广州开发区：探索新型工业化新路径 拥抱实体经济数智时代

（通讯员供图）

中国报道讯（陈赞亮 通讯员王嘉敏）云计算、大数据、区块链、人工智能等数字技术与传统产业深度融合……新质生产力的形成以数据为关键生产要素，以科技创新为核心驱动力，以深化新技术应用为重要特征。目前AI大模型作为现象级的人工智能技术突破和应用，正成为广州开发区、黄埔区新一轮数字技术竞争的新赛道和制高点。

当前，以数字化、网络化、智能化为本质特征的第四次工业革命正在兴起，将迸发新的数字经济增长点。该区正积极探索推进新型工业化的新路径，紧抓数字化融合发展的契机，瞄准新一代信息技术，通过培育发展新质生产力，深度挖掘数据价值，推动工业经济提质增效。

瞄准应用端 “小”成本做出大模型

站在第四次工业革命的“大门”前，数据已经像空气一样，在生活中无处不在。算法则随之迭代，改变人们的生活。

例如，地铁站中基于视觉大模型的集中判图能快速完成安检，通过人脸识别闸机信用支付、无感过闸；打开“广州交警”微信公众号，与智能客服对话，就能得到想要的答案。

“在许多看不见的地方，都有佳都知行交通大模型的服务。”佳都科技首席人工智能科学家兼通用大模型研究中心主任王凯说：“比如说设备状态的监控，以及日常的运维，背后都有我们的时空决策大模型进行支撑。”王凯说的“大模型”，就是2023年6月佳都科技发布的佳都知行交通大模型（以下简称“知行大模型”）。

在轨道交通领域，佳都知行交通大模型融合AI大模型、区块链、云计算等技术力量，赋能智能客服、智能运维和应急指挥；在城市交通领域，知行大模型被广泛应用于交通流量管理，比如路况的监测、智能导航、应急调度等，开启了面向城市交通全场景的“智慧变革”。

“大模型参数的量级已经超过了千亿。为了训练这么大规模参数的大模型，需要海量的数据，我们实验室里面已经储备几万亿的数据量。如果我们没有做任何准备，没有做任何的优化调配，直接来做这样的训练，成本一定会非常高昂。”王凯介绍，在训练前，做了很多前置准备工作，如先训练一个十亿规模的小模型，通过成百上千次模型沙盒的实验，调试每个环节的具体参数设置以及对数据进行配比，就能形成一系列模型训练和优化方案。以此在相对低成本的算力和硬件支撑下，完成全套自主可控的模型沙盒，并使得机器学习模型具备“涌现能力”，展现出近似人类的智能。

例如，过去的智能客服是通过捕捉乘客的语音，识别成文本，再通过文本识别出其中的关键词，通过关键词在知识图谱里去找一对一的答案，所以只能回答简单问题。大模型时代，智能客服可以实现语义理解，深刻理解客户意图与动机。对于描述模糊的语言，它识别出来以后能多轮追问，提供更精准的答案。

知行大模型提供了一个更加智能、高效也更有预见性的运维环境，目前落地试点的“车管电子书”，是在大模型加持下打造的专业车驾管在线客服机器人，拥有最全的车驾管知识库，市民想办的车管业务、预约、资料、流程一查便知。电子书2.0版本同时上线了智能客服，通过“广州交警”微信公众号，市民可以一键咨询“车管四大业务”。

“在现实中，用户的问题会千奇百怪，需要对提问有更深层次的语义理解，以前通过关键词匹配要3轮到5轮才可能拿到答案，现在有了大模型之后，基本上通过一轮交互，就可以直接生成用户心中最渴望的那个答案。”王凯说。

除了轨道交通外，佳都知行还可应用于城市交通，包括各类公路、综合交通枢纽、停车场等，用到了道路的电警、卡口、雷达、信号机数据等。在应用场景上，大模型服务于城市交通管理，比如交通流预测、异常交通事件检测、应急指挥等。

像佳都科技这样的创新型企业还有许多。由佳都科技重点打造的国家级科技创新产业社区——PCI未来社区落户广州科学城，带动相关产业规模超过100亿元，产业园区培育引进企业超500家，推动黄埔区人工智能产业持续健康发展。

王凯表示，黄埔区是AI、大数据、人工智能以及大模型等产业的企业集聚区。作为广东省首批战略性产业集群重点产业链链主企业、广州市轨道交通和人工智能产业链“双链主”企业，佳都充分发挥自身优势，以产业链创新能力建设为抓手，带动产业链高质量发展。

数据做“杠杆” 传统行业注入新动能

伴随着大数据的推广，数据化的思维正在建立，人们更多开始用“数据”的大脑来观察和感知世界。这样的变化过程也同样出现在生产端。

位于科学城创意大厦的佰聆数据股份有限公司（以下简称“佰聆数据”），就是一家利用大数据、人工智能技术帮助电力、制造等传统行业造出“数字大脑”的大数据服务供应商。

该公司围绕业务和行业专业理论，结合大数据和人工智能技术能力，形成专业化、体系化的电力大数据算法模型库及应用方法体系，同时形成了“聆鉴”“聆析”两大核心产品线。经过多年技术和应用的沉淀，佰聆数据提炼出了一套名为“DASO”的方法论，代表数字化运营的四个关键环节：发现问题、分析问题、解决问题和评估改进。

