分析区域：京畿道31个市郡县
重点区域： 京畿道南部高科技产业区、京畿道北部、京畿道东部农村地区、人工智能创新集群中心
议题：人工智能普及、产业、教育和行政能力方面的区域差异
黄金时间类型：机遇+结构性风险
参考日期： 2026年8月28日
版本：区域人工智能黄金时间情报 v3.1
虽然从统计学角度来看，京畿道可以被视为一个独立的AI经济区，但实际上却并非如此。人工智能和软件公司以及研究人员主要集中在板桥和城南地区，而包括水原、龙仁、华城和平泽在内的南部地区则聚集了大量的半导体和高科技制造业。另一方面，北部地区和部分东部地区在将人工智能应用于实际产业和日常生活方面，例如工业基础设施、研究机构、人力资源、交通运输、医疗保健和教育等方面，都存在着巨大的差距。
这种差距并非仅仅是印象。京畿道研究院于2026年8月27日发布的一项针对4700名京畿道居民的调查显示，46.0%的受访者认为，人工智能的普及将导致京畿道内各地区之间的差距进一步扩大。此外，77.5%的受访者甚至不知道当地存在人工智能体验和学习的公共设施或项目。 研究团队直接指出京畿道六大区域在数字基础设施和产业结构上的差异，并分析认为，有必要针对北部庆原和东北地区采取差异化的数字基础设施扩建和职业再培训策略，同时为南部东南部、京釜和西海岸地区提供更先进的人工智能服务。（京畿道新闻门户网站）
京畿道也意识到了这个问题。到2026年，京畿道已在板桥、城南综合产业园区、富川、始兴、河南和议政府等地建立了六个人工智能创新集群，并正在推进一项计划，通过人工智能和数字学习中心培训约15万人。政策方向已确定，将以板桥为中心的人工智能产业集群扩展到其他地区，并保障居民能够获得人工智能服务。（京畿道新闻门户网站）
然而，目前仍缺乏公开的综合统计数据，无法使用统一的标准对31个城市和县的人工智能公司数量、人工智能专业人员数量、企业人工智能应用率、人工智能教育参与率、公共人工智能服务使用率、人工智能相关投资额以及数据利用率进行比较。这不仅仅是统计数据的缺失，更是政策层面的数据缺口。为了缩小这一缺口，我们首先必须能够衡量哪些城市和县在哪些领域落后。
因此，京畿道的“人工智能黄金时期”计划并非将相同的AI项目推广到所有市县。其核心理念是根据31个市县的产业、人口、教育水平、人口老龄化程度和企业结构等因素，对它们的AI准备度进行差异化评估，并在确保最低准入权利平等的前提下，针对不同区域制定不同的产业应用框架（AX）。
京畿道的人口规模接近一个国家。根据现有官方数据，截至2024年6月，京畿道人口约为1410万，占全国总人口的26.7%。其中，南部人口约1042万，北部人口约363万，分别占全国总人口的74.2%和25.8%。（京畿道北部行政一体化委员会）
然而，将1400万人口作为一个单一平均值来看待，掩盖了京畿道内部结构的复杂性。城南、水原、龙仁、华城和平泽等城市拥有以大型企业、研发、半导体、信息通信技术和制造业为核心的产业结构，而北部和东北部的一些城市和郡县的制造业、高科技产业基地和研究机构密度相对较低，并且受到军事、环境和都市区相关法规的影响。
尽管这些数据为历史数据，仅可作为历史官方基准线，但分析显示，截至2019年，京畿道北部地区的地区生产总值（GRDP）约为78万亿韩元，仅占全省总量的约17%；此外，当时京畿道12806家研究机构中，89.2%位于京畿道南部。北部地区的制造业占比也仅为13.74%。虽然这些数据与当前数据无法完全一致，但作为结构性基准线，它们具有重要意义，表明京畿道南北创新基础设施差距已长期存在。（京畿新闻门户网站）
