近2.5万平方公里的建成区总面积、1.3亿人口、年均10%以上的经济增长率，长三角地区的综合体量目前已世界领先。不过，倘若以人均GDP、地均GDP、人均专利数等指标来观察，与全球创新城镇群相比，长三角地区的创新能级和效率仍有待提升。

在昨天举行的浦江创新论坛区域城市论坛上，中国工程院院士、同济大学副校长吴志强教授指出，眼下，创新不再只是单个城市的事情，而是一个城市群落共同面对的课题。若能让区域内的创新要素智慧地流动，未来的长三角将爆发出巨大创新潜能。

长三角更高质量发展离不开更高效的协同

2016年，美国湾区的人均产值是长三角的3.4倍；英国伦敦地区的地均产值是长三角的6.1倍；日本关东地区的人均专利是长三角的九倍多……吴志强说，这组数字表明，长三角城市群迫切需要提升发展质量，其中最关键的是要加强各城市之间的协同创新。

“浙江有大量充满活力的民营企业，它们对原创性科技成果有迫切需求；江苏出台了强有力的创新政策；上海则有得天独厚的科技、人才和金融优势。”吴志强说，科技创新所需的政策、人才、需求、设施和资本在长三角都能找到，关键是要将各地的创新要素建构在同一网络上。

眼下，如何构建跨区域的协同创新平台，进一步提升长三角融合创新能级，是吴志强最常思考的事。研究表明，在城镇群中，城市间的协同创新活动强烈地依附于人与人之间的创新交互关系。因此，吴志强认为，依托长三角区域内个人、团队、机构之间的原有合作基础，通过智能撮合的示范实验，为区域创新疏通资源要素流动的障碍，由此激发出更大的创新活力，打造具有全球影响力的创新城镇群落，是当前必须思考和探索的课题。

用人工智能和大数据配置区域创新资源

然而，创新是一项极其复杂的系统工程，创新过程涉及众多资源和要素的有效对接。如何才能实现效率最优？对此，吴志强建议，通过构建大数据平台，借助人工智能技术，赋能区域创新资源的最佳配置。比如，一家浙江企业欲寻求技术合作，可通过这个平台找到领域内最合适的领军人才、试验设备、最优质的投资者；或者，也可以从创新人才着手，按照他们的研究背景和专业特长，智能查找最佳的合作机构、试验平台和投资者，实现创新资源的最优配置。“这样一来，长三角区域内所有与创新相关的要素都被联接在一个区域协同创新平台上。”吴志强说。

实际上，在长三角区域内，各个城市、省市已经建立了许多专项平台。它们有的用于大型科研设施的共享，有的侧重于专利技术的应用，有的则专注于构建人才数据库，不过，这些平台之间彼此并不相通。吴志强说，应逐步通过“网连网”，把这些分类资源连接到一个更大的平台上，汇聚更全面的创新要素。

据悉，吴志强的团队已完成了第四代城市大数据库建构，集聚了8大类、120亿条有效数据，数据量为世界之最。其中，城市大数据库中的CityIQ模块每周动态新增25万条城市数据，并通过自主研发的人工智能自主学习技术进行数据分析处理。目前，课题组正在着手运用这一技术对G60科创走廊沿线城市群落中的各类创新要素启动智能规划，以实现区域内创新要素的高效配置。

作者：见习记者 金婉霞
编辑：金婉霞
责任编辑：任荃，樊丽萍

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