重庆人工智能破局之道：以“新电力”重构城市未来竞争力

专业文章，共18500字，非爱好者请绕行！感谢理解！

引言：AI时代的城市命运抉择

纽约用AI疏导拥堵，深圳靠智能工厂跑赢效率曲线——全球超大城市已把AI当作“新电力”。对重庆，这不是一次功能升级，而是一场位势之战：要么把AI接成覆盖全城的基础设施，要么被动停留在试点与示范里。

重庆的底盘不差：三千万人口、万亿级制造、成渝联动、数字重庆在先。但差距同样刺眼：核心产业规模仍在“百亿量级”，算力与高端人才的短板现实存在，生态循环还没跑起来。

破局靠“少而精”：把对的三件事做到极致——统一底座、做深产业闭环、放大场景外溢。只要这三根“电缆”接通，AI就能在重庆同时转化为生产力、治理力与竞争力。立足当下解痛点，面向十年布新局，重庆完全有条件在中国式现代化的城市赛道上，走出一条既高瞻远瞩、又务实可行的智能跃迁之路。

第一章 全球趋势与国内格局：AI重塑城市竞争版图

一、全球AI发展的四个核心信号

为什么现在看全球趋势？因为重庆不是在真空里发展——它要借力国际大势，避开弯路。2025年斯坦福大学发布的第八版《人工智能指数报告》揭示了一个重要事实：AI已从实验室突破阶段全面转入社会深度应用期。这一转变带来了四个关键信号。

首先，AI性能持续提升，但逻辑推理仍是短板。在2023年推出的MMMU、GPQA等基准测试中，AI性能仅一年后就大幅提升：MMMU得分增长近两成，GPQA增长近五成，SWE-bench增长近七成。然而，AI在复杂推理任务中仍表现欠佳，尤其不擅长算术推导和规划类强逻辑性任务，这一局限影响了其在医疗诊断等高风险场景的应用可靠性。

其次，企业全面拥抱AI，投资与生产力双增长。2024年美国私营AI投资达千亿美元级别（约为中国的十倍左右），企业AI采用率从五成增至近八成。麦肯锡报告显示，九成以上公司正在加大AI研发投入，但只有很少一部分真正用对了方向。AI从“参数规模”回归“数据质量、推理能力、成本与能效”——性能再攀高峰的同时，研究焦点正从模型参数规模转向数据质量、推理效率和能源消耗。达到GPT-3.5水平的推理成本在两年间下降数百倍，硬件成本以每年三成左右的速度递减，能效年提升率达四成。

第三，产业竞争从“企业对企业”上升为“城市—区域—国家级能力竞合”。AI发展已从单纯的技术竞争演变为生态系统和城市综合实力的较量。2024年，近九成的重要模型源自企业，科技巨头称霸AI前沿，但竞争格局正变得更加多元化。中国AI快速追赶，中美差距持续缩小。中美顶级AI模型的性能差距已由2024年的近一成缩小至2025年的不到两成。以DeepSeek为代表的中国模型强势崛起，逼近闭源巨头，在部分基准测试中与闭源模型的差距从近一成缩至不到两成。AI正加速融入日常生活。从实验室走向医疗、交通等领域：

2023年，FDA批准的AI医疗设备数量从2015年的个位数激增至两百多个；Waymo每周在美国提供超十万次自动驾驶服务。AI引发就业结构变革，但也创造新机会。六成的人认为AI将改变工作习惯，三成多担心被AI取代。然而，报告也显示对机器学习技能的需求激增，越来越多的工人预期因AI而改变工作，同时AI也创造了大量新兴岗位。全球AI乐观度上升，但地区差异显著。中国（八成多）、印尼（八成）、泰国（近八成）对AI持乐观态度，而加拿大（四成）、美国（近四成）、荷兰（三成多）则较低。

最后，AI安全事故激增，但治理框架逐步完善。AI安全事件激增，但主要工业界模型开发者仍缺乏标准化的负责任AI评估。HELM Safety、AIR-Bench等新基准为事实性与安全性评估提供工具。尽管企业对风险关注不足，各国政府通过OECD、欧盟等组织强化治理框架。全球监管力度持续加强，投资规模扩大。2024年，美国联邦机构推出近六十项AI相关法规（2023年的两倍），全球七成多国家立法提及AI次数同比增长两成左右。投资方面，加拿大承诺数十亿美元，中国设立数百亿美元半导体基金，法国投入千亿欧元级别。

二、国内AI发展的梯队格局

转到国内格局，重庆需要看清自己在赛道上的位置——不是比谁起步早，而是比谁能借力国家大势，快速补短。在国内，AI发展已形成明显的梯队格局。

第一梯队：北上广深。已进入“城市级AI底座+多跨治理场景+产业级生态”协同阶段，应用与标准同步推进。这些城市在AI核心产业规模、顶尖人才集聚、创新企业数量等方面遥遥领先。

第二梯队：成都、杭州、南京等新一线城市。这些城市依靠特色产业和政策优势，在特定领域形成竞争力。如成都人工智能产业规模已达到重庆的数倍，显示出强劲的发展势头。

第三梯队：重庆等中西部城市。虽然拥有一定基础，但在顶层统筹、要素市场化、产业链深度协同和人才吸引等方面存在明显短板。重庆与一线的差距不在“有没有项目”，而在“有没有把项目做成可复制的能力”。

