摘 要:从技术的角度，人工智能创新发展的“三要素”是算力、算法、数据。从产业经济学视角，人工智能创新发展更加依赖于人才、资本和产业生态。杭州作为中国人工智能发展的代表性城市之一，其通过数字化人才的培养与引进、资本的有效支持以及产业生态的完善，成功推动AI技术的快速发展，尤其是通过“杭州六小龙”中的DeepSeek等企业的崛起，展现了这种关键因素的综合作用。我国人工智能创新不该简单对标硅谷式单一路径，应推动人工智能科技创新与产业创新深度融合，构建企业主导的产学研用协同创新体系，探索“多路径、多层级、梯度化”百花齐放的自主创新范式，走出一条具有中国特色的科技创新之路。
关键词:人工智能 大语言模型 创新思维 科技创新
【中图分类号】F49；F124 【文献标识码】A
2025年4月25日，中共中央政治局关于加强人工智能发展和监管进行第二十次集体学习时，习近平总书记强调：“要持续加强基础研究，集中力量攻克高端芯片、基础软件等核心技术，构建自主可控、协同运行的人工智能基础软硬件系统。以人工智能引领科研范式变革，加速各领域科技创新突破。”深度求索（DeepSeek）在2025年新春前后相继发布开源权重模型DeepSeek-V3和DeepSeek-R1，以相对较小的训练成本、参数规模，实现了堪比GPT-4o、Claude 3.5 Sonnet、OpenAI o1等大模型的性能，在短时间内震惊全球。有科技观察者把诞生于浙江省杭州市的云深处科技、宇树科技、深度求索、游戏科学、群核科技、强脑科技等六家企业，称为“杭州六小龙”。“杭州六小龙”一鸣惊人，让全球关注到中国的科技创新。为什么DeepSeek等六小龙没有出现在其他城市？杭州做对了什么？围绕“杭州六小龙”引发了城市创新的讨论。有研究机构从“金木水火土”——资金扶持、青年人才培育、液态创新网络、接续创新“火种”、厚植创新创业土壤，以及这五者的协同赋能、系统性增强等方面进行解析，认为：杭州在人工智能（AI）创新发展上的突出表现并非偶然，是其制度环境、创新生态和政企关系等共同作用的结果。
人工智能发展“三要素”：人才、资本、产业生态
从技术的角度，人工智能创新发展的“三要素”是算力、算法、数据。从产业经济学视角，人工智能创新发展更加依赖于人才、资本和产业生态。杭州作为中国人工智能发展的代表性城市之一，其通过数字化人才的培养与引进、资本的有效支持以及产业生态的完善，成功推动了AI技术的快速发展，尤其是通过“杭州六小龙”中的DeepSeek等企业的崛起，展现了这种关键因素的综合作用。
经济增长的长期动力来自于知识和技能的积累，而这一过程的核心要素就是人才。人工智能的技术突破不仅仅依赖于基础科研人员的技术创新，更需要具有跨学科能力的复合型人才，能够将技术研究转化为实际应用，推动技术的快速普及与产业化。比如，杭州市政府不仅依托浙江大学等高等院校，培养大量的AI技术人才，还通过出台一系列政策支持数字化人才的引进。浙江省早在2014年便推出了《关于实施领军型创新创业团队引进培育计划的意见》，突破关键技术、发展高新产业。这一政策的出台，不仅优化了杭州的创新环境，也为DeepSeek等AI企业提供了强大的智力保障。DeepSeek的创始团队来自浙江大学计算机学院，具备极强的学术背景和技术创新能力，而且具备市场化思维和跨学科融合的能力。
资本不仅为AI领域提供了必要的研发资金，还通过投资、并购等方式促进了技术的创新和应用。一方面，从基础算法的研发到硬件设备的升级，从数据集的构建到应用场景的探索，每一个环节都需要大量的资金投入。DeepSeek不是由一家大型科技公司开发，而是源自一家量化投资公司，其中一个原因就是量化公司为研究提供了充足的资金保障。另一方面，资本通过投资优秀的AI企业，促进技术的创新和应用。资本通过并购等方式，整合AI领域的资源，加速技术的融合和发展，促进企业探索新的应用场景，推动AI技术的广泛应用。例如，杭州政府推出的“算力券”政策，为中小企业在使用AI技术时提供了资金补贴，从而降低这些企业在技术应用过程中的成本。与此同时，杭州的风险投资市场也非常活跃，吸引大量资金进入AI领域，为技术创新提供了资金支持。
