“统分结合”发展人工智能，本质是在大国规模条件下实现效率与多样性的统一，既放大我国超大规模市场的规模效应，又形成差异化创新与产业分工格局。通过在全国统一大市场框架下实现资源高效配置与区域比较优势协同发挥，最终全面提升我国人工智能发展的整体效率与全球竞争力。

“分”：立足区域特色与客观资源禀赋，因地制宜构筑比较优势。自2024年总书记提出“因地制宜发展新质生产力”以来，这已成为我国推动高质量发展的内在要求和重要着力点。人工智能与新质生产力的内涵与特征高度契合，是提升全要素生产率的重要抓手。我国各地发展人工智能必须强调“因地制宜”这一原则要求，注重打造实际效果、与本地发展水平相适配的新模式。

“统”：纵深推进全国统一大市场，打通跨区域要素壁垒，释放规模优势。人工智能产业存在明显规模效应，通过全国人力、物力、财力的自由流动与优势叠加，有望最大程度激发其规模优势。当前我国人工智能发展存在部分地区产业布局和自身经济发展适配性不强、一定程度的重复建设和供需错配问题，仅凭局部的“因地制宜”难以实现全局的最优资源配置，必须以统一大市场为抓手，在制度与要素支撑下进一步夯实产业基础。

从人工智能产业链“基础层—技术层—应用层”三个维度构建“人工智能发展潜力评价体系”，对我国31个省市进行量化评估。结果显示，我国尚不存在三维度均占优地区，各地比较优势分化明显。这既强调因地制宜发展人工智能的现实必要性，也凸显全国统筹推动产业链协同发展的重大使命。

（1）基础层：能源与成本优势决定算力布局潜力，云南、四川优势明显。西南地区水电资源丰富、清洁电力供给稳定，同时土地与人力成本较低，具备发展绿色算力中心的良好条件。（2）技术层：科研资源与持续研发能力是核心竞争力，北京、广东处于第一梯队。东部地区集聚科研机构、科技人才和龙头企业，创新生态完善，研发投入强度高，技术迭代速度较快。（3）应用层：产业基础与市场规模构成应用扩散的重要支撑，广东领跑全国。东部地区产业体系完善、企业主体活跃，并有活跃的投融资支持企业成长；同时人口与经济规模较大，为人工智能应用落地提供广阔市场空间。

布局之策：分区分类因地制宜发展人工智能。（1）特色优势区：深化长板优势与生态构建。东部地区依托国家新一代人工智能创新发展试验区，统筹推进基础研究、研发试验和产业应用，引领中国AI产业参与全球竞争。西部地区重点围绕算力承载能力、能源成本和网络条件，引导模型训练、算力密集型应用等业务在本地落地。（2）后发潜力区：挖掘场景价值与实现弯道超车。结合区域特色产业与民生需求，深耕细分场景打造应用示范区，建立场景孵化激励机制，对率先落地并产生显著效益的企业给予税收减免和政府采购倾斜。

统筹推进：下好“全国一盘棋”，破解跨区域合作的体制机制难题。建议健全跨区域协调机制，破解数据孤岛、算力错配等痛点；针对不同区域完善差异化考核与激励机制，并进行定期评估和优化。

风险提示：

1. 国内政策落实不及预期风险

2. 对政策理解不到位风险

3. 前沿技术发展路径不明晰风险