上篇通过京沪对比，揭示北京“创新策源型”发展优势与成果转化、场景落地等方面的提升空间。面向“全球人工智能第一城”建设目标，本篇从国际视角出发，系统对标旧金山湾区，围绕人才、资本、技术、机制等维度剖析差距短板，提出构建自主创新生态等战略举措，为北京实现全球引领提供决策参考。

二、北京与旧金山湾区人工智能产业创新生态对比分析

从全球视角看，人工智能产业正加速向少数具备技术策源能力的核心创新中心集聚。当前，旧金山湾区在原始技术创新、底层平台与规则塑造等关键环节形成了较为稳定的主导优势；北京则在科研投入强度、工程化推进能力和战略性基础设施建设方面实现快速跃升，综合实力稳居中国首位并进入全球第一梯队。两地在资源禀赋层面具有一定可比性，但在创新生态的运行机制和内生动力结构上存在系统性差异，这一差异构成北京建设全球人工智能第一城过程中需要正视的现实约束。

（一）人才：存量优势与结构性短板并存

从人才生态来看，北京人才存量位居全球前列，但在人才结构与吸引力方面存在短板。

顶尖人才储备实现并跑。北京AI学者总量达1.5万人，其中入围AI2000全球最具影响力学者榜单的有148人，虽与旧金山湾区超300人的规模仍有差距¹，但已稳居全球第一梯队。

创新主体结构存在差异。旧金山湾区顶尖人才密度极高且高度集中于企业研发体系，在人工智能领域被引用次数最多的100篇论文中，湾区占比约65%，其中Google、meta等企业贡献约74%，斯坦福、伯克利等高校院所贡献仅26%²；相比之下，北京高水平研究成果主要集中于高校和科研院所，研究导向偏重理论突破，工程化经验和产品化牵引不足，制约了人才成果向产业竞争力转化。

国际高端人才吸引力有待提升。全球顶尖AI研究人员中，美国（主要是湾区）吸纳了全球57%的顶尖人才，而中国（主要是北京）吸纳比例约为12%。值得注意的是，在中国培养的顶尖本科生中，约有半数最终选择在美国工作³，表明北京虽然具备育才能力，但在全球开放竞争环境下仍面临留才难、用才深度不足的现实约束，这已成为其建设全球人工智能第一城必须正视的核心瓶颈。

（二）资本：市场化资本规模与效率存在差距

从资本生态来看，北京在政府引导资金的投入强度上具备优势，但在市场化资本的总体规模与风险偏好方面存在明显差距。

市场化资金总量存在差距。北京充分发挥体制优势，设立总规模1000亿元的政府引导基金，截至2025年底已带动社会投资超1040亿元，同时引入社保基金及金融资产投资公司设立超140亿元股权投资基金，这种以政府为主导的投入模式为重点产业链提供了长期、稳定的资金注入，保障了产业发展的基本盘。相比之下，旧金山湾区拥有全球规模最大的风险投资集群与科技巨头资本，年度人工智能资本支出及风险投资总额达千亿美元量级，远超北京的资金体量。2025年上半年，美国人工智能初创公司吸纳了全球约64%的风险投资额，且单个头部企业的单轮融资规模往往达到数十亿美元，资金高度聚焦于高赔率的颠覆性创新，显示出市场化资本在资源配置上的绝对主导地位。

资本循环效率有待提升。旧金山湾区以高度市场化的风险投资为主导，资本对前沿技术的风险容忍度极高，敢于向商业模式尚未验证的初创企业进行饱和式投入；同时拥有高度成熟的并购市场，Databricks以13亿美元收购MosaicML等案例表明，并购已成为除上市之外资金快速回流的核心通道，实现了技术与资本的高效循环。相比之下，北京的投资决策受国有资产保值增值等制度约束，资金倾向于流向技术路径明确、商业前景可预期的成熟期项目，且退出渠道高度依赖IPO上市，并购市场活跃度不足，导致资本在不同创新主体间的流转速度较慢，难以形成高效的投入产出闭环。

