方總詳細(xì)向蕭總了解繡花行業(yè)的情況和需求，調(diào)用大模型的圖像處理能力，不斷生成服裝、服飾的繡花設(shè)計(jì)，制作出令人驚嘆的繡花作品，歐洲風(fēng)、印度風(fēng)、阿拉伯風(fēng)、日本風(fēng)、中國(guó)風(fēng)等各種風(fēng)格層出不窮。最后，他還生成了一組基于繡花作品的時(shí)裝，精美絕倫。

蕭總十分感慨，認(rèn)為AI與制造業(yè)深度融合已不是設(shè)想，而是現(xiàn)實(shí)。30年前，蕭總創(chuàng)辦了廣東海帝雋繡東方實(shí)業(yè)股份有限公司，從事機(jī)繡繡花業(yè)務(wù)，產(chǎn)品常用于時(shí)裝、床上用品、家居服的裝飾等。如今，企業(yè)已成為行業(yè)的隱形冠軍。

蕭總認(rèn)為，傳統(tǒng)中國(guó)工藝美術(shù)偏重工藝，缺乏對(duì)于藝術(shù)審美的提煉，缺少藝術(shù)作品的想象力與時(shí)代表現(xiàn)力。同時(shí)，傳統(tǒng)工藝也面臨受工業(yè)化擠壓和傳承的問題。他一直希望將傳統(tǒng)繡花工藝與現(xiàn)代數(shù)字化生產(chǎn)技術(shù)相結(jié)合，創(chuàng)作出更顯立體、均勻、生動(dòng)、具有藝術(shù)表現(xiàn)力的當(dāng)代繡畫作品。

這幾年，他一直思考企業(yè)的轉(zhuǎn)型，本來(lái)計(jì)劃將機(jī)繡與藝術(shù)創(chuàng)作結(jié)合，實(shí)現(xiàn)從制造到藝術(shù)創(chuàng)造的躍升。接觸AI設(shè)計(jì)后，他的整個(gè)思路都被打開了。他覺得，對(duì)企業(yè)而言，AI可以助力數(shù)字化轉(zhuǎn)型與全面升級(jí)，促成企業(yè)商業(yè)模式轉(zhuǎn)變，促成企業(yè)形成新的戰(zhàn)略并解決企業(yè)傳承等問題。

AI與制造業(yè)場(chǎng)景的真實(shí)融合

過去2年，圍繞ChatGPT及其對(duì)人類未來(lái)影響的探討層出不窮，產(chǎn)業(yè)界也在思考AI與產(chǎn)業(yè)融合的未來(lái)。廣東省中小企業(yè)發(fā)展促進(jìn)會(huì)組織過多場(chǎng)研討會(huì)與培訓(xùn)班，希望聯(lián)合專業(yè)隊(duì)伍打造AI與制造業(yè)的融合場(chǎng)景。但總體上，效果還是差強(qiáng)人意，大家感覺還是霧里看花、圖個(gè)新鮮。

國(guó)人之所以對(duì)DeepSeek的橫空出世興奮不已，就在于迅速崛起的中國(guó)大模型基本解決了AI從可用到好用的問題，接下來(lái)將解決如何實(shí)用的問題，這也是產(chǎn)業(yè)界翹首以盼的真實(shí)需求。

在參加促進(jìn)會(huì)組織的幾場(chǎng)AI研磨會(huì)后，方總感覺廣東雖然錯(cuò)失了DeepSeek，但廣東真正的機(jī)會(huì)是DeepSeek與制造業(yè)的深度融合，或者說，廣東要實(shí)現(xiàn)大模型在制造業(yè)場(chǎng)景的廣泛應(yīng)用。

促進(jìn)會(huì)首席顧問郝聚民推算，DeepSeek若在廣東制造業(yè)滲透率達(dá)30%，2027年前可帶來(lái)3000億元mdash;4500億元的價(jià)值增量。郝聚民認(rèn)為，廣東若錯(cuò)失DeepSeek在制造業(yè)的廣泛應(yīng)用，不但會(huì)流失經(jīng)濟(jì)增量，還會(huì)導(dǎo)致制造業(yè)的技術(shù)主權(quán)旁落:算力mdash;算法mdash;數(shù)據(jù)鏈斷裂。

