深圳新聞網(wǎng)2026年3月15日訊（深圳特區(qū)報記者 鄒媛）作為AI產(chǎn)業(yè)的基座與前提，AI通用大模型的進展總是最激動人心的，但這是否為AI產(chǎn)業(yè)發(fā)展的唯一途徑？

但在今年的《政府工作報告》中，深圳提出了加強全棧自主可控人工智能軟硬件生態(tài)建設(shè)，集中力量攻堅算法理論、模型架構(gòu)、智算芯片、基礎(chǔ)軟件、智能機器人等核心技術(shù)；建好用好鵬城云腦Ⅲ等國家人工智能重大訓力基礎(chǔ)設(shè)施、國家超算深圳中心二期，努力打造世界一流超智融合新范式。

那什么是世界一流超智融合新范式呢？深圳正跳出“制造業(yè)+AI”的簡單工具疊加，以“AI大模型+先進制造業(yè)+應(yīng)用場景創(chuàng)新+生態(tài)建設(shè)”為AI產(chǎn)業(yè)發(fā)展邏輯，賦能制造業(yè)高質(zhì)量發(fā)展鍛造新質(zhì)生產(chǎn)力，不走尋常路，正在打造世界一流超智融合新范式的道路上進行全方位的探索。

深變革：重塑生產(chǎn)邏輯，決策權(quán)交給“智慧大腦”

傳統(tǒng)制造車間里，老師傅憑經(jīng)驗調(diào)參數(shù)、人工巡檢找缺陷的場景，正在被AI驅(qū)動的智能生產(chǎn)模式取代。在深圳，AI不再是制造環(huán)節(jié)的“附加項”，而是向研發(fā)設(shè)計、生產(chǎn)調(diào)度、供應(yīng)鏈管理等核心環(huán)節(jié)全面突破，實現(xiàn)從“事后補救”到“事前預測、事中調(diào)控”的轉(zhuǎn)變。

在新能源制造龍頭欣旺達的鋰電生產(chǎn)車間，基于深度強化學習打造的智能調(diào)優(yōu)系統(tǒng)正7×24小時指揮機械臂作業(yè)，一改傳統(tǒng)產(chǎn)線依賴人工停機試參的模式，通過實時感知參數(shù)偏移趨勢動態(tài)調(diào)優(yōu)，讓電池組裝VHB（超高粘合）貼膠等核心工序?qū)崿F(xiàn)無人化、不停機生產(chǎn)。

“傳統(tǒng)調(diào)參不僅耗時，還存在質(zhì)量波動，AI系統(tǒng)讓調(diào)優(yōu)時間縮短66%，制程能力CPK（過程能力指數(shù)）指標提升29%，徹底解決了環(huán)境波動、設(shè)備重啟帶來的生產(chǎn)難題?！毙劳_電子股份有限公司AI研究院副總經(jīng)理袁夢菲接受記者專訪時表示，原來的工業(yè)生產(chǎn)問題解決流程是“人工感知—線下分析—經(jīng)驗決策”，而嵌入AI后形成了“AI感知問題—AI分析問題—AI指導決策”的完整閉環(huán)，實現(xiàn)了工業(yè)決策的智能化升級。

強生態(tài)：筑牢硬核底座，打通落地“最后一公里”

15分鐘就可以讀取1000張零件圖紙，制訂出其生產(chǎn)加工策略并給出報價，螞蟻工場研發(fā)的工業(yè)大模型應(yīng)用產(chǎn)品，將10人一天的工作量壓縮至15分鐘完成；思謀科技、晶泰科技等企業(yè)成為機器視覺、AI制藥等領(lǐng)域垂類模型“領(lǐng)頭羊”；優(yōu)必選、逐際動力等企業(yè)的人形機器人技術(shù)，正逐步應(yīng)用于工業(yè)焊接、裝配等細分場景。

AI與先進制造的深度融合，離不開全方位的生態(tài)支撐。依托新一代信息通信、新能源汽車等萬億級產(chǎn)業(yè)集群，海量真實工業(yè)應(yīng)用場景和豐富數(shù)據(jù)基礎(chǔ)，本土頭部科技企業(yè)提供的底層大模型、具身智能軟硬件及算力支撐，深圳AI+先進制造發(fā)展的底氣更加硬實。

