县域如何拥抱人工智能产业

当前，人工智能正加速从技术创新迈向现实生产力转化。据测算，2026年我国人工智能核心产业规模有望突破1.4万亿元，相关应用在农业、工业、服务业等众多领域加速落地。然而，人工智能产业的蓬勃发展更多集中在大中城市与技术中心，绝大多数县域在这场浪潮中仍处于边缘地带。截至2025年底，我国人工智能企业已超过6000家，但多数分布在北上广深及区域中心城市，县域企业占比极低。县域并非缺少产业转型的愿望，而是面临着人才匮乏、算力基础薄弱、数据生态缺失等多重现实制约，往往只能充当这场产业革命中的“旁观者”。

对县域而言，拥抱人工智能产业的关键不在于盲目跟随头部城市的发展路径，而在于找准自身比较优势，实现精准切入。

一是围绕算力与存储服务，承接人工智能产业的基础设施支撑环节。人工智能训练和推理对算力需求巨大，在“东数西算”工程持续推进的背景下，西部和中部地区能源资源富集、电力成本较低的县域，可依托绿色电力建设算力枢纽，为人工智能企业提供低成本、低能耗的算力服务。例如湖北利川利用当地蓝绿电力和凉爽气候优势，建成全国首个县域级全栈国产化人工智能计算中心，并实现了盈利。此类路径对县域而言具备较强的普适性，有利于发挥能源比较优势。

二是聚焦数据标注与处理，布局人工智能产业链的数据服务环节。高质量标注数据是人工智能模型训练的基础，而数据标注技术要求相对确定、流程易于标准化，属于典型的劳动密集型数字产业。福建闽清依托邻近省会福州的区位优势和较低的人工成本，建设了全省规模领先的数据标注基地，吸引了大量年轻人返乡就业，培育了AI训练师等新兴职业。陕西宜君则培育了上百名农村妇女和返乡青年成为AI训练师，让偏远地区的人口也能参与到前沿技术产业分工中。县域较低的综合成本和充足劳动力供给，使其在数据标注、数据清洗等环节具备天然竞争优势。

三是立足特色产业，推动人工智能赋能传统生产与服务。县域真正的比较优势并非技术壁垒，而是丰富真实的产业应用场景。县域是中国实体经济的重要载体，涵盖了特色农业、传统制造、文旅等大量亟待数字化转型的场景资源。浙江德清依托地理信息产业，打造物理AI数据基座平台；湖南宁乡布局“AI+生命科学”产业链；江苏宜兴则将“AI+制造”作为高质量发展必答题，系统梳理并开放AI赋能场景，招引了数十个人工智能产业相关项目。山东沂水更在政务、农业、制造、社会治理、物流等几乎全领域推进人工智能融合，构建了颇具借鉴意义的“全域人工智能”县域样本。通过开放场景、以用促建，县域完全有能力从“被动承接”产业转移转变为“主动引领”产业创新。

四是构建人才引育与返乡创业机制，化解人工智能产业落地的人才瓶颈。县域发展人工智能面临的一大困境是人才外流严重，高端人才普遍不愿长期留在基层。但是，数据采集、数据标注、AI训练师、AI应用推广等环节对技术和学历门槛相对可控，经过培训后本地劳动力完全可以胜任。贵州贵安新区及周边县域承接了数据标注业务，将大量人工标注任务下沉到县域；甘肃积石山县的“AI豆计划”数字经济产业园，通过技能培训让本地群众掌握了数据标注和AI应用技能；四川盐边县更提出数以万计的AI培训目标，同步推进专题创业和智能体应用师培训。这种“本地培养、就地就业”的模式，既能就地转化县域人力资源为数据生产力，又能有效应对人才外流难题，为人工智能产业的落地提供可持续的人力支撑。

总体来看，人工智能产业并非县域经济的禁区，恰恰相反，在算力服务、数据标注、场景赋能等环节，县域完全有条件实现特色突围。关键在于破除“大厂主导、县域旁观”的惯性思维，立足数字基础设施承载优势、劳动力成本优势和场景资源禀赋，以场景开放和产业生态构建为核心，走出一条县域特色的“AI+实体经济”融合发展道路。