今年10月，《廣東省人工智能賦能制造業高質量發展行動方案(2025-2027年)》發布，提出十六大政策舉措，加快打造具有全球影響力的AI賦能制造業高質量發展示范區。

作為中國第一經濟大省和制造業大省，廣東擁有豐富的工業應用場景與海量數據，是人工智能技術落地的天然沃土。目前，廣東省人工智能產業創新實力、市場份額等位居世界前列，截止今年9月，廣東已完成92款生成式人工智能服務備案，數量位居全國前二。

“行業場景延伸到哪里，人工智能將覆蓋到哪里。我們的計劃是，發揮廣東市場廣闊、場景豐富的優勢，推動人工智能賦能制造業企業全流程智能化升級。”廣東省工業和信息化廳副廳長曲曉杰表示。

廣東人工智能發展帶有明顯的產業導向，主要是深入特定行業、解決實際痛點，真正從技術研發、場景開放到產業集聚等，構建起面向未來的人工智能創新生態。

“AI+”創造更多可能

試想一下，AI正在重構服裝設計的生產流程。

一個服裝設計師通過時尚消費大數據分析，準確地捕捉下一季的流行趨勢，然后運用2D、3D樣衣生成工具，精準完成線稿成款、局部改款、面料上身等設計效果。最后，商業智能數據分析系統還會實時分析消費反饋和熱銷數據。

這便是蝶訊網打造的人工智能服裝設計解決方案，從服裝設計企劃到樣衣修改、運營宣發提供了相應的智能化解決方案，并獲得jorya、雅瑩等國內龍頭企業的應用。

類似的重構還發生在電子信息、汽車、機械裝備、家電等工業領域，人工智能介入研發、生產、質檢、管理等全流程場景。

在醫療領域，梳理了影像診斷、臨床決策、手術規劃、門診分診、就醫咨詢等10大典型場景，比如邁瑞醫療和騰訊聯合開發了全球首個臨床落地的“啟元重癥大模型”，讓醫生工作效率提升超30倍。

2024年，廣東發布“人工智能45條”，明確了人工智能的發展要走向千行百業。背后的邏輯在于，大模型的價值需要在具體場景中體現，支撐實際應用。

廣東擁有華為昇騰這樣優秀的計算芯片，也有騰訊混元這樣自主開發的通用大模型，這些都是人工智能賦能千行百業的數據底座。

算力方面，依托廣州、深圳兩大國家級超算中心，并建設韶關數據中心集群、鵬城云腦、橫琴先進智能計算平臺等一批高水平智算中心，廣東綜合算力指數穩居全國前列。

尤其在韶關，算力產業在過去三年經歷了從無到有的“越級跳”。目前，韶關已引進22個智算中心項目，總投資超過600億元，已形成12萬標準機架承載能力，正在成為華南地區最大的算力集聚區，為廣東“AI+制造業”創造更多可能奠定了堅持基礎。

工業智能體破解“最難啃的骨頭”

今年以來，具身智能也在走向“ChatGPT時刻”。

廣東順勢提出人工智能與機器人產業創新發展，出臺支持人工智能與機器人領域進行關鍵核心技術攻關的千萬級獎補政策。

在制造業領域，針對特定行業的垂直大模型具有更強的專業性和實用性，具身智能增強了機器人、生產設備與操作人員的協同配合能力。

兩者配合產生的工業智能體實現“知識+經驗+推理”的完整智能閉環，使具有自感知、自學習、自決策、自執行和自適應能力的智能制造得以真正實現。

《2025工業智能體應用現狀與趨勢展望報告》顯示，生產制造（44%）、研發設計（32%）和運行維護（25%）是企業部署工業智能體的三大核心場景。

在生產制造環節，智能體實現了生產資源的動態排產與調度，并替代大量重復性的人工勞動；在研發設計環節，基于成熟的虛擬仿真軟件和代碼生成工具，輔助研發環節的智能化。在運行維護環節，智能體扮演著“數字專家”的角色，分析故障來源并提供詳細的解決方案和操作指引。