人工智能领域的差距是在现有产业、研究、收入和教育水平差异的基础上进一步扩大的。在没有人工智能公司的地区，独立打造人工智能产业十分困难。相反，在制造业企业、大学、医院、研究机构和初创企业已经集中的地区，随着人工智能融入现有产业，转型速度可能会加快。
因此，京畿道的 AI 差距应该分析为现有区域能力 × AI 可及性 × 利用能力的差异，而不是 AI 技术的拥有情况。
京畿道人工智能政策的关键转变在于，将中心枢纽从板桥扩展到多枢纽网络。到2026年，京畿道将在富川、始兴、河南和议政府建立基地，以板桥为中心枢纽，构建一个运营六个人工智能创新集群的架构，其中包括位于城南综合产业园区的物理人工智能实验室。（京畿新闻门户网站）
从空间上看，这是一个重大变化。特别是，议政府被纳入人工智能创新集群，表明政府有意将以南部先进产业为中心的人工智能政策向北部扩展。然而，我们必须区分中心数量的增加和人工智能差距缩小的结论。
即使存在人工智能集群建筑或测试平台，如果该地区的公司没有真正采用人工智能，如果熟练人员没有定居下来，或者如果当地居民和小企业主对人工智能的利用率很低，那么空间扩散也是有限的。
城南物理人工智能实验室就是一个绝佳的例子。作为韩国首个物理人工智能示范设施，该实验室于2025年底开放，目前正在推进一系列举措，例如吸引六家企业入驻以及提供制造工艺示范设备。京畿道已为未来三年设定目标，力争为入驻企业带来1000亿韩元的收入，创造150个新的就业岗位，并推动50项技术研发。然而，这些数字仅为项目目标，并非目前的成果。（京畿道新闻门户网站）
因此，在比较 31 个城市和县的 AI 政策时，必须区分中心建立 → 受训人员数量 → 支持的公司 → 实际 AX 采用情况 → 生产力、收入和服务的变化。
人工智能有可能比互联网或智能手机更快地加剧区域差距。这是因为，互联网的特点是连接后即可获取相同的信息，而人工智能对生产力的提升效果却会因用户的数据、工作职能、行业和教育水平而异。
尤其值得注意的是，随着人工智能从生成式人工智能转向物理式人工智能，一个地区现有的产业结构变得愈发重要。拥有众多制造企业和工厂的地区可以通过将机器人、传感器和数据与人工智能相结合来提高生产力，而产业基础薄弱的地区可能应用相同技术的市场规模较小。
京畿道研究院发布的《2026年制造业物理人工智能研究报告》高度评价了京畿道制造业的潜力，同时也指出大型企业与中小企业之间的“人工智能差距”是关键风险。分析表明，初始成本、投资回报率的不确定性以及熟练人才短缺正在阻碍中小制造企业向人工智能转型。（京畿道研究院）
如果将这种逻辑扩展到太空，那么在大型企业和高科技产业密集的地区与以中小企业和生活方式产业为中心的地区之间，以及在研究机构密集的地区与研究基础设施薄弱的地区之间，AX 速度可能会有所不同。
因此，人工智能时代的区域差距不在于是否拥有人工智能，而在于能否将人工智能转化为生产力和生活服务。
京畿道公布了2025年的九项人工智能战略和52项重大项目，旨在将以板桥为中心的人工智能科技谷与31个市郡的核心产业连接起来。这些举措还包括利用人工智能解决当地社会问题，以及与全球人工智能公司开展合作。（京畿新闻门户网站）
2026年，空间扩散政策更加具体化。连接板桥、富川、始兴、河南、议政府和城南六大产业集群的操作系统建立，并启动了促进各集群间合作项目、技术开发、实习和开放式创新的网络。（京畿道新闻门户网站）
在日常生活方面，人工智能和数字学习中心已得到扩展。京畿道计划到2026年为约15万人提供教育，涵盖从生成式人工智能和数据理解到数字伦理等各个方面，服务对象不仅包括数字弱势群体，还包括青年、中年人和小企业主，所有课程均可通过智能手机和自助服务终端访问。此外，还招聘了约250名运营人员。（京畿新闻门户网站）
