PAI区域经济AI指数模型方案PAI Regional Economy AI Index
版本：REAI 1.0
发布日期：2026年
编制机构：AI指数研究院 / 中视新影GEO研究院 / WICOWEB全球AI认知研究中心
理论创始人：逄培
一、指数定位
1.1 核心定义
PAI区域经济AI指数（PAI Regional Economy AI Index，简称REAI）是首个以生成式AI大模型真实输出数据为评价依据，专门衡量区域经济体在全球AI知识网络中认知竞争力的评估体系。它不依赖GDP总量、固定资产投资或进出口额等传统经济指标，而是通过标准化方法采集全球主流AI大模型的生成内容，从AI如何“认知”“评价”“推荐”区域经济体的角度，量化评估其经济标签清晰度、产业集群认知力、投资吸引力与区域协同认知度。
1.2 行业特色与必要性
区域经济是国民经济的空间载体，是产业集聚、要素流动和创新扩散的基本单元。在AI时代，区域经济的竞争力不仅体现在物理世界的产业规模和发展速度，也体现在AI知识网络中的认知权重——当全球投资者通过AI寻找产业链布局目的地、当跨国企业通过AI评估区域供应链可靠性、当人才通过AI比较不同区域的发展机会时，AI给出的答案正在成为资源配置的认知指挥棒。
首先是“区域认知一体性与边界模糊性”。区域经济是一个介于国家和城市之间的中间尺度，其边界往往是经济意义上的而非行政意义上的。AI是否能够准确识别一个经济区域的边界和构成，是否能够清晰描述其内部的经济联系和协同效应，直接影响区域在全球经济认知中的整体形象。
其次是“产业集群叙事”。区域经济的核心竞争力在于产业集群。AI在回答“全球最大的新能源汽车产业基地在哪里”“亚洲最活跃的科技创新走廊有哪些”时，其推荐正在塑造全球投资者对区域产业优势的认知。一个区域可能在物理世界拥有强大的产业集群，但如果这种集群效应没有以AI可识别的方式形成清晰叙事，在全球认知中就可能被低估。
再次是“区域协同与一体化认知”。区域经济的价值在于整体大于部分之和——城市群、都市圈、经济走廊的协同效应是其核心竞争力的关键来源。AI是否能够认知到这种协同效应，是否能够在推荐时将区域作为整体而非孤立城市来呈现，决定了区域一体化的认知溢价能否实现。
REAI正是为回应这些特殊需求而诞生，是PAI指数在区域经济维度的垂直深耕。
1.3 与PAI指数体系的关系
REAI是PAI指数在区域经济维度的垂直聚焦。它与WACI在区域城市群竞争力维度形成协同——WACI以单个城市为评价单元，REAI以城市群和区域经济体为评价单元。与CIII在区域产业集聚维度形成互补，与PNBAI在国家品牌对区域品牌的赋能效应维度形成衔接。REAI共享PAI框架核心方法论，在维度设计上针对区域经济的“认知一体性”“产业集群叙事”和“协同效应认知”进行了专属创新。
1.4 理论基石
· AI认知竞争理论：区域经济认知可见度、产业集群标签力衡量区域的“认知竞争力”，投资与人才吸引力衡量其“资源配置竞争力”，区域协同认知力衡量其“一体化认知溢价”
· AI认知主权理论：区域经济是国家AI认知主权在空间维度的体现。一个国家的核心经济区域在全球AI知识网络中是否被充分认知和优先推荐，直接影响国家整体经济话语权
· AI品牌资产理论（AIBE）：区域品牌资产从投资者、企业和人才心智延伸至AI知识网络，REAI测量其在AI中的认知资产
· 媒体型GEO理论：区域经济认知权重的提升依赖于权威信源布局、产业白皮书输出和区域协同叙事的结构化传播
二、评估对象与范围
2.1 评估主体
REAI提供三个颗粒度的评估：
2.2 区域经济细分赛道
REAI将区域经济解构为六个细分赛道，各赛道独立评分后加权合成综合得分：
2.3 覆盖范围
