高國力、顧永濤、歐心泉：人工智能影響區域協調發展的理論機制與實踐進路

摘要

人工智能作為引領新一輪科技革命和產業變革的戰略性技術，具有累積性、突發性、耦合性、進化性等特性，給區域協調發展帶來前所未有的機遇的同時也帶來前所未遇的挑戰。當前，我國東中西部地區在人工智能產業發展、算力基礎設施建設與數據資源分布、技術應用及創新生態等方面存在顯著差距，人工智能區域間發展不平衡的問題已成為制約國家人工智能整體競爭力提升的瓶頸。應充分考慮人工智能影響區域發展的“雙刃劍”效應，平衡對區域協調發展的正向促進和負面影響，實施差異化的“人工智能+”區域發展戰略、構建全國一體化的算力資源協調發展機制、補齊中西部地區基礎設施與人才短板、建立失業預警與就業支持體系。

作者：

高國力 中國城市和小城鎮改革發展中心主任、研究員

顧永濤 中國城市和小城鎮改革發展中心國土交通規劃部副主任、教授級城市規劃師

歐心泉 中國城市和小城鎮改革發展中心國土交通規劃部基礎設施所所長、副研究員

本文刊載于《區域經濟評論》2026年第一期

引言與文獻綜述

人工智能作為引領新一輪科技革命和產業變革的戰略性技術，正以前所未有的速度促進生產力革命性躍遷和生產關系深層次變革，深刻改變著經濟結構、生產生活方式乃至社會治理模式。2025年4月25日，習近平總書記在主持中共中央政治局第二十次集體學習時強調，面對新一代人工智能技術快速演進的新形勢，要充分發揮新型舉國體制優勢，堅持自立自強，突出應用導向，推動我國人工智能朝著有益、安全、公平方向健康有序發展。2025年8月，國務院印發《關于深入實施“人工智能+”行動的意見》，為推動人工智能與經濟社會各行業各領域廣泛深度融合指明了方向。黨的二十屆四中全會通過的《中共中央關于制定國民經濟和社會發展第十五個五年規劃的建議》提出，全面實施“人工智能+”行動，全方位賦能千行百業。這是面向新一輪科技革命和產業變革作出的重大戰略部署，為人工智能向更廣范圍、更深層次、更高水平發展提供了根本遵循。

人工智能正通過要素配置優化、治理模式創新與增長動力重塑等多種路徑，深度影響區域協調發展進程。現有研究普遍指出，人工智能可以基于智能算法的資源調度平臺優化跨區域生產要素配置，顯著提升區域經濟運行效率（李蘭等，2023）。人工智能有效促進了我國東部、中部及東北地區的經濟增長，但是對西部地區影響不顯著（韓永輝等，2023），研究也警示“數字鴻溝”可能被強化，算力基礎設施與數據資源分布不均可能加劇“核心——邊緣”分化（岳書敬等，2023）。人工智能驅動的區域協同治理平臺可突破行政壁壘，但算法偏見與數據壁壘也可能衍生新型地方保護（譚鐵牛等，2024）。人工智能在推進區域發展過程中呈現出“雙刃劍”效應，既帶來前所未有的發展機遇，也帶來前所未遇的風險挑戰。東部地區憑借技術、資本和產業優勢，成為人工智能創新高地；中西部地區受限于基礎設施、人才和產業鏈配套等不足，面臨“智能鴻溝”擴大風險。因此，需進一步關注如何通過制度設計與框架構建，使人工智能成為區域協調發展的包容性賦能者，而非新的分化機制。本文通過深入解析人工智能的內涵特性，充分分析人工智能具有的累積性、突發性、耦合性、進化性等特性，并以此為基礎，探討其對區域協調發展的正負面影響機制，進而提出從國家層面加強統籌規劃，優化政策體系，推動區域協調發展，實現人工智能紅利全域共享。

