（来源：AI生成）
作者 | 1/6图片工作室
10万亿元！
这是全国两会上，国家为「十五五」末人工智能相关产业规模画下的发展坐标。与此同时，「打造智能经济新形态」首次被写入《政府工作报告》。
回望过去一年，中国AI发展可谓是一路狂飙：从DeepSeek横空出世，成为撕破海外技术封锁的「标签」；到互联网巨头豪掷超80亿元，掀起全民级的AI红包大战；
从春晚人形机器人的「十八般武艺」惊艳全球，到春节期间中国AI模型调用量（Token消耗）历史性地超越美国；再到低空经济、智能汽车的场景革新，智能经济的新图景正以前所未有的速度化为现实。
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全球最大AI模型聚合平台OpenRouter的
全球大模型调用量排名
（2月23日至3月1日）
与此同时，大洋彼岸的AI巨头Anthropic却被美国政府列入「黑名单」，联邦机构全面停用其Claude模型。颇具讽刺的是，美国战争部在委内瑞拉行动、伊朗空袭中，恰恰使用了Claude进行情报评估与目标识别。
这一中一美的鲜明反差，戳破了全球AI竞争的核心真相：
其他国家还在为造出首个国产AI大模型拼尽全力时，中美AI竞赛早已迈过「参数内卷」「显卡堆砌」的初级阶段，全面杀入AI场景应用的深水区。
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春节前后，大模型厂商进行了集中式的版本更新
无论媒体怎么渲染算力差距、电力差距，只要AI没法嵌入实体经济、解决真实需求、形成商业闭环，再亮眼的技术参数，终究只是停留在纸面上的数字。
在2026年全国31个省市的政府工作报告中，人工智能被全部提及；而对于全国694座城市而言，要想迎来属于自己的「DeepSeek时刻」，就必须跳出「唯算力论」的思维陷阱。
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「十五五」规划提出，
推进信息通信网络、全国一体化算力网建设，
用算力将像用水一样方便
（图为腾讯贵安七星数据中心）
（来源：图虫创意）
决定AI时代城市竞争力的，从来不是智算中心的数量或GPU的采购规模，而是能否将AI与城市资源禀赋、产业基因深度绑定，以场景破局构建对手无法复制的核心护城河。
01
中美分野：
截然不同的AI应用路径
看清全球AI版图的底层逻辑，是城市实现突围的前提。当前，中美在「如何用好AI」这一核心问题上，已经走向了完全不同的方向。
1. 美国的「白领替代」困境
美国AI的应用落地，高度聚焦于办公室白领场景。当下美国市场的热门AI应用，核心能力集中在帮律师审阅合同、帮程序员写代码、帮分析师生成财务报表，核心价值始终围绕「节省脑力时间」展开。
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1月份的AI办公工具Claude Cowork，
不仅让白领面临挑战，
还让全球软件股一周蒸发8300亿美元
（来源：网络开放平台）
但近期席卷全球的开源AI智能体OpenClaw（因其红色龙虾图标在科技圈掀起「养龙虾」热潮），正在将这种「辅助」加速推向实质性的「替代」。
不同于传统的对话式大模型，OpenClaw拥有电脑的底层操作权限，能够直接接管用户的鼠标和键盘，极大地加速了AI对白领岗位的实质性替代。
这种单一的应用路径，正在让美国AI陷入难以破解的结构性困境。
Citrini Research发布的《2028全球智能危机》报告，更是引发了华尔街的剧烈震荡。报告预测，到2028年美国失业率将高达10.2%，标普500指数将暴跌。
其提出的「幽灵GDP」概念尤为值得警惕：企业利润因AI增效实现增长，但被替代的劳动力消费能力持续下降，货币流通速度不断放缓，最终形成「产出增长但消费引擎失速」的恶性循环。
马斯克的应对策略颇具代表性——发展特斯拉Optimus人形机器人、构建太空算力网络。
但这些尝试本质上，都是在绕过美国本土制造业空心化的核心短板，为AI应用寻找新的出路。而人形机器人距离大规模商用仍需3-5年的时间，太空算力网络形成生产力就更远了，远水解不了近渴。
