广东这步棋，下的是工业智能的“操作系统”

  广东出手了。一份《人工智能赋能制造业高质量发展行动方案（2025—2027年）》把整个工业智能化的玩法重新拉高了一个维度。不是简单上个系统、装个模型，而是从底层算力、数据语料、工业模型到智能体、训练场、标准协议，全链条铺开。在我看来，这已经不是单点扶持某个技术，而是在为未来三年的工业智能生态搭“骨架”。

  问题出在哪？制造业搞AI，一直卡在“看得见场景，落不了地”。为什么？模型不接地气，数据打不通，算力贵，设备接不上。这次广东的方案，条条都对着这些痛点打。

  先看算力成本。企业最怕什么？烧钱训模型。广东直接推“算力券”“训力券”，用财政资金降低使用门槛。更关键的是，支持在韶关数据中心集群和边缘侧部署轻量化算力模块——这意味着训练在云上，推理在端上，真正实现“云端训练、边缘推理、终端感知”的闭环。这个架构一旦跑通，中小企业也能玩得起大模型。

  再看数据瓶颈。没有高质量数据，AI就是无源之水。广东明确提出要建行业通识和专识数据集，覆盖生产工艺、设备运行、质量检测、供应链等全链条数据，并纳入重点项目支持。还推可信数据空间试点，探索制造业数据资源交换体系。说白了，就是要让数据流动起来，但又不失控。这块如果能突破，等于给工业大模型喂上了“精饲料”。

  那它的挑战是什么？光有数据还不够，得有“会干活”的智能体。广东提出打造高价值工业智能体，覆盖研发、生产、运维、供应链等场景，强调规划决策、工具调用、长期记忆这些原生能力。这不是传统自动化，而是具备自主决策能力的“数字员工”。更进一步，支持广州、深圳建智能体创新中心，培育感知、执行、决策类智能体，甚至推动多智能体互联互通标准——这是在试图定义工业智能的操作系统。

  还有两个容易被忽略但极关键的动作：一是建具身智能训练场，给机器人、智能装备提供真实数据训练和验证环境；二是推“模型券”，让企业能低成本采购工业模型服务。前者解决AI落地前的“沙盘推演”问题，后者则加速模型商业化闭环。

  这么看下来，广东的逻辑很清晰：不赌单一技术路线，而是构建一个从底座到应用的完整生态。政府不出去做产品，而是搭平台、降成本、定标准、促流通。

  下一步怎么走？关键变量在两点：一是“智能体”能否真正实现跨系统协同决策；二是开源社区和工业模型超市能不能形成活跃的供需市场。目前颗粒度还不够，具体打法还没看到。

  但方向已经明确：未来的工厂，不是机器换人，而是“智能体”成群结队上岗。广东这一局，盯的是全球智能制造的话语权。