广东“智造”聚变

今年10月，《广东省人工智能赋能制造业高质量发展行动方案(2025-2027年)》发布，提出十六大政策举措，加快打造具有全球影响力的AI赋能制造业高质量发展示范区。

作为中国第一经济大省和制造业大省，广东拥有丰富的工业应用场景与海量数据，是人工智能技术落地的天然沃土。目前，广东省人工智能产业创新实力、市场份额等位居世界前列，截止今年9月，广东已完成92款生成式人工智能服务备案，数量位居全国前二。

“行业场景延伸到哪里，人工智能将覆盖到哪里。我们的计划是，发挥广东市场广阔、场景丰富的优势，推动人工智能赋能制造业企业全流程智能化升级。”广东省工业和信息化厅副厅长曲晓杰表示。

广东人工智能发展带有明显的产业导向，主要是深入特定行业、解决实际痛点，真正从技术研发、场景开放到产业集聚等，构建起面向未来的人工智能创新生态。

“AI+”创造更多可能

试想一下，AI正在重构服装设计的生产流程。

一个服装设计师通过时尚消费大数据分析，准确地捕捉下一季的流行趋势，然后运用2D、3D样衣生成工具，精准完成线稿成款、局部改款、面料上身等设计效果。最后，商业智能数据分析系统还会实时分析消费反馈和热销数据。

这便是蝶讯网打造的人工智能服装设计解决方案，从服装设计企划到样衣修改、运营宣发提供了相应的智能化解决方案，并获得jorya、雅莹等国内龙头企业的应用。

类似的重构还发生在电子信息、汽车、机械装备、家电等工业领域，人工智能介入研发、生产、质检、管理等全流程场景。

在医疗领域，梳理了影像诊断、临床决策、手术规划、门诊分诊、就医咨询等10大典型场景，比如迈瑞医疗和腾讯联合开发了全球首个临床落地的“启元重症大模型”，让医生工作效率提升超30倍。

2024年，广东发布“人工智能45条”，明确了人工智能的发展要走向千行百业。背后的逻辑在于，大模型的价值需要在具体场景中体现，支撑实际应用。

广东拥有华为昇腾这样优秀的计算芯片，也有腾讯混元这样自主开发的通用大模型，这些都是人工智能赋能千行百业的数据底座。

算力方面，依托广州、深圳两大国家级超算中心，并建设韶关数据中心集群、鹏城云脑、横琴先进智能计算平台等一批高水平智算中心，广东综合算力指数稳居全国前列。

尤其在韶关，算力产业在过去三年经历了从无到有的“越级跳”。目前，韶关已引进22个智算中心项目，总投资超过600亿元，已形成12万标准机架承载能力，正在成为华南地区最大的算力集聚区，为广东“AI+制造业”创造更多可能奠定了坚持基础。

工业智能体破解“最难啃的骨头”

今年以来，具身智能也在走向“ChatGPT时刻”。

广东顺势提出人工智能与机器人产业创新发展，出台支持人工智能与机器人领域进行关键核心技术攻关的千万级奖补政策。

在制造业领域，针对特定行业的垂直大模型具有更强的专业性和实用性，具身智能增强了机器人、生产设备与操作人员的协同配合能力。

两者配合产生的工业智能体实现“知识+经验+推理”的完整智能闭环，使具有自感知、自学习、自决策、自执行和自适应能力的智能制造得以真正实现。

《2025工业智能体应用现状与趋势展望报告》显示，生产制造（44%）、研发设计（32%）和运行维护（25%）是企业部署工业智能体的三大核心场景。

在生产制造环节，智能体实现了生产资源的动态排产与调度，并替代大量重复性的人工劳动；在研发设计环节，基于成熟的虚拟仿真软件和代码生成工具，辅助研发环节的智能化。在运行维护环节，智能体扮演着“数字专家”的角色，分析故障来源并提供详细的解决方案和操作指引。

