù)據(jù)的平均值，uj(ts)為原始數(shù)據(jù)的標(biāo)準(zhǔn)差。

（二）長(zhǎng)三角城市群人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展水平比較分析

根據(jù)上述方法完成原始數(shù)據(jù)收集和預(yù)處理后，按照基于二次加權(quán)的縱橫向拉開(kāi)檔次法基本步驟，將各指標(biāo)數(shù)據(jù)分別代入公式中，應(yīng)用MATLAB軟件測(cè)算出各指標(biāo)的權(quán)重系數(shù)，從而得到2012—2017年上海市、合肥市、南京市、杭州市人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展水平的分項(xiàng)指標(biāo)測(cè)度值和綜合測(cè)度值，如表3所示。

由產(chǎn)業(yè)環(huán)境子系統(tǒng)綜合得分可知，研究期內(nèi)上海市人工智能產(chǎn)業(yè)環(huán)境綜合測(cè)度值為0.5514，以微弱優(yōu)勢(shì)居第一；從波動(dòng)趨勢(shì)上看，上海、南京和杭州人工智能產(chǎn)業(yè)環(huán)境發(fā)展整體呈現(xiàn)下降趨勢(shì)，而合肥人工智能產(chǎn)業(yè)環(huán)境則呈現(xiàn)“緩慢增長(zhǎng)—高速增長(zhǎng)”的發(fā)展態(tài)勢(shì)。深入探究可知，在2012—2014年間，合肥產(chǎn)業(yè)環(huán)境影響因素中政府資金占R&D經(jīng)費(fèi)支出比例的得分明顯提高，而在2014—2017年間合肥在保持其政府資金占R&D經(jīng)費(fèi)支出比例穩(wěn)步上升的條件下，政府對(duì)科技支出的比例也明顯上升。對(duì)此可能的解釋是，立足于科大訊飛，通過(guò)設(shè)立政府引導(dǎo)基金以及天使基金等，合肥全面打造“中國(guó)聲谷”，科技支出占地方財(cái)政支出的比重大幅上升，高素質(zhì)人才集聚，促使合肥人工智能產(chǎn)業(yè)環(huán)境迅速發(fā)展。此外，通過(guò)對(duì)杭州的趨勢(shì)分析發(fā)現(xiàn)，在2012—2015年間杭州呈現(xiàn)緩慢增長(zhǎng)的趨勢(shì)，但在2015—2016年間杭州人工智能產(chǎn)業(yè)環(huán)境得分驟然下降，并在2017年有所回升，通過(guò)對(duì)比其指標(biāo)的得分變化情況，發(fā)現(xiàn)杭州產(chǎn)業(yè)環(huán)境得分發(fā)生波動(dòng)主要是政府及社會(huì)支持環(huán)境得分變化所致。由此可見(jiàn)，政府的扶持對(duì)提升人工智能產(chǎn)業(yè)環(huán)境有重要影響。因此，各地發(fā)展人工智能產(chǎn)業(yè)環(huán)境的關(guān)鍵在于政府在保持原有發(fā)展的基礎(chǔ)上，加大扶持力度以及改善科技基礎(chǔ)環(huán)境。

表3 2012—2017年長(zhǎng)三角城市群人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展分維度及綜合測(cè)度值

由產(chǎn)業(yè)資源子系統(tǒng)綜合得分可知，考察期內(nèi)上海市人工智能產(chǎn)業(yè)資源得分均位列第一，綜合得分為0.6490，其他三市得分相似，與上海市差距較大；從波動(dòng)趨勢(shì)來(lái)看，上海、南京、杭州和合肥4市人工智能產(chǎn)業(yè)資源發(fā)展趨勢(shì)均處于平緩發(fā)展態(tài)勢(shì)，無(wú)較大波動(dòng)。對(duì)此可能的解釋是，上海市與其他三市人工智能產(chǎn)業(yè)資源差異明顯，相比于其他三個(gè)城市，上海市在創(chuàng)新資源和發(fā)展資源的投入方面優(yōu)勢(shì)明顯，在專(zhuān)利申請(qǐng)量、專(zhuān)利授權(quán)量、R&D人員與經(jīng)費(fèi)投入、固定資產(chǎn)投資額等方面投入較大，因此其他三市應(yīng)借鑒上海市的成功經(jīng)驗(yàn)，鼓勵(lì)高校、科研機(jī)構(gòu)和企業(yè)提高對(duì)發(fā)明專(zhuān)利的投入度，加強(qiáng)對(duì)科技人才的培育和引進(jìn)工作以及人工智能產(chǎn)業(yè)基礎(chǔ)設(shè)施的建設(shè)工作。