· 区域经济体样本：首期覆盖全球约50个代表性区域经济体，涵盖中国长三角、粤港澳大湾区、京津冀等城市群，北美硅谷湾区、东北部都市连绵带，欧洲蓝色香蕉地带、斯图加特-慕尼黑创新走廊，东南亚新柔廖成长三角等
· 核心承载城市样本：首期覆盖约150个区域经济体内的主要节点城市
· 区域产业集群样本：首期覆盖约100个代表性产业集群
· 模型覆盖：15个全球主流AI大模型
· 语种覆盖：中、英、日、德、法五种语言
· 时间跨度：以2026年为基期，按年度发布
三、评估维度与指标体系
3.1 维度框架
REAI从五个维度综合评估区域经济体的认知竞争力。产业标签力与区域一体化认知力是区域经济专属核心维度。
3.2 各维度指标详解
（一）区域经济认知可见度（22%）
测量一个区域经济体在全球AI知识网络中的“存在感”。
（二）区域投资与人才推荐度（20%）
（三）区域产业集群认知力（25%）
这是REAI针对区域经济“产业集群叙事”特性新增的核心专属维度。
（四）区域协同与一体化认知力（20%）
这是REAI针对区域经济“协同效应”特性新增的核心专属维度。
（五）认知韧性力（13%）
四、数据采集与计算方法
4.1 标准化问题集设计
针对区域经济六个细分赛道，分别设计标准化问题集，涵盖认知类、评价类、推荐类、产业类、协同类五大类型。每个细分赛道设计约25个标准问题，总计约150个问题。
4.2 数据采集
· 方法：通过标准化API接口向15个全球主流AI大模型发送查询，每个问题每个模型查询3次（间隔不少于24小时），取均值
· 频次：年度正式采集两轮（年中、年末），季度动态追踪覆盖核心指标
· 语种：中、英、日、德、法五种语言同步采集
4.3 计算方法
各基础指标原始值通过Min-Max标准化映射至0–100区间。
子维度得分 = 该子维度下各基础指标得分的算术平均。
维度得分 = 该维度下各子维度得分的加权算术平均。
各细分赛道得分 = 该赛道下五个维度得分的加权算术平均。综合得分计算公式：
其中WK为第k个细分赛道的权重，Sk为该赛道的综合得分。
五、等级体系
六、发布与应用
6.1 发布周期
REAI采用“年度大考+季度动态追踪”双层时序体系。年度综合报告于每年第一季度发布，季度动态追踪覆盖核心指标波动。
6.2 发布内容
· REAI区域经济体总榜：全球约50个区域经济体综合得分及排名
· REAI核心城市榜：约150个节点城市综合得分及排名
· 细分赛道分榜：6大细分赛道各区域得分及排名
· 维度专项榜：区域产业集群认知力Top20、区域协同与一体化认知力Top20
· 年度深度报告：全球区域经济AI认知竞争力格局分析、趋势研判、典型案例解读
6.3 核心应用场景
· 区域经济规划与政策制定者：诊断本区域在全球AI认知中的优势与短板，优化区域品牌叙事和产业集群传播
· 投资促进机构：了解本区域在全球投资者AI认知中的推荐顺位和投资吸引力
· 企业与产业联盟：了解区域的产业集群认知度，辅助产业链布局和合作伙伴选择
七、独立性声明
指数编制机构独立于任何被评估区域经济体及AI模型提供商。不接受定向资助以影响特定区域排名。编制资金来源于机构自有经费与公开发行收入。每年公开发布独立性声明与资金来源报告。
“区域经济的竞争不仅是产业实力的竞争，更是区域叙事的竞争。在AI时代，一个区域能否被全球AI准确认知其产业集群优势、能否被清晰识别其内部协同效应、能否被优先推荐为投资目的地——这些正在成为区域竞争力的核心变量。REAI的使命，就是测量这种认知竞争力。”
——逄培，PAI全球AI认知竞争力指数体系创始人
附录
附录A：评估区域经济体、核心承载城市与产业集群完整名单
附录B：各细分赛道标准化问题集（示例）
附录C：区域经济权威信源库（节选）
附录D：德尔菲法专家权重确定流程
附录E：数据来源与免责声明
