在某市招商办公室，新能源产业链链长，在DeepSeek对话框输入一行指令：

“请全面对比Topcon和BC板的优劣势，并筛选招商引资目标企业”。

短短几分钟，一篇条理清晰的“纯干货”便生成完毕，涵盖技术对比、市场对比、成本对比、应用场景对比、招商筛选策略等六方面。

这种场景，逐渐成为招商工作的常态。

据不完全统计，全国已有超过12个省市政府部门接入将DeepSeek，为招商带来新的突破口。

01多地接入DeepSeek

传统的招商决策，往往依赖于政策驱动，通过整合行政资源，将产业要素合理分配到各个区域。虽然在一定程度上推动了地方经济发展，但也存在一些局限性。

一方面，招商决策常受资源禀赋导向影响。

许多地区会基于自身土地、劳动力、自然资源等条件，来确定招商重点方向。

例如，某些内陆城市凭借水电资源优势，将高耗能产业作为招商的“香饽饽”，并配套建设标准化厂房及物流园区。

然而，这种单一资源导向的招商模式，有时会因为信息不对称而导致产业定位出现偏差。

比如，有沿海开发区因未准确预见区域规划调整，将大片工业用地出让给传统制造业企业，结果几年后规划一变，这些用地成了科创园区的“绊脚石”，导致数亿元资产闲置。

另一方面，招商决策还常受经验判断主导。

招商团队往往依赖自身的行业经验和人际关系网络，来进行项目筛选，缺乏系统的数据支撑。

某中部省份招商局调研显示，有六成的项目筛选是基于过往的合作案例，而真正运用行业分析报告的不到20%。若是过于依赖经验进行招商决策，容易增加不确定性和风险。

随着AI技术的发展，如何将其应用于招商领域，并与地方实际情况相结合，已成为各地政府关注的焦点。

这两天召开的全国两会，“DeepSeek”成为代表委员口中的高频词。

不少地方也开始将DeepSeek等AI工具接入政务系统，并尝试在招商中实践应用。

比如，深圳市福田区政务服务和数据管理局，为每名工作人员配备基于DeepSeek开发的人工智能办公系统，只需简单下达指令，数秒内便响应需求。

临沂市基于政务云实现DeepSeek本地化部署，打造出“沂蒙慧眼”系统。系统融合政府公共数据，为企业精准画像，帮助企业融资增信，破解“融资难、融资贵”问题；

接入DeepSeek后，更是新增了AI助手、智能报告生成和风险预警等功能。

再比如，上海市闵行区的数字化招商服务一体化平台“立业闵行”，同样接入了DeepSeek，AI助手可帮助企业快速选址，还能帮助招商人员锁定目标企业，提升招商的质量和效率。

在招商引资的复杂棋局中，AI技术以其强大的数据处理与分析能力，正逐步成为推动产业升级、优化资源配置的关键力量。

02几大核心价值

通过整合产业大数据、企业画像、政策图谱等数据，AI对招商决策的核心价值，体现在几个方面：

首先是全维度数据洞察，把脉产业动向。

AI技术构建了一个动态的产业知识图谱，仿佛为招商工作装上了透视眼，能够实时捕捉产业链中的断点、企业投资动向以及政策适配度。

这种数据穿透力，打破了传统招商模式下的信息壁垒，使得产业定位有了量化支撑。

例如，广德市的发改、经信等多部门相互配合，运用DeepSeek模型的强链补链算法，精准识别新能源汽车轻量化技术缺口，以此来定向引进6家核心企业，带动配套产业投资。

其次是智能匹配，对接企业需求与区域资源。

AI算法通过双向匹配模型，将企业投资需求与区域资源禀赋进行精准对接。

基于企业技术创新能力、市场占有率等多个关键指标，量化评估企业与园区的契合度，为招商工作提供筛选和评估依据，引导资金精准流向当地主导产业。

比如，淄博市将DeepSeek-R1接入政策咨询系统，通过对多条政策条款与企业数据的深度分析，动态优化政策组合，帮助企业降低信息获取成本，提升投资决策效率。

最后是政策创新试验场，精准滴灌。

AI模拟技术，为政策设计开辟了“数字孪生”的实验场。地方可以利用大数据，分析企业研发投入与经济贡献的内在联系，动态调整研发资金支持政策，从而吸引更多高新技术企业入驻。

这种机制，正改变着政府与市场的互动模式，推动区域竞争从简单政策比拼，转向更深层次的制度创新。

显然，AI工具在招商实战中已经崭露头角，成为了不可或缺的得力助手。

对于其他区域而言，若想在招商的多个环节中有效融入AI技术，就必须紧密结合最新政策导向与本地实际情况，从数据共享、生态场景构建以及全链条服务升级三个层面入手。

03招商应用关键点

一是跨部门数据共享，打破信息壁垒。

数据整合是AI招商场景落地的先决条件。可以组建一个由政府高层挂帅，各部门负责人参与的跨部门数据共享协调机制，推动数据资源的开放与共享。

在这个过程中，对各类信息进行细致梳理，依据业务关联性和功能相似性，进行整合优化，比如将税务等整合至统一的企业综合服务平台，实现“一站式”服务。

同时，明确数据共享的规则与边界，区分无条件共享与有条件共享的数据范畴，确保数据流动的安全与合规。

比如，重庆“产业大脑”整合经信、市场监管等多个部门数据，构建覆盖33618现代制造业集群的知识图谱，精准识别新能源汽车产业链断点。

二是生态场景构建，连接技术与市场。

这是AI落地招商应用的关键一步。通过搭建真实的应用场景，鼓励企业输出技术解决方案，形成技术与市场需求相互牵引的良性循环。

结合地方产业特色，通过小样本训练实现AI模型的招商场景化适配，避免“一刀切”式的简单应用。

同时，了解不同主体的招商需求与痛点，如企业对产业配套、人才政策的关注，金融机构对项目融资风险的评估等，这些都是构建生态场景的指标。

与招商团队的沟通也很重要，明确其在项目筛选、企业评估、市场趋势预测等方面的具体需求。

例如，在科技产业招商中，利用AI技术识别高成长潜力的科技初创企业，评估技术创新性和市场竞争力，为招商决策提供科学依据。

三是全链条服务升级，从招商到育商。

AI技术应深度融入招商工作的全生命周期管理，实现从单一项目引进向产业生态培育的跨越。

比如，利用AI整合税务、研发投入等多源数据，构建企业成长潜力的评估模型，识别出具有高成长潜力的企业以及面临的技术瓶颈。同时，借助先进的知识图谱技术，实时监测产业链的薄弱环节。

还可以搭建B2B智能系统，并打造供应链协同平台。这两个平台基于企业产能、技术参数等核心数据，来推荐最佳合作伙伴。

通过AI技术分析企业成长需求，提供供应链对接和政策适配等增值服务，形成“招商-安商-稳商-育商”的服务闭环，确保企业引得进、留得住、发展得好。

写在最后：

当DeepSeek模型在政务系统中运转，当产业知识图谱穿透信息壁垒，当AI助手成为招商人员的“数字参谋”，我们看到的是效率跃升，还有招商理念革新。

站在产业变革的十字路口，人工智能不仅是工具升级，更是推动地方经济发展的新引擎。

唯有将数据整合、场景构建与全链条服务有机统一，才能让AI真正成为招商引资的“最强大脑”，在新一轮产业竞争中抢占先机。