一是算力基建空心化，而浙江省和上海的智算中心可能壟斷模型訓(xùn)練節(jié)點(diǎn)。

二是數(shù)據(jù)資產(chǎn)外流，工業(yè)數(shù)據(jù)經(jīng)由外部平臺(tái)處理，將削弱本地的數(shù)據(jù)主權(quán)。

三是制造業(yè)效率差距擴(kuò)大風(fēng)險(xiǎn)。郝聚民分析，雖然廣東制造業(yè)規(guī)?，F(xiàn)居全國(guó)首位，但全要素生產(chǎn)率(TFP)僅為美國(guó)的68%。若未能規(guī)模化應(yīng)用DeepSeek，江浙地區(qū)通過AI賦能的制造企業(yè)將快速拉開效率差距。

四是人才虹吸效應(yīng)逆轉(zhuǎn)。當(dāng)前深圳的AI人才密度為每萬(wàn)人12.7人，低于杭州的15.3人。若DeepSeek應(yīng)用滯后，廣深的人才可能向長(zhǎng)三角遷移，形成創(chuàng)新者遷徙。

筆者認(rèn)為，廣東作為制造業(yè)大省，中小企業(yè)數(shù)量超過700萬(wàn)家，覆蓋電子、家電、服裝等30余個(gè)細(xì)分領(lǐng)域。這種高度分散的產(chǎn)業(yè)格局使AI技術(shù)的應(yīng)用場(chǎng)景呈現(xiàn)長(zhǎng)尾分布mdash;mdash;每個(gè)細(xì)分領(lǐng)域的需求看似微小，但總量疊加后能夠形成巨大的價(jià)值洼地。

中小企業(yè)的生產(chǎn)場(chǎng)景往往兼具碎片化與高復(fù)雜度，如佛山陶瓷企業(yè)的窯爐溫控、東莞的電子廠、中山燈具廠的柔性裝配線等。這些場(chǎng)景的AI化改造需要技術(shù)供應(yīng)商深入理解工業(yè)細(xì)節(jié)，倒逼算法模型從通用型向?qū)Ｓ眯瓦M(jìn)化，實(shí)現(xiàn)數(shù)字工程與工業(yè)工程的真實(shí)融合。

中小企業(yè)是產(chǎn)業(yè)AI化的關(guān)鍵

AI將引發(fā)新一輪顛覆性的產(chǎn)業(yè)革命，中小企業(yè)的AI布局正是核心戰(zhàn)場(chǎng)。

首先，中小企業(yè)是產(chǎn)業(yè)生態(tài)的重要構(gòu)成。在AI技術(shù)重構(gòu)制造業(yè)的進(jìn)程中，中小企業(yè)的競(jìng)爭(zhēng)力看似取決于單點(diǎn)的技術(shù)突破，實(shí)則高度依賴產(chǎn)業(yè)生態(tài)的系統(tǒng)性優(yōu)化。這種優(yōu)化通過成本控制能力與效率提升機(jī)制的雙輪驅(qū)動(dòng)，重塑區(qū)域乃至國(guó)家產(chǎn)業(yè)的全球地位。

西門子成都數(shù)字化工廠的案例印證了這一邏輯:其全球競(jìng)爭(zhēng)力和燈塔工廠的地位，不僅源于自身的技術(shù)實(shí)力，更深植于中國(guó)供應(yīng)鏈網(wǎng)絡(luò)的創(chuàng)新迭代與成本管控能力，很大程度上是與中國(guó)本土供應(yīng)鏈深度協(xié)同的結(jié)果。

該工廠日生產(chǎn)2300種產(chǎn)品，背后依賴的是由長(zhǎng)三角的精密零部件、珠三角的電子元器件、成渝地區(qū)的物流網(wǎng)絡(luò)所構(gòu)成的供應(yīng)鏈體系。這種生態(tài)使西門子能夠快速響應(yīng)訂單變化，將交付周期壓縮至行業(yè)平均水平的60%。

東莞一家為西門子供應(yīng)連接器的中小企業(yè)，通過AI驅(qū)動(dòng)的動(dòng)態(tài)排產(chǎn)系統(tǒng)，將產(chǎn)能波動(dòng)容忍度從plusmn;15%提升至plusmn;35%，成為西門子供應(yīng)鏈彈性的關(guān)鍵支點(diǎn)。