“首先是基于客户的业务痛点、堵点来发现问题，接着是业务专家和大数据专家共同分析问题，通过分析找到解决方案，然后将解决问题的大数据模型嵌入到业务流程里面，来解决客户的业务痛点。”佰聆数据副总经理、首席技术官姜磊说，传统行业在数字化转型期间常常受到行业特性的制约，专业性强、行业壁垒高、数据安全的严密性等特点为数字化转型提出了难题。“要解决这个问题，需要业务专家和大数据分析的技术专家形成一个复合团队。”

例如电力行业，就需要电力领域的各个子领域包括设备、电费电量、计量、调度等方面的业务专家，同时配合大数据挖掘建模、自然语言处理、图像识别等方面的大数据分析专家，形成一个复合的团队，才能更好地理解客户地业务痛点，帮客户解决专业问题。

以数据做杠杆，为传统行业赋能已经成为行业的共识。从传统行业起家转型的广东天舜信息科技有限公司（下称“天舜信息”）既是一家懂数据的公司，又是一家懂传统产业的公司。基于自身曾经遇到的痛点，他们把AI应用模型的研发方向瞄向了企业的MRO寻源采购领域，研发了一站式集中采购AI应用模型。

“MRO一站式集中采购的特点，往往临时紧急、选型又非常复杂，还要对接多家供应商，采购价格纷繁复杂，大量数据对比起来耗费人力又花时间。”天舜信息总经理刘利红说，用AI为MRO赋能，提高效率就是为传统行业提供新动能。

打开这款垂域AI应用模型，企业只需导入产品的需求清单，分秒之间就可以快速实现物料清单和分工的匹配工作。以某大型上市公司应用为例，90万商品数据集，进行品类、品牌、型号、参数以及同义词近义词泛化后，数据量达到近600万亿次；如果待匹配物料清单为1000条，计算量就为60亿次。

“这样庞大的工作量，原来需要3-5天完成，而AI模型只需几分钟。”刘利红说，“同样一条物料清单放进国外最先进的人工智能大模型GPT4，得出的结果评分是30分，而放到我们的垂域模型，得出的分数达到了85分，说明在细分领域，只有横向打通的大模型才真正具有应用能力。”

“软”“硬”协同 练好数字经济基本功

在广州开发区、黄埔区的“万亿制造”计划中，新型显示、集成电路位列八大支柱产业集群，已经成为该区的优势产业。

近年来，该区全力打造国家集成电路产业第三极核心承载区。目前集聚集成电路企业超150家，企业数量占广州市近九成，拥有集“芯片设计—晶圆制造—封装测试—设备材料零部件—终端应用”于一体的全产业链；现有新型显示产业链企业135家，覆盖超高清上游显示材料、装备，中游面板、模组制造以及下游智慧生活视听、商用显示、车载视听、近眼显示和激光显示等。

新一代信息技术产业链的集聚，离不开政策的吸引和扶持。2023年，该区出台了“促进经济高质量发展30条”产业政策、集成电路和智能传感器专项扶持政策；今年，该区新出台促进人才高质量发展政策，更精准有效地引导促进区域集成电路产业加速发展。

数字经济发展速度之快、辐射范围之广、影响程度之深前所未有，正在成为重组全球要素资源、重塑全球经济结构、改变全球竞争格局的关键力量。而在数字经济领域内变化也很快，物联网、区块链、人工智能、智慧城市……新的名词、新的风口似乎每天都在诞生，科幻作品中的想象在不知不觉中将成为现实。如何用新质生产力为数字经济发展添活力，黄埔做足准备了吗？

作为广州实体经济主战场，黄埔区有着深厚的产业基础，可以为人工智能等技术的落地提供丰富的应用场景。今年以来，该区陆续出台关于支持大模型等数字技术和实体经济融合，加快推进中小企业数字化转型发展若干措施、2024年首批人工智能赋能新型工业化应用场景清单（下称“清单”）等专项政策，加快推动5G、工业互联网、人工智能与大模型等数字技术和实体经济深度融合。

入选清单的“充电设施实时监控预警”项目是针对饱受关注的电动自行车充电设施用电安全应用场景。该技术提供方光机电(广州)科技研究院有限公司副总经理陈梓均说：“得益于黄埔区的产业基础、科技创新能力、完善基础设施，项目试点建设工作正在顺利推进。”

在黄埔区，政府和企业齐心促进产业发展，推动区域经济社会的高质量发展，人工智能等新技术的注入，更为不同行业、不同企业提供了多种可能性，也吸引了越来越多的数智类科技企业入驻。

