马哈拉施特拉AI布局：从宏伟蓝图到基层实践的挑战与机遇
快速阅读: 阿默尔在奇普隆了解到马哈拉施特拉邦虽有大规模AI项目，但基层教育与培训不足，导致AI应用受限。政府需加强地方能力，确保AI惠及大众。
当尼扎姆丁·阿默尔在奇普隆的一家简朴咖啡馆躲避午间的炎热时，他没想到会在此地了解到马哈拉施特拉邦对人工智能的准备情况。在几杯切茶的陪伴下，一群大学生向他讲述他们如何使用AI——“他们指的是像使用谷歌一样向ChatGPT输入问题”。学生们从未接受过关于如何构建结构化提示或如何让模型编写、编码或推理的教学。在他们的小镇上，互联网是可用的，设备也很普遍，但AI仍然只是一个概念，一种遥远的工具，而非他们能够掌握的技能。“提示工程将成为二十年前打字一样的基本技能，”阿默尔说，“但大多数学校并不教授这一点，即使学生有接触机会，教学也十分有限。”
位于波瓦伊的阿默尔经营着WisdomQuant，该机构开发项目以帮助学生群体和职场专业人士提升数字和AI素养。他与泰米尔纳德邦的“我是领导者”计划合作，培训高中生和大学生计算思维和AI技能。“即使是高中生也能理解提示工程，只要讲解得当，”他说，“障碍不是能力问题，而是缺乏系统的接触机会。”
阿默尔在奇普隆的经历揭示了马哈拉施特拉邦AI时代的中心矛盾：基层的好奇心与大型项目和巨额预算的碰撞。今年1月在达沃斯，该邦签署了总价值15.70万亿卢比的54份谅解备忘录；批准了一项500亿卢比的MahaAgri-AI政策；并推出了被称为印度最大主权GPU集群的Shakti Cloud。由来自谷歌、微软、马恒达和学术界的16名成员组成的特别工作组提交了一份与印度AI使命相一致的州AI政策框架。该框架包括AI与未来技术大学卓越中心、孵化初创企业的Maha Hub以及管理主权数据集的第八节公司MahaAI。然而，宣布并不等于准备就绪。真正的问题在于，这些自上而下的项目能否转化为教师能使用AI的课堂、农民信任的建议以及小型工厂在不失去生计的情况下采用自动化的能力。
从电子政务到智能政务
马哈拉施特拉邦信息技术部长阿什什·谢拉尔坚称，该邦正处于“战时状态”。对他而言，过去八个月的公告是连贯且相互关联的战略的一部分。“马哈拉施特拉邦已进行了大量基础工作，以加速其AI革命，”他对《镜报》表示。该邦的战略基于三个核心支柱：AI、全球能力中心（GCCs）和网络安全。“州的AI推动将包括重写治理手册。我们需要从电子政务转向智能政务。并且需要一支了解这一变化的劳动力队伍。”谢拉尔说，安全将与采用“同等重要”。一个正在中央机构参与下设计的网络安全特别工作组将专注于韧性、犯罪预防和公民意识。“我们必须通过政府、行业和公民的合作来应对网络犯罪的海啸，”他补充道。
这些承诺很重要。但在基层，摩擦点简单而实际：一名手持智能手机却未受过培训的教师；一个显示“AI警报”但未给市民提供明确解释的警察仪表板。政策只有在州建立使用这些政策的地方能力时才具有意义。
此外，城市影响力投资者桑杰·朱尼亚贾指出，“政策必须超越雄心。如果没有明确的隐私、偏见和问责制规则，AI可能会成为一个试点密集的空间，而不是负责任的生态系统。”
计算走廊
在纸面上，马哈拉施特拉邦处于有利位置。孟买和浦那已经构成了印度最密集的金融、技术和数据基础设施之一。据私人估计，该邦约有730个全球能力中心（GCCs），仅在这两座城市就雇佣了大约40万人。ANSR联合创始人维克拉姆·阿胡贾表示，马哈拉施特拉邦在全国GCC数量排名第三，仅次于卡纳塔克邦和特伦甘纳邦。“当我们考虑更广泛的AI人才池——包括核心AI、数据工程、网络安全及相关技能时，大约14%的印度整体人才目前集中在马哈拉施特拉邦，”他解释道。这种集中度解释了为什么孟买-浦那仍然是AI工作的即时磁石。