人工智能的內涵特性

人工智能的累積性、突發性、耦合性、進化性等核心特性相互交織、彼此強化，共同構成了人工智能技術獨特的發展范式，并深刻影響著其與社會經濟的互動方式。

1.人工智能的累積性

累積性是指人工智能的性能、可靠性和智能水平高度依賴于數據、算法、算力與應用場景的長期積累，并通過持續迭代優化實現提升。數據是燃料、算法是引擎、算力是基礎、場景是試驗場，這四個要素在持續使用和反饋中不斷累積和優化，形成越來越高的技術壁壘和生態護城河。累積性會加劇資源虹吸效應，強化先發地區領先優勢，形成“數據累積→模型優化→應用吸引→繁衍迭代”的正向循環，加大后發地區追趕難度。

2.人工智能的突發性

突發性是指人工智能發展軌跡非線性和可預測，可能在某個臨界點因基礎理論突破、算法模型創新、工程技術革新等實現性能階躍式提升，進而顛覆現有技術路線和市場格局。比如，DeepSeek-R1模型通過優化算法，以極低成本達到頂級模型性能，正是突發性的有力例證。突發性會給先發地區帶來危機感，觸發更激烈的研發競賽，但也為后發地區提供“換道超車”的戰略機遇。

3.人工智能的耦合性

耦合性是指人工智能對經濟社會各領域具有極強滲透性和融合能力。它不僅能作為工具嵌入現有業務流程，更能與新一代互聯網、區塊鏈、生物科技等其他前沿技術深度交織，與金融、制造、服務等千行百業的知識經驗結合，催生出新業態、新模式和新價值鏈。先發地區通常擁有高端、完整的產業鏈，人工智能通過與這些優勢產業深度耦合，能極大提升產業附加值，催生新興產業集群，形成“人工智能+優勢產業→更高附加值的新興產業集群”的升級路徑，進一步擴大先發地區與后發地區之間的差距。

4.人工智能的進化性

進化性是指人工智能具備通過持續與環境互動、接收反饋而自我優化、自主適應和學習升級的能力。這種進化不完全依賴于人類的干預調整，呈現一定自主性，能夠在動態變化環境中持續提升性能。部署在先發地區豐富場景中的人工智能，有利于持續獲取海量數據，加速進化過程，形成“代差”優勢。

綜合來看，人工智能的特性會強化先發地區的發展優勢，使其在技術研發、應用場景創新等方面顯著領先后發地區，加劇區域發展不平衡；但對于后發地區來說，危中有機，突發性、耦合性則可能蘊藏后發地區破局發展和換道超越的新機遇。在這些特性的綜合影響下，人工智能將對區域協調發展帶來實質性的沖擊和影響（見圖1）。

當前人工智能發展的區域分化態勢

我國人工智能區域間發展不平衡的問題日益凸顯，已成為制約國家人工智能整體競爭力提升的瓶頸。

1.人工智能產業規模與創新能力差距懸殊

人工智能企業的主要集聚地集中在我國的東部沿海地區，這一現象從2025年福布斯發布的《中國人工智能科技企業TOP50》（見表1）中可見一斑，榜單數據顯示，我國人工智能科技領域的頭部企業中，高達83.7%的企業集中在京津冀、長三角以及粵港澳大灣區。具體來看，北京、上海、廣東、浙江、江蘇等構成了全國人工智能投資的核心地帶，這些地區的生成式人工智能備案產品數量占比高達80.5%，并且吸引了超過95%的全國人工智能領域的投資金額。相比之下，中西部地區在人工智能領域的發展則顯得相對滯后。由于缺乏頭部企業的有力支撐，中西部地區的產業鏈上下游配套設施顯得較為欠缺，研發投入與產出水平也相對不足。僅有部分中西部城市如武漢、成都、合肥、長沙等，在人工智能領域初具規模，展現出了一定的潛力和發展前景。整體來看，中西部地區在人工智能產業的發展上仍需進一步加強政策支持和資源投入，以縮小與東部沿海地區的差距。