一个健康的产业生态能够为技术创新提供支撑和推动。AI技术的应用不仅仅依赖单一企业的努力，更需要整个产业链的协同工作。产业生态的建设不仅包括技术创新的推动，还包括资本、政府、科研机构和企业等多方面的协同合作，形成创新的合力。人工智能产业的成功同样依赖于产业链的协同作用。杭州通过打造开放的创新生态系统，吸引了大量创新型企业，在人工智能领域形成多层次的产业链。杭州的人工智能产业生态包括知识生产层、技术转化层和孵化层等多个层级，这些层级之间相互协作，共同推动AI技术的快速发展。
杭州做对了什么：制度协同下的AI创新路径
在新一轮科技革命与产业转型的交汇期，杭州异军突起，成为中国人工智能创新生态的先行样本。这种崛起并非依赖传统招商驱动或要素堆积，而是建立在三大制度底层逻辑之上：战略性“放手”激发企业自组织创新，人才机制打通跨领域流动通道，网络型生态实现要素高效重组。三要素互动结构，塑造出杭州AI产业的独特生长机制。
战略性“放手”制度供给，释放企业自组织能力
与众多城市依赖“有形之手”推动产业发展不同，杭州采取了极具前瞻性的“放手式治理”策略。在人工智能产业兴起的关键时期，杭州政府没有试图主导企业的发展方向，而是为创新者创造了一个“有事服务、无事不扰”的政策环境。这种宽松而高效的制度设计，不仅避免了行政干预对技术创新的钳制，更极大提升了企业的自主性与灵活性。DeepSeek正是在这样一个不设限的土壤中快速成长的典型案例。作为由浙江大学人才团队孵化的初创企业，其在创业初期即获得了人工智能小镇提供的政策窗口和资金扶持，但后续发展基本依赖自身技术进化路径完成“从学术成果到产业应用”的闭环。杭州政府并未设置复杂审批链条，也未强推标准化模式，而是持续提供算力券、融资对接、人才落户等基础保障，形成典型的“政策有形，机制无形”的创新环境。这种尊重企业自主决策权的战略性“放手”，释放出更大的创新活力。比如，强脑科技2018年由杭州考察团赴波士顿引入落地后，市科创基金给予早期投资，后续政府持续“隐身”，企业依靠自身在脑机接口技术上的专业积累，实现了非侵入式脑波接口产品商业化，并在仿生义肢、注意力训练等领域快速推广。“有事服务、无事不扰”的理念也体现在对小微企业的全周期包容机制中。2021年，杭州IPO企业数量达48家，超过深圳和广州，背后正是“制度退后、市场前行”的模式，与国内多地依赖政府主导产业规划、产业园区“选赛道”的做法形成鲜明对比，体现出杭州对创新不确定性的高度容忍与尊重。
人才市场化与跨领域融合，激发创新势能的新引擎
人才始终是科技城市竞争的第一资源。但杭州没有陷入“抢人大战”的同质化陷阱，而是通过“场景+市场”的制度配置，打造出一种人才与产业深度交融的多维生态。一方面，依托浙江大学、之江实验室、西湖大学等高水平机构，杭州年均输出AI相关专利1500项，为初创企业提供持续性“智力注入”；另一方面，政府主动连接科研人才与应用端需求，推动人工智能、大数据、图形计算等跨学科人才与制造、家居、医疗等传统产业融合。如群核科技的家居云设计系统就是这一机制的产物。技术团队源自建筑可视化与算法优化方向，但在杭州政府推动的“AI赋能产业”计划下，与本地家装企业深度协作，形成了“前端交互—后台数据—一键制造”的软件即服务（SaaS）闭环服务，大幅重构了家居产业链条。宇树科技创始人为浙江理工大学机械工程硕士，借助杭州完善的机器人试验场与供应链体系，将仿生运动原理与国产组件相结合，打造出H1人形机器人，打破了波士顿动力在该领域的长期垄断，其低成本高性能的方案一度引发海外媒体关注。在这种“在地化人才链条”背后，是科研平台与产业端之间的持续互哺。正如DeepSeek团队中多位核心算法人才均为浙江大学校友，并通过“之江实验室—城市大脑—AI小镇”实现从实验室到产品的完整转化路径。