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特斯拉2025年目标生产5000-10000台Optimus，
实际产量不足千台
（来源：网络开放平台）
2. 中国的「应用突围」路线
与美国不同，中国AI选择了一条更为艰难但根基更牢的发展道路。
在算力芯片遭遇封锁的背景下，中国大力推动AI全栈「国产化替代」，让国产大模型深度适配国产硬件。
即便美国在去年12月，宣布解禁英伟达H200芯片的对华销售，截至目前，英伟达仍未收到来自中国客户的任何实质订单。中国AI产业早已明白，核心技术买不来、要不来，唯有自主可控才是长远发展的根基。
而中国AI真正的「王炸」优势，在于无可替代的「场景」。
我国拥有全球规模最大、门类最齐全的制造业体系，拥有快速迭代的服务业生态，更拥有海量且多样化的真实应用需求——
从工厂制造到城市自动驾驶，从医院临床诊断到全域交通调度，AI正在千行百业落地生根，完成从技术到价值的转化。
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雄安新区的无人驾驶场景
美国昆西研究所在《美中科学合作的十字路口》中，曾向美国发出明确警告：
技术脱钩可能让美国彻底失去创新的比较优势，因为中国拥有极其丰富的现实应用场景，一项新技术可以快速从实验室走向工厂、街道和社区，完成从技术突破到产业落地的闭环。
02
国家战略：
场景创新成为AI主战场
方向既定，关键在于落地路径。
2025年8月，国务院印发《关于深入实施「人工智能+」行动的意见》，首次在国家层面对AI应用进行系统部署，明确了清晰的三步走战略：
到2027年，AI与6大重点领域广泛深度融合，智能终端、智能体应用普及率超70%；到2030年，普及率超90%，智能经济成为我国经济发展的重要增长极；到2035年，全面步入智能经济和智能社会发展新阶段。
同年11月，国务院办公厅印发《关于加快场景培育和开放推动新场景大规模应用的实施意见》，首次在国家层面系统部署场景创新工作，明确支持建设综合性重大场景、行业集成式场景、高价值小切口场景，涵盖5大方面、22类新场景。
这标志着我国AI发展战略，完成了从「方向引导」向「落地牵引」的根本性转变。
同月，国务院国资委披露，中央企业已累计在16个重点行业布局800多个AI应用场景，并在2025世界人工智能大会上发布首批40项高价值场景，明确央企、国企将主动开放主业领域场景，为AI技术落地提供真实土壤。
也就是说，真正有价值的场景，绝非园区建设的概念，而是「数据+痛点+商业闭环」的三位一体——
数据是场景的血液：没有持续产生的高质量行业数据，模型迭代就是「纸上谈兵」。工业质检的数据、文化消费的偏好、交通调度的路况，这些持续流动的「活数据」，构成了模型迭代的养分，更是场景深耕带来的时间复利。
痛点是场景的锚点：有价值的场景，必须解决真实、迫切、市场愿意付费的问题。制造业的良品率瓶颈、服务业的产能天花板、城市治理的效率困局，这些行业的切肤之痛，决定了场景的市场空间与商业价值。
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美国波士顿动力数次易主，
原因在于「炫技」与「场景」之间的不匹配
（来源：网络开放平台）
闭环是场景的命脉：政府补贴可以启动试点，但只有形成「技术应用→效率提升→成本节约→规模复制」的商业闭环，AI才能实现自我造血，实现长期可持续发展。
央国企主动开放核心场景，正是为了打通从实验室验证到产业化落地的最后一公里。
总之，算力可以购买，模型可以调用，人才可以流动，唯有根植于城市产业底蕴的「场景闭环」，才是竞争对手无法抄袭的护城河。
03
城市突围：
三类差异化的场景破局路径
明确「场景为王」的核心逻辑后，各地最忌「一拥而上、千城一面」。城市不能盲目跟风建设智算中心、大模型平台，必须审视自身的产业基因，因地制宜构建核心壁垒。
以下三类城市，代表了AI场景产业化的三种不同深度与成熟路径。
1. 制造业城市：
从人工经验到工艺智能
对于制造业优势城市而言，发展的核心瓶颈早已不是产能扩张，而是产业升级与工艺传承的断裂。