（三）技术：全球标准话语权有待提升

从技术生态来看，北京在构建自主可控的软硬底座方面取得突破，但在全球通用标准的定义权与生态主导权方面处于弱势。

全球基础设施标准仍由湾区主导。北京针对国产算力碎片化痛点，依托智源研究院推出众智FlagOS系统软件栈，实现国产异构芯片的统一适配与互联互通；引入国内最大开源平台Gitee打造模力方舟社区，汇聚超1.5万个开源模型，构建起独立于国外技术体系之外的第二技术底座，具备保障产业安全的自主能力。相比之下，旧金山湾区掌握着全球人工智能的基础设施标准，NVIDIA建立的CUDA生态与Meta主导的PyTorch框架构成全球开发者共同依赖的开发环境，具有极强的生态壁垒与用户粘性，北京在打破这种国际事实标准的垄断方面仍面临巨大阻力。

技术路线定义权存在差距。截至2026年初，北京模型备案数量达209款，涌现出智谱AutoGLM、潞晨VideoOcean等先锋产品，在部分细分赛道实现了并跑甚至领跑。相比之下，旧金山湾区具备全球技术路线的定义权，Meta推出的Llama系列模型长期主导全球开源社区，确立了通用大模型的技术范式，Google与OpenAI的每一次产品迭代都在定义行业发展的方向。北京的产品更多是在既有技术框架下的工程化创新与垂直场景应用，尚未形成能够吸附全球开发者的通用技术标准，在国际技术路线的竞争中处于跟随地位。

（四）机制：创新及市场化筛选机制不足

从机制生态来看，北京凭借体制优势，在建设战略性基础设施方面效率很高，但在依靠市场来筛选原始创新成果的机制方面，灵活性仍显不足。

创新组织模式存在显著差异。北京通过九大专项行动、十大示范应用榜单以及“揭榜挂帅”等方式，能够在短时间内集中资源，快速推进建成十万卡级国产智算集群等战略基础设施；相比之下，旧金山湾区则依赖市场主体自发探索，YCombinator等孵化机构与谷歌等巨头的内部赛马机制，构成多层次试错网络，使得非共识技术得以低成本进行验证。这种差异导致北京在重大基础设施建设方面推进迅速，但在早期、高风险、非共识创新的探索上相对谨慎；而旧金山湾区的市场化组织方式则更有利于孕育颠覆性技术和新兴赛道。

技术评价与验证方式不同。北京致力于构建标准化的公共评测基础设施，依托北京智源人工智能研究院建设FlagEval（天秤）大模型统一评测平台，支持光轮智能建设全球首款具身智能工业级仿真评测平台RoboFinals等，为各类技术提供可比较、可复现的验证标准；而旧金山湾区则遵循市场竞争逻辑，以产品在HuggingFace社区的调用量及商业市场的存活率作为核心评价指标，由用户和市场决定技术路线的成败。这意味着北京的评价体系更强调标准化、可验证性和工程化效率，而旧金山湾区则更强调用户选择和市场淘汰，两种路径各有优势，北京在技术路线多样性培育、市场快速适配方面仍有提升空间，正通过完善市场化机制持续优化。

综合来看，北京在人工智能领域已形成全球领先的政策引导力度和工程化推进能力，是当前国际范围内最具实力的快速跟进者；旧金山湾区则通过对技术标准、资本循环和创新组织机制的系统性掌控，持续发挥规则制定者作用。北京要实现从“规模扩张”向“生态定义”跃升，关键在于进一步激发非共识技术探索活力，完善资本循环与容错机制，推动形成更加开放、可持续的创新生态。

三、北京构建独立自主全要素创新生态的战略举措

紧扣“十五五”开篇北京打造“全球人工智能第一城”及核心产业规模破万亿元的战略目标，针对前文分析中指出的底层技术垄断、成果转化堵点、资本循环不畅及人才结构失衡四大短板，提出针对性的战略举措，构建独立自主的全要素创新生态。