构建“液态创新网络”，推动科技资源跨界整合和高效流通
杭州的另一核心优势在于构建高度流动、快速重组的“液态创新网络”。这一网络以企业、科研机构、资本与政策平台为节点，实现了科技资源的跨界整合和高效流通。与传统“产业链条式”的单向模式不同，杭州形成的是一个高度自组织、去中心化的创新网络。在这种体系下，杭州政府主导的人工智能产业联盟联合高校实验室与本地龙头企业共同开发开源工具与基础模块，将DeepSeek、云深处、宇树科技等企业与阿里云、之江实验室等龙头资源连接在一起，推动开源模块、算法平台等共建共享。在AI城市交通、工业仿真、人形机器人等多个赛道中，通过“产业联盟+公共平台”机制进行高频协同，加速从模型研发到商业部署的路径，实现了公共研发成果的快速共享与转化。不同科技企业不仅可以灵活调用本地的算力基础设施、资金支持、试验场景，还能与高校、龙头企业、初创团队实现快速协同。例如，杭州通过“场景试验权”开放公共治理系统，如城市大脑系统中的交通模型训练、水质监测系统的AI算法嵌入、智慧养老平台的可穿戴设备实验，使AI企业拥有真实反馈的试验平台，强化了从“原型测试—算法迭代—场景适配”的能力闭环。
综上，杭州的崛起不是靠资本催化和简单的政策扶持，而是在“放—融—联”三位一体中，形成轻干预、高弹性、强链接的治理生态。其核心不是“招商引智”的表层操作，而是对创新不确定性保持容忍、对系统韧性进行塑造。游戏科学公司在开发《黑神话：悟空》初期面对“三无”（无IP、无大厂、无融资）局面，杭州并未强行介入，而是以“动漫专项基金”适时扶持，在团队扩大后提供办公场地与渠道资源保障。团队从艺创小镇一幢楼扩展到五幢楼，形成从创意生成到产品发布的完整“文化+科技”叙事体系，并成功打入全球3A市场。杭州政府长期坚持“城市是平台，企业是主角”的策略。以DeepSeek为例，虽然其AI算力需求巨大，但杭州政府并未专设任务，而是通过“1+N算力网络”降低其单位成本40%，同时开放交通、医疗、教育等多个试验场景，实现从数据基础设施到算法嵌入的完整支持链条。
未来，人工智能的竞争将不仅是技术之争，更是制度与生态的协同能力之争。通过“纵向不干预—横向高耦合—长期低摩擦”的制度逻辑，将政府从“管理者”转变为“生态塑形者”，使创新在其中自然生长，而非被动推动。
向杭州学习什么：制度创新下的范式跃迁
在人工智能浪潮中，杭州为何能脱颖而出，成为全国“取经”的焦点？从DeepSeek的大模型突破，到宇树科技的人形机器人，再到“六小龙”集体爆发，并非只是企业个体的成功，而是制度、人才与产业文化共振下的系统性领先。它所展现的是一种城市作为创新生态系统运行的高阶能力，一种“以制度托底、企业主导、资本流动、生态生长”的新型协同范式。
“放手而不失控”，制度供给的战略弹性。杭州的创新生态并非简单堆砌补贴或园区资源，而是构建了一个“有限有为”的制度环境。在这个体系中，政府主动退后一步，将资源配置与选择权交还市场。对企业家而言，这种制度安排既减少了政策不确定性，又提供了灵活试错的空间。例如，DeepSeek的成长并非靠定向扶持，而是在“无事不扰，有事响应”的制度氛围中自下而上实现技术突破与产品落地。制度供给不仅体现在监管宽容，更在于基础能力供给的前瞻性。“算力券”制度提供了要素平权支持，“数据可用不可见”机制打通了数据孤岛。这些政策体现出一种“非配置型”制度激励逻辑，不直接“决定”创新方向，而通过底层能力建设，激发企业家精神与市场演化动力。当今，部分城市仍在“造园区—引企业—求税收”的路径中打转，忽视了数字经济背景下的新兴产业特征——人才主导、技术不确定、路径非线性、资本极敏感。而这些，恰恰无法靠“行政强推”解决。杭州模式的优势在于，跳出了“政府做主—企业跟随”的线性逻辑，改为制度托底—企业主导—资本流动—生态生长的复杂协同。这契合未来城市科技治理的核心需求：不再是招商拼政绩，而是生态拼韧性；不再是政府造企业，而是企业造产业；不再是抢人，而是留人+用人+跨界融合。杭州没有照搬旧模型，而是走出自己的范式跃迁，这正是其他城市争相“取经”的根本原因。