西門子成都工廠的單位人工成本是德國(guó)安貝格工廠的1/4，但產(chǎn)品缺陷率反而更低。這個(gè)反差的根源在于供應(yīng)鏈的響應(yīng)速度與技術(shù)的擴(kuò)散效率。西門子成都工廠供應(yīng)商的平均交貨周期為48小時(shí)，德國(guó)為120小時(shí)。中國(guó)中小企業(yè)3個(gè)月內(nèi)可完成AI工藝的適配，德國(guó)需12個(gè)月以上。中國(guó)制造業(yè)的競(jìng)爭(zhēng)力，已從低成本制造轉(zhuǎn)向高彈性生態(tài)。

與此同時(shí)，技術(shù)協(xié)同的共生效應(yīng)也在陸續(xù)顯現(xiàn)。在廣東企業(yè)數(shù)字化鏈?zhǔn)礁脑斓哪Ｊ街?，龍頭企業(yè)向中小企業(yè)開放AI質(zhì)檢算法、能耗優(yōu)化模型等技術(shù)模塊，中小企業(yè)則反饋產(chǎn)線數(shù)據(jù)反哺算法迭代。這種雙向賦能使美的供應(yīng)鏈整體缺陷率下降40%，中小企業(yè)的平均獲客成本能降低28%。廣東省工信廳數(shù)據(jù)顯示，參與鏈?zhǔn)礁脑斓闹行∑髽I(yè)，其AI技術(shù)應(yīng)用效率比孤立改造的企業(yè)高3mdash;5倍。

中小企業(yè)匯聚成的產(chǎn)業(yè)生態(tài)也是產(chǎn)業(yè)競(jìng)爭(zhēng)力的重要構(gòu)成。中小企業(yè)的效率在很大程度上決定了產(chǎn)業(yè)的效率。

其次，中國(guó)制造的成本控制開始從規(guī)模紅利轉(zhuǎn)向智能紅利。中國(guó)供應(yīng)鏈的成本優(yōu)勢(shì)已從勞動(dòng)力價(jià)差轉(zhuǎn)向智能化協(xié)同降本。例如，某地區(qū)產(chǎn)業(yè)集群通過AI物料調(diào)度平臺(tái)，將區(qū)域級(jí)庫(kù)存周轉(zhuǎn)率從8次/年提升至14次/年，相當(dāng)于釋放流動(dòng)資金120億元。

這種成本優(yōu)化無(wú)法由單一企業(yè)實(shí)現(xiàn)，必須依賴生態(tài)級(jí)的數(shù)據(jù)共享與算法協(xié)同。在中山燈具產(chǎn)業(yè)帶，30家中小企業(yè)共用AI設(shè)計(jì)平臺(tái)，使模具開發(fā)成本從單品12萬(wàn)元降至3萬(wàn)元，產(chǎn)品迭代周期也從6個(gè)月縮短至45天。

AI技術(shù)的獨(dú)特之處在于其邊際成本趨近于零。佛山陶瓷產(chǎn)業(yè)帶AI窯爐控溫模型的初期研發(fā)投入為200萬(wàn)元。一旦在100家企業(yè)鋪開，單家企業(yè)的分?jǐn)偝杀緝H為2萬(wàn)元，卻能夠降低能15%mdash;20%的耗費(fèi)。這種越用越便宜的特性，使中小企業(yè)集群成為AI紅利的最大受益者。

再次，制造業(yè)效率提升機(jī)制也從經(jīng)驗(yàn)驅(qū)動(dòng)轉(zhuǎn)向數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)。溫州一家從事紙杯智能制造的企業(yè)實(shí)現(xiàn)數(shù)字化管理后，精準(zhǔn)提升了物料的庫(kù)存管理，縮短20%的交付周期，消除非增值作業(yè)超50%，實(shí)現(xiàn)管理減員增效10%，主要是中層管理干部。

在長(zhǎng)三角與珠三角的競(jìng)爭(zhēng)中，江蘇的化工、浙江的輕工與廣東的電子制造形成差異化生態(tài)。一旦哪個(gè)地區(qū)的中小企業(yè)建立了對(duì)AI技術(shù)的快速消化能力，就能形成快速響應(yīng)的速度優(yōu)勢(shì)，進(jìn)而形成區(qū)域競(jìng)爭(zhēng)力。例如，東莞手機(jī)產(chǎn)業(yè)鏈通過500家中型EMS企業(yè)的AI化改造，將新品試產(chǎn)周期從45天壓縮至7天，這是深圳華為、OPPO等品牌商敢與蘋果比拼發(fā)布節(jié)奏的底氣。