三、重庆在全国AI格局中的战略方位

重庆在全国AI发展格局中处于一个特殊位置，具有鲜明的特点和挑战——它有西部枢纽的区位、制造业的底盘，但也要直面资源碎片化的现实。

优势方面：

制造业底盘厚。重庆拥有完整的制造业链条，“33618”现代制造业集群体系为AI应用提供了丰富场景。长安汽车、赛力斯等企业在智能网联汽车领域已取得显著成果。

城市场景丰富。作为超大城市，重庆在城市治理、交通、医疗等领域面临的复杂问题为AI应用提供了天然试验场。

数字重庆基础已成形。重庆已构建“一体化智能化公共数据平台+市—区县—街镇三级治理中心”的总体架构，形成横到边、纵到底的大场景能力雏形。

绿电资源丰富。重庆绿电占比超七成，具备发展低碳AI的天然优势，契合当前全球AI发展的能效导向。

劣势方面：

战略碎片化，统筹协同不足。重庆存在“数字重庆+33618+416+三年行动方案”多套战略并行的情况，缺乏集中火力打穿一到两个全球有竞争力的制高点的机制。

核心技术短板明显。重庆在底层算法、关键芯片、基础软件等领域相对薄弱，应用层强而基础层弱，产业生态与资本循环不充分。

算力基础设施建设不足。2024年重庆市总算力需求缺口在三成多左右，算力排名在全国靠后，算力所需电力能源方面竞争力也偏弱。

人才结构性短缺。尽管重庆73所本专科院校里已有38所开设人工智能专业，仍面临高端人才短缺、基层人才储备不足、培养体系衔接不畅等问题。

资本生态不活跃。AI场景商业化路径长，资本对本地AI初创信心不足，投融资生态不完善。

第二章 重庆AI发展的环境分析与问题诊断

一、外部机会

为什么先看外部形势？因为重庆的AI不是闭门造车——它要抓住国家窗口期，避开全球风险。外部形势中，国家将AI纳入新质生产力战略，为地方发展提供了政策窗口。重庆是国家新一代人工智能创新发展试验区，拥有政策先行先试优势。重庆市政府出台了《重庆市以场景驱动人工智能产业高质量发展行动计划（2023—2025年）》等一系列政策文件，为AI发展提供制度保障。六届市委财经委员会第十二次会议强调要深入学习贯彻习近平总书记关于人工智能的重要论述精神，更好推动人工智能赋能千行百业，加快打造人工智能应用高地。

经济上，AI是提升重庆制造业与服务业全要素生产率的核心变量，但投资回报期长。重庆2024年人工智能核心产业规模在百亿量级，与先进地区相比仍有较大差距。2025年上半年，重庆人工智能核心产业实现营收在80亿元左右，同比增长一成多，显示出良好发展势头。AI可提升重庆制造业与服务业的全要素生产率，但投资回报期长，需要“场景×制度”双轮驱动才能兑现ROI。

社会上，重庆人口老龄化加快（60岁以上占比两成左右），AI在医疗养老、公共安全、教育方面有巨大需求。重庆城镇化率将达到七成多，城市安全韧性需求迫切，倒逼AI在防灾减灾等领域加速应用。重庆正在打造“33618”现代制造业集群体系，为AI应用提供了广阔空间。重庆正积极推进“人工智能+”行动，促进AI与各行业深度融合。

技术上，通用模型快速迭代，智能体成为新范式，但底层算力与能效制约落地速度。重庆已在“产业大脑”接成可复用能力，构建支撑“33618”现代制造业集群的智能决策体系，标志着我国首个面向行业赋能的人工智能赋能平台正式进入实战阶段。重庆车路云数据标注与人工智能大模型训练基地正式揭牌，将构建全链条、高智能、强安全的人工智能数据生态体系。重庆“产业大脑”通过深度集成国产大模型DeepSeek，已贯通“智能招商”“精准培育”等多个实战场景，实现DeepSeek产业精准赋能。

环境上，绿色低碳算力成为竞争新维度，重庆绿电资源丰富，具备发展低碳AI的天然优势。重庆正推动新型能源体系和算力体系全面耦合、相互赋能，构建以智能算力为主，新一代超算、云计算、区块链等多元协同的城市算力供给体系。重庆在推进“绿电+液冷+边云协同”降低训练/推理成本方面具有独特优势。

法律上，数据安全法、生成式AI管理办法等法律法规实施，可信治理成为硬性约束。重庆率先建设汽车行业可信数据空间和医保行业可信数据空间，推动数据要素市场化改革。重庆严格管控未经依法依规公开的原始数据直接进入市场，强调“原始数据不出境，数据可用不可见”的原则。重庆在《重庆市数据要素市场化配置改革行动方案》中明确提出，对用于公共治理、公益事业的公共数据，有条件的无偿使用，探索用于产业发展、行业发展的公共数据，有条件的有偿使用。

二、内部短板

外部机会再好，也要直面内部短板——重庆的优势在于场景和底盘，但短板会卡住转化效率。优势上，完整制造业链条。重庆拥有“33618”现代制造业集群体系，为AI应用提供了丰富场景。超大城市治理场景。重庆作为超大城市，在交通、医疗、安全等领域提供了大量AI应用场景。数字重庆基础。重庆已完成“一体化智能化公共数据平台+市—区县—街镇三级治理中心”的总体架构。政策先行优势。重庆是国家新一代人工智能创新发展试验区，拥有政策先行先试优势。绿电资源丰富。重庆绿电占比高，有利于发展低碳AI。

短板上，顶层统筹不足。多套战略并行，缺乏集中资源突破的机制。核心技术薄弱。在底层算法、芯片等领域存在短板，应用层强而基础层弱。算力缺口大。2024年重庆市总算力需求缺口在三成多左右。人才结构不合理。高端人才短缺，培养体系不完善。资本生态不活跃。AI企业“多小散”，头部牵引力弱，资本审慎。

机会上，国家新质生产力战略。国家将AI作为牵引新质生产力的主引擎，为重庆提供了战略机遇。成渝双城经济圈建设。成渝地区人工智能试验区联动，助力唱好“双城记”、建好“经济圈”。西部算力枢纽建设。“东数西算”工程落地，重庆绿电占比高，具备发展低碳AI的优势。产业数字化转型需求。重庆传统产业数字化转型需求迫切，为AI应用提供广阔空间。数据要素市场化改革。重庆获批开展数据要素市场化配置改革，为AI发展提供数据支撑。

威胁上，全球技术封锁风险。核心技术领域可能面临技术封锁，影响AI产业发展。国内一线城市虹吸效应。北京、上海、深圳等一线城市对高端人才和优质企业的吸引力强于重庆。资本过度谨慎。AI场景商业化路径长，资本对本地AI初创信心不足。区域竞争加剧。成都等西部城市在AI领域发展迅速，重庆面临区域竞争压力。AI安全与伦理挑战。数据安全、算法伦理等问题日益突出，增加了AI应用的合规成本。

三、四侧八症结问题剖析

通过对政府、企业、市场、用户四个侧面的深入分析，重庆AI发展存在以下八大关键问题——这些症结不是抽象的，而是会直接影响重庆汽车产线上的换型效率，或山城防灾中的实时响应。

政府侧问题：

战略碎片化，统筹协同不足。重庆存在“数字重庆+33618+416+三年行动方案”多套战略并行的情况，缺乏集中资源突破的机制。战略多、抓手散，跨部门跨层级的数据标准、接口、流程仍未完全贯通，“一盘棋”能力不够，导致“规划在天上、系统在路上、数据在墙上”。

