广东如何抢抓 “AI+”制造先机？专家建议：提升智造设备的智能化和泛用性

南方财经全媒体记者陈梦璇 卓皙雯 南沙报道

2024年诺贝尔奖的物理学奖和化学奖均授予了AI领域的科学家，凸显了人工智能在科技创新核心领域的重要性。在广东，人工智能产业也在加快形成新质生产力。

10月23日至24日，以“通用人工智能筑基 赋能千行百业启航”为主题的2024年粤港澳大湾区人工智能产业大会在广州南沙举行。现场发布的《2024年广东省人工智能产业发展白皮书》（以下简称《白皮书》）显示，2023年，广东省人工智能核心产业规模近1800亿元，同比增长约18%；截至2023年12月，广东省人工智能发明专利累计授权数量超14万件，位居全国第一。

人工智能技术正在融入千行百业赋能提质增效。在首批66个广东省人工智能应用典型案例中，“AI+制造”案例在涉及的12个领域中数量近半，以制造业为样本，人工智能技术正在渗透到经济社会的各个领域，催生出新制造、新服务、新业态和新产品。

“推动AI生产力的发展需同时关注原创技术突破与推动产业变革，而大模型的广泛应用则是当前的重要切入点。”中国科学院院士、琶洲实验室（黄埔）主任徐宗本表示。基于智造优势，广东如何抢抓 “AI+”制造先机？会上多位专家认为，推进“AI+”制造应用，需结合机器学习和逻辑推理，进一步提高智造设备在工业自动化中的智能化和泛用性。

动作流畅、神态灵动的数字人角色是构建虚拟世界的关键。在粤港澳大湾区人工智能成果展区一展位的AI动捕展台上，穿着特制动捕装备的“中之人”，一颦一笑，一举一动均被精准复刻，屏幕上的虚拟数字人形象效果如真人般流畅自然。

交互式数字人代替真人客服、质检机器人精准捉“bug”、智能机械臂精准夹娃娃、双足机器人野外徒步……超30家参展企业在现场展出了众多AI技术前沿应用，涵盖了智能制造、智慧城市、智慧交通、智能通讯等多个热门领域，AI技术和行业深度结合，并改变各行各业，呈现垂直领域大幅度应用新趋势。

例如，在智慧交通领域，佳都科技选择AI+交通这一核心赛道，基于城市群立体交通，包括城市交通和轨道交通，积极推动人工智能与交通场景的深度融合。佳都科技集团股份有限公司（以下简称“佳都科技”）党委书记、董事兼高级副总裁刘佳在会上介绍，目前，佳都科技正在国家和省级交通领域开展工作，致力于解决城市交通大脑的相关问题。

“我们根据具体的应用场景结合大模型应用，比如在轨道交通领域，我们把原来发票、咨询等人工服务的业务梳理之后，集中在一个产品上面，这个产品目前可以替代85%的人工服务。”刘佳表示。

《白皮书》显示，广东人工智能企业数量持续增长。截至2024年9月，广东省人工智能核心企业超1500家。其中，人工智能国家专精特新“小巨人”企业101家，人工智能独角兽企业26家，人工智能上市企业90家；在科研实力上，截至2024年8月，广东省大模型累计发布数量为63个，位居全国第二。

广东省人工智能产业协会党支部书记、常务副会长兼秘书长张崟表示，从全球来看，AI在金融、生物制药、医疗、教育、营销等软件类产品领域落地较快，在AI+制造领域发展较慢，制造业大省广东拥有规模较大的智能终端产品生产规模，大模型深入学习、机器视觉等技术的引入，能够赋能企业智造，优化生产流程，提高产品质量，从而在竞争中占得先机，未来广东应通过“AI+”制造推动中国的人工智能走向全球前列。

垂直大模型是“AI+制造”的突破点。“国内制造业处于国际领先水平，规模大，大量设备积累了比语料数据体量更庞大、专注度更高的行业数据，因此在垂直领域发展大模型发展还有一些机遇。”樊文飞表示，“AI+”的关键在于如何将机器学习和逻辑推理二者结合，实现降本增效可解释。

在智能制造方面，美的集团从2023年起全面拥抱AI大模型，建设了一整套云中立的数字化底座，全面内嵌AI技术，将业务系统和数字化底座深度融合。在此基础上，美的构建了八大产品线，包括大数据平台、数据库平台、研发效能平台等，在数字技术的支撑下实现了生产流程的高度自动化。

美的集团首席信息安全官兼软件工程院院长刘向阳表示，在美的这样的大型企业中，要推动AI大模型技术落地并产生实际的业务价值，必须以业务为主导。而全面引爆业务，不仅需要业务团队梳理具体的应用场景和需求，还要技术团队则提供相应的技术支持。

在与会专家看来，“AI+”制造不仅仅是在生产流程中使用机器人，“当下对制造业影响最大的不是机器人是否具备人形，而是其操作能力是否提升。” 香港工程科学院院士，香港中文大学工程学院卓敏机械与自动化工程学教授、天石机器人研究所所长刘云辉解释道，目前制造业机器人主要依赖于示教模式，智能化程度较低。未来，机器人智能水平必须提升，应能够自主适应多种作业任务，不仅限于特定任务和无需人为示教。

“若机器人能够胜任80%的操作任务，那在工业应用中的价值将大大提升。因此，推动大模型与机器智能的结合，关键在于如何提升机器人在工业自动化中的智能化和泛用性。” 刘云辉表示。

“我们也在研究具身智能怎样基于机器数据，用预训练的模型去校正和管理它，让设备运行更高效。” 樊文飞表示。

徐宗本认为，大模型赋能模式是科技革命推动产业变革中必须解决的关键问题。赋能既要理解人工智能技术本身的精髓，又要理解应用端的问题，更要找对方法、队伍和技术。目前，琶洲实验室（黄埔）正在推进“黄埔星”基础大模型与全国龙头企业、研发机构在国内医疗、工业、政务等领域定制开发“领域大模型”。他表示，尽管大模型应用还处在高度不确定性的阶段，但仍是未来产业变革的关键起点，一旦其中的“不确定性”变得更明确，赋能就会变得简单。

据悉，为推动粤港澳大湾区的人工智能产业人才培育与产业数据化转型升级，大会上成立了粤港澳（南沙）人工智能产业赋能与创新中心，初步选址于南沙明珠湾起步区灵山岛尖，旨在发挥广州南沙在粤港澳大湾区的区域核心地位，丰富并带动周边区域人工智能业态，强化产业基础。

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