政策方向正在扩展，涵盖工业人工智能、生活方式人工智能和教育人工智能。然而，由于31个市县的教育机会、参与率和企业人工智能支持绩效并未以完全相同的统计数据公布，因此仍然难以确定该省项目的整体规模是否真正缩小了区域差距。
人工智能领域的区域差异并非京畿道独有的问题。近期将人工智能视为通用技术的政策研究日益强调，造成竞争力差异的因素并非技术本身，而是数据治理、公共部门应用能力、企业吸收能力以及劳动力市场转型支持等。
京畿道研究院在其2026年人工智能政策研究中也评估认为，京畿道的核心瓶颈在于规则、数据治理、组织能力、资金和转型支持体系之间的不一致，而非模型或技术本身。该研究特别提出，需要建立一个面向全京畿道31个市郡县的公共人工智能基础设施，并在制造业供应链层面实现数据共享。（京畿道研究院）
在这方面，京畿道的情况与其他大都市地方政府相比，既具有优势也更具挑战性。虽然京畿道拥有庞大的产业、企业、高校和人才规模，使其能够开展前沿人工智能示范项目，但由于其31个市郡的规模和产业结构差异显著，难以对整个地区实施单一政策。
归根结底，京畿道的竞争对手并非某个特定的都道政府，而是其内部差距本身。即便最先进的城市参与到全球人工智能竞争中，如果其他地区的转型进程滞后，京畿道整体的人工智能生产力仍将受到限制。
根据现有官方数据，京畿道南部地区的人口约占全道总人口的74%，而京畿道北部地区在地区生产总值中所占比例历来约为17%。尽管由于基期不同，无法进行直接的生产率比较，但 可以确定，经济和创新资源的空间集中度远高于人口分布的长期结构。（京畿道北部行政一体化委员会）
在此连接人工智能基础设施改变了现有差距的性质。在六个人工智能创新集群中，城南、板桥、始兴和河南与南部或首尔附近的工业区相连，而议政府则是北部的代表性中心。尽管集群向北扩张是积极的，但与京畿道全部31个市郡相比，人工智能产业中心的分布仍然较为分散。（京畿道新闻门户网站）
此外，还有必要纳入居民的感知数据。京畿道研究院2026年的一项调查显示，46.0%的受访者担心人工智能会加剧地区差距，而77.5%的受访者不知道其居住地附近有人工智能体验和学习设施或项目。 这表明，已实施的政策与实际可及性并不相符。（京畿道新闻门户网站）
将产业差距、人工智能普及性和公民认知联系起来，就能揭示出一个结构。
人工智能差距并非新出现的差距，而是一个有可能加剧差距的问题，因为人工智能的加入加剧了产业、教育和基础设施方面现有的不平等现象。
第一个问题是人工智能产业集群差距。虽然像板桥和城南这样的地区人工智能公司、初创企业和专业人才高度集中，但并非所有城市和郡县都具备相同的条件。
第二个方面是企业应用人工智能的差距。大型企业和高科技制造企业可以通过自身投资快速采用人工智能，而中小企业和微型企业由于缺乏成本、数据和人员，采用速度可能会较慢。京畿道研究院关于制造业人工智能的研究明确证实了这一差距。（京畿道研究院）
第三个问题是省内居民人工智能普及率的差距。将教育项目推广到15万人与确保实际覆盖的31个市县都能达到同样的普及水平是两回事。尤其对于老年人、农村地区和交通不便地区而言，即使教育设施到位，其在生理和认知上的可及性也可能较低。
第四点是公共管理领域人工智能能力差距。由于31个市县的组织规模、预算、专业人员和数据管理能力存在差异，即使引入相同的人工智能服务，其利用水平也会有所不同。
第五个问题是衡量标准上的差距。仅凭现有数据，很难使用同一套人工智能准备度指数来比较这31个城市和县。这也是需要首先解决的差距。
决定人工智能区域差距的根本因素并非仅仅是通信网络。即使拥有高速互联网连接，如果企业数据没有得到妥善整理，或者缺乏熟练运用这些数据的人员，也很难向人工智能转型。