“上热下冷”的执行断层。高层有视野，但中层风险厌恶、指标保守、形式合规倾向明显，KPI偏重过程与痕迹而非效果；基层未形成与AI应用的利益共同体，动力不足，出现“会而不战、战而不效”。

企业侧问题：

重硬轻软、设备堆叠。重庆企业普遍偏重硬件投资，软件系统、数据治理、持续运维与人才培养投入偏弱，形成“堆设备不生产力、建平台不出能力”的表观繁荣。

核心技术与高端人才短板。重庆在底层算法、关键芯片、基础软件等领域仍相对薄弱，应用层强—基础层弱；“引得来、留得住、用得好”的复合型人才供给不足，产业人才—治理人才—安全人才结构性缺口并存。

市场侧问题：

数据要素供给与可信空间不足。不同部门/单位的数据确权、分级分域、授权与激励不完善，“高质量数据集”稀缺，数据烟囱依然突出，影响模型训练与实战效果。

算力与成本结构矛盾。算力体系建设提速，但使用可得性与性价比仍是企业痛点，特别是中小企业的推理成本、数据标注与MLOps成本高，难以长期承压。

用户侧问题：

产业生态与资本循环不充分。AI企业“多小散”、头部牵引力待加强；场景商业化验证周期长，社会资本偏审慎，产业基金与市场化投贷工具仍需增强“精准滴灌”；部分区县生态重复建设、内卷化招商，协同效率不高。

应用价值与治理能力的“双重门槛”。AI要产生财政与社会回报，需要“应用-流程-制度”三位一体改造；而公共部门对AI可靠性/伦理/安全的顾虑，使“场景开放—规模复制”出现“最后一公里”。

第三章 战略选择与定位：金字塔主轴与选择矩阵落点

一、三大战略主轴（少而精）

基于前述分析，重庆AI发展应聚焦以下三大战略主轴，形成“底座—产业—场景”三位一体的发展格局——为什么是这三条？因为重庆的痛点在碎片化，机会在制造业底盘厚，只有先统一、再深化、后放大，才能形成闭环。

1. 统一底座：算力—数据—模型—安全—运维

战略意义：城市级AI底座是AI发展的基础设施，如同电力网络对于工业时代的重要性。重庆必须构建统一的AI底座，避免重复建设和资源分散，为全市AI应用提供支撑。

核心举措：

构建“算力-数据-模型-安全-运维”统一体系，实现“数据一次采集、多次复用”。

推进全国一体化算力网络成渝国家枢纽节点建设，整合全市算力资源，提高使用效率，降低使用成本。

加快西部数据交易中心建设，推动数据要素市场化配置改革，打造数据要素配置枢纽内陆开放高地。

建设AI安全与对齐评测中心，建立AI模型评测中心与伦理审查委员会，保障AI安全可靠运行。

预期成效：

到2026年，政务数据接口复用率超八成，企业数据流通成本降低五成。

到2027年，数据基础制度体系基本建立，西部数据交易中心成为国内领先的数据交易场所。

到2030年，形成自主可控的AI核心技术栈和安全保障体系，支撑全市AI应用发展。

2. 做深产业闭环：以“33618”为主战场

战略意义：产业智能化是重庆AI发展的主战场，也是重庆发挥制造业优势、实现产业升级的关键路径。重庆应聚焦“33618”现代制造业集群，打造AI赋能的产业闭环。

核心举措：

构建“AI中台+行业模型+制造业智能体”体系，将传统制造业优势转化为新质生产力。

在汽车、电子等重点行业建设行业AI中台，沉淀工艺、质检、预测等可复用模型。

推动“自进化工厂”建设，实现设备预测性维护、柔性制造和供应链协同，降低生产成本，提高生产效率。

实施“链主+专精特新”联合体模式，共享数据与模型，推动产业链上下游协同发展。

预期成效：

到2026年，完成2个产业集群的智能化改造示范，形成可复制的经验。

到2027年，制造业智能体体系覆盖汽车、电子全产业链，中小企业AI改造成本降低四成。

到2030年，“33618”产业集群整体智能化水平显著提升，关键环节自主可控能力增强。

3. 放大场景规模化：以“数字重庆”治理与民生九大场景为牵引

战略意义：场景应用是AI价值实现的关键环节，也是吸引投资、培育生态的重要途径。重庆应聚焦治理与民生领域，打造具有示范效应的AI应用场景。

核心举措：

以“数字重庆”治理与民生九大场景为牵引，走“示范—复制—扩散”的规模曲线。

建设“城市大脑”，融合人工智能与大数据技术，实现数据的智能化提取、挖掘、分析、监控。

在医疗、教育、交通等重点领域打造AI应用标杆场景，形成可复制、可推广的经验。

推动AI在公共安全、城市管理、生态环保等领域的深度应用，提升城市治理智能化水平。

预期成效：

到2026年，打造20个典型应用场景，综合保障、风险防控、应急管理等能力有效提升。

到2027年，累计打造不少于60个具有创新性和可复制性的典型应用场景，引领带动全市城市治理高质量发展。

到2030年，形成“应用-流程-制度”三位一体的场景应用体系，AI在公共服务和城市治理中的价值充分释放。

二、战略定位选择矩阵

重庆AI发展的战略定位可以通过选择矩阵框架进行全面阐述，明确各维度的定位与发展路径——这个矩阵不是花架子，而是帮重庆避开“多而杂”、专注“一米宽、一万米深”的工具。