2.算力基礎設施與數據資源分布不均衡

東部地區在數據中心、云計算平臺等基礎設施布局方面相對比較完善，擁有豐富的算力和數據資源。根據2023年底的數據，東部地區的智算中心數量占據了全國總量的約56%，其中河北、廣東、上海、江蘇、浙江等地的在用算力總規模更是占據了全國的48%以上。另外，在數據存儲方面，全國存力規模前10名的省份有70%位于東部地區。西部地區在算力基礎設施條件、數字化素養、專業人才等方面與東部地區相比存在較大差距，市場需求不足，資源能力未能得到充分利用，算力基礎設施空置率超過50%，部分地區的數據中心上架率甚至不足10%，大量算力中心在“建設、應用、生態”三個維度方面面臨整合難題，重視硬件、疏忽軟件、技術與場景需求割裂、兼容性與協同性不足等問題突出。此外，由于現階段跨區域算力調度機制、算力交易結算及收益分配機制尚不完善，西部地區的算力中心多數只能執行相對低端的數據存儲與延遲分析任務，產業轉化較少，收益相對較低。盡管“東數西算”工程已初步構建跨區域算力協同機制，但網絡傳輸延遲、調度平臺標準化缺失及綠色能源配套不足等問題仍影響資源高效整合。尤其在數據流通與算力共享方面，現階段的算力孤島、數據孤島等現象較為突出，跨行業、跨區域的數據共享標準尚未統一，算力中心之間缺少任務協同和資源共享機制，跨廣域數據交互效率不高，導致現有資源難以高效整合與協同利用。

3.人工智能技術應用存在顯著區域差距

東部地區依托其雄厚的科技實力、豐富的人才儲備、高效的產業協同效應、龐大的市場規模以及先進的數字化基礎設施，在人工智能技術的應用與推廣方面明顯占據領先地位。這種領先不僅體現在技術研發的前沿性，更表現在產業落地的廣泛性和深度上。東部發達省份已基本實現基建數字化、流通數字化、政務數字化和工業數字化，在人工智能的產業化應用方面處于全國領先地位。截至2024年11月，山東、江蘇和浙江在國家級智能工廠的培育方面表現尤為突出，分別累計成功培育了35家、23家和22家國家級智能工廠，這三個省份的智能工廠數量在全國范圍內穩居前三名，充分彰顯了上述地區在智能制造領域的強勁實力和顯著優勢。相比之下，中西部地區的數字化和信息化基礎則顯得相對薄弱，無論是在數據資源的整合能力方面，還是在本地知識庫的建設以及高質量數據集的構建方面，都存在著明顯的不足和短板。這種基礎設施和資源整合能力的欠缺，直接制約了該地區人工智能技術的應用與發展。據統計數據顯示，東部地區的技術成果轉化周期平均僅為6個月，體現了其高效的技術轉化能力和市場響應速度；而中西部地區的這一周期普遍超過18個月，轉化效率的低下不僅延緩了技術進步的步伐，也在一定程度上影響了區域的整體競爭力。此外，中西部地區高水平人工智能研發人才和應用型人才短缺，占比不足40%，本地高校人工智能學科建設滯后，難以滿足需求，人才供給與產業需求錯配進一步制約技術落地效率。

人工智能對區域協調發展的影響機理

隨著人工智能技術與實體經濟的深度融合不斷深入推進，其賦能效應逐漸滲透至各行各業，廣泛覆蓋至千家萬戶的日常生活中。這一趨勢不僅預示著人工智能有望成為推動區域經濟持續增長、煥發活力的“新引擎”，還將扮演促進區域間均衡發展、縮小差距的“調節器”角色；與此同時，東部地區憑借先發優勢，形成技術、資本與人才的正向循環，而中西部地區則面臨“智能鴻溝”持續擴大的風險，人工智能或將成為拉大區域發展差距的“加速器”而非“調節器”，人工智能發展存在快速拉大區域發展差距的風險（見圖2）。

