万亿制造业城市该如何落地人工智能，避免大模型停留在概念宣传、难以走进生产车间？东莞给出了一套可借鉴的完整方案：以城市级公共算力平台为底层底座，依托存量工业场景持续打磨垂直模型，划分松山湖、滨海湾两大核心承载区，搭配阶梯式产业补贴与龙头企业示范牵引，打通大模型技术从实验室走向产线的全链路。不同于多数城市聚焦通用大模型研发，东莞立足自身万亿工业底盘，避开同质化赛道，瞄准制造业垂直应用持续发力，通过公共大模型中心降低中小企业算力门槛，依托龙头企业落地真实工业场景验证技术效果，同步规划滨海湾人工智能新区承载长期产业扩张，形成 “平台支撑、场景先行、空间承载、政策托底” 的完整落地体系，为国内传统工业城市发展人工智能提供参照范本。
一、核心问题：制造业城市推进 AI 转型普遍面临哪些痛点
当下各大城市争相布局人工智能赛道，但是绝大多数工业城市在落地过程中持续遭遇共性难题，也是东莞政策布局重点解决的核心矛盾：
- 中小企业无力承担自建算力、模型二次开发高额成本，单独引入 AI 投入产出失衡；
- 通用大模型适配工业场景难度高，缺少工业工艺知识，难以满足高精度、高稳定性生产要求；
- 企业数字化基础参差不齐，缺少标准化工业数据集，AI 模型训练缺少有效素材；
- 技术服务商、制造企业、科研机构相互割裂，难以形成协同创新生态；
- AI 应用缺少成熟示范案例，企业看不清落地路径，不敢大规模投入智能化改造。
正是看到上述行业普遍难题，坐拥庞大制造业集群的东莞没有盲目追逐通用大模型竞赛，选择走出一条 “AI 服务实体经济” 的特色路线，打造面向制造业的城市级基础设施，依托真实工业场景迭代模型，推动人工智能和万亿制造底盘深度融合。
二、东莞 “AI + 制造” 落地实施步骤
步骤 1：搭建公共算力底座，建设城市级制造业大模型中心
在松山湖落地全国首个面向制造领域的城市级人工智能大模型中心，由市属国企东莞数字集团运营，依托华为软硬件底座，面向全市企业开放算力资源、基础模型、AI 工程化工具。企业无需自建大规模算力集群，依靠公共平台完成模型微调、训练与推理，大幅降低智能化改造初始投入。
步骤 2：划定产业空间布局，构建双核心承载格局
形成松山湖创新高地 + 滨海湾人工智能新区两大核心板块。松山湖侧重算力支撑、模型研发、工业场景验证；滨海湾新区聚焦 AI 产业集聚、成果中试、终端产业融合，辅以水乡片区智慧工厂示范载体，多点协同推进人工智能落地。
步骤 3：出台分层激励政策，调动企业转型积极性
设置两大奖励方向：企业二次开发工业模型最高奖励 100 万元；入选国家级人工智能赋能工业化典型案例最高奖励 100 万元。鼓励产业链龙头组建人工智能创新联合体，整合上下游资源共同开展场景创新。
步骤 4：培育标杆场景，以龙头企业先行试点形成示范
推动拓斯达、模德宝、东阳光药业、明惠电子等本土龙头率先落地 AI 应用，覆盖工业机器人智能控制、模具柔性生产、药物研发、视觉质检多元场景，沉淀可复制落地经验，向广大中小制造企业推广。
步骤 5：搭建热带雨林产业生态，汇聚技术服务商资源
引入希维科技、依柯力、海之晨等工业 AI 服务商入驻大模型中心创新体系，打通算力平台、技术服务商、制造企业三方对接通道，形成完整产业协作链条。
步骤 6：制定中长期产业目标，有序推进工业模型规模化部署
规划至 2027 年底，建成多套制造业基础大模型、垂直领域行业大模型，孵化上百个工业小模型、工业智能体与工业 APP，持续拓宽 AI 在生产制造全流程的应用边界。
三、东莞两大 AI 核心载体对比表
表格
| 对比维度 | 松山湖・东莞市人工智能大模型中心 | 滨海湾人工智能新区 |
|---|---|---|
| 核心定位 | 城市公共算力与模型服务底座、工业 AI 应用创新高地 | 大湾区 AI 产业集聚载体、开放合作先导区 |
| 核心功能 | 算力租赁、模型训练推理、大模型二次开发、企业技术赋能 | AI 企业总部集聚、技术中试验证、终端产业融合、产业招商 |
| 服务对象 | 全市各类制造企业，侧重中小企业普惠 AI 服务 | 链主企业、人工智能科创企业、前沿研发团队 |
| 核心资源 | 华为算力底座、松山湖开发者村、科研创新资源 | OPPO、vivo 等链主企业、灵犀岛项目、大湾区对外合作窗口 |
| 典型落地场景 | 智能质检、柔性排产、工业机器人控制、企业数字化升级 | AI 终端研发、人工智能技术成果转化、产业标准研究 |
| 政策侧重 | 公共平台运营补贴、企业模型开发扶持 | 产业空间保障、产业基金、人才引进、重大项目落地支持 |