1. 赛道定位

核心赛道：智能网联汽车、电子信息/半导体、新能源与储能、生命健康四大主赛道；城市安全/防灾、交通、教育、医疗四大公共赛道。

赛道选择依据：

智能网联汽车：重庆是全国最大汽车生产基地，拥有长安汽车、赛力斯等龙头企业，具备良好产业基础。

电子信息/半导体：重庆拥有完整的电子信息产业链，是国内重要的电子制造业基地。

新能源与储能：重庆在新能源汽车、新型储能等领域有良好布局，契合国家“双碳”战略。

生命健康：重庆医疗资源丰富，人口老龄化加速，AI在医疗健康领域应用前景广阔。

城市安全/防灾：重庆作为超大城市，面临复杂的安全风险，AI在防灾减灾领域需求迫切。

2. 市场定位

目标市场：成渝为先、西部为腹地、辐射全国。

市场策略：

成渝市场：深化成渝地区人工智能试验区联动，推进算力、数据、标准互通，产业链上下游错位布局。

西部市场：依托重庆的区位优势，辐射西南、西北等地区，打造西部AI产业高地。

全国市场：通过示范效应和标杆项目，将重庆经验推广至全国，提升重庆在全国AI格局中的影响力。

3. 客户定位

核心客户：链主企业、专精特新、园区与公共部门。

客户策略：

链主企业：与长安汽车、赛力斯等龙头企业深度合作，打造AI赋能的标杆案例。

专精特新：支持中小企业接入智能化转型，降低AI应用门槛，形成“AI+产业”全生命周期服务模式。

园区：在两江新区、西部科学城等重点园区建设AI应用示范基地，形成产业集聚效应。

公共部门：与政府部门合作，推动AI在城市治理、公共服务等领域的应用。

4. 产品定位

核心产品：行业模型与智能体套件、工业视觉与质检、供应链预测、治理中台、可信数据工具。

产品策略：

行业模型与智能体套件：针对不同行业需求，开发专用模型和智能体，提高AI应用的针对性和效率。

工业视觉与质检：利用计算机视觉技术，提升工业检测精度和效率，降低人工成本。

供应链预测：开发基于AI的供应链预测系统，提高供应链韧性和效率。

治理中台：建设城市治理中台，提升城市治理的智能化水平。

可信数据工具：开发数据确权、授权、流通等工具，保障数据安全和合规使用。

5. 技术定位

核心技术：多智能体、低碳算力、MLOps、隐私计算/联邦学习、AIGC生产力。

技术策略：

多智能体：发展多智能体协作技术，提升AI系统的协同能力和适应性。

低碳算力：利用重庆绿电优势，发展低碳AI，降低能源消耗和成本。

MLOps：建立机器学习运维体系，提高模型开发、部署和运维效率。

隐私计算/联邦学习：发展数据安全技术，保障数据安全和隐私保护。

AIGC生产力：发展生成式AI技术，提升内容创作效率和质量。

6. 服务定位

核心服务：场景共创、集成运维（MSP）、模型即服务（MaaS）、算力券。

服务策略：

场景共创：与客户共同挖掘AI应用场景，推动技术与业务深度融合。

集成运维（MSP）：提供AI系统的集成和运维服务，降低客户使用门槛和成本。

模型即服务（MaaS）：提供模型租赁和调用服务，降低中小企业AI应用门槛。

算力券：发放算力补贴，降低企业算力使用成本，提高算力资源利用率。

7. 模式定位

商业模式：政府首购/回购、链主带动、平台分成、要素交易。

模式策略：

政府首购/回购：政府率先采购AI创新产品和服务，降低市场风险，促进技术成熟。

链主带动：发挥链主企业的引领作用，带动上下游企业协同发展。

平台分成：建设AI平台，通过分成模式激励开发者和用户参与生态建设。

要素交易：发展数据、算力、模型等要素交易市场，促进要素流通和价值实现。

8. 组织定位

组织架构：市级AI统筹机构授权，场景办与产业办“双轮驱动”。

组织策略：

市级AI统筹机构：成立重庆市AI战略与治理委员会，由市领导牵头，统筹跨部门资源，解决数据不通、资源不够等难题。

场景办：负责AI应用场景的规划、开放和推广，推动AI在各领域的应用。

产业办：负责AI产业发展的统筹协调，推动产业链协同和生态建设。

区县协同：建立市、区县联动机制，推动资源整合和协同发展。

9. 人才定位

人才策略：底层攻关、行业复合、治理与安全“三支队伍”。

人才培养与引进：

底层攻关人才：引进国际顶级AI科学家和跨学科团队，布局未来5-10年的前沿理论。

行业复合人才：推动“人工智能+”学科建设，培养既懂AI技术又懂行业知识的复合型人才。

治理与安全人才：加强数据治理、AI伦理、安全合规等领域的人才培养。

产教融合：建设“软件人才超级工厂”，通过“机构教学+企业实训”等方式，培养实用型AI人才。

第四章 “33618”与“416”的AI升级路径

一、“33618”产业集群的AI赋能路径

重庆“33618”现代制造业集群体系是重庆经济的重要支柱，也是AI赋能的主战场——为什么当下重庆要先抓这个？因为在重庆的汽车产线，换型时间决定当日产能；AI把这件小事提速，就是实打实的利润与就业。