1.人工智能對區域協調發展的正向促進作用

第一，有助于縮小區域發展差距。人工智能的發展不再受限于傳統的實體地域關系，它通過在線協作和智能協同的方式，能夠高效地打破空間阻隔，壓縮時間距離。如今，大量的人工智能應用正在以超越傳統的方式打破物理空間的阻隔，以更低的成本代價穿透傳統聯系難以跨越的空間障礙，將廣袤的國土空間緊密聯系在一起。比如，人工智能引領下的數字經濟發展，通過信息網絡、資金網絡、物流網絡這三大基礎服務的普及，能夠讓東西部地區共享發展機遇，實現資源的優化配置和經濟的協同發展。人工智能驅動的數字經濟，如電商、云計算、遠程服務等，對地理依賴度較低，欠發達地區可通過發展人工智能相關的服務業，如數據標注、人工智能客服，形成新的經濟增長點。這種跨越地域的智能協同，不僅提高了生產效率，降低了成本，還促進了區域間的經濟互動和合作，為我國的經濟社會發展注入了新的活力。

第二，有助于推動區域合理分工。人工智能的發展涉及眾多高度系統化、體系化且跨越不同區域的復雜事項，這些事項不僅推動了技術進步，更為區域間的協同合作開辟了嶄新的空間。比如，在全國范圍內推進一體化算力網絡的建設過程中，東部地區憑借其技術和資源優勢，主要聚焦于對時延要求極高的業務布局，確保高效、快速地響應各類即時需求。與此同時，中西部地區則充分利用自身在成本和空間上的優勢，積極承接從東部地區轉移過來的中高時延業務，涵蓋范圍廣泛，包括但不限于大規模的模型訓練與推理、深入的機器學習算法應用、高質量的視頻渲染處理、詳盡的離線數據分析以及安全可靠的數據存儲與備份等多樣化任務。這種分工協作的模式，不僅優化了資源配置，提升了整體效率，還極大地促進了區域間的均衡發展。

第三，有助于凸顯區域比較優勢。人工智能發展高度依賴電力，算力的盡頭就是電力，西部地區豐富的綠色能源資源為綠色算力中心建設創造了良好條件。依托算力基礎設施的持續完善，西部地區正逐步實現從“資源輸出”向“算力輸出”的轉型升級，為區域經濟高質量發展注入新動能。比如，呼和浩特通過“綠電+算力設備”雙輪驅動，成立自治區首家算電數字設備制造產業園，數據中心綠電使用比例超過86%，用電成本處于全國最低水平行列，綠色算力指數持續領先；形成“算力供給—輸出調度—基建支撐”的生態體系，2025年7月，呼和浩特—和林格爾新區數據中心集群算力規模突破10萬P，其中智算占比超過95%，持續領跑全國算力八大樞紐十大集群21個片區（見表2）。該集群依托“東數西算”工程戰略契機，充分釋放區域能源與地理優勢，構建起以綠色能源為底座、高效算力為核心、產業應用為導向的新型基礎設施格局，進一步推動算力資源向高附加值應用場景延伸。

第四，有助于彰顯區域發展特色。人工智能憑借其強大的大數據分析能力和智能決策功能，能夠為農業主產區和資源型地區提供強有力的技術支持，助力這些地區對傳統產業進行深度優化。通過人工智能技術能夠精準分析農作物生長環境和市場需求，從而科學指導農業生產，有效提升產品產量。通過智能化管理，能夠顯著降低能源消耗，減少資源浪費，進一步提升生產效率。同時，在礦山開采、油氣勘探等資源密集型產業中，人工智能算法通過對地質數據的實時分析與預測，顯著提升了作業精度與安全性，降低了運維成本。比如，新疆地區積極引入無人駕駛北斗導航棉花精量播種機、高效無人機以及多功能機器人等先進智能設備，這些設備在糧棉種植管理、林果業發展等多個領域得到了廣泛應用，極大地提高了農業生產的智能化水平和綜合效益。