由產(chǎn)業(yè)產(chǎn)出子系統(tǒng)綜合得分可知，研究期內(nèi)杭州市人工智能產(chǎn)業(yè)產(chǎn)出綜合測(cè)度值為0.7052，以明顯優(yōu)勢(shì)居第一；從波動(dòng)趨勢(shì)來(lái)看，杭州和合肥在2012-2017年間處于穩(wěn)步上升趨勢(shì)，上海經(jīng)過(guò)短暫的下降上升波動(dòng)后又趨于平緩，而南京則處于急速下降的趨勢(shì)。從杭州人工智能產(chǎn)業(yè)產(chǎn)出子系統(tǒng)來(lái)看，在2012-2017年間，杭州在產(chǎn)業(yè)利稅總額收益以及產(chǎn)業(yè)銷(xiāo)售利潤(rùn)率上得分較高，這表明其人工智能產(chǎn)業(yè)在規(guī)模以上工業(yè)市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)力較強(qiáng)。而合肥雖然一直處于上升階段，但各年的得分均在平均值以下。從產(chǎn)業(yè)產(chǎn)出準(zhǔn)則層來(lái)看，合肥人工智能產(chǎn)業(yè)財(cái)務(wù)效益和市場(chǎng)份額均處于最低值，這與合肥致力打造“中國(guó)聲谷”的計(jì)劃不相符，說(shuō)明合肥市政策執(zhí)行力有待提高，要充分發(fā)揮政府在人工智能產(chǎn)業(yè)市場(chǎng)中的引導(dǎo)推動(dòng)作用。對(duì)比來(lái)看，上海市主營(yíng)業(yè)務(wù)收入和市場(chǎng)占有率得分較高但利稅總額和產(chǎn)業(yè)銷(xiāo)售利潤(rùn)率得分較低，說(shuō)明上海市人工智能產(chǎn)業(yè)雖然有一定的市場(chǎng)，但是其自身盈利優(yōu)勢(shì)不明顯，因此上海市應(yīng)在保持其市場(chǎng)占有率的同時(shí)提升其盈利能力。

從長(zhǎng)三角城市群人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展水平綜合得分的波動(dòng)趨勢(shì)看，上海市人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展水平經(jīng)歷了兩次下降上升波動(dòng)后，于2017年趨于平穩(wěn)，其各年的測(cè)度值大多居于最高，這與上海市雄厚的經(jīng)濟(jì)實(shí)力以及中國(guó)科技中心之一的身份是密不可分的。但通過(guò)上述分析可知，產(chǎn)業(yè)環(huán)境和產(chǎn)業(yè)產(chǎn)出是上海市人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展的“短板因素”，應(yīng)著力改善。合肥市人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展水平居第四名，與上海市差距明顯，但正處于蓬勃發(fā)展的上升時(shí)期。結(jié)合上述對(duì)各子系統(tǒng)的研究可知，合肥市應(yīng)加大對(duì)產(chǎn)業(yè)資源的投入，鼓勵(lì)企業(yè)、科研院所、高校積極發(fā)明專(zhuān)利，并將科研成果轉(zhuǎn)化為經(jīng)濟(jì)效益。從總體來(lái)看，長(zhǎng)三角城市群人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展水平存在馬太效應(yīng)，且梯度效應(yīng)明顯，第一名上海市的總測(cè)度值為1.6790，杭州、南京和合肥相對(duì)應(yīng)的總測(cè)度值分別為1.2876、1.1423和0.9850，差距明顯。長(zhǎng)三角城市群作為服務(wù)全國(guó)、輻射亞太的門(mén)戶，其產(chǎn)業(yè)發(fā)展事關(guān)國(guó)家現(xiàn)代化建設(shè)大局，因此，必須制定有針對(duì)性的政策方針，縮小長(zhǎng)三角城市群范圍內(nèi)各城市間人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展的差距，促進(jìn)長(zhǎng)三角城市群人工智能產(chǎn)業(yè)協(xié)調(diào)、高質(zhì)量和一體化發(fā)展。

