“世界工厂”押注AI：先改变工厂，再改变东莞_风闻

一座人工智能岛，会是什么样子？

或许会有巨大的算力云团漂浮在半空中，中控整座岛屿的资源分配；井然有序的街区由智慧系统接管，根据车流潮汐调度避免拥堵；无人设备穿梭运作，人类与AI助手和谐共生……

这些想象或许很快在东莞得到落地。集技术研发、产品制造、数据服务于一体，东莞预计用6年时间打造全国人工智能全域应用先导区“灵犀岛”。

从“三来一补”初创起步的太平手袋厂，到“东莞塞车，全球缺货”的世界工厂，这座以制造业闻名的城市，正悄然向“智造名城”升级。

现在的东莞，正以人工智能为核心引擎，为中国制造业升级提供独特样本。

✎  东莞松山湖一座大楼里的AI企业们（图源：时代周报 王晨婷/摄） 

    

10年，两份“1号文”

 

2025年春节后的第二个工作日，东莞发布了今年的“一号文件”《关于加快推动人工智能赋能制造业高质量发展的若干措施》，高调宣告了东莞人工智能产业的发展路径——赋能制造业。

东莞计划，未来3年统筹超30亿元财政资金，设立规模不少于50亿元的人工智能子基金群，目标至2027年推动核心产业和相关产业规模分别突破300亿元、3000亿元。

选择将AI押注在制造业，对于有着“世界工厂”之称的东莞来说，不仅是从本地产业结构出发，也是直面现实压力的放手一搏。

改革开放初期，凭借来料加工、来样加工、来件装配和补偿贸易的“三来一补”，东莞迅速打开了全球化的大门。这个北接广州、南邻深圳的农业小县，以其大胆创新的发展思路，让“两头在外、大进大出”的外向型发展模式一度成为我国沿海地区经济发展的基本模式。

巅峰时期的东莞汇聚了数万家工厂，“村村点火、户户冒烟”。电子、纺织等劳动密集型产业尤为突出，世界95%的IT配套产品都可以在东莞配齐。

但随着经济增长模式的调整，代工模式的问题逐渐凸显。大企业缺工、小企业缺单，依靠低廉劳动力发展的模式不再适用于新时代，东莞面临着转型的必要。

事实上，早在2014年9月，东莞就在全国率先启动了“机器换人”计划。东莞市财政连续三年，每年安排2亿元对企业进行资助、设立机器人产业基地和创投基金，以推动东莞工业机器人智能装备产业的发展及实体企业的转型升级。

2015年，东莞“一号文”提出了《关于实施“东莞制造2025”战略的意见》，要求加快“机器换人”，目标到2025年工业总产值翻一番，实现由1万亿向2万亿跨越，拥有5个千亿元产业集群、25家以上百亿元企业，稳居全国制造业城市第一梯队，提出了“争创中国制造样板城市”的目标。

站在2025年回望，东莞基本完成了十年前定下的目标。2024年，东莞工业总产值突破2.5万亿元，逐步探索出“人工智能+制造”的模式。

✎  东莞本土企业OPPO最新打造的算力中心（图源：时代周报 王晨婷/摄）  

“‘一号文’明确鼓励企业部署智能系统。制造业可以说是东莞的支柱产业，AI在智能制造上的应用空间很广阔，作为提升企业效能的工具，能为企业的创新注入力量。我们企业包括很多制造业的朋友都开始相关的探索，当然这是一个很漫长的过程，需要不断的尝试。”广东车卫士科技有限公司董事长郭文艺告诉时代周报记者。

今年3月，全国首个面向制造领域的城市级大模型中心——东莞市人工智能大模型中心开服，车卫士就是首批参与应用的企业之一。截至目前，大模型中心已与超10家莞企展开深度合作，在大模型构建、AI智能客服、AI智能质检等三大领域率先完成验证性测试。

大模型中心是如何赋能制造业的？

举例来说，生产流水线涉及各个环节，如在质检方面，工人平均每分钟需完成5次精度达0.5毫米的识别作业，肉眼疲劳导致的漏检率高达15%，且优秀质检员的培训周期长。

AI在质检方面就有明显的优势。在引入AI视觉检测技术后，广东旺盈环保包装实业有限公司实现了产线质检的全面智能化升级。AI质检系统能够快速、精准地识别产品缺陷，如刮花、墨点、色差等，检测准确率提升至99%，漏检率降低到0.5%以下。

另一方面，制造业后端有大量的客服需求。AI智能客服系统通过工单形式将回访信息直接同步至相关部门，并以短信或电话提醒工程师及时处理，有效降低了售后回复时间。

郭文艺以自己的公司举例，车卫士日均有5—10万用户在平台上使用各项服务，涉及大量客服问题。引入客服系统后，客服人力需求从20多人减少到2人，且针对客户的响应速度明显提升，可以做到24小时不间断服务。

   AI赋能制造的下一步

  