1. “33618”产业集群现状评估

优势分析：

重庆“33618”产业集群已形成规模效应，在汽车、电子信息等领域具备较强竞争力。

重庆是全国最大汽车生产基地，拥有长安汽车、赛力斯等龙头企业，产业链完整。

重庆京东方、重庆康佳半导体等企业在柔性显示、超高清显示屏等领域实力较强。

重庆“33618”产业集群数字化转型需求迫切，为AI应用提供了广阔空间。

问题诊断：

数字底座不统一，各企业数字化水平参差不齐，数据难以互通共享。

链主牵引不足，产业链上下游协作不够紧密，中小企业参与度低，转型动力弱。

核心技术对外依赖度高，自主可控能力不足，尤其在芯片设计、车载OS等关键环节。

中小企业“想转、不会转、转不起”，面临技术、资金、人才等多重挑战。

2. AI赋能“33618”的核心路径

行业AI中台建设：

在汽车、电子信息等重点行业建设行业AI中台，沉淀工艺、质检、预测等可复用模型。

以重庆“产业大脑”为基础，深度融合DeepSeek等大模型，构建支撑“33618”产业集群的智能决策体系。

推动行业AI中台与企业现有系统集成，降低企业AI应用门槛，提高AI应用效率。

自进化工厂打造：

引入设备感知+算法调度系统，实现预测性维护、柔性制造和零库存链条。

在赛力斯汽车超级工厂等标杆企业试点AI自优化调度系统，实时调整生产节奏与库存。

建立预测性维护体系，降低设备停机率两成以上，提高生产效率和设备利用率。

引入数字孪生技术，在虚拟环境中提前验证工艺与工序改进，降低试错成本。

“链主+专精特新”联合体构建：

发挥长安汽车、赛力斯等链主企业的引领作用，开放数据和模型资源，带动上下游企业协同发展。

建立“链主企业+专精特新”联合体，共享数据与模型，配合首购/回购与“以赛代投”政策。

设立AI制造创新基金，鼓励本地中小企业购买“制造业智能体”服务，降低转型成本。

打造“AI+汽车”、“AI+电子”等产业生态联盟，促进产业链上下游协同创新。

3. 重点行业AI应用场景

智能网联汽车领域：

开发智能座舱、自动驾驶等AI软件产品，提升汽车智能化水平。

建设车路云协同系统，实现车辆、道路、云端的数据交互和协同决策。

发展高精度地图、环境感知、决策规划等关键技术，支撑高级别自动驾驶应用。

打造智能网联汽车测试验证平台，提升自动驾驶系统的安全性和可靠性。

电子信息领域：

发展AI辅助设计工具，提高芯片设计效率和良率。

开发工业视觉检测系统，提升电子产品质量检测精度和效率。

构建供应链智能管理系统，优化库存管理和物流配送。

发展智能终端产品，如智能家居、服务机器人、AR/VR设备等，提升终端产品智能化水平。

先进材料领域：

开发材料基因组AI平台，加速新材料研发和应用。

利用AI技术优化材料制备工艺，提高材料性能和生产效率。

发展智能材料，如自修复材料、形状记忆合金等，拓展材料应用场景。

二、“416”科技创新布局的AI升级路径

重庆“416”科技创新布局是重庆科技创新的重要支撑，也是AI技术研发和应用的重要载体——为什么当下重庆要升级这个？因为重庆的山地立体交通和防灾场景，需要实验室成果快速落地到实地验证，避免“纸上谈兵”。

1. “416”科技创新布局现状评估

优势分析：

重庆已布局“416”科技创新体系，在人工智能、集成电路、先进制造等领域有一定基础。

重庆拥有重庆大学、西南大学等高校和中国科学院重庆绿色智能技术研究院等科研机构，创新资源丰富。

重庆正加快建设西部科学城，打造科技创新高地，为AI技术研发提供了良好环境。

重庆已引进哈尔滨工业大学重庆研究院、北京理工大学重庆创新中心等高校和科研机构，提升了科技创新能力。

问题诊断：

重庆实验室与产业脱节，科研成果转化周期长，难以满足产业需求。

资源分散，缺乏集中力量攻克“卡脖子”技术的机制，创新效率不高。

产学研协同不足，高校、科研院所与企业之间的合作不够紧密。

科研评价体系不完善，重论文轻应用，影响了科研成果的实际应用价值。

2. “416”科技创新布局的AI升级路径

“揭榜挂帅+转化基金”双轮驱动：

建立“揭榜挂帅”机制，面向全社会公开征集解决“卡脖子”技术难题的方案。

设立AI技术转化基金，支持高校、科研院所的AI技术成果转化和产业化。

对纳入市级科技创新重大研发项目和解决未来产业关键核心技术难题的项目依法依规给予支持。

实验室改革与评价体系优化：

引入产业PI（首席产业官），将成果转化率纳入科研机构和高校的KPI考核（权重不低于三成）。

改革科研项目管理方式，设立“落地路径”和“商业化伙伴”强制要求，避免论文成果停留在实验室。

完善科研评价体系，增加技术转化与产业贡献率指标，引导科研团队主动对接产业需求。

“AI底层技术三年攻关清单”：

芯片架构优化：研发面向AI应用的专用芯片，提高算力效率和能效比。

国产大模型训练框架：开发自主可控的大模型训练框架，降低对国外技术的依赖。

低能耗算力：发展绿色低碳算力技术，降低AI应用的能源消耗。

AI框架与算法：加强AI框架与算法等先进技术研发，提高AI技术的自主可控水平。

具身智能：开展不同领域机器人本体设计创新，研发智能部件和控制系统。

3. 产学研协同创新机制

AI产业创新联合体建设：

成立由政府牵头，龙头企业当“链主”，高校和科研机构成为技术供给方，中小企业成为应用试点方的AI产业创新联合体。

在两江新区、西部科学城等地设立“产学研转化中试基地”，允许科研成果快速试制、迭代验证，再进入市场。

推动高校、科研院所与企业共建实验室、研究中心等创新平台，促进产学研深度融合。

科研项目“商业化伙伴”机制：

要求重大科研项目必须明确商业化伙伴，确保研究成果能够满足市场需求。

建立科研项目“需求导向”机制，从产业需求出发确定研究方向和内容。

推动科研院所和高校的科研项目与企业需求对接，提高科研成果的实用性和市场价值。

创新成果转化与产业化平台：

高水平建设重庆市技术转移研究院，完善未来产业技术转移转化体系。

建设通导遥融合通信技术创新中心、硅基光电子特色工艺平台等专业性中试验证和服务平台。

建立健全未来产业知识产权培育机制，强化知识产权运营转化，支持有条件的科技型企业主导或参与未来产业标准制定。

三、关键“卡脖子”领域的AI攻关布局

针对重庆在AI领域面临的“卡脖子”问题，提出以下攻关布局——为什么当下重庆要攻这个？因为重庆的绿电和制造场景，能让这些攻关直接转化为低碳AI的实地优势，避免大而空的研发。

