數字產業集群是由相互依賴和互補的企業和機構組成，以數據為戰略性資源，大量依托數字平臺架構進行智能協同，具有生態邊界開放特征的新型產業組織形態。

  與傳統產業集群不同，數字產業集群在資源要素、協作方式和集聚范圍上存在顯著差異。數字產業集群對傳統的土地、設備等有形要素的依賴性下降，數據成為關鍵資源要素；數字產業集群通過搭建平臺架構，呈現出網絡化的新型協作方式；數字產業集群呈現出虛擬集聚特征，超越了傳統產業集群對特定地理區域的依賴。

  數字經濟和實體產業規模是我國數字產業集群發展的優勢。高質量發展的數字經濟是打造數字產業集群的重要支撐。我國擁有良好的數字經濟發展基礎，規模穩居世界第二。《數字中國發展報告（2023年）》顯示，我國數字經濟規模超過55萬億，數字基礎設施不斷擴容提速，算力總規模達到230EFLOPS，居全球第二位；先進技術、人工智能、5G/6G等關鍵核心技術不斷取得突破，高性能計算持續處于全球第一梯隊。浙江杭州數字安防產業集群（中國視谷）、湖北武漢光電子信息產業集群（中國光谷）、安徽合肥智能語音產業集群（中國聲谷）正是數字產業集群化發展的典型代表。

  數字產業集群發展不僅包括數字產業，還包括傳統產業數字化轉型。我國擁有超大規模的實體產業基礎，以制造業為例，目前擁有全球產業門類最齊全、產業體系最完整的工業體系。實體產業具有廣泛的數字化轉型需求，為數字技術應用提供業務場景，從而加快技術創新，雙向賦能、螺旋攀升。浙江溫州電氣產業集群、湖南長沙工程機械產業集群、山東青島家電產業集群等，都是傳統產業集群推進數字化轉型、打造數字產業集群的典型代表。

  數字產業集群競爭力提升面臨的挑戰

  我國數字產業集群建設整體還處在數實融合的初級階段。數字技術創新和應用水平有限、對實體產業的賦能和提升效應不足、區域發展不平衡和國際資源整合不充分等挑戰突出，具體表現為：一是數據“沉睡癥”問題。盡管集群內企業擁有大量數據資源，但由于數據采集、存儲、分析能力的不足，這些數據未能得到有效激活和利用，處于“沉睡”狀態。二是架構“失調癥”問題。數字產業集群中由于內部結構和協作機制的不協調，導致資源、技術和數據流動不暢，集而不群，難以形成有效的產業協同效應。三是生態“自閉癥”問題。生態“自閉癥”是指數字產業集群由于長期形成的特定產業結構和內部生態環境，難以接納新的數字技術和業務模式，導致難以實現跨產業、跨區域、跨國界的資源整合。

  數字產業集群開展“人工智能+”行動的三大著力點

  “人工智能+”行動是破解數字產業集群數據“沉睡癥”、架構“失調癥”和生態“自閉癥”的創新舉措。人工智能可以通過大數據分析和機器學習技術，挖掘和利用海量數據，提高資源配置效率，依托數字平臺促進創新和協作，推動集群整體的智能化轉型發展。

  “人工智能+”激活產業集群數據價值，重點在于突破關鍵技術瓶頸，精準賦能企業智能創新。

  激活數據價值是為數字產業集群創新提供“新燃料”。構成數字產業集群的要素不僅包括傳統資源、技術、資金、人力等，還拓展為數字技術（特別是人工智能技術）和數據資源。數據是數字經濟時代的“新石油”，而人工智能則是開采這一寶貴資源的“鉆井”。

  首先，激活數據價值需要克服數字技術挑戰，包括數據采集、存儲、處理、分析等方面的關鍵技術瓶頸。其次，利用突破后的數字技術，可以融合更多業務場景的數據，實現更深層次的數據分析和挖掘，從而促進業務智能創新。人工智能技術，如大數據分析、機器學習和深度學習，能夠處理和分析海量數據，從中挖掘出潛在的市場趨勢、技術創新點和運營優化方案，突破了傳統數據處理方法的局限性。通過AI技術，企業可以更好地理解市場需求和用戶行為，進而進行精準的產品開發和市場定位。