在精密制造领域，产品合格与否，往往取决于微米级的细微划痕或气孔。过去这全靠「老师傅」凭几十年的经验肉眼判断，但随着年轻人不愿进厂、老工人陆续退休，各种难以量化复制的「绝活」正在快速流失。
且即便经验最丰富的老师傅，人工判断仍有不可避免的误差，而机器故障、产品瑕疵导致的停工损失，动辄数百万元。
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制造环节的很多默会知识，很难「传承」
（来源：图虫创意）
AI在此的核心价值，是固化「工艺标准」，打造「数字老师傅」。它将模糊的「手感」经验，转化为可量化、可复制、可迭代的数据标准；AI不仅是工艺的执行者，更是工艺标准的定义者与提升者。
宁波的实践极具代表性。
宁波拥有119家国家级制造业单项冠军企业，连续8年位居全国城市之首。
宁波在面对轴承质检中「头发丝十分之一大小划痕」的识别难题时，本土企业中亿智能没有选择招聘更多老师傅，而是联合十几家轴承厂，在生产车间给AI「喂」真实生产数据。
他们收集超过2万条真实瑕疵照片建立专属数据库，经训练后，面对轴承上微米级的划痕，AI几秒钟即可完成识别，而即便经验最丰富的老工人也需要盯看一会儿。
余姚朗霞街道的一家轴承厂部署该系统后，产能飙升40%，产品合格率从92%拔高至99.5%，每年可节省数百万元成本。
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宁波实现1万余家规上企业数字化改造升级
（来源：图虫创意）
更重要的是，AI能反向指导工艺优化。系统通过数据分析发现，特定划痕的出现与某台机床的转速直接相关，便可以指导工人精准修改生产参数，从源头减少瑕疵。
这就形成了「质检越严格→工艺认知越深→产品质量越好→数据越丰富」的正向闭环。
宁波逐渐积累起来了8个重点行业的24个数据集，形成了19个工业领域的AI垂直模型，并在镇海炼化、宁波万华等企业使用。这种靠时间与产业积累形成的「工艺智能」，是难以复制的核心壁垒。
2. 数字文化优势城市：
从产能瓶颈到IP资产运营
文化「新三样」，已经成为年轻人文化消费的主战场。
2025年，国内微短剧市场规模突破900亿元，较2024年实现翻番；网络文学核心市场规模达594.6亿元；数字游戏市场实际销售收入突破3500亿元，相关二次元经济规模超1600亿元，文化新三样正在形成一个万亿级的全新赛道。
（来源：AI生成）
但这个赛道有个致命的痛点：内容生产速度，远跟不上用户的消耗速度。
例如传统模式下，一部微短剧即便把周期压缩到极致，也需要按月计算，数十人的团队和数十万的制作成本难以避免。
在激烈的同质化竞争中，很多企业只能选择「出海」寻找增量，但出海的「本土化」门槛极高——翻译剧本、外籍演员配音翻拍动辄百万成本，叠加海外投流费用，80%-90%的出海项目都难以回本。
AI正在改写这一成本公式。以Seedance 2.0为例，其带来的颠覆性在于：将短剧制作从「重团队协作」变为「单人可完成」，成本从百万级骤降至5万元量级。
更关键的是，技术抹平了传统低预算制作的品质鸿沟——不再受限于演员档期与表演稳定性，也不必妥协于置景、服化道、后期的成本，内容质量回归剧本与创意本身。
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字节跳动在2月初发布Seedance2.0后，
国内超2亿月活创作者
（来源：网站截图）
这种生产端的变革，正在重塑文化产品的商业逻辑。当内容边际成本趋近于零，短剧便从一次性内容消费转变为可全球分发、多语种适配、跨媒介变现的数字IP资产。
杭州的产业实践，完整展示了AI如何重塑文化产业「新三样」的全链条：
网文视觉化：过去，一部百万字网文改编动漫，需要数年筹备与庞大的资金投入。杭州依托「中国网络作家村」的海量IP储备，利用AIGC将文字快速转化为「AI漫剧」。
传统动画每分钟成本高达1.5万元，现在通过AI一条龙生成分镜、上色、配音，成本降至1000元左右，几人的小团队几天即可完成一部作品。
同时，AI让网文出海翻译实现「分钟级」多语种适配，让东方故事低成本转化为全球年轻人喜爱的IP资产。