1. 芯片与算力领域

攻关方向：

研发GPU（图形处理器）、FPGA（现场可编程门阵列）、ASIC（专用集成电路）等异构智算芯片。

探索DSV（存算一体）、Chiplet（芯粒）、SDSoW（软件定义晶上系统）等创新架构。

设计面向新计算范式的芯片架构，研发神经网络处理器、类脑计算芯片和人工智能定制芯片。

发展绿色低碳算力技术，利用重庆绿电优势，降低AI应用的能源消耗。

实施路径：

建立“芯片设计—制造—封装测试”全链条攻关机制，整合产业链上下游资源。

支持联合微电子中心12吋高端特色工艺线、华润微电子12吋线等项目建设，提升芯片制造能力。

推动重庆超硅集成电路用大尺寸硅片等项目扩产上量，提高关键材料自给率。

建设AI芯片测试验证平台，提高芯片性能和可靠性。

2. 基础软件与算法领域

攻关方向：

开发自主可控的AI框架和工具链，降低对国外技术的依赖。

研究大规模、多源、多学科和多数据类型的跨媒体知识图谱，研发自主适应环境、人机群组的混合增强智能技术。

开展具有常识推理能力的类脑智能技术和多语种多模态自动翻译技术研究。

发展多智能体协作、因果推理、迁移学习等前沿AI技术。

实施路径：

依托上海交大重庆人工智能研究院，中国电信AI 中心，重庆大学等高校的AI研究力量，加强基础理论研究。

支持重庆实验室、西部（重庆）科学城引进国际顶级AI科学家和跨学科团队。

建设AI开源社区，推动开源技术生态发展，降低技术创新门槛。

举办AI算法大赛，激发创新活力，发现优秀人才和团队。

3. 数据治理与安全领域

攻关方向：

建立数据确权、授权、计量、结算与激励机制，推动数据要素市场化改革。

发展隐私计算、联邦学习等技术，保障数据安全和隐私保护。

建设可信数据空间，推动公共数据与社会数据融合应用。

开发AI安全评估工具，建立AI伦理审查机制，保障AI系统安全可靠运行。

实施路径：

加快西部数据交易中心建设，打造数据要素流通平台。

推动建立“数据可用不可见”的安全共享机制，促进数据流通和价值实现。

建设AI安全与对齐评测中心，开展AI模型的安全性、可靠性和伦理合规性评估。

制定AI数据治理标准和规范，引导行业健康发展。

4. AI Agent应用领域

攻关方向：

开发面向不同行业的AIAgent，实现智能化、个性化服务。

研究多智能体协作技术，提高AI系统的协同能力和适应性。

发展AIAgent的自主学习和持续优化能力，提升服务质量和效率。

构建AIAgent的安全可信机制，保障系统安全和用户权益。

实施路径：

在政务服务、城市治理、工业制造等领域开展AIAgent应用试点。

开发AIAgent开发工具包和平台，降低开发门槛，促进应用创新。

建立AIAgent评估标准和规范，引导行业健康发展。

推动AIAgent与物联网、大数据等技术融合，拓展应用场景。

第五章 颠覆性破局路径与关键成功要素思考

一、以十大创新抓手与三大当期主抓

基于重庆 AI 发展的现状和挑战，提出以下十大创新抓手，并通过价值 × 可行性矩阵筛选出三大当期主抓 —— 为什么是这些抓手？因为重庆的立体地形和防灾需求，让可信数据空间直接转化为山城韧性提升的实战能力。

1. 十大创新抓手

抓手一：统一 AI 战略地图与治理中枢

对现有《重庆市人工智能赋能超大城市现代化治理行动计划 (2025—2027 年)》进行战略升级，实现 “数字重庆 + 33618+416 + 三年行动方案” 一体化，在十五五规划中建立统一的 AI 战略地图和治理中枢，解决战略碎片化问题。

抓手二：全球领先的可信数据空间和 AI 治理标准体系

建设全球领先的可信数据空间，制定 AI 治理标准体系，推动数据要素市场化改革，解决数据壁垒和安全问题。

抓手三：西部 AI 要素交易所（算力 + 数据 + 模型）

建立西部 AI 要素交易所，促进算力、数据、模型等要素流通和价值实现，降低 AI 应用门槛。

抓手四：AI 驱动的城市韧性与应急治理平台

构建 AI 驱动的城市韧性与应急治理平台，提高城市应对突发事件的能力。

抓手五：成渝双城 AI 协同创新走廊

建立成渝双城 AI 协同创新走廊，促进成渝地区 AI 产业协同发展，形成区域竞争优势。

抓手六：AI + 民生 “九大标杆场景” 商业化

创建 AI + 民生 “九大标杆场景” 并实现商业化，提升公共服务质量和效率。

抓手七：AI 人才飞地与国际合作中心

建设 AI 人才飞地与国际合作中心，吸引全球高端人才和创新资源。

抓手八：经信委终端处主导的具身智能创新发展工程

在经信委终端处推动下，聚焦具身智能核心技术研发与产业落地，重点突破人机交互、环境感知、运动控制等关键领域，打造覆盖研发、测试、生产、应用的具身智能全产业链生态，推动具身智能在工业制造、服务机器人、医疗康复等终端场景的规模化应用。

抓手九：开放实验室体系建设

构建多元化开放实验室体系，整合高校、科研机构、企业等创新资源，围绕 AI 前沿技术和产业共性需求设立专项研究方向，提供技术研发、成果转化、人才培养等公共服务，鼓励跨领域、跨主体协同创新，加速 AI 技术迭代与产业融合。

抓手十：AI agent 全球开发者大会

举办 AI agent 全球开发者大会，搭建全球性技术交流与合作平台，汇聚全球 AI agent 领域的顶尖专家、开发者、企业和投资机构，展示最新技术成果、发布创新应用案例、开展技术研讨与产业对接，吸引全球创新资源集聚重庆，推动 AI agent 技术创新与产业生态构建。

2. 三大当期主抓（价值×可行性筛选）

通过价值×可行性矩阵分析，筛选出以下三大当期主抓：

当期主抓一：统一AI战略地图与治理中枢（顶层设计+跨部门协调）

战略意义：解决重庆当前战略碎片化、统筹协同不足的问题，形成发展合力。

实施路径：

成立重庆市 AI 战略与治理委员会，由市主要领导牵头统筹，是重庆抢占 AI 发展先机的关键之举。当前 AI 竞争已进入城市能级对决阶段，重庆需破解多战略并行的碎片化困境。此举能以高位协调打破部门壁垒，集中科技、工信等资源，避免重复建设，确保政策、算力、数据等要素高效联动，为 AI 从试点走向系统突破提供核心引擎，是重塑城市竞争力的必然选择。

制定统一的 AI 发展战略规划（战略规划需尊重专业，由专业人员参与，杜绝编制者坐办公室天马行空、拍脑门纸上谈兵，关键是科学调研、论证，公开广泛征求关键领域、行业及关键人员意见，允许质询、质疑，避免闭门造车），整合 “数字重庆 + 33618+416 + 三年行动方案” 等多套战略。

建立 “资源集中矩阵”，横轴覆盖汽车、电子信息等重点产业链，纵轴聚焦数据治理、算法研发等 AI 赋能关键环节。举全市之力整合优质人才、统筹资金资源、制定专项政策，协调跨部门力量集中火力，瞄准关系社会发展、安全、经济的重大课题，每年聚焦 2-3 个优先交叉点攻坚突破，同时兼顾技术商业化路径，推动成果快速转化落地，形成 “攻关 - 应用 - 迭代” 闭环，以点上突破带动全域 AI 生态升级。