“人才市场化与跨界融合”，生态创新的驱动轴。在杭州，人才不是用“引才计划”固定在体制内部，而是用开放场景+市场资源激发出自由流动与跨界融合的动力。高等院校源源不断输出人才，之江实验室等机构与企业共建研发平台，大量AI人才与传统制造、家居、设计、医疗等行业融合，构成真正意义上的“复合型创新力”，这是典型的融合性基础设施和创新性基础设施。
“创新空间即生活空间”，创新文化内化的文明张力。创新并不发生在真空中，而是嵌入在具体的城市肌理与生活方式之中。杭州之所以吸引创新者，不仅因其政策支持，更因为其文化土壤——从西溪湿地到滨江live，从夜经济到艺术展览，生活的丰富性为灵感提供了滋养。这种“生活即实验场”的城市结构，让创新者不仅愿意“留下来”，更愿意“扎下去”。城市创新力的本质，是一种人文与技术交融的文明张力——不是写字楼的密度决定技术密度，而是“晚上九点还在思考的人在哪里”。杭州正是通过“科技+文化+社交”的复合场景，构建了一个真实的人才吸引与沉淀机制。
“松手比扶持更难”，真正值得学习的杭州经验。部分地方模仿杭州打造产业园区、出台引才政策，但却忽视了制度本质：放权的智慧、信任的勇气和治理能力的提升。杭州以“基础设施+制度供给”替代“定向指导+产业拉动”，不仅避免了政策错配与路径依赖，还释放了资本和人才的市场调节力量。例如，“算力券”并非指定企业使用，而是按需分配，强调普惠与公平；数据机制也从“归属控制”转向“使用治理”，体现对数字要素流动性的尊重。此外，杭州没有刻意“抢人”，而是通过制度安排与生活环境“留人+用人+让人跨界融合”。这背后的逻辑，是以包容失败、鼓励试错的制度弹性，实现创新生态的自发进化。杭州，不是城市样板，而是制度试验场。
杭州之所以值得学习，不是因为它有什么万能模板，而在于它敢于承认不确定性、尊重市场机制、包容创新失败，并以制度供给的方式支持“未来经济”“未来产业”的萌芽与裂变。向杭州学的不只是怎么“扶持一个产业”，而是如何“松手造未来”。当我们不再仅追求科技指标上的“高地”，而是追求制度、生态、文化的协同演进，我们才真正具备迎接下一个时代的能力。
持续优化产学研用协同创新机制
2025年4月25日，中共中央政治局就加强人工智能发展和监管进行第二十次集体学习时，习近平总书记提出：“要推动人工智能科技创新与产业创新深度融合，构建企业主导的产学研用协同创新体系”。创新是一个系统工程，必须继续深化改革，实现创新链产业链资金链人才链有效贯通，汇聚各方力量。构建快速驱动人工智能产业发展的创新机制需要从市场机制、人才结构、技术路径、制度环境、文化基因与系统推进六个维度，建立高效的产学研用协同创新机制。
市场机制是推动创新实现的基本土壤，而非可忽略的“背景条件”
AI创新并不只是技术突破，而是通过市场机制完成从技术到产品、再到商业价值的链式跃迁。Babina等（2024）通过大样本研究发现，企业的AI投资显著提升了其销售、就业与市值增长，这种增长主要来自产品创新而非简单扩张。DeepSeek的成功也是如此，其并未依靠行政指定，而是在杭州“宽制度+强市场”的环境下，通过开源发布迅速形成生态响应，推动模型广泛应用。中国的发展不可能走硅谷式完全自由竞争的路径，但也不应陷入政府全权主导的误区。以“大市场、小政府”为制度底色，中国式市场机制更强调在政府基础支撑下释放市场主体能动性，实现制度托底与市场主导的有机结合，政府更有为，市场更有效。正如DeepSeek成长过程所展现的，制度提供了算力券、融资平台、试验场景等基础保障，而商业模式和迭代路径则由企业自主探索完成。
“跨界型人才”正成为创新驱动的新中枢，而非传统“技术精英”的独角戏