（三）長(zhǎng)三角城市群人工智能產(chǎn)業(yè)耦合協(xié)調(diào)度分析

本文利用上述構(gòu)建的耦合協(xié)調(diào)度模型，并結(jié)合2012—2017年的產(chǎn)業(yè)環(huán)境、產(chǎn)業(yè)資源和產(chǎn)業(yè)產(chǎn)出子系統(tǒng)測(cè)度值，可以得到三者的耦合協(xié)調(diào)度，計(jì)算結(jié)果見(jiàn)表4。

表4 耦合協(xié)調(diào)度分析

由表4及耦合協(xié)調(diào)度等級(jí)劃分標(biāo)準(zhǔn)可知，2012-2017年，長(zhǎng)三角各城市人工智能產(chǎn)業(yè)各子系統(tǒng)的耦合協(xié)調(diào)度均呈小幅波動(dòng)下降的發(fā)展態(tài)勢(shì)，總體數(shù)值變化較小。具體而言，研究時(shí)段內(nèi)各市人工智能產(chǎn)業(yè)三個(gè)系統(tǒng)耦合協(xié)調(diào)度等級(jí)類(lèi)型分類(lèi)基本保持不變，表明其產(chǎn)業(yè)環(huán)境、產(chǎn)業(yè)資源、產(chǎn)業(yè)產(chǎn)出耦合協(xié)調(diào)發(fā)展關(guān)系比較穩(wěn)定，其耦合協(xié)調(diào)水平得分在0.1260—0.7362之間。其中上海得分最高，其耦合協(xié)調(diào)度在2013年短暫地由協(xié)調(diào)提升類(lèi)型降至中間過(guò)渡類(lèi)型，此后又上升為協(xié)調(diào)提升類(lèi)型。此外，合肥、南京、杭州三大系統(tǒng)耦合協(xié)調(diào)度在考察期內(nèi)始終處于失調(diào)衰退類(lèi)型。整體來(lái)看，上述城市在人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展各子系統(tǒng)間的耦合協(xié)調(diào)情況不容樂(lè)觀。其中上海耦合協(xié)調(diào)得分最高，但也僅處于初級(jí)協(xié)調(diào)階段；南京各子系統(tǒng)間已經(jīng)處于中度失調(diào)；杭州、合肥情況最為嚴(yán)重，各子系統(tǒng)耦合協(xié)調(diào)得分在0.2以下，處于嚴(yán)重失調(diào)階段。由此可見(jiàn)，對(duì)各市人工智能產(chǎn)業(yè)各子系統(tǒng)之間的協(xié)調(diào)發(fā)展應(yīng)引起足夠的關(guān)注和重視。