2月發(fā)布的《深圳市“人工智能+”先進制造業(yè)行動計劃（2026—2027年）》明確，到2027年，在“人工智能+”先進制造業(yè)領(lǐng)域，形成“一基地、一中心、一聯(lián)盟、百場景、多應(yīng)用”的發(fā)展格局。這不僅勾勒出清晰的發(fā)展路線圖，更直擊制造業(yè)智能化轉(zhuǎn)型的共性難題。

“這一布局的核心邏輯，正是瞄準制造業(yè)智能化轉(zhuǎn)型中普遍存在‘技術(shù)看不懂、落地成本高、場景找不到’等共性難題，通過機制創(chuàng)新打通技術(shù)轉(zhuǎn)化與產(chǎn)業(yè)應(yīng)用的閉環(huán)?！本C合開發(fā)研究院（中國·深圳）通證數(shù)字經(jīng)濟研究中心主任李恩漢告訴記者，國家人工智能應(yīng)用中試基地是打通技術(shù)從實驗室到生產(chǎn)線的中試驗證環(huán)節(jié)；工業(yè)智能體創(chuàng)新中心主攻數(shù)字員工技術(shù)攻關(guān)，提供核心技術(shù)支撐；工業(yè)軟件及工業(yè)知識聯(lián)盟則將制造業(yè)隱性知識、經(jīng)驗轉(zhuǎn)化為可復制的軟件和模型，大幅降低中小企業(yè)轉(zhuǎn)型門檻，讓技術(shù)真正服務(wù)于產(chǎn)業(yè)發(fā)展。

謀未來：破解轉(zhuǎn)型痛點，多方協(xié)同錯位發(fā)展

當前，深圳廣大制造企業(yè)尤其是中小企業(yè)，在AI落地中面臨著數(shù)據(jù)孤島突出、改造成本高、復合型人才匱乏三大共性痛點。

如何解題？李恩漢認為，中小企業(yè)不必盲目追求自建通用大模型，核心破局思路是平臺化服務(wù)、大小模型協(xié)同應(yīng)用，依托行業(yè)開放生態(tài)采用垂直行業(yè)大模型結(jié)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(yè)的引領(lǐng)，通過普惠性知識共享、多元化資源支持，降低試錯和部署成本，讓中小企業(yè)敢用、能用AI。

“AI+先進制造的發(fā)展，核心要圍繞數(shù)據(jù)、算力與算法、場景三大維度突破。數(shù)據(jù)層面要實現(xiàn)多模態(tài)數(shù)據(jù)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(yè)場景的實時性要求?！痹谠瑝舴瓶磥?，工業(yè)制造與高校、專業(yè)研究機構(gòu)合作，未來一定會成為產(chǎn)業(yè)AI轉(zhuǎn)型的大趨勢，龍頭企業(yè)能為高校和創(chuàng)業(yè)團隊的技術(shù)成果提供工業(yè)化驗證和落地的支撐，同時也能借助前沿技術(shù)加速自身發(fā)展，形成雙輪驅(qū)動。

面向未來，李恩漢認為，深圳AI+先進制造領(lǐng)域的發(fā)展將迎來結(jié)構(gòu)性變化，制造業(yè)的競爭焦點會逐步轉(zhuǎn)移，工廠生產(chǎn)模式將加速向軟件定義、系統(tǒng)級自主化的方向演進，而混合云與多智能體協(xié)同的技術(shù)架構(gòu)，有望成為產(chǎn)業(yè)發(fā)展的主流方向之一?！吧钲谠谶m度加大產(chǎn)業(yè)應(yīng)用場景開放力度的同時，引導企業(yè)實現(xiàn)錯位發(fā)展，避免行業(yè)內(nèi)的過度競爭；此外，還可由政府牽頭，建設(shè)具有公信力的工業(yè)數(shù)據(jù)中試平臺和第三方安全倫理評估平臺，為企業(yè)的智能化探索提供更可靠的保障，讓企業(yè)在技術(shù)創(chuàng)新和應(yīng)用的過程中更安心、更有方向”。