中小企業(yè)的生態(tài)優(yōu)化將是AI時(shí)代的終極戰(zhàn)場(chǎng)。中國(guó)產(chǎn)業(yè)的競(jìng)爭(zhēng)力，本質(zhì)上取決于中國(guó)制造業(yè)的生態(tài)，中小企業(yè)不是巨頭身后的追隨者，而是生態(tài)活力的源泉。未來(lái)，區(qū)域競(jìng)爭(zhēng)還將是AI技術(shù)深度times;生態(tài)協(xié)同密度的復(fù)合函數(shù)，技術(shù)深度決定單點(diǎn)高度，而生態(tài)密度決定應(yīng)用廣度(如數(shù)據(jù)流動(dòng)性、技術(shù)擴(kuò)散速度)。

廣東乃至中國(guó)的制造業(yè)若想保持優(yōu)勢(shì)，必須將中小企業(yè)的AI布局視為生態(tài)優(yōu)化的核心工程:通過鏈?zhǔn)礁脑旖档图夹g(shù)門檻，更要構(gòu)建數(shù)據(jù)共享、標(biāo)準(zhǔn)互通、利益共生的新型產(chǎn)業(yè)關(guān)系。唯有如此，中國(guó)供應(yīng)鏈才能進(jìn)化為中國(guó)智能生態(tài)，在全球競(jìng)爭(zhēng)中掌握定義權(quán)而非適配權(quán)。

中小企業(yè)實(shí)現(xiàn)AI賦能制造的障礙

在與方總交流后，蕭總首先考慮到的是成本問題。盡管方總講，DeepSeek出現(xiàn)后，企業(yè)本地化部署的成本將大大降低。但蕭總?cè)杂泻芏鄵?dān)心，如AI發(fā)展迭代快速，DeepSeek能否一直領(lǐng)先，企業(yè)如何跟進(jìn)？導(dǎo)入AI后，企業(yè)內(nèi)部管理出現(xiàn)變化，如何基于AI調(diào)整組織，如何建立基于AI的新戰(zhàn)略？

事實(shí)上，在筆者組織的一次座談會(huì)中，眾多企業(yè)也表現(xiàn)出希望擁抱AI，卻陷入不知如何入手的焦慮狀態(tài)。

雖然，企業(yè)的數(shù)字化和智能化是大勢(shì)所趨，但中小制造業(yè)大多來(lái)自傳統(tǒng)業(yè)態(tài)，企業(yè)有因原有結(jié)構(gòu)、文化或行為模式難以適應(yīng)技術(shù)變革的阻力。這種阻力并非源于技術(shù)本身，而是根植于組織的深層運(yùn)行邏輯。

一是組織問題。實(shí)現(xiàn)數(shù)字化與智能化是老板動(dòng)員的，但落地執(zhí)行的都是團(tuán)隊(duì)。很多企業(yè)管理層都認(rèn)為這是傷筋動(dòng)骨、上下折騰的麻煩事。很多高管會(huì)覺得就領(lǐng)一份工資，多一事不如少一事。

促進(jìn)會(huì)推動(dòng)企業(yè)研發(fā)降本項(xiàng)目就遇到了類似情況。很多企業(yè)高管的第一反應(yīng)是覺得不可能，一方面這是慣性認(rèn)知使然，另一方面還有一畝三分地容不得別人進(jìn)來(lái)的考量。推動(dòng)企業(yè)數(shù)字化，企業(yè)效率高了；用數(shù)據(jù)做決策，中間傳遞信息做決策人的作用就沒了；將管理知識(shí)封裝在系統(tǒng)，管理人員的重要性就會(huì)降低。這些都會(huì)挫傷管理團(tuán)隊(duì)參與企業(yè)數(shù)字化及智能化改造的積極性。而一線員工對(duì)AI系統(tǒng)操作存在畏難情緒，普遍缺乏基礎(chǔ)的數(shù)字技能，如數(shù)據(jù)錄入、參數(shù)調(diào)整等，導(dǎo)致設(shè)備利用率低下甚至棄用。

有位企業(yè)老板回憶10年前進(jìn)行的信息化改造，當(dāng)時(shí)覺得天都塌下來(lái)了，至今仍心有余悸。但他仍說信息化是他當(dāng)時(shí)的信念，如果沒有堅(jiān)定信念，企業(yè)打不贏信息戰(zhàn)，也打不贏數(shù)字戰(zhàn)與智能戰(zhàn)。