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杭州中国网络作家村诞生了《芈月传》
《盗墓笔记》《东宫》《上元欢》等爆款IP
引爆谷子经济：过去做潮玩周边，依赖长周期的IP培育和盲猜爆款，库存风险极高。
现在AI既是「造梦师」也是「带货王」，有杭州企业将真人短剧一键转化为Q版职场番，IP跑通后，衍生的毛绒工牌、搪胶「工位小人」等周边，上线一个多月销售额就突破1000万元。
杭州良渚的潮玩企业结合线上消费数据，与游戏科学联名推出《黑神话：悟空》实体收藏版，上线一分钟即宣告售罄，实现了IP价值的快速变现。
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《黑神话：悟空》与名创优品的周边联动活动
短剧工业化出海：杭州头部企业剧点网络，用AI打造了短剧工业化出海体系。
三个月内组建90人AI短剧团队，研发「短剧AI智能体」，国内爆款短剧借助AI多语种系统，从字幕提取、翻译、文化适配到「口型自动同步」和「音色克隆」一气呵成。
原本数百万的海外翻拍成本，被压缩至「白菜价」，中式叙事得以低成本、规模化地输出到全球市场。
游戏沉浸感升级：网易《逆水寒》将大模型深度接入游戏底层架构，NPC不再是念固定台词的「工具人」，而是拥有自主意识和长期记忆，能与玩家进行自由动态对话，百万字的剧情分支可由AI实时生成。
这种「AI原生」的交互模式，极大延长了产品的生命周期，也重新定义了游戏的沉浸感边界。
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《逆水寒》AI NPC对话更有个性，更有「人味」
（来源：游戏截图）
可以说，杭州构建了以AI为引擎的完整生态闭环：网文极速转化为漫剧IP，短剧无缝跨语种全球分发，消费数据反向指导周边变现，AI驱动游戏创造无限沉浸世界，实现了文化IP全生命周期的价值最大化。
3. 交通枢纽城市：
从地理中心到算法中心
交通枢纽型城市的核心优势，在于四通八达的交通资源，但核心痛点也在于「资源丰富」带来的调度困境——地面交通的非线性拥堵、低空领域「一放就乱、一管就死」的治理难题、黄金水道的物流效率瓶颈。
这种动态变化的复杂性，早已远超人类调度员的经验范畴，必须依赖AI对海量实时变量的秒级决策。
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eVTOL能否实现在城市内应用，
飞行的管理、规划是关键
（来源：网络开放平台）
AI在此的核心价值，是构建「水陆空三维调配力」。枢纽城市的核心竞争力，正从「地理中心性」转向「算法中心性」——谁能在最复杂的场景中训练出最有效的AI调度系统，谁就能掌握未来供应链的定价权。
武汉，正在把整座城市变成一个全域化的AI训练场。
地面交通：百度「萝卜快跑」已在武汉3829公里开放道路实现全天候运行，覆盖13个区、辐射近3000平方公里，成为全球最大的自动驾驶出行服务区。
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萝卜快跑已在全球26个城市开展试点运营，
武汉单城部署超过1000辆，
是全球最大的单城市Robotaxi车队
武汉的路况复杂性堪称「S级」：长江隧道的GPS信号中断、暴雨天气的传感器盲区、光谷转盘的常态化拥堵，叠加本地司机「彪悍」的驾驶风格，这些充满不确定性的「极端场景」，为AI提供了全球罕见的训练数据。
自动驾驶模型在这里完成数百万次的交通博弈，学到的不仅是驾驶技术，更是与中国式复杂交通流共舞的隐性知识。
更重要的是，AI调度系统已与武汉交管局数据全面打通，实现了「全城交通流优化」。系统预测到交通枢纽的返程高峰，会提前调度车辆至周边待命，同时动态调整红绿灯配时，显著提升重点路段的通行效率。
这种「预测性治理」，将城市交通管理从被动响应转为主动调控，实现了治理模式的根本性升级。
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武汉光谷
（来源：图虫创意）
