本文来源：时代周报 作者：王晨婷

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 " 一号文 "

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。

与第一梯队还有多远？

" 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。