組織慣性問題的本質(zhì)是人腦的操作系統(tǒng)與AI的算法邏輯不兼容。企業(yè)若想突破，需同步推進(jìn)認(rèn)知升級(jí)、技能再造、流程重構(gòu)與文化重塑，將AI從外來(lái)技術(shù)轉(zhuǎn)化為組織基因。唯有如此，才能避免用工業(yè)時(shí)代的組織，駕駛智能時(shí)代的戰(zhàn)車。

二是觀念認(rèn)知問題。很多人認(rèn)為企業(yè)AI是成本中心而非戰(zhàn)略投資，傾向于維持傳統(tǒng)生產(chǎn)模式，認(rèn)為機(jī)器換人或數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)是虛概念，不如購(gòu)置設(shè)備或擴(kuò)大產(chǎn)能實(shí)在。有的企業(yè)拒絕引入AI工藝優(yōu)化系統(tǒng)，認(rèn)為老師傅的經(jīng)驗(yàn)比算法靠譜。結(jié)果，競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手通過AI動(dòng)態(tài)調(diào)參將良品率提升了12%，該廠訂單份額在2年內(nèi)流失35%。

企業(yè)管理層缺乏對(duì)AI技術(shù)長(zhǎng)期價(jià)值的理解，過度依賴歷史的成功路徑，如規(guī)模擴(kuò)張、低成本競(jìng)爭(zhēng)等，導(dǎo)致戰(zhàn)略決策與技術(shù)創(chuàng)新脫節(jié)。

三是企業(yè)傳統(tǒng)的管理體系遏制創(chuàng)新。企業(yè)管理傳統(tǒng)的流程設(shè)計(jì)以控制風(fēng)險(xiǎn)為核心，而AI應(yīng)用需要快速試錯(cuò)、敏捷響應(yīng)的組織機(jī)制，兩者存在根本沖突。

在傳統(tǒng)科層制的組織架構(gòu)下，各部門的績(jī)效指標(biāo)割裂，如生產(chǎn)部考核產(chǎn)能、采購(gòu)部考核成本，缺乏數(shù)據(jù)共享激勵(lì)機(jī)制。此外，績(jī)效考核仍以產(chǎn)量、成本等傳統(tǒng)指標(biāo)為主，員工使用AI優(yōu)化流程將無(wú)法獲得實(shí)質(zhì)獎(jiǎng)勵(lì)，缺乏參與動(dòng)力。傳統(tǒng)的管理模式容易扼殺新技術(shù)的靈活性，線性的管理流程也無(wú)法適應(yīng)AI驅(qū)動(dòng)的實(shí)時(shí)決策需求。

企業(yè)內(nèi)部的生產(chǎn)、采購(gòu)、銷售等部門各自為政，數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)不統(tǒng)一，AI模型因無(wú)法獲取跨部門數(shù)據(jù)而失效。某企業(yè)研發(fā)AI排產(chǎn)系統(tǒng)時(shí)，生產(chǎn)部拒絕共享實(shí)時(shí)狀態(tài)數(shù)據(jù)，采購(gòu)部的Excel表格與MES系統(tǒng)數(shù)據(jù)格式?jīng)_突，最終系統(tǒng)預(yù)測(cè)準(zhǔn)確率不足50%。

四是企業(yè)AI服務(wù)賦能供給與企業(yè)的人才問題。一般而言，新技術(shù)的擴(kuò)散依賴于專業(yè)團(tuán)隊(duì)提供的專業(yè)服務(wù)，而專業(yè)團(tuán)隊(duì)會(huì)將主要精力放在各個(gè)行業(yè)的龍頭企業(yè)上，等待他們?yōu)橹行∑髽I(yè)提供方案，往往已錯(cuò)失先機(jī)。

由于脫離業(yè)務(wù)場(chǎng)景和實(shí)際，小創(chuàng)業(yè)團(tuán)隊(duì)提供的垂直解決方案和應(yīng)用，很難真正適配實(shí)際的工作場(chǎng)景，這同樣是低效的模式。企業(yè)自建AI團(tuán)隊(duì)突圍，又面臨AI人才匱乏與成本問題。