建立跨部门、跨层级的数据标准和接口，实现数据互通共享。

预期成效：

到2026年，形成统一的AI战略框架和治理机制，解决战略碎片化问题。

到2027年，实现跨部门、跨层级的数据互通共享，提高行政效率和资源利用效率。

到2030年，建立健全的AI治理体系，为AI发展提供制度保障。

当期主抓二：可信数据空间与AI治理标准（解决数据与安全瓶颈）

战略意义：解决数据要素供给不足、流通不畅的问题，建立安全可信的AI应用环境。

实施路径：

建立全市统一的可信数据空间，实现数据确权、分级分类、授权使用和安全共享。

推动公共数据资源开放，制定公共数据开放目录和部门公共数据开放利用清单。

建设AI安全与对齐评测中心，开展AI模型的安全性、可靠性和伦理合规性评估。

推动建立“数据可用不可见”的安全共享机制，促进数据流通和价值实现。

预期成效：

到2026年，建成全市统一的可信数据空间，公共数据开放数量不少于5000个。

到2027年，建立完善的AI治理标准体系，推动重庆成为全国AI治理的标杆。

到2030年，形成数据要素市场化配置的良性生态，数据要素市场规模达到全国前列。

当期主抓三：自进化制造业智能体体系（绑定33618产业升级主战场）

战略意义：提升“33618”产业集群的智能化水平，增强核心竞争力，推动产业转型升级。

实施路径：

在汽车、电子信息等重点行业建设行业AI中台，沉淀工艺、质检、预测等可复用模型。

推动“自进化工厂”建设，实现设备预测性维护、柔性制造和供应链协同。

建立“链主+专精特新”联合体，共享数据与模型，带动产业链上下游协同发展。

设立AI制造创新基金，支持中小企业智能化改造。

预期成效：

到2026年，打造2-3个“自进化工厂”标杆案例，形成可复制的经验。

到2027年，“33618”产业集群的关键环节智能化水平显著提升，核心竞争力增强。

到2030年，“33618”产业集群整体实现智能化转型，成为全国智能制造的标杆。

二、分步实施路线图

根据三大当期主抓的特点和实施难度，设计以下分步实施路线图——为什么这样分步？因为重庆的绿电和场景资源，能让近期示范快速扩散，避免“一口吃成胖子”。

1. 近期目标（1-2年，2025-2026年）

战略重点：夯实基础、示范引领、重点突破。

关键举措：

成立重庆市AI战略与治理委员会，制定统一的AI发展战略规划。

建立全市统一的可信数据空间，推动公共数据资源开放，开放数据集50个以上。

在汽车、电子信息等重点行业建设行业AI中台，打造2-3个“自进化工厂”标杆案例。

建设西部AI要素交易所，开展算力、数据等要素交易试点。

实施“AI人才飞地”计划，引进一批高端AI人才和团队。

预期成效：

形成统一的AI战略框架和治理机制，解决战略碎片化问题。

建成全市统一的可信数据空间，公共数据开放数量不少于5000个。

打造2-3个“自进化工厂”标杆案例，形成可复制的经验。

西部AI要素交易所实现算力、数据等要素交易试点，降低AI应用门槛。

2. 中期目标（3-5年，2027-2029年）

战略重点：扩大规模、深化应用、形成生态。

关键举措：

完善AI治理标准体系，推动重庆成为全国AI治理的标杆。

扩展可信数据空间覆盖范围，促进公共数据与社会数据融合应用。

将“自进化工厂”模式推广至“33618”产业集群的主要行业，覆盖5个以上产业链。

扩大西部AI要素交易所规模，增加模型交易等业务，形成要素流通生态。

建立成渝双城AI协同创新走廊，促进成渝地区AI产业协同发展。

建设AI人才飞地与国际合作中心，吸引全球高端人才和创新资源。

预期成效：

建立完善的AI治理标准体系，推动重庆成为全国AI治理的标杆。

可信数据空间覆盖全市主要领域，数据要素市场规模达到全国前列。

“自进化工厂”模式覆盖5个以上产业链，提升“33618”产业集群的智能化水平。

西部AI要素交易所成为西部地区重要的AI要素交易平台，要素流通生态初步形成。

成渝双城AI协同创新走廊取得实质性进展，形成区域竞争优势。

3. 长期目标（5-10年，2030-2034年）

战略重点：全面提升、形成优势、国际影响。

关键举措：

建立健全的AI治理国际合作机制，推动重庆标准与国际标准接轨。

打造全球领先的可信数据空间和AI治理标准体系，成为国际交流合作的重要平台。

实现“33618”产业集群全面智能化转型，建成具有国际竞争力的智能制造基地。

西部AI要素交易所成为全国重要的AI要素交易平台，影响力辐射全国。

建设国际一流的AI人才高地和创新中心，吸引全球高端人才和创新资源。

推动重庆成为全球AI治理和可信AI应用的重要节点，提升国际影响力。

预期成效：

建立健全的AI治理国际合作机制，推动重庆标准与国际标准接轨。

打造全球领先的可信数据空间和AI治理标准体系，成为国际交流合作的重要平台。

“33618”产业集群全面实现智能化转型，建成具有国际竞争力的智能制造基地。

西部AI要素交易所成为全国重要的AI要素交易平台，影响力辐射全国。

重庆成为全球AI治理和可信AI应用的重要节点，国际影响力显著提升。

二、关键在于设定关键成功要素（KSFs）与资源集中策略

1. 关键成功要素分析

重庆AI发展的关键成功要素主要包括以下七个方面——为什么这些要素？因为在重庆的制造场景里，数据治理直接决定产线预测的准头，低碳算力则能利用本地绿电避开能耗瓶颈。

1. 数据治理能力

核心内容：统一数据标准、确权授权、流通共享、隐私保护。

关键举措：建立全市统一的数据治理体系，制定数据分类分级标准，推动公共数据开放共享，建立数据安全保障机制。

预期目标：到2026年，全市数据汇聚率不低于九成；到2030年，数据治理能力达到全国领先水平。

2. 低碳算力网络

核心内容：算力资源整合、绿色低碳、成本优化、服务高效。

关键举措：整合全市算力资源，建设绿色低碳数据中心，发展边缘计算和云计算，降低算力使用成本。

预期目标：到2026年，全市总算力需求缺口降低至一成多以内；到2030年，算力供给能力和能效水平达到全国前列。

3. 产业人才梯队

核心内容：顶尖科学家、行业复合型人才、治理安全人才。

关键举措：实施“渝跃行动”和“百万英才兴重庆”计划，建设“AI人才飞地”，发展产教融合，培养实用型AI人才。

预期目标：到2026年，引进和培养AI领域高端人才200名以上；到2030年，建成西部地区重要的AI人才高地。