結(jié)合表3進(jìn)一步探究發(fā)現(xiàn)，在合肥市人工智能產(chǎn)業(yè)各子系統(tǒng)指數(shù)值中，產(chǎn)業(yè)環(huán)境＞產(chǎn)業(yè)產(chǎn)出＞產(chǎn)業(yè)資源。在研究初期，產(chǎn)業(yè)資源子系統(tǒng)值為0.1125，在研究期末已達(dá)到0.1521，其二級(jí)指標(biāo)包含專(zhuān)利申請(qǐng)量、專(zhuān)利授權(quán)量、產(chǎn)業(yè)R&D人員等均為正指標(biāo)，其值越大，說(shuō)明合肥市人工智能產(chǎn)業(yè)資源越豐富。值得注意的是，近年來(lái)合肥市人工智能產(chǎn)業(yè)環(huán)境子系統(tǒng)和產(chǎn)業(yè)資源子系統(tǒng)的差距不斷擴(kuò)大，特別是2017年，產(chǎn)業(yè)環(huán)境子系統(tǒng)與產(chǎn)業(yè)資源子系統(tǒng)得分相差0.5360，說(shuō)明合肥市人工智能產(chǎn)業(yè)子系統(tǒng)間協(xié)調(diào)性較差，未來(lái)需進(jìn)一步協(xié)調(diào)產(chǎn)業(yè)發(fā)展環(huán)境與有限的資源條件之間的矛盾。與之類(lèi)似，南京市人工智能產(chǎn)業(yè)各子系統(tǒng)指數(shù)值中，產(chǎn)業(yè)環(huán)境＞產(chǎn)業(yè)產(chǎn)出＞產(chǎn)業(yè)資源，產(chǎn)業(yè)資源已成為制約南京市人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展的瓶頸。此外，杭州市人工智能產(chǎn)業(yè)各子系統(tǒng)指數(shù)值中，產(chǎn)業(yè)產(chǎn)出＞產(chǎn)業(yè)環(huán)境＞產(chǎn)業(yè)資源，究其原因，在政策層面，上海市、合肥市、南京市均推出了市級(jí)的專(zhuān)項(xiàng)規(guī)劃，而杭州市未出臺(tái)人工智能產(chǎn)業(yè)專(zhuān)項(xiàng)政策或?qū)嵤┓桨福咭龑?dǎo)力較弱。與上述城市有所不同，在上海市人工智能產(chǎn)業(yè)各子系統(tǒng)指數(shù)值中，產(chǎn)業(yè)資源＞產(chǎn)業(yè)環(huán)境＞產(chǎn)業(yè)產(chǎn)出，產(chǎn)業(yè)資源得分遠(yuǎn)高于其他三市，對(duì)此，可能的解釋是人工智能產(chǎn)業(yè)競(jìng)爭(zhēng)以頂尖人才為根本，而上海市作為長(zhǎng)三角一體化發(fā)展的“龍頭”，在科技創(chuàng)新、高端研發(fā)人才培養(yǎng)、成果轉(zhuǎn)移轉(zhuǎn)化等方面具有獨(dú)特優(yōu)勢(shì)，是人才流動(dòng)的“交匯之地”，從而形成豐富的產(chǎn)業(yè)資源?？偟膩?lái)說(shuō)，長(zhǎng)三角城市群人工智能產(chǎn)業(yè)各子系統(tǒng)間耦合協(xié)調(diào)性較弱，各市應(yīng)合理協(xié)調(diào)人工智能產(chǎn)業(yè)各子系統(tǒng)間的要素分配，形成產(chǎn)業(yè)協(xié)同發(fā)展格局。

六、結(jié)論與啟示

準(zhǔn)確把握長(zhǎng)三角城市群人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展演變趨勢(shì)是科學(xué)制定區(qū)域人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展政策的重要前提。本文從產(chǎn)業(yè)環(huán)境、產(chǎn)業(yè)資源、產(chǎn)業(yè)產(chǎn)出三個(gè)子系統(tǒng)構(gòu)建了長(zhǎng)三角城市群人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展測(cè)度指標(biāo)體系，并采用二次加權(quán)的縱橫向拉開(kāi)檔次法對(duì)長(zhǎng)三角城市群2012-2017年的人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展實(shí)施了動(dòng)態(tài)測(cè)度，并對(duì)三個(gè)子系統(tǒng)的耦合協(xié)調(diào)關(guān)系展開(kāi)了實(shí)證分析，主要研究結(jié)論如下：從子系統(tǒng)來(lái)看，不同城市具有不同的人工智能產(chǎn)業(yè)子系統(tǒng)水平，具體表現(xiàn)為上海、合肥和南京人工智能產(chǎn)業(yè)環(huán)境較優(yōu)，上海人工智能產(chǎn)業(yè)資源較強(qiáng)，杭州人工智能產(chǎn)業(yè)產(chǎn)出較高。從綜合水平來(lái)看，樣本考察期內(nèi)長(zhǎng)三角城市群人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展存在馬太效應(yīng)，且梯度效應(yīng)明顯，其中上海市綜合測(cè)度值為1.6790，其他各市人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展綜合測(cè)度值均不超過(guò)1.2876。從耦合協(xié)調(diào)關(guān)系來(lái)看，長(zhǎng)三角各城市人工智能產(chǎn)業(yè)各子系統(tǒng)的耦合協(xié)調(diào)度均呈小幅波動(dòng)下降的發(fā)展態(tài)勢(shì)，總體數(shù)值變化較小，其中上海耦合協(xié)調(diào)度得分最高，處于初級(jí)協(xié)調(diào)階段；南京各子系統(tǒng)間已經(jīng)處于中度失調(diào)；杭州、合肥情況最為嚴(yán)重，各子系統(tǒng)耦合協(xié)調(diào)度得分在0.2以下，處于嚴(yán)重失調(diào)階段。

