问题： 新一轮科技革命和产业变革加速的背景下，人工智能从技术可行走向规模化应用仍面临挑战。一上，通用技术要真正融入行业核心业务流程，需要高质量数据、可控可解释的模型能力以及稳定的工程化交付；另一方面，制造、教育、医疗等领域对安全性、成本效益和持续迭代提出了更高要求。如何将技术优势转化为实际生产力，成为培育新质生产力的关键课题。 原因： 广东作为经济和制造业大省，拥有完善的产业链和丰富的应用场景，为人工智能与实体经济融合提供了良好条件。同时，行业数字化转型需求旺盛，从生产制造到公共服务，各类场景对智能化升级的需求既要求快速见效，又需具备可持续性。企业能否数据采集、模型训练、软硬件协同及场景闭环上形成体系化能力，直接决定了技术落地的质量。 影响： 近日，由新华社对外部负责人韩松和新华社广东分社副社长、总编辑肖文峰带队的“经济大省调研行”采访组走进云蝶科技，调研人工智能技术创新与产业落地情况。区委常委、副区长陈伟锋和云蝶科技总裁田雪松陪同调研，新华社总社及广东分社十余名记者，以及市、区宣传部门有关负责人参加。 在企业展厅，采访组沿着“垂类大模型—智能硬件—场景解决方案”的展示路径，重点考察了企业从底层数据到应用落地的技术链条。现场演示中，具身智能预训练数据采集、多行业大模型及智慧纸笔等产品集中亮相，展现了从数据治理、算法训练到多场景部署的全流程。记者们围绕垂直行业需求、模型能力边界及落地效果等问题进行了深入交流。 从产业角度看，垂类大模型更注重对行业知识、工艺流程和业务规则的深度理解，其核心价值在于将通用能力转化为行业能力，形成可复制的解决方案。具身智能的数据采集与训练体系则为智能硬件和复杂场景应用提供了基础支撑。通过软硬件协同与场景闭环，人工智能有望在教育个性化辅导、工业质检与运维、医疗辅助服务等领域释放潜力，推动数字经济与实体经济深度融合。 对策： 调研中，田雪松表示，云蝶科技依托广东的产业优势，加速人工智能的规模化应用，已构建覆盖教育、工业、医疗等领域的解决方案。业内人士认为，推动人工智能产业化需在三个上发力：一是提升数据质量与合规治理能力，夯实模型训练基础；二是加强产学研合作，联合攻关关键技术，提升工程化能力；三是通过应用牵引，打造“可量化、可复用、可迭代”的产品体系，推动从试点到规模化落地，并完善安全与隐私保护机制。 前景： 当前，广东正加快培育新动能，推动科技创新与产业创新深度融合。调研采访组认为，像云蝶科技这样的本土企业，凭借产业集聚和市场优势，通过持续研发和场景落地，有望在垂直领域形成更强的产品化和交付能力，带动上下游协同创新，加速技术成果转化。随着更多可复制的行业样板涌现，人工智能赋能实体经济将从局部突破走向全面推广，为区域经济高质量发展提供更强支撑。
从实验室到生产线，从模型能力到产业价值，关键在于将技术创新嵌入真实场景，将算法优势转化为可验证的生产力。此次调研显示，广东推动人工智能“落地生根”，既需要企业提升产品化能力，也需完善创新生态与产业协同。未来，只有以实体经济为根基、以应用需求为导向，才能让新技术更好助力高质量发展。