安拉吉信息技术创始人乌梅什·查扎德强化了这一逻辑：“GCC的位置几乎完全由人才可用性决定，而不是地理位置。”他的公司在普拉巴德维和安德赫里东区设有办事处，已指导多家全球企业在当地技能市场设立定制中心。
恩法布里卡选择海得拉巴是因为其在超大规模集成电路（VLSI）方面的优势。他提到，VLSI是指通过将成千上万甚至数百万个晶体管和其他电子元件集成到一小片硅片上，创建出单一紧凑型电子芯片的过程。“这不仅因为VLSI，还有嵌入式工程。”通常情况下，语音支持的全球能力中心（GCCs）会首先在古尔冈或昌迪加尔设立；汽车业在浦那；而嵌入式系统则在海得拉巴和班加罗尔发展。当特定技能稀缺时，公司会聘请相关人才并投资于技能差距培训。“人才成本通常占GCC总支出的60%至75%。”乌梅什说，“对于雇用数千人的大型中心而言，平衡成本和质量意味着从多个来源吸引和培养人才。”尽管数据中心和5G技术在孟买-浦那地区迅速扩展，朱尼贾提醒，马哈拉施特拉邦的农村地区——人工智能可能在此最能变革农业和公共服务——仍然面临网络连接不稳定和数据不可靠的问题。这种不平衡的格局解释了为何即使较小城市如那格浦尔或纳希克因家庭纽带或地方激励措施吸引了与GCC相关的办公室，大规模的人工智能工作负载仍倾向于向拥有深厚人工智能人才和稳健基础设施的生态系统集中。
马哈拉施特拉邦在数据基础设施上的优势也很明显。孟买-新孟买已经承载了印度超过60%的数据中心容量，该州正在通过沙克蒂云项目和公私合作积极扩大人工智能基础设施。“孟买-新孟买是DE-CIX的互联枢纽，使其成为印度运行低延迟、高网络需求的人工智能概念验证和生产工作负载的最佳地点之一。”查泽德说。可以将DE-CIX视为互联网的高速公路交汇点：数据可以直接在网络之间传输，而不必绕远路。对于需要即时响应的人工智能应用——如实时分析、辅导应用程序——这种直接连接减少了延迟，使系统更快、更可靠。然而，低延迟网络并不是唯一的因素。“公司在电力便宜、稳定且可预测的地方建立人工智能运营。”他解释道，“这就是荷兰等地有优势的原因——自然凉爽的气候降低了运行和冷却大型服务器农场所需的电力成本。”为了竞争，查泽德认为，马哈拉施特拉邦必须将其网络优势与积极的成本优势相结合。“结合孟买在全球在建数据中心容量排名中的顶级地位——目前领先于伦敦和都柏林——以及明确的政策承诺：为人工智能准备的数据中心提供全球最低的每千瓦时美元交付价格。”他说，这可能是让马哈拉施特拉邦成为“全球最低成本的人工智能机架位置”的关键——这些专门的服务器设备驱动着人工智能的发展。
阿胡贾指出，房地产成本在孟买尤其是一个挑战，特别是在已建立的商业区。“孟买作为一个城市基本上已经建成，库存供应困难。”普纳的情况则相反——库存较少而需求较大。有趣的是，虽然孟买的房地产成本比其他城市高出10%到40%，但考虑到整体运营生态系统，这种差异得到了平衡。这是一个关键点：这些全球能力中心——孟买和普纳有数百个——现在为全球公司运行云计算、数据分析和人工智能工作负载。对于这些人工智能操作来说，附近有合适的人才——工程师、数据专家和人工智能从业者——往往比电力或租金的小幅差异更为重要。基础设施搭建了舞台，但人才决定了人工智能是否能够实现规模化发展。