在工业区，制造数据、人工智能演示设备、GPU和计算能力、熟练的人才以及大学与企业之间的合作至关重要。在居民区，居民能否真正便捷地使用人工智能教育、福利、交通和医疗服务才是关键。
在公共管理领域，31个市县的数据标准化至关重要。京畿道研究院关于行人安全的AI研究也表明，为了从被动应对转向主动预防，有必要按照通用标准对31个市县的犯罪预防监控录像、交通监控录像和传感器数据进行标准化和整合。（京畿道研究院）
因此，仅凭计算机普及率难以衡量不同地区之间的人工智能差距。至少，必须分别考察普及率、技能水平、数据量、商业应用、公共服务和最终成果。
扶持人工智能产业的最终成果并非人工智能公司的数量。我们必须深入考察本地制造企业的缺陷率是否下降，小企业主的销售额和运营效率是否提高，以及老年人获得医疗保健和支持服务的途径是否改善。
京畿道人工智能与数字学习中心在这方面是一项重要的政策。该中心扩大了目标受众范围，不仅包括数字弱势群体，还包括青年、中年人和小企业主，并将教育范围从实用生活技能扩展到生成式人工智能。（京畿道政府）
然而，人工智能教育的有效性难以仅以毕业生人数来衡量。培训结束后，还需要看到实际工作应用、就业或职业转型、小企业主销售额提升以及公共服务利用率增加等成果。
京畿道经济研究院2026年的一项调查显示，76.1%的受访者认为人工智能对日常生活有所帮助，但同时70.6%的受访者也表达了对失业的担忧。这表明，居民们不仅将人工智能视为一种便利技术，更将其视为一种经济变革。（京畿道新闻门户网站）
因此，京畿道人工智能政策的评估单位也必须从受过教育的人数转向当地居民的生活和工作发生了怎样的实际变化。
京畿道人工智能发展的空间差异不能仅仅用南北差异来解释。城南和龙仁是高科技产业和研发中心，华城、平泽和始兴拥有强大的制造业基础，而高阳、南阳州和富川等地区则以大型居住区为特征。此外，涟川、加平、杨平和骊州的人口密度和产业结构也各不相同。
然而，南北差距的结构性问题依然显著。京畿道计划在2025年前投资5265亿韩元用于“京畿北部大改造项目” ，并单独推进公共机构、产业基地、交通和生活基础设施的搬迁，这表明现有的结构性差距是政策制定的目标之一。（京畿新闻门户网站）
正是基于同样的道理，京畿道研究院在2026年提出，需要将京畿道31个市郡划分为六大区域，从而制定差异化的基础人工智能社会发展战略。分析表明，北部庆原地区和东北地区对数字基础设施建设和职业转型教育的需求更大，而南部东南部、京釜地区和西海岸地区则更需要基于现有基础设施的先进服务，例如金融安全和犯罪应对。（京畿道新闻门户网站）
因此，对于京畿道的AI政策而言，与其向31个市郡各提供一项服务，不如根据区域结构，平等地保障基本服务，并区分工业和生活方式AX，这样更为合适。
人工智能差距的扩大速度可能比基础设施差距更快。早期采用人工智能的公司能够积累数据和工作经验，将其作为学习资产。相比之下，未能采用人工智能的公司在数据积累和组织学习方面都落后于人。随着时间的推移，经验差距的扩大速度可能超过技术本身的差距。
京畿道计划于2026年全面启动六个人工智能创新集群，并将人工智能和数字学习中心的规模扩大至15万人，这表明该转型已进入政策实施阶段。（京畿新闻门户网站）
更重要的是，人工智能即将全面融入31个市县的产业政策和行政服务中。如果在最初两三年内数据标准和支持系统设计不完善，可能会出现这样一种局面：领先地区加速发展，而弱势地区即便在政策支持下也难以跟上步伐。
因此，2026 年至 2028 年是决定京畿道是将人工智能作为造成新的区域差距的原因，还是将其作为减少现有区域差距的工具的黄金时期。
