紫荆杂志（记者彭彦）2025年2月25日东莞报道：今日下午，东莞市政协十四届四次会议迎来出席的政协委员们，他们纷纷抵达会场进行报到，东莞正式拉开“两会”的序幕。

东莞市政协委员邹润榕在接受本刊记者专访时，深入分享关于如何利用AI大模型推动制造业转型升级的见解。

记者：您如何思考东莞加快AI大模型赋能制造业升级？

邹润榕：一是制造业应用动力会更足。国产AI大模型DeepSeek大大降低算力要求和成本，行业专属模型或行业垂直模型开发会越来越有动力，AI赋能产业的案例会越来越多，工业场景中智能化应用加速，AI所起作用会更大。

二是工业数据会更快地唤醒并且应用更普遍。由于有开源、低价的DeepSeek，我们制造业海量的工业设备数据、生产线数据、工艺数据会唤醒得更快，数据更广泛地共享应用会不再理想化。

三是重塑生态体系也是一种趋势，随着国产AI芯片如华为升腾等开始支持或适配DeepSeek模型，这将进一步提升国产芯片的竞争力。这种软硬件的协同发展，将为制造业的转型升级提供更加坚实的基础。

四是会逐渐重塑组织模式。我们各地政府，各行业都在接入DeepSeek，人工智能辅助决策不仅是做工作助手，更重要的是改变政府部门等的观念，彻底提升治理能力和公共服务水平，在这种汹涌变化的浪潮中，东莞如何培育创新这种不确定性极强，路径复杂的土壤会跟以往大大不同。迭代速度、组织模型、适配的工具都有可能颠覆式的变化。

记者：DeepSeek正式登陆东莞，我们应用的期待有哪些？

邹润榕：DeepSeek R1推理能力突出，在性能、价格、开源上的优势有望驱动东莞制造业企业对大模型的深度应用。以人工智能体为例（AI Agent）。人工智能体可以将垂直大模型的决策能力转化为实际应用，实现智能化操作。建议一方面聚焦人工智能的数据、算法、算力，提升东莞的技术能力，另一方面藉助千行百业加速接入AI开源大模型的契机，利用东莞制造业优势，争取率先培育出各个行业的专业制造AI智能体。东莞的产业应用场景非常丰富，加快人工智能体的应用落地，顺应现在人们普遍对科技消费上升的需求，对东莞的移动智能终端等发展是一个良好的机遇。

在人工智能技术方面，东莞是较早谋划系统布置边端智算节点的城市，这对采集、标注工业生产数据用于工业大模型的训练很重要。市科技局正在大力推动省市联动共建人工智能创新联合体，聚焦“AI+智能终端”和“AI+智能制造”两大方向。计划到2025年建立不少于3000个工业边端智算网络节点，形成50个以上行业应用小模型，助力各领域的智能化升级。DeepSeek的到来，使算力、算法的要求下降很多，基于制造业场景的独特数据的重要性突显。加快速度布置边端网络采集数据也是一条很好的实现路径。

记者：东莞如何依托松山湖高新区和东部智能制造产业基地，打造大模型赋能智能制造的人工智能产业集聚区？

邹润榕：一是发挥松山湖创新优势。松山湖高新区创新氛围浓厚，企业创新活力强，已围绕国际机器人基地聚集机器人产业上下游的优质企业。东莞可进一步强化这一优势，一方面加大对松山湖现有创新企业的扶持力度，鼓励企业开展大模型与智能制造结合的研发项目，设立专项研发资金和奖励机制；另一方面，利用松山湖的品牌效应，吸引更多国内外大模型、人工智能和智能制造领域的头部企业、创新团队入驻，形成产业集聚效应。

二是紧跟技术发展趋势。在新的形势下各地建设人工智能创新中心、大模型基地、工业边端智算网络平台应运而生。东莞应抓住这一技术趋势，在松山湖和东部智能制造产业基地布局相关的研发机构和创新平台。例如，建设人工智能与智能制造联合实验室，聚焦多模态感知、自主决策、运动控制等关键技术领域，开展产学研合作，加速科研成果转化。

随着人工智能、传感器技术、运动控制算法等技术飞速发展，人形机器人和具身AI将迎来重大突破。

记者：您如何看待东莞在算力、安全等配套资源方面的保障措施，以及政策引导和上下游生态的建立？

邹润榕：一是加快建设智算中心与盘活。人工智能算力中心建设受限于能耗指标审批，部分中小制造企业难以获得普惠性算力支持。工业边端智算节点覆盖率不足，制约“大模型+小模型”在智能制造中的深度应用。

应大力推动旧的、利用率不高的数据中心升级，推动服务中小企业的小型智算中心在各行各业专业化渗透。

在市政府一号文中提出要推行“算力券”和“模型券”政策，非常及时和精准，就是要加大力度降低企业算力与算法研发成本，建设工业智算网络与数据基础设施，推动工业边端智算网络节点覆盖，落地大模型工业应用提升设备智能化水平和产线良率。

二是完善数据安全流通机制。破解“数据孤岛”问题是一个普遍的堵点，我们要建设行业级数据集和知识库，支持跨领域数据共享，才能让制造业的落地应用快速发展。通过隐私计算、可信验证技术，建立数据流通“白名单”制度，开展各个领域数据试点授权，让沉淀的工业数据转化为AI训练源，能够跨企业间数据平台共享，提高算法效率“AI+”，才能满足制程业的柔性化、实时化服务需求。

‌记者：您认为东莞在AI领域人才储备是否充足，包括高端人才引进和本地人才培养？

邹润榕：建议完善“高端引进精准化+本地培养体系化”的双轨策略，支撑人工智能与制造业的深度融合。

在高端引进精准化方面，一是制定专项政策吸引国际顶尖团队。松山湖依托华为大模型团队和散裂中子源等平台，吸引算法、算力领域的领军人才。二是提升薪酬竞争力与职业发展优势。2025年春招数据显示，东莞AI工程师平均月薪达21319元，机器人算法岗位薪资超2.6万元，叠加住房补贴、税收优惠等政策，形成对广深人才的“虹吸效应”。

在本地人才培养方面，一是强化实践能力。扩大企业联合高校培养AI硕士/博士，敢于用具有创新思维的年轻人，直接参与企业制造场景的算法开发、优化等项目。为优秀人才提供更多实践机会。二是用产业链需求倒逼培养体系革新。针对智能质检、供应链预测等高频场景，企业联合高校开发“微专业”课程，结合企业的研发需求嵌入高校课题，提前锁定毕业生。

记者：东莞在AI商业模式方面，如何降低工业企业使用门槛，形成协同生态？

邹润榕：一是可以探索建设全国首个“工业服务大模型应用基地”，集成AI辅助设计、智能诊断、工艺优化、质量检测、供应链管理、设备预测性维护、能耗优化、智能分拣码垛、数字孪生、远程运维等10类场景模块，形成“开箱即用”的标准化服务。例如，结合拓斯达的“感－算－控”机器人平台，可针对分拣、装配等场景快速适配大模型解决方案。

二是可以构建普惠化大模型服务平台。依托东莞市人工智能大模型中心，整合盘古大模型行业经验与DeepSeek的高效推理能力，通过模型蒸馏、微调技术降低企业开发成本，提供低代码/无代码开发工具，支持中小企业按需调用模块化功能。