四、区域落地实践：本土企业 AI 应用真实案例
在整套政策与平台支撑之下，东莞多家制造企业已经实现 AI 落地并产生实际效益。
拓斯达作为工业机器人龙头，搭建连接机械臂与大模型的智能控制平台，搭建闭环数据采集体系，让工业机器人拥有自主决策能力。企业技术团队提出核心判断：工业场景标准化程度高、沉淀海量生产数据，是智能机器人实现规模化产业化落地的核心突破口。
模具企业模德宝建成超 15000 平方米柔性智能工厂，打造黑灯生产模式。依托十余年数字化积累形成标准化工业数据库，将 AI 融入模具报价、智能排产、品质检测环节，部分工序效率提升 5 至 10 倍。企业实践证明，工业 AI 想要落地，真实生产场景与结构化工业数据是两大不可缺少的基础条件。
除此之外，东阳光药业接入 DeepSeek 大模型加速新药研发；明惠电子部署 AI 视觉检测系统，提升产品质检效率。不同赛道企业的实践共同印证，人工智能可以渗透研发、生产、质检、管理全链条。
五、结论：东莞模式给工业城市 AI 转型带来哪些启示
综合东莞整体布局与企业落地现状可以总结：人工智能赋能制造业，不应当简单追求模型参数、算力规模比拼，产业场景、公共基础设施、配套政策、产业生态缺一不可。
东莞依靠万亿制造业底盘形成差异化优势，以城市级大模型中心解决中小企业算力痛点，划分差异化产业空间承载不同发展阶段项目，借助龙头企业打造可复制标杆场景，搭配专项奖励政策降低企业试错成本，形成一套完整闭环。
对于国内其他传统工业城市而言，东莞方案具备很强参考价值：发展人工智能优先立足本地主导产业，挖掘本土场景优势；搭建公共 AI 基础设施降低市场门槛；坚持场景优先，避免技术和产业脱节；持续完善产业生态，推动产业链上下游协同创新。长远来看，随着持续投入，东莞有望持续完善 “AI + 制造” 城市范式，持续催生新质生产力，为全国新型工业化提供可复制样本。
想要落地工业 AI 改造的制造企业，可以主动对接地方公共算力平台，优先从质检、排产等成熟场景切入，循序渐进完成智能化升级。
不同业务场景的验收标准不同。建议先定义成功指标，再选用工具，避免千篇一律的「试用—转化」收尾。
常见问题 FAQ
制造业城市推进AI转型普遍面临哪些核心痛点？
主要痛点包括：中小企业难以承担自建算力和模型二次开发的巨额成本，投入产出失衡；通用大模型缺乏工业工艺知识，无法满足高精度、高稳定性的生产要求；许多企业数字化基础薄弱，缺乏标准化工业数据集来训练模型；技术服务商、制造企业和科研机构各自为战，生态割裂；此外，缺少成熟的标杆案例，让企业看不清落地路径，不敢大规模投入智能化改造。
东莞是如何帮助本地制造企业解决算力门槛问题的？
东莞在松山湖落地了全国首个城市级制造业人工智能大模型中心。企业无需自建大规模算力集群，可以直接通过这个公共平台获取算力资源、基础模型和AI工具，进行模型的微调、训练和推理。这相当于为企业提供了一个共享的算力池和工具箱，大幅降低了智能化改造的初始投入，让中小企业也能用上AI。
东莞“AI+制造”落地的产业空间布局是怎样的？
东莞构建了“松山湖”和“滨海湾”双核心承载格局。松山湖作为创新高地，侧重提供算力支撑、模型研发和工业场景验证，是技术落地的“发动机”；滨海湾新区则，侧重于企业总部、技术中试验证和产业融合，是成果产业化的“加速器”。两者协同，多点推进AI落地。
拓斯达等本地龙头企业的AI应用案例说明了什么？
拓斯达、模德宝等龙头企业的案例表明，AI在制造业的落地已经有了真实效益。例如，拓斯达让工业机器人通过大模型实现自主决策；模德宝的黑灯工厂将AI融入生产环节，效率提升数倍。这些实践共同验证了一个核心观点：丰富的工业场景和结构化数据是工业AI落地的两大基石，且AI可以渗透从研发到质检的全流程。
松山湖和滨海湾两个AI核心载体的定位有何不同？
松山湖的核心定位是“城市公共算力与模型服务底座”，主要功能是算力租赁、模型训练和赋能全市企业，尤其是中小企业，政策侧重平台运营补贴。而滨海湾的核心定位是“AI产业集聚载体”，主要功能是吸引AI企业总部、进行技术中试和产业融合，政策侧重提供产业空间、基金和人才支持。前者是赋能平台，后者是产业新区。
东莞的实践对其他传统工业城市有何启示？
东莞模式给其他城市的关键启示是：发展AI要优先立足本地主导产业，挖掘本土场景优势，而不是盲目追逐通用大模型。要搭建公共AI基础设施降低市场门槛，坚持“场景优先”，让技术从真实产线中来。同时，需要持续完善产业生态，通过政策托底和标杆示范，推动产业链上下游协同创新，形成从试点到推广的完整闭环。