当前，全国城市AI竞速赛进入深水区。深圳则手握硬件与终端的“硬王牌”：
最近在深圳举办的2026广东省人工智能应用对接大会，披露的一组数据侧面彰显了深圳AI产业发展动能澎湃——
现有人工智能规上企业超2600家，2025年人工智能核心产业营收约2200亿元，产业综合实力稳居全国第一梯队，累计发布5批近300个“城市+AI”应用场景清单，华强北“AI八骏”强势霸榜。
从软硬件底层技术创新、场景加速落地应用到政策引领体系化支撑，深圳深入实施“人工智能+”行动，加快打造人工智能先锋城市。
但是深圳AI发展也面临原始创新、开源生态等“软瓶颈”：胡润中国人工智能企业50强中仅6家上榜、通用大模型赛道缺少具有全国影响力的标杆企业、基础研究与高端人才储备不足的现实。
有产业、有资金、有政策的深圳，该如何走出一条差异化的突围之路？南方都市报《深圳观察》栏目“识势谋局 深圳进击”系列报道第五篇，关注城市AI竞赛，深圳该如何破局突围？
形势
华强北AI八骏热现场与人工智能企业榜单背后冷思考
今年春节期间的深圳华强北，成为观察深圳AI的最佳窗口。在“广货行天下”的热潮中，科技类产品销售额较平日增长超30%，外籍客商数量同比翻倍，真实销售数据“买出来”的“华强北AI八骏”强势霸榜，其中AI眼镜销量激增70%至80%，无人机、机器人销量增长30%至50%。
这股AI消费热潮背后，是深圳独步全国的硬核优势，是其他城市难以模仿、无法赶超的产业壁垒，更是深圳在AI之战中最坚实的底气——深圳硬件与终端的全链条生态，可实现“一公里造产品”。
“在全国AI产业格局中，深圳正扮演着‘硬科技应用与产业化落地核心枢纽’的关键角色。”综合开发研究院（中国·深圳）通证数字经济研究中心主任李恩汉表示，在AI企业梯队上，深圳汇聚了2600余家规上企业，典型企业数量达到2887家且位居全国首位，不仅培育了华为、腾讯等具备全栈能力的龙头企业，还涌现出云豹智能、优必选等一大批高成长性的独角兽与初创企业，形成了极具活力的“雁阵式”梯队，让深圳具备了从研发、设计到生产、出海的极速响应能力。
“无论是AI上游算力产业链中的集成电路和半导体、服务器、光通信、液冷和机电设备，还是下游的无人驾驶汽车、具身智能机器人、无人机等智能终端，都能在粤港澳大湾区找到供应商，‘上下楼就是上下游’不是口号，而是AI创意从打样到量产的现实。”中国人民大学深圳研究院研究员孔祥郦表示。
在另外一边，今年初2025胡润中国人工智能企业50强榜单发布，同样让深圳AI发展现状成为焦点。北京19家企业上榜，形成起规模领先的大模型产业矩阵，上海14家企业在多模态模型领域强势发力。相比之下，深圳仅有晶泰科技、奥比中光、云天励飞、万兴科技、元戎启行、元象6家企业入围。
然而，深圳不仅在入榜数量上远逊于京沪，整体估值也明显偏弱，排名均处于中下游，无一跻身前十。榜单前十强几乎被京沪企业包揽，且头部效应显著，其中北京的寒武纪、摩尔线程分别以6300亿元、3100亿元的价值领跑榜单，上海的沐曦股份则以2500亿元的价值排名第三。
此外，2025福布斯中国人工智能科技企业TOP50榜单聚焦人工智能产业核心赛道，覆盖云计算、通用大模型、AI芯片、AIGC、AI应用、具身智能等领域，甄选出了中国人工智能领域内具有影响力和代表性的企业。从城市分布来看，北京13家、上海11家、深圳7家入榜。
这份榜单让不少人疑问：深圳AI的底座能力是否存在短板？