根據(jù)上述研究結(jié)論，為積極推進(jìn)長(zhǎng)三角地區(qū)人工智能產(chǎn)業(yè)不同子系統(tǒng)全面提升以及人工智能產(chǎn)業(yè)的區(qū)域協(xié)同發(fā)展，提出以下政策建議：

第一，加強(qiáng)人才體系建設(shè)，培育創(chuàng)新型科技人才。應(yīng)充分發(fā)揮高校在人才培養(yǎng)中的重要作用，各大高校與人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展需要緊密結(jié)合，在高校中開(kāi)設(shè)人工智能相關(guān)課程，完善教學(xué)改革方案，培養(yǎng)人工智能產(chǎn)業(yè)亟需人才。各地區(qū)應(yīng)制定科學(xué)合理的人才引進(jìn)政策，為科技人才提供更好的待遇，吸引國(guó)內(nèi)外科技人才，為人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展服務(wù)。各地區(qū)應(yīng)完善技術(shù)人才體系建設(shè)，搭建人才共享服務(wù)平臺(tái)，實(shí)現(xiàn)各地區(qū)科技創(chuàng)新人才互通有無(wú)、地域人才共享。

第二，制定針對(duì)人工智能產(chǎn)業(yè)的稅收減免政策，鼓勵(lì)各大企業(yè)加大創(chuàng)新研發(fā)在公司發(fā)展中的比重，以推動(dòng)傳統(tǒng)企業(yè)向人工智能企業(yè)轉(zhuǎn)變，促進(jìn)創(chuàng)新技術(shù)的研發(fā)。政府應(yīng)在充分尊重市場(chǎng)發(fā)展機(jī)制的前提下，完善其管理制度，充分調(diào)動(dòng)政府相關(guān)部門(mén)，發(fā)揮政府的引導(dǎo)帶動(dòng)作用，制定切實(shí)可行的政策并協(xié)調(diào)有序、科學(xué)高效地實(shí)施，如加大科技資金的投入、設(shè)立人工智能產(chǎn)業(yè)專(zhuān)項(xiàng)基金、為科技人才提供創(chuàng)業(yè)支持和就業(yè)保障等。

第三，鼓勵(lì)各科研機(jī)構(gòu)和高校積極參與專(zhuān)利研發(fā)，并將研發(fā)成果轉(zhuǎn)化為產(chǎn)業(yè)發(fā)展優(yōu)勢(shì)，獲得經(jīng)濟(jì)效益。高校和科研機(jī)構(gòu)擁有充裕的創(chuàng)新資源，應(yīng)充分發(fā)揮高校和科研機(jī)構(gòu)在創(chuàng)新方面的作用，使其與企業(yè)緊密聯(lián)系，建立產(chǎn)學(xué)研創(chuàng)新協(xié)同機(jī)制，促進(jìn)企業(yè)創(chuàng)新研發(fā)，提高企業(yè)自主創(chuàng)新能力。各地區(qū)應(yīng)加大固定資產(chǎn)投入，完善對(duì)人工智能產(chǎn)業(yè)的基礎(chǔ)性建設(shè)工作，建設(shè)人工智能產(chǎn)業(yè)園區(qū)。

第四，強(qiáng)化區(qū)域中心城市輻射帶動(dòng)作用，促進(jìn)產(chǎn)業(yè)協(xié)調(diào)發(fā)展。以上海為核心，加快推動(dòng)南京、杭州、合肥、蘇錫常、寧波5大都市圈同城發(fā)展，強(qiáng)化沿海、沿江、滬寧合杭甬、滬杭金4大經(jīng)濟(jì)發(fā)展帶發(fā)展，促進(jìn)形成“一核五圈四帶”的網(wǎng)絡(luò)空間布局。逐步建立長(zhǎng)三角城市群人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展輻射機(jī)制，加強(qiáng)區(qū)域中心城市與周邊城市人工智能產(chǎn)業(yè)的合作，以區(qū)域中心城市帶動(dòng)周邊城市的人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展。