12-1. 基层地方政府“黄金时间”应用案例①——城南市
城南市是京畿道领先地区在弥合人工智能差距方面发挥扩散作用的绝佳例证。软件、平台和人工智能公司集中在板桥科技谷周边，京畿道首个实体人工智能实验室也落户城南综合产业园区。在六大人工智能创新集群的框架下，板桥科技谷和城南综合产业园区的两大功能实现了同步互联。（京畿新闻门户网站）
城南的“黄金时代”不仅仅在于吸引更多人工智能公司。更重要的是，如何有效地将板桥的软件和人工智能技术推广到城南的制造业企业以及京畿道的其他产业部门。特别是，物理人工智能实验室旨在帮助中小企业展示工业机器人手臂、自主移动机器人（AMR）并处理数据，从而为人工智能公司与制造企业之间的技术扩散提供验证平台。（京畿新闻门户网站）
要使城南成为成功的典范，其“运行链”（包括人工智能企业集群、制造企业示范、商业合同、生产力提升以及向其他城市和郡县的推广）必须通过实际案例验证。 它并非依靠领先地区独占鳌头，而是通过加快周边地区的转型速度，来缩小京畿道的人工智能差距。
12-2. 基层地方政府黄金时段应用案例②——议政府市
与城南方向相反，议政府是一个重要的反例。虽然它是京畿道北部的核心生活区，但传统高科技产业和研发的集中度却不如南部地区。该地区被列入京畿道2026年六大人工智能创新集群之一，具有重要的政策意义，也成为了检验人工智能产业北向扩张潜力的一个试验场。（京畿新闻门户网站）
议政府的“黄金时期”并非在于复制板桥等人工智能产业园区。更现实的做法是，将人工智能与北方地区的产业、医疗、福利、教育和行政需求相结合，打造“北方特色”的人工智能应用模式。京畿道研究院也分析指出，北方地区对扩展数字基础设施和职业转型教育的需求相对高于南方地区。（京畿道新闻门户网站）
因此，要判断议政府人工智能集群是否真正成为北部地区的扩散中心，我们不仅要追踪入驻企业的数量，还要追踪北部企业对人工智能的采用情况、当地人员的再培训情况、公共人工智能服务以及向邻近的杨州、抱川、东豆川和涟川等地的扩散情况。如果议政府取得成功，京畿道的人工智能政策可能会从以板桥为中心的模式转向多中心的人工智能生态系统。
首要损失是产业生产率差距的加剧。如果早期采用人工智能的企业与未采用人工智能的企业在成本、质量、交付时间和开发速度方面的差异进一步扩大，那么区域产业差距也可能随之扩大。
第二个因素是人才缺口。当人工智能相关的工作和教育集中在特定地区时，年轻人和专业人才也会向这些地区迁移。随着企业集群和人才集群相互促进，后发地区单靠自身力量迎头赶上变得越来越困难。
第三个问题是公共服务水平的差异。拥有充裕财政资源、数据和专业知识的地方政府可以迅速在交通、福利、安全和医疗保健等领域引入人工智能服务，而缺乏这些能力的城市和县则可能面临延误。这可能导致京畿道居民所能享受到的人工智能公共服务水平因其居住地而异。
第四种错觉是政策平均效应。即使京畿道的AI公司总数和投资总额增加，如果它们集中在某些特定城市和郡县，省级平均水平可能会提高，但区域差距实际上可能会扩大。
京畿道也具备缩小人工智能区域发展差距的有利条件。这是因为京畿道同时拥有强大的人工智能中心板桥、韩国最大的制造业基地、大学、医院和研究机构，以及31个市郡多元化的产业和生活环境。
尤其值得注意的是，没有必要在每个地区都建立相同的AI产业。可以根据不同地区的具体情况设定不同的角色，例如城南地区发展AI和软件，华城和始兴地区发展制造业AI，议政府和北部地区发展公共服务和职业转型，以及在农村地区发展农业、医疗和护理领域的AI。
如果这种差异化结构运作良好，京畿道可以创建一个多核心 AX 模型，将该地区的不同优势与人工智能连接起来，而不是消除人工智能差距。
