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不久前，华为提出的“韬定律”引发广泛关注。这一以系统优化为核心的创新思路，为AI（人工智能）产业打开更大想象空间。当前，全球人工智能产业发展迅猛，作为经济第一大省，广东如何在这一轮浪潮中走在前列？
作为广东省人工智能与机器人产业联盟专家委员会委员，中山大学岭南学院院长、教授林建浩及团队长期致力于数字经济、人工智能等前沿交叉领域的人才培养与科学研究。在接受南方+专访时他指出，广东的核心优势在于系统集成与规模落地。步入深度工业化攻坚期，广东应加快把人工智能技术转化为实实在在的生产力。
林建浩建议，广东应构建全栈创新的生态系统，鼓励更多本土龙头企业用系统性创新解决真实问题，将人工智能做实做厚，持续输出引领全球的人工智能“广东方案”。
广东强在系统集成，但应警惕路径依赖
南方+：在您看来，广东人工智能产业发展的特征优势是什么？在全国产业版图中有怎样的定位？
林建浩：广东是可以把人工智能产业做实做厚的“主战场”。北京强在源头创新，上海强在金融和自动驾驶应用，杭州强在平台经济和具身智能创业，广东则强在系统集成和规模落地这一环，可以把算力、算法、数据、终端、场景在一个省内闭环跑通。具体来看，广东的优势体现在四个层面：
第一层是产业链厚度，一项AI技术从实验室走到产线，需要云、芯片、服务器、终端、机器人、应用环环相扣，广东是少数能在一省集齐整个链条的地方。
第二层是场景密度，制造业、跨境贸易、消费零售、金融、医疗、政务，几乎所有AI需要的真实业务场景广东都有，且体量足够大，可以摊薄AI落地的边际成本。
第三层是算力基础，深圳鹏城云脑、广州琶洲算谷以及横琴的类脑智能超算均注重自主研发，加上国家超算广州中心、深圳中心和广州人工智能公共算力中心，为广东提供了充分的算力资源。
第四层是企业实力，2025年广东AI核心产业规模突破3000亿元，全省人工智能和机器人企业超过3700家，其中国家级专精特新“小巨人”超过350家。
广东最应该做的，是把人工智能转化为实实在在的生产力，并把这一点做到极致。这和“制造业当家”的逻辑是共通的——广东已进入深度工业化攻坚期，只有提升投入产出效率才能稳住制造业基本盘，而人工智能恰好是当下最有效率提升潜力的通用技术。
南方+：广东现有的优势产业比如制造业的深厚基础，对人工智能产业带来了哪些影响？
林建浩：广东人工智能产业有三个突出特征，应用强、链条全、企业多。制造业等产业的影响主要体现在三个层面：
一是积极的产业影响。AI技术能不能商业化，不仅取决于模型有多强，还取决于有没有人愿意为它的输出付钱。广东制造业的体量足够大，工业智能体能帮助制造业企业明显降低采购成本、提升合规效率，形成最密集的需求侧。这也是华为盘古、腾讯混元、字节扣子都把广东作为重要工业Agent（智能体）试验场的原因。
二是隐性的技术影响。制造业的数据资产和工艺为AI模型迭代提供了独特的语料库。今年，大模型企业普遍转向行业大模型，这个领域不是比拼参数，而是数据、工艺、流程、专家知识的较量。广东制造业数十年来积累的工艺是其他省份难以复制的稀缺资产。
三是需要警惕的路径依赖。应用强、源头弱可能形成“舒适区”。人工智能产业算力基础设施和基础大模型的“护城河”可能比传统制造业更高，如果只做应用、不做底座，长期可能陷入算力和模型双重受限的风险。
总的来看，制造业基础决定了广东AI产业的长板很长，但也要警惕长板掩盖了短板。下一步要做的是利用大量应用场景反哺，把算力、基础模型、关键算法这些短板补上来。
这也是我建议在粤港澳大湾区加强算法登记与交易服务的初衷之一——通过制度供给把广东的算法短板系统补上。
广东AI产业大企业主导特征突出
南方+：您提到了广东人工智能企业的实力。广东的企业和产业集群发展有哪些特征？
林建浩：有研究报告指出，广东在企业实力、发展潜力、行业应用、产业链接四项核心指标上均位列全国第一。这个评价体现了广东的系统性能力，不是单点的“明星突破”，而是整体生态的厚度。
首先，广东走的是硬件、终端、场景这条“硬科技”路线。广东AI产业的增长动能，很大程度上来自智能硬件的牵引。手机、家电、汽车、机器人四大终端品类的全球供应链在珠三角，工业机器人产量长期位居全国前列，这个硬件底盘决定了广东AI技术的落点首先是能造出来、卖得出去的产品，而不是纯算法或纯平台。广东的“硬件密集型”路线，本质上是把制造业当家的逻辑延伸到AI时代。