2.人工智能對區域協調發展的負面影響

第一，技術紅利分配失衡或將加劇區域經濟分化。東中西部人工智能紅利的分配失衡本質上是技術、資本和制度多重因素疊加的結果，人工智能的內涵特性將帶來區域間人工智能技術應用與產業升級的節奏分化，導致“增速差異”。一是擴大區域產業層級差距。由于區域間人工智能發展速度不同，將會帶來技術應用與產業升級的節奏分化，從而導致“增速差異”。工業機器人應用使東部地區制造業勞動生產率提升顯著，而中西部地區受限于數字基礎設施薄弱、技術應用場景不足，難以承接東部地區轉移的智能化生產環節。二是擴大基礎設施建設差距。東部地區在算力中心、5G網絡、工業互聯網平臺等新型基礎設施集聚建設速度更快，如粵港澳大灣區已建成超20個國家級人工智能創新平臺，而中西部地區平均每省僅3—5個。這種“數字基建鴻溝”導致中西部地區在承接“東數西算”等工程時，算力調度效率、數據處理速度與東部地區存在代際差，進一步延緩區域協同節奏。三是擴大行業領域發展差距。人工智能技術特性導致東部地區搶占科技、產業、消費、民生、治理、全球合作等“人工智能+”重點領域價值鏈高端，中西部地區競爭力明顯偏弱。例如，東部地區智慧農業將氣象、土壤、作物數據多模態數據融合，實時決策能力大幅提升，而西部地區則以無人機噴灑等單點技術為主，技術應用碎片化將導致行業發展差距擴大。

第二，人工智能滲透程度不均或將導致區域協調程度失衡。一是智能化轉型深度差異。東部地區正加速人工智能與產業的深度融合，產品迭代周期持續縮短；而中西部地區多數企業僅停留在數據統計分析等技術的淺層次應用，難以觸及核心生產流程優化。這種“表層應用”與“深度重構”的差距，導致中西部地區在全球產業鏈中仍處于低端環節，與東部地區的產業層級差距持續拉大。二是創新生態存在分化。東部地區人工智能創新生態已形成“科研—技術—產業”閉環，而中西部地區協同研發機制尚不完善，缺乏自主可控的人工智能創新體系。這種割裂將導致技術代差擴大，削弱我國在全球人工智能競爭中的整體優勢。三是存在技術安全風險差異。東部地區人工智能技術發展較快，在網絡安全、數據安全等方面的投入和技術積累相對較多，能夠更好地應對人工智能帶來的技術安全挑戰。而中西部地區由于技術水平有限，在安全防護技術研發、安全管理體系建設等方面相對滯后，數據泄露、算法被攻擊等風險更容易發生，對當地的企業、政府和居民造成潛在損失。

第三，人工智能普惠性不足或將影響區域社會公平。一是民生服務領域不平衡。東部地區通過人工智能普遍提升公共服務水平，比如東部地區學生通過人工智能學習平臺獲取個性化課程的比例達60%；上海“AI醫療影像云平臺”覆蓋90%以上社區醫院，惠及2000萬居民。中西部地區特別是農村地區公共服務應用存在短板，人工智能可能加劇民生服務領域區域不均衡，比如中西部農村地區人工智能醫療診斷系統覆蓋率不足15%，偏遠山區居民難以享受輔助診斷服務；中西部地區農村學生通過人工智能學習平臺獲取個性化課程的比例僅12%，加劇了“數字教育鴻溝”。二是就業與技能鴻溝擴大。人工智能促使就業結構向高端化、智能化方向轉變，傳統勞動密集崗位易被取代，中西部地區受沖擊更顯著。人工智能在東部地區催生數據分析、智能運維等新職業，而中西部地區傳統勞動密集型產業受“機器換人”沖擊更顯著，導致結構性失業風險上升。人工智能領域人才更傾向于流向發展機會多、薪資待遇高、科研環境好的東部地區，導致中西部地區人才短缺問題更加突出。三是數字弱勢群體邊緣化。人工智能應用加速弱勢群體邊緣化，中西部地區老年群體、低收入者對人工智能技術的接受度和使用能力更低，例如，東部地區老年人智能健康監測設備使用率達35%，中西部地區僅8%，導致該群體在醫療、養老等服務中被“數字排斥”，區域間社會福利差距通過人工智能應用呈現“顯性化”。

應對思路和對策建議

為應對人工智能影響區域發展的“雙刃劍”效應，必須從區域協調發展戰略高度進行頂層設計和系統部署，構建一個既能激發各地比較優勢、又能促進要素高效流動與安全可控的新型發展生態。