应用AI并实现首创性产品创新的企业，其核心在于拥有多样技能背景与跨应用场景的积累。DeepSeek团队兼具算法研发、产品管理、金融理解三重能力，其成功突破正是“组合式能力”的体现。这种“交叉人才”需要制度上的支持，例如在高等教育层面推进“AI+X”复合专业建设，在创新政策中强化人才跨部门流动机制，构建“场景+技能+资本”三位一体的能力平台。中国的创新人才体系必须回应“新质生产力”的内涵。这要求我们跳出“技术型单轨”的精英教育框架，转向面向产业实际与区域结构的“场景式复合型”人才供给机制。例如，杭州以西湖大学、之江实验室等为平台，与SaaS产业共育人才，并通过AI小镇、产业基金等机制支持人才创意转化为项目，形成“创意—产品—场景”的闭环。这种模式体现出重视年轻人、尊重多元知识结构的文化优势。
“从1到N”的扩散路径，是AI技术真正改变社会结构的根本方式
虽然“从0到1”的突破令人振奋，但在中国，并非每一个城市都能成为世界前沿的“技术奇点”。相反，大多数地区更适合在产业配套、成本控制、应用落地等方面发挥“从1到N”的扩散优势。DeepSeek的实际意义并不只在于技术突破，更在于其“低成本+开源”策略推动模型快速覆盖到金融、政务、制造等多个垂直场景。类似地，灵伴科技与思看科技等企业，则在视觉建模、政务办公等领域推动SaaS系统落地，使AI在长尾场景中生根发芽。这种多样化、多层级、梯度化创新格局，正是以“发展不平衡”为客观条件形成的制度适应性优势。
制度安排的关键不在于扶持力度，而在于风险容忍与系统协同
正如美国通过政企合作推动AI产业发展，在制度上实现“共治+共创+共生”的政策架构，杭州的经验也说明，放弃“行政强推”，转而构建“松绑—对接—托底”机制，是应对高不确定性技术的关键。这种模式背后是一种制度文化的转型：从“工程师治理”向“生态式治理”过渡。即政府不主导创新内容，而负责构建资源协同与容错平台。比如，宇树科技起初并未被资本市场看好，但得益于杭州市场景开放和算力支持的长期陪伴，该企业最终打通了从仿生机构设计到人形机器人产品化的路径。制度之于创新，不是控制者，而是守护者。
文化与地域路径决定创新生态的生命力，而非可简单复制的形式主义
习近平总书记指出：“发展新质生产力不是忽视、放弃传统产业，要防止一哄而上、泡沫化，也不要搞一种模式。”强调的正是要因地制宜、差异发展，走出“复制-内卷”的误区，走进“协同-适配”的创新战略。这种文化自觉，是中国式现代化的底层逻辑。地域经济存在差异，各地禀赋与文化传统也决定了不能统一追求“技术爆点”或“产业神话”。“杭州六小龙”的崛起，从表面上看是赶上了AI风口，从深层看则是营商环境、青年文化与制度托底共同塑造的：营养足够、土壤疏松、阳光充足，自然就能生长。反观部分城市为追赶热点而密集设立元宇宙园区、AI示范区，结果却陷入“数字鬼城”或“政策泡沫”，教训深刻。
科技革命只有在进入产业体系、提升生产效率后，才具备真正的系统意义
AI对企业增长的核心机制不是取代人力，而是提升产品创新能力与运营效率。DeepSeek在商业银行中的应用表明，其并非简单工具替代，而是通过神经语言程序学（NLP）与数据驱动改造风险管理与客户服务流程，从而提升整个金融体系的抗风险与决策效率。但同时也要看到，AI发展也带来职业结构重构与结构性失业。在结构调整过程中，中国的制度优势可通过“再培训—再就业—再配置”形成缓冲机制。这要求我们将创新政策与社会政策统筹规划，将“科技推动经济”与“科技稳定社会”同步推进。
结语
中国的创新崛起必须根植于自身土壤，构建“市场驱动—人才跨界—路径协同—制度托底—文化适配”企业主导的产学研用协同创新体系。理性认识创新，不是压制激情，而是避免泡沫；不是拒绝突破，而是善待失败；不是照搬范式，而是创造范式。这才是中国走向世界科技高地的真正起点。
【本文作者为中央财经大学中国互联网经济研究院副院长、教授，中国市场学会副会长；本文系国家自然科学基金专项项目“数据市场化配置规律及其对数据价值释放的影响机理研究”（72442026）；北京市社会科学基金重点项目“北京市打造具有国际竞争力的数字产业集群研究”（24JCB027）阶段性成果；首都经济贸易大学常家维对本文有较大贡献】
参考文献略
责编：程静静／美编：王嘉骐