广东布局人工智能与机器人全产业链发展，发布多项成果

广东正着手构建人工智能与机器人领域的全产业链，涵盖了从行业大模型的研究，到具体应用场景的探索，再到解决方案的制定以及终端产品的开发。

4月9日，广东举办了人工智能与机器人产业创新产品与服务发布会，会上揭晓了8款AI行业的大型模型、30个应用场景、29个应用解决方案以及13款智能终端产品。华为、腾讯、视源电子、TCL雷鸟、深开鸿、乐聚、美的库卡、拓斯达、广汽等九家企业均派代表出席，并就前沿技术成果进行了交流分享。

需求侧推出行业大模型与更多应用场景

广东省工业和信息化厅的副厅长曲晓杰在讲话中提到，这八个行业的大型模型已经在各自的领域内得到了初步应用，并且已经显现出了显著的成果。

第一财经记者掌握的信息显示，这八个行业的大规模模型被广泛用于工业制造、安全保障、教育教学、医疗卫生、文化旅游以及风险控制与合规等多个领域。以视源股份的希沃大模型为例，它能够将教师准备课程所需的时间从两小时大幅缩减至三十分钟；而深信服的安全大模型则能全天候不间断运行，有效降低了安全运营中需要多次手动操作的工作量，减少了高达92%。

华为公司昇腾计算业务的营销总监郝圣伟在交流中提到，过去，若要培养出一个功能卓越的技术模型，首先需要配备高水平的算法工程师，并且还需要具备强大且规模庞大的算力基础设施。然而，如今随着新型系统化及功能化优化技术的问世，或许仅凭本行业的高品质数据，便有可能对模型进行微调或训练，从而打造出适合本行业的Alpha模型，满足多样化的个性化需求。

本次推出的30种应用场景主要聚焦于工业、教育、医疗以及安全这四大领域。在工业范畴内，涵盖了电子信息、汽车制造、机械设备、纺织服装以及家电等十个子行业。以蝶讯网的AI设计软件为例，它能够将服装设计的排版时间从原先的一天缩短至几分钟。

教育行业囊括了学习过程、教学方法、实验活动、教育资源分配、以及评价和决策辅助等五个主要环节；医疗卫生领域则包括影像学诊断、临床治疗决策、手术方案制定、门诊病人分流、以及就医咨询服务等十个典型场景；而在安全领域，则涉及生产风险监控与预警、安全行为分析、紧急救援决策、灾害现场情况感知，以及机器人参与救援和搜寻等五个核心场景。

王健，腾讯云在广东省的负责人，在其发言中指出，将场景与算力相融合，这既是构建大型模型，也是进行算力开发的核心追求。目前，腾讯的AI大模型已在包括政务、工业和教育在内的30多个领域展开了实质性的合作，比如与迈瑞公司在医疗领域的深度合作。

供给侧打造可落地的解决方案与终端产品

广东最新推出的29项人工智能应用方案，针对不同行业在特定场景中遇到的问题，经过实际应用验证，已展现出显著的成效。

这些策略主要聚焦于工业、医疗保健、教育体系、交通运输、金融业务以及日常生活等多个方面。

在交通行业，成功克服了传统智能驾驶技术中信息传递损耗、过度依赖高精度地图以及难以适应复杂路况等挑战。以元戎启行的高阶智能驾驶平台为例，其在复杂城市道路上的路线选择准确率高达96%。

在金融行业，成功克服了信贷资料审查困难、风险识别难题以及人工编制信用评估报告耗时且质量参差不齐等问题。以迪博AI信贷助手为例，其数据录入、汇总和计算效率已比人工操作提高了40倍以上。

值得关注的是，会议还推出了13款智能终端新品。比如，在医疗领域，借助AI导诊的数字人技术，医院每日接待患者数量可提升10%，从而带动收入增长；同时，每年还能节省数百万元的人工客服费用。此外，自动化显微影像平台和智能分析云服务已在全国超过200家机构中创造了超过1亿元的经济效益。

陈峰，库卡机器人中国区业务总经理及人力资源总监，在交流中透露，库卡公司持续多年，每年均能生产并制造4至5万台机器人，其全球范围内的机器人部署数量已突破50万台。这些机器人持续运作，累积的数据量极其庞大。基于这些真实的工业数据，库卡进行了仿真模拟训练，并发布了众多数据模型，这些模型均以真实性及可靠性著称。

怎样推动AI与机器人全产业链发展

曲晓杰强调，算力、芯片以及大模型构成了人工智能在各行各业发挥作用的基石。在广东，不仅有华为昇腾这一卓越的计算芯片，还有腾讯混元这一自主研发的通用大模型。基于这些优势，广东将致力于推动人工智能与机器人开源生态的建设，进一步加固产业基础。

在各个应用领域和终端产品方面，当地企业正积极尝试和深入探索。广汽人形机器人团队的头目张爱民在交流中透露，自2022年起着手研发人形机器人，并于2024年成功实现了第三代机器人的更新换代，他期望该技术能在2025年实现示范性应用。

曲晓杰指出，粤港澳大湾区拥有机电与数智技术双重优势，形成了完整的人工智能及机器人产业链。该区域配套设施齐全，响应迅速，产品质量上乘，服务优质，生态环境优越，成为全球人才、技术、资本竞相汇聚的黄金地带。广东省人工智能与机器人产业创新发展领导小组办公室将给予更多人工智能与机器人企业以支持，助力它们在技术产业化、产品市场化和服务商业化等领域持续实现突破。此举旨在加速人工智能在各行各业的应用，并进一步推进“机器人+”模式在各场景中的应用深度。