虽然孟买和普纳的全球能力中心吸引并提升了工程师的能力，但这种人才很少扩散到整个马哈拉施特拉邦。政府不能依赖私营公司来培训教师、农民或当地开发者。没有明确的政策、激励措施和培训计划，人工智能有可能继续集中在企业中心。马哈拉施特拉邦已经面临着明显的供需缺口。2025年的一项阿塔斯康研究发现，77%的印度知识工作者每天都在使用人工智能——然而招聘者估计，每十个职位空缺中只有一个“生成式人工智能”工程师。“全球对人工智能专业人士的需求巨大——立即需要4万到5万名数据科学家、数据工程师和分析岗位的专业人士。”资深科技领袖KS维什瓦纳坦（KSV）指出了全球需求的规模。“印度每年必须至少培养10万名人工智能专业人士，另外还需要25万名相关领域的专业人士，如嵌入式系统、人工智能赋能的网络安全和领域特定角色。”世界各地的企业都在寻找人才，但他们并没有找到足够多的人才。“可负担性和流动性是主要障碍。”他说。
班加罗尔的人工智能专业人士数量几乎与南美、东欧或东南亚整个地区的总和相当。如果印度投资人工智能，可以成为全球企业寻找劳动力的主要枢纽。KSV强调，这不仅关乎数字：“大规模的人工智能人才需要具备数据分析、解决问题、数据结构和沟通能力，以及机器学习、MLOps、治理和领域专业知识。”尽管卡纳塔克邦已经围绕广泛的科技领导力建立了生态系统，但他说，马哈拉施特拉邦可以专注于金融人工智能，利用孟买和浦那的金融服务行业生态系统。通过专注于这一利基市场，国家可以吸引全球业务，建立互补的人工智能生态系统。“这是一个巨大的机会，”他说，“一旦中小企业实现数字化，它们将产生需要人工智能来提高效率、客户体验和生产力的数据。马哈拉施特拉邦需要一个技术锚点——一个智库或机构来推动州级人工智能路线图，就像Nandan Nilekani和NR Narayana Murthi为卡纳塔克邦所做的那样。”他承认存在结构性差异：卡纳塔克邦有专门的信息技术/生物技术部门，而马哈拉施特拉邦将信息技术纳入工业和商业。“行业将引领发展，但州政府的所有权和愿景将加速进程，”KSV补充道。他认为，行业将推动马哈拉施特拉邦的人工智能采用，但州政府的愿景可以加速这一过程。“技术岗位本身也会演变：低端职位可能被自动化或集中在较小城市，而高端人工智能职位仍将留在主要中心。在马哈拉施特拉邦，这意味着孟买和浦那将成为人工智能运营的中心，但全印度范围内，二级和三级城市——如哥印拜陀、印多尔、勒克瑙、布巴内什瓦尔——如果开发者和行业承诺建设，也可能承担专门的人工智能功能。KSV的愿景是全国性的：一个由主要中心领导、小城市贡献关键功能的枢纽辐射模型。”通过这种有意识的规划，人工智能革命带来的好处——就业、专业知识和服务——可以向外扩散，而不必让每个城市都成为一个全面的人工智能中心。治理：信任的薄刃马哈拉施特拉邦能否有效监管、审计和解释人工智能，可能是决定其采用成功与否的关键因素。马哈拉施特拉邦人工智能促进协会主席、技术律师Dnyaneshwar Kamble表示，该州必须“双轨并行”。第一条轨道是采用：建立技能、工具和实验室。第二条轨道是治理：制定解决偏见、安全性和责任的框架。“人工智能仍然会犯错，没有人愿意承担法律责任。这就是为什么‘人在回路’至关重要——意味着必须有人审查人工智能的决策，尤其是在警务或福利等关键领域。”在今年的甘帕蒂浸没活动中，孟买警方使用了人工智能摄像头跟踪人群，从12,000名过去的犯罪分子数据库中实时标记出15名嫌疑人。“人工智能帮助我们预测了人群压力点，比以往更好地管理了安保工作，”联合警察局长（法律与秩序）Satyanarayan Chowdhary说。数据科学巫师公司的首席执行官、人工智能企业家Sandeep Khuperkar认为，这些试点和概念验证只是第一步；“规模化需要人工智能原生基础设施、强大的平台、治理框架和将人工智能嵌入业务核心而非作为辅助的领导力。”