  例如，湖北武漢光電子信息產業集群致力于建設完善的大數據采集、存儲和處理基礎設施，為數據的高效管理和分析提供技術支撐，并不斷推動政府、企業、研究機構多方之間的數據資源開放共享，打破數據孤島。在浙江經編產業集群，通過“人工智能+”行動有效釋放了數據價值，顯著突破了技術瓶頸并精準賦能企業智能創新。集群引入了AI驅動的生產管理系統和市場分析工具，對集群內超過100家經編企業的生產數據和市場數據進行深度分析。例如，通過AI分析每天的生產數據和市場反饋，某企業將生產效率提高了15%，原材料浪費減少了20%。

  “人工智能+”促進產業集群全鏈路協同，重點在于構建數字平臺架構，協同產業鏈多主體。

  構建平臺架構是為數字產業集群安上“新引擎”。與傳統產業集群主要在物理空間進行分工和協同不同，數字產業集群通過構建數字平臺架構，整合各類人工智能技術，可以實現產業鏈上下游多主體之間，在研發、產能和訂單上的高效協同。人工智能技術包括但不限于機器學習、深度學習、自然語言處理和數據挖掘等，這些技術可以應用于生產過程的優化、供應鏈的智能化管理、市場需求的預測和營銷策略的制定等方面。例如，通過機器學習算法對大數據進行分析，可以實現生產計劃的優化和預測，提高生產效率和資源利用率；通過自然語言處理技術，可以實現供應鏈信息的智能化提取和處理，加快信息傳遞和決策反應速度。綜合運用各類人工智能技術，構建數字化平臺架構，將為產業集群帶來更加廣闊的發展空間和更高的效益。

  在我國珠三角地區已建立起了智能化水平相當高的制造業集群，實現了研發、生產、銷售全流程的自動化、智能化。例如廣東嘉禾鑄鍛造產業集群，通過與樹根互聯公司的合作，構建了數字平臺架構，實現了產業鏈多主體的協同發展。該產業集群采用先進的工業互聯網技術，搭建了鑄鍛造產業集群的數字化平臺，實現了生產過程的全面監控和管理。通過智能化能源管理系統，對生產設備的能耗進行實時監測和調節，有效節約了能源成本，提高了生產效率。此外，縣政府還采取了一系列措施，解決了企業入園搬遷過程中面臨的問題，包括對水電設施的安裝和廠房卷閘門的配備等，都進行數字化的管理。據統計，自數字平臺上線以來，參與試點的企業平均節省電費7萬多元，生產效率提升約10%。

  “人工智能+”開拓產業集群生態系統，通過跨產業、跨區域、跨國界發展，更高水平整合資源。

  開放生態系統為數字產業集群加入“新催化劑”。與傳統產業集群本地集聚不同，數字產業集群具有極強的虛擬集聚特征。“燃料和引擎”結合后，需要跨產業、跨區域、跨國界的創新環境作為“催化劑”，才能發揮出更大作用。人工智能技術可以促進不同行業、技術、資源的交叉融合，不再拘泥于某個產業、某類產品，而是聚焦某類應用、某類服務，打破傳統產業集群對特定產業的限定。我們需要以整體性、系統性的視角看待數字產業集群，串聯協同各集群特色產業，加強信息數據互聯互通，開展跨行業、跨地區、跨層級算力服務合作，打造一體化網絡，構建一體化布局，建設西部算力集成調度平臺和“東數西算”示范基地。這意味著不僅要加強數字產業集群內部的協同，還要積極推動其與外部市場和其他數字產業集群甚至國外集群機構的緊密合作，共同探索新技術、新業務、新模式的應用。

  浙江杭州數字安防產業集群充分發揮了人工智能技術的作用，推動了產業集群生態系統的跨區域、國際化發展。首先，人工智能技術為產業集群的國際化提供了技術支持和創新動力。一些企業通過不斷引進和應用人工智能技術，不僅提升了產品的智能化水平，還推動了解決方案的創新和升級，賦予企業在國際市場上的競爭優勢。其次，人工智能技術為產業集群的跨區域發展提供了技術支撐和創新動力。各家企業通過引進人工智能技術，實現了對生產、管理、營銷等各個環節的智能化升級，提高了產業集群的整體效率和競爭力。這些智能化的生產和管理模式，為產業集群在跨區域、虛擬集聚發展中提供了可持續的動力和支撐。