李恩汉分析指出，从入榜企业专注领域的来看，深圳AI企业更多分布在应用层，以AIGC软件工具、机器人和终端智能等场景落地型企业为主，商业化落地能力突出；但相比之下，专注底层平台软件和基础模型的企业数量与北京、上海仍有明显差距，在软件底座建设上还有进一步加强的空间。
“核心原因在于资本流向与初创企业类型的区域差异。”李恩汉分析认为，北京等地凭借密集的顶尖高校和科研院所，容易孵化出由“学术大牛”和“技术极客”牵头的纯大模型、底层算法类独角兽企业（如智谱、百川等），这些企业极受当前一级市场资本的追捧。而深圳优势在于“硬科技”与“应用化”，许多AI企业是基于传统硬件和智能制造进行产业升级的隐形冠军，这部分企业在纯AI独角兽榜单的评估维度中往往容易被低估或忽略。
孔祥郦同样认为，深圳上榜企业数量偏少，有榜单评选口径的客观因素。“该榜单聚焦AI算力与算法企业，排除了具身智能硬件、AI非核心主业的科技企业，而深圳的优势恰恰在智能硬件、场景化应用与终端落地，大量隐形冠军不在参评范围，这并非深圳的短板，而是赛道选择的差异。”
事实上，深圳的AI发展，从一开始就刻着“硬科技、重应用”的烙印。数据显示，深圳现有人工智能规上企业超2600家，2025年人工智能核心产业营收约2200亿元，产业综合实力稳居全国第一梯队。
此外，深圳累计发布近300个“城市+AI”应用场景清单，覆盖城市治理、公共服务、先进制造等领域，不是停留在PPT上的概念，而是实打实落地、持续迭代的真实应用。
在硬实力傲视全国的同时，深圳AI发展也面临着不容忽视的“软肋”，这成为深圳向全球人工智能先锋城市跨越的最大制约，也是深圳必须直面的真问题。
基础研究相对薄弱，原始创新能力不足，是深圳AI发展的核心痛点。
“这一短板切断了原始创新‘源头活水’，是深圳AI创新从‘跟随’向‘引领’跨越的核心难题。”孔祥郦直言，深圳本土顶尖AI高校、科研机构稀缺，国家级实验室及大科学装置不足，对AI原始创新的制约是根本性的。直接体现在三方面：一是原始创新源头供给不足，难以实现“从0到1”突破。二是制约高层次人才引育，形成人才瓶颈。三是创新生态“偏科”，难形成基础研究与产业应用的良性循环。
有数据显示，深圳AI人才占比远低于京沪杭，且人才结构失衡。尽管深圳为AI人才开出了高薪，还推出青年驿站、安居补贴等政策，但高房价、高生活成本仍对科研型、基础型高端人才产生了不小的“挤出效应”。
“基础研究人才的匮乏，将直接锁死深圳AI产业向价值链顶端攀升的空间，制约城市人工智能源头创新能力的上限。”李恩汉表示，与北京、上海、杭州拥有顶尖AI高校和科研院所不同，深圳高校建设起步较晚，本土顶尖AI科研机构稀缺，国家级实验室、大科学装置不足，目前尚难以支撑大模型底层架构、颠覆性算法理论的“从0到1”突破。
有观点认为，深圳开源生态活跃度不足，龙头企业闭环效应明显。杨炫分析表示，深圳龙头企业在AI领域更倾向于平台化开放、伙伴式开放、产业链协同开放，将AI能力嵌入产品和解决方案形成商业闭环，这虽能快速形成企业核心竞争力，但在以开发者社区为核心的开源共建模式上仍有进一步拓展空间。
“开发者能方便使用相关能力，但未必能深度参与模型、工具链的共建，容易形成企业强、社区弱的格局。”中国人民大学深研院研究员杨炫表示，深圳AI生态更偏应用驱动，公共性的开源基础设施有待提升，对外部开发者、青年技术群体以及开源项目团队的吸引力仍需增强。