低空经济：迅起科技的V1000倾转旋翼飞行器在跨城飞行中，AI需实时处理气象突变、电磁干扰、临时禁飞等复杂约束，每一次成功避障，都在持续训练「城市级低空交通大脑」。
福生通航的「空中ICU」（预计3-4月获得特许飞行证），通过AI系统快速完成「急救需求-飞行器状态-地面路况-医院床位」匹配，将传统直升机救援动辄上万元的小时成本降至两千元，不仅大幅降低了救援成本，更极大提升了应急响应速度。
长江航运：阳逻港作为「长江中上游第一港」，正在上演全流程的「无人化革命」。东风无人集卡依托5G通信与北斗高精定位，在堆场与岸桥间精准穿梭，与智能龙门吊完成毫米级的精准对接。
传统码头每条作业线需6名驾驶员三班倒，现在仅需2名监控员即可管理整个车队；单台无人集卡可连续作业12小时，年均节省人力成本20万元、能源成本18万元，实现了效率与成本的双重优化。
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阳逻港2025年完成纳统箱量157万标箱，
进出口总货运量达883万吨
（来源：图虫创意）
武汉的场景闭环逻辑极为清晰：越复杂的交通状况，产生越多高价值的真实数据；海量数据训练出更智能的AI系统；
AI优化让全域流转效率持续提升、成本不断下降；进而吸引更多物流、商贸与应急需求，产生更复杂场景的新数据，形成正向循环。
04
城市角色：
做好AI落地的「场景合伙人」
在这一轮AI产业重塑中，城市必须完成核心角色的转变：不做居高临下的「总指挥」，而是做懂产业、给资源、担风险的「场景合伙人」。
建立常态化「应用场景揭榜」机制。政府采购的核心逻辑，应从「买软件、买设备」转向「发榜提需求、落地看效果」。
主动梳理本地产业升级、政务服务、城市治理、民生保障等领域的真实痛点，形成具体可落地的场景需求，让AI企业揭榜挂帅。
用真实的商业订单，帮助企业积累最初的核心数据、验证商业模式，北京、深圳等地每年开放百余个新技术应用场景，正是这种模式的成熟实践。
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合肥成立了场景应用创新促进中心有限公司，
开展政府指导、国资参股、市场运作的探索
（来源：图虫创意）
打破数据孤岛，建设高质量行业数据集。城市应统筹打破部门间的数据壁垒，通过「数据可用不可见」的隐私计算等技术模式，让数据要素合规流转、价值释放。
扬州成立人工智能与数据要素融合型事业单位，北京亦庄建设专业数据训练基地，都是构建AI产业生态的创新尝试，为全国提供了可复制的经验。
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1月初，海珠区人工智能发展局成立，
通过集中治理数据要素流通性障碍，
促进AI「强集群」形成
（来源：图虫创意）
完善容错机制，为场景创新兜底。AI技术落地必然存在试错成本，城市应建立健全尽职免责的容错机制，为政务场景、公共领域的AI创新试点兜底，鼓励企业敢闯敢试，避免因「怕出错」而错失发展机遇。
05
重塑城市的AI时代生态位
在这场席卷全球的AI竞赛中，一座城市的「DeepSeek时刻」，从来不是来自于引进了多少顶尖模型、采购了多少高端算力，而是来自于对自身经济结构的重新挖掘、深度激活与智能重构。
正如2026年《政府工作报告》所描绘的蓝图：打造智能经济新形态，其根本在于以需求场景为牵引，让技术扎根现实；以系统重构为路径，推动产业整体跃迁；最终以人机共生为方向，赋予城市发展以温暖底色。
毕竟，算力会越来越便宜，通用大模型会越来越同质化。未来，唯一能让城市立于不败之地的，就是那些在城市里真实发生、持续运转、形成闭环的「专用模型」场景。
宁波的「制造业智能闭环」、杭州的「文化出海闭环」、武汉的「三维交通闭环」——这些案例已经清晰证明：场景从来不是装应用的「筐」，而是技术创新的土壤，是城市竞争的护城河，更是未来城市最核心的资产。
率先蹚出「场景破局」之路的城市，才能真正抢占「智能经济新形态」的战略高地，才能抢到下一代工业革命的入场券。
这不是一场比拼「谁的技术听起来更牛」的短跑，而是一场比拼谁落地更快、谁生态更稳、谁能真正创造价值的持久战。
场景为王，落地为要。这，就是AI时代的城市竞争力法则。