1.因地制宜實施“人工智能+”區域差異化發展戰略

一是實施差異化發展戰略。這是優化全國人工智能發展布局的基石。各地區應基于自身條件，明確主攻方向，避免同質化競爭。對于東部沿海地區來說，其優勢在于人才高度集聚、科研實力雄厚、資本活躍、國際化程度高。因此，其戰略重心應聚焦于原創性、引領性技術的突破，致力于攻克關鍵核心算法、高端芯片、基礎軟件等“卡脖子”難題，打造人工智能創新高地。對于中西部地區來說，其優勢在于應用場景豐富、土地與能源成本相對較低、傳統產業升級需求迫切。因此，其戰略重點應聚焦于人工智能技術的應用場景創新與產業化落地。通過政策引導，推動數據、人才、資本等生產要素向智能制造、智慧農業、智慧文旅、智慧礦山、智慧醫療等具有地方特色的垂直領域聚集。例如，制造業基礎較好的地區可大力發展智能機器人、智能檢測等；農業大省可重點推廣農業無人機、智能灌溉、農產品溯源等應用，實現人工智能技術與實體經濟，特別是與傳統產業的深度融合，賦能區域產業轉型升級。

二是深化“東研西算”合作機制。該機制是連接東部技術研發優勢與西部算力及市場應用優勢的重要橋梁。隨著“東數西算”工程的深入推進，西部地區的算力基礎設施優勢日益凸顯。應在此基礎上，推動“東研西算”向縱深發展。鼓勵和支持東部地區的頂尖高校、科研院所、國家級研發平臺與中西部地區的龍頭企業、產業園區共建聯合實驗室、技術創新中心或新型研發機構。支持建立“東部算法+西部算力”的協同研發模式，東部地區機構提供核心算法模型，利用西部地區強大的算力設施進行訓練和優化，最終在中西部地區豐富的應用場景中進行測試與迭代。這不僅能有效促進東部地區的前沿技術成果在中西部地區實現跨區域轉化和商業化應用，也能為中西部地區培養本土化的技術人才，形成協同創新的良性循環。

三是加強地區之間協同合作。區域協同是放大差異化發展戰略效能的關鍵。國家層面應加強頂層設計，出臺更具針對性的專項政策，打破行政壁壘，引導創新鏈、產業鏈、資金鏈跨區域布局。一方面，鼓勵東部地區領先的科技企業到中西部地區設立研發中心或區域分公司。這些分支機構能夠充分利用西部地區日益完善的數字基礎設施，進行大規模模型訓練和數據處理，同時貼近本地市場，更敏捷地響應垂直行業的個性化需求，實現技術創新與市場拓展的雙贏。另一方面，探索和實踐“飛地經濟”模式，由東部地區與西部地區合作共建人工智能產業園。園區可由東部地區負責園區規劃、運營管理、項目引進和資本對接，西部地區則提供土地、能源、數據等要素支持。通過這種模式，可以協同打造智能裝備制造、智能物流、數據服務、人工智能訓練等特色產業集群，實現稅收、GDP等收益的共享，將東部地區的先進經驗、管理理念和產業資源直接植入西部，形成優勢互補、風險共擔、利益共享的跨區域產業協作模式。

2.建立算力資源協調發展機制

一是建立國家級算力資源協同調度體系，完善算力資源消耗臺賬與共享機制。實現算力資源的有效調配，首要任務是建立清晰、透明的算力資源賬本。建立覆蓋全國大型算力中心的數據監測與資源消耗臺賬，實時追蹤各節點的算力供給、利用率、能耗指標、資源閑置等情況。基于此數據基礎，由國家相關部門牽頭，制定科學的整合與分工計劃，形成“全國一盤棋”的算力資源圖譜與共享體系。加快完善東中西部之間的算力協同調度機制，并明確中西部地區承接東部地區計算任務的具體類型與體量標準。根據數據特性和應用場景需求，實施分類分級的調度策略。對低時延要求的實時性計算任務，如自動駕駛模型推理、交互式人工智能應用等，優先在靠近用戶的東部節點處理；而對時延不敏感的非實時性任務，如大模型預訓練、海量數據分析、科學計算等，則系統性地引導至具備能源價格優勢的西部地區算力樞紐。為保障這一機制的順利運行，應鼓勵東部地區與中西部地區簽訂長期、穩定的算力協作協議，并建立合理的利益補償機制，如東部地區通過設立產業轉移基金、提供關鍵技術援助、開展人才聯合培養等方式，對中西部地區等算力供給方進行反哺，實現區域間的互利共贏。