李恩汉认为，巨头企业内部闭环在早期有助于快速形成商业壁垒，但长远来看，则不利于区域开源生态的繁荣和广大中小开发者活跃度的提升，也会制约AI长尾应用的爆发。“深圳企业更擅长将技术转化为商业产品，而在需要长周期、高投入、高不确定性的底层基础设施与基础软硬件生态构建上，整体底座支撑能力仍需强化。”
《深圳市加快推进人工智能终端产业发展行动计划（2025—2026年）》提出，到2026年，全市人工智能终端产业规模达8000亿元以上、力争1万亿元，集聚不少于10家现象级人工智能终端企业的目标。
面对AI产业全球竞争，深圳该如何破局突围？
城市AI竞赛，从来不是单一维度的比拼，而是创新生态、产业体系、场景能力的综合较量。深圳AI未来，或许不在于盲目追逐通用大模型的参数竞赛，而在于将自身完善的智能终端产业和强大的制造能力发挥到极致，或是弥补基础研究短板的关键抓手。
“用深圳强大的智能硬件制造能力去承载AI算法，用真实的百万级用户和业务数据，吸引全国乃至全球的算法团队来深圳落地，在解决实际问题中完成技术突破。”李恩汉认为，真实场景的反馈能大幅缩短企业从技术研发到产品商业化的周期，降低技术转化风险，让商业变现的收益成为底层技术攻关的资金支撑。
芯片是算力网络的基础单元。据了解，目前深圳一批龙头企业加大自主可控的底层芯片研发技术，持续提升国产算力从“可用”迈向“好用”。
“DPU是数据中心的智能交通枢纽，与CPU、GPU组成不可或缺的整体，而发展AI产业，就是要把算力网络做深做实，实现自主可控、高效普惠。”正是看准了人工智能赛道前景，云豹智能创始人萧启阳选择数据中心专用的DPU芯片赛道创业。
据了解，作为粤港澳大湾区国家算力枢纽核心节点，深圳打造国家超算深圳中心二期和鹏城云脑Ⅲ项目，形成“超算+智算”双引擎格局，构筑全球领先的算力底座。
孔祥郦建议，深圳加快构建“创新驱动、软硬协同、场景牵引、自主可控”的AI产业生态。一方面要培育壮大AI原生产业生态，加快推动具身智能机器人、新能源汽车、手机、无人机、眼镜等终端从“AI赋能”向“AI原生”底层重构，构建跨品牌、跨终端协同体系；支持企业出海发展，加快从硬件产品供应商向AI全栈产品服务供应商转变，提升品牌溢价与全球产业竞争力。同时要加大场景开放力度，促进场景资源高效公平配置，聚焦全市“20+8”产业体系，重点打造具备可复制、可推广的AI示范应用场景，加快形成“技术突破—场景验证—产业应用—体系升级”的发展路径。
针对高端人才不足、基础研究薄弱等问题，孔祥郦还建议深化教科人一体化改革，完善本地高校人工智能专业课程与科研体系，加快各类AI人才团队本土化培养，持续夯实AI基础研究与原始创新能力。
李恩汉建议，持续优化人才政策，加大对基础研究、算法架构等高端人才的补贴力度，完善保障性住房、子女教育、医疗配套等公共服务，降低人才的生活成本，增强对顶尖人才的吸引力。同时打造多元化的人才发展平台，鼓励高校、科研机构与企业合作开展联合研发，让人才在产学研融合中实现价值提升，形成“引育并举、以用留才”的人才生态。
杨炫建议，深圳要持续推动龙头企业加大开源力度，提升开发者活动的密度和影响力；进步一补强公共语料、评测基准、模型适配、工具链支持等基础设施。深圳还应通过政策引导，推动更多中小企业、创新团队和科研机构参与开源协作，形成“龙头引领、全民参与”的开源生态格局，让开源成为深圳AI创新的新引擎。
（南都N视频记者 张艳丽 王睦广 黄璐 陈荣梅 / 摄影记者 赵炎雄 / 设计 何欣）