（一）构建“开源+底座”双轮驱动的自主技术根系

针对旧金山湾区在底层根技术上的垄断优势，加速构建软硬解耦、自主可控的技术底座。全面推广智源研究院牵头的“众智FlagOS”系统软件栈，将其纳入政府采购算力服务的标准配置，解决国产异构芯片适配“碎片化”难题，打破单一芯片架构的生态锁定，确立国产算力的事实标准。同时，依托Gitee高标准建设“模力方舟”开源社区，通过举办国际级开源创新赛事与发布千万级资金榜单，争夺全球开发者入口，打造独立自主的开源协作网络，夯实从底层算力到上层模型的全栈自主权。

（二）构建“空间+场景+要素”的综合转化体系

针对北京基础研究强但成果转化效率有待提升的现状，构建覆盖全流程的转化体系。一是优化产业空间布局。依据各区资源禀赋，高标准建设海淀原点社区、经开区模数世界等四大创新街区，构建从源头创新、中试验证到场景应用的空间闭环，完善从初创孵化到龙头引领的企业梯度培育机制，推动创新要素在物理空间上的高度集聚与高效配置。二是深化“场景创新合伙人”机制。推动场景开放从单向供给向深度共建转变，支持领军企业全流程参与政务、医疗、制造等重点场景的规划与研发，大幅降低企业在场景适配中的试错成本，建立权责共担的利益共同体。三是完善新型要素基础设施。加快建设药品、消费、新材料三大行业可信数据空间，利用隐私计算技术解决高价值数据流通难题，为行业模型训练提供高质量语料；支持具身智能在虚拟环境中进行低成本、高并发训练，通过数据要素集聚与虚拟验证平台的双重赋能，大幅缩短产品从实验室到生产线的工程化落地周期。

（三）重构“耐心资本+市场博弈”的筛选机制

针对北京市场化资本不足、风险容忍度低、退出渠道单一的问题，优化资本结构，重构资本生态。一是培育壮大耐心资本与并购市场。引导社保基金、金融资产投资公司（AIC）等长期资金设立专项基金，建立符合科创规律的长周期考核与免责机制，确保国有资本敢于投向主要依靠市场力量难以进入的前沿无人区；同时，大力培育产业并购市场，鼓励行业龙头通过并购整合优质初创技术团队，疏通IPO之外的资本退出渠道，形成高风险投资、技术并购、资金回流的高效循环。二是完善非共识创新的市场化筛选体系。改变单一的项目评审导向，建立以市场反馈和商业存活率为核心的技术评价机制，支持多元创新主体在生成式人工智能、具身智能等高不确定性领域进行高强度探索与试错。通过降低制度性交易成本与提供普惠性算力支持，为各类技术路线提供公平竞争的验证环境，依靠市场优胜劣汰法则筛选出具有生命力的底层技术与创新产品。

（四）实施工程硕博士与全球引才双轮驱动计划

针对顶尖人才向海外流失及向企业流动不足的结构性矛盾，构建以产业价值为导向的人才引育体系。深化校企联合培养模式，支持智源研究院、高校与领军企业开展工程硕博士联合培养，推行双导师制与实战化考核，将人才培养主战场从实验室移至产业一线，补齐工程化经验短板。设立面向海外的人工智能专项人才基金，对回京创业或加入重点企业的顶尖科学家与工程师提供科研经费与安居保障的一站式支持，扭转人才净流出的被动局面。

数据来源

¹.根据前20名学者机构数据计算得到。https://www.aminer.cn/ai2000/about/organization

².https://www.zeta-alpha.com/post/must-read-the-100-most-cited-ai-papers-in-2022

³.https://archivemacropolo.org/interactive/digital-projects/the-global-ai-talent-tracker/

作者介绍

杨晨旭

咨询师

长期专注数字经济、平台经济及人工智能领域，参与并负责多项产业研究、政策研究、重大项目可研与专项项目评估，形成多项产业研究报告及项目咨询成果，具备丰富的工程咨询经验。

编辑：张　华 

审核：赵佳菲