二是推動算力交易模式創新，試點“算力期貨”并探索算力綠色價值實現路徑。為穩定算力市場預期、盤活西部算力資產，需引入金融工具和市場化機制，試點“算力期貨”交易是一項重要創新。推動東部地區企業以固定價格預購西部地區算力資源，幫助西部地區提前鎖定收益、降低市場波動風險，同時緩解東部地區算力成本高企壓力。探索將算力消耗與綠色權益相掛鉤，為使用西部地區綠色能源的算力中心進行綠色認證，并為每單位算力匹配相應數量的碳配額或綠證。允許購買該算力的企業將對應的碳減排量用于抵消自身碳排放，或直接參與全國碳市場交易，從而顯著提升綠色算力資源的附加價值和市場競爭力，引導產業向低碳化發展。在融資端，應支持西部地區地方政府或符合條件的算力企業發行算力基礎設施專項債券或公募REITs產品，將重資產的算力中心未來收益權轉化為流動性強的金融資產，吸引更廣泛的社會資本參與國家算力樞紐建設。同時，鼓勵金融機構開發與算力交易相關的保險、融資租賃、結算清算等配套金融服務，構建健康活躍的算力金融生態。著力推動“算力+電力”的協同調度機制創新，將算力負荷的時空靈活性作為調節電網峰谷、消納可再生能源的新手段，實現能源網絡與算力網絡之間的深度互動與資源聯動優化配置，邁向真正的“算電協同”發展。

3.補齊中西部地區基礎設施與人才短板

一是開展中西部地區數字基礎設施攻堅行動，構建集約高效的算力網絡支撐。新型基礎設施的落后會直接削弱中西部地區承接算力轉移的能力。因此，需啟動專項攻堅行動，圍繞中西部地區國家算力樞紐節點，加快推動通用算力、智能算力、超算算力等多元算力資源的集聚發展，加速打造支撐全國需求的國家算力高地。硬件建設是基礎，網絡聯通是關鍵。必須持續強化東西部地區數據中心之間的高速網絡直聯通道，積極部署先進網絡技術，顯著降低核心樞紐節點間的傳輸時延。同時，應面向中西部地區的通信樞紐節點，適度超前推進新型互聯網交換中心建設，提升區域內部及對外的數據交換效率，實現算力資源的有機整合與一體化調度。此外，要將數據中心集群的能源需求納入所在地的能源電力發展規劃中進行統籌考量，并適度超前做好新能源場址預留和配套電網的規劃建設，確保算力增長與能源供應、碳排放控制目標相協調，走綠色低碳發展之路。

二是建立跨區域協同的教育與培訓網絡，夯實人工智能人力資本基礎。人才匱乏的解決之道在于“開源”與“提質”并重。短期內，需加強東西部地區高校、職業院校之間的深度合作，通過結對共建、聯合辦學、課程共享、教師互派交流等多元化方式，快速將東部地區的優質教育資源引向西部地區，全面提升西部地區相關學科的教育質量與水平。中長期看，要支持西部地區高校優化學科布局，積極增設人工智能、大數據、智能科學與技術等前沿交叉學科，擴大本土人才培養規模。尤為關鍵的是要推動產教融合，鼓勵頭部人工智能企業與西部地區高校、科研機構聯合設立實驗室、研究院或現代產業學院，圍繞智能制造、智慧農業、智慧交通等優勢特色領域，開展“訂單式”培養，定向培育既懂技術又懂產業的復合型、應用型人才，打通從學業到就業的“最后一公里”。

