文章核心观点 - AI技术从代码走向产线的关键挑战在于构建全要素产业生态，包括场景、数据、算力、资本和人才 [3][5][35] - 东莞滨海湾新区凭借制造业基础和大湾区区位优势，正在打造AI落地的"全要素装备"生态 [5][7][8][10] - AI在物理世界的应用是未来增长蓝海，东莞作为"世界工厂"具有独特场景价值 [12][15][16] - AI"下工厂"面临数据接口、人才鸿沟、认知差异和产品化能力等多重挑战 [20][22][24][26][29] - 构建创新联合体和产业生态是解决AI落地难题的最优解 [30][35] 东莞滨海湾新区的AI产业生态优势 - 场景优势：拥有22万家工业企业（1.4万家规上企业），智能手机产业链完备（全球每5部手机有1部产自东莞） [7] - 数据优势：提供源自真实产线的海量工业数据和复杂应用场景，是训练工业大模型的宝贵"养料" [7] - 算力支持：提供7000万元算力券，OPPO全球算力中心和规划中的1000P智算中心构成基础设施 [8] - 资本支持：设立12亿元电子信息产业基金、10亿元人工智能母基金和5000万元概念验证基金 [8] - 空间载体：投资66亿元建设1500亩灵犀岛AI产业小镇及多元科创空间 [10] - 科研平台：拥有东莞市人工智能研究院、大湾区大学和全球跨境技术贸易中心等 [10][33] AI落地制造业的核心挑战 - 数据接口问题：工业数据与AI计算数据存在层级差异（L2以下可切入），知识转化耗时（案例：8个月转化模具设计师经验） [20][22] - 人才鸿沟：缺乏既懂大模型又懂垂直行业的复合型人才（网络安全领域案例） [22][24] - 认知差异：AI应用未能解决企业核心盈利问题，导致付费意愿不足 [26] - 产品化能力：技术到产品的转化过程困难，需匹配客户真实需求 [29] 产业生态构建路径 - 创新联合体模式：多家上市公司共建场景与数据体系，实现场景/模型/数据共创 [30] - 生态三要素：有价值的落地场景、高质量数据与算力供给、懂场景的AI人才圈层 [30] - 产业创新方向：应由懂AI的产业人主导创新，而非单纯技术推动 [30] - 人才培育：建设"工程师乐园"和大湾区大学，培养具备用户思维和适应变化能力的人才 [33] 物理世界AI应用前景 - AI应用成本降低（推理模型技术成熟）将促进普及，使用量反而增长（类比蒸汽机效应） [15] - 新增长点在物理世界与制造业场景的深度融合，东莞是理想试验场 [15][16] - 竞争关键从技术转向生态力，需解决"最后一公里"落地问题 [35][36]