其次，广东可以在省内形成从云到终端的应用闭环。例如，华为云提供算力，海思和地平线提供芯片，比亚迪、立讯提供终端制造，广汽、格力、美的提供应用场景全部在省内完成。这种闭环结构让广东在工业AI、消费AI、跨境AI三个赛道上有独特优势。
最后，广东的产业发展是大企业主导型。广东的AI力量主要集中在华为、腾讯等大企业内部。优势是大企业研发投入稳定，商业化路径短，对全产业链的整合能力强。
从经济学上看，大企业主导对应的是层级组织效率高于市场效率的情景。目前，人工智能产业正处于这种状态，所以广东这种发展模式有其内在合理性。
人工智能产业不会是“赢者通吃”的，源头创新和系统能力是两个互补的赛道，广东选择系统能力这条道路，是符合自身禀赋的。
但长期来看，随着技术成熟、模块化程度提升，创业型公司的比重应该上升。接下来，广东要加快补上的不是大模型公司数量，而是早期“硬科技”投资、校企人才流动、对失败的容忍度这套“软环境”。
南方+：广东省“十五五”规划《纲要》提到鼓励多模态、智能体、具身智能、群体智能等技术创新。您也特别强调了智能体在工业领域的应用。广东在这方面有哪些优势？
林建浩：首先，我们团队提出，智能体不仅带来技术创新，还伴随着新的商业价值。例如，技术发展催生智能体平台等新型业态。这类平台首先是一个经济学问题，不是技术问题。技术决定了能做到什么，但市场机制的设计、市场结构如何形成，决定了市场什么时候真正到来。当前，大模型公司向垂直领域扩展、专业机构利用自身声誉背书开发专业智能体的两类发展路径都已逐步明晰。
其次，在发展智能体方面，广东有多方面独特优势：
一是能够打造工业智能体的全国最大试验场。广东此前已经出台文件，明确提出要打造一批高价值工业智能体。
二是跨境智能体在粤港澳大湾区具有落地前景。前海、河套、横琴的数据跨境基础设施，加上希音、阿里国际站等跨境商业实体，使粤港澳大湾区可以快速开展跨境智能体试点。
三是消费智能体的C端市场密度全国第一。粤港澳大湾区是我国消费市场最活跃的区域之一，智能体在C端落地的反馈循环高效敏捷。
四是完整产业链支撑智能体的“端到端”落地。未来的智能体不只是软件，最终要在终端运行、在硬件上跑，而广东具备从云、算力、芯片、硬件、终端到应用的完整链条。这是广东最显著的差异化优势。
五是大企业主导的组织形态适合智能体早期商业化。智能体最难的不是技术，是商业化和数据闭环。华为、腾讯、字节跳动南方总部这些大企业本身就是智能体的最大付费方、数据提供方和场景提供方。
举个例子，智谱AI 2025年MaaS（模型即服务）平台ARR（年度经常性收入）约17亿元，同比增长约60倍，背后有大量客户来自工业、汽车、金融行业，广东恰好是这三类客户最密集的地方之一。
重塑科技创新生态，鼓励企业定义行业规则
南方+：华为提出的“韬定律”是近期热点。这一突破能够为广东人工智能产业发展带来哪些启发和机会？
林建浩：“韬定律”创造性地以时间缩微替代几何缩微，通过器件、电路、芯片到系统层面的四层协同优化，实现性能提升。它的提出将为广东打造人工智能创新发展高地带来四个维度启发：
首先是强化底层算力突围，摆脱单一技术路径依赖。“韬定律”证明了算力提升可以通过架构创新和系统集成度换取性能空间。为此，广东应坚定走差异化、自主可控的算力底座路线，依托华为昇腾算力等本土创新成果，通过多芯片协同、超节点+集群模式弥补制程短板。
其次，理论的创新需要制造的验证，广东能够更好地发挥产业集群优势。广东拥有完备的制造业链条和珠三角强大的供应链协同能力，能够将“韬定律”等前沿理论与区域的半导体制造产业形成优势互补，率先补齐关键环节短板，推动半导体产业快速发展。
此外，推动破解AI商业化痛点，可以降低千行百业的应用门槛。“韬定律”通过压缩数据搬运的时间和功耗，使人工智能技术大规模、低成本落地成为可能。借助更高效的算力底座，广东能够进一步降低广大中小企业使用AI的门槛，让人工智能真正普惠化，加速赋能智能制造、医疗健康、城市治理等实体经济场景。
最后，重塑科技创新生态，鼓励企业定义行业规则。“韬定律”标志着我国的科技企业正从技术跟随者转变为规则定义者。广东应继续把企业作为创新主体，不仅要在资金上给予支持，更要给予科学家和企业充分的试错空间与政策供给。通过构建全栈创新的生态系统，鼓励更多像华为这样的本土龙头企业跳出固有逻辑，用系统性创新解决真实问题，将人工智能做实，持续输出引领全球的人工智能广东方案。
采写：南方+记者 黄叙浩
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