所有31个市县都成为板桥是不现实的，也没有必要。重要的是，无论人们居住在哪里，都不应因为人工智能而在经济、教育和行政机会方面被结构性地排除在外。
京畿道首先需要为其31个市郡制定一份人工智能准备度地图。这并非一份人工智能项目清单，而是一个使用统一标准持续衡量各地区人工智能普及程度、产业结构、劳动力、公共服务和绩效的框架。
需要观察的变化 | AX相关操作 | 决策 | 验证指标 |
| 关注人工智能公司 | 按城市和县划分的企业和投资分布图 | 为弱势地区提供专门支持 | 人工智能公司和投资的变化 |
| 企业级 AX 级别 | 行业人工智能成熟度评估 | 定制化实施支持 | AX采用率和生产力 |
| 人工智能劳动力 | 按职位职能和地区进行需求分析 | 教育和再培训安置 | 就业率、过渡率和定居率 |
| 居民无障碍设施 | 教育和设施使用数据分析 | 扩大移动和派遣式培训 | 参与率和再利用率 |
| 人工智能公共服务 | 31个城市和县的服务比较 | 联合人工智能服务 | 利用率和处理时间 |
| 南北差距 | 按地区划分的准备情况比较 | 区域差异化政策 | 差距变化率 |
| 向中小企业转型 | 成本、数据和人员瓶颈分析 | 联合试验平台 | 销售额、商品成本和缺陷率 |
| 老年人和农村地区 | 医疗、交通和福利需求预测 | 生活方式人工智能优先 | 访问时间 · 服务使用情况 |
| 区域数据 | 数据质量和标准分析 | 31个城市和县的标准化 | 关联数据集的数量 |
关键不在于问题出现后才为31个市县的人工智能差距提供支持，而在于不断监测变化的速度并进行先发制人的干预。
机遇 + 结构性风险
京畿道是韩国人工智能转型能力最强的地区之一。板桥地区的人工智能公司、先进制造业、大学和研究机构、大型市场以及行政数据都蕴藏着巨大的发展机遇。
然而，正因为这种优势，也存在差距进一步扩大的巨大风险。如果领先地区更快地吸收人工智能，企业、人才、资本和数据将会重新向这些地区集中。
京畿道经济研究院在2026年进行的一项调查显示，46.0%的京畿道居民对人工智能可能加剧地区差距表示担忧。这表明，人工智能问题已逐渐演变为社会意识层面的问题，而不仅仅是政策层面的潜在风险。（京畿道新闻门户网站）
京畿道的黄金时期被定义为必须同时推动人工智能领先地区进一步发展并提升落后地区的关键时刻。
在未来的运行时分析中，有必要持续跟踪以下最小级别的证据。
- 31个城市和县的AI相关公司数量
- 人工智能公司成立、搬迁和倒闭率
- 人工智能相关投资已筹集
- 人工智能和软件就业人数
- 人工智能专业人才的净流入和净流出
- 制造企业AI·AX采用率
- 中小企业人工智能采用率
- 采用人工智能的公司生产力变化
- 人工智能相关平均工资
- 获取人工智能教育设施
- 各城市/县人工智能和数字学习中心的学员人数
- 相对于人口的教育参与率
- 按年龄划分的人工智能教育参与率
- 培训后的工作利用率
- 小型企业主的人工智能利用率
- 学校和青少年更容易获得人工智能教育
- 各市/县公共人工智能服务数量
- 公共人工智能服务的实际使用率
- 行政任务中人工智能采用率
- 城市/县数据标准化和链接级别
- 南北人工智能公司密度差距
- 6个人工智能创新集群的企业绩效
- 技术向人工智能集群以外地区的扩散
- 区域对人工智能岗位转型的需求
- 人工智能使用导致的收入、生产力和公共服务差距的变化
尤其需要解决的是，缺乏一个能够使用相同标准对这 31 个城市和县进行比较的公共人工智能统计系统，这被视为一个核心数据缺口。
运行时链
