“人工智能+生产性服务业”深度融合,是重塑产业生态、推动产业升级和提高生产效率的重要力量,也是积极应对当前所面临严峻经济环境的现实需要。作为制造业名城,东莞拥有22万家工业企业(规上工业企业1.4万家、国家高新技术企业超1万家),产业基础雄厚、产业链齐全。特别是电子信息、装备制造产业,已经形成完整产业链,并拥有丰富的数据资源和广阔的AI应用市场,“人工智能+生产性服务业”深度融合势在必行。经过多年的培育发展,东莞生产性服务业发展迅速,尤其是软件服务业逐成规模。但与深圳、杭州、苏州等先进城市相比,仍存在较大差距:
一是政策体系建设不够完善。一方面,针对生产性服务业当前短板和关键节点,仍未能做到政策精准滴灌。另一方面,受传统“工业思维”影响,东莞将土地、资金以及政策等资源,更多倾斜于制造业企业,而对生产性服务业的重视和投入不足,导致生产性服务业增加值总量规模不大,成为东莞经济结构中的短板。
二是数据要素流通存在“三重梗阻”。一是数据孤岛问题严重。一方面,企业内部ERP、MES等系统因技术标准不统一,导致数据分散。另一方面,供应链上下游缺乏统一标准和共享机制,数据确权与安全顾虑导致企业间数据共享意愿低,产业链协同创新受阻。二是智能化基础薄弱限制转型。中小制造企业自动化水平低,数据采集与信息化基础薄弱,生产数据仅用于基础统计,价值挖掘浅层化。三是数据采集成本畸高。设备接口协议杂乱、行业标准缺失,导致数据采集需定制开发,改造成本大幅增加。加上行业数据标准缺失,非结构化数据堆积致使清洗成本激增。
三是与人工智能融合深度不够。由于东莞人工智能核心关键技术、产业化能力基础薄弱,缺乏具有国际竞争力的核心技术和产品,呈现“头重脚轻”的产业结构,这主要集中在人工智能应用领域。在物流、供应链管理、设备维护、售后服务等生产性服务领域,人工智能的应用还较为局限,智能化水平较低。软件信息服务、科技研发、中试服务等发展相对滞后,增长速度较慢,占比较小。这种不平衡状态,限制了人工智能在生产性服务业的推广应用。
四是应用场景、创新生态不够完善。一方面,尽管东莞拥有丰富的制造业应用场景,但在人工智能应用场景系统设计、重大场景开放程度以及创新生态方面存在不足。另一方面,生产性服务业对人工智能的应用多数停留在表面,缺乏深度创新,导致技术与产业融合的潜力未能充分发挥。如智能物流、智能客户服务、人工智能驱动的供应链优化等尚处于初步探索阶段,缺乏可复制和规模化推广的典型案例。
五是人才结构存在“三个缺口”。一是AI专业人才匮乏。东莞吸引高端AI研发人才的竞争力不足,与广深等城市相比,高校资源、科研机构和高薪岗位较少。二是复合型人才缺口大。既懂AI技术又熟悉制造业场景的跨界人才稀缺,导致技术应用与行业需求脱节。三是本土AI人才培养能力不足。东莞本地高校和科研院所培养能力有限,导致企业在技术研发与应用创新方面受到限制。例如AI人才培养,存在“学科与产业脱节、培养目标与企业需求错配、实训与真实场景脱离”等症结。
建议1、完善生产性服务业发展的政策体系
补充说明:高位统筹,强力推动,全市一盘棋,推动关于生产性服务业2025年市政府“二号文”的实施。建议:各镇街根据自身产业特点,研究制定更具有针对性、更加聚焦的生产性服务业各重点领域专项政策,强化对生产性服务业企业的空间、技术、资本、市场、人才、管理等要素支持,提高政策扶持的精确性。
建议2、构建数据流通生态体系
补充说明:(1)建立“跨链数据互通平台”。开发基于区块链的跨链数据网关,支持不同协议数据源的自动化映射与转换,降低异构系统对接成本。(2)建立“行业数据共享联盟”。由头部企业牵头成立“行业级数据共享联盟”,明确数据贡献度与使用权挂钩的积分机制,解决企业间数据确权与利益分配难题。(3)建立数据服务生态圈。建设工业数据开源社区,共享数据清洗模板和转换规则库,开发AI数据标注工具包,提升非结构化数据处理效率。(4)试点“数据信托服务机制”。引入第三方数据信托机构,采用“法律协议+隐私计算”双保险模式,受托管理企业数据资产使用权,按贡献度分配收益。
建议3、加大深度融合推广力度
补充说明:(1)聚焦重点环节分领域推进。加快识别培育一批生产性服务业龙头骨干企,借助龙头骨干企业的带动作用,加快形成生产性服务业的聚集发展,从而形成一批具有全国乃至国际影响力的生产性服务业集聚区或园区,涵盖科技服务、电子商务、软件和信息技术服务、人力资源服务以及现代物流等生产性服务业关键领域。(2)打造智能化生产服务平台。引导和支持企业,建立基于人工智能的生产性服务平台。例如,智能物流平台、设备维护智能平台、智能客服平台等。利用大数据和人工智能技术优化服务流程,提升服务质量。建议东莞以电子信息制造、智能装备制造为两大优势产业,建设“1+2+N”产业平台,其中“1”个综合性平台,“2”个核心产业平台(如智能制造、智能物流),“N”个传统产业的行业大脑,打造区域性产业集群。(3)构建跨行业协同创新平台。通过提供政策引导、资金支持和技术平台,政府鼓励制造业、人工智能技术企业和服务业企业开展联合研发,共同推动人工智能技术在生产性服务领域的应用和创新。尤其是在松山湖高新区、滨海湾新区等重点园区内,建设面向生产性服务业的人工智能应用示范区,并联合龙头企业和科研机构,进行试点和技术研发。
建议4、深化场景应用价值挖掘
补充说明:(1)实施“百千万”工程。遴选100家示范企业,进行技术改造,给予相应技改补贴;建设1000个标杆产线,形成可复制解决方案;培育10000个工艺模型,建立电子信息等支柱产业算法库。(2)打造“AI轻量化工具开源库”。针对中小企业“即插即用”需求,开发适配东莞特色工艺的“开源算法模块库”,支持企业按需调用并二次开发,降低试错成本。(3)设立“AI沙盒验证平台”。在松山湖等园区部署真实产线模拟环境,企业可付费接入测试AI模型,验证后再投入实际生产,减少部署风险。
建议5、优化人才引培机制
补充说明:(1)推行“AI人才共享飞地”。与广深共建“湾区AI人才共享平台”,企业按需短期租赁算法工程师,政府补贴一定的用人成本,缓解高端人才短缺。(2)实施“AI技能认证直通车”。联合华为等头部企业,开发“制造业AI技能认证体系”,认证结果纳入职称评定,推动“数字工匠”与AI技术员职业互通。(3)创建“AI+制造双导师制”。在本土高校推行“企业工程师+AI研究员”双导师培养,学生需在产线完成AI模型部署与迭代的毕业设计,解决理论与实践脱节问题。
案由: (20250309)关于东莞“人工智能+生产性服务业”深度融合的建议
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