三是搭建東西部地區人才交流與共享的專屬平臺，創新柔性引才用才機制。在加速本地人才培養的同時，必須打破地域限制，以靈活方式共享全國智力資源。建議由國家級行業協會或政府部門牽頭，搭建專門服務于東中西部人工智能人才對接與合作的線上線下一體化平臺。在此基礎上，可開展常態化的“東中西部人工智能人才交流計劃”，定期組織東部專家赴西部進行技術講座、項目咨詢，同時選派西部骨干人才到東部企業、研發機構進行訪學或掛職鍛煉，促進先進知識、技術經驗與創新理念的跨區域流動與共享。更為重要的是，要積極探索和實踐“人才飛地”與本地化培育相結合的雙軌機制。大力推行“柔性引進”政策，鼓勵中西部地區通過項目合作、技術入股、建立專家工作站等方式，吸引東部地區乃至全球的人工智能領軍人才，在不改變其常住地的情況下，以“候鳥型”專家身份為西部地區服務。以此構建起“外部頂尖智力支持+本土核心骨干擔當”的可持續發展的人才梯隊，逐步提升中西部地區人工智能產業的自主創新能力。

4.建立區域人工智能失業預警與就業支持機制

一是構建覆蓋多行業、多崗位的就業影響動態監測與預警網絡。實現對失業風險的精準防控，首要任務是建立全景式、實時化的監測感知能力。應構建覆蓋制造業、服務業等重點行業的就業影響監測體系，動態追蹤技術迭代對各類崗位的需求變化。針對制造業流水線操作員、基礎客服、數據錄入員、常規翻譯等已被普遍認為具有高替代風險的傳統崗位，需設置并實時監測“崗位流失率”“人機替代比例”“崗位技能需求變化指數”等關鍵指標。通過整合企業用工數據、招聘平臺信息和社保參保情況，運用大數據和人工智能模型，動態生成并更新區域失業風險熱力圖。同時，建立監測數據定期更新與跨部門共享機制，確保信息傳遞高效通暢。區域失業風險熱力圖應能直觀顯示不同地區、不同行業的風險等級，實現對風險集聚區域的早期識別與精準預警，為相關部門采取差異化、前瞻性的干預措施提供決策依據，將風險化解關口前移。

二是建立健全對中西部地區等重點地區的全鏈條就業支持與技能提升機制。預警的最終目的在于有效響應和疏導。應加強對中西部地區等勞務輸出大省、傳統產業集聚區的重點幫扶，形成閉環管理，建立“人工智能就業影響評估—針對性技能培訓—精準化再就業引導”三位一體的全鏈條響應機制。聯合龍頭企業、職業院校、公共就業服務機構和行業協會等多方力量，基于預警信息和對未來崗位需求的預測，共同開發一系列模塊化、定向式的職業技能培訓課程包。培訓內容應重點增強外出務工人員及本地勞動力在人機協作、智能設備運維、數據標注與管理、人工智能輔助決策分析等新興領域的適應性與競爭力。通過提供定制化的技能提升方案、崗位推薦和創業支持，引導受影響勞動力平穩轉向人機協作的新崗位或區域內新興產業，將技術沖擊帶來的就業壓力轉化為推動人力資源結構優化升級的重要契機。

總之，推動人工智能與區域經濟社會的深度融合，是一項關乎國家競爭優勢塑造和現代化經濟體系建設的系統性工程。本文提出的系列建議，其核心邏輯在于通過“差異化定位”優化產業空間布局，通過“算力協同”暢通創新要素循環，通過“基建與人才攻堅”夯實發展基礎，通過“失業預警與就業支持”防范社會風險。這四個維度并非彼此孤立，而是構成了一個從動力激發、通道建設、基礎夯實到就業保障的完整政策閉環。未來，需要進一步加強中央政府的前瞻性引導與統籌協調，充分發揮地方政府和各類市場主體的積極性，在動態實踐中不斷完善區域間成本共擔、利益共享的機制設計。唯有堅持全國一盤棋，兼顧效率與公平、發展與安全，方能將人工智能的巨大潛能轉化為促進區域協調發展、實現共同富裕的強大動能，最終走出一條具有中國特色的高質量發展之路。

來源：《區域經濟評論》2026年第一期

微信編輯：今朝

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