今年4月，软通智算科技（广东）集团有限公司（以下简称“软通智算”）、广州千方数字交通基础设施科技有限公司先后落户黄埔。

有了技术、数据，还需要算力。5月27日，黄埔区分别与庆阳市、鄂尔多斯高新区、克拉玛依市云计算产业园区签署算力一体化建设结对子合作备忘录，旨在与三地探索算力跨域调度模式，建立跨区域算力资源调度机制，共同探索算力交易结算机制，实现“东数西算”，提升算力资源和需求的匹配效率。

算力的崛起也离不开电力的先行。位于黄埔区龙湖街道的联通变电站，总投资近3亿元，项目投产后预计增加电网供电能力200兆伏安，满足知识城新一代信息技术产业园内的中国联通互联网应用创新基地等项目用电需求。

黄埔的数字经济版图贯通南北，多线并进。琶洲实验室（黄埔）位于知识城，今年发布了“黄埔星”大模型，打造人工智能算法和人才高地；鱼珠片区位列《广州市数字经济高质量发展规划》之中，作为广州人工智能与数字经济试验区之一，将重点发展航运金融、智慧航运、跨境电商、数字贸易、智能贸易等船舶特色产业，加快制造业数字化转型升级。

软通动力执行副总裁兼首席技术官刘会福

——探索新技术融入支柱产业和传统产业的新路径

“新质生产力是以科技创新为主导的生产力，区别于传统依赖大量资源投入的生产力发展方式，新质生产力具有高科技、高效能、高质量三大特征。其中高科技最有代表性的就是新一代信息技术，这些技术具有创新性、引领性和颠覆性，对经济社会发展产生深远影响。可以说新一代信息技术是新质生产力的重要组成部分，也是新质生产力发展的基础和重要推动力，两者相辅相成。”刘会福说。

关于人工智能、大模型等技术如何赋能工业？刘会福表示，人工智能技术在工业领域已经有很多比较成熟的应用了，比如视觉缺陷检测，通过人工智能可以实现自动的缺陷分类，实现自主的学习、自主的优化；第二个是设备预测性维护，可以预测设备的故障；第三个就是复制工艺场景的关键因子分析，通过AI技术自动识别影响质量的关键因子，快速定位质量问题。在大数据领域，通过大模型技术也可以简化数据治理的复杂度，实现智能数据监控，智能数据治理，也可以实现数据指标的自动解读。

在人工智能和大模型技术的赋能下，未来企业开发和运维领域也即将发生颠覆性的变化。开发运维一体化平台（DevOps）现在已经发展到了第三代，第二代是AIOps, 第三代是LMOps，大模型全面赋能开发测试运维，比如研发领域可以自动生成或建议代码片段、自动分析用户需求文档；测试领域可以自动生成有效的测试用例、预测潜在的软件缺陷，运维领域可以大模型分析日志，识别异常模式。

目前国内的新一代信息技术有哪些发展方向，有哪些机遇和挑战？

刘会福：新一代信息技术比较有代表性的是ABCDEF六大新技术，分别是AI（人工智能）、BigData（大数据）、Cloud（云计算、云原生）、Digital Twins（数字孪生）、Edge Computer（边缘计算和物联网）和Foundation Mode（大模型）。以上这些新一代信息技术正在与各行各业深度融合发展，推动传统产业体系智能化变革，同时衍生出了工业互联网平台等新型产业。

目前存在的挑战表现为：一是关键核心技术掌控力不足。以云计算领域为例，我国在独立设计制造核心云基础设施的掌控能力尚显不足，底层技术存在较多空白点，受制于Intel、AMD等国外厂商；云系统软件对于开源系统存在严重依赖，缺乏核心自主可控，难以承受开源协议变动或中断更新。

二是数字化转型受传统行业特性制约，不同的传统行业数字化基础不同，核心工艺技术尚未找到合适的融合发展方式，且新一代信息技术的前期投入较高，收益难以量化，部分企业面对不明朗的盈利情况，担心成为转型的牺牲品。目前仅局限于少部分企业实现数字化转型升级，大部分欠缺覆盖全流程的数字化解决方案。

三是存在潜在的安全隐患。以人工智能应用为例，其核心深度学习算法目前在可解释性、鲁棒性（即系统的健壮性，它是在异常和危险情况下系统生存的能力）、偏见与歧视等方面都存在着一定的局限性；而且对数据样本量的依赖程度也偏高，算法需要人为干预，若直接在工业领域融合应用，可能会引发安全风险。

在培育新一代信息技术产业方面，黄埔区的优势在哪里，怎样才可以更有竞争力？

刘会福：黄埔区是广州城市发展“东进”战略的桥头堡，在国家“一带一路”建设中具有枢纽地位。除了区位优势，为企业提供一系列优越的营商环境和创新服务，这是黄埔区最突出的优势之一。具体体现在政府政策和资金扶持方面的优势、服务机制高效的优势、产业聚集优势、创新生态及应用优势、产业峰会和活动支持等优势。

黄埔区在聚焦优势产业的同时，应当立足区域优势和创新资源，深入开展产业研究，找准深耕细分赛道，加快推动新兴产业发展提速，构筑高质量发展的战略优势。与此同时，积极探索新技术融入支柱产业和传统产业的新路径，推动传统产业改造升级，优势产业做大做强。

责任编辑：陈顺盛