特约评论员陈白

近日，第二届广东省人工智能应用对接大会在广州举行。如果说过去几年人工智能产业竞争的焦点，主要集中在大模型、算力和技术能力上，那么进入2026年之后，一个越来越清晰的趋势是，人工智能正在从模型竞赛走向应用竞赛。模型能力依然重要，但真正决定下一阶段产业格局的，可能是技术能否进入真实生产流程，能否形成订单，能否真正帮助企业降低成本、提升效率。

而当人工智能进入产业落地阶段，广东也逐渐成为国内最值得观察的区域之一。原因并不复杂。人工智能最终需要回答的，是技术如何进入现实世界的问题。而广东最大的优势，恰恰在于拥有中国最丰富、最密集的产业应用场景。珠三角密布着电子信息、家电、汽车、装备制造、纺织服装、家具等大量制造企业，从研发设计、供应链管理到质量检测、设备运维，再到物流仓储，每一个环节都可能成为人工智能改造传统生产流程的入口。

今天我们讨论工业大模型、智能体乃至具身智能，如果离开真实的工厂环境，很多能力最终只能停留在技术演示阶段。人工智能进入制造业之后面对的是机器、产线、工艺和复杂供应链，需要大量工业数据，需要理解行业知识，更需要在不断试错中找到能够真正提高效率的应用方式。

这也意味着，制造业基础本身正在成为这一轮人工智能竞争中的重要基础设施。广东此前披露的一组官方数据显示，截至2026年8月底，广东全省已有超过190个大模型通过国家备案，超过430个行业模型落地；2025年广东人工智能核心产业规模预计突破3000亿元，约占全国四分之一。

场景之外，广东正在补齐的另一块拼图，是产业要素。人工智能产业最终拼的是一个完整生态。模型企业需要算力，需要数据，也需要产业客户；制造企业进行智能化改造，则需要模型、软件、人才和资金。

广东此前发布的《广东省人工智能赋能制造业高质量发展行动方案（2025—2027年）》，已经把工业模型、工业数据、智能算力、工业智能体和智能装备纳入整体布局，并提出通过“模型券”“算力券”“训力券”等政策工具降低企业使用人工智能的门槛，同时推动人工智能在质量检测、工艺优化、设备运维、供应链管理等具体环节落地。

这其实代表着人工智能产业政策的一种变化。相比过去更多聚焦研发投入和技术突破，现在更重要的任务正在变成帮助技术找到市场、帮助市场降低采用技术的成本。尤其对于大量中小制造企业而言，人工智能有没有价值，最终取决于能否降低成本、提高良品率、缩短研发周期。政策能够做的，就是降低企业第一次使用AI的门槛，让更多企业愿意尝试，然后把真正有效的应用交给市场检验。

而这恰恰也是广东人工智能产业生态最值得期待的地方。这里既有深圳、广州的人工智能企业和软硬件技术能力，也有佛山、东莞、中山等制造业城市庞大的产业需求，还有地方政府不断通过算力、数据、场景和资金工具进行要素撮合。当技术供给、市场需求和政策支持能够相互连接，人工智能产业才可能形成真正的正向循环。

人工智能的上半场，人们更多关注谁能训练出更强的模型。进入下半场之后，问题已经变成这些模型究竟能够创造多少真实价值。而答案可能越来越多地藏在工厂、生产线和供应链之中。从这个意义上说，观察中国人工智能产业化的下一阶段，仅仅看实验室和模型排行榜已经不够了。谁能让人工智能真正进入实体经济，谁才可能获得下一阶段的产业优势。

从技术找到场景，再到场景形成订单，之后通过订单推动技术迭代，政策则帮助降低要素成本。当这个循环真正跑起来后，人工智能才会从一场技术竞赛，进一步变成一场生产力革命。