全球人工智能科研格局正在加速重塑。根据美国乔治城大学安全与新兴技术中心的统计，2010年全球AI涉及的论文发表量约为8.8万篇，到2023年增至24.27万篇，十余年间增长近两倍。这组数据表明，人工智能正从学术研究快速走向产业应用前沿，成为全球科技竞争的重要高地。 中国在这场竞争中的位置也在上升。根据全球人工智能研究能力评估平台AIRankings的数据，1998年香港首次进入全球AI科研前十城市，2007年北京跻身全球核心发表量前十，2013年北京升至全球首位，并逐步拉开与其他城市的差距。这个路径清晰显示出中国AI科研从参与走向引领的变化。 当前，中美仍是全球AI科研的两大中心。在全球前十城市中，中国占据北京、香港、上海三席，美国占据四席。，北京的AI科研指数几乎是排名第二的香港的两倍，显示出其在该领域的领先优势。这种领先来自持续积累，而非短期起势。 北京保持领先的关键，在于形成相对完整的科研生态。高校、科研机构与头部企业在此集聚，围绕人工智能构建起紧密的研究网络。这个网络不仅覆盖基础理论研究，也在逐步打通从基础研究到应用研究再到产业转化的链条。大模型的核心架构与近年涌现的产业化成果，其源头都与这一科研体系长期沉淀的知识积累和方法突破密切相关。 中国AI科研的增长也并非单点驱动。根据AIRankings对2016至2025年的综合统计，全球前50名城市中有10座来自中国。上海、杭州进入全球前15名，长三角地区在基础与应用研究上持续发力。杭州、广州、西安、武汉、成都等城市则依托产业基础，在特定方向形成竞争力。这表明中国AI科研正在从少数核心城市向多区域扩展，形成多点支撑格局。 在垂直领域的科研竞争中，中国城市同样表现突出。在汽车零部件、能源、金融服务、生物医药、科技硬件等领域，中国头部城市的科研实力处于全球前列。北京集聚了大量综合性科研机构和多行业企业总部，凭借多元化的科研与产业结构，在多个行业中保持领先。上海在汽车及零部件和科技硬件领域优势更为明显，南京在能源和生物医药领域的表现则更为突出。 从科研成果走向模型、产品与产业，本质上是一条持续迭代的路径。其中，长期扎根科研一线的研究者往往发挥关键作用：他们的知识积累与方法突破，为产业升级提供持续动力。也正是对基础研究的长期投入，才使大模型等前沿技术的突破具备条件。 北京市“十五五”规划纲要提出，将人工智能培育壮大为新的万亿级产业集群，构建更具竞争力的现代化产业体系。要实现这一目标，既要保持科研优势，也要提升成果转化效率。当前，从大模型能力的持续迭代到垂直场景的加速落地，人工智能正加快进入产业核心环节，为北京更放大科研优势、推动产业升级带来新的窗口期。
人工智能不仅是技术变革的前沿，也是国家竞争力的重要组成部分。中国从科研积累到产业布局的推进过程，折射出从“跟跑”到“并跑”乃至“领跑”的目标。未来，能否在核心技术突破与产业生态构建上实现更高水平的自主创新，将影响中国在全球人工智能浪潮中的主动性与竞争力。此进程不仅关乎科技发展，也将深刻影响经济社会的未来走向。