4. 场景牵引力度

核心内容：场景开放、应用示范、价值实现。

关键举措：开放政府和公共部门场景，打造标杆应用场景，推动场景商业化运营。

预期目标：到2026年，打造20个典型应用场景；到2030年，形成60个以上具有创新性和可复制性的典型应用场景。

5. 资本生态活力

核心内容：产业基金、风险投资、融资渠道、退出机制。

关键举措：设立AI产业基金，引导社会资本投入，完善风险投资机制，支持AI企业上市融资。

预期目标：到2026年，AI产业基金规模达到50亿元以上；到2030年，形成完善的AI投融资生态。

6. 安全可信体系

核心内容：模型安全、数据安全、伦理规范、合规监管。

关键举措：建设AI安全与对齐评测中心，建立AI伦理审查委员会，制定AI安全标准和规范。

预期目标：到2026年，建立完善的AI安全可信体系；到2030年，成为全国AI安全可信的标杆。

7. 区域联动机制

核心内容：区域协同、资源共享、优势互补、共同发展。

关键举措：建立成渝双城AI协同创新机制，推动区域资源共享和优势互补，避免同质化竞争。

预期目标：到2026年，成渝双城AI协同创新取得实质性进展；到2030年，形成具有国际竞争力的成渝AI产业集群。

2. 资源集中策略

为确保关键成功要素的实现，提出以下资源集中策略——为什么这样集中？因为重庆的资源有限，只有“一米宽、一万米深”地投到交叉点，才能快速形成示范效应。

1. 建立“资源集中矩阵”

横轴：重点产业链（汽车、电子信息、新能源、先进材料等）。

纵轴：AI赋能关键环节（数据治理、算法研发、应用开发、商业化等）。

实施方式：每年集中七成以上的政策资金、重大项目、人才引进指标，投入到矩阵中的2-3个优先交叉点。

预期效果：形成标杆案例，带动全产业链发展，提高资源利用效率。

2. 实施“三优先”资源配置原则

优先领域：选择对重庆产业升级和城市发展具有重大影响的领域。

优先项目：选择具有示范效应和推广价值的项目。

优先企业：选择具有核心竞争力和发展潜力的企业。

3. 建立“1+3+N”资源保障体系

1个核心平台：建立统一的AI资源管理平台，统筹协调各类资源。

3类重点支持：对基础研究、应用开发、产业化三个阶段给予差异化支持。

N个专项政策：针对不同领域和行业制定专项支持政策，提高政策精准度和有效性。

3. 政策工具包

为落实资源集中策略，提出以下政策工具包——这些工具不是空谈，而是能直接解决重庆中小企业“转不起”的痛点。

1. 数据要素政策工具

数据确权授权：制定公共数据授权运营管理办法，推动企业数据和个人信息数据授权使用。

数据开放共享：建立公共数据开放目录和部门公共数据开放利用清单，推动公共数据资源开放。

数据交易流通：完善数据交易规则，推动数据要素市场化配置改革，建设西部数据交易中心。

数据安全保障：建立数据安全保障体系，加强数据分类分级保护，落实数据安全责任制。

2. 算力资源政策工具

算力基础设施建设：推进全国一体化算力网络成渝国家枢纽节点建设，整合全市算力资源。

算力服务提供：发展算力即服务（CaaS）、模型即服务（MaaS）等服务模式，降低AI应用门槛。

算力成本优化：实施“算力券”政策，降低企业算力使用成本，提高算力资源利用率。

绿色低碳算力：推动数据中心绿色化改造，发展低碳算力，降低能源消耗。

3. 人才政策工具

人才引进：实施“渝跃行动”和“百万英才兴重庆”计划，引进高端AI人才和团队。

人才培养：加强“人工智能+”学科建设，发展产教融合，建设“软件人才超级工厂”。

人才激励：完善人才评价和激励机制，鼓励企业对AI人才实施“协议薪酬”，开展股权和分红激励。

人才服务：建设人才公寓，完善配套服务，解决人才后顾之忧。

4. 资本政策工具

产业基金：设立AI产业基金，引导社会资本投入，支持AI企业发展。

风险投资：完善风险投资机制，支持天使投资、创业投资等投入AI领域。

融资支持：发展知识产权质押融资、股权质押融资等新型融资方式，支持AI企业融资。

上市培育：支持AI企业上市融资，培育一批具有国际竞争力的AI企业。

5. 场景政策工具

场景开放：建立政府场景开放清单，推动公共部门开放AI应用场景。

首购支持：实施首购政策，支持AI创新产品和服务的首次应用。

示范推广：打造AI应用示范场景，总结推广成功经验。

生态构建：建立场景供需对接平台，促进供需双方合作。

第六章 保障机制与评估体系

要把AI变成重庆的“新电力”，关键是把机制与要素一次性接通：市级层面“一张图统筹”，区县与部门“打穿壁垒”，场景和产业“前后联动”。具体做法上，先立“总调度”：由市级统筹机构牵头，形成统一的算力—数据—模型—安全—运维底座与标准，让“数据一次采集、多次复用”真正落地；再给“真场景”：政务与国企带头首购、首用，在城市安全、交通、医疗、教育、应急等九大民生场景做一批可复制的标杆；

同时做“强产业”：围绕33618用“链主+专精特新”拉通供应链，把行业中台、工业视觉、质检、预测与排产等模型沉淀为可复用能力，形成“自进化工厂”；要素侧则“放水养鱼”：算力券+MaaS降低门槛，可信数据空间+标准化授权让数据能流动且可信；人才侧“腾笼换鸟”: 以“软件人才超级工厂”补应用型与MLOps短板，以“人才飞地”引入底层攻关团队；资本侧“赛马不相马”：设置明确定义的里程碑回购与分成，鼓励从项目到能力的复利；最后用“选择矩阵+季度复盘”做动态校准，少改方向，多调节奏，确保每一分投入都能沉淀为可复用、可测量、可扩散的城市能力。

结语：立足当下，赢在十年

呼吁：重庆的AI不缺故事，缺的是“接上电”的那一刻。请把资源集中到底座统一、产业闭环、场景规模化这三根主线，把治理的颗粒度做细，把产业的穿透力做深。面对全球AI能力竞赛，重庆完全可以以“一米宽、一万米深”的韧劲，向内求真本事、向下扎根产业、向上生长生态，用三五年时间把“项目”变成“能力”，把“能力”变成“优势”。从今天起，优先抓哪一根主线？欢迎你在评论区给出你的选择与理由。

互动思考：在统一底座、深化产业、扩大场景这三大战略方向中，您认为重庆应该优先推进哪一个方向？为什么？欢迎在评论区分享您的观点。

（数据口径说明：本文中提及的所有数字数据均来源于网络公开通报。由于数据收集范围广泛、工作量大，作者无法对每条数据的真实性、准确性和完整性逐一进行核实与验证。因此，数据可能存在一定误差或时效性问题。请读者在参考和使用这些数据时，自行审慎判断并承担相应风险。）