目前来看，AI赋能制造业，前景广阔的同时也面临一些难题。

在东莞市新一代人工智能产业技术研究院院长徐晨看来，AI赋能制造当前面临几个重要挑战：

一是“数据不出厂”，企业核心数据无法上云，算力中心赋能制造业一线难度较大；二是“决策边端化”，制造业算法以小模型为主，在生产线的决策执行要求能够高精度、实时，但是工业装备的终端缺乏智能计算能力；三是“产品换型快”，工业产品的品类和型号越来越多，产线的AI小模型无法适应变化；四是“知识传承难”，老师傅经验很难数据化，知识传承无法标准化。

“企业AI应用场景是当前的难点，大多数企业无法准确描述自身AI需求，或者他们提出的单一需求，容易缺乏行业大范围推广前景。”因此，徐晨建议，由政府支持设立“工业AI需求诊断技术中心”，专项推动AI赋能工业场景归集、凝练方向。

那么，AI赋能制造的下一步是什么？在东莞，一座“共享工厂”或许提供了可被复制的答案。

在松山湖XbotPark基地的“共享工厂”里，十几台中型自动化设备安静运转，正在完成新产品的打样流程。不同于传统工厂“接单—排产—量产”的固定节奏，这里更像一个制造版“试验场”——初创企业可以直接拎包入驻，从设计验证、工艺调试，到批量试产，一站式完成。

✎  XbotPark提供的完整创业支撑（图源：XbotPark官网）

这家“创业梦工厂”由香港科技大学与长江商学院的三位教授于2014年联合发起，十年来已孵化出140多家硬科技公司，团队存活率超过80%。其中6家企业估值跻身独角兽行列，总估值突破100亿美元。

如今，XbotPark所孵化的企业多集中在智能家电、消费机器人等领域，AI正深度嵌入这些产品的控制算法、交互设计和测试验证中。值得关注的是，“共享工厂”正在重塑东莞制造的生态逻辑。

大量产品具有共性零部件需求，共享工厂通过积累经验，提前建立了覆盖注塑模具、摄像头、传感器、电机、电池等环节的标准化供应链资源池。这意味着在产品开发启动之前，70%-80%的通用工作已可直接调配，仅需为剩余20%-30%定制开发，极大降低了制造成本与试错门槛。

换句话说，AI不仅正在嵌入产品，更在重构制造的组织方式、供应模式与生态体系。

     

  离第一梯队还有多远？

     

“制造+AI”双轮驱动带来效率的提升，但不可否认的是，东莞要做的还有很多。

在2024年9月发布的《中国城市人工智能发展指数报告（2023-2024）》中，东莞的人工智能发展指数在全国排名第23位。

要成为真正的“人工智能之城”，押注制造业只是一个切口，并非唯一的法宝。“人工智能之城”需要的，是更高层次的技术研发、更丰富的应用场景以及更有活力的人才和制度环境。

✎  东莞街头招揽AI企业入驻的广告牌（图源：时代周报 王晨婷/摄）  

首先是补齐人才短板和科研实力。

在不少受访企业看来，东莞对外地优秀人才的吸引力相对较弱。

新近落地东莞的大湾区大学或能一定程度上改变这种局面。今年6月19日，经批复同意，广东将设立大湾区大学，以理工科为主导。在学科设置上，重点聚焦物质科学、先进工程、生命科学、新一代信息技术、理学、金融等6个方向。

其中，松山湖校区主要建设与综合性国家科学中心有关大科学装置、新型研发机构融合办学的学科领域，设立相关领域研究院。

选址毗邻华为、vivo、OPPO等本地龙头企业，大湾区大学“近水楼台”，尤其注重产学研结合。

此外，大湾区大学在2024年与国家战略科技力量的重要组成部分——鹏城实验室签署战略合作协议，深入推动“大学+重点科研机构”合作，聚焦信息技术、半导体技术及相关领域，共同建设新型重大科技创新平台、联合承担重大科研项目。

✎  东莞对于灵犀岛的规划（图源：时代周报 王晨婷/摄）  

另一方面，东莞本地AI核心企业数量有限，算法、算力、数据三大基础能力大多依赖深圳、广州等周边城市。

在中科云遥科技总经理司艳红看来，东莞相对更重视硬件制造，对软件业的重视相对有限。

“我认为，先有硬件原型再开发软件的模式已经改变了。例如我们云遥的智能大脑，并不局限于某一种硬件，而是在三栖飞行器、机器人等各类硬件上都能应用。要做智能制造的前提一定是有几家核心的软件企业，东莞制造业企业云集，但还缺乏主体将制造业引向智能制造。”她告诉时代周报记者。

作为GDP总量突破万亿、人口突破千万的“双万”城市，东莞有足够的底气和实力，承载更多人工智能的发展方向。以“制造业需求”为牵引，培育或吸引更多AI企业落地生根，打造“以用促研”的生态；另一方面，也在教育、金融等板块开始探索更广阔的AI应用版图。

东莞作为“人工智能之城”的故事，可能刚刚开始。

✎ 撰文  王晨婷

 ✎ 编辑  梁   励

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