基于区域的人工智能应用 → 教育/人才 → 企业/行政部门的利用 → 生产力/服务 → 收入/生活水平的变化 → 城市/县域间差距的扩大或缩小
这项分析最重要的最新证据是京畿道经济研究院于2026年8月27日发布的报告《人工智能社会的兴起与意义：居民的认知与政策挑战》。该报告对4700名京畿道居民进行了调查，结果显示，仅有5.4%的受访者了解人工智能社会，但在了解相关概念后，66.8%的受访者认同其必要性。调查结果表明，人工智能在日常生活中发挥着重要作用：76.1%的受访者担心失业问题，70.6%担心社会不平等加剧，46.0%担心地区差距扩大。（京畿道新闻门户网站）
尤其值得注意的是，77.5%的受访者表示他们不了解所在地区是否存在人工智能体验和学习的公共设施或项目。这表明，制定人工智能政策与确保居民能够获得这些政策是两回事。（京畿道新闻门户网站）
因此，京畿道研究院提出了一种针对六大区域产业和数字基础设施的双轨制结构，而非对31个市郡一视同仁。该方案将区域性政策与后者相结合，例如，在北部地区提供人工智能能力培训、防范语音钓鱼和深度伪造、紧急医疗服务以及作为全区基本服务的社会福利，并在南部地区提供更先进的服务。（京畿道新闻门户网站）
京畿道的政策也在朝着这个方向转变。六个人工智能创新集群的设立，标志着该地区的人工智能产业结构从板桥单一中心向多中心结构转变；而15万个人工智能和数字学习中心的规划，则旨在将人工智能的应用范围扩展到产业政策之外。然而，集群的建立和教育目标侧重于投入和产出，必须将其与实际成果区分开来，后者表明京畿道31个市郡之间的差距已经缩小。 （京畿道新闻门户网站）
本次分析留下的结构性见解
京畿道人工智能差距的本质并非在于人工智能设施数量的差异，而在于人工智能的运行方式可能会加剧现有的区域差距。
在科研机构、大型企业、高校、高科技制造业和高收入人才高度集中的地区，人工智能能够进一步提升现有资源的生产力。企业积累更多数据，人才涌向更优秀的企业，地方政府则获得更多来自私营部门的技术和示范机会。这种良性循环可能会随着时间的推移而扩大最初的区域差距。
反之，在缺乏产业基础设施和人才的地区，仅靠几次人工智能培训或建立一个中心很难达到同样的效果。因此，认为人工智能政策中相同的投入会产生相同的结果，这种假设本身就很危险。
因此，京畿道需要同时推行两项政策。一是保障所有居民在教育、医疗、福利和行政管理方面享有最低限度的人工智能接入；二是针对每个城市和郡县的产业和生活问题，制定不同的区域人工智能接入模式。
城南的人工智能可以与制造业、软件和物理人工智能相结合，而议政府的人工智能可以成为北部企业和公共服务转型升级的枢纽。在农村地区，与农业、医疗保健和护理服务相结合可以带来更高的效益。只有正视这些差异，才能缩小京畿道整体的人工智能差距。
为实现这一目标，首先需要的并非启动一个全新的人工智能项目，而是一个数据系统，该系统能够使用相同的标准，每年对31个城市和县的人工智能准备情况进行评估。无法衡量的差距，在政策层面上，实际上就等于不存在。
黄金时代论题——京畿道人工智能竞争力并非仅取决于板桥的领先优势。能否实现“一个京畿道”取决于未来两到三年内AX的推广速度，同时要评估31个市郡县在人工智能发展上的起步阶段差异，确保所有地区享有最低限度的使用权，并根据各地区的产业和生活结构进行调整。
版本 | 参考日期/修订日期 | 重大变化 |
| v1.0 | 2026.08.28 | 首次对京畿道31个市郡县在人工智能普及、产业、教育和管理方面的差异进行了分析。根据南部高科技产业区与北部和东部地区人工智能准备度的差异、居民人工智能普及程度、六个人工智能创新集群以及城南和议政府的应用案例，确定了“黄金时期”。 |
