（來源：中國改革報）
轉自：中國改革報
□ 本報記者 羅 勉
□ 魯利韋 黃思程
廣東省深圳市今年的政府工作報告中，提出了加強全棧自主可控人工智能軟硬件生態建設，集中力量攻堅算法理論、模型架構、智算芯片、基礎軟件、智能機器人等核心技術；建好用好鵬城雲腦Ⅲ等國家人工智能重大訓力基礎設施、國家超算深圳中心二期，努力打造世界一流超智融合新範式。
深圳正跳出「製造業+AI」的簡單工具疊加，以「AI大模型+先進製造業+應用場景創新+生態建設」為AI產業發展邏輯，賦能製造業高質量發展鍛造新質生產力，不走尋常路，在打造世界一流超智融合新範式的道路上進行全方位探索。
傳統制造車間裏，老師傅憑經驗調參數、人工巡檢找缺陷的場景，正在被AI驅動的智能生產模式取代。在深圳，AI不再是製造環節的「附加項」，而是向研發設計、生產調度、供應鏈管理等核心環節全面突破，實現從「事後補救」到「事前預測、事中調控」的轉變。
在新能源製造龍頭欣旺達的鋰電生產車間，基於深度強化學習打造的智能調優系統正7×24小時指揮機械臂作業，一改傳統產線依賴人工停機試參的模式。
欣旺達電子股份有限公司AI研究院副總經理袁夢菲表示，傳統調參不僅耗時，還存在質量波動，AI系統讓調優時間縮短66%，製程能力CPK（過程能力指數）指標提升29%，徹底解決了環境波動、設備重啓帶來的生產難題。
AI與先進製造的深度融合，離不開全方位的生態支撐。依託新一代信息通信、新能源汽車等萬億級產業集群，海量真實工業應用場景和豐富數據基礎，以及本土頭部科技企業提供的底層大模型、具身智能軟硬件及算力支撐，深圳「AI+先進製造」發展的底氣更加硬實。
2月份發布的《深圳市「人工智能+」先進製造業行動計劃（2026—2027年）》明確，到2027年，在「人工智能+」先進製造業領域，形成「一基地、一中心、一聯盟、百場景、多應用」的發展格局。這不僅勾勒出清晰的發展路線圖，更直擊製造業智能化轉型的共性難題。
綜合開發研究院（中國·深圳）通證數字經濟研究中心主任李恩漢表示，這一佈局的核心邏輯，正是瞄準製造業智能化轉型中普遍存在的「技術看不懂、落地成本高、場景找不到」等共性難題，通過機制創新打通技術轉化與產業應用的閉環。國家人工智能應用中試基地是打通技術從實驗室到生產線的中試驗證環節；工業智能體創新中心負責數字員工技術攻關，提供核心技術支撐；工業軟件及工業知識聯盟則將製造業隱性知識、經驗轉化為可複製的軟件和模型，大幅降低中小企業轉型的門檻。
當前，深圳許多製造企業尤其是中小企業，在AI落地中面臨着數據孤島突出、改造成本高、複合型人才匱乏三大共性痛點。
李恩漢認為，中小企業不必盲目追求自建通用大模型，核心破局思路是平台化服務、大小模型協同應用，依託行業開放生態，採用垂直行業大模型結合智能體與專用小模型的模塊化解決方案，同時依靠政府和鏈主企業的引領，降低試錯和部署成本，讓中小企業敢用、能用AI。
在袁夢菲看來，「AI+先進製造」的發展，核心要圍繞數據、算力與算法、場景三大維度突破。數據層面要實現多模態數據融合，算力與算法層面要解決大模型算力消耗過高的問題，將大模型壓縮為輕量化模型，適配工業場景的實時性要求。工業製造與高校、專業研究機構合作，未來一定會成為產業AI轉型的大趨勢，龍頭企業能為高校和創業團隊的技術成果提供工業化驗證和落地的支撐，同時也能借助前沿技術加速自身發展。
李恩漢認為，深圳在適度加大產業應用場景開放力度的同時，應引導企業實現錯位發展，避免行業內的過度競爭。此外，還可由政府牽頭，建設具有公信力的工業數據中試平台和第三方安全倫理評估平台。