智能体具备强大的自适应学习能力，能够根据企业实际运营数据持续优化决策模型。同时，其采用的多模态感知技术，可以处理来自设备传感器、生产管理系统、市场数据等多个来源的异构数据，实现全方位的产线运营感知。

作为制造业大市的东莞，在今年5月成立新一代人工智能创新联合体。通过发挥企业“出题者”作用，构建龙头企业牵头、多主体协同的体系，化单打独斗为联合创新，以解决科研与产业“两张皮”的问题。联合体首席科学家、华南理工大学副校长徐向民表示，组建新一代人工智能创新联合体，旨在分门别类挖掘高价值工业数据，形成可直接应用产线决策的垂直模型库，构建起大小模型协同的工业智能体矩阵。

工业是AI落地含金量最高的“战场”，也是“最难啃的骨头”。目前，作为一项新兴技术，工业智能体仍被企业观望和探索。原因在于AI无法达到“百分之百的准确率”，在安全生产等“零容忍”场景中应用受限。

比如脑体协同与系统集成，是AI与机器人结合最核心、最具挑战性的部分，可以让智能“大脑”精准地控制物理“身体”。

这需要仿真和数字孪生技术构建高保真、物理规则准确的机器人仿真环境，让机器人在虚拟世界中进行海量、安全的试错训练，再将学到的技能迁移到真实机器人上；还需要协同研究多机器人之间的通信、任务分配与协同控制算法，实现群体自组织。

目前一个理想的方向是，智能体提供“辅助决策”，而非“替代决策”，人的介入进行方向把控和价值判断，形成人机互补协同。

走向发展与安全的人工智能

数据安全是人工智能时代下企业普遍存在的隐忧。

人工智能安全风险呈现跨领域、复合型、动态化特征，传统“事后监管”模式已难以应对复杂挑战。

从技术层面看，生成式人工智能的随机性输出导致传统安全防护失效，传统规则引擎无法覆盖大模型的涌现风险，比如深度伪造内容、隐蔽性数据泄露等。

从生态层面看，生成式人工智能的对抗样本攻击、越狱攻击等新型威胁手段迭代加速，而多数市场主体尤其是中小微企业的安全防御技术储备不足，缺乏覆盖模型训练、部署、应用全生命周期的防护能力，技术代差问题突出。

而在未来，AI系统也将越来越多地需要相互通信和协作，例如物联网、跨境供应链、全球科研项目。

依靠传统方式显然难以匹配大模型规模扩张以及数据跨区域、跨境流动的现实需求。

今年9月，“粤港澳大湾区生成式人工智能安全发展联合实验室”在深圳河套深港科技创新合作区（简称“河套合作区”）正式挂牌成立。这将成为粤港澳三地跨区域人工智能治理和产业技术落地的“试验场”。

联合实验室成立的重要目的，是推动人工智能产业安全与发展并重。从河套合作区起步，联合实验室要做的，不仅是产出技术方案，而是紧扣“联合”发力安全，探索出一套有效适配粤港澳三地政策、法律与技术标准的创新机制，为全国乃至全球的跨区域AI治理提供“大湾区方案”。

作为全国人工智能发展的高地，深圳在国家首部人工智能产业专项立法——《深圳经济特区人工智能产业促进条例》中，提出打造一批全国标杆应用场景、试点人工智能“监管沙盒”，通过设立限定性条件，以真实用户为对象进行深度测试，降低监管不确定性。

今年，深圳市人大常委会进一步建议，在前海、河套探索试点人工智能“监管沙盒”，允许前海、河套探索建立数据跨境双向流动机制，使用符合国际先进产品标准或者规范的低风险人工智能产品和服务。

推动人工智能的安全治理和国际标准认证认可，不仅能加快推进人工智能前沿技术研发和应用，更有利于国内机构和企业走出去提供服务。粤港澳大湾区正在先行先试。

（作者系本刊特约撰稿人）