五是技術(shù)適配性問題。多數(shù)AI解決方案是基于大企業(yè)場(chǎng)景開發(fā)的，難以匹配中小企業(yè)的碎片化需求。廣東省工信廳調(diào)研顯示，72%的中小企業(yè)認(rèn)為市面上的AI產(chǎn)品功能冗余，僅18%的功能被實(shí)際使用。

AI模型訓(xùn)練需要深度的工藝知識(shí)，但中小企業(yè)缺乏數(shù)據(jù)標(biāo)注與模型調(diào)優(yōu)能力。而目前市場(chǎng)上的服務(wù)產(chǎn)品以AI與人力資源、市場(chǎng)營(yíng)銷、廣告設(shè)計(jì)結(jié)合的模塊為主。很難有數(shù)字化團(tuán)隊(duì)能夠通曉企業(yè)管理的所有模塊，并將其全部貫通。召開經(jīng)營(yíng)分析會(huì)議時(shí)，企業(yè)還是需要人工對(duì)數(shù)字進(jìn)行再分析，數(shù)字化的效率大打折扣。如果企業(yè)內(nèi)部的數(shù)據(jù)不齊全或者數(shù)字不連貫，又影響企業(yè)的AI化。

最后是成本問題。AI改造單項(xiàng)目成本通常在50萬(wàn)元mdash;200萬(wàn)元，加上數(shù)據(jù)清洗、系統(tǒng)維護(hù)、員工培訓(xùn)、轉(zhuǎn)型探索等各種隱性成本，這些都會(huì)限制中小企業(yè)使用AI的積極性。

構(gòu)建中小企業(yè)的AI賦能生態(tài)

縱然障礙重重，但筆者認(rèn)為還是可以從多個(gè)方面入手，打好產(chǎn)業(yè)AI化的核心戰(zhàn)。

一是開展專項(xiàng)培育。如企業(yè)CEO的數(shù)字化培訓(xùn)，用同行業(yè)案例改變決策者認(rèn)知；基于AI知識(shí)的人力資源、研發(fā)降本、企業(yè)營(yíng)銷培訓(xùn)；推行數(shù)字工匠認(rèn)證體系，將AI技能納入技工職稱評(píng)定標(biāo)準(zhǔn)。

二是企業(yè)內(nèi)部建設(shè)。企業(yè)要將數(shù)字化與AI建設(shè)視作發(fā)展的戰(zhàn)略方向:需要建立適合AI發(fā)展的組織與文化，推動(dòng)企業(yè)從管控型組織轉(zhuǎn)向敏捷型生態(tài)；可以在企業(yè)設(shè)立數(shù)字化決策委員會(huì)，賦予一線員工基于AI建議的微決策權(quán)；推行AI技能認(rèn)證+績(jī)效獎(jiǎng)金綁定政策，將AI操作熟練度與工資等級(jí)掛鉤；設(shè)立知識(shí)工程師崗位，負(fù)責(zé)AI模型與工藝經(jīng)驗(yàn)的對(duì)接；重建商業(yè)協(xié)作文化，通過數(shù)據(jù)共享積分制，獎(jiǎng)勵(lì)跨部門數(shù)據(jù)調(diào)用行為；推行知識(shí)貢獻(xiàn)積分制，將員工經(jīng)驗(yàn)上傳量納入績(jī)效考核；鼓勵(lì)員工共同建設(shè)企業(yè)智能體。

三是培育AI產(chǎn)業(yè)服務(wù)中間體，特別是培育垂直領(lǐng)域的AI集成商，如專注家具行業(yè)、服裝行業(yè)、家電行業(yè)、燈飾行業(yè)、環(huán)保行業(yè)等的數(shù)智化服務(wù)商，或是基于具有專業(yè)服務(wù)能力的平臺(tái)服務(wù)商，如工業(yè)設(shè)計(jì)、創(chuàng)新研發(fā)、數(shù)字化工廠等，建立具有產(chǎn)業(yè)特色的AI平臺(tái)與智能體。

推動(dòng)行業(yè)龍頭企業(yè)開放數(shù)據(jù)接口，制定產(chǎn)業(yè)級(jí)API標(biāo)準(zhǔn)，如零部件數(shù)據(jù)與標(biāo)準(zhǔn)，推動(dòng)企業(yè)間的交互規(guī)范標(biāo)準(zhǔn)。