智能體具備強大的自適應學習能力，能夠根據企業實際運營數據持續優化決策模型。同時，其采用的多模態感知技術，可以處理來自設備傳感器、生產管理系統、市場數據等多個來源的異構數據，實現全方位的產線運營感知。

作為制造業大市的東莞，在今年5月成立新一代人工智能創新聯合體。通過發揮企業“出題者”作用，構建龍頭企業牽頭、多主體協同的體系，化單打獨斗為聯合創新，以解決科研與產業“兩張皮”的問題。聯合體首席科學家、華南理工大學副校長徐向民表示，組建新一代人工智能創新聯合體，旨在分門別類挖掘高價值工業數據，形成可直接應用產線決策的垂直模型庫，構建起大小模型協同的工業智能體矩陣。

工業是AI落地含金量最高的“戰場”，也是“最難啃的骨頭”。目前，作為一項新興技術，工業智能體仍被企業觀望和探索。原因在于AI無法達到“百分之百的準確率”，在安全生產等“零容忍”場景中應用受限。

比如腦體協同與系統集成，是AI與機器人結合最核心、最具挑戰性的部分，可以讓智能“大腦”精準地控制物理“身體”。

這需要仿真和數字孿生技術構建高保真、物理規則準確的機器人仿真環境，讓機器人在虛擬世界中進行海量、安全的試錯訓練，再將學到的技能遷移到真實機器人上；還需要協同研究多機器人之間的通信、任務分配與協同控制算法，實現群體自組織。

目前一個理想的方向是，智能體提供“輔助決策”，而非“替代決策”，人的介入進行方向把控和價值判斷，形成人機互補協同。

走向發展與安全的人工智能

數據安全是人工智能時代下企業普遍存在的隱憂。

人工智能安全風險呈現跨領域、復合型、動態化特征，傳統“事后監管”模式已難以應對復雜挑戰。

從技術層面看，生成式人工智能的隨機性輸出導致傳統安全防護失效，傳統規則引擎無法覆蓋大模型的涌現風險，比如深度偽造內容、隱蔽性數據泄露等。

從生態層面看，生成式人工智能的對抗樣本攻擊、越獄攻擊等新型威脅手段迭代加速，而多數市場主體尤其是中小微企業的安全防御技術儲備不足，缺乏覆蓋模型訓練、部署、應用全生命周期的防護能力，技術代差問題突出。

而在未來，AI系統也將越來越多地需要相互通信和協作，例如物聯網、跨境供應鏈、全球科研項目。

依靠傳統方式顯然難以匹配大模型規模擴張以及數據跨區域、跨境流動的現實需求。

今年9月，“粵港澳大灣區生成式人工智能安全發展聯合實驗室”在深圳河套深港科技創新合作區（簡稱“河套合作區”）正式掛牌成立。這將成為粵港澳三地跨區域人工智能治理和產業技術落地的“試驗場”。

聯合實驗室成立的重要目的，是推動人工智能產業安全與發展并重。從河套合作區起步，聯合實驗室要做的，不僅是產出技術方案，而是緊扣“聯合”發力安全，探索出一套有效適配粵港澳三地政策、法律與技術標準的創新機制，為全國乃至全球的跨區域AI治理提供“大灣區方案”。

作為全國人工智能發展的高地，深圳在國家首部人工智能產業專項立法——《深圳經濟特區人工智能產業促進條例》中，提出打造一批全國標桿應用場景、試點人工智能“監管沙盒”，通過設立限定性條件，以真實用戶為對象進行深度測試，降低監管不確定性。

今年，深圳市人大常委會進一步建議，在前海、河套探索試點人工智能“監管沙盒”，允許前海、河套探索建立數據跨境雙向流動機制，使用符合國際先進產品標準或者規范的低風險人工智能產品和服務。

推動人工智能的安全治理和國際標準認證認可，不僅能加快推進人工智能前沿技術研發和應用，更有利于國內機構和企業走出去提供服務。粵港澳大灣區正在先行先試。

（作者系本刊特約撰稿人）