他表示，马哈拉施特拉邦拥有强大的人才和初创公司，但需要的是一个将人工智能从实验转化为生产的生态系统。WAIG基金会创始人Umang Mehta为公司提供负责任的人工智能咨询，他对急于部署表示担忧。“没有人真正准备好迎接人工智能。存在由炒作驱动的采用，缺乏风险认知——即使是网络安全团队也往往没有充分理解人工智能如何改变他们的威胁模型。”最后一英里的挑战马哈拉施特拉邦的早期案例显而易见，但将试点转化为系统仍然是挑战。在医疗保健方面，孟买大学报告称，多囊卵巢综合征预测模型的准确率为90%，乳腺癌检测的准确率为97%。在农业方面，MahaAgri-AI政策旨在现代化作物预测和害虫检测。但一位农民的声音既表达了希望，也发出了警告。“公告、资金拨款和计划就够了吗？”来自科拉普尔的甘蔗农民Satish Kubal问道，“真正的考验在于确保每个人都能接受这方面的教育。”Khuperkar提出了规模化的难题：试点测试和学习是必要的，但如果没有强大的生态系统——平台、产品、服务、基础设施和治理——它们无法转化为系统。正如Amer所言，即使工具存在，能力差距依然存在。“人工智能可以成为写作教练、学习教练、马拉地语翻译和发音导师，但除非先培训教师并在教室里安装设备，否则你不会看到提升。”
数字鸿沟确实存在，Juneja补充道：“小微企业、政府部门及农村社区不仅需要工具，还需要培训和信任，AI才能在企业中心之外发挥作用。”
要问“马哈拉施特拉州准备好了吗？”这实际上是在邀请一份诚恳的赤字清单。三个主要问题如下：
基础设施和成本超出核心区域：计算能力、网络连接和电力供应仍集中在土地昂贵、电价高的地方。虽然Navi Mumbai的Shakti Cloud可能是主权GPU的展示窗口，但农村地区仍然存在缺口。正如Ahuja所指出的，“关键在于马哈拉施特拉州能多快将谅解备忘录转化为实际进展，以及它如何在总成本上竞争。”
人才密度与扩散：尽管马哈拉施特拉州有卓越的区域，但AI的重心仍在班加罗尔。没有协调机制，分散的试点项目缺乏动力。真正的变革杠杆是教师培训、低带宽内容和本地化用户界面，这些将决定五年后Chiplun是否会像Kalyani Nagar一样发展。
公民信任的治理：马哈拉施特拉州的部署速度超过了大多数专家认为必要的监管措施。并行扩大技能和保护措施，并公布透明度文件，否则当系统出现重大错误时，可能会失去公众的信任。
马哈拉施特拉州占印度数字经济的比例约为800亿至850亿美元（约占6000亿美元），其目标是到2030年实现1万亿美元的GSDP，这使得AI不仅是选择，而是必需。正如KSV所说：“全球企业都在寻找大规模的AI人才，问题是马哈拉施特拉州能否提出一个统一的计划，将其深厚的企业基础转化为AI领导力。”
该州才刚刚开始书写其AI故事。它可以打下基础——扩大基础设施、拓宽Mumbai-Pune以外的接入范围、建立信任框架、培训教师以准备一代与机器协同工作的新人。但仅仅有雄心壮志还不足以使其具备AI就绪条件。Juneja警告说：“雄心与准备就绪不是一回事。只有当基础设施、人员和信任的投资远远超过Mumbai和Pune时，马哈拉施特拉州的赌注才会得到回报。”
这场革命的真正衡量标准不会体现在达沃斯的声明规模或光鲜的新闻稿中。它将在Chiplun的教室里显现，学生们使用适应他们节奏的工具学习；在Kolhapur的田野上，农民及时收到保护作物免受害虫或异常天气侵袭的警报；在城市街道上，服务在问题出现之前就能预测需求。当AI不再是一个概念，而是开始塑造日常生活时，这一切都将实现。
(以上内容均由Ai生成)