此外，特別需要發(fā)揮行業(yè)協(xié)會(huì)與產(chǎn)業(yè)垂直媒體的作用。如促進(jìn)會(huì)就正籌劃聯(lián)合各方生態(tài)伙伴，打造20個(gè)AI研發(fā)降本賦能制造共創(chuàng)中心，旨在整合資源形成合力，推動(dòng)AI技術(shù)在廣東制造業(yè)的首發(fā)大規(guī)模落地。

共創(chuàng)中心將作為AI技術(shù)與制造業(yè)深度融合的橋梁，為企業(yè)提供技術(shù)支持、人才培養(yǎng)、項(xiàng)目孵化等全方位服務(wù)，助力廣東制造業(yè)轉(zhuǎn)型升級(jí)。通過建設(shè)共創(chuàng)中心，實(shí)現(xiàn)AI技術(shù)在制造業(yè)的大規(guī)模應(yīng)用，打造一批具有示范效應(yīng)的AI賦能制造項(xiàng)目，形成眾多的企業(yè)AI智能體。

四是推廣低代碼AI平臺(tái)，如華為的ModelArtsLite。允許工程師通過拖拽方式定制模型，部署邊緣知識(shí)節(jié)點(diǎn)，實(shí)現(xiàn)本地化實(shí)時(shí)推理；建立工業(yè)知識(shí)庫(kù)，將細(xì)分領(lǐng)域工藝參數(shù)標(biāo)準(zhǔn)化，封裝工業(yè)知識(shí)，降低算法開發(fā)門檻。

選擇高價(jià)值場(chǎng)景，構(gòu)建細(xì)分知識(shí)庫(kù)。建立行業(yè)級(jí)知識(shí)共享平臺(tái)，將分散的工藝經(jīng)驗(yàn)、設(shè)備參數(shù)、故障案例等隱性知識(shí)，轉(zhuǎn)化為可存儲(chǔ)、可復(fù)用、可迭代的數(shù)字化資產(chǎn)，讓AI技術(shù)扮演知識(shí)挖掘者結(jié)構(gòu)化工程師智能應(yīng)用者三重角色。

工業(yè)知識(shí)庫(kù)的構(gòu)建不僅是技術(shù)工程，更是生產(chǎn)關(guān)系的重構(gòu)。通過AI將老師傅大腦中的火花轉(zhuǎn)化為可復(fù)制的數(shù)字火種，中小企業(yè)可突破經(jīng)驗(yàn)傳承的時(shí)空限制，實(shí)現(xiàn)從人口紅利到智能紅利的躍遷。

廣東若能率先完成這一轉(zhuǎn)化，將奠定其全球智造知識(shí)樞紐的地位。未來(lái)，這里生產(chǎn)的不僅是商品，更是定義未來(lái)制造的規(guī)則與標(biāo)準(zhǔn)。

中小企業(yè)的AI轉(zhuǎn)型絕非單純的技術(shù)問題，而是涉及全要素的系統(tǒng)工程。廣東若能以場(chǎng)景化技術(shù)供給+階梯式成本分?jǐn)?生態(tài)級(jí)數(shù)據(jù)治理組合拳破解障礙，將激活百萬(wàn)中小企業(yè)成為AI落地的毛細(xì)血管。

當(dāng)每個(gè)車間都能以最低成本調(diào)用AI能力時(shí)，區(qū)域制造業(yè)競(jìng)爭(zhēng)力將從單體強(qiáng)邁向系統(tǒng)強(qiáng)，最終實(shí)現(xiàn)螞蟻雄兵式的智能躍遷。這場(chǎng)變革沒有退路:要么用AI重構(gòu)產(chǎn)業(yè)根基，要么被重構(gòu)。大模型是將AI應(yīng)用推上高空的推進(jìn)劑，全AI驅(qū)動(dòng)才是那絢麗無(wú)比的煙花。

在制造業(yè)的AI時(shí)代，廣東在制造業(yè)時(shí)代積累的工程化基因，將變成數(shù)字時(shí)代的數(shù)據(jù)與場(chǎng)景紅利。當(dāng)美國(guó)在技術(shù)理想主義的道路上一騎絕塵時(shí)，中國(guó)正通過技術(shù)實(shí)用主義開辟新戰(zhàn)場(chǎng):不是追求絕對(duì)技術(shù)領(lǐng)先，而是用成本重構(gòu)、場(chǎng)景深耕和生態(tài)協(xié)同，重新定義全球的創(chuàng)新規(guī)則。

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