人工智能已从概念阶段进入日常应用，成为推进新型工业化的重要驱动力。省政协委员周立松指出，推动人工智能科技创新与产业创新深度融合，已不是可选项，而是关乎生存发展的必答题。 广东具备推进AI与制造业融合的独特优势。作为全国制造大省，广东拥有全部31个制造业大类，制造业规模约占全国八分之一，形成新一代电子信息、绿色石化、智能家电等9个万亿元级产业集群。同时，广东人工智能产业发展势头强劲，2025年核心产业规模预计突破3000亿元，实现超40%的增长，总量占全国四分之一。一大批工业大模型和工业智能体的迭代升级，为制造业转型升级提供了新引擎。 然而，AI与应用场景的融合仍存深层次问题。广东在AI基础设施建设上面临三大核心挑战：要素支撑效率较低，创新链与产业链协同薄弱，应用生态"散而不强"。业内人士指出，虽然AI技术的边际成本趋近于零，理论上中小企业集群应是最大受益者，但多数AI解决方案基于大企业场景开发，难以匹配中小企业的碎片化需求。中小企业自建AI团队面临人才匮乏和成本压力，高质量数据缺乏、通用模型难以直接适配具体场景等问题也制约了AI的广泛应用。 为破解这些难题，需要系统性的解决方案。建议围绕算力、数据、中试、应用四个关键维度布局新型基础设施。广东应支持工业企业和人工智能企业培育适应制造业复杂任务环境、具备跨模态数据处理能力的垂直领域大模型，研制质量检测、工艺优化、设备运维等场景专用小模型，将工业领域数据集和工业知识语料库纳入重点项目支持范围，以避免企业重复投入，提高AI的可用性，降低企业使用成本。 同时，应分行业分领域发布人工智能场景"需求清单"和产品服务"供给清单"，为供需对接提供精准指引。组织专业力量为制造业企业提供咨询诊断和"建档立卡"服务，解决企业对于"怎么应用""找谁改造"的核心问题。这些举措将有助于打通AI技术与制造业应用之间的堵点。 需要指出，《广东省人工智能产业促进条例》立法工作正在加快推进。随着有关政策和机制完善，将更加快AI对制造业、信息服务业的赋能，为产业发展注入新动力。
人工智能与制造业的深度融合是一场深刻的产业变革——既需要技术突破——更需要制度创新。广东的实践表明，只有坚持问题导向、系统思维，才能在科技革命和产业变革中把握主动。这场转型不仅关乎当下经济发展质量，更决定着未来国际竞争格局。